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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS
PROYECTO DE TITULACIÓN PRESENTADO COMO REQUISITO PARA OPTAR
POR EL TÍTULO DE INGENIERÍA EN SISTEMAS ADMINISTRATIVOS
COMPUTARIZADOS
TEMA:
Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento
de crédito de una empresa comercial de línea blanca”
.
AUTOR(ES): Wellington Christopher Urban Velasco
TUTOR DE TESIS: Ing. Cesar Barrionuevo De La Rosa, MAE.
Guayaquil, de diciembre del 2016
REPOSITORIO NACIONAL EN CIENCIAS Y TECNOLOGÍA
FICHA DE REGISTRO DE TESIS TÍTULO: Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca” AUTOR/ES:
Wellington Christopher Urban Velasco
REVISORES:
INSTITUCIÓN: Universidad De Guayaquil FACULTAD: Facultad de Ciencias Administrativas
CARRERA: Ingeniería En Sistemas Administrativos Computarizados
FECHA DE PULICACIÓN: NO. DE PÁGS:
ÁREA TEMÁTICA: Tecnología
PALABRAS CLAVES: Inteligencia de Negocios Cubos Olap Datawarehouse
RESUMEN
El presente proyecto de tesis para la obtención de Ingeniería en Sistemas Administrativos
Computarizados: “Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap
para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
Aplicando este Modelo d solución de Inteligencia de negocios el usuario podrá tener un
conocimiento pleno solo como van las ventas y las cartera de crédito obteniendo con esto
indicadores los cuales le ayudarán a plantar mejores estrategias para aumentar las ventas y
disminuir la morosidad en su empresa.
N° DE REGISTRO(en base de datos):
N° DE CLASIFICACIÓN:
DIRECCIÓN URL (estudio de caso en la web)
ADJUNTO URL (estudio de caso en la web):
ADJUNTO PDF:
SI NO
CONTACTO CON AUTORES/ES:
Wellington Christopher Urban Velasco
Teléfono: 0987403814
E-mail: cristopher_jnr@outlook.com
CONTACTO EN LA INSTITUCION: Nombre:
Teléfono:
Certificación del Tutor Yo Ing. Cesar Barrionuevo De la Rosa habiendo sido nombrado como tutor de proyecto de titulación,
como requisito para optar por el título Ingeniería en Sistemas Administrativos Computarizados
presentados por el egresado:
Wellington Christopher Urban Velasco C.C. # 092053119-1
Cuyo tema: “Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap
para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”
Tengo a bien informar, que el mismo ha cumplido con las directrices y recomendaciones dadas por la suscrita, por lo expuesto se procede a la Aprobación del Proyecto, encontrándose actas para sustentación.
Guayaquil, de diciembre del 2016
Atentamente
…………………………………
Ing. Cesar Barrionuevo De La Rosa
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS
INGENIERÍA EN SISTEMAS ADMINISTRATIVOS COMPUTARIZADOS
Certificado URKUND
…………………………………
Ing. Cesar Barrionuevo De La Rosa
TUTOR
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS
INGENIERÍA EN SISTEMA ADMINISTRATIVOS COMPUTARIZADOS
Renuncia de Derechos de Autor
Por medio de la presente certifico que los contenidos desarrollados en este proyecto de titulación son
de absoluta propiedad y responsabilidad de Wellington Christopher Urban Velasco con cédula de
ciudadanía # 092053119 -1cuyo tema es “Modelo de solución usando inteligencia de
negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa
comercial de línea blanca”.
Derechos que renunciamos a favor de la Universidad de Guayaquil, para que haga uso
como a bien tenga.
Wellington Christopher Urban Velasco
CI. 0920531191
Guayaquil, de diciembre del 2016.
AGRADECIMIENTO
Mi Agradecimiento a Dios por brindarme las fuerzas y
por ser mi guía en el término de este proyecto
investigativo ya que gracias a su voluntad he podido
terminar con éxito y felicidad el mismo, a mis padres
que siempre estuvieron conmigo en todo momento
brindándome su apoyo incondicional, aun en
momentos difíciles.
Muchas gracias,
Wellington Christopher Urban Velasco
C.C. 0920531191
DEDICATORIA
Dedico este Trabajo a Dios y mis padres quienes
siempre para mí son un ejemplo a seguir, además que
siempre me apoyan en todo momento tanto
económica como emocionalmente en este proyecto
de investigación y sobre todo en la creación de la
aplicación siempre estuvieron conmigo dándome las
fuerzas y el apoyo necesario para poder alcanzar mi
objetivo
Muchas gracias,
Wellington Christopher Urban Velasco
C.C. 0920531191
RESUMEN Trabajo de Titulación: “Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio
de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa
comercial de línea blanca”.
Las empresas pymes dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca realizan las ventas tanto de contado y/o crédito directo, por lo que es necesario llevar un control de las ventas como las carteras pendientes por cobrar, ya que se mantiene un riesgo crediticio. Para disminuir el riesgo crediticio y desarrollar estrategias eficaces para aumentar las ventas es necesario llevar un control sobre la cartera, una solución de inteligencia de negocios nos brindara la información necesaria para mejorar la toma de decisiones ya que la misma nos permitir analizar, organizar y comprender Información que puede estar alojadas en distintas fuentes. El presente proyecto de titulación es una investigación de tipo descriptiva y de campo, Se realizaron encuestas a las empresas pymes que se dedican a la venta de electrodomésticos, en el sector de Pascuales. La población total el total de las empresas pymes en el Ecuador en el año 2014 dedicadas a la venta de electrodomésticos fue de 220, el 19% pertenece a Guayaquil de donde Se estima que en la ciudad hay alrededor de 42 pymes dedicadas a esta actividad, por lo que se decidió tomar como muestra el 20 empresas ubicadas en Pascuales. Obteniendo como resultados que estas empresas necesitan contar con una herramienta que les ayude a tener un mejor control sobre su cartera. La solución de inteligencia de negocios que se está proponiendo brindará la capacidad al usuario de saber el estado de sus carteras ya que en mismo se hace una recopilación de la data, para el previo análisis y reportaría de los mismos, ayudando de esta manera al usuario a que pueda mejorar la toma de decisiones y teniendo de esta manera una ventaja competitiva. Las herramientas para la elaboración de esta solución fueron: Base de datos SQL, Data Quality Service, Integration Service y Reporting Service y Report Builder.
Autor: Wellington Christopher Urban Velasco Tutor: Ing. César Barrionuevo De la Rosa, MAE
ABSTRACT
Work of qualification: “model of solution using intelligence of business by means of
buckets Olap to the Department of credit of a company
commercial of line white”.
The companies pymes dedicated to the sale of domestic appliances realize the sales so much of counted and/or direct credit, therefore it is necessary to take a control of the sales as the hanging portfolios for charging, since a credit risk is supported. To diminish the credit risk and to develop effective strategies to increase the sales. It is necessary to take a control on the portfolio, a solution of business intelligence will offer to us the necessary information to improve the decision-making since the same one us to allow to analyze, organize and to understand Information that they can be lodged in different sources. The present project of qualification is a research of type descriptive and of field, is carried out surveys to them companies SMEs that is dedicated to the sale of appliances, in the sector of Passover. The total population, the total number of enterprises engaged in the sale of appliances SMEs in the Ecuador in 2014 was 220, 19% belongs to Guayaquil where it is estimated that in the city there are about 42 SMEs engaged in this activity, it was decided to take as an example the 20 companies located in Easter. Obtaining as results that these companies need have with a tool that them help to have a better control on your portfolio. The solution of business intelligence that is being proposed will provide capacity to the user to know the status of their portfolios because that in itself is a compilation of the data, for prior analysis and would bring them, thus helping the user to to improve decision-making and thus having a competitive advantage. The tools for the elaboration of this salución were: database SQL, Data Quality Service, Integration Service and Reporting Service and Report Builder.
Author: Wellington Christopher Urban Velasco Tutor: Ing. César Barrionuevo De la Rosa, MAE
I
ÍNDICE GENERAL
ÍNDICE GENERAL ............................................................................................................... I
ÍNDICE DE TABLAS ............................................................................................................................. IV
CAPITULO I ......................................................................................................................... 1
Introducción ................................................................................................................................... 1
1.1 Planteamiento del problema ................................................................................................... 1
1.2 Formulación del Problema ....................................................................................................... 4
1.3 Sistematización del Problema .................................................................................................. 4
1.4 Justificación .............................................................................................................................. 4
1.5 Objetivos .................................................................................................................................. 5
1.5.1 Objetivo General ............................................................................................................... 5
1.5.2 Objetivos Específicos ......................................................................................................... 5
CAPITULO II ........................................................................................................................ 6
2 Diseño Teórico ............................................................................................................................. 6
2.2 La Importancia del Departamento de Cobranzas .................................................................... 6
2.3 El Mercado de las Empresas de Electrodomésticos ............................................................... 7
2.4 Garantía Relacionada Al Crédito O Manejo De Cartera De Riesgo .......................................... 8
2.5 Indicadores De Cartera ............................................................................................................. 9
2.6 Definición De Inteligencia De Negocios O Business Intelligence .......................................... 13
2.6.1 Importancia De Una Solución De Inteligencia De Negocios ............................................ 14
2.6.2 Proceso De Un Sistema De Inteligencia De Negocios ..................................................... 15
2.6.3 Elementos De Un Sistema De Inteligencia De Negocios ................................................. 15
2.7 Datawarehouse ...................................................................................................................... 16
2.7.1 Estructura De Un Datawarehouse ................................................................................... 16
2.7.2 Características Del Datawarehouse ................................................................................ 17
2.8 Cubos Olap ............................................................................................................................. 18
2.8.1 Características De Los Cubos Olap .................................................................................. 18
2.9 Esquemas Para El Uso De Cubos Olap. ................................................................................... 18
2.9.1 Esquema Estrella ............................................................................................................. 19
2.9.2 Esquema Copo De Nieve ................................................................................................. 19
2.10 Cuadros De Mandos ............................................................................................................. 20
2.11 Pasos A Seguir Para La Elaboración De Solución Bi .............................................................. 20
II
2.11.1 Determinación De Los Requerimientos ........................................................................ 21
2.11.2 Definición De Necesidades ............................................................................................ 21
2.11.3 Determinación De Las Características De La Organización ........................................... 22
2.11.4 Características De Los Usuarios ..................................................................................... 22
2.11.5 Selección De Tecnología ................................................................................................ 23
2.11.6 Planificación Del Proyecto ............................................................................................. 24
CAPITULO III .................................................................................................................... 26
3. Metodología de la Investigación .............................................................................................. 26
3.2 Tipos de Investigación ............................................................................................................ 26
3.2.1 De Campo ........................................................................................................................ 26
3.3 Métodos de Investigación ...................................................................................................... 26
3.3.1 Encuesta .......................................................................................................................... 26
3.4 Procesamiento de Datos ........................................................................................................ 27
3.3.1 Pregunta 1 ...................................................................................................................... 27
3.3.2 Pregunta 2 ...................................................................................................................... 28
3.3.3 Pregunta 3 ....................................................................................................................... 29
3.3.4 Pregunta 4 ....................................................................................................................... 30
3.3.5 Pregunta 5 ....................................................................................................................... 31
3.3.6 Pregunta 6 ....................................................................................................................... 32
3.3.7 Pregunta 7 ....................................................................................................................... 33
3.3.8 Pregunta 8 ....................................................................................................................... 34
3.3.9 Pregunta 9 ....................................................................................................................... 35
3.3.10 Pregunta 10 ................................................................................................................... 36
3.3.11 Pregunta 11 ................................................................................................................... 37
3.3.12 Pregunta 12 ................................................................................................................... 38
CAPITULO IV .................................................................................................................... 39
4.1 La Propuesta ........................................................................................................................... 39
4.2 Titulo de la Propuesta ............................................................................................................ 39
4.3 Justificación de la Propuesta ................................................................................................. 39
4.4 Características de la Propuesta .............................................................................................. 40
4.3.1 Ventajas ........................................................................................................................... 41
4.5 Requerimiento y Necesidades ................................................................................................ 41
4.6 Hadware y Software ............................................................................................................... 42
4.6.1 Hadware .......................................................................................................................... 42
