un proyecto de business intelligence

FACULTAD DE INGENIERÍA

CARRERA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS – EPE

TRABAJO DE CURSO “INTELIGENCIA DE NEGOCIOS”

ENTREGABLE FINAL

“IMPLEMENTACION DE UNA SOLUCION DE

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA UNA EMPRESA TEXTIL”

Desarrollado por los alumnos:

200814563 – Martinez Ochoa, Juliana

200900477 – Pizarro Ramírez, Marco

200512648 – Villanueva Ortiz, Tirso

200800140 –Romero Llanos, Sonia

SURCO – LIMA

6 de Agosto de 2012

Inteligencia de Negocios

2

ÍNDICE

1. SITUACIÓN PROBLEMÁTICA ........................................................................................... 3

1.1. Empresa y Área Específica a Analizar ............................................................................ 3

1.2. Situación Problemática ..................................................................................................... 3

1.3. Identificación de las Necesidades de Información y Fuentes para Obtenerla ........... 4

1.3.1. Origen de Datos y Tablas ................................................................................................. 5

1.4. Usuarios de la Información ............................................................................................ 12

1.5. Definición de Antigüedad de Datos y Periodos de Actualización .............................. 13

2. SOLUCIÓN PROPUESTA ................................................................................................ 14

2.1. Características Generales de la Solución Propuesta .................................................. 14

2.2. Beneficios a obtener al Implementar la Solución ........................................................ 14

2.2.1. Beneficios Tangibles ...................................................................................................... 14

2.2.2. Beneficios Intangibles .................................................................................................... 15

2.3. Análisis Dimensional ...................................................................................................... 16

2.3.1. Tablas Dimensionales ..................................................................................................... 16

2.3.2. Modelo Lógico ................................................................................................................. 21

2.4. Estimación de la Cantidad de Datos y Tamaño de BD ................................................ 22

2.5. Reportes y Consultas a Generar .................................................................................... 22

2.6. Identificación de la infraestructura necesaria para el proyecto HW y SW ................ 23

3. Desarrollo de la solución ................................................................................................ 24

4. Administración del Proyecto .......................................................................................... 44

CONCLUSIONES .................................................................................................................... 45

BIBLIOGRAFIA ....................................................................................................................... 46

GLOSARIO .............................................................................................................................. 47

SIGLARIO ................................................................................................................................ 48

ANEXOS .................................................................................................................................. 49


3

1. SITUACIÓN PROBLEMÁTICA

1.1. Empresa y Área Específica a Analizar

La empresa objeto de estudio del presente trabajo es Perú Pima S.A. Es una empresa peruana del

rubro textil, fundada el año 1992. Su giro de negocio es la fabricación de productos textiles y su

comercialización. Posee toda la cadena de producción textil que consta de:

- Hilandería

- Tejeduría

- Tintorería y acabado de telas

- Estampado

- Confecciones

Su Gerente General es el Sr. Daniel Varón Kappari y número de RUC 20122742114. Posee dos

plantas de producción ubicadas en:

- Av. Argentina 2747, Lima Zona Industrial.

- Av. Argentina 5138, Carmen de la Legua-Reynoso, Callao.

Tiene 83 empleados y 509 obreros. Las áreas específicas, cuya información será motivo de estudio

para la implementación de la solución BI del presente trabajo, son: el Área Comercial, Producción

(solo almacenes) y Finanzas. El sitio web de la empresa es: www.perupima.com

1.2. Situación Problemática

Formulación del Problema

En un país de vías de desarrollo, la principal fuente de crecimiento económico es el incremento de

la productividad. De ahí resulta imperiosa la necesidad para la empresa Perú Pima S.A. de estimular

su crecimiento en el mercado globalizado, así como también, una respuesta más efectiva a sus

distintas operaciones.

En tal sentido, considerando el análisis del Área Comercial y de la Gerencia Financiera que son

materia de estudio del presente proyecto, existen factores tanto internos como externos que afectan

dichas operaciones. El Área Comercial ha sido determinada en primera instancia por la Gerencia

General como una de las más críticas por diferentes deficiencias encontradas en los distintos

procesos, tanto en la gestión de las ventas, así como también, por el control y seguimientos de las

cuentas por cobrar ya que no pueden contar con información analítica que les permita tomar

mejores decisiones.

http://www.perupima.com/


4

El presente estudio surge ante la necesidad de la empresa de encontrar alternativas y métodos que

permitan un mejoramiento continuo para el Área Comercial, ya que los últimos años su crecimiento

ha sido acelerado.

Objetivo General

Contar con una herramienta DSS de Sistema de Soporte de Decisiones con sus siglas en inglés

(DSS) que permita visualizar la situación de las operaciones comerciales, y en particular de las

ventas de la compañía, y de esta manera le permita a los directivos y jefaturas de rango medio

tomar decisiones a favor de la organización utilizando dicha información.

Objetivos Específicos

- Determinar la información importante para el análisis de ventas y cuentas por cobrar.

- Determinar los indicadores necesarios para satisfaces los requerimientos de información.

1.3. Identificación de las Necesidades de Información y Fuentes para

Obtenerla

Identificación de las necesidades de información

La Gerencia General y la Gerencia de Ventas, así como el Directorio, desde hace algunos años

atrás requieren analizar el movimiento comercial de la empresa, y contar con información útil para la

toma de decisiones cruciales en el manejo de la organización. Ellos necesitan información de las

ventas de productos terminados de la empresa, mostrándola según clasificaciones del tipo regional,

de clientes, por familias de productos, y también, comparándola con los costos de producción

unitarios, todo esto expresado en diversas jerarquías de tiempo. Todo eso sería muy útil para ver el

seguimiento de la facturación a través de diferentes estructuras (familias de productos, zonas

geográficas, tipos de clientes, etc.) y asimismo, los márgenes de utilidad bruta por producto

(mostrado en unidades de tiempo, familias de productos, tipos de clientes, etc.)

El área de TI ha estado abocada al desarrollo de la plataforma transaccional básica, y debido a

carencias técnicas y de personal, no ha podido construir un módulo de información gerencial. Hoy

en día, gracias a las herramientas de Business Intelligence es posible construir aplicativos que

permitan satisfacer esos requerimientos de las gerencias mencionadas, en tiempos relativamente

cortos, y contando con herramientas que permitan que el usuario moldee su propia información,

construya sus propias consultas todo esto a través de la presentación de información tanto gráfica

como tabular.

Asimismo, la Dirección de la empresa tiene la necesidad de analizar la información de las Cuentas

por Cobrar pero en forma estratificada. Es decir, en la actualidad el Sistema Integrado de la

empresa, brinda un lote de reportes tabulares, pero no son versátiles en el sentido de brindar

ventajas más allá que la información estática e impresa. La dirección de la empresa, requiere


5

acceder a dicha información en un contexto que permita visualizarla a través de las estructuras y

clasificaciones que se manejan en la Gerencia Financiera y en el Área Comercial.

