chavez joao analisis inteligencia negocios procesos generacion emision dni reniec

8/11/2019 Chavez Joao Analisis Inteligencia Negocios Procesos Generacion Emision Dni Reniec

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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATLICA DEL PER

FACULTAD DE CIENCIAS E INGENIERA

ANLISIS, DISEO E IMPLEMENTACIN UNA SOLUCIN DE

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ORIENTADA A CONTROLAR LOS

PROCESOS DE GENERACIN Y EMISIN DEL DNI (DOCUMENTO

NACIONAL DE IDENTIDAD) EN EL RENIEC (REGISTRO NACIONAL DE

IDENTIFICACIN Y ESTADO CIVIL).

Tesis para optar por el Ttulo de Ingeniero Informtico, que presenta el bachiller

Joao Danilo Chavez Yrigoyen

ASESORA: Ing. Sofia Dapello Sarango


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Resumen

El presente proyecto tiene como objetivo principal analizar, disear e implementar una

solucin de Inteligencia de Negocios orientada a controlar los procesos de generacin

y emisin del DNI (Documento Nacional de Identidad) en el RENIEC (Registro

Nacional de Identificacin y Estado Civil) para poder brindarle una herramienta que a

travs de indicadores muestre el desempeo del proceso.

La propuesta de una solucin de Inteligencia de Negocios surge como alternativa para

manejar la gran cantidad de informacin que posee RENIEC. Mediante el uso de la

herramienta se organizar adecuadamente la informacin generada en cada una de

las unidades orgnicas (Gerencias, Jefaturas Regionales y otras) que gestionan el

proceso de generacin y emisin del DNI, y de sta forma se brindarn indicadores

que son de mucha utilidad a las diferentes unidades orgnicas. De esta manera las

personas que deseen acceder a estos indicadores solo debern utilizar la herramienta.

En el captulo 1 se presenta la identificacin del problema que origin la propuesta de

la presente solucin, los objetivos y resultados esperados. Tambin se detallan las

metodologas de gestin de proyectos y de desarrollo de software que se seguirn.Finalmente se analizan herramientas similares existentes en el mercado y se justifica

la realizacin del presente proyecto.

En el captulo 2 se presenta el marco conceptual necesario para entendimiento del

proyecto y el estado del arte.

En el captulo 3 se realiza la definicin de la metodologa de la solucin y se identifican

los requerimientos de la solucin.

En el captulo 4 se define el diseo conceptual del Data Mart, el diseo lgico del Data

Mart, la arquitectura de la solucin, y el diseo de extraccin.

En el captulo 5 se construye la solucin de Inteligencia de Negocios y se definen las

pruebas.

Finalmente, en el captulo 6 se presentan las conclusiones del presente proyecto y lasrecomendaciones para trabajos futuros.


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NDICE

1 Generalidades _______________________________________________ 8

1.1 Definicin del problema _____________________________________________ 81.2 Objetivo general _________________________________________________ 111.3 Objetivos especficos ______________________________________________ 111.4 Resultados esperados _____________________________________________ 111.5 Mtodos, metodologas y procedimientos. _____________________________ 121.5.1 Relacionados a la gestin del proyecto ______________________________ 121.6 BenchMark sobre Herramientas de Inteligencia de negocio. _______________ 151.6.1 Plataforma Bi de Pentaho _________________________________________ 171.7 Alcance y limitaciones del proyecto ___________________________________ 191.7.1 Alcance _______________________________________________________ 191.7.2 Limitaciones ___________________________________________________ 201.8 Viabilidad y justificativa del proyecto __________________________________ 20

2 Marco Conceptual y Estado del Arte _____________________________ 21

2.1 Marco Conceptual ________________________________________________ 212.1.1 Conceptos relacionados al problema ________________________________ 212.1.2 Conceptos relacionados a la propuesta de solucin ____________________ 322.2 Estado de Arte ___________________________________________________ 412.2.1 Problemas relacionados __________________________________________ 412.2.2 Conclusiones sobre el estado del arte _______________________________ 47

3 Anlisis ___________________________________________________ 48

3.1 Definicin de la metodologa de la solucin ____________________________ 483.2 Identificacin de requerimientos _____________________________________ 503.2.1 Requerimientos funcionales _______________________________________ 503.2.2 Requerimientos no funcionales _____________________________________ 53

4 Diseo ____________________________________________________ 54

4.1 Diseo conceptual del Data Mart ____________________________________ 544.1.1 Esquema de produccin __________________________________________ 55

4.1.2 Esquema de calidad _____________________________________________ 564.2 Diseo Lgico del Data Mart ________________________________________ 564.2.1 Esquema de produccin __________________________________________ 574.2.2 Esquema de calidad _____________________________________________ 584.3 Arquitectura de la solucin _________________________________________ 584.3.1 Fuentes de informacin __________________________________________ 604.3.2 ETL __________________________________________________________ 604.3.3 Data Mart _____________________________________________________ 604.4 Diseo de extraccin ______________________________________________ 624.4.1 Transformacin de la dimensin DIM_LOCAL _________________________ 62


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5 Construccin _______________________________________________ 65

5.1 Construccin ____________________________________________________ 655.1.1 Instalacin de las herramientas ____________________________________ 655.1.2 Proceso ETL ___________________________________________________ 66

5.1.3 Configuracin del Schema Workbench, base de datos del Data Mart y losusuarios ____________________________________________________________ 695.1.4 Elaboracin del cubo ____________________________________________ 695.1.5 Anlisis de los datos _____________________________________________ 715.2 Pruebas ________________________________________________________ 785.2.1 Planificacin del plan de pruebas. __________________________________ 785.2.2 Diseo del plan de pruebas. _______________________________________ 795.2.3 Determinacin de los casos de prueba _______________________________ 795.2.4 Ejecucin del plan de pruebas _____________________________________ 805.2.5 Anlisis y evaluacin del plan de pruebas ejecutado. ___________________ 805.2.6 Caso de Prueba para el ETL_FACT_1 de fact_pro_cantidad _____________ 80

6 Observaciones, conclusiones y trabajos Futuros ___________________ 85

6.1 Observaciones ___________________________________________________ 856.2 Conclusiones ____________________________________________________ 866.3 Recomendaciones y Trabajos Futuros ________________________________ 876.3.1 Implementar herramientas de Inteligencia de Negocios __________________ 876.3.2 Ampliacin a reas y departamentos ________________________________ 87

7 Referencias ________________________________________________ 88

PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE ____________________________ 90


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ndice de Figuras

Figura 1. Esquema de la plataforma BI [PENTAHO PLATAFORMA DE BI 2013] ..................... 17Figura 2. Esquema de las gerencias de GOR, GRI, GRIAS de RENIEC [RENIEC02 2012] ..... 21Figura 3. Diagrama de flujo registro de trmite y entrega del DNI [RENIEC07 2012] ................ 26Figura 4. Esquema General del Proceso en la GRI [RENIEC03 2012] ...................................... 27Figura 5. Diagrama de flujo detallado de la lnea de procesamiento del DNI[RENIEC05 2012] 28Figura 6 Diagrama de flujo -lnea de procesamiento del DNI [RENIEC06 2012] ....................... 29Figura 7. Procesos de GRIAS [RENIEC04 2012] ....................................................................... 30Figura 8. Procesos de GRIAS [RENIEC04 2012] ....................................................................... 31Figura 9. Entorno bsico del Data Warehouse [REEVES 2009] ................................................ 34Figura 10. Vista general de la informacin de un Data Warehouse [PONNIAH 2010] ............... 34Figura 11. Esquema Estrella [PONNIAH 2010] .......................................................................... 36Figura 12. Esquema Copo de Nieve [PONNIAH 2010] .............................................................. 37Figura 13. Proceso de Carga (ETL) [MEDINA LA PLATA, 2012] ............................................... 39Figura 14. Dashboard [FEW 2006].............................................................................................. 40Figura 15. Dashboard [FEW 2006].............................................................................................. 40Figura 16. Pgina web INEI [INEI01] .......................................................................................... 46Figura 17. Pgina web INEI [INEI01] .......................................................................................... 46Figura 18. Fases generales de Desarrollo segn Kimball [Elaboracin Propia] ........................ 48Figura 19. Esquema de produccin [Elaboracin propia] ........................................................... 55Figura 20. Esquema de calidad [Elaboracin propia] ................................................................. 56Figura 21. Diseo lgico del esquema de produccin [Elaboracin propia] ............................... 57Figura 22. Diseo lgico del esquema de calidad [Elaboracin propia] ..................................... 58Figura 23. Arquitectura de la solucin [Elaboracin propia] ...................................................... 59Figura 24. Diagrama de componentes de la base de datos del Data Mart [Elaboracin propia]..................................................................................................................................................... 61Figura 25. Diagrama de componente del servidor de base de datos. [Elaboracin propia] ....... 61Figura 26. Imagen de carga de una dimensin usando la herramienta Pentaho. ...................... 64Figura 27. Proceso ETL de una dimensin. ................................................................................ 68Figura 28. Proceso ETL de una tabla Hecho .............................................................................. 69Figura 29. Diseo del cubo ......................................................................................................... 70Figura 30. Diseo del cubo ......................................................................................................... 70Figura 31. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 72Figura 32. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 73Figura 33. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 74Figura 34. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 75Figura 35. Anlisis de la informacin .......................................................................................... 76Figura 36. Reporte General ......................................................................................................... 77Figura 37. Reporte en Report Designer. ..................................................................................... 77Figura 38. Tabla Mov_ficha_registral .......................................................................................... 80Figura 39. Tabla Mov_ficha_registral .......................................................................................... 81Figura 40. Tabla Lote_impresion................................................................................................. 81Figura 41. Tabla Regin .............................................................................................................. 81Figura 42. Tabla Despacho_dni .................................................................................................. 82Figura 43. Tabla fuente Intermedia 1 .......................................................................................... 82Figura 44. Tabla fuente Intermedia 2 .......................................................................................... 82Figura 45. Tabla fuente Intermedia 3 .......................................................................................... 83Figura 46. ETL Intermedio ........................................................................................................... 83Figura 47. Tabla Final ................................................................................................................. 84
http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931455http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931457http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931461http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931472http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931475http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931476http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931477http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931478http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931478http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931479http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931482http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931483http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931484http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931485http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931486http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931487http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931488http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931489http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931490http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931491http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931492http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931493http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931494http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931495http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931496http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931497http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931498http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931499http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931500http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931501http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931501http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931500http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931499http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931498http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931497http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931496http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931495http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931494http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931493http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931492http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931491http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931490http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931489http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931488http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931487http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931486http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931485http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931484http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931483http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931482http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931479http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931478http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931478http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931477http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931476http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931475http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931472http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931461http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931457http://localhost/var/www/apps/conversion/Downloads/tesis_cuarto_avance.doc#_Toc359931455