III
4.6.2 SoftWare ......................................................................................................................... 42
4.7 Flujo de Desarrollo Para la Elaboración de una Solución de BI. ............................................ 43
4.8 Caso De Uso Del Usuario ....................................................................................................... 44
4.9 Modelo Entidad Relación ....................................................................................................... 45
4.10 Detalle De Reportes ............................................................................................................. 47
4.11 Impacto Económico (Costo del Proyecto) ............................................................................ 51
4.12 CONCLUSIÓN ........................................................................................................................ 52
4.13 RECOMENDACIONES ............................................................................................................ 53
Bibliografía .......................................................................................................................... 54
Anexo 1 ............................................................................................................................... 57
Anexos 2 .............................................................................................................................. 64
IV
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1 Causas y Efectos..................................................................................................................... 3
Tabla 2 Tipos de Clientes .................................................................................................................. 27
Tabla 3: “Precalificación de Clientes”............................................................................................... 28
Tabla 4: “Plan Estratégico para la recuperación de cartera” ........................................................... 29
Tabla 5: “Estrategias de recuperación” ............................................................................................ 30
Tabla 6: “Uso de Sistemas” .............................................................................................................. 31
Tabla 7: “Generación de Indicadores .............................................................................................. 32
Tabla 8: “Control de Cartera” ........................................................................................................... 33
Tabla 9: “Conocimiento de Indicadores” ......................................................................................... 34
Tabla 10: “Conocimientos del BI”..................................................................................................... 35
Tabla 11: “Uso de herramienta BI” .................................................................................................. 36
Tabla 12: “Recuperación de Cartera” ............................................................................................... 37
Tabla 13: “Porcentaje de aportación de Herramientas BI” .............................................................. 38
ÍNDICE DE ANEXOS
Anexo 1 ............................................................................................................................... 57
Data Quality Service ..................................................................................................................... 57
Integration service, ...................................................................................................................... 59
Reporting service . ........................................................................................................................ 62
Anexos 2 .............................................................................................................................. 64
Creación Del Datawerhouse ......................................................................................................... 64
Diccionario De Datos .................................................................................................................... 64
Modelo De Nuestro Datawerhouse ............................................................................................. 66
V
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico 1 Indicadores de Cartera ..................................................................................................... 12
Gráfico 2 “Tipos de Cliente” ............................................................................................................. 27
Gráfico 3: Precalificación de Clientes ............................................................................................... 28
Gráfico 4: Plan estratégico para la recuperación de cartera ........................................................... 29
Gráfico 5: Estrategia de recuperación .............................................................................................. 30
Gráfico 6 Pregunta 5 de la Encuesta ................................................................................................ 31
Gráfico 7:”Generacion de indicadores” ........................................................................................... 32
Gráfico 8:”Control de Cartera” ......................................................................................................... 33
Gráfico 9:”Conocimiento de indicadores” ....................................................................................... 34
Gráfico 10: ”Conocimiento del BI” ................................................................................................... 35
Gráfico 11: ”Uso de Herramienta BI” ............................................................................................... 36
Gráfico 12: ”Recuperaciòn de Cartera” ............................................................................................ 37
Gráfico 13:”Porcentajes de aportación herramientas BI” ............................................................... 38
Gráfico 14:”Flujo de Datos” ............................................................................................................. 44
Gráfico 15: ”Caso de Uso” ................................................................................................................ 45
Gráfico 16: ”Modelo Entidad Relación” ........................................................................................... 46
Gráfico 17: “Cartera Por Vendedor” ................................................................................................ 47
Gráfico 18: “Vendedores por Ventas y Cobranzas” ......................................................................... 48
Gráfico 19: “Ratios de Morosidad” .................................................................................................. 49
Gráfico 20: “Productos más vendidos año 2016” ............................................................................ 50
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
1
CAPITULO I
Introducción
El seguimiento de la cartera de crédito debe ser una prioridad para las distintas
empresas, es por esta razón que el proceso de estudio, autorización, seguimiento y
recuperación de crédito a clientes es una tarea rigurosa, técnica y con un protocolo
claro a seguir por parte de cada empresa en función de su dimensión, del sector, el
tipo y el número de clientes, este requiere de un procedimiento, de medios de cobro
y de condiciones de ventas propio. La actividad crediticia constituye la principal
fuente de ingreso para algunas entidades pero también pueden tener como efecto la
quiebra, ya que la función del crédito es canalizar de manera física y eficiente los
recursos para las empresas y partes interesadas para impulsar el desarrollo
económico y creación de valores. El riesgo de tener carteras irrecuperables es el
condicionante de la rentabilidad.
Según el morosologo Perè Brachfield las causa de tener una cartera impaga se
dividen en los siguientes puntos: El acreedor no sabe gestionar los cobros, la poca
organización de los créditos, falta de un sistema proactivo de cobro, ausencia de
personal especializado, carencia de programas informáticos de gestión, mala
administración del tiempo. Las empresas para cumplir sus respectivas obligaciones
a corto plazo, requieren de liquidez y de las principal generadora de liquidez que son
las Cuentas Por Cobrar, es por esta razón que los procedimientos y la administración
de cobranzas dentro de las empresas, organizaciones, negocios o entidades, tiene
una importancia determinante para lograr el correcto manejo de las finanzas dentro
de las mismas.
1.1 Planteamiento del problema
La baja recuperación de la cartera de crédito hacen que las empresas posean
un déficit en la liquidez, ya que no se logra realizar la recuperación de las mismas el
de tiempo pactado con el cliente, hay casos en los cuales las personas encargadas
de dar el crédito tienen que quitar la mercadería anteriormente entregada, ya que no
se logra la recuperación del capital de trabajo.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
2
El problema consiste en que muchas microempresas no poseen una
herramienta informáticas que ayuden a tomar las decisiones más adecuadas para
impulsar las ventas, recuperar cartera de crédito vencidas y por vencer siendo
indispensable llevar el control mediante indicadores que permita evaluar las
estrategias del departamento implementadas en los procesos e incluso la baja de los
riesgos de morosidad.
Al no tener una buena herramienta informática de control no se podrá tener
información necesaria de los clientes a la mano ejemplo cuales son los mejores
clientes, quienes están más vencidos, que tipos de clientes se lleva más tiempo en
recuperar la cartera los compromisos de pagos de cada uno de los clientes que sea
asignado a cada gestor de cobranzas, lo que hace más difícil la recuperación de las
cuentas por cobrar.
Otro problema adicional es el no tener un personal capacitado en las gestiones
de cobranzas para la recuperación de carteras, esto puede presentar un incremento
en los índices de morosidad. Además de la no recuperación del capital de trabajo -
o - mercadería en los tiempos indicados por el acreedor por lo que causaría un
problema de liquidez en las empresas.
Con una buena gestión de cobranzas y una buena herramienta que
proporciones los indicadores indispensables sería más factible el cierre del ciclo
del crédito en las empresas pymes encargadas a la comercialización de línea
blanca.
Las empresas para poder cumplir con sus respectivas obligaciones a corto
plazo, requieren de liquidez y una función del activo corriente departamento de
crédito y cobranzas, es la de hacer líquido el proceso de cuentas por cobrar, sin
embargo al no existir estrategia, esta simplemente se incrementa disminuyendo la
liquidez al no ser recuperadas en su totalidad y en un tiempo adecuado.
En las empresas de electrodomésticos dedicada a la comercialización de línea
blanca otro inconveniente que poseen es no realizar una buena precalificación de los
clientes a la hora de dar el crédito ya sea a corto, mediano o largo plazo por lo tanto
no tendremos la información necesaria, para confirmar si este prospecto o futuro
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
3
cliente está en la condiciones financieras de llevar todo o parcialmente el crédito que
se le esté ofreciendo.
Al no tener una buena precalificación de los clientes a los cuales se les otorga
el beneficio del crédito, este puede dar inconvenientes o tener aplazamiento de los
pagos futuros que tendría que realizar a la empresa que los otorga, con una buena
precalificación de clientes se podría tener una mayor cartera y con menor riesgo,
evitando que exista falta de liquidez y controversia en la rentabilidad proyectada.
En estas microempresas no se realiza el servicio de postventas para garantizar
la aceptación del total de la deuda, y fidelización del cliente con la empresa que le
otorgo el beneficio del crédito, esto incide en la realización de los pagos y por esto
tendría como consecuencia el retraso en la recuperación del mismos, además que
no se estaría seguro que el cliente quedó satisfecho con el bien o servicio que está
llevando, ya que la mejor forma de fidelizar a un cliente es con un contacto
permanente y que piense que es importante para la empresa que le está realizando
la venta.
Tabla 1 Causas y Efectos
CAUSA EFECTO
El seguimiento de la cartera en las
Pymes dedicadas a la
comercialización de línea blanca no se
maneja en base a indicadores,
Inconvenientes con la liquidez,
capital de trabajo e inversión en
tecnificación de los negocios.
No se da prioridad en el área de
cobranzas de las empresas que
comercializan línea blanca.
Proceso de recuperación de cartera
no sigue una planificación ni
procedimientos técnicos.
Baja eficiencia en la calificación que se
hace a prospectos y clientes poco
recurrentes.
Aumenta el nivel de riesgo de
recuperación de cartera.
Acciones poco estratégicas para la
recuperación de las carteras de
crédito vencidas.
Aumentan los costos de
mantenimiento por la maduración
de la cartera vencida.
Fuente: (Urban, 2016) Elaborado por: Wellington Urban Velasco
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
4
1.2 Formulación del Problema
Los Gerentes de cobranzas y Gerentes generales necesitan contar con
herramientas informáticas para mejorar la toma de decisión a fin de agilizar la gestión
de cobro de carteras vencidas y por vencer de esta manera mejorar la rotación de
las carteras a crédito.
1.3 Sistematización del Problema
¿Cómo afecta a las empresas de electrodomésticos de este sector, el incremento de
los niveles de morosidad en sus carteras de crédito?
¿Es importante que las empresas de electrodomésticos lleven a cabo procesos
relevantes y estrategias de seguimientos para efectuar el cobro de los pagos
vencidos y mejorar sus finanzas de corto y largo plazo?
¿Qué riesgos de sostenibilidad a los capitales incurren las Pymes que facilitan
créditos directos en las ventas de electrodomésticos al mantener altos niveles de
retraso en el cobro de créditos otorgados?
¿Qué aspectos claves se deben considerar como determinantes para la
elaboración de indicadores de gestión de cobranzas para el correcto control
sobre la reducción y prevención de la morosidad en carteras de crédito?
1.4 Justificación
Debido a que el crédito es fundamental para la existencia y desarrollo de las
empresas, partiendo desde el punto de vista mercadotécnico hace posible
incrementar los niveles de venta, los cuales a su vez reducen los costos unitarios y
permite a sectores específicos de la población integrarse al mercado consumidor. El
crédito ofrece beneficios tales como la flexibilidad a la oferta y la demanda, se utiliza
como un medio de cambio y cómo un agente de producción, hace posible la
generación de mayores fuentes de empleo, a través de la creación y emprendimiento
de nuevas empresas además de la ampliación de las que ya existen en la actualidad,
por lo cual es imprescindible tener políticas de cobranzas viables que haga posible
a los implicados tomar decisiones que le guíen el camino hacia la productividad de
la empresa.
El monitoreo de los créditos (con ratios de antigüedad y tasas de mora) deben
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
5
estar estructurados desde el inicio de la operación: procesos, usuarios y finalmente,
es el departamento contable que consolida esta información a nivel de resultados del
ejercicio. La morosidad suele involucrarse en ficheros automatizados para contribuir
en la toma de decisiones en el entorno crediticio y financiero, estos ficheros pueden
pertenecer a organizaciones financieras, bancarias o empresas privadas.
Las organizaciones consultan el buró de crédito en el momento que un individuo
o una empresas se acerca a solicitar un determinado crédito o un financiamiento
para llevar a cabo un proyecto trazado o ya sea en cualquier operación que requiera
de un riesgo económico, todo esto para poder comprobar si la parte solicitante está
al corriente en operaciones similares con otras entidades. Es así que representa un
mecanismo de información para la prevención del incremento en los niveles de
morosidad de la cartera vencida.
1.5 Objetivos
1.5.1 Objetivo General
Diseñar y desarrollar reportes de indicadores de gestión para la toma de
decisiones en el proceso de recuperación de cartera de créditos de las empresas de
comercialización de línea blanca, utilizando inteligencia de negocios.
1.5.2 Objetivos Específicos
Determinar cuál son los indicadores óptimos para un departamento de crédito
en las empresas dedicadas a la comercialización de electrométrico de línea blanca
en los tres últimos años.