Los reportes estáticos son antiguos, ofrecen solamente información básica pero útil, y ha quedado

relegada a reportar montos globales por cliente, pero, no se puede satisfacer consultas más

avanzadas. Estas consultas permitirán saber los niveles de morosidad por cliente, región, por tipo

de cliente, saber cómo se están comportando las cuentas por cobrar de clientes minoristas en el

tiempo, el monto total por cobrar de clientes de un país, etc.

Fuentes para obtener la información

La fuente única de donde se obtendrá la información será el sistema administrativo de la empresa

llamado “Sistema Integrado”. En dicho sistema se maneja toda la gestión administrativa y algunos

módulos usados en el área de producción, implementados hace 10 años para lograr un EEI a favor

de la empresa. Para la gestión administrativa el sistema cuenta con los siguientes módulos:

- Inventarios

- Ventas

- Cuentas por Cobrar

- Compras

- Cuentas por Pagar

- Caja y Bancos

- Activos Fijos

- Recursos Humanos

- Costos de Producción

- Contabilidad

Y para el área de producción textil, se cuenta con los siguientes módulos:

- Hilandería

- Tejeduría

1.3.1. Origen de Datos y Tablas

El “Sistema Integrado” de Perú Pima S.A. se basa en el ODS llamado UniData ® Relational

Database; soporta ANSI SQL y su propio lenguaje de programación, UniBasic. Está construido con

la herramienta de desarrollo 4GL llamada SystemBuilder ®. Ambos productos pertenecen a la

empresa norteamericana Rocket Software Inc., URL http://www.rocketsoftware.com. El anexo 01

contiene imágenes de captura de algunas pantallas de dicho sistema.

http://www.rocketsoftware.com/


6

Los archivos de datos de dicho sistema y que son el origen de datos para nuestra solución, son los

siguientes:

Archivo: FAREGISTRO

Contiene: Movimiento de Facturación cabecera - Contiene los documentos de facturación (facturas y

boletas). Es archivo cabecera, contiene los datos básicos de la facturación.

Nombre_campo Tipo Longitud Descripción corta

Id_doc_venta A 15 Identificación del documento

Cd_tipo_doc A 2 Código de tipo de documento de operación

Nro_serie A 3 Número de serie del documento de ventas

Nro_correlativo A 7 Número de correlativo del documento

Fecha_Emision D 10 Fecha de emisión

Cd_cliente A 6 Código de cliente

Nro_pedido N 7 Número de pedido de ventas

Cd_vendedor A 5 Código de vendedor

Fecha_vcto D 10 Fecha de vencimiento

Cd_condicion_pago A 3 Código de condición de pago

Id_transaccion_inv A 13 Código de transacción de inventarios asociada a la venta

Estado A 1 Estado del documento

Cd_moneda A A Código de la moneda de facturación

Tipo_cambio N 8,4 Importe del tipo de cambio

Pct_descuento N 12,2 Porcentaje de descuento

Pct_iva N 12,2 Porcentaje del IVA

Importe_neto N 12,2 Importe neto de venta

Valor_iva N 12,2 Monto del impuesto a las ventas

Monto_nominal N 12,2 Monto total previo al descuento

Importe_descuento N 12,2 Importe del descuento

Monto_venta N 12,2 Monto total de la venta


7

Archivo: FAREGISTRODET

Contiene: Movimiento de Facturación detalle - Contiene los ítems de inventario facturados y

contenido documentos de facturación (facturas y boletas). Es archivo detalle, contiene los datos de

los productos facturados como precio unitario, cantidad, etc.


Id_doc_venta A 15 Identificación del documento

Nro_consecutivo N 6 Número consecutivo de producto dentro del documento

Cd_item A 8 Código del ítem de inventario

Cantidad N 12,3 Cantidad a facturar

Precio_unitario N 12,2 Precio unitario

Importe_unitario N 12,2 Importe unitario

Archivo: FACLIENTES

Contiene: Tabla maestra de clientes.


Cd_cliente A 6 Código identificatorio del cliente

Razon_social A 60 Razón social

Tipo_cliente A 3 Código de tipo de cliente

Estado A 1 Estado del registro

NIT A 11 Número de identificación tributaria

Tipo_documento A 2 Código de tipo de documento identificatorio

Nro_documento A 15 Número de documento identificatorio

Direccion A 160 Dirección del cliente

Cd_ubicacion A 7 Código de ubicación del cliente (Código de distrito)

Telefono1 A 12 Teléfono 1

Telefono2 A 12 Teléfono 2

Nombre_contacto A 40 Nombre del contacto

Cd_pais A 3 Código de país

Archivo: FATIPO_CLIENTE

Contiene: Tabla de tipos de clientes (nacionales, extranjeros, etc.)


Cd_tipo_cliente A 3 Código de tipo de cliente


8

Desc_tipo_cliente A 40 Descripción de tipo de cliente

Archivo: FACONDICION

Contiene: Tabla de las condiciones de pago de los comprobantes emitidos a los clientes.


Cd_condicion A 3 Código identificatorio de la condición de pago del documento de venta

Desc_condicion A 40 Descripción de la condición de pago

Nro_dias_plazo N 3 Número de días de plazo

Archivo: FAVENDEDOR

Contiene: Tabla maestra de vendedores


Cd_vendedor A 3 Código de vendedor

Nombre_vendedor A 70 Nombre del vendedor

Estado_vendedor A 1 Estado del vendedor

Archivo: FAUBICACION

Contiene: Tabla de ubicaciones geográficas (departamentos, provincias y distritos)


Cd_ubicacion A 7 Código de la ubicación

Desc_ubicacion A 80 Descripción de la ubicación

Cd_nivel A 1 Nivel del registro

Archivo: FAARTICULOS

Contiene: Tabla maestra de los ítems de inventarios (productos). Contiene la información de los

productos que se mueven en los almacenes.


Cd_item A 8 Código identificatorio del ítem de inventario

Descripcion_item A 120 Descripción del ítem de inventario

Cd_familia A 2 Código identificatorio de la familia de inventarios

Estado_item A 1 Estado del ítem de inventario

Precio_unitario N 12,2 Precio unitario de venta (sin IGV)

Cd_articulo A 16 Código de articulo textil


9

Cd_proceso A 6 Código de proceso textil

Nro_diseno A 5 Número de diseño (estampado)

Cd_color A 5 Código de color

Cd_combinacion A 3 Código de combinación

Cd_ancho A 2 Código de ancho

Cd_calidad A 1 Código de calidad

Unidad_medida A 4 Código de unidad de medida

Archivo: INFAMILIA

Contiene: Tabla maestra de familias de inventarios (TE=Telas / FE=Felpas /

CO=Confecciones, etc.)