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ndice de Tablas

Tabla 1. Comparacin de diferentes Herramientas de BI ................................. 17Tabla 2. Datos necesarios por gerencia. .......................................................... 32Tabla 3. Caractersticas del Hardware. ............................................................ 62Tabla 4. Caractersticas del Hardware. ............................................................ 62Tabla 5. Tabla fuente. ...................................................................................... 62Tabla 6. Tabla de estandarizacin y limpieza de datos. ................................... 63Tabla 7. Tabla de fuente de datos. ................................................................... 63Tabla 8. Tabla de Destino. ............................................................................... 63Tabla 9. Ejemplo de caso de prueba. ............................................................... 80


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ndice de Anexos

Anexo 1: Modelado de los procesos de generacin y emisin del DNI. ____________ 7

Anexo 2: Fuente de datos transaccional ___________________________________ 12

Anexo 3: Proceso ETL _________________________________________________ 13

Anexo 4: Configuraciones ______________________________________________ 37

Anexo 5: Publicar el archivo ____________________________________________ 43

Anexo 6: Esquemas de anlisis y grficos _________________________________ 45

Anexo 7: Gantt Chart del Proyecto de Tesis ________________________________ 55

Anexo 8: Documento de Entrevista 001 ___________________________________ 57

Anexo 9: Documento de Pruebas ________________________________________ 58

Anexo 10: Constancia de Aceptacin _____________________________________ 67


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1 Generalidades

1.1 Definicin del problema

En el siglo XXI la informacin es de suma importancia y es uno de los principales

recursos dentro de cualquier empresa. Si se desea maximizar la utilidad que posee la

informacin de un proceso Principal de la empresa, sta se debe manejar de manera

correcta y eficiente. Una forma de hacerlo es obteniendo indicadores que permitan

controlarlo y mejorarlo.

Existen diversas empresas que encontraron solucin al problema del manejo de la

informacin con el uso de herramientas de inteligencia de negocios, especficamente

utilizando la plataforma Pentaho. Como por ejemplo la empresa BANELCO y laempresa BNSF LOGISTIC. La primera tena un inadecuado control de su rendimiento,

debido a las consultas manuales que realizaba y la gran cantidad de informacin que

manejaba. El beneficio logrado fue establecer una ejecucin automtica de los

reportes necesarios para el negocio. La segunda contaba con gran cantidad de

informacin, falta de integridad de la data, problemas para la elaboracin y

distribucin para los reportes dentro de su organizacin. Los beneficios logrados

fueron: facilidad de acceso a los reportes, una rpida y mejor toma de decisiones por

parte de los empleados en los procesos de ventas, monitoreo de forma efectiva losprocesos del negocio. [PENTAHO COSTUMERS SUCCESSES 2013].


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Situndose especficamente en el caso del RENIEC (Registro Nacional de

Identificacin y Estado Civil), sta entidad del estado define al DNI (Documento

Nacional de Identidad) como la nica cdula de identidad entregada a los peruanos

mayores y menores de edad, siendo ste el nico ttulo de derecho al sufragio para los

mayores de 18 aos [RENIEC01]. Debido a la importancia que tiene el DNI para el

ciudadano y por ende para el RENIEC, se debe dar la relevancia adecuada a los

procesos relacionados al DNI, sobre todo a aquellos que afecten de manera directa a

la poblacin.

En el trabajo de campo realizado en el rea de informtica y a travs de entrevistas, se

encontr un problema que ocurre de manera frecuente, cada vez que alguna de las

Unidades de la Alta Direccin necesita de alguna estadstica con respecto al proceso

de generacin y emisin del DNI, en este caso debe contactarse con el rea de

Estadstica de la Institucin y a la vez sta debe solicitar la informacin a la Gerencia

de Informtica (Base de Datos) , esperar la confirmacin, acceder a sta, y preparar

las estadsticas adecuadas. Adems, se encontr que el proceso es repetitivo para las

diferentes gerencias, desperdiciando horas/hombre en su realizacin. Es pertinente

mencionar que la base de datos de RENIEC no solo trabaja con un sistema

transaccional, y en caso sea necesario debe integrar la informacin antes de

presentarla adecuadamente. [RENIEC08 2012]

Una alternativa de solucin para cubrir estas necesidades de informacin, es con el

uso de una solucin de Inteligencia de Negocios, que cuente con diferentes Data

Marts con informacin consolidada. El Data Mart es una estructura de datos que est

optimizada para la consulta, a diferencia de un sistema normal que puede consumir

muchos recursos. Una vez cargado con informacin, el modelo estara listo para el

anlisis, esto se logra mediante la explotacin de los datos y mostrando losindicadores adecuados para cada gerencia. Las ventajas de usar esta estructura de

datos es que permite acceder ms rpido a la informacin, ya que solo usara la

informacin relevante a los procesos, integrar la informacin de diferentes fuentes y

reducir el costo de acceder a la informacin histrica. En cuanto al software a utilizar

se eligi la plataforma Pentaho Data Integration, en sta se disean, se ejecutan los

procesos de carga de informacin al Data Mart, tambin se elaboran diferentes

esquemas de anlisis de una manera sencilla y directa, y por ltimo permite la

elaboracin de diferentes tipos de reportes con los cuales se explota la informacin delData Mart.


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En la presente tesis se han identificado las reas de produccin y rendimiento, para

cada una de ellas se ha desarrollado un Data Mart. Con el uso de estos se obtuvo una

mejora en el tiempo en la elaboracin de reportes, el usuario tiene ahora mayor

facilidad para acceder a la informacin pertinente cuando desee y cuenta con una

mayor agilidad en la toma de decisiones.

Los indicadores han sido seleccionados de acuerdo a un anlisis de los requerimientos

de las Gerencias, que permiten enfocarse en la productividad de los procesos de

generacin y emisin del DNI. La informacin estadstica junto con la experiencia de

cada gerencia, resulta fundamental para la toma de medidas necesarias y de esta

manera mejorar dichos procesos. Los indicadores encontrados son:

Cantidad de DNIs tramitados agrupados por tipo de trmite, local, tipo de DNI,

en un periodo determinado.

Cantidad de DNIs tramitados agrupados por tipo de trmite, UBIGEO de

domicilio o de nacimiento, tipo de DNI, en un periodo determinado.

Cantidad de DNIs emitidos agrupados por tipo de trmite, local, tipo de DNI, en

un periodo determinado.

Cantidad de trmites en un rango de duracin predeterminado desde la fechade trmite hasta la fecha de ingreso a impresiones.

Cantidad de trmites en un rango de duracin predeterminado desde la fecha

de ingreso a impresiones hasta las fecha de salida.

Cantidad de trmites en un rango de duracin predeterminado desde la fecha

de salida de impresiones hasta la fecha de entrega al local.

Ranking con los motivos de los trmites observados agrupados por locales, tipo

de DNI, en un periodo determinado.

Para la elaboracin del presente proyecto se tendr como base la metodologa de

Kimball, la cual gua en el proceso de la elaboracin de los Data Marts, los procesos

mediante los cuales se extrae la informacin de las fuentes transaccionales, se

transforma la informacin y se cargan a los Data Mart s.