Determinar la herramienta óptima para la elaboración de los reportes.
Determinar las herramientas de Inteligencia de Negocios más adecuados para
la elaboración de los reportes.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
6
CAPITULO II
2 Diseño Teórico
2.2 La Importancia del Departamento de Cobranzas
El departamento se podría decir que es uno de los más importantes en las
empresas dedicadas a otorgar crédito ya que va a ser el encargado de seguir las
políticas y estrategias más beneficiosas a la hora de recuperar el capital de trabajo
de la empresa que otorgó el crédito corriendo el riesgo que este pueda hacerse
incobrable.
Por esta razón es que el Departamento de Cobranzas en las microempresas
un papel muy beneficioso ya que este va a ser el encargado de recuperar todos los
créditos que se han otorgado y del manejo de las carteras de clientes que tienen
estas microempresas , teniendo una efectividad a la hora de realizar la recuperación
del capital de trabajo, se podrá cerrar el ciclo del crédito sin tener retrasos en los
tiempos de recuperación anteriormente pactado entre ambas partes (acreedor y
deudor ) y así no se afecta la liquidez y se mejora la fluidez del capital de trabajo
de las microempresas dedicadas a la comercialización de electrodomésticos, porque
de las cuentas por cobrar de una empresa va a depender del flujo operativo de la
misma .
Además que es en este departamento donde se van a llevar los respectivos
seguimientos y comportamientos crediticios de los clientes a los que se les ha
otorgado el crédito, una vez ya recuperado el capital de trabajo la empresa podrá
volver a rotar el mismo y reinvertirlo y así lograr nuevas oportunidades de crecimiento
y aumentando el capital de la misma , se debería analizar la manera en la que se va
a realizar la futura cobranza desde el momento en el que se le vaya a otorgar el
beneficio del crédito a un cliente ya que forma parte más importante del ciclo
crediticio , se podría decir que una mercadería entregada y no cobrada es una
mercadería regalada .
El Gestor de cobranzas tiene como misión recuperar la cartera que se pone en
sus manos, debe ir al grano teniendo en cuenta el factor tiempo, el cual si no es bien
aprovechado habrá perdido su oportunidad, ya que el tiempo es el peor enemigo del
gestor de cobranzas, el gestor de cobranzas debe ser considerado como una
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
7
persona importante dentro del organigrama ya que su trabajo permite recuperar
cartera muy difícil lo cual requiere de cualidades importantes
En las algunas empresas pymes al no tener una departamento encargado de
realizar las cobranzas ni una herramienta informática que a aparte de recordar cuáles
son los posibles clientes que se estén convirtiendo en un peligro y les ayude a realizar
una buena gestión de recuperación del crédito otorgado se va a ver afectada en la
liquidez de la misma, y en el flujo limitando también la oportunidad de crecimiento de
la misma. (Molina, EL GEstor de Cobranzas)
Las personas se retrasan en sus pagos por:
1.- Mala interpretación en las condiciones de las ventas.
2.-Mala administración del negocio del deudor.
3.- Insolvencia del cliente. (Molina, El Gestor de Cobranzas)
Con el fin de evitar estos problemas hay que dar créditos en forma correcta de
acorde a las posibilidades reales de los solicitantes del crédito, se debe enviar un
resumen de las deudas
2.3 El Mercado de las Empresas de Electrodomésticos
Estas empresas han sido un gran aporte para las generaciones de nuevas
plazas de trabajo incrementando la economía del país, siendo la mayoría de estos
administraciones familiares, los cuales han desarrollado métodos y habilidades, que
se han logrado ir tecnificando y heredado a través del tiempo, en donde quien
coordina las políticas de fomento y desarrollo son las micro, pequeñas y medianas
empresas junto a los ministerios sectoriales; Como lo explica (Ochoa Marcos, 2011):
“Cualquier estrategia de mercadeo, cuenta con varios factores que se interrelacionan
y actúan conjuntamente”.
Las PYMES representan una de las bases en las que demandan y comprar
productos tangibles con el único fin de inyectar más capital hacia la economía, siendo
esta parte constitucional en el actor fundamental de generaciones de riqueza y
empleo. En las PYMES comerciales de electrodomésticos se evidencia que existe
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
8
financiamientos a través de fondos privados por el gran temor de presentar
endeudamientos, sin embargo, existe una gran falta de información respecto a la
banca privada y distintas alternativas de financiamientos las cuales evidencien a las
principales líneas de comercialización de las Pymes en el campo de los
electrodomésticos. (Benito, 1999)
2.4 Garantía Relacionada Al Crédito O Manejo De Cartera De Riesgo
Los análisis de los créditos, son básicamente tipos de riesgos en cuanto a su
origen y naturaleza, en donde se analizan diversos riesgos financieros y gerenciales
del mercado en el entorno económico, siendo un análisis fundamental, el crédito el
que determine la capacidad de pago respecto a los clientes y detectar los tiempos
presentes de sus principales riesgos, siendo clasificados como una categoría de
mayor riesgo.
El advertir el tiempo limitado que poseen los clientes referente a las carteras de
riesgos, hacen que el propósito sea identificar los problemas, que se relacionan
mediante el crédito y la administración que debe de tomar con el mismo dependiendo
del análisis financiero que sirve como herramienta de selección para los procesos,
en donde la cartera de riesgos y los riesgos crediticios dependen meramente de los
factores y la capacidad que poseen en el pago del cliente respecto a la calidad y
garantía que respaldan las ventas y préstamos y la solidez financiera que posea el
cliente en su entorno económico.
No se mantienen aislados la mayoría de los activos financieros, en los cuales
se integran en carteras diversificadas, siendo de importancia el rendimiento del valor
individual y en el cual se analizan los términos de cómo afecta al riesgo y rendimiento
de la cartera general, estos factores pueden causar afectaciones en el entorno
macroeconómico por el cual le corresponden al sector macroeconómico como el que
le corresponde al cliente. Si las revisiones de cartera evalúan los riesgos en los
cuales el cliente está involucrado, algunos de los indicadores de balances de los
cuales pueda iluminar los balances de la cartera y el peligro de que esta no logre
honrar las obligaciones por la fallas de sus deudores.
“Es el monto total de créditos otorgados por una persona Física o Moral y que
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
9
se convierte en un Activo de riesgo al tener los créditos en mora”. (Arellano Víctor,
2009)
“La porción de la cartera total de una institución financiera cuyo plazo ha sido
vencido sin que el acreedor haya recibido el pago correspondiente, al activo
financiero por parte del deudor o garante mientras no se castiguen los activos por
motivo del no pago del acreedor continuará devengándose intereses por concepto
de mora sobre los pasivos vencidos.” (De Lis Fernández, 2010)
2.5 Indicadores De Cartera
Total De Cartera.- El total de la cartera va a estar representada por la suma de la
cartera que está a crédito con un período vencido más la cartera a crédito que se
encuentra por vencer.
La Rotación De La Cartera.- La rotación de la cartera es sacada de la porción de
cartera que nos queda por recuperar dividido para el total de la facturación esto se
lo va a tener tanto en cantidades como representación porcentual esto nos va servir
para saber cuál es el movimiento de la cartera o cuanto se está recuperando
dependiendo del administrador ya sea pasando una semana o pasando dos
semanas.
Rotación De Cartera Anual.- Con este ratio se podrá apreciar cuantas veces da
vuelta la cartera anualmente.
Período De Cobro.- Se obtiene del número de días que se recuperan las cuentas
Rotación De Cartera Anual = 360 / Rotación de Cartera
Rotación De Cartera = Ventas / Cuentas por Cobrar
Total de Cartera = Cartera Vencida + Cartera por Vencer
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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por cobrar
Ciclo De La Cartera.- Es el número de veces que la cartera da la vuelta en el año o
cuanto se demora para poder realizar la recuperación de la cartera. Este cálculo se
lo saca dividiendo 360 para el número de días que la cartera pasa en la mano.
Cartera Por Vencer.- Esta es la porción de la cartera que aún no se encuentra
vencida, está en el lapso en el cual no llega a su fecha máxima de pago y se necesita
saber cuánto es la representación de la misma en porcentaje, hay que gestionarla
con recordatorios de pago antes de que se cumpla la fecha máxima de pago.
Cartera Vencida.- Es la porción de la cartera la cual se encuentra vencida es decir
que ya venció el plazo máximo de pago y se encuentra en mora. A esta cartera se
le debe dar la mayor presión posible para poder bajar el tiempo de recuperación de
la misma y así no tenga mayor afectación en el flujo normal de la empresa, esta va
ser representada tanto en monto como la representación porcentual.
Cartera Comprometida.- Se representará la cantidad de cartera comprometida a
pago como el porcentual de la misma, con esto también se podrá, llevar un control
del gestor de cobranzas, ya que este indicador va a representar las llamadas
realizadas para que el mismo tenga los compromisos necesarios.
Cartera Comprometida = Total de los compromisos adquiridos
Cartera Vencida = Total Cartera – Cartera Por Vencer
Cartera Por Vencer = Total Cartera – Cartera Vencida
Rotación De Cartera = 360/Periodo de cobro
Periodo de Cobro = (Cartera por cobrar *360) / Total de Venta
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Clientes No Gestionado.- Este indicador nos va a poner en conocimientos sobre las
cantidades de clientes que no se les están realizado la respectiva gestión para la
recuperación de la cartera.
Cartera Difícil.- Podremos conocer cuáles son los clientes más difíciles con un plazo
mayor a 90 días de vencimiento.
Diez Clientes Más Vencidos.- Se podrá sacar cuáles son los 10 clientes más
vencidos, con esto se podrá reconocer cuáles son para poder ejercer más presión
sobre ellos
Efectividad De La Cobranza.- Con este ratio nos proporcionará la efectividad que se
está teniendo a la hora de la recuperación de la cartera por lo que es muy importante
la revisión y seguimiento del mismo
Maduración De La Cartera.- Podemos tener con la información que nos brinda este
indicador a los clientes clasificados en cartea caliente, tibia y fría.
Cartera Caliente.- Cartera cuyo plazo no vence o está en un período de
hasta 30 días
DIEZ CLIENTES MÁS VENCIDOS
1.- Cliente 6.- Cliente 2.- Cliente 7.- Cliente 3.- Cliente 8.- Cliente 4.- Cliente 9.- Cliente 5.- Cliente 10.- Cliente
Efectividad De La Cobranza = 365 / Rotación de Cartera
CARTERA DIFÍCIL = Clientes Vencidos mayor 90 Días
Total Cartera No Gestionada = Cartera Total – Total Recuperado – Total Compromisos
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Carter Tibia.- Cuando su período de vencimiento está sobre los 60 días.
Cartera Fría.- Cuando el período de vencimiento está sobre los 120 días.
Gráfico 1 Indicadores de Cartera
Fuente: (Urban, 2016) Elaborado por: Welington Urban Velasco
Recuperación Semanal.- Con este ratio podremos saber los montos de
recuperación en la semana actual.
Evolución Semanal.- Se podrá medir cuánto va progresando la recuperación de la
cartera de crédito semana a semana.
Evaluación De La Recuperación Semanal.- Este indicador ayudará a la evolución
del gestor de cobranzas ya que por medio de este ratio se podrá visualizar si la
persona encargada de la recuperación de la cartera llegó o no a su meta de
recuperación semanal.
cartera
CALIENTE
TIBIA
FRIA
RECUPERACIÓN SEMANAL = Total Recuperado Semana Anterior – Total Recuperado Semana Actual
Evolución Semanal = Recuperación semanal actual / Recuperación semana anterior
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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2.6 Definición De Inteligencia De Negocios O Business Intelligence
Se define como BI o ( Businness Inteligence) a un conjunto de herramientas
enfocada a la administración y creación de conocimientos mediante el análisis de
los datos, también se lo podría definir como un proceso iterativo para el análisis de
información normalmente guardado en un Datawarehouse para descubrir patrones
a partir de los cuales se generan ideas y conclusiones para mejorar la toma de
decisiones en la organización afectando a diferentes áreas tales como clientes,
proveedores, competencia etc.
Además de ser una excelente alternativa tecnológica para la administración de
negocios ya que tiene diferentes aspectos tales como la extracción, depuración y
diseños de estructuras de datos ejemplos las dimensiones, modelos especiales de
almacenamiento estos conocidos como Datawarehouse.