Cd_familia A 2 Código identificatorio de la familia de inventarios

Desc_familia A 60 Descripción de la familia de inventarios

Archivo: INART.BASE

Contiene: Tabla maestra de artículos de productos (Código de que es un atributo de la tabla de

ítems de inventario). Los registros de esta tabla NO mueven inventarios.


Cd_articulo A 15 Código identificatorio de articulo base (conforma el ítem)

Desc_articulo A 60 Descripción del articulo base de inventarios

Cd_estado A 1 Código de estado

Hilos_trama N 6 Nro hilos trama

Hilos_urdimbre N 6 Nro hilos urdimbre

Archivo: PR.DISENO

Contiene: Tabla maestra de Diseños textiles (diseño es la figura que se estampa en la tela.

Usualmente un diseño está compuesto por varios colores diferentes)


Nro_diseno A 5 Número identificatorio de diseño

Desc_diseno A 60 Descripción del diseño

Nro_laminas N 3 Número de láminas del diseño


10

Archivo: PR.COLOR

Contiene: Tabla maestra de colores (cuando se trata de Teñido de las telas, aplicación de color

entero)


Cd_color A 5 Código identificatorio de Color

Desc_color A 80 Descripción del color

Archivo: PR.COMB

Contiene: Tabla maestra de combinaciones. Solo es útil para los Ítems que son estampados (tienen

Nro. de Diseño asignado)


Cd_combinacion A 4 Código identificatorio de la combinación

Desc_combinacion A 80 Descripción de la combinación

Archivo: INANCHO.TELAR

Contiene: Tabla maestra de anchos de las telas terminadas.


Cd_ancho A 2 Código identificatorio del ancho de la tela

Desc_ancho A 60 Descripción del ancho

Long_ancho N 12,2 Longitud del ancho del ítem tela / felpa

Archivo: PR.CALIDAD

Contiene: Tabla maestra de Códigos de Calidad (1=Primera / 2=Segunda / 3=Tercera)


Cd_calidad N 1 Código identificatorio de la calidad

Desc_calidad A 20 Descripción de la calidad

Archivo: INUNIDAD

Contiene: Tabla maestra de unidades de medida.


Cd_unidad A 4 Código identificatorio de la unidad de medida


11

Desc_unidad A 30 Descripción de la unidad de medida

Archivo: FIMONEDA

Contiene: Tabla maestra de Códigos de Monedas (D-Dólares / S-Nuevos Soles)


Cd_moneda A 1 Código de identificación de moneda

Desc_moneda A 30 Descripción de moneda

Archivo: FATIPO_DOC_ID

Contiene: Tabla maestra de tipos de documento de identidad de personas (01-DNI / 02-

CARNET DE EXTRANJERIA / etc.)


Cd_tipo_doc_id A 2 Código de tipo de documento de identificación

Nombre_doc A 40 Descripción de tipo de documento de identificación

Archivo: FATIPO_DOCUMENTO

Contiene: Tabla maestra de tipos de documentos que el sistema emite.


Cd_tipo_documento A 2 Código de tipo de documento de operación

Desc_tipo_documento A 40 Descripción de tipo de documento de operación

Archivo: FAESTADO_DOC

Contiene: Tabla maestra de Estados de los documentos emitidos / a emitir


Cd_estado_doc A 1 Código de estado

Desc_estado_doc A 60 Descripción del estado

Archivo: ADESTADO

Contiene: Tabla maestra de estados (de registros).


Cd_estado A 1 Código de estado


12

Desc_estado A 60 Descripción del estado

Archivo: FAPAIS

Contiene: Tabla maestra de países


Cd_pais A 3 Código de país

Desc_pais A 60 Descripción del país

1.4. Usuarios de la Información

Puesto Área Funciones

Gerente

General Gerencia General

Máximo ejecutivo de la organización, que dirige los

destinos de la empresa. Administra la organización a

través de las gerencias de áreas y es el representante

legal de la misma.

Gerente

Comercial Gerencia Comercial

Responsabilidad máxima en todas las actividades

relacionadas con los clientes: ventas, marketing,

canales de distribución.

Gerente de

Finanzas Gerencia Financiera

Máxima autoridad dentro de la organización en los

asuntos relativos a las finanzas; administración del

dinero. Dirige las actividades de planificación financiera,

contabilidad, tesorería y cobranzas.

Responsable de

Créditos y

Cobranzas

Gerencia Financiera

Gestionar y efectuar el cobro de las cuentas por cobrar,

producto de las ventas a clientes. Administrar la cartera

de clientes para garantizar la captación de recursos.

Analizar y otorgar créditos a clientes.

Gerente de

Producción

Gerencia de

Producción

Responsabilidad sobre el funcionamiento el área

productiva de la empresa, optimizar los recursos

productivos y organizar y hacer seguimiento de todos

los trabajos dentro del ciclo de producción.


13

Responsable de

Marketing Gerencia Comercial

Encargado de los planes de mercadotecnia, estudios de

mercado, imagen corporativa, promociones y estudios

de nuevos canales de ventas.

Vendedor Gerencia Comercial

Miembro de la organización dedicado a colocar los

productos terminados de la empresa en el mercado.

Negocia con los clientes la obtención de pedidos, hace

seguimiento a los mismos, coordina los despachos por

venta y entre sus responsabilidades está la de ampliar

la cartera de clientes.

Contador de

Costos Contabilidad

Miembro de la organización dedicado a realizar la

determinación de los costos de producción de los

productos terminados e intermedios, así como la

valorización de los inventarios de la empresa.

1.5. Definición de Antigüedad de Datos y Periodos de Actualización

Para efectos de este trabajo académico, la data a capturar comprenderá desde el 1ro de Enero de

2008 al 31 de diciembre de 2011. Los procesos de carga y transformación que serán

implementados, estarán diseñados para que la información sea actualizada diariamente.


14

2. SOLUCIÓN PROPUESTA

2.1. Características Generales de la Solución Propuesta

Implementar una solución de Data mart para el área de ventas.

La herramienta a utilizar debe permitir el manejo de OLAP para mostrar la información de

las dimensiones del modelo, generar reportes, gráficos, así como también, permitir la

elaboración de dashboards para mostrar indicadores de valor.

2.2. Beneficios a obtener al Implementar la Solución

La Gerencia de Ventas y la Gerencia General se verán muy beneficiadas por poder contar con una

herramienta de inteligencia de negocios a través de la cual van a poder visualizar y explotar la

información comercial de la empresa desde diferentes ángulos. En el pasado, estaban limitados a

visualizar la información en estructuras estáticas que le ofrecía el legacy (sistema transaccional que

tiene 10 años de funcionamiento). Con esta herramienta, la Direccion de la empresa podrá sacar

provecho de los diferentes enfoques de datos ofrecidos, pudiendo el mismo usuario construir

nuevas consultas, y obtener información pertinente y útil para su gestión.

