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8/11/2019 Chavez Joao Analisis Inteligencia Negocios Procesos Generacion Emision Dni Reniec
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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATLICA DEL PER
FACULTAD DE CIENCIAS E INGENIERA
ANLISIS, DISEO E IMPLEMENTACIN UNA SOLUCIN DE
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ORIENTADA A CONTROLAR LOS
PROCESOS DE GENERACIN Y EMISIN DEL DNI (DOCUMENTO
NACIONAL DE IDENTIDAD) EN EL RENIEC (REGISTRO NACIONAL DE
IDENTIFICACIN Y ESTADO CIVIL).
Tesis para optar por el Ttulo de Ingeniero Informtico, que presenta el bachiller
Joao Danilo Chavez Yrigoyen
ASESORA: Ing. Sofia Dapello Sarango
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Resumen
El presente proyecto tiene como objetivo principal analizar, disear e implementar una
solucin de Inteligencia de Negocios orientada a controlar los procesos de generacin
y emisin del DNI (Documento Nacional de Identidad) en el RENIEC (Registro
Nacional de Identificacin y Estado Civil) para poder brindarle una herramienta que a
travs de indicadores muestre el desempeo del proceso.
La propuesta de una solucin de Inteligencia de Negocios surge como alternativa para
manejar la gran cantidad de informacin que posee RENIEC. Mediante el uso de la
herramienta se organizar adecuadamente la informacin generada en cada una de
las unidades orgnicas (Gerencias, Jefaturas Regionales y otras) que gestionan el
proceso de generacin y emisin del DNI, y de sta forma se brindarn indicadores
que son de mucha utilidad a las diferentes unidades orgnicas. De esta manera las
personas que deseen acceder a estos indicadores solo debern utilizar la herramienta.
En el captulo 1 se presenta la identificacin del problema que origin la propuesta de
la presente solucin, los objetivos y resultados esperados. Tambin se detallan las
metodologas de gestin de proyectos y de desarrollo de software que se seguirn.Finalmente se analizan herramientas similares existentes en el mercado y se justifica
la realizacin del presente proyecto.
En el captulo 2 se presenta el marco conceptual necesario para entendimiento del
proyecto y el estado del arte.
En el captulo 3 se realiza la definicin de la metodologa de la solucin y se identifican
los requerimientos de la solucin.
En el captulo 4 se define el diseo conceptual del Data Mart, el diseo lgico del Data
Mart, la arquitectura de la solucin, y el diseo de extraccin.
En el captulo 5 se construye la solucin de Inteligencia de Negocios y se definen las
pruebas.
Finalmente, en el captulo 6 se presentan las conclusiones del presente proyecto y lasrecomendaciones para trabajos futuros.
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NDICE
1 Generalidades _______________________________________________ 8
1.1 Definicin del problema _____________________________________________ 81.2 Objetivo general _________________________________________________ 111.3 Objetivos especficos ______________________________________________ 111.4 Resultados esperados _____________________________________________ 111.5 Mtodos, metodologas y procedimientos. _____________________________ 121.5.1 Relacionados a la gestin del proyecto ______________________________ 121.6 BenchMark sobre Herramientas de Inteligencia de negocio. _______________ 151.6.1 Plataforma Bi de Pentaho _________________________________________ 171.7 Alcance y limitaciones del proyecto ___________________________________ 191.7.1 Alcance _______________________________________________________ 191.7.2 Limitaciones ___________________________________________________ 201.8 Viabilidad y justificativa del proyecto __________________________________ 20
2 Marco Conceptual y Estado del Arte _____________________________ 21
2.1 Marco Conceptual ________________________________________________ 212.1.1 Conceptos relacionados al problema ________________________________ 212.1.2 Conceptos relacionados a la propuesta de solucin ____________________ 322.2 Estado de Arte ___________________________________________________ 412.2.1 Problemas relacionados __________________________________________ 412.2.2 Conclusiones sobre el estado del arte _______________________________ 47
3 Anlisis ___________________________________________________ 48
3.1 Definicin de la metodologa de la solucin ____________________________ 483.2 Identificacin de requerimientos _____________________________________ 503.2.1 Requerimientos funcionales _______________________________________ 503.2.2 Requerimientos no funcionales _____________________________________ 53
4 Diseo ____________________________________________________ 54
4.1 Diseo conceptual del Data Mart ____________________________________ 544.1.1 Esquema de produccin __________________________________________ 55
4.1.2 Esquema de calidad _____________________________________________ 564.2 Diseo Lgico del Data Mart ________________________________________ 564.2.1 Esquema de produccin __________________________________________ 574.2.2 Esquema de calidad _____________________________________________ 584.3 Arquitectura de la solucin _________________________________________ 584.3.1 Fuentes de informacin __________________________________________ 604.3.2 ETL __________________________________________________________ 604.3.3 Data Mart _____________________________________________________ 604.4 Diseo de extraccin ______________________________________________ 624.4.1 Transformacin de la dimensin DIM_LOCAL _________________________ 62
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5 Construccin _______________________________________________ 65
5.1 Construccin ____________________________________________________ 655.1.1 Instalacin de las herramientas ____________________________________ 655.1.2 Proceso ETL ___________________________________________________ 66
5.1.3 Configuracin del Schema Workbench, base de datos del Data Mart y losusuarios ____________________________________________________________ 695.1.4 Elaboracin del cubo ____________________________________________ 695.1.5 Anlisis de los datos _____________________________________________ 715.2 Pruebas ________________________________________________________ 785.2.1 Planificacin del plan de pruebas. __________________________________ 785.2.2 Diseo del plan de pruebas. _______________________________________ 795.2.3 Determinacin de los casos de prueba _______________________________ 795.2.4 Ejecucin del plan de pruebas _____________________________________ 805.2.5 Anlisis y evaluacin del plan de pruebas ejecutado. ___________________ 805.2.6 Caso de Prueba para el ETL_FACT_1 de fact_pro_cantidad _____________ 80
6 Observaciones, conclusiones y trabajos Futuros ___________________ 85
6.1 Observaciones ___________________________________________________ 856.2 Conclusiones ____________________________________________________ 866.3 Recomendaciones y Trabajos Futuros ________________________________ 876.3.1 Implementar herramientas de Inteligencia de Negocios __________________ 876.3.2 Ampliacin a reas y departamentos ________________________________ 87
7 Referencias ________________________________________________ 88
PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE ____________________________ 90
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ndice de Figuras
Figura 1. Esquema de la plataforma BI [PENTAHO PLATAFORMA DE BI 2013] ..................... 17Figura 2. Esquema de las gerencias de GOR, GRI, GRIAS de RENIEC [RENIEC02 2012] ..... 21Figura 3. Diagrama de flujo registro de trmite y entrega del DNI [RENIEC07 2012] ................ 26Figura 4. Esquema General del Proceso en la GRI [RENIEC03 2012] ...................................... 27Figura 5. Diagrama de flujo detallado de la lnea de procesamiento del DNI[RENIEC05 2012] 28Figura 6 Diagrama de flujo -lnea de procesamiento del DNI [RENIEC06 2012] ....................... 29Figura 7. Procesos de GRIAS [RENIEC04 2012] ....................................................................... 30Figura 8. Procesos de GRIAS [RENIEC04 2012] ....................................................................... 31Figura 9. Entorno bsico del Data Warehouse [REEVES 2009] ................................................ 34Figura 10. Vista general de la informacin de un Data Warehouse [PONNIAH 2010] ............... 34Figura 11. Esquema Estrella [PONNIAH 2010] .......................................................................... 36Figura 12. Esquema Copo de Nieve [PONNIAH 2010] .............................................................. 37Figura 13. Proceso de Carga (ETL) [MEDINA LA PLATA, 2012] ............................................... 39Figura 14. Dashboard [FEW 2006].............................................................................................. 40Figura 15. Dashboard [FEW 2006].............................................................................................. 40Figura 16. Pgina web INEI [INEI01] .......................................................................................... 46Figura 17. Pgina web INEI [INEI01] .......................................................................................... 46Figura 18. Fases generales de Desarrollo segn Kimball [Elaboracin Propia] ........................ 48Figura 19. Esquema de produccin [Elaboracin propia] ........................................................... 55Figura 20. Esquema de calidad [Elaboracin propia] ................................................................. 56Figura 21. Diseo lgico del esquema de produccin [Elaboracin propia] ............................... 57Figura 22. Diseo lgico del esquema de calidad [Elaboracin propia] ..................................... 58Figura 23. Arquitectura de la solucin [Elaboracin propia] ...................................................... 59Figura 24. Diagrama de componentes de la base de datos del Data Mart [Elaboracin propia]..................................................................................................................................................... 61Figura 25. Diagrama de componente del servidor de base de datos. [Elaboracin propia] ....... 61Figura 26. Imagen de carga de una dimensin usando la herramienta Pentaho. ...................... 64Figura 27. Proceso ETL de una dimensin. ................................................................................ 68Figura 28. Proceso ETL de una tabla Hecho .............................................................................. 69Figura 29. Diseo del cubo ......................................................................................................... 70Figura 30. Diseo del cubo ......................................................................................................... 70Figura 31. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 72Figura 32. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 73Figura 33. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 74Figura 34. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 75Figura 35. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 76Figura 36. Reporte General ......................................................................................................... 77Figura 37. Reporte en Report Designer. ..................................................................................... 77Figura 38. Tabla Mov_ficha_registral .......................................................................................... 80Figura 39. Tabla Mov_ficha_registral .......................................................................................... 81Figura 40. Tabla Lote_impresion................................................................................................. 81Figura 41. Tabla Regin .............................................................................................................. 81Figura 42. Tabla Despacho_dni .................................................................................................. 82Figura 43. Tabla fuente Intermedia 1 .......................................................................................... 82Figura 44. Tabla fuente Intermedia 2 .......................................................................................... 82Figura 45. Tabla fuente Intermedia 3 .......................................................................................... 83Figura 46. ETL Intermedio ........................................................................................................... 83Figura 47. Tabla Final ................................................................................................................. 84
