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UNIVERSIDAD TECNÓLOGICA DEL PERÚ
FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS
CURSO : PROYECTO DE INGENIERIA DE SISTEMAS I
PROYECTO : Implementación de Business Intelligence en el área de Gestión Administrativa yVentas de la Empresa TELLO IMPORT S.A.C.
Profesor : Ing. Perfecto Manrique, Wilmer.
Aula : B - 507
Integrantes: Salvatierra Vargas, Dante Félix Uchasara Yapuchura, Diego Alex
Lima – Perú2012
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Introducción:
Tello Import es una empresa dedicada a la comercialización y venta al por mayor de artículos de ferretería principalmente tuberías de PVC, llaves para construcción de casas, proporcionando productos para el servicio de agua y alcantarillado; atendiendo a las necesidades de la sociedad, proporcionando a los clientes productos de calidad.
La industria ha tenido un incremento en la demanda debido al constante crecimiento en el sector. Así mismo sus clientes naturales y jurídicos también han incrementado sus actividades en la cual requieren una atención especializada y de calidad que facilite la entrega de los pedidos y descuentos para los clientes fidelizados como también para aquellos pedidos considerables ya sea por monto o por cantidad por lo cual le interesa tener un mejor servicio para sus clientes, facilidad en las consultas con listas actualizadas de sus productos, también tener un control de su stock que le permita tomar decisiones en tiempo real con ayuda de sistemas informáticos.
Actualmente Tello Import S.A.C. no cuenta con un sistema de gestión por lo cual ha previsto la adquisición de uno de acuerdo a sus necesidades.
A través de análisis de problemas y soluciones con el presente trabajo mostraremos la mejor alternativa de mejora para la empresa TELLO IMPORT S.A.C., alineados con los objetivos de la organización.
Para dar fe de ello se incluirán antecedentes de Compañías que implementaron esta solución, generándoles un cambio positivo, tanto a nivel interno y externo.
Y a través de los conocimientos de una base teórica y una metodología se podrá garantizar el éxito de este proyecto.
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CAPITULO I: EL PROBLEMA
1. EL ENTORNO
P1 P2 P3
Criterio/Problema Gestión deficiente de la información
Servicio no especializado Sistema estándar
C1 Eficiencia en los procesos de las Áreas
Datos erróneos, incompletos
Mayor tiempo de espera en consultas
Deterioro de los SI, incremento de gastos
operativos
C2 Nivel de Servicio al Cliente
No se entienden las necesidades del Cliente
No hay un control de Clientes (selección)
Mala calidad de servicio
C3 Participación en el mercado
Mala toma de decisiones estratégicas
Clientes buscan otras alternativas
No esta a nivel de otras empresas
1.1. Lista de Problemas y análisis
Evaluación de Problemas:Los puntajes van del 1 al 5 de acuerdo al nivel de importancia.
Puntaje1 Muy bajo2 Bajo3 Medio4 Alto5 Muy alto
Problema 1 Problema 2 Problema 3Criterios PESO Puntaje Calificación Puntaje Calificación Puntaje Calificación
C1 0,4 5 2 3 1,2 3 1,2C2 0,3 4 1,2 3 0,9 3 0,9C3 0,3 3 0,9 2 0,6 3 0,9
Total 4,1 2,7 3
Problema seleccionado:
3
Gestión deficiente de la información
No tener una integración sobre la información de las diferentes áreas de la empresa, produce una mala comunicación entre ellas, no sabiendo dar respuestas rápidas a posibles cambios externos o internos que puedan presentarse. La buena toma de decisiones depende de la información brindada por las diferentes áreas, por ello una mala información es muy perjudicial para los objetivos de la empresa.
1.2. Lista de Soluciones y análisis
S1 S2
Criterio/Solución Implementación de BI Actualizar los módulos existentes
C1 Servicio al ClienteMejores decisiones=Mejores Estrategias=Satisfacción del
Cliente
Mejoramiento en calidad de servicio (mínima)
C2 Eficiencia de procesos Mejor comunicación de las diferentes áreas Fluidez de información
C3 Cambios externos e internos
Respuesta anticipada e inmediata a cambios en el
entorno
No es flexible a los cambios del entorno
Evaluación de Soluciones
Puntaje1 Muy bajo2 Bajo3 Medio4 Alto5 Muy alto
Solución 1 Solución 2Criterios PESO Puntaje Calificación Puntaje Calificación
C1 0,4 5 2 3 1,2C2 0,3 4 1,2 4 1,2C3 0,3 4 1,2 3 0,9
Total 4,4 3,3
Solución Seleccionada:
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Implementación de Microsoft Business Intelligence
La Implementación de este Sistema será beneficios tanto para la empresa y el Cliente, con las funcionalidades que presentará esta herramienta ayudará en toma de decisiones a nivel estratégico, teniendo una respuesta rápida a la demanda en el sector construcción, acelerará los procesos de venta y administrativos, buscará el aumento del nivel de satisfacción del cliente aplicando técnicas de Data Mining, tomando decisiones proactivas.