Los beneficios son, evidentemente, mucho. Ya no va a depender del área IT para solicitarle nuevos

reportes estáticos, ni estará limitado a la capacidad de atención de dicha área. La herramienta de BI

empoderará al usuario del área comercial y podrá apreciar la información acorde a sus necesidades

de consolidación, selección de columnas a mostrar, selección de valores y rubros del movimiento

comercial, áreas regionales, agentes comerciales, clientes, condiciones de pago, etc., con lo cual se

podrá mejorar la gestión de venta de los productos, atención a los clientes, reducir, eliminar o

fortalecer determinadas familias de productos vendibles, etc.

Además, se podrá apreciar tendencias, y falencias en la gestión de ventas. Por ejemplo, comparar

productividad entre los vendedores.

El usuario será real dueño de su información, y se verá aun más satisfecho con la posibilidad que

sea visto por web, generar gráficos e impresiones de impacto y poder manipular dicha información,

usando todo el potencial de funcionalidades que proporcionan el potente DW Pentaho.

Los beneficios tangibles e intangibles de la implementación de este Data mart son:

2.2.1. Beneficios Tangibles

Información histórica que permita analizar la situación de la empresa en el área de ventas.

Reportes generados en el tiempo requerido por cada proceso del periodo.


15

Cuadros de información consolidada en gráficos que permitan tomar decisiones a nivel

gerencial.

Optimizar el uso de sus recursos vendedores de acuerdo a las decisiones que pueda

determinarse de la información analizada en ventas.

Incrementar las ventas en un 20% de acuerdo la evaluación de los productos por sus distintos

tipos de presentaciones.

2.2.2. Beneficios Intangibles

Satisfacción del gerente del área quien tendrá información de vital importancia para evaluar el

área a cargo.

Entrega de información a tiempo para sus evaluaciones propias como para la entrega de

informes a nivel gerencial.

Ahorro de tiempo en analizar datos centralizados en los cuadros que ofrecen una información

más clara y precisa.


16

2.3. Análisis Dimensional

2.3.1. Tablas Dimensionales

Table Name DIM_CLIENTE

Table Type Dimensión

View Name DIM_CLIENTE

Display Name DIM_CLIENTE

Description

Tabla dimensional que contiene los datos de los clientes.

Used in schemas Ventas

Target Source

Column Name Display Name Description Datatype Size Precision Key? FK To

NULL? Default Value

Example Values

SCD Type

Source System

Source Schema

Source Table Source Field Name

Source Datatype

ETL Rules Comments

ID_Cliente ID Cliente Identificador del cliente Int 11 PK N 3245 Sistema Integrado

N/A

Autogenerar en el insert

Cod_Cliente Cod_Cliente Código del cliente varchar 6

N C07999 Sistema Integrado

N/A FACLIENTES Cd_Cliente A(6)

Razon_Social Razon_Social Razón social varchar 80 N TEXTIL REAL SAC

Sistema Integrado

N/A FACLIENTES Razon_Social A(60)

Desc_Tipo_Cliente Desc_tipo_cliente Tipo de cliente natural o jurídico

varchar 30 N CLIENTE NACIONAL

Sistema Integrado

N/A FACLIENTES Tipo_Cliente A(3)

Desc_Tipo_Documento Desc_tipo_documento Descripción del tipo documento identificatorio

varchar 20 N DNI Sistema Integrado

N/A FACLIENTES Estado A(1)

Nro_Documento_Id Nro. Documento Número de documento identificatorio

varchar 15 N

09752620 Sistema Integrado

N/A FACLIENTES Nro_Documento A(15)

Estado Estado Estado del registro varchar 1

N

A

Sistema Integrado

N/A FACLIENTES Estado A(1)

País País Descripción del país del cliente

varchar 30

N

PERU

Sistema Integrado

N/A FAPAIS País A(30)

Ubicación_Dept Ubicación_Dept ID de la dimensión Ubicación Geográfica, jerarquía Departamento

varchar 15

N

Lima

Sistema Integrado

N/A FAUBICACION Ubicación_Dept A(15)

Ubicación_Prov Ubicación_Prov ID de la dimensión Ubicación Geográfica, jerarquía Provincia

varchar 20

N

Lima

Sistema Integrado

N/A FAUBICACION Ubicación_Prov A(20)

Ubicación_Dist Ubicación_Dist ID de la dimensión Ubicación Geográfica, jerarquía Distrito

varchar 30

N

San Miguel

Sistema Integrado

N/A FAUBICACION Ubicación_Dist A(30)


17

Table Name DIM_CONDICION_PAGO

Table Type DIM_CONDICION_PAGO View Name DIM_CONDICION_PAGO Display Name DIM_CONDICION_PAGO

Description Tabla dimensional que contiene los valores de condiciones de pago referenciadas en las transacciones de ventas.

Used in schemas

Ventas

Target Source


NULL? Default Value

Example Values

SCD Type

Source System

Source Schema

Source Table Source Field Name Source Datatype

ETL Rules Comments

ID_Condición_Pago ID_Condición_Pago Identificador de condición de pago

Int 11 PK 23


Cod_Condición Cod_Condición Código de la condición de pago del documento

varchar 11

L60 Sistema Integrado

N/A FACONDICION Cd_condicion A(3)

Desc_Condición Desc_Condición Descripción de la condición de pago

varchar 52 LETRA A 60 DIAS

Sistema Integrado

N/A FACONDICION Desc_condicion A(40)

Nro_Días_Plazo Nro_Días_Plazo Número de días de plazo int 11 60 Sistema Integrado

N/A FACONDICION Nro_dias_plazo N(3)

Table Name DIM_VENDEDOR

Table Type Dimensión View Name DIM_VENDEDOR Display Name DIM_VENDEDOR

Description Tabla dimensional que contiene los Vendedores de la empresa

Used in schemas

Ventas

Target Source

Column Name Display Name Description Datatype Size Precision Key? FK To NULL? Default Value

Example Values SCD Type

Source System

Source Schema


Source Datatype

ETL Rules Comments

ID_Vendedor ID_Vendedor Identificador del vendedor

Int 11 PK


Cod_Vendedor Cod_Vendedor Código de vendedor varchar 4

V0014 Sistema Integrado

N/A FAVENDEDOR Cod_vendedor A(3)

Nombre_Vendedor Nombre_Vendedor Nombre del vendedor varchar 70 DANIEL PAREJA Sistema Integrado

N/A FAVENDEDOR Nombre_vendedor A(70)

Estado_Vendedor Estado_Vendedor Estado del vendedor varchar 1

Activo Sistema Integrado

N/A FAVENDEDOR Estado_vendedor A(1)