http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931455http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931457http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931461http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931472http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931475http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931476http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931477http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931478http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931478http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931479http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931482http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931483http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931484http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931485http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931486http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931487http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931488http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931489http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931490http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931491http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931492http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931493http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931494http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931495http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931496http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931497http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931498http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931499http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931500http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931501http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931501http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931500http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931499http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931498http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931497http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931496http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931495http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931494http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931493http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931492http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931491http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931490http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931489http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931488http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931487http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931486http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931485http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931484http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931483http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931482http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931479http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931478http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931478http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931477http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931476http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931475http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931472http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931461http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931457http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc3599314558/11/2019 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ndice de Tablas
Tabla 1. Comparacin de diferentes Herramientas de BI ................................. 17Tabla 2. Datos necesarios por gerencia. .......................................................... 32Tabla 3. Caractersticas del Hardware. ............................................................ 62Tabla 4. Caractersticas del Hardware. ............................................................ 62Tabla 5. Tabla fuente. ...................................................................................... 62Tabla 6. Tabla de estandarizacin y limpieza de datos. ................................... 63Tabla 7. Tabla de fuente de datos. ................................................................... 63Tabla 8. Tabla de Destino. ............................................................................... 63Tabla 9. Ejemplo de caso de prueba. ............................................................... 80
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ndice de Anexos
Anexo 1: Modelado de los procesos de generacin y emisin del DNI. ____________ 7
Anexo 2: Fuente de datos transaccional ___________________________________ 12
Anexo 3: Proceso ETL _________________________________________________ 13
Anexo 4: Configuraciones ______________________________________________ 37
Anexo 5: Publicar el archivo ____________________________________________ 43
Anexo 6: Esquemas de anlisis y grficos _________________________________ 45
Anexo 7: Gantt Chart del Proyecto de Tesis ________________________________ 55
Anexo 8: Documento de Entrevista 001 ___________________________________ 57
Anexo 9: Documento de Pruebas ________________________________________ 58
Anexo 10: Constancia de Aceptacin _____________________________________ 67
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1 Generalidades
1.1 Definicin del problema
En el siglo XXI la informacin es de suma importancia y es uno de los principales
recursos dentro de cualquier empresa. Si se desea maximizar la utilidad que posee la
informacin de un proceso Principal de la empresa, sta se debe manejar de manera
correcta y eficiente. Una forma de hacerlo es obteniendo indicadores que permitan
controlarlo y mejorarlo.
Existen diversas empresas que encontraron solucin al problema del manejo de la
informacin con el uso de herramientas de inteligencia de negocios, especficamente
utilizando la plataforma Pentaho. Como por ejemplo la empresa BANELCO y laempresa BNSF LOGISTIC. La primera tena un inadecuado control de su rendimiento,
debido a las consultas manuales que realizaba y la gran cantidad de informacin que
manejaba. El beneficio logrado fue establecer una ejecucin automtica de los
reportes necesarios para el negocio. La segunda contaba con gran cantidad de
informacin, falta de integridad de la data, problemas para la elaboracin y
distribucin para los reportes dentro de su organizacin. Los beneficios logrados
fueron: facilidad de acceso a los reportes, una rpida y mejor toma de decisiones por
parte de los empleados en los procesos de ventas, monitoreo de forma efectiva losprocesos del negocio. [PENTAHO COSTUMERS SUCCESSES 2013].
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Situndose especficamente en el caso del RENIEC (Registro Nacional de
Identificacin y Estado Civil), sta entidad del estado define al DNI (Documento
Nacional de Identidad) como la nica cdula de identidad entregada a los peruanos
mayores y menores de edad, siendo ste el nico ttulo de derecho al sufragio para los
mayores de 18 aos [RENIEC01]. Debido a la importancia que tiene el DNI para el
ciudadano y por ende para el RENIEC, se debe dar la relevancia adecuada a los
procesos relacionados al DNI, sobre todo a aquellos que afecten de manera directa a
la poblacin.
En el trabajo de campo realizado en el rea de informtica y a travs de entrevistas, se
encontr un problema que ocurre de manera frecuente, cada vez que alguna de las
Unidades de la Alta Direccin necesita de alguna estadstica con respecto al proceso
de generacin y emisin del DNI, en este caso debe contactarse con el rea de
Estadstica de la Institucin y a la vez sta debe solicitar la informacin a la Gerencia
de Informtica (Base de Datos) , esperar la confirmacin, acceder a sta, y preparar
las estadsticas adecuadas. Adems, se encontr que el proceso es repetitivo para las
diferentes gerencias, desperdiciando horas/hombre en su realizacin. Es pertinente
mencionar que la base de datos de RENIEC no solo trabaja con un sistema
transaccional, y en caso sea necesario debe integrar la informacin antes de
presentarla adecuadamente. [RENIEC08 2012]
Una alternativa de solucin para cubrir estas necesidades de informacin, es con el
uso de una solucin de Inteligencia de Negocios, que cuente con diferentes Data
Marts con informacin consolidada. El Data Mart es una estructura de datos que est
optimizada para la consulta, a diferencia de un sistema normal que puede consumir
muchos recursos. Una vez cargado con informacin, el modelo estara listo para el
anlisis, esto se logra mediante la explotacin de los datos y mostrando losindicadores adecuados para cada gerencia. Las ventajas de usar esta estructura de
datos es que permite acceder ms rpido a la informacin, ya que solo usara la
informacin relevante a los procesos, integrar la informacin de diferentes fuentes y
reducir el costo de acceder a la informacin histrica. En cuanto al software a utilizar
se eligi la plataforma Pentaho Data Integration, en sta se disean, se ejecutan los
procesos de carga de informacin al Data Mart, tambin se elaboran diferentes
esquemas de anlisis de una manera sencilla y directa, y por ltimo permite la
elaboracin de diferentes tipos de reportes con los cuales se explota la informacin delData Mart.
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En la presente tesis se han identificado las reas de produccin y rendimiento, para
cada una de ellas se ha desarrollado un Data Mart. Con el uso de estos se obtuvo una
mejora en el tiempo en la elaboracin de reportes, el usuario tiene ahora mayor
facilidad para acceder a la informacin pertinente cuando desee y cuenta con una
mayor agilidad en la toma de decisiones.
Los indicadores han sido seleccionados de acuerdo a un anlisis de los requerimientos
de las Gerencias, que permiten enfocarse en la productividad de los procesos de
generacin y emisin del DNI. La informacin estadstica junto con la experiencia de
cada gerencia, resulta fundamental para la toma de medidas necesarias y de esta
manera mejorar dichos procesos. Los indicadores encontrados son:
Cantidad de DNIs tramitados agrupados por tipo de trmite, local, tipo de DNI,
en un periodo determinado.
Cantidad de DNIs tramitados agrupados por tipo de trmite, UBIGEO de
domicilio o de nacimiento, tipo de DNI, en un periodo determinado.
Cantidad de DNIs emitidos agrupados por tipo de trmite, local, tipo de DNI, en
un periodo determinado.
Cantidad de trmites en un rango de duracin predeterminado desde la fechade trmite hasta la fecha de ingreso a impresiones.
Cantidad de trmites en un rango de duracin predeterminado desde la fecha
de ingreso a impresiones hasta las fecha de salida.
Cantidad de trmites en un rango de duracin predeterminado desde la fecha
de salida de impresiones hasta la fecha de entrega al local.
Ranking con los motivos de los trmites observados agrupados por locales, tipo
de DNI, en un periodo determinado.
Para la elaboracin del presente proyecto se tendr como base la metodologa de
Kimball, la cual gua en el proceso de la elaboracin de los Data Marts, los procesos
mediante los cuales se extrae la informacin de las fuentes transaccionales, se
transforma la informacin y se cargan a los Data Mart s.
