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Universidad Central de Venezuela
Facultad de Ciencias
Escuela de Computación
Centro de Información de Sistemas de Información
Desarrollo de una solución de Inteligencia de
Negocios para la obtención de indicadores e
informes legales asociados a la Contabilidad
Trabajo Especial de Grado presentado ante la ilustre
Universidad Central de Venezuela
por el bachiller:
Pablo Rafael Mirabella Hernández
CI: 18.246.736
Para optar por el Título de
Licenciado en Computación
Tutor:
Prof. Franky Uzcátegui
Caracas, Octubre 2011.
2
ACTA
Quienes suscriben, miembros del jurado designado por el Consejo de la Escuela de
Computación de la Facultad de Ciencias de la Universidad Central de Venezuela, para
examinar el Trabajo Especial de Grado titulado: Desarrollo de una solución de Inteligencia
de Negocios para la obtención de indicadores e informes legales asociados a la
Contabilidad, presentado por el bachiller Pablo R. Mirabella H., C.I: 18.246.736, a los fines de
optar por el título de Licenciado en Computación, dejan constancia de lo siguiente:
Dicho trabajo, leído por cada uno de los miembros del jurado, se fijó el día 26 de octubre
de 2011, a las 9:30 am, para que su autor lo defendiera en forma pública en la Escuela de
Computación, mediante una presentación oral de su contenido, luego de lo cual se
respondieron las preguntas formuladas. Finalizada la defensa pública del Trabajo Especial de
Grado, el jurado decidió aprobarlo con la nota de __________ puntos.
En fe de lo cual se levanta la presente Acta, en Caracas a los veintiséis (26) días del mes
de octubre del año dos mil once (2011), dejando constancia de que actuó como coordinador del
jurado el Profesor Franky Uzcátegui.
________________________
Prof. Franky Uzcátegui
(Tutor)
________________________ ________________________
Prof. Concettina Di Vasta Prof. Wilfredo Rangel
(Jurado) (Jurado)
3
AGRADECIMIENTOS
A Dios nuestro señor, por darme todo lo que tengo. A él agradezco la fuerza, ánimo y
protección que me da todos los días para alcanzar las metas que me he propuesto, entre ellas
este Trabajo Especial de Grado.
A mi madre, Betsy, por amarme y apoyarme. A ella agradezco todo lo que soy y le debo el
logro de esta meta. Ella es la base de mi vida, y todo lo que tengo no lo hubiera podido
conseguir sin su apoyo. Gracias por todo tu cariño mamá, te amo, eres la mejor.
A mi hermano, Fabrizio, y a mi familia, que contribuyeron a mi formación personal y
profesional durante toda la carrera. A mi tía Lesbia, por ser una segunda mamá y ofrecerme un
hogar amigable y confortable. A mi tía Musa, por estar siempre pendiente de mi desarrollo
profesional durante esta etapa. Y finalmente, a todos los demás tíos por ofrecerme su apoyo.
A mi novia, Rosa, por ser más que una novia, una amiga. A ti te agradezco por ofrecerme
tu amor, apoyo y sinceridad de manera incondicional cuando más lo necesitaba. Además,
soportarme en los peores momentos de la carrera. Gracias por todo, te amo.
A mis amigos, Daniel Mariñan, Julio Montaño, Jesús Sánchez, Julio Yepez. A ustedes
agradezco todo el apoyo y la amistad. Juntos aprendimos muchas cosas, pero sobre todo a ser
mejores personas y profesionales.
A la familia Sánchez Esaá, por ser como una segunda familia para mí. A ustedes
agradezco todo el apoyo que me ofrecieron durante muchas noches de programación en su
casa. Gracias por ser tan excelentes personas.
A mi tutor, Franky, por ser un apoyo incondicional y orientarme a los largo del desarrollo de
este proyecto, pero sobre todo por creer en mi. Gracias por guiarme, corregir mis errores y
enseñar a ser un mejor profesional.
A mi Universidad, la casa que vence las sombras, por permitirme ser parte de ella y ser
testigo de mi crecimiento como profesional.
4
RESUMEN
El presente Trabajo Especial de Grado tiene como finalidad describir y mostrar los
resultados del proceso de desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios, para la
obtención de indicadores e informes legales asociados a la Contabilidad de las organizaciones
en Venezuela. A través de esta solución, se generan reportes relacionados a los estados
financieros, así como también indicadores que ayudan a la gerencia media y alta con
información fundamental para la toma de decisiones; además, agilizar la obtención de reportes
solicitados por instituciones gubernamentales. Como método de desarrollo de la solución, se
utilizó el enfoque de la empresa Tian Consultores, la cual es una adaptación basada en
experiencias propias y en los enfoques ascendente (Kimball, R.) y descendente (Inmon, B.),
que sintetiza y procedimenta sus mejores prácticas. La plataforma tecnológica utilizada como
respaldo para el desarrollo de la solución, es la aplicación de Oracle Business Intelligence
Standard Edition One. El uso del enfoque metodológico y la aplicación indicada, ofrece como
resultado, una herramienta que integra la información contable de la organización.