2. EL PROBLEMA
2.1. Planteamiento del Problema
La Distribuidora Tello Import S.A.C. cuenta con un sistema limitado Cliente-Servidor, no posee una herramienta que facilite el alcance a la información para la toma de decisiones respecto al control de compras, ventas y clientes, generando pérdidas a la empresa. Así como habido un aumento en la demanda de los productos en el sector en la que estamos, también han aumentado empresas dedicadas a este rubro, generando nuevas alternativas hacia el Cliente. Por ello buscamos con este nuevo sistema no solo la mejora de nuestros procesos, sino también la satisfacción del Cliente.
2.2. Formulación del Problema
¿La implementación de Business Intelligence en el área de Gestión Administrativa y Ventas mejorará los procesos del negocio?
¿El Usuario se adecuará a la implementación de esta nueva herramienta?
2.3. Objetivos
Implementación de Business Intelligence en el área de Gestión Administrativa y de Ventas.
Generar registros y reportes del comportamiento del usuario individual y grupal.
Reforzar la capacidad cognoscitiva mediante la utilización de las TI. Facilitar la visualización de reportes por cada módulo que facilite la gestión
de la empresa. Tener el control del stock a través del módulo logístico con ayuda de
indicadores para la toma de decisiones. Incrementar la rentabilidad en la empresa. Elaborar presupuestos realistas y certeros. Mejorar la competitividad en el mercado.
2.4. Justificación de la Investigación
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La implementación de esta nueva herramienta ayudará a la formulación de los presupuesto para el cálculo de compras.
El sistema ayudara en el control del almacén, control de pagos, control de cobros.
Esta herramienta ayudará también a la toma de decisiones estratégicas, haciendo uso de la información encontrada en la base de datos (datamart, datawarehouse), de técnicas de Data mining, podremos tomar acciones como Previsiones de Ventas, Segmentación de clientes, Análisis de campañas.
2.5. Limitaciones
El presupuesto asignado de financiamiento podría ser superado. Capacitaciones de los empleados a este nuevo sistema.
CAPITULO II: MARCO TEORICO
1. Antecedentes de la Investigación
Antecedentes del Business Intelligence
Las nuevas tecnologías de información están transformando la naturaleza de los productos, los procesos, las compañías, las industrias y la competencia en los mercados. No es sino hasta los últimos años cuando los administradores han visto la importancia de la tecnología de información para el desarrollo de las empresas y ahora la ven como una herramienta de apoyo imprescindible.Sin embargo, no solamente se trata de visualizar su importancia y aceptar que es una herramienta de apoyo, sino que las compañías deben entender los grandes efectos e implicaciones que tiene la nueva tecnología y cómo pueden éstas crear importantes ventajas competitivas.
Howard Dresner acuñó el termino de Inteligencia de Negocios a principios de los años noventa para encapsular las herramientas de Búsqueda y Reportes para Usuarios Finales (End-User Query and Reporting, EUQR), herramientas de Apoyo a la Toma de Decisiones (Decision Support Systems, DSS) así como herramientas de Procesamiento Analítico en Línea (Online Analytical Processing, OLAP). Esta definición incorpora además las ventajas competitivas que las organizaciones desarrollan al implementar las herramientas antes mencionadas.
Por último, el vicepresidente y director de investigaciones del Grupo Gartner,Howard Dresner, citado en Hilson (2001) amplía las anteriores definiciones, y agrega: “Business Intelligence es simplemente la habilidad de los usuarios finales para acceder y analizar tipos cuantitativos de información y ser capaz de actuar en consecuencia”.
Buksard, Mollot y Richards (2000) comentan en su artículo que la necesidad de nuevas herramientas de acceso y reporte de información, para diversos tipos de usuarios, ha impulsado la creación de nuevas herramientas, colectivamente
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conocidas como Business Intelligence. El término Business Intelligence no solo denomina una tecnología o aplicación. No es una “cosa”, sino que se trata de un “suite” de productos que trabajan de manera conjunta para proveer datos, información y reportes analíticos que satisfagan las necesidades de una gran variedad de usuarios finales.
Situaciones Corporativas
Las compañías de la actualidad son juzgadas no únicamente por la calidad de sus productos o servicios, sino también por el grado en el que comparten información con sus clientes, empleados y socios. Sin embargo, la gran mayoría de las organizaciones tienen una abundancia de datos, pero una penuria de conocimiento.Habitualmente, en las empresas se presentan varias situaciones a la hora de gestionar los datos: • Muchos datos, poca información. Los datos en si no son información, hay que refinarlos para que lo sean.• Múltiples fuentes de datos y formatos. La agregación de las diferentes fuentes facilita el acceso estructurado a la información.• Baja calidad de los datos. La fiabilidad de la información depende de su calidad.• Saturación del departamento de IT. Es importante dar autonomía a los usuarios para la extracción sencilla de datos actualizados.La información es el activo más importante en los negocios actuales. Esto debido a que el éxito de un negocio depende de que tan bien conozca a sus clientes, que tan bien entienda sus procesos internos y que tan efectivo sea para realizar todas sus operaciones (Anónimo, 2001).Las organizaciones actuales tienen la posibilidad de recopilar y almacenar volúmenes nunca imaginables de datos operativos e información de los clientes. El reto es cómo emplear toda esta información para tomar mejores decisiones. La respuesta es "Business Intelligence".