Los usuarios finales para la herramienta sern: Analistas de informacin (gerencias
GOR, GRI, GRIAS), Power Users (Gerencia de Informtica), Consumidores de
informacin (Consultan informacin gerencias GOR, GRI, GRIAS), Tomadores de
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Decisiones (Gerentes, Sub-gerentes), Departamento de TI (Sub-gerencia de gestin
de base de datos). [RENIEC08 2012]
1.2 Objetivo general
Analizar, disear e implementar una solucin de Inteligencia de Negocios orientada a
controlar los procesos de generacin y emisin del DNI (Documento Nacional de
Identidad) en el RENIEC (Registro Nacional de Identificacin y Estado Civil).
1.3 Objetivos especficos
Realizar el anlisis y el modelado de los procesos de generacin y emisin del
DNI.
Disear la arquitectura lgica de la solucin y la configuracin de los datos a
usar.
Realizar la construccin de los procesos ETL para la extraccin, transformacin
y carga de datos desde un sistema transaccin a un sistema de inteligencia de
negocios.
Desarrollar los diferentes reportes para la explotacin de la informacin del
Data Mart (esquemas de anlisis, grfico sectorial, grfico de barrasseparadas).
Realizar la prueba de la herramienta configurada con la data de RENIEC.
1.4 Resultados esperados
Resultado 1 para el objetivo 1:
Documento con el modelo de los procesos de generacin y emisin del DNI.
Resultado 2 para el objetivo 2:
Documento con el diseo de la arquitectura lgica de la solucin y la configuracin de
los datos a usar.
Resultado 3 para el objetivo 3:
Documento con los procesos ETL para la extraccin, transformacin y carga de datos
desde el sistema transaccional al Data Mart.
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Resultado 4 para el objetivo 4:
Prototipos de los diferentes reportes para la explotacin de la informacin del Data
Mart (esquemas de anlisis, grfico sectorial, grfico de barras separadas).
Resultado 5 para el objetivo 5:
Documento con las pruebas de la herramienta configurada.
1.5 Mtodos, metodologas y procedimientos.
1.5.1 Relacion ados a la gest in del proy ecto
1.5.1.1 PMBOK para gestin de proyectos.
Para la gestin del proyecto se emplear una metodologa basada en la gua del
PMBOK (de las siglas en ingls Project Management Body of Knowledge).
El PMBOK propone las mejores prcticas para la gestin de un proyecto, en este caso
un proyecto informtico. En el PMBOK se menciona que todo proyecto debe tener en
cuenta nueve reas de conocimiento para una buena gestin, las cuales son:
Integracin, Alcance, Tiempo, Costes, Calidad, Recursos Humanos, Comunicaciones,
Riesgos y Adquisiciones. Estas reas estn a su vez agrupadas en reas centrales y
facilitadoras. Las reas centrales corresponden a las 4 primeras reas mencionadasexcepto por la de Integracin, el resto corresponden a las reas facilitadoras.
[PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE 2008]
Las reas que se tomarn en cuenta son las siguientes:
Gestin de la Integracin del Proyecto: sirve para identificar, combinar, unificar y
coordinar los diversos procesos y actividades a realizar. Incluye caractersticas de
unificacin, consolidacin, articulacin, as como las acciones integradoras que soncruciales para la terminacin del proyecto, la satisfaccin de los interesados y el
cumplimiento de los requisitos. Por ello, se elabor el plan del proyecto para la gestin
de la ejecucin del proyecto y el control del mismo mediante reuniones con el asesor.
Gestin del Alcance del Proyecto: sirve para asegurar que se desarrolle el trabajo que
se requiere, para completar el proyecto de manera exitosa. Por ello, se realiza la
definicin del alcance y peridicamente se verifica que se est cumpliendo mediante
los entregables. Durante esta etapa se toman los requerimientos en el RENIEC, y sedefine hasta donde va a abarcar el presente proyecto de tesis.
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Gestin del Tiempo del Proyecto: se refiere a los procesos requeridos para asegurar
que el proyecto termine en el tiempo planeado. Por ello, se definirn las actividades
involucradas en el proyecto y se estimar su duracin. A partir de esto, se desarrollar
el cronograma del proyecto que ser controlado a lo largo del proyecto. En el Anexo 7
se encuentra el Gantt Chart del proyecto de Tesis.
Gestin de Riesgos del Proyecto: se refiere a los procesos involucrados con la
identificacin, anlisis y respuesta a los riesgos del proyecto. Por ello, se desarrollar
un plan de riesgos, dentro de este plan se encuentran las acciones que mitiguen el
riesgo y se dar seguimiento durante todo el proyecto en caso se identifiquen nuevos
riesgos.
Gestin de las Comunicaciones del Proyecto: se refiere a los procesos para garantizar
que la generacin, recopilacin, almacenamiento, distribucin y recuperacin de la
informacin del proyecto sean oportunos. Por ello, se definirn los interesados y se
gestionar la comunicacin con el asesor del presente proyecto de fin de carrera. Ello
se evidenciar con la planificacin de reuniones y se especificarn los medios para
distribuir la informacin.
En cuanto a las reas de conocimiento que no se van a emplear son:
Gestin de los Costos del Proyecto: no se utiliz, ya que en el proyecto no se presenta
un presupuesto asignado para el mismo.
Gestin de Calidad del Proyecto: no se utiliz, debido a que no es un proyecto de gran
envergadura.
Gestin de Recursos Humanos: no se utiliz, ya que el equipo que desarroll el
proyecto es de una sola persona.Gestin de las Adquisiciones del Proyecto: no se utiliz, ya que las herramientas a
usar representarn una responsabilidad propia del ejecutor del proyecto adquirirlas y
no son muchas como para realizar una gestin como tal.
En el PMBOK se muestran actividades a realizar en cada grupo de procesos, por lo
que es una razn ms para emplear esta metodologa como gua durante el proyecto.
As por todo lo expuesto anteriormente, se confirma el uso de esta gua para la
ejecucin del proyecto, ya que es la que mejor se adapta para el mismo y porquebrinda las mejores prcticas para la gestin del mismo.
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1.5.1.2 Relacionados a los resultados esperados
1.5.1.2.1 Metodologa BPMN
Resultado Esperado logrado con la metodologa
Resultado1: Documento con el modelo de los procesos de generacin y emisin delDNI.
Business Process Management (BPM) es un conjunto de mtodos, herramientas y
tecnologas utilizados para disear, representar, analizar y controlar procesos de
negocio operacionales. BPM es un enfoque centrado en los procesos para mejorar el
rendimiento que combina las tecnologas de la informacin con metodologas de
proceso y gobierno. BPM es una colaboracin entre personas de negocio y tecnlogos
para fomentar procesos de negocio efectivos, giles y transparentes. [BPM,
GERENCIA DE PROCESOS DE NEGOCIO 2012]
BPM combina mtodos ya probados y establecidos de gestin de procesos con una
nueva clase de herramientas de software empresarial. Ha posibilitado adelantos muy
importantes en cuanto a la velocidad y agilidad con que las organizaciones mejoran el
rendimiento de negocio.
BPMN (Business Process Modeling Notation)
La notacin para gestin de procesos del negocio (BPMN) es el estndar ms reciente
para el modelado de procesos del negocio. BPMN permite hacer un mejor uso de la
gestin de procesos del negocio (BPM), ya que normaliza el mtodo de notacin que
sirve como ayuda en la automatizacin de procesos. Se encuentra mantenido por el
grupo OMG de forma gratuita. [SILVER 2011].
Para el proyecto se usar toda esta metodologa debido a que es aceptada como
estndar actualmente y se tiene mayor facilidad de acceso a referencias. Adems se
usar toda la simbologa y el principio de que todos los diagramas tienen una sola
interpretacin. No se llegar a utilizar el segundo principio de salida de archivos ya que
el alcance del proyecto solo cubre la representacin grfica.
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1.5.1.2.2 Metodologa Ralph Kimball
Resultados Esperados logrados con la metodologa
Resultado 2: Documento con el diseo de la arquitectura lgica de la solucin y la
configuracin de los datos a usar.
Resultado 3: Documento con los procesos ETL para la extraccin, transformacin y
carga de datos desde el sistema transaccional al Data Mart.
Resultado 4: Prototipos de los diferentes reportes para la explotacin de la informacin
del Data Mart (esquemas de anlisis, grfico sectorial, grfico de barras separadas).
La metodologa de Ralph Kimball propone como arquitectura de una solucin de
soporte de decisiones, armar primero Data Marts para satisfacer las necesidades
especficas de un departamento o rea dentro de la empresa, permitiendo as un mejor
control de la informacin que se est abarcando.
La presente metodologa tiene como base el ciclo de vida de los Data Warehouses
definido por Ralph Kimball. El esquema presentado por Ralph Kimball con el nombre
de BDL (Business Dimensional Lifecycle, Ciclo de vida dimensional del negocio)
grafica las diferentes etapas por las que debe pasar todo proceso de Data
Warehousing. [KIMBALL 2002].
1.6 BenchMark sobre Herramientas de Inteligencia de negocio.
A continuacin definiremos algunas herramientas de Inteligencia de negocio que se
encuentran en el mercado.