Por estas razones se podría concluir que las aplicaciones de inteligencia de
negocios o Business Intelligence (BI) son herramientas que ayudan a la toma de
decisiones, permiten en tiempo real, acceso interactivo, análisis y manipulación de
información crítica para la organización. Estas aplicaciones proporcionan a los
usuarios un mayor entendimiento que les permite identificar las oportunidades y los
problemas de los negocios. Los usuarios son capaces de acceder y apalancar una
vasta cantidad de información, analizar sus relaciones y entender las tendencias que
últimamente están apoyando las decisiones de los negocios. Estas herramientas
previenen una potencial pérdida de conocimiento dentro de la organización que
resulta de una acumulación masiva de información que no es fácil de leer o de usar.
Los datos obtenidos deberán ser reportados, analizados y distribuidos a las
personas adecuadas en el momento adecuado en el formato correcto ejemplo Excel,
pdf .
Recuperación Semanal = Monto Recuperado / Metas de Recuperación
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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2.6.1 Importancia De Una Solución De Inteligencia De Negocios
La tecnología va avanzando día a día y los líderes de las empresas deciden
automatizar recursos, los sistemas se van volviendo más sofisticados para ayudar a
las organizaciones a cumplir con las actividades diarias, estos sistemas van
guardando los registros años tras años.
En el mercado actual existen varios tipos de aplicaciones especializadas en
diferentes ámbitos ejemplo: sistemas contables, de inventarios y más el
inconveniente al tener una gama variada de aplicaciones con los que se lleva el
control de las diferentes operaciones de la empresa es a la hora de la toma de
decisiones ya que van a existir.
Datos no centralizados
Datos no integrados
Complejidad en los reportes
Análisis manual de la información
Datos ignorados
Aun teniendo un solo sistema en toda la organización siempre puede haber el
problema de los datos ignorados y el análisis manual de la información.
Los datos son unos de los mayores activos que poseen las empresas ya hay
se encuentra registrada la lógica del negocio y el historial de transacciones sin
embargo no son explotados en su gran totalidad ya que solo se los sabe utilizar para
la generación de reportes semanales, mensuales, anuales.
Hay que considerar que en la actualidad las empresas están luchando contra
un mercado globalizado donde la competencia es cada vez más dura por las
facilidades que brindan los diferentes medios de comunicación, por las alianzas
estrategias que forman las grandes organizaciones y saben que para poder
destacarse necesitan tener una ventaja competitiva que marque la diferencia entre
su empresa y el resto de competidores.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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2.6.2 Proceso De Un Sistema De Inteligencia De Negocios
1) Planeación.- Esta es la primera fase del proyecto en la cual se debe de adquirir
toda la información por parte de los usuarios tratando de tener conocimiento de las
distintas necesidades de los mismos, y la vez ayudarlos a que realicen las distintas
preguntas que ayudarán alcanzar nuestro objetivo.
2) Recopilación De La Data.- En esta fase se realizará la extracción de la información
de las distintas fuentes de datos.
3) Procesamiento.- En esta fase del proyecto se realiza la carga de los datos creando
una base completamente nueva donde se consolida la información.
4) Análisis.- En esta fase se ya se pude trabajar sobre los datos extraídos e
integrados por medio de las herramientas que nos ofrece la inteligencia de negocios
para posteriormente realizar los respectivos reportes
5) Difusión.- Ya es esta etapa se puede realizar la respectiva entrega de los reportes
o la información para que los respectivos usuarios puedan manipular l data de la
manera mejor se les adecue.
2.6.3 Elementos De Un Sistema De Inteligencia De Negocios
Fuente de datos para el negocio.- Son las diferentes bases de datos, archivos,
servicios de datos externos, reportes, análisis publicados y cualquier información que
le sea útil a la organización durante su proceso de análisis para tomar decisiones.
El modelo de datos para el análisis.- Los datos almacenados en el Data
Warehouse se los lleva a herramientas que los procesaran para enriquecerlos
(agregar más funcionalidades) y para pre calcular los posibles valores que surjan de
las diferentes combinaciones que un usuario pudiera realizar cuando analice dichos
datos. Dependiendo de las herramientas usadas el modelo de datos puede ser
multidimensional o tabular.
Reportes.- Son las interfaces que los usuarios utilizan para interactuar con los
datos procesados dentro de un modelo. Hay usuarios que les gusta revisar datos en
un formato ya definido y estático que les muestra los datos que necesitan para tomar
sus decisiones, hay otros usuarios que les gusta armar sus propios reportes porque
tienen la libertad de cambiar los gráficos y los formatos en que se muestra la
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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información. Los 2 tipos de reportes son válidos y útiles mientras los usuarios puedan
trabajar con ellos y les ayuden en sus decisiones.
Herramientas de Análisis Dinámicos.- Hay usuarios que necesitan analizar la
información de diferentes perspectivas, haciendo diversas combinaciones que le
permitan encontrar más fundamentos para las decisiones que van a tomar, para este
tipo de usuarios se deben utilizar herramientas que les permitan tener una interacción
dinámica con el modelo de datos implementado.
2.7 Datawarehouse
El datawarehouse o repositorio de datos es una base datos que contiene
información de manera integrada, no volátiles y estable para el respectivo análisis de
los mismos, el datawerehose es alimentado de los datos operacionales mediante la
herramienta ETL (EXTRAC, TRANSFORM, LOAD).
EXTRAC.- Proviene del proceso de extracción de la Información de los
sistemas operacionales por ejemplo de bases de datos, ficheros planos u hojas
impresas, de otro software etc.
TRANSFORMATION.- Es el proceso mediante el cual se realiza la
transformación de los datos de un origen fuente al destino definido en el
datawarehouse ya que en el mismos se puede transponer datos numéricos , pasar
de minúsculas a mayúsculas , componer un texto a partir de otros , modificaciones
en los formatos de las fechas.
LOAD.- En Esta etapa hace referencia a la carga de la data ya en el formato
requerido hacia el datawarehouse.
2.7.1 Estructura De Un Datawarehouse
El Datawarehouse se encuentra estructurado por varios tipos de acuerdo a los
niveles de los datos entre ellos tenemos:
1.- Detalle de datos actuales.- Estos requieren de un acceso sencillo y veloz,
la información la más actual por lo que la administración es más compleja.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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2.-Delle de datos Históricos.- Este tipo de datos como su nombre lo indica
contienen los datos más antiguos de la organización por lo que sus consulta
no son muy frecuentes.
3.- Datos Ligeramente resumidos.- Son aquellos datos que contienen un bajo
nivel de detalle y se agrupan bajo una condición establecida de análisis.
4.- Datos Altamente resumidos.- Tienen un fácil acceso y resumen aún más
los datos ligeramente resumidos.
5.- Metadatos.- Los metadatos es decir datos sobre los datos, los metadatos
permiten simplificar y automatizar la obtecion de la información y que estos
permiten saber la periodicidad y la fiabilidad.
2.7.2 Características Del Datawarehouse
1.- TEMATICO (ORIENTADO AL NEGOCIO).- La información debe estar
orientada de acuerdo al giro del negocio, por eso es necesario que cuando
se realiza la extracción de la información sea desde un entorno
operacional y organizar los datos por temas todos los datos de los clientes
pueden ser consolidados en una tabla cliente y así las peticiones de
referentes a los clientes será más fácil de responder.
2.- ITEGRADO.- La información de en el datawarehouse debe estar integrada
de una manera consistente, por lo que se debe eliminar toda clase de
inconciencia generada en los sistemas operacionales.
3.- HISTORICO.- La información que se maneja en el datawerehose es para
ser leída mas no modificada por lo que con la última información que se le
cargo será la más actual , no es como en caso de los sistemas
operacionales que ellos si manejan información actualizada al instante.
4.- NO VOLATIL.- En el datawarehouse solo se manejan dos estados la
extracción de la información y el manejo de misma por lo que no es
necesario llevar algún sistema de control
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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2.8 Cubos Olap
El término OLAP fue presentado en 1993 por Edgar F. Codd, de la compañía
EF Codd & Associates, para Codd, OLAP es un tipo de procesamiento de datos que
se caracteriza, entre otras cosas, por permitir el análisis multidimensional.
Es un cubo multidimensional o hipervínculo que está compuesto por hechos
numéricos llamados medidas que se clasifican por dimensiones que están
estructurados para brindar respuestas rápidas a preguntas complejas, estos cubos
se pueden extender al número de dimensiones que se desee o se disponga, el cubo
de metadatos es creado a partir de un esquema de estrella o copo de nieve, las
medida se las vas obtener a partir de las tablas de hechos.
2.8.1 Características De Los Cubos Olap
Ayuda a realizar un análisis de grandes volúmenes de información.
Permite que los distintos usuarios obtengan la información en diversos modelos
de presentación ya se por medio de tablas, reportes elaborados, gráficos o a la vez
información para el usuario mismo la trabaje ayudando a que el usuario mantenga la
información de una manera organizada.
Permite definir dimensiones sin límites y a su vez permite el análisis de la
misma mediante la creación de jerarquías.
Los cubos OLAP son generados mediantes esquemas del datawarehouse , las
dimensiones definen dominios y los miembros de las dimensiones forman las
jerarquías.
2.9 Esquemas Para El Uso De Cubos Olap.
Los modelos de las bases de datos son ideas lógicas utilizadas para
representar estructuras lógicas de las bases de datos es decir nos va ayudar a
plasmar los datos y visualizarlos de una manera global y grafica entre los modelos
de datos tenemos según el libro procesamiento de las bases de datos para realizar
los cubos olap se utilizan las siguientes. (Angel Cobos)
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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2.9.1 Esquema Estrella
En este esquema tipo estrella solo se maneja una sola tabla de hecho, la cual
contiene las medidas para poder realizar los diferentes análisis de los datos, la tabla
de hecho está rodeada de las tablas de dimensiones asemejando a una estrella la
ventaja que posee este esquema es la simplicidad y velocidad con la que se puede
manejar la información.
Cabe indicar que las tablas de dimensiones están compuestas por la clave
primaria y la tabla de hecho está compuesta por las claves de las tablas dimensiones.
Características
El diseño es fácil de modificar
Esta de fácil uso a la hora de la manipulación de los datos
Facilita la interacción con herramienta de Análisis
2.9.2 Esquema Copo De Nieve
Este esquema lo que busca simplificar las operación de selección de datos sin
que exista redundancia, este modelo lo que busca es otorgar un esquema que
sustente los requerimientos del diseño a pesar que posee una mayor complejidad,
hace una mejor utilización de espacio, se pueden desarrollar clases de jerarquías
fuera de las dimensiones no es recomendable en caso de que se desee rapidez en
las respuestas.
Características
Usan una estructura compleja
Existen muchas uniones o relaciones entre tablas
Como se trabaja con varias dimensiones y las mismas con múltiples
jerarquías, se creará un número considerable de tablas
Permite desarrollar clases de jerarquía fuera de las talas de dimensiones
con esto permitiendo analizar de lo general a lo mas detallado y
viceversa.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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2.10 Cuadros De Mandos
Los cuadros de mantos nos permiten ir midiendo el funcionamiento de la
empresa mediante los KPI (KEY PERFORMACE INDICATORS) y de esta manera
se obtiene una mejor visión si se está llegando a las respectivas metas propuestas
para poder tomar mejor las respectivas decisiones.
Entre los cuadros de mando tenemos los siguientes indicadores
SELECTIVOS.- Se centran en indicadores importantes descartando los de menos
relevancia.INFORMATIVOS.- Permite concluir rápida la información
asociada.OPOTUNOS.- Con estos se refiere a la disponibilidad de la información
en los momentos deseados.
ACEPTADOS.- Los indicadores deben ser útiles y aceptados por los miembros de
la organización.
SENCILLOS.- se los debe realizar de tal manera que resulten explicativos.
2.11 Pasos A Seguir Para La Elaboración De Solución Bi
Pasos para la Elaboración de una so solución de BI Elaborado por : (Urban, 2016)
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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2.11.1 Determinación De Los Requerimientos
Los requerimientos a los cuales vas solventar las solución de inteligencia de
negocios (BI) esta determinados por las personas encargan de realizar la tomas de
decisiones en los negocios que ellos representan, se debe realizar una lista de los
informes para solventar las necesidades de los mismos, teniendo una definición
bien clara y concisa sobre lo que se desea medir, por lo que se debe mencionar las
diferentes observaciones y no suponer nada , tomando en cuenta la granularidad en
los informes, ejemplos si se va a medir como año , mensual, semanal o en el caso
de las ventas que puede ser por región , país , continente o a su vez por mes por
trimestre por . Esta fase de la definición de los requerimientos se considera una de
las fases más fundamentales por lo que primero hay que definir las necesidades
2.11.2 Definición De Necesidades
1.- Hay que determinar cuáles son las necesidades que llevaron a optar por
una solución de inteligencia de negocios, cuáles serían los diferentes problemas con
la información que puede ser por integridad o se necesita acceder de una manera
más sencilla a la información o no se puede gestionar bien la información ya que no
es posible manejarla.