Algunos ejemplos prácticos de implementaciones reales de Business Intelligence
La duda de quiénes son los clientes rentables y cuáles los problemáticos para las compañías aseguradoras por fin fue resuelta: el grupo de población del sexo femenino cuya edad oscila entre los 25 y 39 años es el que registra menos reclamos por seguros de automóvil; en tanto los hombres de entre 18 y 25 años son una verdadera amenaza porque es justamente en este grupo de población en donde se reporta el mayor número de accidentes automovilísticos.No fue un grupo de investigadores entrenados ex-profeso quien encontró la respuesta. Simplemente se utilizó la técnica de Data Mining (Minería de datos) en el Data Warehouse global de la empresa el cual está integrado, a su vez, con un sistema de soporte para la decisión. Solución: la compañía aseguradora en cuestión determinó diseñar un plan especial de aseguramiento con estímulos y descuentos atractivos para retener a sus clientes rentables, es decir, las mujeres de entre 25 y 29 años de edad, se decidió además la creación de productos específicos para estimular el ingreso de nuevas clientes con estas características. En cambio, para los clientes de riesgo, los jóvenes
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http://www.gestiopolis.com//recursos/documentos/fulldocs/ger/bintna.htm
de 18 a 25 años, la empresa aseguradora decidió aumentar sensiblemente el costo del seguro. Una decisión de negocios basada en el uso de la tecnología.Más allá de las definiciones formales, el ejemplo descrito resume la aplicación en un caso concreto de la Inteligencia de Negocios, tema obligado en el ámbito de la integración de soluciones informáticas y factor de cambio en la manera de concebir la aplicación de la tecnología a nivel empresarial. (Cano, 1999).Twentieth Century Fox usa Business Intelligence para filtrar millones de recipientes de zonas postales y predecir que actores, argumentos y filmes serán populares en cada vecindario. Evitando ciertos argumentos en cines específicos, la compañía tiene ahorros de aproximadamente $100 Millones de dólares alrededor del mundo cada año. La misma tecnología puede seleccionar "traliers" (cortos previos a la presentación de una película) alternativos por cada película en cada cine para ayudar así a maximizar las ventas. Una película puede tener diferentes "trailers", cada cual puede percibirse de diferente forma por diversos tipos de audiencias (Martín, 2001).Los sistemas Business Intelligence de Jhon Deere no predicen el futuro, sino que lo planifican. Esta empresa manufacturera de equipos para agricultura, mejoran su negocio dando a los clientes una gran diversidad de opciones en los productos que ellos pueden requerir, resultando en millones de permutaciones para cada opción. Esto es grandioso para el área de marketing pero es un verdadero dolor de cabeza para el área de manufactura. Deere encontró la solución empleando inteligencia computarizada que aprende a "criar" agendas mucho mejor de lo que lo harían los seres humanos. El equipo de agricultura ahora fluye mucho mas suavemente a través de la línea de producción, con meses de anticipación (Martín, 2001).Así como éstos, existen una gran variedad de casos de aplicación exitosa a gran escala de éste tipo de sistemas, que han conferido una verdadera inteligencia al negocio, proporcionándole no solo una marcada eficiencia, sino que eventualmente puede marcar la diferencia entre la supervivencia o desaparición de una empresa.
Áreas de Oportunidad para el Business Intelligence
Manejo de las relaciones de marketingEsta área se concentra en los objetivos de la empresa, la gente, los procesos de negocio y la infraestructura en el confeccionado de los productos, los servicios y sobre todo, la interacción con los clientes y sus necesidades. En las empresas, esta es un área estratégica porque el impacto del crecimiento de un 5 % en la tasa de retención de clientes (objetivo que se logra fácilmente con las soluciones Business Intelligence) impacta directamente a las ganancias en una proporción que va del 25 al 125% según el rubro del que se trate.
Análisis de rentabilidadEn este apartado las soluciones Business Intelligence permiten el análisis detallado de la información empresarial para saber en dónde entran las ganancias, qué conjunto de productos contribuyen más a las ganancias totales, si los costos de publicidad son proporcionales a las ventas, o definir qué líneas de productos o qué productos deben ser eliminarlos.Reducción de CostosCuando las compañías tienen problemas financieros, el análisis de la información puede ayudarlos a identificar áreas que soportarían mejor que
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http://www.gestiopolis.com//recursos/documentos/fulldocs/ger/bintna.htm
otras una reducción de costos sin que ello afecte al negocio en su totalidad. Las decisiones de reducción de costos pueden basarse en información objetiva y detallada; por ejemplo se pueden implementar programas de retención de empleados para reducir la rotación en las compañías.
2. Bases Teóricas
Para implementar BI es necesario contar con una base teórica en lo referente a que es la inteligencia de Negocios.