18

Table Name DIM_ITEM_INVENTARIO


View Name DIM_ITEM_INVENTARIO Display Name DIM_ITEM_INVENTARIO

Description Tabla dimensional que contiene los ítems de inventario

Used in schemas Ventas

Target Source


NULL? Default Value

Example Values

SCD Type

Source System

Source Schema


ETL Rules Comments

ID_Item_Inventario ID_Item_Inventario ID de la dimensión ítem de inventario

int 11

PK


Cod_Item Cod_Item Código identificatorio del ítem de inventario

Varchar 8

V0014 Sistema Integrado

N/A FAARTICULOS Cd_item A(8)

Descripción_Item Descripción_Item Descripción del ítem de inventario

Varchar 120

Sistema Integrado

N/A FAARTICULOS Descripción_item A(120)

Familia Familia Descripción de la familia de inventarios

Varchar 60

Sistema Integrado

N/A INFAMILIA Desc_familia A(60)

Estado_Item Estado_Item Estado del ítem de inventario

Varchar 1

Sistema Integrado

N/A ADESTADO Desc_estado A(60)

Precio_Unitario Precio_Unitario Precio unitario de venta (sin IGV)

Decimal 12,2

Sistema Integrado

N/A FAARTICULOS Precio_Unitario N(12,2)

Cod_Artículo Cod_Artículo Código de articulo base textil

varchar 16

Sistema Integrado

N/A INART.BASE Cd_Artículo A(15)

Desc_Artículo Desc_Artículo Descripción del artículo base textil

varchar 70

Sistema Integrado

N/A INART.BASE Desc_Artículo A(60)

Nro_Diseno Nro_Diseno Nro de diseño (estampado) varchar

5

Sistema Integrado

N/A PR.DISENO Nro_Diseno A(5)

Cod_Color Cod_Color Código de color varchar

5

Sistema Integrado

N/A PR.COLOR Cd_Color A(5)

Desc_Color Desc_Color Descripción del color varchar

80

Sistema Integrado

N/A PR.COLOR Desc_Color A(800)

Cod_Calidad Cod_Calidad Código de calidad varchar

1

Sistema Integrado

N/A PR.CALIDAD Cd_Calidad A(1)

Desc_Calidad Desc_Calidad Descripción de la calidad varchar

20

Sistema Integrado

N/A PR.CALIDAD Desc_Calidad A(20)

Unidad_Medida Unidad_Medida Descripción de la unidad de medida

varchar 30

Sistema Integrado

N/A FAARTICULOS Unidad_Medida A(4)


19

Table Name DIM_TIEMPO


View Name DIM_TIEMPO

Display Name DIM_TIEMPO

Description

Tabla dimensional que contiene los parámetros o intervalos de tiempos

Used in schemas

Ventas

Target Source

Column Name Display Name Description Datatype Size Precision Key? FK To NULL? Default Value

Example Values SCD Type

Source System

Source Schema


ETL Rules Comments

ID_Tiempo ID_Tiempo Identificador de tiempo int 11 PK 16458

N/A N/A Hoja de cálculo en Excel

Fecha Fecha Fecha date 10 7 FEB 2012 N/A N/A Hoja de cálculo en Excel

Anyo Anyo Número de año int 11 23 N/A N/A Hoja de cálculo en Excel

Nro_Mes Nro_Mes Número del Mes int 11 6 N/A N/A Hoja de cálculo en Excel

Mes Mes Nombre del Mes varchar 10 Junio N/A N/A Hoja de cálculo en Excel

Nro_Semana_Anual Nro_Semana_Anual Número de semana anual

int 11 2 N/A N/A Hoja de cálculo en Excel

Bimestre Bimestre Número de bimestre int 11 1 N/A N/A Hoja de cálculo en Excel

Trimestre Trimestre Número de trimestre int 11 2 N/A N/A Hoja de cálculo en Excel

Semestre Semestre Número de semestre int 11

1


20

Tablas de Hechos

Table Name HECHO_VENTA

Table Type Fact

View Name HECHO_VENTA

Display Name HECHO_VENTA

Description Tabla de hechos que contiene información del movimiento de ventas

Target

Source

Column Name Display Name Description Datatype Size Precision

Key? FK To NULL?

Default Value

Example Values

Source System

Source Schema


Source Datatype

Extraction/Transformation Rules

Comments

Key_venta Key_Ventas Clave única para los registros de ventas

Int 11

N

985654 BBDD MySql NA

Asignado por el auto generador de la base de datos

ID_Tiempo ID_Tiempo Identificador de la tabla dimensional tiempo

Int 11

FK DIM_TIEMPO

Sistema Integrado

N/A

Asignado por el sistema transaccional

ID_Cliente ID_Cliente Identificador de la tabla dimensional cliente

Int 11

FK DIM_CLIENTE

Sistema Integrado

N/A


iD_Condición_Pago iD_Condición_Pago Identificador de la tabla dimensional condición de pago

Int 11

FK DIM_CONDICION_PAGO

Sistema Integrado

N/A


ID_Vendedor ID_Vendedor Identificador de la tabla dimensional vendedor

Int 11

FK DIM_VENDEDOR

Sistema Integrado

N/A


ID_Item_inventario ID_Item_inventario Identificador de la tabla dimensional ítem de inventario

Int 11

FK DIM_ITEM_INVENTARIO

Sistema Integrado

N/A


Desc_Tipo_Doc Desc_Tipo_Doc Descripción del tipo de documento de operación

Varchar 10

Sistema Integrado

N/A FATIPO_DOCUMEN-TO

Desc_Tipo_Doc A (40)

Nro_Documento Nro_Documento Serie y número del documento de ventas

Varchar 12 001-1234567

Sistema Integrado

N/A FACLIENTES Nro_Documento Ar(15) Nro_serie + '-' + Nro_correlativo

Cantidad_Venta Cantidad_Venta Cantidad Vendida Decimal 12,3 5 Sistema Integrado

N/A FAREGISTRODET Cantidad N(12,3)

VentaNeta_MonLocal VentaNeta_MonLocal Venta neta moneda local (nuevos soles)

decimal 12,2

5,000.00

Sistema Integrado

N/A FAREGISTRODET (calculado por el ETL)

money FAREGISTRO.Imp_Unit_MN * (1 + FAREGISTRODET.Pct_iva)

VentaNeta_MonDolar VentaNeta_MonDolar Venta neta dólares decimal

12,2

1,600.00

Sistema Integrado

N/A FAREGISTRO, FAREGISTRODET

(calculado por el ETL)

money FAREGISTRO.Imp_Unit_ME * (1 + FAREGISTRODET.Pct_iva)