2.- Cuando ya se tiene bien analizada cual es la necesidad principal que lleva
a la empresa a tomar la decisión de tener una solución de inteligencia de negocios
hay que proceder analizar el resto de las necesidades existentes ya que uno de los
errores de muchas aplicaciones de BI está en que no se le presta la atención
necesaria a las otras necesidades del negocio, podríamos tener que nuestra
necesidad principal este acompañada de problemas de acceso y de visualización,
habría que solucionar esta necesidad del negocio ya de después habría problemas
a la hora de presentar los reportes necesarios en este caso mediante el reporting
service
3.- Es necesario establecer al alcance que va a tener la solución que se desea
implementar, es decir el ay que definir si se trata de un único departamento afectado
ya que puede estar afectando a varias áreas , la importancia de tomar en cuenta
estos punto es que aunque el proyecto sea un éxito para el área en cuestión su
validez en el futuro sea nulas por que no va tener capacidad para expandirse en a
la totalidad de la organización , cabe mencionar que todo proyecto de BI tiene que
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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tener dos capacidades de que son que es la capacidad de servir para cualquier otra
área de la empresa y la escalabilidad que quiere decir que tiene que ser validad para
cubrir las necesidades globales con esto se va a promover que el proyecto no nazca
y muera en el departamento sin que lo pueda ser aprovechado por la organización.
(Juan Carlos Garcia Salazar, 2013)
2.11.3 Determinación De Las Características De La Organización
Unos de los objetivos que posee un proyecto de Inteligencia de Negocios es
formar la base para que se puedan realizar toma de decisiones, el mismo depende
muchos elementos internos del negocio por lo que se considera que se debe de
analizar los siguientes.
1.- Como se toman las decisiones en el negocio se debe adecuar el sistema a
la realidad del negocio ya sea esta la actual o se prevé un plazo razonable.
2.- Definición de responsabilidades
3.- Planificación de un elemento básico que influirá en el modelo de gestión a
construir y se deberá valorar desde el inicio del proyecto (Juan Carlos Garcia
Salazar, 2013)
2.11.4 Características De Los Usuarios
Se estima que antes de la elaboración del proyecto se debe de considerar los
siguientes puntos
1.- Como van a ser los usuarios finales, debe tener una información clara de
cómo son los usuarios finales, si analizan la información suministrada sus hábitos,
sus limitaciones ya que con estos datos sabemos si el proyecto mantendría la
situación de partida o hay que modificarle algunos aspectos.
2.- Hay que tomar en consideración si el proyecto va a afectar a toda
organización o parte de la misma y como va a condicionar su implantación, analizar
las limitaciones que fuera del área pudieran existir
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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3.- Hay que tomar en consideración el perfil del área de sistemas ya que en un
proyecto de inteligencia de negocio hay que trasladar información al usuario final
por lo que hay labores de preparación de formato análisis de los mismos, para evitar
tener inconvenientes en un futuro debe existir un mutuo acuerdo entre las dos partes
para ver cómo va a funcionar el futuro modelo. (Juan Carlos Garcia Salazar, 2013)
2.11.5 Selección De Tecnología
En los proyectos de Inteligencia de negocios (BI) la selección de la tecnología
debe realizase a una fase temprana del proyecto ya que dado que condicionará lo
que se pueda hacer y cómo se pueda hacer.
Se deberá analizar que tecnología cubre las funcionalmente de nuestras
necesidades y que tecnología se puede soportar la organización, una vez ya
analizada la información y tomada la decisión sobre cuál es la tecnología más propia
se deberá proceder a la definición de las funcionabilidades que se va a necesitar la
realización del proyecto son:
Funcionabilidad: Reportes,
Detalle de la Funcionabilidad: Informes de detalles que incluyan gráficos
Datos de Orígenes: Cubos Multidimensionales y tablas relacionadas
Realización: Usuarios
Utilización: Usuarios Final
En nuestro proyecto vamos a utilizar SQL SERVER BI ya que es un gestor de base
de datos que según nos indica en la página de Microosoft nos ofrece las siguientes
funcionabilidades.
a.- Exploración y visualización rápida de los datos : Para la exploración y
visualización de los datos no ofrece la herramienta del Power View basado en el
power pivot que permitirá a los usuarios obtener información de la data desde
cualquier origen incluyendo la BIG DATA con herramientas conocidas como el Excel.
b.- Análisis de Alto rendimiento: presenta un moto de análisis en memoria con lo cual
hace que la funcionabilidad en memoria se integre justo al el motor de análisis para
la mayor facilidad y flexibilidad.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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c.- Datos veraces y coherentes: por medio de modelos semánticos de BI se pueden
controlar y administrar mejor la data, ya que presentan una mejor vista de datos
coherentes de diversos orígenes mejoras en el SQL INTEGRATION SERVICE.
d.- Calidad de datos solidas: se mejora la calidad de los datos al hacer usos de
conocimiento como puede ser mediante una matriz de conocimiento mediante el
DATA QUIALITY SERVICE .
e.- Disponibilidad, seguridad y administración de datos Básica: Como la edición de
Business Intelligence incluye la funcionabilidad de SQL SERVER ESTÁNDAR para
las aplicaciones departamentales (Juan Carlos Garcia Salazar, 2013)
2.11.6 Planificación Del Proyecto
Para la elaboración de cualquier proyecto que se lleve a cabo es necesario
organizar con tiempo, se debe tomar en cuenta lo que se va a realizar y que nomas
va a estar implicado en la realización del mismo en nuestro caso para la elaboración
del proyecto debemos tomar en cuenta las carteras otorgadas a crédito o cuentas
por cobrar, ventas, vendedores y un sin número de parámetros.
Hay que tomar en cuenta que para la realización del proyecto, como se va a
obtener la data, cuales son los diferentes puntos de donde va a salir la información.
Creación de una matriz e conocimiento utilizando la herramienta de SQL DATA
TOOL utilizaremos el DATA QUALITY SERVICE mediante el cual se realizar a
limpiar la data, abra que tomar en cuenta que se necesitará a ayuda de una de las
personas encargadas del negocio ya que en caso de haber una inconsistencia en la
data poder preguntar por qué dato puede ser remplazado ya que no se puede poner
arbitrariamente información que después nos valla a ocasionar inconvenientes a la
hora de presentar nuestro proyecto.
Una vez obtenida la data limpia la misma deberá ser pasada a nuestro proceso
de ETL que es un proceso mediante el cual se organiza el flujo de datos
reformateándolos limpiándolos y para cargarlos a nuestra data mar o nuestra bodega
de datos para esto vamos a utilizar otra herramienta del SQL que es el
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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INTEGRATION SERVICE mediante esta herramienta se podrán realizar diversas
transformaciones de acuerdo a como lo requiere la persona encargada.
Después de haber sido pasada la data a la bodega de datos se deber ser
analizada mediante la realización de los cubos de información esto se lo realizará
utilizando otra herramienta del SQL como es el ANALISIS SERVICE aquí se
procesarán los cubos OLAB y se podrán realizar los diferentes cálculos.
Ya obtenidos los cubos de datos ya podemos realizar los reportes mediante el
REPORTING SERVICE que es una herramienta de SQL con la cual se manejarán
los reportes que pida la persona encargada del negocio. (Juan Carlos Garcia
Salazar, 2013)
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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CAPITULO III
3. Metodología de la Investigación
En este proyecto de estudio técnico de asistencia administrativa se procederá
a la aplicación de dos tipos de investigación, estos son de campo y descriptiva, y
la metodología de HEFESTOS que se utiliza para la elaboración de los proyectos
de Inteligencia de Negocios.
3.2 Tipos de Investigación
3.2.1 De Campo
Se utilizará este método de investigación porque se va a realizar las respectivas
encuestas a las diferentes empresas dedicadas a la comercialización de línea blanca
para poder tomar los diferentes parámetros que ayudan a la elaboración de los
indicadores crediticios.
3.3 Métodos de Investigación
3.3.1 Encuesta
Para este tema de estudio se procedió a tomar una muestra de 20 empresas
en la parroquia Pascuales comprendida desde es el Km 29.5 de Vía Daule hasta los
sectores de Bastión y Mucho Lote, para lo cual se detallan los respetivos análisis,
gráficas e interpretaciones de las mismas.
La cuál constará de 12 preguntas las mismas que tienen como objetivo medir
la aceptación al sugerir una aplicación informática que les indique el comportamiento
de sus carteras de crédito, identificar cuáles son los porcentajes de representaciones
de conocimiento de indicadores de gestión de cobros además de saber los tipos de
clientes que frecuentemente se topan y conocer cómo son los movimientos de
carteras de este tipo de microempresas.
Muestreo
El muestreo está basado en información de la revista EKOS NEGOCIOS en la
cual menciona que en el año 2014 las empresas dedicadas a la comercialización
de electrodomésticos de Line Blanca en Ecuador eran 220 y según dato obtenido
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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en la página del INEC el 19 % pertenecen a Guayaquil el 19 % equivalen a 42
empresas de las cuales se escogió una muestra de 20 empresas.
3.4 Procesamiento de Datos
3.3.1 Pregunta 1
1.- Cuál de los siguientes casos tiene mayor frecuencia cuando otorga crédito directo
a sus clientes.
Tabla 2 Tipos de Clientes
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR CON MUESTRA DE 40 20 105%
Deudores intencionales. 1 5%
Deudores que quieren cancelar pero tienen otras deudas. 7 35%
Deudores desorganizados con los documentos de pagos. 3 15%
Deudores reclamos de productos. 0 0%
Deudores que no pagan por que no asumen sus compromisos.
1 5%
Deudores olvidadizos de las fecha de pago. 8 40%
Fuente: Encuesta a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 2 “Tipos de Cliente”
Fuente: Encuesta a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: Christopher Urban
5%
35%
15%
0%
5%
40%
Pregunta 1 -Encuesta
Deudores intencionales.
Deudores que quieren cancelar perotienen otras deudas.
Deudores desorganizados con losdocumentos de pagos.
Deudores reclamos de productos.
Deudores que no pagan por que noasumen sus compromisos.
Deudores olvidadizos de las fecha depago.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
28
Interpretación pregunta 1
Es esta representación se observa que la mayor razón por la que los clientes se encuentran en mora o
caen en mora es porque se han olvidado de su próxima fechas de pago ya que tenemos u índice de un
45% de los mismo y un 35 % de los que no quieren cancelar pero tiene otras deudas por lo que se hace
indispensable que las personas que realizan la recuperación de la cartera envíen los recordatorios
necesarios antes que llegue la fecha máxima de pago para evitar que su cliente caiga en mora.
3.3.2 Pregunta 2
Tabla 3: “Precalificación de Clientes”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR 20 100%
Sí 20 100%
NO 0 0%
A VECES 0 0%
Fuente: Encuesta a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 3: Precalificación de Clientes
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos Elaborado por: (Urban, 2016)
Interpretación pregunta 2
Según los datos obtenidos en esta encuesta el 100 % de estas microempresas
dedicadas a la venta de electrodoméstico de línea blanca realizan un análisis
100%
0% 0%
Pregunta -2- Encuesta
Sí NO A VECES
2.- Se está realizando una precalificación del futuro cliente cuando se va a otorgar
el crédito.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
29
crediticio a la hora de otorgar un crédito. Se podría concluir que están en lo correcto
ya que no sería viable otorgar un crédito sin antes realizar una pequeña
precalificación a los futuros clientes.
Ya que si se realiza un buen análisis crediticio es menos probable tener
inconveniente con las cuentas por cobrar a la hora de realizar la gestión de
recuperación de la misma.