Oracle Enterprise BI server: Es una plataforma de inteligencia de negocio que maneja
una gran capacidad de anlisis. Diseada para ser escalable, confiable y para que su
rendimiento sea el adecuado. La plataforma est basada en una moderna arquitectura
de servicio web. [ORACLE 2013].
Business Objects Enterprise XI: Esta plataforma fue diseada para integrarse
perfectamente con las webs existentes y beneficiar a las aplicaciones del cliente, sin
imponer un nuevo conjunto de normas y procesos. Esta plataforma puede abarcar a
toda la organizacin. Permite explorar, extraer, transformar y distribuir datos para que
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los usuarios puedan disponer de informacin precisa, puntual y fiable. [BUSINESS
OBJECTS 2013].
Microsoft BI Tools: Esta plataforma satisface las necesidades de inteligencia de
negocios de ejecutivos y empleados, minimizando los problemas de gestin de TI y de
costos con Microsoft Intelligence Solution. Se encuentra disponible como parte de la
familia de Microsoft office y productos de Microsoft SharePoint Server, y construido
sobre la plataforma del poderoso Microsoft SQL Server Plataform. [MICROSOFT 2013]
Pentaho- Kettle: Programa ETL que maneja un conjunto de herramientas para realizar
la extraccin, transformacin y carga. Uno de los principales objetivos es que el
proyecto de ETL sea fcil de generar, mantener y desplegar. Es una herramienta Open
Source.[PENTAHO 2013]
Algunas ventajas y beneficios del uso de software Open Source son:
-Al construir, integrar y desarrollar componentes Open Source dentro de una sola
plataforma el coste de implementar soluciones Business Intelligence se reduce.
-El sistema es fcil y ptimamente escalable, pudiendo extender la misma entre
diferentes servidores sin limitaciones del nmero de usuarios concurrentes, es decir,
no existe un nmero limitado de licencias para su uso.
En la tabla 1 se puede apreciar una tabla con las caractersticas relevantes de cada
herramienta.
Caractersticas de laherramienta
OracleEnterprise BIserver
BusinessObjectsEnterprise XI
Microsoft BITools
Pentaho-Kettle
Forma parte de
una plataformaintegrada ainteligencia denegocios?
Si Si Si Si
La herramienta deextraccin poseeuna interface grficade uso?
Si Si Si Si
Soporta diversostipos de base dedatos?
Si No Si Si
Requiere una fcilinstalacin de laherramienta?
No Si Si No
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La plataformaposee unaherramienta deexplotacin,herramientas dereporting,herramientas deconsultas y anlisis?
Si Si Si Si
Tabla 1.Comparacin de diferentes Herramientas de BI
Luego de un anlisis y comparacin entre las diversas herramientas de extraccin, se
concluye que al cumplir Pentaho con la mayora de las caractersticas, y ser una
herramienta de Open Source es la herramienta ms apropiada para el desarrollo de
ste proyecto.
1.6.1 Plataform a Bi de Pentaho
Compuesta por componentes OpenSource provee la arquitectura y la Infraestructura a
la vez. En la figura 1 se puede apreciar que forma un proceso centralizado bajo un
marco de trabajo orientado a la solucin de problemas de soporte de decisin
empleando componentes de BI(Business Intelligence) y permitiendo desarrollos
completos para atender a soluciones de Inteligencia de Negocios.[ PENTAHO
PLATAFORMA DE BI 2013]
Figura 1.Esquema de la plataforma BI [PENTAHO PLATAFORMA DE BI 2013]
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En resumen la plataforma BI integra componentes OpenSource mostrando una
combinacin de flujos de trabajo y administracin de procesos.
Pentaho Data Integration (Kettle)
Es una poderosa herramienta de ETL (Extraccin, transformacin y carga del Data
Warehouse), llamado por sus siglas en ingles K Extraction Transformation
Transportation Load E. Utiliza un entorno grfico de desarrollo, y es multiplataforma.
Principalmente se basa en dos tipos de objetos: Transformaciones (coleccin de pasos
en un proceso ETL) y trabajos o Jobs (coleccin de transformaciones). [PENTAHO
DATA INTEGRATION 2013]
Incluye 4 herramientas:
-SPOON: Se utiliza para disear transformaciones empleando el entorno grfico.
-PAN: Se utiliza para ejecutar transformaciones empleando el entorno grfico.
-CHEF: Se utiliza para crear trabajos
-KITCHEN: Se utiliza para ejecutar Jobs planificados en modo Batch (serie, lote)
para correr automticamente en intervalos de tiempo definido.
Pentaho Analysis services
Esta herramienta forma parte del motor OLAP integrado en el suit BI de Pentaho. Las
principales caractersticas de esta herramienta es que permite un modelado
multidimensional de datos, para esto utiliza MONDRIAN como servidor OLAP del tipo
ROLAP, el modelo de cubos se guarda en archivos XML y el lenguaje de consulta es
MDX.[ PENTAHO ANALYSIS SERVICES 2013]
En el caso de la navegacin y la exploracin de datos utiliza JPIVOT, el cual permite elanlisis ad-hoc de los cubos de MONDRIAN, este componente como otros puede ser
reemplazado por otras soluciones que integran Pentaho. [PENTAHO ANALYSIS
SERVICES 2013]
Pentaho Reporting
Consiste en un motor de presentacin, con la capacidad de generar reportes de
manera flexible, esta herramienta permite elaborar desde sencillos reportes iniciales
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hasta complejos reportes ajustados a la necesidad del negocio. [PENTAHO
REPORTING 2013]
Pentaho Cube Designer
Con esta aplicacin se llegan a crear los cubos, cube designer es el fichero de
esquema del cubo MONDRIAN, en l se definen dimensiones, niveles de jerarqua de
las dimensiones, hechos, y conexin a la base de datos transaccional, los cuales
sirven de dato para disear el cubo OLAP. La aplicacin Cube Designer es un buen
apoyo para la creacin de cubos. Se recomienda usar esta aplicacin para modelos de
complejidad media.
1.7 Alcance y limitaciones del proyecto
1.7.1 Alcance
1.7.1.1 Alcance del proyecto:
Con respecto al alcance del proyecto solo se lleg a realizar el anlisis, diseo e
implementacin. No se lleg a realizar la implantacin de la solucin de Inteligencia de
Negocios. Se verific el funcionamiento adecuado de la solucin, utilizando data
histrica.
1.7.1.2 Alcance del producto:
En el presente proyecto de tesis se cubrieron principalmente 3 gerencias, la Gerencia
de Operaciones Registrales (GOR), Gerencia de Registro e Identificacin (GRI),
Gerencia de Restitucin de la Identidad y Apoyo Social (GRIAS).
Se han elegido estas Gerencias debido a la importancia que tienen dentro de la
institucin, y tambin debido a la facilidad de acceso a su informacin y a sus
requerimientos.
El presente proyecto de tesis se centra en los procesos de generacin y emisin del
DNI. En el rea de Produccin se tom en cuenta cada etapa por la cual pasa un
trmite, desde el registro en el sistema del trmite, luego el ingreso a impresiones,
despus el despacho desde el local de impresiones al local de entrega, y finalmente la
recepcin de los trmites en el local. En el rea de Calidad se tom en cuenta los
trmites que fueron observados
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El presente proyecto de tesis se centra en 3 gerencias, el modelo ER (Entidad-
Relacin) que se utiliz es limitado solo a la informacin necesaria por cada Gerencia,
no se tom todo el modelo ER de RENIEC. Debido a esto se mantuvo un contacto
frecuente con el RENIEC para que el modelo utilizado vaya de acuerdo al que utilizan
en RENIEC.
1.7.2 Limitaciones
En el presente proyecto de tesis, slo se tom en cuenta el DNI convencional, no
abarc el DNI electrnico. A pesar de que los procesos bsicamente son los mismos
desde la captura hasta la aprobacin y solo cambia la impresin en la parte operativa,
no se tom en cuenta debido a que la informacin oficial de los procesos de RENIEC
es sobre el DNI convencional, y no se encuentran formalizados los procesos del DNI
Electrnico porque todava se encuentra en proceso de implementacin.
1.8 Viabilidad y justificativa del proyecto
Con el uso de la Solucin de Inteligencia de Negocios se podr brindar indicadores de
gestin necesarios para las gerencias. Estos indicadores se muestran en esquemas
de anlisis elaborados en el Software Pentaho, lo que permite elaborar dinmicamente
diferentes consultas para lograr un oportuno control de los procesos, lo que conlleva al
mejoramiento del servicio que brinda al ciudadano. Usando las herramientas de Report
Designer se elaboran reportes fcilmente lo que permite ahorrar recursos humanos
que pueden estar involucrados en la elaboracin de reportes y grficas para la
gerencia. Debido a que el Data Mart posee una estructura especial para el
procesamiento masivo de datos, permite ahorrar tiempo en el proceso de la
informacin. Finalmente la solucin de Inteligencia de Negocios ser de fcil uso para
los empleados del RENIEC.