PALABRAS CLAVE:
Almacén de Datos, Inteligencia de Negocios, Computación en Nube, Catálogo de Cuentas
Contables, Indicadores Financieros, Oracle Business Intelligence.
5
ÍNDICE GENERAL
ÍNDICE GENERAL __________________________________________________________ 5
ÍNDICE DE FIGURAS ________________________________________________________ 8
ÍNDICE DE TABLAS ________________________________________________________ 12
INTRODUCCIÓN ___________________________________________________________ 13
CAPÍTULO I. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN _______________________________ 15
1.1 Título ____________________________________________________________________ 16
1.2 Situación Actual __________________________________________________________ 16
1.3 Planteamiento Del Problema _______________________________________________ 17
1.4 Solución Propuesta _______________________________________________________ 18
1.5 Objetivos ________________________________________________________________ 20
1.5.1 Objetivo General ______________________________________________________________ 20
1.5.2 Objetivos Específicos __________________________________________________________ 20
1.6 Alcance __________________________________________________________________ 22
1.7 Importancia Y Justificación ________________________________________________ 24
CAPÍTULO II. MARCO CONCEPTUAL________________________________________ 25
2.1 Inteligencia De Negocios (Business Intelligence) ____________________________ 26
2.1.1 Inteligencia ___________________________________________________________________ 26
2.1.2 Negocio ______________________________________________________________________ 26
2.1.3 Definición ____________________________________________________________________ 27
2.1.4 Arquitectura __________________________________________________________________ 29
2.1.5 Pirámide de Información ________________________________________________________ 30
2.1.6 Herramientas _________________________________________________________________ 32 2.1.6.1 Reportes ____________________________________________________________ 32 2.1.6.2 Diagramas o Gráficos __________________________________________________ 33 2.1.6.3 Indicadores __________________________________________________________ 34 2.1.6.4 Cuadros de Mando (Dashboards) _________________________________________ 34 2.1.6.5 Cuadro de Mando Integral (CMI) _________________________________________ 35
2.1.7 Tendencias Tecnológicas y Estratégicas __________________________________________ 37
2.1.8 Beneficios ____________________________________________________________________ 40
2.2 Almacén de Datos y Bodega de Datos ______________________________________ 42
2.2.1 Almacén de Datos (Data Warehouse) ____________________________________________ 42
2.2.1.1 Características _______________________________________________________ 44 2.2.2 Bodega de Datos (Data Mart) ___________________________________________________ 47
2.2.3 Extracción, Transformación y Carga (ETL) ________________________________________ 48
6
2.2.4 Modelo Dimensional ___________________________________________________________ 50
2.3 Computación en Nube (Cloud Computing) __________________________________ 59
2.3.1 Definición ____________________________________________________________________ 59
2.3.2 Características ________________________________________________________________ 59
2.3.3 Modelos de Servicio ___________________________________________________________ 60 2.3.3.1 Software como Servicio (SaaS) __________________________________________ 61 2.3.3.2 Plataforma como Servicio (PaaS) _________________________________________ 62 2.3.3.3 Infraestructura como Servicio (IaaS)_______________________________________ 62
2.3.4 Beneficios ____________________________________________________________________ 63
2.4 Plataforma de Inteligencia de Negocios ORACLE ___________________________ 65
2.4.1 Oracle Business Intelligence Standard Edition One _________________________________ 65
2.4.2 Características ________________________________________________________________ 66
2.4.3 Componentes _________________________________________________________________ 67
2.4.3.1 Oracle Business Intelligence Server _______________________________________ 67 2.4.3.2 Oracle Business Intelligence Interactive Dashboards__________________________ 68 2.4.3.3 Oracle Business Intelligence Answers _____________________________________ 69 2.4.3.4 Oracle Business Intelligence Publisher _____________________________________ 69 2.4.3.5 Oracle Database Standard Edition One ____________________________________ 70 2.4.3.6 Oracle Warehouse Builder ______________________________________________ 71
2.4.4 Ventajas _____________________________________________________________________ 71
2.5 Método de Desarrollo de la Aplicación _____________________________________ 74
2.5.1 Levantamiento de la Información de Reportes e Indicadores _________________________ 75
2.5.2 Modelamiento Dimensional _____________________________________________________ 75
2.5.3 Desarrollo del Almacén de Datos ________________________________________________ 75
2.5.4 Análisis de Consistencia de Datos del Almacén de Datos ___________________________ 75
2.5.5 Desarrollo de Reportes e Indicadores ____________________________________________ 76
2.5.6 Análisis de Consistencia de los Cuadros de Mando ________________________________ 76
2.6 Proceso de Contabilidad __________________________________________________ 77
2.6.1 Contabilidad __________________________________________________________________ 77
2.6.2 Sistemas financieros y Contables ________________________________________________ 77
2.6.3 Catálogo de Cuentas Contables _________________________________________________ 78
2.6.4 Proceso Contable _____________________________________________________________ 79
2.6.5 Estados Financieros ___________________________________________________________ 80
2.6.6 Índices o Razones Financieras __________________________________________________ 81
2.6.7 Auditoría Contable _____________________________________________________________ 82
2.6.8 Centro de Costos ______________________________________________________________ 82
2.6.9 Glosario ______________________________________________________________________ 83
CAPÍTULO III. MARCO APLICATIVO _________________________________________ 85
3.1 Contexto del Desarrollo ______________________________________________________ 86
3.2 Proyecto ____________________________________________________________________ 86
3.3 Fases del Proyecto __________________________________________________________ 86