Iva_MonLocal Iva_MonLocal Monto impuestos a las ventas en moneda local (nuevos soles)

decimal 12,2 1,300.00

Sistema Integrado



money VentaNeta_MonLocal * FAREGISTRODET.Pct_iva

Iva_MonDolar Iva_MonDolar Monto impuestos a las ventas en dólares

decimal 12,2 320.00

Sistema Integrado



money VentaNeta_MonDolar * FAREGISTRODET.Pct_iva

VentaTotal_MonLocal VentaTotal_MonLocal Venta total en moneda local (nuevos soles)

decimal 12,2

6,300.00

Sistema Integrado

N/A FAREGISTRODET, INV.STK.CICLICO


money VentaNeta_MonLocal + Iva_MonLocal

VentaTotal_MonDolar VentaTotal_MonDolar Venta total en moneda dólares

decimal 12,2 1,620.00

Sistema Integrado

N/A FAREGISTRODET, INV.STK.CICLICO


money VentaNeta_MonDolar + Iva_MonDolar


21

2.3.2. Modelo Lógico

hecho_venta

ID_Tiempo (FK) ID_Cliente (FK) ID_Condición_Pago (FK) ID_Vendedor (FK) ID_Item_Inventario (FK) Desc_Tipo_Doc Nro_Documento Cantidad_Venta VentaNeta_MonLocal VentaNeta_MonDolar Iva_MonLocal Iva_MonDolar VentaTotal_MonLocal VentaTotal_MonDolar

dim_vendedor

ID_Vendedor Cod_Vendedor Nombre_Vendedor Estado_Vendedor

dim_condición_pago

ID_Condición_Pago Cod_Condición Desc_Condición Nro_Días_Plazo

dim_item_inventario

ID_Item_Inventario Cod_Item Descripcion_Item Familia Estado_Item Precio_Unitario Cod_Artículo Desc_Articulo Nro_Diseno Cod_Color Desc_Color Cod_Calidad Desc_Calidad Unidad_Medida

Fuente: propia

dim_tiempo

ID_Tiempo Fecha Anyo Nro_Mes Mes Nro_Semana_Anual Bimestre Trimestre Semestre

dim_cliente

ID_cliente Cod_cliente Razon_Social Desc_Tipo_Cliente Desc_Tipo_Documento Nro_documento_id Estado Direccion Pais Ubicación_Dept Ubicación_Prov Ubicación_Dist


22

2.4. Estimación de la Cantidad de Datos y Tamaño de BD

Tablas Dimensionales

Nombre de archivo Tamaño del registro en

bytes

Nro registros (Aprox.)

Total bytes MBytes

Dim_vendedor 86 20 1,720 0.1

Dim_cliente 258 4501 1’161,258 0.9

Dim_tiempo 97 3600 349,200 0.3

Dim_condición_pago 85 40 3400 0.1

Dim_item_inventario 440 7000 12’320,000 1.4

Tabla de Hecho:

Nombre de archivo Tamaño del registro en

bytes

Nro registros nuevos x

año (Aprox.)

Años Total bytes MBytes

Hecho_ventas 163 52800 4 34’425,600 28.33

Resumen del cálculo:

Tablas dimensionales: 1.4 Mb.

Tabla de hechos: 28.33 Mb.

2.5. Reportes y Consultas a Generar

Para Análisis de Ventas

Reporte de cantidad productos vendidos por país por periodo de tiempo

Reporte de las montos de venta total por moneda local por período de tiempo

Reporte de las montos de venta total por moneda en dólares por período de tiempo

Reporte de Cantidad de Ventas por Vendedor por periodo de tiempo y por país

Reporte del IGV a pagar en moneda local por período de tiempo

Reporte del IGV a cobrar en moneda dólares por período de tiempo

Reporte de Venta Neta en moneda local por período de tiempo

Reporte de Venta Neta en moneda local por período de tiempo.

Reporte utilidad operativa por familias de productos y productos


23

Reporte de margen de utilidad por familia de productos y calidad

Reporte de monto de ventas por diseño textil y combinación

Reporte de monto de ventas por color

Reporte de monto de ventas por proceso textil

Reporte de monto de ventas por ancho

Reporte de monto de ventas por vendedor y moneda

Reporte del movimiento en un periodo de tiempo de las ventas totales en moneda local

Reporte del movimiento en un periodo de tiempo de las ventas totales en moneda

dólares

Indicadores estadístico del desempeño de un vendedor con respecto a la cantidad

vendida por período de tiempo.

Reporte de análisis del movimiento de la familia de un producto en el tiempo.

Reporte de análisis de la cantidad vendida en el tiempo.

Reporte de análisis de la cantidad vendida por ubicaciones en el tiempo.

Reporte de análisis de la cantidad vendida por cliente y tipo de cliente en el tiempo.

Reporte de Análisis de Ventas por período y por Vendedores

Reporte de Análisis de Ventas por clientes y por el producto A

Reporte de Análisis de Ventas por clientes y por el producto B

2.6. Identificación de la infraestructura necesaria para el proyecto HW

y SW

La infraestructura necesaria para el proyecto se muestra a continuación:

Hardware

Servidor:

Se requiere 2 servidores con las siguientes características: (1 en spare)

Procesador Procesador Intel Xeon Quad Core

Memoria RAM 8 Gb

Disco Duro 3 de 500 Gb.

Raid 5


24

Terminal:

Procesador Procesador Intel® Core™i3

Memoria RAM (mínimo) 2 Gb

Disco Duro (mínimo) 100 Gb

Software

Servidor:

Sistema Operativo Microsoft Windows Server 2008 Standard

Edition

Servidor de Base de Datos SQL Server 2008 Enterprise Edition

Tipo de Licencia Enterprise

Terminal

Sistema Operativo Microsoft Windows XP SP3

SW Adicional Requerido:

Pentaho Data Integration (Kettle ETL)

Pentaho Open BI Suite

Mondrian

Java 6 Development Kit (JDK)

3. Desarrollo de la solución

Para el desarrollo del datamart se ha desarrollado lo siguiente:

PENTAHO BI SERVER

La plataforma de BI de Pentaho consiste en una aplicación de inteligencia de negocios J2EE

que incluye elementos como Pentaho Reporting y Pentaho Analysis. Pentaho es un framework,

el cual, crea, publica, almacena, comparte y gestión a través del Suite BI de Pentaho.

Para el presente proyecto se trabajará con la base de datos MySql, para lo cual, deberá estar

instalado previamente, asimismo, dicha BD será direccionado para acceso desde las

herramientas de pentaho.

http://www.intel.com/espanol/products/processor/core2duo/index.htm


25

Para instalar pentaho BI Server proceder de la siguiente forma:

1. Primeramente, deberá descargarse e instalarse JDK (versión 1.5 en adelante), el cual, se

puede efectuar ingresando a la página de Oracle.

2. Luego, proceder a descarga la herramienta Pentaho BI Server desde la siguiente

dirección:

http://community.pentaho.com/projects/bi_platform/

3. En seguida, proceder a desempaquetar el archivo .zip dentro de una carpeta, ejemplo:

“c:\pentaho”.

Mostrará las siguientes carpetas:

Administration-console: Para administración de usuario y base de datos

BIServer-ce: Para la gestión de reportes y análisis de datos.