3.3.3 Pregunta 3
3.- Utilizan un Plan estratégico para la recuperación de la cartera a crédito vencida y por vencer. Tabla 4: “Plan Estratégico para la recuperación de cartera”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR 20 100%
Siempre 2 10%
Casi siempre 8 40%
Muchas veces 6 30%
Nunca 4 20%
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 4: Plan estratégico para la recuperación de cartera
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos Elaborado por: Christopher Urban
Interpretación pregunta 3
Se puede interpretar que a la hora revisar los resultados obtenidos mediante la
encuesta que la mayoría de las microempresas que están siendo objeto de estudio
indicaron que casi siempre tienen una estrategia con un 40% a la hora de realizar la
10%
40%
30%
20%
Pregunta - 3 - Encuesta
Siempre
Casi siempre
Muchas veces
Nunca
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
30
recuperación de la cartera es decir no siempre la tienen se podría concluir que sería
por esta razón es que tienen esos márgenes de pérdida ya que la mayoría de las
veces no poseen una estrategia de cobranzas efectiva.
3.3.4 Pregunta 4
4.-Cuál de las siguientes estrategias ha planeado para recuperar la cartera de
clientes
Tabla 5: “Estrategias de recuperación”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas %
Representación
TOTALIZADOR 20 100%
Llegar a un acuerdo de cuotas. 6 30%
Visitarlos en fechas próximas en que el cliente recibe los pagos. 1 5%
Explicarles las consecuencias de no pagar. 2 10%
Mencionarles que tienen un recargo por incumplimiento. 3 15%
Cambiar de cobradores. 0 0%
Hablar siempre con el encargado de la deuda. 7 35%
Hacerles sentir bien a los clientes deudores. 1 5%
Fuente: Encuesta a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 5: Estrategia de recuperación
Fuente: Encuesta a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
30%
5%
10%
15%0%
35%
5%Pregunta 4 - Encuesta
Llegar a un acuerdo de cuotas.
Visitarlos en fechas próximas en que elcliente recibe los pagos.Explicarles las consecuencias de no pagar.
Mencionarles que tienen un recargo porincumplimiento.Cambiar de cobradores.
Hablar siempre con el encargado de ladeuda.Hacerles sentir bien a los clientesdeudores.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
31
Interpretación pregunta 4
En el análisis de los resultados de la pregunta dos se determina que un rango
del 35 % de las personas que realizan las cobranzas toman como estrategia de
recuperación hablar siempre con el encargado de la deuda, teniendo también un
gran porcentaje de aceptación las estrategias de mencionarles que tienen un recargo
por incumplimiento de hasta un 30 %; explicarles la consecuencias de no pagarles
hasta un 15 % en conclusión a estos datos obtenidos se puede destacar que la
opción mayormente aplicable a la hora de realizar la cobranzas es la de hablar
siempre con el responsable de la deuda
3.3.5 Pregunta 5
5.- Cual de las siguientes opciones utiliza para llevar un mejor control de cartera de
crédito.
Tabla 6: “Uso de Sistemas”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR CON MUESTRA DE 40 20 100%
Sistema Informático 12 60%
Control de seguimientos manuales 0 0%
Archivos Excel 8 40%
Fuente: Encuesta a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 6 Pregunta 5 de la Encuesta
Fuente: Encuesta a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
60%
0%
40%
Pregunta 5- Encuesta
Sistema Informático
Control de seguimientosmanuales
Archivos Excel
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
32
Interpretación pregunta 5
En cuanto a las herramientas que utilizan en estas microempresas que están
siendo objeto de estudio, para poder conocer sobre los movimientos de sus carteras
se pudo concluir que el 60 % de las microempresas utilizan un sistema informático
y que el 40 % archivos un EXCEL auto generable en el cual viene la cartera
actualizada.
3.3.6 Pregunta 6
6.- La herramienta que actualmente utiliza ayuda en la obtención de indicadores
necesarios para saber si su cartera se encuentra saludable.
Tabla 7: “Generación de Indicadores
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR 20 100%
Mucho 6 30%
Poco 10 50%
Nada 4 20%
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 7:”Generacion de indicadores”
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos
30%
50%
20%
Pregunta 6 - Encuesta
Mucho
Poco
Nada
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
33
Elaborado por: (Urban, 2016)
Interpretación pregunta 6
Según análisis realizado se define que los sistemas que están utilizando las
microempresas que se están estudiando, no son muy eficaces a la hora de mostrar
indicadores, más bien sirven para el registro de pagos y llevar actualizada la cartera
ya que un 65 % de la muestra confirmó que su sistema le da poca información como
para saber si su cartera está saludable y un 25 % considera que su sistema no le
muestra dicha información.
3.3.7 Pregunta 7
7.- Consideraría el uso de un sistema informático que le presente indicadores para
llevar el control de la cartea.
Tabla 8: “Control de Cartera”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR 20 100%
Totalmente de acuerdo 5 25%
De acuerdo 12 60%
Indeciso 2 10%
En desacuerdo 1 5%
Totalmente en desacuerdo 0 0%
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 8:”Control de Cartera”
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
25%
60%
10%
5%
0% Pregunta 7 - Encuesta
Totalmente de acuerdo
De acuerdo
Indeciso
En desacuerdo
Totalmente endesacuerdo
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
34
Interpretación pregunta 7
Según los resultados obtenidos demuestran que tiene una gran acogida la
creación de un sistema el cual presente indicadores de gestión de cobranzas para
las microempresas ya que se obtuvo un índice de aceptación de 85 % a la hora de
proponer un sistema que presente los indicadores de gestión de cobranzas; dividida
en un 60 % de acuerdo y un 25% totalmente de acuerdo.
3.3.8 Pregunta 8
8.- Conoce usted sobre los principales indicadores de movimiento de cartera de
crédito.
Tabla 9: “Conocimiento de Indicadores”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR 20 100%
Mucho 3 15%
Poco 10 50%
Nada 7 35%
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 9:”Conocimiento de indicadores”
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
15%
50%
35%
Pregunta 8 - Encuesta
Mucho
Poco
Nada
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
35
Interpretación pregunta 8 Según resultados obtenidos en la encuesta realizada a las empresas Pymes
dedicadas a la comercialización de electrodoméstico en el sector de Pascuales se
puede concluir que hay un conocimiento parcial en cuento a los indicadores de
gestión de cobranzas y que un 50% de la muestra que considera que tiene poco
conocimiento sobre los análisis de cartera en base a indicadores de gestión y un 35
% que desconoce sobre los indicadores.
3.3.9 Pregunta 9
9.- Conoce sobre la herramienta de Inteligencia de Negocios.
Tabla 10: “Conocimientos del BI”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR 20 100%
Mucho 0 0%
Poco 15 75%
Nada 5 25%
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 10: ”Conocimiento del BI”
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Interpretación 9
Se nos puede mostrar que un porcentaje elevado de las personas que están
siendo objeto de nuestras encuestas nos indican que tienen poco conocimiento sobre
0%
75%
25%
Pregunta 9 - Encuesta
Mucho
Poco
Nada
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
36
las herramientas de Inteligencia de Negocios, para el proyecto va ayudar tanto a
brindar más conocimiento como una manera de cómo funciona la aplicación de SQL.
3.3.10 Pregunta 10
10.- Usaría una herramienta de Inteligencia de Negocios
Tabla 11: “Uso de herramienta BI”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR 20 100%
Totalmente de acuerdo 2 10%
De acuerdo 10 50%
Indeciso 7 35%
En desacuerdo 1 5%
Totalmente en desacuerdo 0 0%
Gráfico 11:”Uso de Herramienta BI”
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 11: ”Uso de Herramienta BI”
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos Elaborado por: (Urban, 2016)
Interpretación pregunta 10
Según encuestas realizadas en nuestra investigación nos podemos dar cuenta
de que el índice de aceptación de una herramienta de inteligencia de negocios con
10%
50%
35%
5%
0%
Pregunta 10 - Encuesta
Totalmente deacuerdoDe acuerdo
Indeciso
En desacuerdo
Totalmente endesacuerdo
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
37
la que se pueda representar de una manera más eficiente los datos de cómo va la
cartera de crédito es del 50% para arriba.
3.3.11 Pregunta 11
11.- En su empresa tiene un departamento encargado a la recuperación de la cartera
Tabla 12: “Recuperación de Cartera”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR 20 100%
SI 4 20%
NO 16 80%
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 12: ”Recuperaciòn de Cartera”
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos Elaborado por: (Urban, 2016)
Interpretación pregunta 11
Según los datos obtenidos en la encuesta realizada reflejan que el 80 % de esta
microempresas que están siendo objeto de estudio no cuentan con un Departamento
de Cobranzas , se pudo observar que en su gran mayoría no son el Departamento
de Cobranzas sino que el mismo vendedor o muchas veces el encargado del local
es el que se dedica a realizar la recuperación de las carteras de créditos vencidas ,
por lo que se puede sugerir la creación de Departamentos de Cobranzas o poner a
una persona a realizar la gestión de recuperación .
95%
5%
Pregunta 11 - Encuesta
1
2
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
38
3.3.12 Pregunta 12
12.- En que porcentaje cree usted que le ayudaría una herramienta de Inteligencia
de Negocios a su empresa
Tabla 13: “Porcentaje de aportación de Herramientas BI”
DETALLE DE PREGUNTAS Respuestas % Representación
TOTALIZADOR 20 100%
0% - 1% 0 0%
10% - 30% 3 15%
31% - 50% 11 55%
51% - 100% 6 30%
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos Elaborado por: (Urban, 2016)
Gráfico 13:”Porcentajes de aportación herramientas BI”
Fuente: Encuesta a Empresas dedicadas a la venta de electrodomésticos Elaborado por: (Urban, 2016)
Interpretación pregunta 12
Se puede apreciar que los indicadores porcentuales nos indican que as
personas a quienes se les encuestado teniendo un poco conocimiento sobre las
aplicaciones de inteligencia de Negocios estiman en un porcentaje elevado que esta
aplicación las pueda ayudar en cuanto a mejoras en su cartera.
0%
15%
55%
30%
Pregunta 12 - Encuesta
0% - 1%
10% - 30%
31% - 50%
51% - 100%
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
39
CAPITULO IV
4.1 La Propuesta
Por medio de la siguiente propuesta se trata de dar a las empresas de venta de
electrodomésticos de línea blanca una solución de inteligencia de negocios
demostrando las cualidades y beneficios que nos puede brindar la misma a la hora
de la manipulación de grandes cantidades de data y obteniendo resultados muy
satisfactorios y a la brevedad de caso.
4.2 Titulo de la Propuesta
“Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos Olap
para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
4.3 Justificación de la Propuesta
Es muy importante para las empresas que manejan cartera de crédito la
utilización de una aplicación cuyas características permitan , llevar un control del
estado de las carteras a través de indicadores , además de poder actualizar las
cuentas de cada uno de los clientes, generar las carteras en cuanto el usuario así
lo requiera, por lo que el proyecto que se está proponiendo se basa
fundamentalmente en una aplicación informática de inteligencia de negocios que
nos presentará varios detalles sobre las carteras de crédito .
El uso de esta aplicación permitirá a las empresas dedicadas a la
comercialización de línea blanca tener un mejor control de las ventas que se realizan
con el fin de llevar a cabo una cobranza efectiva, mejorar estrategias de ventas,
tomar la mejor decisión sobre las estrategia de cobranzas y permitirles llevar un
mejor control en la recuperación de la cartera. Si es un cliente recurrente se podrá
crear una cultura de pago en el mismos, además que por medio de la misma se podrá
saber el movimiento de la cartera, además de realizar una mejor recuperación de las
cuentas por cobrar del crédito otorgados por las Pymes en el sector de Pascuales en
la ciudad de Guayaquil lo que les permitirá a las empresas que puedan recuperar la
cartera de crédito.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
40
4.4 Características de la Propuesta
Ayudará a encontrar una ventaja competitiva que necesitan, porque permite
obtener información estadísticas de la organización para poder tomar mejores
decisiones basadas en hechos reales y no solos estar confiados en el instinto y la
experiencia de los gerentes que están a cargo del negocio.
Se va a poder analizar la información para poder relacionar datos de manera
automatizada y de forma dinámica, dándole la libertad al tomador de decisiones de
poder ver y combinar los datos como él lo desee, rompiendo de esta forma las
limitaciones de los reportes que tradicionalmente se utilizan.
Proporcionará una herramienta para realizar predicciones basadas en el
comportamiento histórico de la organización, poder detectar fraudes, realizar
segmentaciones más efectivas de los clientes, identificar las variables principales
que ayudarán en la toma de decisiones, entre otros.