Los usuarios finales para la herramienta sern: Analistas de informacin (gerencias

GOR, GRI, GRIAS), Power Users (Gerencia de Informtica), Consumidores de

informacin (Consultan informacin gerencias GOR, GRI, GRIAS), Tomadores de


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Decisiones (Gerentes, Sub-gerentes), Departamento de TI (Sub-gerencia de gestin

de base de datos). [RENIEC08 2012]

1.2 Objetivo general

Analizar, disear e implementar una solucin de Inteligencia de Negocios orientada a

controlar los procesos de generacin y emisin del DNI (Documento Nacional de

Identidad) en el RENIEC (Registro Nacional de Identificacin y Estado Civil).

1.3 Objetivos especficos

Realizar el anlisis y el modelado de los procesos de generacin y emisin del

DNI.

Disear la arquitectura lgica de la solucin y la configuracin de los datos a

usar.

Realizar la construccin de los procesos ETL para la extraccin, transformacin

y carga de datos desde un sistema transaccin a un sistema de inteligencia de

negocios.

Desarrollar los diferentes reportes para la explotacin de la informacin del

Data Mart (esquemas de anlisis, grfico sectorial, grfico de barrasseparadas).

Realizar la prueba de la herramienta configurada con la data de RENIEC.

1.4 Resultados esperados

Resultado 1 para el objetivo 1:

Documento con el modelo de los procesos de generacin y emisin del DNI.


Documento con el diseo de la arquitectura lgica de la solucin y la configuracin de

los datos a usar.


Documento con los procesos ETL para la extraccin, transformacin y carga de datos

desde el sistema transaccional al Data Mart.


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Prototipos de los diferentes reportes para la explotacin de la informacin del Data

Mart (esquemas de anlisis, grfico sectorial, grfico de barras separadas).


Documento con las pruebas de la herramienta configurada.

1.5 Mtodos, metodologas y procedimientos.

1.5.1 Relacion ados a la gest in del proy ecto

1.5.1.1 PMBOK para gestin de proyectos.

Para la gestin del proyecto se emplear una metodologa basada en la gua del

PMBOK (de las siglas en ingls Project Management Body of Knowledge).

El PMBOK propone las mejores prcticas para la gestin de un proyecto, en este caso

un proyecto informtico. En el PMBOK se menciona que todo proyecto debe tener en

cuenta nueve reas de conocimiento para una buena gestin, las cuales son:

Integracin, Alcance, Tiempo, Costes, Calidad, Recursos Humanos, Comunicaciones,

Riesgos y Adquisiciones. Estas reas estn a su vez agrupadas en reas centrales y

facilitadoras. Las reas centrales corresponden a las 4 primeras reas mencionadasexcepto por la de Integracin, el resto corresponden a las reas facilitadoras.

[PROJECT MANAGEMENT INSTITUTE 2008]

Las reas que se tomarn en cuenta son las siguientes:

Gestin de la Integracin del Proyecto: sirve para identificar, combinar, unificar y

coordinar los diversos procesos y actividades a realizar. Incluye caractersticas de

unificacin, consolidacin, articulacin, as como las acciones integradoras que soncruciales para la terminacin del proyecto, la satisfaccin de los interesados y el

cumplimiento de los requisitos. Por ello, se elabor el plan del proyecto para la gestin

de la ejecucin del proyecto y el control del mismo mediante reuniones con el asesor.

Gestin del Alcance del Proyecto: sirve para asegurar que se desarrolle el trabajo que

se requiere, para completar el proyecto de manera exitosa. Por ello, se realiza la

definicin del alcance y peridicamente se verifica que se est cumpliendo mediante

los entregables. Durante esta etapa se toman los requerimientos en el RENIEC, y sedefine hasta donde va a abarcar el presente proyecto de tesis.


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Gestin del Tiempo del Proyecto: se refiere a los procesos requeridos para asegurar

que el proyecto termine en el tiempo planeado. Por ello, se definirn las actividades

involucradas en el proyecto y se estimar su duracin. A partir de esto, se desarrollar

el cronograma del proyecto que ser controlado a lo largo del proyecto. En el Anexo 7

se encuentra el Gantt Chart del proyecto de Tesis.

Gestin de Riesgos del Proyecto: se refiere a los procesos involucrados con la

identificacin, anlisis y respuesta a los riesgos del proyecto. Por ello, se desarrollar

un plan de riesgos, dentro de este plan se encuentran las acciones que mitiguen el

riesgo y se dar seguimiento durante todo el proyecto en caso se identifiquen nuevos

riesgos.

Gestin de las Comunicaciones del Proyecto: se refiere a los procesos para garantizar

que la generacin, recopilacin, almacenamiento, distribucin y recuperacin de la

informacin del proyecto sean oportunos. Por ello, se definirn los interesados y se

gestionar la comunicacin con el asesor del presente proyecto de fin de carrera. Ello

se evidenciar con la planificacin de reuniones y se especificarn los medios para

distribuir la informacin.

En cuanto a las reas de conocimiento que no se van a emplear son:

Gestin de los Costos del Proyecto: no se utiliz, ya que en el proyecto no se presenta

un presupuesto asignado para el mismo.

Gestin de Calidad del Proyecto: no se utiliz, debido a que no es un proyecto de gran

envergadura.

Gestin de Recursos Humanos: no se utiliz, ya que el equipo que desarroll el

proyecto es de una sola persona.Gestin de las Adquisiciones del Proyecto: no se utiliz, ya que las herramientas a

usar representarn una responsabilidad propia del ejecutor del proyecto adquirirlas y

no son muchas como para realizar una gestin como tal.

En el PMBOK se muestran actividades a realizar en cada grupo de procesos, por lo

que es una razn ms para emplear esta metodologa como gua durante el proyecto.

As por todo lo expuesto anteriormente, se confirma el uso de esta gua para la

ejecucin del proyecto, ya que es la que mejor se adapta para el mismo y porquebrinda las mejores prcticas para la gestin del mismo.


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1.5.1.2 Relacionados a los resultados esperados

1.5.1.2.1 Metodologa BPMN

Resultado Esperado logrado con la metodologa

Resultado1: Documento con el modelo de los procesos de generacin y emisin delDNI.

Business Process Management (BPM) es un conjunto de mtodos, herramientas y

tecnologas utilizados para disear, representar, analizar y controlar procesos de

negocio operacionales. BPM es un enfoque centrado en los procesos para mejorar el

rendimiento que combina las tecnologas de la informacin con metodologas de

proceso y gobierno. BPM es una colaboracin entre personas de negocio y tecnlogos

para fomentar procesos de negocio efectivos, giles y transparentes. [BPM,

GERENCIA DE PROCESOS DE NEGOCIO 2012]

BPM combina mtodos ya probados y establecidos de gestin de procesos con una

nueva clase de herramientas de software empresarial. Ha posibilitado adelantos muy

importantes en cuanto a la velocidad y agilidad con que las organizaciones mejoran el

rendimiento de negocio.

BPMN (Business Process Modeling Notation)

La notacin para gestin de procesos del negocio (BPMN) es el estndar ms reciente

para el modelado de procesos del negocio. BPMN permite hacer un mejor uso de la

gestin de procesos del negocio (BPM), ya que normaliza el mtodo de notacin que

sirve como ayuda en la automatizacin de procesos. Se encuentra mantenido por el

grupo OMG de forma gratuita. [SILVER 2011].

Para el proyecto se usar toda esta metodologa debido a que es aceptada como

estndar actualmente y se tiene mayor facilidad de acceso a referencias. Adems se

usar toda la simbologa y el principio de que todos los diagramas tienen una sola

interpretacin. No se llegar a utilizar el segundo principio de salida de archivos ya que

el alcance del proyecto solo cubre la representacin grfica.


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1.5.1.2.2 Metodologa Ralph Kimball

Resultados Esperados logrados con la metodologa

Resultado 2: Documento con el diseo de la arquitectura lgica de la solucin y la

configuracin de los datos a usar.

Resultado 3: Documento con los procesos ETL para la extraccin, transformacin y

carga de datos desde el sistema transaccional al Data Mart.

Resultado 4: Prototipos de los diferentes reportes para la explotacin de la informacin

del Data Mart (esquemas de anlisis, grfico sectorial, grfico de barras separadas).

La metodologa de Ralph Kimball propone como arquitectura de una solucin de

soporte de decisiones, armar primero Data Marts para satisfacer las necesidades

especficas de un departamento o rea dentro de la empresa, permitiendo as un mejor

control de la informacin que se est abarcando.

La presente metodologa tiene como base el ciclo de vida de los Data Warehouses

definido por Ralph Kimball. El esquema presentado por Ralph Kimball con el nombre

de BDL (Business Dimensional Lifecycle, Ciclo de vida dimensional del negocio)

grafica las diferentes etapas por las que debe pasar todo proceso de Data

Warehousing. [KIMBALL 2002].

1.6 BenchMark sobre Herramientas de Inteligencia de negocio.

A continuacin definiremos algunas herramientas de Inteligencia de negocio que se

encuentran en el mercado.