Inteligencia de Negocios es el conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa. Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en común las siguientes características:
Gran rigidez a la hora de extraer datos, de manera que el usuario tiene que ceñirse a los informes predefinidos que se configuraron en el momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas reales.
Apoyo en la toma de decisiones: Se busca ir más allá en la presentación de la información, de manera que los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos datos que les interesen.
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Figura 01: Entorno de BI pensando como una “Refinería de Datos”
http://www.sinnexus.com/business_intelligence
Orientación al usuario final. Se busca independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.
Necesidad de conocimientos técnicos. Para la generación de nuevos informes o métricas suele resultar ineludible acudir al departamento técnico, solicitando una consulta adecuada para interrogar la base de datos.
Largos tiempos de respuesta, ya que las consultas complejas de datos suelen implicar la unión de tablas operacionales de gran tamaño, lo que se traduce en una incómoda espera que dificulta la fluidez del trabajo.
Deterioro en el rendimiento del SI. Cuando la base de datos consultada, para generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta el operativo de la empresa, el funcionamiento del sistema puede degradarse hasta afectar y paralizar a todos los usuarios conectados.
Falta de integración que implica islas de datos. Muchas organizaciones disponen de múltiples sistemas de información, incorporados en momentos distintos, para resolver problemáticas diferentes. Sus bases de datos no suelen estar integradas, lo que implica la existencia de islas de información.
Datos erróneos, obsoletos o incompletos. El tema de la calidad de los datos siempre es considerado como algo importante, pero esta labor nunca se lleva al extremo de garantizar la fiabilidad de la información aportada.
Problemas para adecuar la información al cargo del usuario. No se trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea lo más eficiente posible.
Ausencia de información histórica. Los datos almacenados en los sistemas operacionales están diseñados para llevar la empresa al día, pero no permiten contrastar la situación actual con una situación retrospectiva de años atrás.
Beneficios de la aplicación de Inteligencia de Negocios
Información disponible de forma rápida. Información disponible de forma global. Se aprovechan datos que antes no se podían ver.
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Estimar precios óptimos. Detectar fallas en los procesos. Descubrir oportunidades de negocio. Cuantificar relaciones con proveedores y clientes. Crear escenarios con respecto a una decisión. Mejorar el servicio al cliente. etc.
Tecnología de Inteligencia de Negocios
ETL (Extracción, Transformación y Carga) Data Warehouse Reportes OLAP (On Line Analytical Processing) Data Mining
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Figura 02: Modelo Integral de una Solución de BI
En definitiva, una solución BI completa permite:
Observar ¿qué está ocurriendo?
Comprender ¿por qué ocurre?
Predecir ¿qué ocurriría?
Colaborar ¿qué debería hacer el equipo?
Decidir ¿qué camino se debe seguir?
Microsoft BI
Tecnologías de SQL Server 2008 para BIPermite consolidar los datos de diversas fuentes de forma segura.Proporciona una plataforma de almacenamiento de datos completa y escalable, que permite a las organizaciones construir grandes almacenes de datos, consolidando datos de múltiples sistemas, en una única solución segura y manejable.
Ayuda a obtener información precisa y oportuna a todos los empleados, lo que conduce a una mejor, más rápida, toma de decisiones relevantes.
Capacidades.- Permite a los usuarios almacenar y compartir documentos.- Identifica y limpia automáticamente los datos inservibles.- Implementa un sistema de base de datos relacionales de clase empresarial.- Combina datos de una amplia variedad de fuentes.- Crea y maneja informes.- Proporciona análisis predictivos.- Reporte de la información como dashboards, scorecards, reporting y con herramientas de colaboración.
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Figura 03
Data Warehousing. Almacenar y conectar la información:
Las soluciones Data Warehousins están diseñadas para almacenar y conectar información de forma segura, lo que hace que el análisis, extracción, transformación y carga de los procesos sea más fácil.Dado que los datos se agregan, se comprimen y se almacenan en un sistema escalable e integrado, las organizaciones pueden reducir los requisitos de almacenamiento a largo plazo (porque no necesitan contar con la información replicada en varios sitios) y generar informes con mayor rapidez.Los empleados pierden menos tiempo buscando la información correcta y más tiempo en el trabajo de mayor valor y una mejor toma de decisiones.Análisis Ad-hoc. Analizar los datos rápidamente a través de las dimensiones de negocio:Las soluciones Microsoft Data Warehousing están diseñadas para almacenar y conectar con los cubos Microsoft OLAP, lo que hace que realizar consultas adhoc sea más rápido y sencillo, y que se puedan analizar grandes cantidades de datos complejos desde todos los aspectos del negocio.
Utilizar la funcionalidad de Microsoft OLAP permite mejorar la información de ventas, marketing, informes de gestión, gestión de procesos de negocio, presupuestos y previsiones, informes financieros y áreas similares.Microsoft DataMining. Profundizar en los conocimientos para deducir:Las soluciones de Microsoft DataMining permiten ir más allá del simple análisis de datos. Indican tendencias ocultas, problemas o relaciones entre los datos.Se extraen patrones y las tendencias y los empleados pueden identificar mejor las causas profundas de los problemas y predecir resultados futuros.Data Cuality. Proteger la calidad de los datos:Microsoft Business Intelligence protege la calidad de los datos al integrar los mismos de forma segura desde de las múltiples fuentes de datos.