La Inteligencia de Negocio nos permite integrar los datos dispersos en
diferentes aplicaciones y fuentes de datos, facilita la generación de reportes,
considera más datos para la toma de decisiones, automatiza los procesos de análisis
de datos y nos ayuda a mantener los datos históricos almacenados en una estructura
óptima y disponible para consultas.
También permite.
Convertir los datos en información por medio de análisis de la misma
Facilidad en la manipulación de la data
Accesibilidad a la data
Facilidad en la elaboración de los reportes
Aporta con la información que los soliciten para la toma de decisiones
Ofrece diferentes formatos a poder mostrar los informes necesarios
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
41
4.4.1 Ventajas
Ayuda a dar impulso al negocio
Permite mejorar la competitividad
Disponibilidad de la información en forma rápida y global
Facilita la toma de decisiones ya que podemos presentar los informes de manera
global o al detalle.
Rapidez de la creación de los informes
Se puede mostrar los informes de diversas maneras ya sean los datos organizados
en tablas, matrices, se puede expandir grupos, medidores, gráficos etc
Se pueden utilizar los informes para uso propio o a su vez se los puede publicar a
través de un servidor de informes como es el sharepoint
Solo se necesita definir el informe una sola vez y luego se los va a poder mostrar
en diferentes formatos ya sea Excel ,PDF, etc
Se pueden crear informes con un diseño libre para mejorar su entendimiento, los
informes no están regidos a parámetros se pueden generar informes desde orígenes
de datos compartidos
4.5 Requerimiento y Necesidades
Para realizar los respectivos reportes es necesario que la persona encargada
de realizar la solución de Inteligencia de Negocios tenga una entrevista con las
personas encargadas, o las que van a servir de usuarios de los reportes, en este
caso solo se va a necesitar la ayuda del jefe de crédito ya que el es la persona que
tiene que llevar el control de sus carteras tanto de Ventas como la de Cobranzas.
Para este ejemplo se tomó como prueba a una empresa llamada Eletroshoping
que es una microempresa dedicada a la venta de Electrodomésticos.
Al realizar la entrevista se llegó al acuerdo que necesitaban algunos reportes
los cuales se detallan a continuación.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
42
Los Requerimientos Fueron:
Reportes de las Carteras.
Montos de Ventas por vendedor y evolución de cada uno.
Indicadores de las carteras.
Reporte de Ventas Anuales por vendedor
4.6 Hadware y Software
4.6.1 Hadware
En cuanto al Hadware que se debe tener los requerimientos mínimos son:
1 computadores
Con Discos de 500
Procesadores Core 2 Duo
Conexiòn a Internet
Unidad de rotecciòn Utps
4.6.2 SoftWare
Sistemas Operativos pueden ser desde Xp en Adelante
Sql Base de Datos
Complementos del SQL para BI
Office
Herramientas necesarias para la elaboración de la solución de inteligencia de negocios.
Los Requerimientos o lo que desea el usuario desea que la solución de inteligencia
de negocios necesite que se le brinde.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
43
Especificación de las necesidades
La data en Archivos Excel
Como se va a utilizar el Sql se va a necesitar.
Data Quality Service
Integracion Service
Anàlisis Service
Reporting Service.
4.7 Flujo de Desarrollo Para la Elaboración de una Solución de BI.
En el flujo de desarrollo contiene los siguientes pasos: Primero.- Ingreso de la data la misma tiene que ser enviada a en formato Excel o archivo de texto plano. Segundo.- proceso de la data quality Service mediante el cual se procederá a la limpieza de la data. Tercero.- Obtención de la data limpia Cuarto.- Proceso de Integration Service mediante el cual se va a proceder a la carga de la data a nuestro repositorio de datos. Quinto.- Datawarehouse cargado Sexto.- Pasa al proceso del análisis de da data convirtiendo la misma en información mediante el Análisis Service. Séptimo.- Información lista para el reporte Octavo.- Reporting Service Noveno.- Condicional como desean la elaboración de los reportes Décimo.- FIN
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
44
Gráfico 14:”Flujo de Datos”
Elaborado por: (Urban, 2016)
4.8 Caso De Uso Del Usuario
Las soluciones de Inteligencia de negocios por lo generar siempre va a ser
utilizada por los gerentes de las empresas para tenerla como guía para a la hora de
tomar una decisión y que esta sea la más acertada. En el caso de que se está
presentando va ser utilizada por dos usuarios que son el usuario de sistemas
(Usuario_1) y el jefe de crédito (Usuario_2).
Ingeniero de Sistemas
En el cual la persona encargada del área de sistemas va a realizar desde la
conexión a la base de datos por medio de su usuario y termina cuando pasa los
dataset o a su vez si el usuario desea que le pasen los reportes ya hechos
Persona de crédito .- Es el jefe de crédito, esta persona se va a encargar de la
recepción de los reportes por parte del usuario_1 para proceder con el respectivo
análisis y posteriormente tomar la mejor decisión que él crea conveniente.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
45
Gráfico 15: ”Caso de Uso”
Elaborado por: (Urban, 2016)
4.9 Modelo Entidad Relación
En este modelo de Entidad relación del cubo que se va a ejecutar solo
contamos con 6 tablas más adelante se encuentra detallado un diccionario de datos.
En el modelo que se va a utilizar hay 5 tablas de dimensiones que se van utilizar
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
46
para la generación de los distintos reportes y una tabla de hecho que va a servir para
la elaboración de las medidas, se está utilizando una modelo tipo estrella en la cual
la tabla de hecho se encuentra en el centro rodeada de las dimensiones.
Gráfico 16: ”Modelo Entidad Relación”
Elaborado por: (Urban, 2016)
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
47
4.10 Detalle De Reportes
El proceso del desarrollo de la Aplicación se encuentra en el Anexo 1. Reporte1 Cartera por vendedor
En este reporte se muestra la cartera de clientes junto a los pagos realizados
como adicional se encuentra el nombre del vendedor al cual pertenece el cliente en
caso de necesitar ayuda en el área de cobranzas por parte de la persona que realizó
la venta.
Gráfico 17: “Cartera Por Vendedor”
Elaborado por: (Urban, 2016)
Reporte de Vendedores de Ventas vs Cobranzas
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
48
En este reporte se muestran al detalle por vendedores de que cuanto ha sido
sus montos de ventas y cuál es su ratio de morosidad, se adiciono un cuadro
estadístico de las ventas y deuda de cada uno de los vendedores.
Gráfico 18: “Vendedores por Ventas y Cobranzas”
Elaborado por: (Urban, 2016)
Ratios o Indicadores
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
49
En este reporte se muestran los datos sobre los indicadores que posee la cartera de crédito entre ellos ciclo de la cartera Efectividad de la cobranza, rotación ETC.
Gráfico 19: “Ratios de Morosidad”
Elaborado por: (Urban, 2016)
Salida de Productos ( 2015-- 2016)
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
50
En este reporte se detallan cuáles son los productos que tuvieron mayor tránsito en Los años 2015 vs 2016. Año 2015
Figura 4: “Productos más vendidos año 2015”
Elaborado por: (Urban, 2016)
Año 2016
Gráfico 20: “Productos más vendidos año 2016”
Elaborado por: (Urban, 2016)
Reporte de Ventas Anuales por Vendedor.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
51
En este reporte se presentan las ventas del año 2015 – 2016 por vendedor.
Figura 6: “Ventas Anuales por Vendedor”
Elaborado por: (Urban, 2016)
4.11 Impacto Económico (Costo del Proyecto)
Costo de Materiales Utilizando SQL como Plataforma
Descripción Cantidad Costo Unitario Costo Total
Utilizando SQL 1 Core $ 9,842.94 $ 9,842.94
Ingeniero de Sistemas 1 $ 800 $ 8000
Computadores 1 $ 700 $ 700
TOTAL $ 11,342.94
Costo de Materiales Utilizando Pentaho como Plataforma (Gratuita)
Descripción Cantidad Costo Unitario Costo Total
Ingeniero de Sistemas 1 800 $ 800
Computadores 1 700 $ 700
Penthao $0
TOTAL $ 1.500
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
52
4.12 CONCLUSIÓN
En el Ambiente de la administración de un departamento de crédito y cobranzas es
de vital importancia para la toma de decisiones, manejar o tener a la mano la
información veraz y actualizada para poder tomar la mejor opción ya que este es un
departamento en el que se manejan las ventas y las cuentas por cobrar
permitiéndoles una mejor visualización.
Por lo que podemos concluir que una herramienta de Inteligencia de negocios es
importante para este tipo de departamentos ya que por medio de la persona
encargada de la toma de decisiones obtendrá datos de fiables y de una manera
óptima y así tendremos ventajas competitivas sobre otras organizaciones,
permitiéndoles una mejor visualización de sus carteras.
Se concluyó también que es necesario contar con una solución que permita
consolidar los datos que se encuentran dispersos en diferentes aplicaciones y de
esta manera realizar un solo gran repositorio de datos para los respectivos análisis
de información.
Se determinó mediante la entrevista cuales son los indicadores óptimos para el
departamento de Crédito los mismos que fueron implementados en la solución BI.
Se concluyó que a herramienta idónea para el desarrollo de la solución es Sql Server
con sus complementes: Data Quality Service, Integration Service, Anàlisis Service, y
los reporte mediantes Report Builder, entre otras.
Se concluye que mediante la implementación de una herramienta de BI en un
departamento de Crédito permitirá a los usuarios tener un control continuo sobre sus
carteras, tanto como de las ventas como de las cobranzas, proporcionando ventajas
competitivas ya que se podrá sacar ese valor escondido que tienen los datos y de
esta manera mejorar las estrategias para aumentar las ventas y reducir los índices
de morosidad.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
53
4.13 RECOMENDACIONES
Definir una metodología para poder ampliar el proyecto y aplicarlo a diferentes áreas
de la empresa.
Considerar el objetivo de la aplicación de Inteligencia de negocios, es decir que
problema es el que quiere resolver, de manera puntual y específica para que la
solución de Inteligencia de negocios pueda brindar la información necesaria a las
personas indicadas.
Hay que definir el formato de los archivos en los cuales para que en el momento de
realizar la actualización solo cambie el archivo y no tener ninguna clase de
inconvenientes.
Tomar en cuenta el volumen de la información y la granularidad que debe llevar la
misma (que tan detallada debe estar la misma)
Para que la persona encargada de BI pueda entender la lógica del negocio es muy
importante que la misma tenga una estrecha relación con los usuarios, de esta
manera se tiene claro los puntos a tratar en la solución.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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ANEXOS
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Anexo 1 Elaboración de la aplicación
Data Quality Service
Figura 7: “Data Quality Service”
Elaborado por: (Urban, 2016)
Para la elaboración de este proyecto lo primero que debemos tener es la data,
adquirir la data con la que se vaya a trabajar.
Una vez ya obtenida la data pasaremos a trabajar con la herramienta que nos
va a ayudar a limpiar la data la cual es el DATA QUALITY SERVICE que una
herramienta para verificar la calidad de los datos por medio de una matriz de
conocimiento ya que los datos pueden tener algún tipo de incoherencia ya sea por
mal escritura del mismo o que al cambiar de orígenes sufran algún tipo de cambio
en el mismo utilizando la herramienta antes mencionada se va llevar a cabo diversas
tareas fundamentales como son corrección de datos, eliminación de datos
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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duplicados, buscar coincidencias generar perfiles ya que si tenemos datos
incorrectos afectarían en la capacidad del negocio.
Con datos de alta calidad son fundamental en cualquier tipo de negocio ya que
mejoran la eficiencia del negocio una buena solución de calidad de los datos hace
que la los mimos sean accesibles, confiables y reutilizables.
El Data Quality Service presenta las siguientes características para la solución de problemas de calidad de los datos. Limpieza de los datos.- Mediante este proceso se va analizar la calidad de la data
en un origen de datos para ello hay que aprobar o rechaza la sugerencias del sistema
para el respectivo análisis y comparaciones se lo realiza mediante una matriz de
conocimiento con el fin de que la limpieza de los datos resulte de tal manera como
se la deseaba efectuar.
Coincidencia.- La búsqueda de coincidencias permite la identificación de la
duplicidad de los datos. El data quality service es capaz de identificar las
coincidencias exactas o aproximadas por lo que es necesario definir un punto
mediante el cual una coincidencia aproximada es realimente una coincidencia.