Oracle Enterprise BI server: Es una plataforma de inteligencia de negocio que maneja

una gran capacidad de anlisis. Diseada para ser escalable, confiable y para que su

rendimiento sea el adecuado. La plataforma est basada en una moderna arquitectura

de servicio web. [ORACLE 2013].

Business Objects Enterprise XI: Esta plataforma fue diseada para integrarse

perfectamente con las webs existentes y beneficiar a las aplicaciones del cliente, sin

imponer un nuevo conjunto de normas y procesos. Esta plataforma puede abarcar a

toda la organizacin. Permite explorar, extraer, transformar y distribuir datos para que


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los usuarios puedan disponer de informacin precisa, puntual y fiable. [BUSINESS

OBJECTS 2013].

Microsoft BI Tools: Esta plataforma satisface las necesidades de inteligencia de

negocios de ejecutivos y empleados, minimizando los problemas de gestin de TI y de

costos con Microsoft Intelligence Solution. Se encuentra disponible como parte de la

familia de Microsoft office y productos de Microsoft SharePoint Server, y construido

sobre la plataforma del poderoso Microsoft SQL Server Plataform. [MICROSOFT 2013]

Pentaho- Kettle: Programa ETL que maneja un conjunto de herramientas para realizar

la extraccin, transformacin y carga. Uno de los principales objetivos es que el

proyecto de ETL sea fcil de generar, mantener y desplegar. Es una herramienta Open

Source.[PENTAHO 2013]

Algunas ventajas y beneficios del uso de software Open Source son:

-Al construir, integrar y desarrollar componentes Open Source dentro de una sola

plataforma el coste de implementar soluciones Business Intelligence se reduce.

-El sistema es fcil y ptimamente escalable, pudiendo extender la misma entre

diferentes servidores sin limitaciones del nmero de usuarios concurrentes, es decir,

no existe un nmero limitado de licencias para su uso.

En la tabla 1 se puede apreciar una tabla con las caractersticas relevantes de cada

herramienta.

Caractersticas de laherramienta

OracleEnterprise BIserver

BusinessObjectsEnterprise XI

Microsoft BITools

Pentaho-Kettle

Forma parte de

una plataformaintegrada ainteligencia denegocios?

Si Si Si Si

La herramienta deextraccin poseeuna interface grficade uso?

Si Si Si Si

Soporta diversostipos de base dedatos?

Si No Si Si

Requiere una fcilinstalacin de laherramienta?

No Si Si No


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La plataformaposee unaherramienta deexplotacin,herramientas dereporting,herramientas deconsultas y anlisis?

Si Si Si Si

Tabla 1.Comparacin de diferentes Herramientas de BI

Luego de un anlisis y comparacin entre las diversas herramientas de extraccin, se

concluye que al cumplir Pentaho con la mayora de las caractersticas, y ser una

herramienta de Open Source es la herramienta ms apropiada para el desarrollo de

ste proyecto.

1.6.1 Plataform a Bi de Pentaho

Compuesta por componentes OpenSource provee la arquitectura y la Infraestructura a

la vez. En la figura 1 se puede apreciar que forma un proceso centralizado bajo un

marco de trabajo orientado a la solucin de problemas de soporte de decisin

empleando componentes de BI(Business Intelligence) y permitiendo desarrollos

completos para atender a soluciones de Inteligencia de Negocios.[ PENTAHO

PLATAFORMA DE BI 2013]

Figura 1.Esquema de la plataforma BI [PENTAHO PLATAFORMA DE BI 2013]


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En resumen la plataforma BI integra componentes OpenSource mostrando una

combinacin de flujos de trabajo y administracin de procesos.

Pentaho Data Integration (Kettle)

Es una poderosa herramienta de ETL (Extraccin, transformacin y carga del Data

Warehouse), llamado por sus siglas en ingles K Extraction Transformation

Transportation Load E. Utiliza un entorno grfico de desarrollo, y es multiplataforma.

Principalmente se basa en dos tipos de objetos: Transformaciones (coleccin de pasos

en un proceso ETL) y trabajos o Jobs (coleccin de transformaciones). [PENTAHO

DATA INTEGRATION 2013]

Incluye 4 herramientas:

-SPOON: Se utiliza para disear transformaciones empleando el entorno grfico.

-PAN: Se utiliza para ejecutar transformaciones empleando el entorno grfico.

-CHEF: Se utiliza para crear trabajos

-KITCHEN: Se utiliza para ejecutar Jobs planificados en modo Batch (serie, lote)

para correr automticamente en intervalos de tiempo definido.

Pentaho Analysis services

Esta herramienta forma parte del motor OLAP integrado en el suit BI de Pentaho. Las

principales caractersticas de esta herramienta es que permite un modelado

multidimensional de datos, para esto utiliza MONDRIAN como servidor OLAP del tipo

ROLAP, el modelo de cubos se guarda en archivos XML y el lenguaje de consulta es

MDX.[ PENTAHO ANALYSIS SERVICES 2013]

En el caso de la navegacin y la exploracin de datos utiliza JPIVOT, el cual permite elanlisis ad-hoc de los cubos de MONDRIAN, este componente como otros puede ser

reemplazado por otras soluciones que integran Pentaho. [PENTAHO ANALYSIS

SERVICES 2013]

Pentaho Reporting

Consiste en un motor de presentacin, con la capacidad de generar reportes de

manera flexible, esta herramienta permite elaborar desde sencillos reportes iniciales


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hasta complejos reportes ajustados a la necesidad del negocio. [PENTAHO

REPORTING 2013]

Pentaho Cube Designer

Con esta aplicacin se llegan a crear los cubos, cube designer es el fichero de

esquema del cubo MONDRIAN, en l se definen dimensiones, niveles de jerarqua de

las dimensiones, hechos, y conexin a la base de datos transaccional, los cuales

sirven de dato para disear el cubo OLAP. La aplicacin Cube Designer es un buen

apoyo para la creacin de cubos. Se recomienda usar esta aplicacin para modelos de

complejidad media.

1.7 Alcance y limitaciones del proyecto

1.7.1 Alcance

1.7.1.1 Alcance del proyecto:

Con respecto al alcance del proyecto solo se lleg a realizar el anlisis, diseo e

implementacin. No se lleg a realizar la implantacin de la solucin de Inteligencia de

Negocios. Se verific el funcionamiento adecuado de la solucin, utilizando data

histrica.

1.7.1.2 Alcance del producto:

En el presente proyecto de tesis se cubrieron principalmente 3 gerencias, la Gerencia

de Operaciones Registrales (GOR), Gerencia de Registro e Identificacin (GRI),

Gerencia de Restitucin de la Identidad y Apoyo Social (GRIAS).

Se han elegido estas Gerencias debido a la importancia que tienen dentro de la

institucin, y tambin debido a la facilidad de acceso a su informacin y a sus

requerimientos.

El presente proyecto de tesis se centra en los procesos de generacin y emisin del

DNI. En el rea de Produccin se tom en cuenta cada etapa por la cual pasa un

trmite, desde el registro en el sistema del trmite, luego el ingreso a impresiones,

despus el despacho desde el local de impresiones al local de entrega, y finalmente la

recepcin de los trmites en el local. En el rea de Calidad se tom en cuenta los

trmites que fueron observados


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El presente proyecto de tesis se centra en 3 gerencias, el modelo ER (Entidad-

Relacin) que se utiliz es limitado solo a la informacin necesaria por cada Gerencia,

no se tom todo el modelo ER de RENIEC. Debido a esto se mantuvo un contacto

frecuente con el RENIEC para que el modelo utilizado vaya de acuerdo al que utilizan

en RENIEC.

1.7.2 Limitaciones

En el presente proyecto de tesis, slo se tom en cuenta el DNI convencional, no

abarc el DNI electrnico. A pesar de que los procesos bsicamente son los mismos

desde la captura hasta la aprobacin y solo cambia la impresin en la parte operativa,

no se tom en cuenta debido a que la informacin oficial de los procesos de RENIEC

es sobre el DNI convencional, y no se encuentran formalizados los procesos del DNI

Electrnico porque todava se encuentra en proceso de implementacin.

1.8 Viabilidad y justificativa del proyecto

Con el uso de la Solucin de Inteligencia de Negocios se podr brindar indicadores de

gestin necesarios para las gerencias. Estos indicadores se muestran en esquemas

de anlisis elaborados en el Software Pentaho, lo que permite elaborar dinmicamente

diferentes consultas para lograr un oportuno control de los procesos, lo que conlleva al

mejoramiento del servicio que brinda al ciudadano. Usando las herramientas de Report

Designer se elaboran reportes fcilmente lo que permite ahorrar recursos humanos

que pueden estar involucrados en la elaboracin de reportes y grficas para la

gerencia. Debido a que el Data Mart posee una estructura especial para el

procesamiento masivo de datos, permite ahorrar tiempo en el proceso de la

informacin. Finalmente la solucin de Inteligencia de Negocios ser de fcil uso para

los empleados del RENIEC.