3. Definición de Términos
Datamart: Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.
Por tanto, para crear el datamart de un área funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su información, estructura que puede estar montada sobre una base de datos OLTP, como el propio datawarehouse, o sobre una base de datos OLAP. La designación de una u otra dependerá de los datos, los requisitos y las características específicas de cada departamento. De esta forma se pueden plantear dos tipos de datamarts:
Datamart OLAP: Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de
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creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en función de la herramienta final que se utilice.
Datamart OLTP: Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales) aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Las estructuras más comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser fact-tables reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas, que se construyen con la misma estructura que las anteriores, pero con el objetivo de explotar la reescritura de queries (aunque sólo es posible en algunos SGBD avanzados, como Oracle).
MOLAP: Multidimensional OLAP. Tanto los datos fuente como los datos agregados o pre calculados residen en el mismo formato multidimensional.Optimiza las queries, pero requiere más espacio de disco y diferente software.El primer punto esta dejando ser un problema: el espacio de disco cada vez es más barato.
ROLAP: Relational OLAP. Tanto los datos pre calculados y agregados como los datos fuente residen en la misma base de datos relacional.Si el DataWarehouse es muy grande o se necesita rapidez por parte de los usuarios puede ser un problema.
HOLAP: Hybrid OLAP: Es una combinación de los dos anteriores. Los datos agregados y pre calculados se almacenan en estructuras multidimensionales y los de menor nivel de detalle en el relacional
Datawarehouse: Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de perspectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de un datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence.
La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).
Los EBIS:Son usualmente utilizados cuando hay muchos usuarios de diversos niveles de habilidad técnica, cada uno con requerimientos de reportes y vistas que son menos analíticos (por ejemplo, reportes administrativos o análisis de variantes simples).
Cubos de análisis: Los cubos basados en herramientas de BI son usados para proveer capacidades analíticas a los administradores de negocios.
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Datos: Es la colección de hechos de las operaciones día a día de la organización y del exterior.
Información: Se construye en base a los datos, pero se incluye contexto y relevancia.
Entendimiento: Es un proceso iterativo donde cuestionamos y obtenemos respuestas a estos.
Colaboración: Los procesos de toma de decisiones no son aislados, hay colaboración y múltiples entendimientos/ consensos.
Tecnología: Este es un factor de cambio dentro de la organización, que permite agilizar, colocar en contexto y facilitar el entendimiento.
Gente: La gente es un elemento esencial, porque son ellos los que construyen el entendimiento, y por lo tanto debe de observarse diferentes actividades que minimicen la resistencia al cambio.
Cultura: Si observamos el proceso de BI, son los ejecutivos que asumen la actitud de medición. Medir en base a sus acciones-indicadores, y analizar los resultados de la empresa constantemente.
4. Sistemas de hipótesis
Con la implementación de BI se obtendrá un notable crecimiento de las ventas en un 35% un indicador será el aumento mensual de la rentabilidad en la empresa y mejorará la adquisición de clientes y su conversión mediante el uso de la segmentación, las mejoras serán notorias cuando se reduzca la tasa de abandono de clientes, se incremente la cantidad de clientes fieles y nuestros clientes actuales compren más productos.
5. Sistemas de Variables e Indicadores
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Variable Dimensiones Indicadores
Capacidad del Usuario ante una nueva
Herramienta
Lento manejo de las herramientas BI
Repreguntar lo enseñado.Uso frecuente del manual
Rápido manejo de las herramientas BI
Eficiencia en los procesos del negocio.
Información
Ingreso desproporcionado de información a la BD
Saturación de los DatawareHouse.
Eficiencia en el control de información
Información adecuada para la toma de
decisiones.
Rendimiento de BI Mal Rendimiento Objetivos propuestos que se llegan alcanzarÓptimo Rendimiento
Ventas Incremento de Ventas Reportes de ventas mensualDisminución de Ventas
CAPITULO III: MARCO METODOLOGICO
1. Nivel de Investigación
El siguiente proyecto estará alineado a la Investigación Descriptiva que nos permitirá conocer las situaciones, costumbres y actitudes predominantes a través de la descripción exacta de las actividades, objetos, procesos y personas. No solo se limitará a la recolección de datos, sino a la predicción e identificación de las relaciones que existen entre dos o más variables, recogidas sobre la base de objetivos planteados, la cual será analizada para posteriormente extraer generalizaciones significativas que contribuyan al conocimiento, ya sea ventajas o desventajas.
2. Diseño de Investigación
Se llevará a cabo un Diseño Descriptivo, donde nos mostrará las características de los procesos que se dan en la organización, también se incluiría el diseño transversal para así describir la relación entre variables en el momento de la observación; luego un estudio de campo (entrevistas, encuestas) tanto a nivel personal o como a nivel cliente, esto nos ayudará a obtener datos de comportamiento, estadísticos, para así realizar una posterior evaluación.