La entidad del estado RENIEC, tiene en sus planes realizar un Data Warehouse de
todas las dependencias orgnicas, vinculando tambin las reas financieras. Es un
proyecto de gran magnitud, ya que piensa mostrar los indicadores de cada Gerencia,
e integrarlos para obtener informacin esencial. Esta iniciativa muestra la importancia
que tiene la inteligencia de negocios en las empresas y cmo su uso es de mucha
ayuda para el mejoramiento en la atencin al pblico. Al finalizar el proyecto de tesis
sta puede servir de mucha ayuda para el futuro proyecto de un Data Warehouse para
RENIEC.
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2 Marco Conceptual y Estado del Arte
2.1 Marco Conceptual
2.1.1 Concepto s relacionados al prob lema
Los procesos relacionados con el DNI son del inters de 3 gerencias: la Gerencia de
Operaciones Registrales (GOR), Gerencia de Registro e Identificacin(GRI), Gerencia
de Restitucin de la Identidad y Apoyo Social(GRIAS). Esta organizacin se puede
apreciar en la figura 2.
Figura 2. Esquema de las gerencias de GOR, GRI, GRIAS de RENIEC [RENIEC02 2012]
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2.1.1.1 Gerencia de Operaciones Registrales (GOR)
Es la encargada de planear, organizar, ejecutar, supervisar y controlar las acciones
relacionadas con el proceso de identificacin de las personas, as como las
inscripciones de los hechos vitales y modificatorios del estado civil. Asimismo,coordina la actualizacin del Padrn Electoral y verificacin de firmas de adherentes y
supervisa el desempeo de las Jefaturas Regionales.
A continuacin se describir el proceso de identificacin, el cual est relacionado con
el Registro de Trmite y entrega del DNI segn el documento RENIEC en su Gua de
Procedimientos. Registro del trmite y entrega del documento nacional de identidad.
El flujo completo del proceso de identificacin se puede apreciar en la figura 3 y en el
Anexo 1 se puede apreciar en detalle el proceso de identificacin.
2.1.1.1.1 Proc eso de identif icacin
El ciudadano solicita el trmite del DNI, el registrador Captura los datos del ciudadano
y procede a verificar los documentos segn el tipo de trmite, sealados por el TUPA
(Texto nico de Procedimientos Administrativos), si no es conforme devuelve los
documentos al ciudadano y orienta debidamente, si se encuentra conforme selecciona
el tipo de trmite a realizar y registra el tipo de trmite. En caso sea una inscripcin se
le pregunta al ciudadano si la partida de nacimiento es incorporada, si su respuesta es
afirmativa se rectifica en el sistema, se registran nuevos datos rectificados y se
actualiza la foto, o en caso contrario se registran los datos segn partida de nacimiento
y se registra la informacin de los documentos de sustento (Recibos, Actas). En caso
no sea una inscripcin se registra el nmero de DNI en el sistema, si es duplicado se
registra la informacin de los documentos de sustento (recibo, actas), en caso
contrario se registran nuevos datos rectificados y/o se actualiza la foto.
El registrador verifica los datos en pantalla con la aprobacin del ciudadano en seal
de conformidad, se imprime la ficha registral, se procede a registrar los datos en la
ficha registral. Primero se estampan las huellas del ciudadano en el formulario, luego
se solicita la firma del documento en seal de conformidad, despus se verifican las
impresiones dactilares y firma en la ficha registral del documento; si es una inscripcin
o renovacin del DNI se pega la foto en la ficha registral y se consigna el nombre, DNI
y ficha del registrador, en caso contrario solo se consigna el nombre, DNI y ficha del
registrador. Finalmente se desglosa el ticket, se le entrega al ciudadano y se plasman
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las impresiones dactilares en el desglosable.
Se entregan las fichas al supervisor, quien se encarga de realizar el control de calidad
de los trmites, si no es conforme se procede a observar el trmite, en caso contrario
se genera el envo de sobres. El envo de sobres consiste en pistolear la ficha registral
segn el tipo de trmite, generar cargo de lotizacin, ensobrar las fichas registrales
conforme el reporte de cargo de lotizacin generado, adosar la cara externa sobre una
copia de cargo de lotizacin, agrupar sobres y generar conforme la hoja de ruta. Y
finalmente se depositan en una valija para el recojo del Courier.
En el rea de trmite documentario (GOR) se recogen las valijas para ser
transportadas al rea de procesamiento. Una vez en la gerencia de Registro de
Identificacin (GRI) se reciben envos de fichas registrales en trmites documentarios,
se reciben sobres y fichas registrales, y se evalan si se trata de trmites manuales o
semiautomticos. Si es semiautomtico se reciben los sobres, en caso contrario se
ingresan los datos del trmite al sistema y se procede a lotizar. Si se actualiza la
imagen se digitaliza el formulario para la (INDRA), en caso contrario se asignan sobres
y fichas registrales a evaluadores. Si las evaluaciones de fichas registrales estn
conformes se aprueba el trmite, en caso contrario se desaprueba el trmite y se
enva la ficha a archivo registral.
En la gerencia de informtica se verifica la huella digital (AFIS) si es conforme se
actualiza el RUIPN y se generan los lotes de impresin, en caso contrario se evala
con el perito dactiloscpico, si es conforme se actualiza el RUIPN y se generan los
lotes de impresin, en caso contrario se verifica si es una suplantacin; si es una
suplantacin se habilita, se cancela y se le notifica al ciudadano, en caso no sea una
suplantacin se desaprueba el trmite y se ficha el archivo registral.
Una vez que se generaron los lotes de impresin, se imprimen los lotes de DNI
(ENOTRIA) en la Gerencia de Registro de Identificacin, y se envan al despacho de
DNI. En el rea de Despacho se reciben los lotes, se ordenan y se distribuyen los
lotes por DNI, se generan los envos de DNI. En el rea de Trmite documentario se
recogen las valijas de trmites de DNI, se transportan a reas de supervisin. En el
rea de supervisin se recibe la valija del Courier y se extrae el paquete del DNI. Se
procede a validar el despacho y los lotes del DNI, primero se verifica la cantidad de
lotes de DNI con la registrada en la gua de despacho, si no coincide se comunica conla oficina de despacho de DNI para regularizar la omisin y se sella la gua de
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despacho en seal de conformidad, en caso coincida solo se sella la gua de
despacho en seal de conformidad. Y finalmente se entrega el DNI al encargado del
rea de entregas.
En el rea de Entregas se pistolea el DNI y se verifica con relacin al lote de
impresin, si no coincide se registra en cargo de entrega los DNI faltantes, se
comunica a la oficina de despacho DNI para regularizar la omisin, se entrega el cargo
al supervisor. En caso coincida se recibe el DNI en aplicativo de entrega, se entrega
cargo al supervisor. Finalmente se intercala el DNI por gnero y por apellido.
El ciudadano solicita la entrega del DNI, si no tiene ticket firma la declaracin jurada de
prdida de ticket y se la entrega al registrador, en caso tenga ticket se le pregunta si
cuenta con el DNI anterior, si su respuesta es afirmativa se le entrega al registrador,
en caso contrario firma una declaracin jurada de prdida del DNI anterior. Se procede
a buscar el DNI en agencia, si no se encuentra se coloca como trmite observado, en
caso se encuentre se ubica el DNI, se ingresa al aplicativo de entrega, si es un DNI
tramitado por la web se valida la huella del titular y se imprime el formato web, en caso
contrario se valida el recibo y se genera la entrega del DNI al ciudadano.
2.1.1.1.2 Est ado de los trm ites
Trmites Observados
En caso existan trmites observados, se identifica y evala el motivo de la observacin
y se determina si existe responsabilidad del registrador, y se registra en el aplicativo o
control manual.
En caso que el trmite se considere que no amerita ninguna observacin, se efecta la
devolucin inmediata al rea correspondiente. En caso el ciudadano haya declarado
su nmero telefnico o correo se le contacta, y se le comunica la observacin de su
trmite para su subsanacin. Se procede a clasificar y archivar las fichas registrales
por orden alfabtico, segn apellido del titular.
Si el ciudadano al momento de acercarse a subsanar el trmite, no cuenta con los
documentos requeridos, se notifica el motivo de la observacin en el formato de
comunicacin de observacin de trmite.
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Trmites Recuperados
Si el ciudadano se apersona a la Oficina registral, agencia o punto de atencin y
presenta la documentacin requerida, se procede a recuperar su trmite. Se recupera
el trmite en una nueva ficha registral, en los siguientes casos:
-Cuando se modifique los campos y/o requisitos.
-Cuando se requiera nueva captura de imgenes (huella y firma).
-Cuando la ficha registral se encuentre deteriorada o manchada.
-Otros que se consideren necesarios.
De recuperar el trmite en una ficha registral manual, se coloca en el campo de
observaciones el nmero de ficha registral y fecha del trmite anterior.