La entidad del estado RENIEC, tiene en sus planes realizar un Data Warehouse de

todas las dependencias orgnicas, vinculando tambin las reas financieras. Es un

proyecto de gran magnitud, ya que piensa mostrar los indicadores de cada Gerencia,

e integrarlos para obtener informacin esencial. Esta iniciativa muestra la importancia

que tiene la inteligencia de negocios en las empresas y cmo su uso es de mucha

ayuda para el mejoramiento en la atencin al pblico. Al finalizar el proyecto de tesis

sta puede servir de mucha ayuda para el futuro proyecto de un Data Warehouse para

RENIEC.


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2 Marco Conceptual y Estado del Arte

2.1 Marco Conceptual

2.1.1 Concepto s relacionados al prob lema

Los procesos relacionados con el DNI son del inters de 3 gerencias: la Gerencia de

Operaciones Registrales (GOR), Gerencia de Registro e Identificacin(GRI), Gerencia

de Restitucin de la Identidad y Apoyo Social(GRIAS). Esta organizacin se puede

apreciar en la figura 2.

Figura 2. Esquema de las gerencias de GOR, GRI, GRIAS de RENIEC [RENIEC02 2012]


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2.1.1.1 Gerencia de Operaciones Registrales (GOR)

Es la encargada de planear, organizar, ejecutar, supervisar y controlar las acciones

relacionadas con el proceso de identificacin de las personas, as como las

inscripciones de los hechos vitales y modificatorios del estado civil. Asimismo,coordina la actualizacin del Padrn Electoral y verificacin de firmas de adherentes y

supervisa el desempeo de las Jefaturas Regionales.

A continuacin se describir el proceso de identificacin, el cual est relacionado con

el Registro de Trmite y entrega del DNI segn el documento RENIEC en su Gua de

Procedimientos. Registro del trmite y entrega del documento nacional de identidad.

El flujo completo del proceso de identificacin se puede apreciar en la figura 3 y en el

Anexo 1 se puede apreciar en detalle el proceso de identificacin.

2.1.1.1.1 Proc eso de identif icacin

El ciudadano solicita el trmite del DNI, el registrador Captura los datos del ciudadano

y procede a verificar los documentos segn el tipo de trmite, sealados por el TUPA

(Texto nico de Procedimientos Administrativos), si no es conforme devuelve los

documentos al ciudadano y orienta debidamente, si se encuentra conforme selecciona

el tipo de trmite a realizar y registra el tipo de trmite. En caso sea una inscripcin se

le pregunta al ciudadano si la partida de nacimiento es incorporada, si su respuesta es

afirmativa se rectifica en el sistema, se registran nuevos datos rectificados y se

actualiza la foto, o en caso contrario se registran los datos segn partida de nacimiento

y se registra la informacin de los documentos de sustento (Recibos, Actas). En caso

no sea una inscripcin se registra el nmero de DNI en el sistema, si es duplicado se

registra la informacin de los documentos de sustento (recibo, actas), en caso

contrario se registran nuevos datos rectificados y/o se actualiza la foto.

El registrador verifica los datos en pantalla con la aprobacin del ciudadano en seal

de conformidad, se imprime la ficha registral, se procede a registrar los datos en la

ficha registral. Primero se estampan las huellas del ciudadano en el formulario, luego

se solicita la firma del documento en seal de conformidad, despus se verifican las

impresiones dactilares y firma en la ficha registral del documento; si es una inscripcin

o renovacin del DNI se pega la foto en la ficha registral y se consigna el nombre, DNI

y ficha del registrador, en caso contrario solo se consigna el nombre, DNI y ficha del

registrador. Finalmente se desglosa el ticket, se le entrega al ciudadano y se plasman


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las impresiones dactilares en el desglosable.

Se entregan las fichas al supervisor, quien se encarga de realizar el control de calidad

de los trmites, si no es conforme se procede a observar el trmite, en caso contrario

se genera el envo de sobres. El envo de sobres consiste en pistolear la ficha registral

segn el tipo de trmite, generar cargo de lotizacin, ensobrar las fichas registrales

conforme el reporte de cargo de lotizacin generado, adosar la cara externa sobre una

copia de cargo de lotizacin, agrupar sobres y generar conforme la hoja de ruta. Y

finalmente se depositan en una valija para el recojo del Courier.

En el rea de trmite documentario (GOR) se recogen las valijas para ser

transportadas al rea de procesamiento. Una vez en la gerencia de Registro de

Identificacin (GRI) se reciben envos de fichas registrales en trmites documentarios,

se reciben sobres y fichas registrales, y se evalan si se trata de trmites manuales o

semiautomticos. Si es semiautomtico se reciben los sobres, en caso contrario se

ingresan los datos del trmite al sistema y se procede a lotizar. Si se actualiza la

imagen se digitaliza el formulario para la (INDRA), en caso contrario se asignan sobres

y fichas registrales a evaluadores. Si las evaluaciones de fichas registrales estn

conformes se aprueba el trmite, en caso contrario se desaprueba el trmite y se

enva la ficha a archivo registral.

En la gerencia de informtica se verifica la huella digital (AFIS) si es conforme se

actualiza el RUIPN y se generan los lotes de impresin, en caso contrario se evala

con el perito dactiloscpico, si es conforme se actualiza el RUIPN y se generan los

lotes de impresin, en caso contrario se verifica si es una suplantacin; si es una

suplantacin se habilita, se cancela y se le notifica al ciudadano, en caso no sea una

suplantacin se desaprueba el trmite y se ficha el archivo registral.

Una vez que se generaron los lotes de impresin, se imprimen los lotes de DNI

(ENOTRIA) en la Gerencia de Registro de Identificacin, y se envan al despacho de

DNI. En el rea de Despacho se reciben los lotes, se ordenan y se distribuyen los

lotes por DNI, se generan los envos de DNI. En el rea de Trmite documentario se

recogen las valijas de trmites de DNI, se transportan a reas de supervisin. En el

rea de supervisin se recibe la valija del Courier y se extrae el paquete del DNI. Se

procede a validar el despacho y los lotes del DNI, primero se verifica la cantidad de

lotes de DNI con la registrada en la gua de despacho, si no coincide se comunica conla oficina de despacho de DNI para regularizar la omisin y se sella la gua de


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despacho en seal de conformidad, en caso coincida solo se sella la gua de

despacho en seal de conformidad. Y finalmente se entrega el DNI al encargado del

rea de entregas.

En el rea de Entregas se pistolea el DNI y se verifica con relacin al lote de

impresin, si no coincide se registra en cargo de entrega los DNI faltantes, se

comunica a la oficina de despacho DNI para regularizar la omisin, se entrega el cargo

al supervisor. En caso coincida se recibe el DNI en aplicativo de entrega, se entrega

cargo al supervisor. Finalmente se intercala el DNI por gnero y por apellido.

El ciudadano solicita la entrega del DNI, si no tiene ticket firma la declaracin jurada de

prdida de ticket y se la entrega al registrador, en caso tenga ticket se le pregunta si

cuenta con el DNI anterior, si su respuesta es afirmativa se le entrega al registrador,

en caso contrario firma una declaracin jurada de prdida del DNI anterior. Se procede

a buscar el DNI en agencia, si no se encuentra se coloca como trmite observado, en

caso se encuentre se ubica el DNI, se ingresa al aplicativo de entrega, si es un DNI

tramitado por la web se valida la huella del titular y se imprime el formato web, en caso

contrario se valida el recibo y se genera la entrega del DNI al ciudadano.

2.1.1.1.2 Est ado de los trm ites

Trmites Observados

En caso existan trmites observados, se identifica y evala el motivo de la observacin

y se determina si existe responsabilidad del registrador, y se registra en el aplicativo o

control manual.

En caso que el trmite se considere que no amerita ninguna observacin, se efecta la

devolucin inmediata al rea correspondiente. En caso el ciudadano haya declarado

su nmero telefnico o correo se le contacta, y se le comunica la observacin de su

trmite para su subsanacin. Se procede a clasificar y archivar las fichas registrales

por orden alfabtico, segn apellido del titular.

Si el ciudadano al momento de acercarse a subsanar el trmite, no cuenta con los

documentos requeridos, se notifica el motivo de la observacin en el formato de

comunicacin de observacin de trmite.


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Trmites Recuperados

Si el ciudadano se apersona a la Oficina registral, agencia o punto de atencin y

presenta la documentacin requerida, se procede a recuperar su trmite. Se recupera

el trmite en una nueva ficha registral, en los siguientes casos:

-Cuando se modifique los campos y/o requisitos.

-Cuando se requiera nueva captura de imgenes (huella y firma).

-Cuando la ficha registral se encuentre deteriorada o manchada.

-Otros que se consideren necesarios.

De recuperar el trmite en una ficha registral manual, se coloca en el campo de

observaciones el nmero de ficha registral y fecha del trmite anterior.