3. Población y Muestra
La población tomada en cuenta serán básicamente los Clientes del cual se obtendrán los datos necesarios para el proyecto, esto por ser una empresa distribuidora.
Para el cálculo del tamaño de la muestra usaremos las siguientes variables:
Grado de confianza
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La determina el proyectista y mide la confianza en el estudio (: 0.90 significa un grado de confianza del 90%). Normalmente el grado de confianza es entre 90% y 99%. ZEs el valor de la distribución normal estandarizada correspondiente al nivel de confianza. Para fines prácticos existen tablas estadísticas que nos dan el valor de Z, así tenemos que los valores que toma que son utilizados con mayor frecuencia y sus respectivos valores de Z se muestra en el esquema siguiente:
a 0.9 0.95 0.98 0.99
Z 1.645 1.96 2.33 2.575
PEs la preparación de la población que tiene la característica de interés que nos interesa medir. Puede ser un dato histórico o hallado a través de una muestra piloto. Si no es calculable se asume que es 0.5, es decir, que el 50% de la población tiene la característica de interés que mediremos.
q = 1 pEs la proporción de la población que no tiene la característica de interés. EEs el máximo de error permisible, lo determina el proyectista y representa qué tan precisos se desean los resultados. NTamaño de la población nTamaño de la Muestra, es el dato que se quiere obtener.Fórmulas:
4. Técnicas e Instrumentos de Recolección de Datos
Las Técnicas:
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Por entrevista y contacto personal: Se realizó una entrevista al personal de la empresa para observar las capacidades del personal en el manejo de TI y también para observar el comportamiento en forma directa además el contacto personal nos permitió repreguntar.
Ventajas y desventajas de la entrevista:Las entrevistas ofrecen gran flexibilidad porque las preguntas se pueden guiar en cualquier dirección (dentro del ámbito del proyecto). También se puede observar la conducta no verbal del entrevistado, la cual aporta información valiosa. No obstante también tienen su lado negativo, consumen mucho tiempo por lo que resulta una técnica costosa y los entrevistados, al no disfrutar del anonimato total se pueden manifestar reacios a responder de manera honesta. Al no tener un formato estandarizado de preguntas y darle libertad al entrevistador para expresarlas, se puede caer en subjetividad y en variantes de entrevistadores, donde unos resultarían más indagadores y exitosos en obtener la información y otros más cautos o prudentes en el arte de entrevistar, los cuales obtendrían menor información y por lo tanto resultados diferentes.
Encuestas telefónicas: Fueron realizadas rápidamente y a bajo costo para conocer el punto de vista de los clientes hacia la empresa, pero nos limitó la falta de cooperación o por la renuencia a contestar algunas preguntas que no eran sencillas ante una persona que no se conoce.
Desventajas de la entrevista telefónica:Agiliza mucho la entrevista pero no permite el contacto directo vital para una buena crónica.El teléfono en una entrevista puede producir impases técnicos ya que suele escuchare ruidos externos que afectan la voz del entrevistado.No puede evaluarse la comunicación no verbal.Es difícil estimar cual es el mejor momento para realizar una entrevista por teléfono.En poco tiempo se debe dar confianza y credibilidad al entrevistado.Para abordar temas sensibles y delicados se debe llevar con sumo cuidado, estableciendo contactos previos.El lenguaje debe ser sencillo y no rebuscado.
Ventajas de la entrevista telefónica:Se puede obtener la información de una manera rápida.El entrevistado o necesita desplazarse lo que se puede abarcar mayor superficie geográfica.La influencia de entrevistado sobre el entrevistador es menor.Puede ayudar a completar la información desde el sitio del suceso de una forma inmediata.
Los Instrumentos:
- Formatos de cuestionarios- Grabadora de sonidos- Fichas- Guía de entrevista
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5. Técnicas de Procesamiento y Análisis de Datos
Una vez realizada la recogida de datos a través de los cuestionarios y entrevistas, comienza la fase de clasificación o agrupación de los datos que sigue un procedimiento de cuatro pasos para el análisis de datos.
1. Validación y Edición2. Codificación3. Introducción de datos4. Tabulación y análisis estadísticos.
Proceso de Validación y Edición
La validación se define como el proceso de verificar que las entrevistas se hayan hecho de acuerdo a lo establecido. La meta de la validación es exclusivamente detectar un fraude o una falla del entrevistador en seguir las instrucciones claves.