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Figura 3. Diagrama de flujo registro de trmite y entrega del DNI [RENIEC07 2012]
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2.1.1.2 Gerencia de Registro e Identificacin (GRI)
La Gerencia de Registros de Identificacin es el rgano de la lnea encargado de
conducir los procesos, modificacin del estado civil, evaluacin, depuracin yactualizacin del Registro nico de Identificacin de las Personas Naturales, as como
el mantenimiento del archivo registral de la institucin referente al Registro nico de
Identificacin de las Personas Naturales y de los Registros Civiles.
El esquema general se puede apreciar en la figura 4, as como el diagrama de flujo
detallado en la figura 5 y el diagrama de flujo de la lnea de procesamiento del DNI.
Figura 4. Esquema General del Proceso en la GRI [RENIEC03 2012]
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Figura 6.Diagrama de flujo -lnea de procesamiento del DNI[RENIEC06 2012]
2.1.1.3 Gerencia de Restitucin de la Identidad y Apoyo Social (GRIAS)
Encargada de proponer los lineamientos y polticas institucionales en materia de apoyo
social a los grupos poblacionales menos favorecidos, considerando los enfoques de
derecho, gnero e interculturalidad; con especial nfasis en la poblacin
indocumentada. Tiene a su cargo la formulacin y ejecucin del Plan Nacional de
Restitucin de la Identidad y Apoyo Social. Se puede apreciar el proceso de GRIAS en
la figura 7 y 8.
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Figura 7. Procesos de GRIAS [RENIEC04 2012]
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Figura 8. Procesos de GRIAS[RENIEC04 2012]
2.1.1.4 Datos necesarios por gerencia
Los datos que ms necesitan las gerencias segn los documentos de requerimientos
de las gerencias de Operaciones Registrales, de Registro e Identificacin, de
Restitucin de la Identidad y Apoyo Social se pueden apreciar en la tabla 2. En esta
tabla tambin se incluyen los requerimientos tomados en una entrevista con personal
de RENIEC, el detalle de esta entrevista se encuentra en el Anexo 8.
GOR (Gerencia de Operaciones Registrales)Trmites observadosEficacia del tiempo de recepcin de DNI en agenciaTrmites de DNITrmites de DNI observados en agencia (mejorar el servicio de trmite realizando unregistro ms efectivo)GRI (Gerencia de Registro e Identificacin)Inscripciones ordinariasRectificaciones Administrativas de estado civilApelaciones y Reconsideraciones en el SIHABCANGRIAS (Gerencia de Restitucin de la Identidad y Apoyo Social)Con los datos que pide esta gerencia, secalcula el tiempo en que se demora enentregar un DNI, la cantidad dereimpresiones, entre otras cosas.Fecha del trmite
Fecha de ingreso al SistemaFecha de ingreso a GRI
UBIGEO RENIECUBIGEO RENIEC residenciaCdigo de localCentro pobladoTrmite observado
Fecha de nacimientoJefatura regionales
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Fecha de evaluacin del trmiteFecha de impresin del trmiteFecha de emisin (entrega a despacho)Fecha de recepcin en agenciaNumero de FichaTipo de capturaCantidad de Recibos
Jefatura regionales responsablePoblacin objetivoTipo de captura
Tabla 2.Datos necesarios por gerencia.
sta informacin es la principal fuente que se usara en el Data Mart, y con las cualesse preparara informacin crtica para la gerencia.
2.1.2 Concepto s relacionados a la prop uesta de soluc in
2.1.2.1 Teora de Inteligencia de Negocios
La Inteligencia de Negocios es un enfoque y un conjunto de herramientas para la
gestin empresarial que permiten a una organizacin determinar qu informacin es
relevante y til para la toma de decisiones corporativas. La Inteligencia empresarial se
encarga de realizar la gestin de los datos, consultar estos y generar
informes/reportes, realizar todo el procesamiento para convertir la lgica del negocio a
la lgica de sistemas empresariales. [KIMBALL 2002, 393]
Los beneficios de un sistema de Inteligencia de Negocios abarcan la reduccin de
costos, aumento de beneficios, mejora en la satisfaccin del cliente y mejoras en laComunicacin empresarial.
2.1.2.2 Herramientas de Inteligencia de Negocios
Uno de los principales mecanismos de descubrimiento del conocimiento es el anlisis
eficiente de los datos usando sistemas modernos de anlisis. [RUSSEL 2010]
Con herramientas de Inteligencia de Negocios, las compaas pueden darles a sus
Usuarios autorizados acceso a un nico punto de informacin que acceda a todos lossistemas de la empresa: intranet, extranet, o E-Business, Data Warehouse, sistemas
ERP's, Data Mart o aplicaciones a la medida, de una manera fcil sin necesidad de
conocimiento tcnico y lo ms grfico de entender posible. [KIMBALL 2002]
2.1.2.2.1 Data Wareh ou se
Es un conjunto finito de componentes y procesos que forman parte de una arquitectura
diseada para guardar la informacin y cuyo fin es satisfacer las necesidades de
anlisis y consultas que realizan los actores. [KIMBALL 2002, 397]
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El Data Warehouse es un conjunto de datos que tienen relacin y estn orientados
sobre una materia en especial, tienen cambios durante el paso del tiempo y son
fundamentales en el proceso de toma de decisiones para la parte administrativa. Se
puede apreciar el entorno bsico en la figura 9 y una visin general del Data
Warehouse en la figura 10.
El propsito que tiene es darle las herramientas adecuadas a los responsables
ejecutivos de la empresa para la comprensin de las realidades del pasado y adoptar
elementos para la planificacin y toma de decisiones de futuro a corto, medio y largo
plazo. [HARJINDER & PRAKASH 1996]
El Data Warehouse ofrece algunas de las siguientes funcionalidades:
-Integracin de bases de datos del mismo tipo de orgenes diferentes.
-Ejecucin de consultas complejas, con diferentes niveles de agrupamiento y
ofreciendo la visualizacin de la informacin de la manera ms adecuada.
-Agrupacin y anlisis de los datos de forma interactiva.
-Control de calidad de los datos para asegurar consistencia, homogeneidad y
relevancia.
Una de las principales ventajas para quien lo aplica es que proporciona una
herramienta para la toma de decisiones en cualquier rea funcional, teniendo como
base informacin integrada y global del negocio. De esta manera los procesos
empresariales pueden llegar a ser optimizados al poder analizar cules son sus fallas
puntuales.
Presenta algunas desventajas por ejemplo cuando el Data Mart crece en tamao se
vuelve ms complejo, lo que ocasiona un bajo rendimiento de las consultas y el
modelo se hace cada vez menos ineficiente.
Muchas veces al tener una administracin central puede ocasionar que los
requerimientos de informacin de unidades se vean afectados entre s.
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Figura 9.Entorno bsico del Data Warehouse [REEVES 2009]
Figura 10. Vista general de la informacin de un Data Warehouse [PONNIAH 2010]
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2.1.2.2.2 Data Mart
Es un subconjunto lgico y fsico del rea de presentacin de un Data Warehouse.
Originalmente, los Data Marts eran definidos como un subconjunto altamente
organizado de informacin, usualmente escogido para responder cuestionesespecficas en el negocio. Esta definicin no era exacta debido a que afirmaba que los
Data Marts eran inflexibles y no podan combinarse unos a otros. La primera definicin
ha sido remplazada y ahora el Data Mart es definido como un juego flexible de datos,
basado en la forma de dato ms atmica posible para que se extraiga de una fuente
operacional, y se presenta en un modelo simtrico que es ms resistente cuando se
tienen consultas inesperadas de los usuarios. Decimos que los Data Marts estn
conectados al bus del Data Warehouse. Y en su definicin ms simple un Data Mart
representa informacin de un solo proceso del negocio, en cambio el Data Warehousese encarga de tener como alcance a toda la organizacin. [KIMBALL 2002, 396]
[INEIN]
Modelamiento dimensional.
Despus de hablar de BI y algunas de sus estructuras es pertinente mencionar el
Modelamiento dimensional.
Es una tcnica de diseo lgico utilizada para soluciones de Inteligencia de Negocios,que tienen como propsito presentar los datos en una arquitectura estndar y de esta
manera los usuarios finales puedan tener un alto rendimiento al momento de acceder
a la informacin. El modelamiento se basa en esquemas estrella, conformados por
tablas hechos y tablas dimensionales. [KIMBALL 2002, 399]
Esquema Estrella
Se caracteriza por tener como nico elemento central a una tabla llamada Tabla de
hechos (Fact Table), que est conectada radialmente a varias tablas dimensiones.
Este modelo es fcil de entender y responde a las consultas de los usuarios
optimizando y reduciendo el nmero fsico de uniones que se necesitan entre la tabla
hechos y la tabla dimensiones. [KIMBALL 2002, 13]. Se puede apreciar un ejemplo del
modelo estrella en la figura 11.