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Figura 3. Diagrama de flujo registro de trmite y entrega del DNI [RENIEC07 2012]


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2.1.1.2 Gerencia de Registro e Identificacin (GRI)

La Gerencia de Registros de Identificacin es el rgano de la lnea encargado de

conducir los procesos, modificacin del estado civil, evaluacin, depuracin yactualizacin del Registro nico de Identificacin de las Personas Naturales, as como

el mantenimiento del archivo registral de la institucin referente al Registro nico de

Identificacin de las Personas Naturales y de los Registros Civiles.

El esquema general se puede apreciar en la figura 4, as como el diagrama de flujo

detallado en la figura 5 y el diagrama de flujo de la lnea de procesamiento del DNI.

Figura 4. Esquema General del Proceso en la GRI [RENIEC03 2012]


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Figura 6.Diagrama de flujo -lnea de procesamiento del DNI[RENIEC06 2012]

2.1.1.3 Gerencia de Restitucin de la Identidad y Apoyo Social (GRIAS)

Encargada de proponer los lineamientos y polticas institucionales en materia de apoyo

social a los grupos poblacionales menos favorecidos, considerando los enfoques de

derecho, gnero e interculturalidad; con especial nfasis en la poblacin

indocumentada. Tiene a su cargo la formulacin y ejecucin del Plan Nacional de

Restitucin de la Identidad y Apoyo Social. Se puede apreciar el proceso de GRIAS en

la figura 7 y 8.


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Figura 7. Procesos de GRIAS [RENIEC04 2012]


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Figura 8. Procesos de GRIAS[RENIEC04 2012]

2.1.1.4 Datos necesarios por gerencia

Los datos que ms necesitan las gerencias segn los documentos de requerimientos

de las gerencias de Operaciones Registrales, de Registro e Identificacin, de

Restitucin de la Identidad y Apoyo Social se pueden apreciar en la tabla 2. En esta

tabla tambin se incluyen los requerimientos tomados en una entrevista con personal

de RENIEC, el detalle de esta entrevista se encuentra en el Anexo 8.

GOR (Gerencia de Operaciones Registrales)Trmites observadosEficacia del tiempo de recepcin de DNI en agenciaTrmites de DNITrmites de DNI observados en agencia (mejorar el servicio de trmite realizando unregistro ms efectivo)GRI (Gerencia de Registro e Identificacin)Inscripciones ordinariasRectificaciones Administrativas de estado civilApelaciones y Reconsideraciones en el SIHABCANGRIAS (Gerencia de Restitucin de la Identidad y Apoyo Social)Con los datos que pide esta gerencia, secalcula el tiempo en que se demora enentregar un DNI, la cantidad dereimpresiones, entre otras cosas.Fecha del trmite

Fecha de ingreso al SistemaFecha de ingreso a GRI

UBIGEO RENIECUBIGEO RENIEC residenciaCdigo de localCentro pobladoTrmite observado

Fecha de nacimientoJefatura regionales


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Fecha de evaluacin del trmiteFecha de impresin del trmiteFecha de emisin (entrega a despacho)Fecha de recepcin en agenciaNumero de FichaTipo de capturaCantidad de Recibos

Jefatura regionales responsablePoblacin objetivoTipo de captura

Tabla 2.Datos necesarios por gerencia.

sta informacin es la principal fuente que se usara en el Data Mart, y con las cualesse preparara informacin crtica para la gerencia.

2.1.2 Concepto s relacionados a la prop uesta de soluc in

2.1.2.1 Teora de Inteligencia de Negocios

La Inteligencia de Negocios es un enfoque y un conjunto de herramientas para la

gestin empresarial que permiten a una organizacin determinar qu informacin es

relevante y til para la toma de decisiones corporativas. La Inteligencia empresarial se

encarga de realizar la gestin de los datos, consultar estos y generar

informes/reportes, realizar todo el procesamiento para convertir la lgica del negocio a

la lgica de sistemas empresariales. [KIMBALL 2002, 393]

Los beneficios de un sistema de Inteligencia de Negocios abarcan la reduccin de

costos, aumento de beneficios, mejora en la satisfaccin del cliente y mejoras en laComunicacin empresarial.

2.1.2.2 Herramientas de Inteligencia de Negocios

Uno de los principales mecanismos de descubrimiento del conocimiento es el anlisis

eficiente de los datos usando sistemas modernos de anlisis. [RUSSEL 2010]

Con herramientas de Inteligencia de Negocios, las compaas pueden darles a sus

Usuarios autorizados acceso a un nico punto de informacin que acceda a todos lossistemas de la empresa: intranet, extranet, o E-Business, Data Warehouse, sistemas

ERP's, Data Mart o aplicaciones a la medida, de una manera fcil sin necesidad de

conocimiento tcnico y lo ms grfico de entender posible. [KIMBALL 2002]

2.1.2.2.1 Data Wareh ou se

Es un conjunto finito de componentes y procesos que forman parte de una arquitectura

diseada para guardar la informacin y cuyo fin es satisfacer las necesidades de

anlisis y consultas que realizan los actores. [KIMBALL 2002, 397]


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El Data Warehouse es un conjunto de datos que tienen relacin y estn orientados

sobre una materia en especial, tienen cambios durante el paso del tiempo y son

fundamentales en el proceso de toma de decisiones para la parte administrativa. Se

puede apreciar el entorno bsico en la figura 9 y una visin general del Data

Warehouse en la figura 10.

El propsito que tiene es darle las herramientas adecuadas a los responsables

ejecutivos de la empresa para la comprensin de las realidades del pasado y adoptar

elementos para la planificacin y toma de decisiones de futuro a corto, medio y largo

plazo. [HARJINDER & PRAKASH 1996]

El Data Warehouse ofrece algunas de las siguientes funcionalidades:

-Integracin de bases de datos del mismo tipo de orgenes diferentes.

-Ejecucin de consultas complejas, con diferentes niveles de agrupamiento y

ofreciendo la visualizacin de la informacin de la manera ms adecuada.

-Agrupacin y anlisis de los datos de forma interactiva.

-Control de calidad de los datos para asegurar consistencia, homogeneidad y

relevancia.

Una de las principales ventajas para quien lo aplica es que proporciona una

herramienta para la toma de decisiones en cualquier rea funcional, teniendo como

base informacin integrada y global del negocio. De esta manera los procesos

empresariales pueden llegar a ser optimizados al poder analizar cules son sus fallas

puntuales.

Presenta algunas desventajas por ejemplo cuando el Data Mart crece en tamao se

vuelve ms complejo, lo que ocasiona un bajo rendimiento de las consultas y el

modelo se hace cada vez menos ineficiente.

Muchas veces al tener una administracin central puede ocasionar que los

requerimientos de informacin de unidades se vean afectados entre s.


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Figura 9.Entorno bsico del Data Warehouse [REEVES 2009]

Figura 10. Vista general de la informacin de un Data Warehouse [PONNIAH 2010]


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2.1.2.2.2 Data Mart

Es un subconjunto lgico y fsico del rea de presentacin de un Data Warehouse.

Originalmente, los Data Marts eran definidos como un subconjunto altamente

organizado de informacin, usualmente escogido para responder cuestionesespecficas en el negocio. Esta definicin no era exacta debido a que afirmaba que los

Data Marts eran inflexibles y no podan combinarse unos a otros. La primera definicin

ha sido remplazada y ahora el Data Mart es definido como un juego flexible de datos,

basado en la forma de dato ms atmica posible para que se extraiga de una fuente

operacional, y se presenta en un modelo simtrico que es ms resistente cuando se

tienen consultas inesperadas de los usuarios. Decimos que los Data Marts estn

conectados al bus del Data Warehouse. Y en su definicin ms simple un Data Mart

representa informacin de un solo proceso del negocio, en cambio el Data Warehousese encarga de tener como alcance a toda la organizacin. [KIMBALL 2002, 396]

[INEIN]

Modelamiento dimensional.

Despus de hablar de BI y algunas de sus estructuras es pertinente mencionar el

Modelamiento dimensional.

Es una tcnica de diseo lgico utilizada para soluciones de Inteligencia de Negocios,que tienen como propsito presentar los datos en una arquitectura estndar y de esta

manera los usuarios finales puedan tener un alto rendimiento al momento de acceder

a la informacin. El modelamiento se basa en esquemas estrella, conformados por

tablas hechos y tablas dimensionales. [KIMBALL 2002, 399]

Esquema Estrella

Se caracteriza por tener como nico elemento central a una tabla llamada Tabla de

hechos (Fact Table), que est conectada radialmente a varias tablas dimensiones.

Este modelo es fcil de entender y responde a las consultas de los usuarios

optimizando y reduciendo el nmero fsico de uniones que se necesitan entre la tabla

hechos y la tabla dimensiones. [KIMBALL 2002, 13]. Se puede apreciar un ejemplo del

modelo estrella en la figura 11.