La edición implica verificar los errores del entrevistador y del entrevistado. El proceso de edición para las encuestas por escrito implica una verificación manual de varios problemas, incluyendo los siguientes: - Si el entrevistador no hizo ciertas preguntas o no registro las respuestas a ciertas preguntas- Si se siguieron los patrones de salto.- Si el entrevistador parafraseo las respuestas o las preguntas abiertas. Proceso de Codificación
Se refiere al proceso de agrupar o asignar los códigos numéricos a las varias respuestas de unas preguntas determinadas. La mayoría de las preguntas de las entrevistas son cerradas y están precodificadas, esto requiere de decir que sean asignados códigos numéricos a las varias respuestas en el cuestionario mismo. Introducción de Datos
Una vez que el cuestionario se ha validado, editado y codificado, ha llegado el momento del siguiente paso en el proceso que es la introducción de datos, esto quiere decir que es el proceso de convertir la información a un formato electrónico como lo es la computadora. Este proceso requiere de un dispositivo para la introducción de datos, como una computadora, y un medio de almacenamiento como lo es una cinta magnética, un disco duro o una USB. Proceso de Introducción de Datos mediante un Sistema
La mayor parte de introducción de datos se hace por medio de un sistema que se introduce en el dispositivo, se verifica para ver si hay una lógica interna, ya sea por medio de ese dispositivo u otro conectado a el. Este sistema puede programarse para evitar
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ciertos errores en el punto de introducción de datos tales como una introducción de códigos no validos o erráticos.
Tabulación de los Resultados de las Encuestas
Los resultados de la encuesta se han almacenado en un archivo de la computadora y están libres de todos los errores de introducción lógica de datos y de registros del entrevistador. El siguiente paso es tabular los resultados de la encuesta. Tabla de frecuencia en un solo sentido: La tabulación mas básica es la tabla de frecuencia de un solo sentido, que muestra el numero de entrevistados que dieron una posible respuesta a cada pregunta. En la mayoría de los casos, una tabla de frecuencia de un solo sentido es el primer resumen de los resultados de la encuesta que ve el analista de investigación. Además de las frecuencias, estas tablas comúnmente indican el porcentaje de aquellos entrevistados que dieron cada posible respuesta a cada pregunta. Un aspecto que debe abordarse cuando se generan tablas de un solo sentido es que base utilizar para los porcentajes para cada tabla.
Tabulación cruzada: Es el examen de la repuesta a una pregunta relacionada con las repuestas a una o más respuestas adicionales. El plan de tabulación cruzada se debe crear teniendo en mente los objetivos e hipótesis de la investigación. Debido a que aquellos resultados de una encuesta particular se puede someter a una tabulación cruzada en un número casi interminable de formas, es importante que el analista ejerza su entera y selección de todas las posibilidades únicamente aquellas tabulaciones cruzadas que realmente respondan a los objetivos de investigación del proyecto.
Representación Gráfica de los Resultados
Grafica de Barras: Es una grafica con barras rectangulares de longitudes proporcional al de los valores que representan las graficas de barras. Son usadas para comparar dos valores. Pueden estar orientadas horizontal y vertical. Estas son las mas flexibles de los tres tipos de graficas, cualquier cosa que se este graficando en esta también se puede hacer en las otras graficas anteriores dichas.
CAPÍTULO 4: ASPECTOS ADMINISTRATIVOS
1. Recursos: Humanos, Materiales, Financieros
Recursos Humanos: 1 Jefe de proyecto BI 1 Analista BI –Lider tecnico 1 programador 1 Administrador de bases de datos
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Recursos Materiales:
A lo largo del desarrollo del proyecto se emplearan los siguientes recursos:
1 ordenador portátil con S.O Windows XP Profesional 32 bits. Disco duro IDE USB de 300 GB, para el almacenamiento de backup´s. Conexión internet móvil con una velocidad 10MBps. Microsoft Office 2007. Suite de aplicaciones entre las que destacan la herramienta
de procesamiento de texto Microsoft Word y la herramienta de desarrollo de bases de datos Access.
Microsoft Project 2010. Adobe Reader Microsoft Business Intelligence ………. s/ 15.000
2. Cronograma de Actividades. Diagrama de Gantt
Inicio 0 días1. Planificación del proyecto: 12 días 1.1. Definir el proyecto. 3 días 1.2. Definir la planificación y la gestión del proyecto. 7 días 1.3. Establecer la finalización del proyecto. 2 días2. Arquitectura: 14 días 2.1. Revisar los requerimientos de negocio (usuarios, tiempos). 5 días 2.2. Definir la arquitectura tecnológica (hardware). 3 días 2.3. Definir las recomendaciones de configuración. 2 días 2.4. Implementar el hardware y el software. 4 días3. Diseño: 21 días 3.1. Desarrollar los modelos de datos. 6 días 3.2. Analizar las fuentes de datos. 5 días 3.3. Diseñar la base de datos. 5 días 3.4. Diseñar el análisis de los usuarios finales. 5 días4. Construcción: 27 días 4.1. Revisar el alcance y la planificación. 4 días 4.2. Implementar la base de datos. 5 días 4.3. Diseñar y desarrollar la integración de datos. 5 días 4.4. Cargar y validar la base de datos. 5 días 4.5. Construir el análisis de los usuarios finales. 3 días 4.6. Probar el sistema. 3 días 4.7. Ajustar el rendimiento. 2 días5. Despliegue: 10 días 5.1. Entregar la documentación del proyecto. 2 días 5.2. Formar a los usuarios. 4 días 5.3. Entregar la aplicación. 2 días 5.4. Mantener el datawarehouse. 2 días6. Operación: 6 días 6.1. Definir los procedimientos de soporte. 3 días
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6.2. Monitorizar el rendimiento. 1 día 6.3. Mantener y mejorar la aplicación 2 díasFin 0 días
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3. Análisis económico-financiero del proyecto
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FACTOR DE PLANILLA 1.21
Fecha Incio Fecha Fin23/05/2012 23/08/2012
TIPO DE CAMBIO 2.68
JEFE DE PROYECTOMeses
Asignado SueldoOtras
asignaciones Costo Mensual Costo Total
Jefe de Proyecto 1.00 5000 0 6,050.00S/. 6,050.00S/.