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Figura 11.Esquema Estrella [PONNIAH 2010]
Fact Table (Tablas Hecho)
Las Tablas de Hechos forman parte del Data Mart y son las tablas principales dentro
del esquema en estrella que representa datos numricos en el contexto de las
entidades del negocio. Dicha tabla se encuentra constituida por medidas o mtricas,
que son datos cuantitativos acerca de los hechos de un tema del negocio y por
Foreign Keys. Las tablas de hechos estn relacionadas con cada una de sus tablasdimensiones. [KIMBALL 2002, 16-18] [MOSS, ATRE 2003]
Tablas dimensiones
Son aquellas tablas que se relacionan con las tablas de hechos en un modelo
dimensional a travs de su llave primaria. Las dimensiones son objetos del negocio
con los cuales se puede analizar la tendencia y su comportamiento. Las definiciones
de las dimensiones se basan en polticas propias de la compaa e indican la maneraen que la organizacin interpreta su informacin para segmentar el anlisis facilitando
la observacin de los datos. [KIMBALL 2002, 19-21] [BIR]
Esquema copo de nieve
Es una extensin del esquema estrella donde cada punta de la estrella se llega a
expandir en ms puntas y su nombre se debe a que el diagrama se asemeja a un copo
de nieve. Este tipo de esquema normaliza dimensiones para eliminar la redundancia y
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los datos de las tablas dimensiones se agrupan en varias tablas en lugar de una tabla
grande. [KIMBALL 2002, 55]. Se puede apreciar un ejemplo del modelo copo de nieve
en la figura 12.
Figura 12.Esquema Copo de Nieve [PONNIAH 2010]
Ahora vamos a mencionar algunos aspectos de las tcnicas de diseo y las
estructuras con las que trabaja el Data Mart.
Sistemas fuentes
Una parte importante del Data Mart son los sistemas fuentes, estos son sistemas
transaccionales que han sido diseados para el soporte de las operaciones delnegocio. La base de datos de estos sistemas se llama base de datos operacionales
(On Line Transactional Process: OLTP) y de sta se extraern los datos que permitirn
generar informacin para la toma de decisiones a nivel operacional. Estas bases de
datos persiguen fundamentalmente el registro de transacciones y la consistencia de
los datos. [MOSS, ATRE 2003]
Tecnologa OLAP (On Line Analytical Process)
Esta tecnologa permite aprovechar la forma en cmo est estructurada la informacin
de un Data Mart o un Data Warehouse. Fundamentalmente permitir analizar
informacin dinmicamente a los niveles tctico y estratgico basados en Cubos que
contienen las medidas y las Dimensiones. Algunas de las tcnicas ms conocidas son:
MOLAP, ROLAP, HOLAP. [MOSS, ATRE 2003]
La tcnica MOLAP es el camino ms tradicional del anlisis OLAP. En MOLAP, la
informacin no es guardada en una base de datos relacional, en cambio se guarda en
un cubo multidimensional.
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La tcnica ROLAP trabaja directamente con la base de datos relacional, sta es
guardada como tablas relacionales y nuevas tablas son creadas para sostener la
informacin agregada.
La tcnica HOLAP intenta combinar las ventajas de MOLAP y ROLAP. En este caso la
base de datos se dividir en relacional para sostener las grandes cantidades de data
detallada y un almacenamiento especial para menores cantidades de data menos
detallada.
Herramientas de extraccin, transformacin y carga (Procesos ETL)
Una vez que se tienen las estructuras bien definidas se usan los procesos ETL
(Extraccin, Transformacin y Carga), estos procesos son los encargados de alimentar
el Data Warehouse o Data Mart de datos. Estos tres pasos se realizan con el objetivo
de mover datos desde diversas fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra
base de datos, Data Mart o Data Warehouse para el anlisis que le corresponde.
[ETLBIAD]
El primer paso es la extraccin y tiene como meta obtener los datos desde las fuentes
de informacin. Para eso se leen los datos, se entienden los datos fuentes y se copian
los necesarios para el Data Warehouse en el Staging rea (rea de ETL) para su
manipulacin posterior.
El segundo paso es la transformacin, una vez que la data es extrada del Staging
Area, se realizan una serie de reglas del negocio o funciones sobre los datos extrados
para convertirlos en datos que posteriormente sern cargados.
Finalmente despus de haber depurado y transformado los datos, estos van a ser
cargados al rea de presentacin del Data Warehouse. Se puede apreciar un
esquema del proceso de carga en la figura 13.
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Figura 13.Proceso de Carga (ETL) [MEDINA LA PLATA, 2012]
Herramientas de Explotacin
Una solucin de inteligencia de negocios se completa mostrando de manera adecuadaal usuario la informacin que necesite en el momento oportuno. Se realizan tareas
como construccin de interfaces, desarrollo de consultas, instalacin de herramientas,
capacitacin, soporte. [KIMBALL 2002, 13-15]
Un Dashboard es una interfaz de explotacin de informacin que de forma resumida
muestra en una sola vista la informacin crucial que describe la forma en que se van
alcanzando los objetivos. En esta interfaz es muy importante centrarse en el diseo y
debe estar personalizado de acuerdo al usuario. Se debe tener un buen conocimientodel negocio, conocer al tipo de cliente, identificar informacin clave para el usuario,
definir bosquejos del dashboard, validar los dashboards. Se puede apreciar ejemplos
de dashboards en las figuras 14 y 15.
Tambin se puede explotar la informacin a travs de reportes, son bsicamente
consultas analticas, mediante las cuales se busca tener una visin general del
negocio entre los diferentes sistemas y departamentos de la organizacin. Se busca la
visin integral del negocio
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Figura 14.Dashboard [FEW 2006]
Figura 15.Dashboard [FEW 2006]
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2.2 Estado de Arte
2.2.1 Problemas relacion ados
En el estado del Arte se busc diferentes situaciones en donde la problemtica haya
sido resuelta con una herramienta de inteligencia de negocios, especficamente con unData Mart. De esta manera se puede ver la semejanza en cmo se afrontan estos
problemas:
-Falta de calidad de la informacin.
-Masa crtica de datos.
- Es necesario automatizar los procesos de extraccin y distribucin de la informacin.
La mayora de los casos encontrados son tesis, en las referencias se encuentran
debidamente identificadas.
2.2.1.1 Caso solucin de inteligencia de negocios para el rea de finanzas de la
Municipalidad Metropolitana de Lima
Ttulo: Anlisis, diseo e implementacin de una solucin de inteligencia de negocios
para el rea de finanzas de la Municipalidad Metropolitana de Lima [NEZ 2010]
El proyecto surge por la necesidad que tienen los usuarios del rea de Finanzas de la
Municipalidad Metropolitana de Lima de acceder de manera rpida a informacin
confiable relacionada con su trabajo. Al tener esta informacin disponible los usuarios
se pueden centrar en realizar el anlisis desde diversos puntos de vista y determinar
las acciones que crean conveniente para mejorar su gestin.
El procedimiento a realizar por los usuarios para acceder a esta informacin, era
solicitar al rea de sistemas la exportacin de los datos de la Base de Datos, vaciar
estos datos en un archivo Excel, depurar, ordenar, organizar y clasificar dichos datos
para obtener la informacin que requieren para realizar sus labores. Este
procedimiento manual genera diversos problemas tales como: dependencia del rea
de Sistemas, informacin generada con una alta posibilidad de error (proceso manual),
inversin de tiempo en procedimientos mecnicos e informacin dispersa en archivos
de Excel, dificultando la consulta de datos histricos.
El proyecto tiene como objetivo el anlisis, diseo e implementacin de una Solucin
de Inteligencia de Negocios para el rea de Finanzas de la Municipalidad
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Metropolitana de Lima, relacionados a la ejecucin de los ingresos, la ejecucin de los
gastos y de los indicadores que permitan llevar un adecuado control de la gestin
municipal. De modo que esta herramienta automatice el procedimiento que ha sido
explicado en el prrafo anterior, y, que en un entorno amigable, permita a los usuarios
acceder a informacin de mejor calidad, ms confiable, en menor tiempo y en un
repositorio que permita acceder a informacin histrica.
2.2.1.2 Caso Solucin Integral para explotar eficientemente la Informacin de
los contactos con los clientes utilizando Data Mart en Telefnica del
Per
Ttulo: Solucin Integral para explotar eficientemente la Informacin de los contactos
con los clientes utilizando Data Mart en Telefnica del Per. [GAMARRA 2010]
La carencia de integracin de la informacin en Telefnica representa un problema
para los jefes, analistas, supervisores, operadores e incluso para los propios clientes.
No existe un ente integrador que rena los contactos con el cliente y los publique en
un nico lugar al cual puedan acceder los usuarios internos y utilizar esta informacin
para anlisis, seguimientos, bsquedas, cruce de informacin, etc.
El problema se da cuando un usuario interno tiene que realizar algn cruce de
informacin con estas fuentes, ya que debe buscar a las personas responsables de
dicha informacin, solicitarla, esperar la confirmacin, acceder a sta y exportarla a
algn motor de base de datos, analizarla, entenderla, depurarla, para finalmente
poder realizar el cruce que se necesitaba inicialmente. En caso se tenga que realizar
este proceso con 2 o ms fuentes, significa realizar el mismo procedimiento
multiplicado por el nmero de fuentes que se necesite.