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Figura 11.Esquema Estrella [PONNIAH 2010]

Fact Table (Tablas Hecho)

Las Tablas de Hechos forman parte del Data Mart y son las tablas principales dentro

del esquema en estrella que representa datos numricos en el contexto de las

entidades del negocio. Dicha tabla se encuentra constituida por medidas o mtricas,

que son datos cuantitativos acerca de los hechos de un tema del negocio y por

Foreign Keys. Las tablas de hechos estn relacionadas con cada una de sus tablasdimensiones. [KIMBALL 2002, 16-18] [MOSS, ATRE 2003]

Tablas dimensiones

Son aquellas tablas que se relacionan con las tablas de hechos en un modelo

dimensional a travs de su llave primaria. Las dimensiones son objetos del negocio

con los cuales se puede analizar la tendencia y su comportamiento. Las definiciones

de las dimensiones se basan en polticas propias de la compaa e indican la maneraen que la organizacin interpreta su informacin para segmentar el anlisis facilitando

la observacin de los datos. [KIMBALL 2002, 19-21] [BIR]

Esquema copo de nieve

Es una extensin del esquema estrella donde cada punta de la estrella se llega a

expandir en ms puntas y su nombre se debe a que el diagrama se asemeja a un copo

de nieve. Este tipo de esquema normaliza dimensiones para eliminar la redundancia y


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los datos de las tablas dimensiones se agrupan en varias tablas en lugar de una tabla

grande. [KIMBALL 2002, 55]. Se puede apreciar un ejemplo del modelo copo de nieve

en la figura 12.

Figura 12.Esquema Copo de Nieve [PONNIAH 2010]

Ahora vamos a mencionar algunos aspectos de las tcnicas de diseo y las

estructuras con las que trabaja el Data Mart.

Sistemas fuentes

Una parte importante del Data Mart son los sistemas fuentes, estos son sistemas

transaccionales que han sido diseados para el soporte de las operaciones delnegocio. La base de datos de estos sistemas se llama base de datos operacionales

(On Line Transactional Process: OLTP) y de sta se extraern los datos que permitirn

generar informacin para la toma de decisiones a nivel operacional. Estas bases de

datos persiguen fundamentalmente el registro de transacciones y la consistencia de

los datos. [MOSS, ATRE 2003]

Tecnologa OLAP (On Line Analytical Process)

Esta tecnologa permite aprovechar la forma en cmo est estructurada la informacin

de un Data Mart o un Data Warehouse. Fundamentalmente permitir analizar

informacin dinmicamente a los niveles tctico y estratgico basados en Cubos que

contienen las medidas y las Dimensiones. Algunas de las tcnicas ms conocidas son:

MOLAP, ROLAP, HOLAP. [MOSS, ATRE 2003]

La tcnica MOLAP es el camino ms tradicional del anlisis OLAP. En MOLAP, la

informacin no es guardada en una base de datos relacional, en cambio se guarda en

un cubo multidimensional.


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La tcnica ROLAP trabaja directamente con la base de datos relacional, sta es

guardada como tablas relacionales y nuevas tablas son creadas para sostener la

informacin agregada.

La tcnica HOLAP intenta combinar las ventajas de MOLAP y ROLAP. En este caso la

base de datos se dividir en relacional para sostener las grandes cantidades de data

detallada y un almacenamiento especial para menores cantidades de data menos

detallada.

Herramientas de extraccin, transformacin y carga (Procesos ETL)

Una vez que se tienen las estructuras bien definidas se usan los procesos ETL

(Extraccin, Transformacin y Carga), estos procesos son los encargados de alimentar

el Data Warehouse o Data Mart de datos. Estos tres pasos se realizan con el objetivo

de mover datos desde diversas fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra

base de datos, Data Mart o Data Warehouse para el anlisis que le corresponde.

[ETLBIAD]

El primer paso es la extraccin y tiene como meta obtener los datos desde las fuentes

de informacin. Para eso se leen los datos, se entienden los datos fuentes y se copian

los necesarios para el Data Warehouse en el Staging rea (rea de ETL) para su

manipulacin posterior.

El segundo paso es la transformacin, una vez que la data es extrada del Staging

Area, se realizan una serie de reglas del negocio o funciones sobre los datos extrados

para convertirlos en datos que posteriormente sern cargados.

Finalmente despus de haber depurado y transformado los datos, estos van a ser

cargados al rea de presentacin del Data Warehouse. Se puede apreciar un

esquema del proceso de carga en la figura 13.


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Figura 13.Proceso de Carga (ETL) [MEDINA LA PLATA, 2012]

Herramientas de Explotacin

Una solucin de inteligencia de negocios se completa mostrando de manera adecuadaal usuario la informacin que necesite en el momento oportuno. Se realizan tareas

como construccin de interfaces, desarrollo de consultas, instalacin de herramientas,

capacitacin, soporte. [KIMBALL 2002, 13-15]

Un Dashboard es una interfaz de explotacin de informacin que de forma resumida

muestra en una sola vista la informacin crucial que describe la forma en que se van

alcanzando los objetivos. En esta interfaz es muy importante centrarse en el diseo y

debe estar personalizado de acuerdo al usuario. Se debe tener un buen conocimientodel negocio, conocer al tipo de cliente, identificar informacin clave para el usuario,

definir bosquejos del dashboard, validar los dashboards. Se puede apreciar ejemplos

de dashboards en las figuras 14 y 15.

Tambin se puede explotar la informacin a travs de reportes, son bsicamente

consultas analticas, mediante las cuales se busca tener una visin general del

negocio entre los diferentes sistemas y departamentos de la organizacin. Se busca la

visin integral del negocio


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Figura 14.Dashboard [FEW 2006]

Figura 15.Dashboard [FEW 2006]


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2.2 Estado de Arte

2.2.1 Problemas relacion ados

En el estado del Arte se busc diferentes situaciones en donde la problemtica haya

sido resuelta con una herramienta de inteligencia de negocios, especficamente con unData Mart. De esta manera se puede ver la semejanza en cmo se afrontan estos

problemas:

-Falta de calidad de la informacin.

-Masa crtica de datos.

- Es necesario automatizar los procesos de extraccin y distribucin de la informacin.

La mayora de los casos encontrados son tesis, en las referencias se encuentran

debidamente identificadas.

2.2.1.1 Caso solucin de inteligencia de negocios para el rea de finanzas de la

Municipalidad Metropolitana de Lima

Ttulo: Anlisis, diseo e implementacin de una solucin de inteligencia de negocios

para el rea de finanzas de la Municipalidad Metropolitana de Lima [NEZ 2010]

El proyecto surge por la necesidad que tienen los usuarios del rea de Finanzas de la

Municipalidad Metropolitana de Lima de acceder de manera rpida a informacin

confiable relacionada con su trabajo. Al tener esta informacin disponible los usuarios

se pueden centrar en realizar el anlisis desde diversos puntos de vista y determinar

las acciones que crean conveniente para mejorar su gestin.

El procedimiento a realizar por los usuarios para acceder a esta informacin, era

solicitar al rea de sistemas la exportacin de los datos de la Base de Datos, vaciar

estos datos en un archivo Excel, depurar, ordenar, organizar y clasificar dichos datos

para obtener la informacin que requieren para realizar sus labores. Este

procedimiento manual genera diversos problemas tales como: dependencia del rea

de Sistemas, informacin generada con una alta posibilidad de error (proceso manual),

inversin de tiempo en procedimientos mecnicos e informacin dispersa en archivos

de Excel, dificultando la consulta de datos histricos.

El proyecto tiene como objetivo el anlisis, diseo e implementacin de una Solucin

de Inteligencia de Negocios para el rea de Finanzas de la Municipalidad


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Metropolitana de Lima, relacionados a la ejecucin de los ingresos, la ejecucin de los

gastos y de los indicadores que permitan llevar un adecuado control de la gestin

municipal. De modo que esta herramienta automatice el procedimiento que ha sido

explicado en el prrafo anterior, y, que en un entorno amigable, permita a los usuarios

acceder a informacin de mejor calidad, ms confiable, en menor tiempo y en un

repositorio que permita acceder a informacin histrica.

2.2.1.2 Caso Solucin Integral para explotar eficientemente la Informacin de

los contactos con los clientes utilizando Data Mart en Telefnica del

Per

Ttulo: Solucin Integral para explotar eficientemente la Informacin de los contactos

con los clientes utilizando Data Mart en Telefnica del Per. [GAMARRA 2010]

La carencia de integracin de la informacin en Telefnica representa un problema

para los jefes, analistas, supervisores, operadores e incluso para los propios clientes.

No existe un ente integrador que rena los contactos con el cliente y los publique en

un nico lugar al cual puedan acceder los usuarios internos y utilizar esta informacin

para anlisis, seguimientos, bsquedas, cruce de informacin, etc.

El problema se da cuando un usuario interno tiene que realizar algn cruce de

informacin con estas fuentes, ya que debe buscar a las personas responsables de

dicha informacin, solicitarla, esperar la confirmacin, acceder a sta y exportarla a

algn motor de base de datos, analizarla, entenderla, depurarla, para finalmente

poder realizar el cruce que se necesitaba inicialmente. En caso se tenga que realizar

este proceso con 2 o ms fuentes, significa realizar el mismo procedimiento

multiplicado por el nmero de fuentes que se necesite.