SUBTOTAL 1 S/. 6,050.00 6,050.00S/. 6,050.00S/.
ANALISTAS DE SISTEMASMeses
Asignado SueldoOtras
asignaciones Costo Mensual Costo Total
Líder Técnico 3.00 3500 0 4,235.00S/. 12,705.00S/. SUBTOTAL 2 4,235.00S/. 12,705.00S/.
12,705.00S/.
ANALISTAS PROGRAMADORESMeses
Asignado SueldoOtras
asignaciones Costo Mensual Costo Total
Analista Programador 2.00 2500 0 3,025.00S/. 6,050.00S/. Diseñador BD 2.00 2500 0 3,025.00S/. 6,050.00S/. SUBTOTAL 3 S/. 6,050.00 12,100.00S/.
12,100.00S/.
VARIOS 1Microsoft Business Intelligence 1 15,000.00S/. 15,000.00S/.
Utilies de Oficina 10 80.00S/. 800.00S/.
SUBTOTAL 6 15,080.00S/. 15,800.00S/.
VARIOS 2Contingencia 1 5,000.00S/. 5,000.00S/. SUBTOTAL 7 5,000.00S/.
COSTO TOTAL X EL SERVICIO 51,655.00S/.
COSTO TOTAL 19,274.25$ 51,655.00S/ . .
MARGEN COSTO TOTAL S/. 51,655.00 20.00% UTILIDAD 10,331.00S/.
TOTAL A FACTURAR 61,986.00S/.
COSTEO MENSUAL PROYECTO
PROYECTOImplementación de BI en la Empresa TELLO IMPORT S.A.C.
Flujo de Caja Económico (FCE)
FLUJO DE CAJA ECONOMICO (FCE)
Concepto Total0 1 2 3
Ingresos:Cuentas por cobrar 5,000.00 25,986.00 31,000.00 61,986.00Inversiones: 5,000.00Jefe de Proyecto 6,050.00 6,050.00Analistas-lider tecnico 4,235.00 4,235.00 4,235.00 12,705.00Analistas programadores 3,025.00 3,025.00 6,050.00Diseñador BD 3,025.00 3,025.00 6,050.00Equipos y software licenc. 800.00 15,000.00 15,800.00Saldos FCE -5,000.00 -6,085.00 701.00 20,715.00FC Acumulado 5,000.00 -1,085.00 -384.00 20,331.00
Tasa de Descuento 5%
VAN S/. 7,366.65TIR 30.8788%
Meses
EVALUACION ECONOMICA
El Valor Actual Neto da como resultado S/7,366.65 lo que significa que estaríamos obteniendo un beneficio o ganancia extra y es mayor al desembolso inicial en el tiempo 0 de S/5,000.00 entonces, es recomendable que el proyecto sea aceptado sin ningún préstamo del banco.
Además el TIR es mayor a la tasa de descuento lo que nos indica que el proyecto es aceptable.
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Flujo de Caja Financiero (FCF)
El Valor Actual Neto da como resultado S/4,630.09 lo que significa que estaríamos obteniendo un beneficio o ganancia extra pero menor al del FCE, el proyecto es aceptable.
SERVICIO DE DEUDA (SD)
6000.005.00%3.00
2203.25
Periodo Saldo Cuota Interes Amortizacion1 6,000.00S/. S/. 2,203.25 300.00S/. S/. 1,903.252 4,096.75S/. S/. 2,203.25 204.84S/. S/. 1,998.413 2,098.33S/. S/. 2,203.25 104.92S/. S/. 2,098.33
TOTALES S/. 6,609.75 S/. 609.75 S/. 6,000.00
PrestamoTasa interesPeriodosCuota
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FLUJO DE CAJA FINANCIERO (FCF)
Concepto Total0 1 2 3
Ingresos:Cuentas por cobrar 8,000.00 22,986.00 31,000.00 61,986.00Prestamo 6,000.00Inversiones: 8,000.00Jefe de Proyecto 6,050.00 6,050.00Analistas-lider tecnico 4,235.00 4,235.00 4,235.00 12,705.00Analistas programadores 3,025.00 3,025.00 6,050.00Diseñador BD 3,025.00 3,025.00 6,050.00Equipos y software licenc. 800.00 15,000.00 15,800.00Interes 300.00 204.84 104.92 609.75Amortizacion 1,903.25 1,998.41 2,098.33Saldos FCE -2,000.00 -5,288.25 -4,502.25 18,511.75FC Acumulado 14,000.00 8,711.75 4,209.50 22,721.25
Tasa de Descuento 5%
VAN S/. 4,639.09TIR 27.6056%
Meses