Generación de perfiles.- La generación de perfiles en el data quality service vienen
incluido ya que es un proceso mediante el cual consiste en analizar los datos de un
origen ya existente y muestra un origen sobre la actividad, la generación de los
perfiles tienen las siguiente ventajas .
a) Proporcionar una visión general de la calidad de los datos
b) Evalúa la eficacia de los procesos de calidad de los datos
c) Genera notificaciones que van a indicar una condición y recomendar la acción que
puede realizar para remediarla.
Supervisión.- Permite a los supervisores administrar el data quality service como
por ejemplo habilitar y deshabilitar las notificaciones e los clientes de calidad de los
datos.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Base de Conocimiento.- mediante la base de conocimiento se podrá crear procesos
de calidad de datos que mejoren en forma constantemente la calidad de los mismos.
La matriz de conocimiento de nuestro proyecto se va a llamar COBRANZAS
una vez puesto el nombre del se deberá colocar los dominios que va a llevar nuestra
matriz de conocimiento, luego se elige un nuevo proyecto en el cual, se escoge la
base de conocimiento y se procede a la carga de la base de datos , y se realizar la
asignación de los dominios a los campos de la tabla que se procedió a la revisión,
una vez asignado las dominios y los campos de la tabla se procederá a realizar el
respectivo cruce con los dominios los cuales van a verificar si hay valores repetidos
, en nuestro caso nos indicó que nos hay valores que se encuentren repetidos ni
corregidos ni sugeridos como se puede apreciar en la siguiente captura de pantalla.
Una vez pasada el primer cruce de los dominios se procede a un segundo paso
en el cual se procederá a verificar uno a uno los valores que va a enviar nuestra tabla
de resultados en todo caso y nos aparece este valor que se encuentra más escrito
l valor real es bicicleta pero en la transaccional está escrito como bici, mediante
nuestro data quality service se realiza el cambio y se procede al siguiente paso.
Una vez ya revisada la data y cruzada con nuestra matriz de conocimiento, ya
está lista la data para ser exportada, ya sea como csv, como archivo Excel o alguna
base de datos como se observa en la siguiente imagen se en la vista preliminar se
puede observar que esta el valor como ingreso la data y como va a salir ejemplo en
el dominio se definió que toda la información salga en mayúsculas y es así como
está saliendo, se procede a la exportación.
Una vez ya limpia la data procederemos pasar nuestra base de datos al
INTEGRATION SERVICE mediante el cual vamos a proceder a realizar nuestro
proceso ETL.
Integration service,
El integration service es una herramienta del sql que nos va a permitir realizar
el proceso ETL (Estrac transfom load ) el proceso de extraer transformar y cargar
data
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Faces del Integration Service.
Extracción.- Mediante el Integration service se puede realizar la extracción desde
varias fuentes de datos, en nuestro proyecto la carga de los datos se los va a realizar
desde un Excel.
Transformación.- Esta herramienta nos permite reformatearlos o volver a limpiarlos,
no se van a realizar transformaciones ni formateos para la limpieza ya se lo realizó
con la ayuda del data quality service .
Carga.- La herramienta en mención nos permite realizar la carga de los datos hacia
cualquier otro lugar estos incluyen otras base de datos, data mart o un data
Werehouse con el fin de analizarlos y que sean de gran utilidad para el negocio, en
nuestro caso se lo va a llevar a un data werehouse.
Data Werehouse .- es un repositorio de los datos en el cual la empresa va a guardar
la lo datos en mismo de manera que mas después pueda analizarlos y elaborar los
respectivos reportes .
Figura 8: “Integration Service”
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Elaborado por: (Urban, 2016)
ANALISIS SERVICE
El análisis service es un motor de datos con el cual se puede realizar los
diferentes análisis de los datos para que el usuario pueda realizar los diferentes tipos
de reportes y así la persona encargada de la toma de decisiones pueda realizar
tomar la mejor opción para hacer crecer el negocio.
En el análisis service nos presenta del lado derecho un menú mediante el cual
vamos a elegir primer a carpeta mediante la cual nos va a ayudar a realizar la
conexión de con los orígenes de los datos se tendrá que especificar de qué base se
va a sacar la data y con qué tipo de usuario se los va realizar si es un usuario
Windows o un usuario SQL.
Una vez establecida la conexión de los datos se pasa a la siguiente carpeta
que es la vista de los datos mediante la cual se tiene que escoger la conexión
nuevamente y en esta parte se va a pasar las tablas que se va a utilizar para realizar
las respectivas dimensiones ejemplos en nuestro ejemplo vamos a utiliza las tabla
de los clientes , productos , y la tabla de Fechas y la tabla locales una vez pasada
todas las tablas que se va a utilizar en el proyecto las misma se acepta y el siguiente
paso es crear las dimensiones las mismas van a llevar los campos y valores con los
cuales se van a realizar los diferentes tipos de análisis de los datos , se tendrán que
elegir los respectivos atributos que va a llevar cada una de las dimensiones , y
después de todo estos ítem realizados ya se podrá realiza el cubo de datos en el
cual se procederá a la elección de la tabla de echo que es la que posee las medidas
para poder realizar el respectivo análisis.
En este proyecto la tabla de hecho se procederá a la elaboración del cubo.
Una vez ya emitido el cubo de dato ya se puede realizar la elaboración de los
reportes por medio de la herramienta del Reporting Service o Cualquiera que se vaya
a utilizar.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Figura 9: “Anàlisis Service”
Elaborado por: (Urban, 2016)
Reporting service .
Figura 10: “Reporting Service”
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Elaborado por: (Urban, 2016)
El reporting service es una herramienta de informes que proporciona como
funcionabilidad la generación de informes para una gran variedad de orígenes de
datos , mediante el reporting service podemos generar informes Iterativos, tabulares,
gráficos de la formar que el usuario desee a partir de un origen de datos relacionales
, multidimensionales o basados en lenguaje XML, mediante esta herramienta se
puede publicar los informes , acceder a los informes a petición y en las distintas
clases de formatos ya que se los puede exportar a un Excel ,PDF, etc. , además
también se los puede exportar, estos informes se los puede observar mediante
conexión WEB o mediante conexión a un sitio share point también pueden crear
alertas en cuanto cambien los datos, o que al usuario le llegue un correo de
notificación, pero para la elaboración de los reportes en esta solución de inteliencia
de negocios la elaboración de los reportes se va a realizar utilizando el report builder.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Anexos 2
Creación Del Datawarehouse
Para la creación de nuestro Datawarhouse e es necesario primero crear
nuestra base de datos donde vamos a registrar la nuestros datos en nuestro caso la
base de datos se llama DW y como administrador está el CHRISTOPHER , como
siguiente punto está la creación de las diversas tablas bacías ya que las mismas se
van a llenar bajo nuestro proceso ETL que como se explicó en líneas anteriores
proceso de transformación y carga de la data a nuestras base de datos hay que
tomar en cuenta que hay que tomar la creación de nuestra tabla de hecho donde van
a ser introducidas las medidas.
Diccionario De Datos
Tabla 14: “Tabla Cliente”
TABLA CLIENTE
PK FK CAMPO TIPO FUNCIÒN A RELIZAR
X Id_Ciente Int Este campo es Primary Key y es la relación directa con la tabla de Hecho
cedula Varchar (50) Campo contendrá a la las cédula de los clientes
Nombre Varchar (50) Campo contendrá el nombre de los clientes
Edad Char Campo contiene la edad de los clientes
Ciudad Varchar (50) Campo contiene la ciudad de los clientes
Sexo Nchar (10) Campo contiene la sexo de los clientes
Venta Varchar (50) Esta variable contiene la venta realizada Fuente: Solución SQL Elaborado por: (Urban, 2016)
Tabla 15: “Tabla Vendedor”
TABLA VENDEDOR
PK FK CAMPO TIPO FUNCIÒN A RELIZAR
X Id_Vendedor Int Este campo es Primary Key y es la relación directa con la tabla de Hecho
cedula Varchar (50) Campo contendrá a la las cédula de los vendedores
Nombre Varchar (50) Campo contendrá el nombre de los Vendedores
Fuente: Solución SQL Elaborado por: (Urban, 2016)
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Tabla 16: “Tabla Producto”
TABLA PRODUCTO
PK FK CAMPO TIPO FUNCIÒN A RELIZAR
X Id_Producto Int Este campo es Primary Key y es la relación directa con la tabla de Hecho
Detalle Varchar (50) Esta variable contendrá el tipo de producto dispuesto para la venta
Precio Float LA función de esta variable es contener el precio del producto
Fuente: Solución SQL Elaborado por: (Urban, 2016)
Tabla 17: “Tabla cobranzas”
TABLA COBRANZAS
PK FK CAMPO TIPO FUNCIÒN A RELIZAR
X Id_cobranzas Int Este campo es Primary Key y es la relaciòn directa con la tabla de Hecho
Nombre Varchar (50) Esta variable contiene el nombre del Deudor
Venta Int Variable contiene el dato total de la venta
Pago_1 Int Variable contiene el valor del primer pago realizado
Pago_2 Int Variable contiene el valor del segundo pago realizado
Pago_3 Int Variable contiene el valor del tercer pago realizado
Deuda_Actual Int Esta variable contiene la deuda actual de los clientes
Fuente: Solución Sql Elaborado por: (Urban, 2016)
Tabla 18: “Tabla de Hecho”
TABLA DE HECHO
PK FK CAMPO TIPO FUNCIÒN A RELIZAR
X Id_Cliente Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas
X Id_Producto Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas
X Id_Vendedor Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas
X Id_Fecha Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas
X Id_cobranzas Int La función de esta variable es formar parte de la clave foranea para la conexión entre tablas
Nombre Varchar Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes
Venta Int Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes
Pago_1 Int Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes
Pago_2 Int Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes
Pago_3 Int Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes
Deuda Actual Int Esta variable sirve como referencia para sacar los respectivos reportes Fuente: Solución SQL Elaborado por: (Urban, 2016)
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Modelo De Nuestro Datawarehouse
El modelo de nuestro datawarehouse se está utilizando un modelamiento tipo
estrella el cual se encuentra relacionado de la siguiente manera.
Una tabla Cliente que está compuesta de los siguientes campos Id_cliente que
es nuestra PK o Clave Primaria , seguidos de más campos como Cédulas , Nombre,
Edad, ciudad, sexo , venta está amarrada a nuestra tabla de Hecho por un campo
llamado Id_Cliente pero este es una clave foranea, luego está la tabla Producto la
cual consta de los siguientes campo Id_Producto el cual va a realizar la función de
PK o clave primaria como adicional la tabla producto consta del Producto y del precio
esta tabla se encuentra enlazada mediante el Id_producto de la tabla de hecho ,
adicionalmente tenemos la tabla Fecha la cual consta de los siguientes campos
Id_Fecha, Fecha de Ingreso y Fecha de día de mora que posee el cliente, en esta
tabla la PK es el Id_Fecha.
Tenemos la tabla Vendedor que de igual manera como las anteriores se
encuentran enlazada a la tabla de hecho por medio del Id_Vendedor.
Adicinalmente a nuestra data Werhouse nos ayuda la taba cobranzas que se
encuentra enlazado al mismo por medio de nuestra tabla Id_Cobranzas
En la elaboración de nuestro datawarehouse se lo está elaborando mediante 4 tablas
de dimensiones y 1 tabla de hecho
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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Despues de la creaciòn del datawarehouse se debe a proceder a la carga de
la data para esto primero se debe relegir una tarea de flujo de datos para que a partir
de la misma podamos ingresar y realizar el proceso ETL una vez ingresado mediante
la tares de flujo de datos se podrá realizar la extracción de la data, cabe mencionar
que la extracción de la data se la puede realizar desde cualquier tipo de archivo que
se encuentre la misma ejemplo txt, csv etc, para nuestro ejemplo se tomará la data
desde un archivo Excel el cual fue generado mediante el data quality service , una
vez ya obtenida la data se podrá realizar la transformación que se desee , para luego
pasar a la carga de la data en las base de datos antes creadas y que se encuentran
bacías
Cabe mencionar que la data se la puede ingresar a varios destinos que nos
ofrece la herramienta del Integration Service entre estos puede ser ODBC , OLDB
cabe mencionar que el sistema nos va a indicar que cuantos datos han sido pasados
por cada uno de los icono y una vez ya pasados se nos mostrará con un visto los
que ya están procesados correctamente.
“Propuesta de una solución de Inteligencia de negocios por medio de cubos Olap para el departamento de crédito de una empresa comercial de línea blanca”.
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