Un simple cruce de informacin con fuentes de mltiples contactos con el cliente toma
para un usuario promedio alrededor de 1 semana, slo para conseguir integrar esta
informacin. En caso esta simple tarea se deba realizar peridicamente, se convertira
prcticamente en una funcin diaria; funcin que abarcara todo el tiempo del analista
en su da de trabajo.
La implementacin de un Data Mart de Contactos, resolver la necesidad de losusuarios de Telefnica de contar con la informacin de los contactos con los clientes
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completa, validada y disponible cuando ellos lo requieran, asimismo, los anlisis que
se realicen de sta incrementar el conocimiento de las necesidades del cliente.
2.2.1.3 Caso Implementacin de una herramienta de inteligencia de negociospara la administracin de justicia sobre una metodologa ad-hoc
Ttulo: Implementacin de una herramienta de inteligencia de negocios para la
administracin de justicia sobre una metodologa ad-hoc. [EGUILA PARCO 2007]
En este proyecto de tesis se desarrolla el Anlisis y Diseo para el desarrollo e
implementacin futura de una herramienta de Inteligencia de Negocios para la toma de
decisiones en el rea de Defensora de Oficio del Ministerio de Justicia, el propsito de
la implementacin de dicha herramienta es tener un mejor control y gestin de la
informacin del sistema de defensores de oficio de forma que, ayude a mejorar la
calidad del servicio que presta dicha entidad, por la toma de decisiones eficientes
conseguidas a partir de la informacin que este sistema proporcione a los directivos de
dicha entidad. Este trabajo muestra la metodologa utilizada para el desarrollo del Data
Mart, el cual planteara cmo desarrollarlo y se muestra mediante prototipos su
funcionamiento.
La informacin consolidada permitir realizar un mejor control con la aplicacin de
tecnologas de informacin, en este caso, el uso de Data Mart, esto contribuir en
beneficio de todos los peruanos con lo cual permitir disponer de herramientas de
gestin y a su vez de control para el Sector de justicia.
2.2.1.4 Caso Data Mart del rea de Riesgos de la Banca Personal de una
institucin Financiera.
Ttulo: Anlisis, diseo e implementacin de un Data Mart del rea de Riesgos de la
Banca Personal de una institucin Financiera. [CHIPANA 2004]
Las Entidades Financieras tiene como principal objetivo el otorgar crditos para luego
cobrarlos. La complejidad de esta actividad se centra principalmente en hacer una
buena eleccin del cliente, con el propsito de garantizar que cumpla debidamente con
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el pago del crdito que se le otorgue, y de esta manera obtener las ganancias
esperadas en el tiempo provisto.
La mayora de las entidades financieras cuentan con informacin obtenidas de bases
de datos transaccionales, de suma importancia para registrar las operaciones que se
realizan. Estos datos son de suma importancia pero no se puede acceder a ellos con
la facilidad debida cuando se necesita contar con informacin estratgica.
El desarrollo de un Data Mart para el rea de Riesgos de la Banca Personal permite
obtener la informacin estratgica requerida, como podra ser el acceso directo a los
indicadores del negocio. Sealar cuales son los factores que realmente inciden en el
buen o mal funcionamiento, detectar situaciones fuera de lo normal, encontrar los
factores que maximicen el beneficio y predecir el funcionamiento futuro con un alto
porcentaje de certeza
2.2.1.5 Caso Data Mart de gestin de negocios aplicado a una institucin
financiera.
Ttulo: anlisis de la implementacin de un Data Mart de gestin de negocios aplicado
a una institucin financiera. [SALAZAR 2003]
Esta tesis analiza la propuesta que est dirigida a implementar un sistema informtico
eficiente y confiable para la evaluacin de la gestin financiera diaria, y para la
supervisin del nivel de cumplimiento de las metas asignadas a cada tem de
rendimiento. Esto, con el propsito de buscar que se alcancen los objetivos
estratgicos fijados.
La implementacin de esta solucin involucra la elaboracin de un modelo de datos
que soporte las consultas requeridas por los usuarios para un mejor anlisis del
desenvolvimiento de la entidad financiera.
El producto final ser un sistema de anlisis de gestin y otro de seguimiento de
objetivos, los cuales deben ser lo suficientemente flexibles para permitir implementar
todo tipo de vistas requeridas.
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Figura 16.Pgina web INEI [INEI01]
Figura 17.Pgina web INEI [INEI01]
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2.2.2 Conc lusio nes sob re el estado del arte
Luego de analizar las tesis pasadas se llega a la conclusin de que los Data Mart s,
han sido fundamentales para mostrar los indicadores de los procesos clave del
negocio, esto ha permitido que la alta direccin tome las medidas correctivasnecesarias y mejore sobremanera los procesos. Con el debido anlisis y organizacin
de la estructura del Data Mart se puede facilitar mucho el trabajo y brindar informacin
necesaria a la alta direccin.
El RENIEC dado que es una entidad del estado, que no tiene fines de lucro, y se debe
solo a los peruanos, su nico fin es mejorar la calidad de sus servicios. En esta
institucin los procesos clave son el registro del trmite y entrega del DNI. El
desarrollo de una solucin de Inteligencia de Negocios que permita explotar la
informacin estratgica requerida por la alta direccin mediante el uso de Data Marts,
facilitara tener un acceso directo a los indicadores de los procesos, esto permitira
sealar cuales son los factores que realmente inciden en el buen o mal
funcionamiento, detectar situaciones anormales, llegar a ubicar los factores que
ayuden al proceso y predecir el funcionamiento futuro con un alto porcentaje de
certeza.
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3 Anlisis
3.1 Definicin de la metodologa de la solucin
Se eligi la metodologa que tiene como base el ciclo de vida de los Data Warehouses
definido por Ralph Kimball. El esquema usado por Ralph Kimball con el nombre de
BDL (Business Dimensional Lifecycle) se encarga de graficar las distintas etapas por
las que debe pasar todo proceso de Data Warehousing.
La metodologa de Kimball divide el desarrollo del almacn de datos en 5 fases
generales: Marco conceptual, anlisis, diseo, construccin, implantacin. Como se
puede apreciar en la figura 18.
Figura 18. Fases generales de Desarrollo segn Kimball [Elaboracin Propia]
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Marco Conceptual:La primera etapa de todo proyecto de inteligencia de negocios es
el diagnstico de la empresa, en la cual se realiza el levantamiento de informacin de
la empresa, se identifica sus necesidades, se diagnostica el problema y se plantea una
solucin adecuada. El desarrollo de todas las etapas del proyecto se logra a partir de
las diversas entrevistas y reuniones con los diferentes encargos de RENIEC. En esta
etapa tambin se definen las actividades, alcance y cronograma del proyecto,
incluyendo tiempo y recursos.
Anlisis: Se realiza la definicin de los requerimientos del negocio, este es el punto
de inicio del proyecto y a la vez el cimiento para las siguientes etapas del proyecto,
las cuales se enfocan en la tecnologa, los datos y las aplicaciones. En esta etapa se
realiza la entrevista a los usuarios finales lo que permite entender los procesos del
negocio, sus necesidades y requerimientos. En la presente tesis se entrevist al
personal de RENIEC, en el Anexo 8 se encuentra el detalle de la entrevista. Durante
esta etapa tambin se identifican los sistemas transaccionales fuente, se conoce la
arquitectura de los sistemas transaccionales, se realiza un inventario y se analiza la
calidad de los datos. Para el caso de los sistemas transaccionales fuente, se cont con
una comunicacin fluida con el rea de Base de datos, de esta manera se utiliz data
real de RENIEC, y se utiliz un modelo similar a la base de datos Transaccional de
RENIEC.
Diseo: Se ha usado como referente en esta etapa a Ralph Kimball. En el libro The
Data Warehouse Toolkit (El kit de herramientas Data Warehouse), Kimball dedica
tres captulos a la etapa del modelado dimensional, donde describe las diferentes
arquitecturas de construccin, esquemas de modelos y de tablas de hechos,
definiendo el concepto de Data Mart.
Se define la estructura del Data Mart tanto a lgico como fsico. Adems, se realiza un
Diagrama de Mapeo de Datos, el cual muestra la relacin de cmo los datos fuentes
estn relacionados con los datos del modelo multidimensional. En esta etapa se tuvo
un feedback con el personal de Base de datos y el rea de TI de RENIEC, para
elaborar modelos adecuados de Data Marts.
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Construccin: Durante esta etapa se construye la estructura fsica del Data Mart.
Tambin, se desarrollan los procesos de extraccin, transformacin y carga al Data
Mart.
Durante esta etapa se configura e instala la base de datos a utilizar, as como tambin
la plataforma de Inteligencia de Negocios de software libre: Pentaho. La etapa de
construccin de ETL consta de tres sub etapas principales: extraccin, transformacin