4. Proceder a configurar el puerto de acceso a la página de pentaho del servidor Tomcat,

para ello editar el archivo web.xlm desde:

• tomcat\

◦ webapps\

▪ pentaho\

▪ WEB-INF\

▪ web.xml

Por defecto el puerto es 8080 para el aplicativo de pentaho y se puede proceder a

modificar ubicando el siguiente tag:

<param-value>http://localhost:8080/pentaho/</param-value>

5. Ahora, procedemos a iniciar el servicio del servidor, ingresando a la carpeta BI-server

y ejecutando el archivo: start-pentaho.bat

http://community.pentaho.com/projects/bi_platform/


26

6. Mostrará la siguiente ventana, el cual, se procederá a cargar el servidor Tomcat, si el

servicio se levanta correctamente mostrar el mensaje de “servidor iniciado”:

7. Finalmente, procedemos a ingresar a la siguiente dirección para iniciar la consola de

administración de pentaho:

http://localhost:8080/pentaho

El usuario y contraseña de pentaho es “joe” y “password” por defecto.

http://localhost:8080/pentaho


27

Herramienta ETL

Spoon es el diseñador gráfico de transformaciones y trabajos del sistema de ETL de Pentaho

Data Integration (PDI), también conocido como Kettle (acrónimo recursivo: "Kettle Extraction,

Transformation, Transportation, and Load Environment ").

Está diseñado para ayudar en los procesos ETL, que incluyen la Extracción, Transformación,

Transporte y Carga de datos, facilitando así el mantenimiento de un Data Warehouses.

Pan es un motor de transformación de datos que realiza muchas funciones tales como lectura,

manipulación, y escritura de datos hacia y desde varias fuentes de datos.

Para iniciar Kettle proceder con lo siguiente:

1. Descargar la herramienta desde la siguiente dirección:

http://kettle.pentaho.com/

2. Descomprimir el archivo recientemente descargado, en un directorio de su elección. Por

ejemplo: "c:\pentaho".

3. En seguida, ingresar a la carpeta “C:\pentaho\data-integration” y ejecutar el archivo

“Spoon.bat”

http://kettle.pentaho.com/


28

Una vez dentro de la herramienta se procede a iniciar un trabajo de transformación:

1. Haciendo clic en el botón de la barra de herramientas y seleccionar la opción

Transformación.

2. Seleccionando en el menú principal la opción: Fichero -> Nuevo -> Transformación

3. Presionando las teclas CTRL-N

Cualquiera de estas acciones abre una pestaña nueva para comenzar a diseñar una

Transformación.

Luego, se procederá a configurar la conexión a la base de datos de MySQL, para el caso

práctico del proyecto se mostrará la extracción de datos de archivo .csv y como destino una

base de datos en MySQL:

Para crear una nueva conexión seleccionar en el panel izquierdo "Arbol Principal", hacer

clic derecho en "Conexiones a bases de datos" y seleccionar "Nuevo" o "Asistente Nueva

Conexión". También se puede hacer doble clic en "Conexiones a bases de datos", o

presionar F3.


29

En la ventana siguiente proceder a llenar información básica de conexión como nombre

de la conexión, tipo, método de acceso, nombre del servidor y acceso al mismo.

La herramienta ofrece una serie de opciones que permite adecuar y mejorar el performance de

la extracción y transformación de los datos uno de ellos es que Spoon utiliza una caché de

base de datos. Cuando los datos de la caché ya no coinciden con la base de datos en cuestión,

hacer clic derecho sobre la conexión en el Árbol Principal y seleccionar la opción 'Vaciar caché

de Base de Datos'. Este comando se usa generalmente cuando las tablas de las bases de

datos han sido cambiadas, creadas o eliminadas.

En seguida se procede a agrega pasos de transformación, para lo cual, haciendo uso de las

herramientas se arrastrarán al área de transformación los siguientes elementos:

Para la entra de datos desde un archivo de formato .csv

Para transformar los datos de entrada en salidas de acuerdo al

formato de los campos del archivo de salida.


30

Para cargar los datos proveniente del archivo de entrada o de

transformación.

Luego, realizar la integración del flujo, para obtener lo siguiente:

Para configurar los datos proceder a editar los pasos de transformación de cada uno de los

elementos asignando clic botón derecho y seleccionando la opción “Edit step”.

Para el elemento de entrada se registra el nombre del archivo que contiene el origen de

datos.


31

Para el elemento de salida se selecciona la base de datos y tabla donde se cargarán

los datos.

Y el elemento de “Select Values” para seleccionar y definir la transformación de los

campos entre la entrada de datos y la salida del mismo.


32

Finalmente, proceder a ejecutar el trabajo de transformación ( ), y en la ventana de “Execute

transformation” clic en la botón “Launch”, y mostrará el siguiente resumen de transformación

exitosa:


33

Herramienta Mondrian

Lo siguiente es para mostrar la construcción de un cubo utilizando el editor de cubos de

pentaho llamado Schema Workbench.

Para iniciar Schema Workbench proceder con lo siguiente:

1. Descargar la herramienta desde la siguiente dirección:

http://mondrian.pentaho.com/

2. Descomprimir el archivo recientemente descargado, en un directorio de su elección. Por

ejemplo: "c:\pentaho".

3. En seguida, ingresar a la carpeta “C:\pentaho\schema-workbench” y ejecutar el archivo

“workbench.bat”

En primer lugar, proceder a establecer la conexión con la base de datos, para ello seleccionar

la opción “Database connection” desde el menú “Options”.

Y se procede a configuración la conexión a la base de datos con el que se trabajará la creación

del cubo, por ejemplo: Conexión al servidor MySQL y base de datos DW_Perupima:

http://mondrian.pentaho.com/


34

En seguida se procede a crear el cubo:

1. Seleccionar la opción “File\New\Schema” para crear un nuevo esquema.

2. En seguida se procede a asignar el nombre al esquema, luego se procede a agregar

3. un cubo asignando clic derecho sobre “Schema”, tal como se muestra a continuación:


35

4. Asimismo, se van agregando las tablas que hacen referencia a los datos, las

dimensiones, además, de campos calculados, en la siguiente ventana nuestra el cubo

para el análisis de ventas por periodo de los vendedores:

5. Luego, se procede a publica el cubo para visualizar a través del servidor de pentaho,

para ello ingresa a la opción “Publish…” dentro del menú “File”:


36

Se debe verificar la URL donde se encuentra instalado pentaho, para las credenciales

de Pentaho utilizar el usuario por defecto “joe” y la clave “password”, para establecer la

clave de publicación ingresar a la carpeta “…biserver-ce\pentaho-solutions\system” y

editar el archivo “Publisher_config.xml” y agregar la contraseña dentro del tag

“Publisher-config”:


37

Luego, clic en la OK y si la conexión al repositorio es correcto muestra la siguiente

pantalla:

Dentro de la ventana se registra:

La locación del esquema en este caso se va alojar en la nueva carpeta “be-

perupima”

Y para la configuración de publicación “Publish Settings” se indica el nombre

de la conexión a la base de datos que se encuentra configurado en el servidor

pentaho y se activa la opción “Register XMLA Data Source” para que el

sistema cree un archivo adicional XML que contendrá la configuración para la

conexión de datos y la estructura del cubo dimensional.