Un simple cruce de informacin con fuentes de mltiples contactos con el cliente toma

para un usuario promedio alrededor de 1 semana, slo para conseguir integrar esta

informacin. En caso esta simple tarea se deba realizar peridicamente, se convertira

prcticamente en una funcin diaria; funcin que abarcara todo el tiempo del analista

en su da de trabajo.

La implementacin de un Data Mart de Contactos, resolver la necesidad de losusuarios de Telefnica de contar con la informacin de los contactos con los clientes


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completa, validada y disponible cuando ellos lo requieran, asimismo, los anlisis que

se realicen de sta incrementar el conocimiento de las necesidades del cliente.

2.2.1.3 Caso Implementacin de una herramienta de inteligencia de negociospara la administracin de justicia sobre una metodologa ad-hoc

Ttulo: Implementacin de una herramienta de inteligencia de negocios para la

administracin de justicia sobre una metodologa ad-hoc. [EGUILA PARCO 2007]

En este proyecto de tesis se desarrolla el Anlisis y Diseo para el desarrollo e

implementacin futura de una herramienta de Inteligencia de Negocios para la toma de

decisiones en el rea de Defensora de Oficio del Ministerio de Justicia, el propsito de

la implementacin de dicha herramienta es tener un mejor control y gestin de la

informacin del sistema de defensores de oficio de forma que, ayude a mejorar la

calidad del servicio que presta dicha entidad, por la toma de decisiones eficientes

conseguidas a partir de la informacin que este sistema proporcione a los directivos de

dicha entidad. Este trabajo muestra la metodologa utilizada para el desarrollo del Data

Mart, el cual planteara cmo desarrollarlo y se muestra mediante prototipos su

funcionamiento.

La informacin consolidada permitir realizar un mejor control con la aplicacin de

tecnologas de informacin, en este caso, el uso de Data Mart, esto contribuir en

beneficio de todos los peruanos con lo cual permitir disponer de herramientas de

gestin y a su vez de control para el Sector de justicia.

2.2.1.4 Caso Data Mart del rea de Riesgos de la Banca Personal de una

institucin Financiera.

Ttulo: Anlisis, diseo e implementacin de un Data Mart del rea de Riesgos de la

Banca Personal de una institucin Financiera. [CHIPANA 2004]

Las Entidades Financieras tiene como principal objetivo el otorgar crditos para luego

cobrarlos. La complejidad de esta actividad se centra principalmente en hacer una

buena eleccin del cliente, con el propsito de garantizar que cumpla debidamente con


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el pago del crdito que se le otorgue, y de esta manera obtener las ganancias

esperadas en el tiempo provisto.

La mayora de las entidades financieras cuentan con informacin obtenidas de bases

de datos transaccionales, de suma importancia para registrar las operaciones que se

realizan. Estos datos son de suma importancia pero no se puede acceder a ellos con

la facilidad debida cuando se necesita contar con informacin estratgica.

El desarrollo de un Data Mart para el rea de Riesgos de la Banca Personal permite

obtener la informacin estratgica requerida, como podra ser el acceso directo a los

indicadores del negocio. Sealar cuales son los factores que realmente inciden en el

buen o mal funcionamiento, detectar situaciones fuera de lo normal, encontrar los

factores que maximicen el beneficio y predecir el funcionamiento futuro con un alto

porcentaje de certeza

2.2.1.5 Caso Data Mart de gestin de negocios aplicado a una institucin

financiera.

Ttulo: anlisis de la implementacin de un Data Mart de gestin de negocios aplicado

a una institucin financiera. [SALAZAR 2003]

Esta tesis analiza la propuesta que est dirigida a implementar un sistema informtico

eficiente y confiable para la evaluacin de la gestin financiera diaria, y para la

supervisin del nivel de cumplimiento de las metas asignadas a cada tem de

rendimiento. Esto, con el propsito de buscar que se alcancen los objetivos

estratgicos fijados.

La implementacin de esta solucin involucra la elaboracin de un modelo de datos

que soporte las consultas requeridas por los usuarios para un mejor anlisis del

desenvolvimiento de la entidad financiera.

El producto final ser un sistema de anlisis de gestin y otro de seguimiento de

objetivos, los cuales deben ser lo suficientemente flexibles para permitir implementar

todo tipo de vistas requeridas.


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Figura 16.Pgina web INEI [INEI01]

Figura 17.Pgina web INEI [INEI01]


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2.2.2 Conc lusio nes sob re el estado del arte

Luego de analizar las tesis pasadas se llega a la conclusin de que los Data Mart s,

han sido fundamentales para mostrar los indicadores de los procesos clave del

negocio, esto ha permitido que la alta direccin tome las medidas correctivasnecesarias y mejore sobremanera los procesos. Con el debido anlisis y organizacin

de la estructura del Data Mart se puede facilitar mucho el trabajo y brindar informacin

necesaria a la alta direccin.

El RENIEC dado que es una entidad del estado, que no tiene fines de lucro, y se debe

solo a los peruanos, su nico fin es mejorar la calidad de sus servicios. En esta

institucin los procesos clave son el registro del trmite y entrega del DNI. El

desarrollo de una solucin de Inteligencia de Negocios que permita explotar la

informacin estratgica requerida por la alta direccin mediante el uso de Data Marts,

facilitara tener un acceso directo a los indicadores de los procesos, esto permitira

sealar cuales son los factores que realmente inciden en el buen o mal

funcionamiento, detectar situaciones anormales, llegar a ubicar los factores que

ayuden al proceso y predecir el funcionamiento futuro con un alto porcentaje de

certeza.


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3 Anlisis

3.1 Definicin de la metodologa de la solucin

Se eligi la metodologa que tiene como base el ciclo de vida de los Data Warehouses

definido por Ralph Kimball. El esquema usado por Ralph Kimball con el nombre de

BDL (Business Dimensional Lifecycle) se encarga de graficar las distintas etapas por

las que debe pasar todo proceso de Data Warehousing.

La metodologa de Kimball divide el desarrollo del almacn de datos en 5 fases

generales: Marco conceptual, anlisis, diseo, construccin, implantacin. Como se

puede apreciar en la figura 18.

Figura 18. Fases generales de Desarrollo segn Kimball [Elaboracin Propia]


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Marco Conceptual:La primera etapa de todo proyecto de inteligencia de negocios es

el diagnstico de la empresa, en la cual se realiza el levantamiento de informacin de

la empresa, se identifica sus necesidades, se diagnostica el problema y se plantea una

solucin adecuada. El desarrollo de todas las etapas del proyecto se logra a partir de

las diversas entrevistas y reuniones con los diferentes encargos de RENIEC. En esta

etapa tambin se definen las actividades, alcance y cronograma del proyecto,

incluyendo tiempo y recursos.

Anlisis: Se realiza la definicin de los requerimientos del negocio, este es el punto

de inicio del proyecto y a la vez el cimiento para las siguientes etapas del proyecto,

las cuales se enfocan en la tecnologa, los datos y las aplicaciones. En esta etapa se

realiza la entrevista a los usuarios finales lo que permite entender los procesos del

negocio, sus necesidades y requerimientos. En la presente tesis se entrevist al

personal de RENIEC, en el Anexo 8 se encuentra el detalle de la entrevista. Durante

esta etapa tambin se identifican los sistemas transaccionales fuente, se conoce la

arquitectura de los sistemas transaccionales, se realiza un inventario y se analiza la

calidad de los datos. Para el caso de los sistemas transaccionales fuente, se cont con

una comunicacin fluida con el rea de Base de datos, de esta manera se utiliz data

real de RENIEC, y se utiliz un modelo similar a la base de datos Transaccional de

RENIEC.

Diseo: Se ha usado como referente en esta etapa a Ralph Kimball. En el libro The

Data Warehouse Toolkit (El kit de herramientas Data Warehouse), Kimball dedica

tres captulos a la etapa del modelado dimensional, donde describe las diferentes

arquitecturas de construccin, esquemas de modelos y de tablas de hechos,

definiendo el concepto de Data Mart.

Se define la estructura del Data Mart tanto a lgico como fsico. Adems, se realiza un

Diagrama de Mapeo de Datos, el cual muestra la relacin de cmo los datos fuentes

estn relacionados con los datos del modelo multidimensional. En esta etapa se tuvo

un feedback con el personal de Base de datos y el rea de TI de RENIEC, para

elaborar modelos adecuados de Data Marts.


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Construccin: Durante esta etapa se construye la estructura fsica del Data Mart.

Tambin, se desarrollan los procesos de extraccin, transformacin y carga al Data

Mart.

Durante esta etapa se configura e instala la base de datos a utilizar, as como tambin

la plataforma de Inteligencia de Negocios de software libre: Pentaho. La etapa de

construccin de ETL consta de tres sub etapas principales: extraccin, transformacin

chavez joao analisis inteligencia negocios procesos generacion emision dni reniec

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