Y clic en el botón “Publish” para terminar la publicación.

Herramienta Pentaho BI Server

Pentaho Bi Server cuenta con funciones web para gestionar el sistema, así como también,

incluye una solución que integra reportes, análisis, dashboards y componente de Datamining.

En seguida, se muestra el uso de la herramienta para analizar datos de un cubo.

1. Para iniciar pentaho Server BI se procede de la siguiente forma:

Primero, ingresar a la carpeta “..\pentaho\ biserver-ce” y ejecutar el archivo “start-

pentaho.bat”.


38

Luego, ingresar a la dirección web de pentaho donde se encuentra instalado:

http://localhost:8087/pentaho/

Ingresar el usuario por defecto “joe” y la clave “password”

2. Dentro de la aplicación, ingresar a la opción “Analysis View”.

3. Luego, dentro de la ventana seleccionar el esquema y el cubo a analizar los datos, clic OK

http://localhost:8087/pentaho/


39

4. En seguida, se mostrará el cubo:

Se podrá hacer uso de las distintas opciones de la barra de la vista de análisis para

filtrar datos, efectuar consultas MDX, ordenar, cambiar la perspectiva de los datos

entre horizontal / vertical, exportar a Excel, imprimir o incluso agregar un .

Por ejemplo, clic en el botón “Chart Config” y mostrará las siguiente opciones

desde donde podrá elegir las características del gráfico:

Elegir para el tipo de gráfica “Pie Charts by Row” y clic en OK, y se mostrará lo

siguiente:


40


41

Reportes realizados:

Reporte de Análisis de Ventas por período y por Vendedores

Se puede apreciar el reporte por año en este caso 2011 por mes y por condición de pago para

cada vendedor, donde podemos sacar indicadores de que vendedor es más productivo, bajo

que condición de pago es el más usado por el vendedor


42

Reporte de Análisis de Ventas por clientes y por el producto A

En este reporte podemos analizar las ventas por clientes por tipo de productos y por periodo de

tiempo de manera que podemos ver el comportamiento de un cliente en el tiempo, podemos

ver que productos son los más vendidos en determinados períodos de tiempo.


43

Reporte de Análisis de Ventas por clientes y por el producto B

En este reporte también podemos observar las ventas por clientes y por tiempo de un

determinado producto y poder analizar el comportamiento de este producto en el tiempo y que

tipo de clientes lo prefieren.


44

4. Administración del Proyecto


45

CONCLUSIONES

Las necesidades de información de la Dirección de la organización deben ser

analizadas para realizar un modelamiento dimensional preparado para necesidades y

crecimiento futuro de los SI de la empresa. Al diseñar el Datamart se debe pensar en

que será parte de un Data Warehousing para la empresa.

La tendencia actual es orientar las soluciones de Inteligencia de Negocios al nivel de

estrategias de la empresa. Por lo tanto, el equipo de proyecto de TI debe retroalimentar

las necesidades de la gerencia de Perú Pima S.A. para ayudar en las actividades de la

planificación estratégica.

Si bien es cierto que el proyecto se inicia con una solución BI para el área Comercial y

de Finanzas, es interesante colocar información que permita contrastar y generar

indicadores claves para dichas áreas como el comportamiento de las ventas de un

determinado producto en un periodo de tiempo o el comportamiento de un producto

específico por tipo de cliente en un periodo de tiempo. Hemos dirigido el modelamiento

dimensional en función a una visión macro. Un ejemplo de ello es el diseño de la tabla

de hechos de Ventas que incluye la utilidad y margen porcentual de utilidad por

producto; siendo esta información útil a la Contabilidad de Costos.

Un aporte efectivo en cuanto a requerimientos de información por parte de los usuarios

permitirá valor agregado en la solución BI del proyecto.

Es muy importante conocer las estructuras transaccionales y las necesidades de los

usuarios con respecto a la solución BI a implementar, para poder hacer un adecuado

modelamiento dimensional para implementar correctamente dicha solución.

En proyectos BI usualmente el usuario decide cuanto tiempo atrás abarcará la data

histórica. Para nuestro proyecto estimamos que 6 años es una cantidad de tiempo

adecuada para mostrar consistencia en la información a mostrar en las consultas.

Es importante incluir al sponsor en todo el desarrollo del proyecto del Datamart.

Es importante utilizar una metodología para los procesos del desarrollo del proyecto y

que sirva como guía en cada una de las etapas de la implementación del Datamart

para garantizar el éxito del mismo.


46

BIBLIOGRAFIA

CURTO DIAZ, Josep Y CONESA I CARALT, Jordi

2010 Introducción al Business Intelligence. Editorial UOC, 2010. Ramba del Poblenou 156,

08018. Barcelona.ISBN: 978-84-9788-886-8

SABHERWAL, Raijiv y BECERRA-FERNANDEZ, Irma

2007 Business Intelligence. Practices, Technologies and Management.

ISBN: 978-0-470-46170-9

KROENKE, David M.

2003 Procesamiento de bases de datos, 8va Edicion. Pearson Educación, México. 2003

ISBN 970-26-0325-0

INMON, W.H.

2005 Building the Data Warehouse, 4th Edition. Hoboken: John Wiley & Sons.


47

GLOSARIO

OLAP: Es el acrónimo en inglés de On-Line Analytical Processing. Es un modelo de solución

informática cuyo objetivo es visualizar y trabajar en forma ágil con grandes cantidades de

información. Para lograr ello trabaja con estructuras multidimensionales que contienen datos

resumidos extraídos de las bases de datos transaccionales.

Schema: palabra en inglés que literalmente significa “esquema”. Relacionado con la teoría de

BI, significa modelo lógico de definición de las estructuras de datos y sus relaciones dentro de

una solución de Datawarehouse.


48

SIGLARIO

BI: Business Intelligent

DSS: Decision Support Systems

EEI: Enterprise Information Integration

KPI: Key Performance Indicator

ODS: Operational Data Store

OLAP: On-Line Analytical Processing

SI: Sistemas de Informacion

SQL: Structured Query Language

TI: Tecnologías de la Informacion

URL: Uniform Resource Locator


49

ANEXOS

ANEXO 01. Imágenes de algunas pantallas capturadas del sistema transaccional.

Pantalla de registro de documentos de facturación. Archivos FAREGISTRO y

FAREGISTRODET.

Fuente: Perú Pima S.A.


50

Tabla maestra de Ítems de Inventario. Archivo FAARTICULOS.


Sub-ventana del mantenimiento de Ítems de Inventario donde se aprecia los atributos de los

productos terminados:


un proyecto de business intelligence

Documents