3.3.1 Levantamiento de la Información de Reportes e Indicadores _________________________ 87
7
3.3.2 Modelamiento Dimensional _____________________________________________________ 91
3.3.3 Desarrollo del Almacén o Bodega de Datos _______________________________________ 94
3.3.4 Análisis de Consistencia de Datos del Almacén o Bodega de Datos _________________ 110
3.3.5 Desarrollo de Reportes e Indicadores ___________________________________________ 115
3.3.6 Análisis de Consistencia de los Cuadros de Mando _______________________________ 132
CONCLUSIONES _________________________________________________________ 133
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Y DIGITALES ____________________________ 135
8
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Arquitectura de la solución planteada............................................................................... 19
Figura 2. Arquitectura de una solución de Inteligencia de Negocios ............................................. 30
Figura 3. Pirámide de Información .................................................................................................... 31
Figura 4. Ejemplo de gráficos de barra, línea y torta. ..................................................................... 33
Figura 5. Ejemplo de un cuadro de mando ...................................................................................... 35
Figura 6. Esquema de la Metodología de Kaplan & Norton (Cuadros de Mando Integral).......... 37
Figura 7. Arquitectura de un almacén de datos ............................................................................... 43
Figura 8. Los almacenes de datos tienen una fuerte orientación al tema ..................................... 44
Figura 9. Los datos son almacenados como fotos correspondientes a periodos de tiempo ....... 45
Figura 10. Los almacenes de datos no son actualizados, solo son incrementados ..................... 46
Figura 11. Los almacenes de datos se construyen a partir de distintas fuentes de datos
múltiples y heterogéneos ................................................................................................................... 47
Figura 12. Ejemplo de un cubo OLAP .............................................................................................. 53
Figura 13. Granularidad de la dimensión zona geográfica, con una jerarquía de cinco niveles..54
Figura 14. Tabla de Hechos - Ventas. .............................................................................................. 54
Figura 15. Tabla de Hechos – Indicador. ......................................................................................... 55
Figura 16. Tabla de hechos con sus respectivas dimensiones ...................................................... 56
Figura 17. Ejemplo de un modelo de datos en estrella ................................................................... 57
Figura 18. Ejemplo de un modelo de datos en copo de nieve ....................................................... 58
Figura 19. Composición de los modelos de servicio en la Computación en Nube. ...................... 61
Figura 20. Oracle Business Intelligence Standard Edition One...................................................... 65
Figura 21. Oracle Business Intelligence Server. .............................................................................. 67
Figura 22. Oracle Business Intelligence Interactive Dashboards ................................................... 68
Figura 23. Oracle Business Intelligence Answers ........................................................................... 69
9
Figura 24. Oracle Business Intelligence Publisher .......................................................................... 70
Figura 25. Fases del Método de Desarrollo de la Aplicación ......................................................... 74
Figura 26. Ejemplo de un Sistema de Información de Cuentas por Cobrar .................................. 78
Figura 27. Modelo relacional del ambiente transaccional (catálogo contable). ............................ 90
Figura 28. Jerarquía de la información transaccional. .................................................................... 91
Figura 29. Modelo Dimensional ......................................................................................................... 92
Figura 30. Niveles jerárquicos y medidas......................................................................................... 93
Figura 31. Vista de creación de tabla. .............................................................................................. 94
Figura 32. Algunos operadores de Oracle Warehouse Builder. ..................................................... 96
Figura 33. Mapa del catálogo maestro. ............................................................................................ 97
Figura 34. Mapa del catálogo detalle. ............................................................................................... 97
Figura 35. Vista de los atributos de la dimensión catálogo. ........................................................... 98
Figura 36. Vista de los niveles de la dimensión catálogo. .............................................................. 99
Figura 37. Vista de los atributos de la dimensión sucursal. .......................................................... 100
Figura 38. Vista de los niveles de la dimensión sucursal. ............................................................ 100
Figura 39. Vista de los atributos de la dimensión compañía. ....................................................... 101
Figura 40. Vista de los niveles de la dimensión compañía. .......................................................... 102
Figura 41. Vista del asistente de creación de la dimensión tiempo. ............................................ 103
Figura 42. Vista del mapa de la dimensión catálogo. .................................................................... 104
Figura 43. Vista del mapa de la dimensión sucursal. .................................................................... 105
Figura 44. Vista del mapa de la dimensión compañía. ................................................................. 106
Figura 45. Vista del mapa de la dimensión fecha de cierre. ......................................................... 107
Figura 46. Vista de los hechos o eventos del cubo. ...................................................................... 108
Figura 47. Vista de las dimensiones y sus niveles más detallados del cubo. ............................. 108
Figura 48. Vista del mapa del cubo. ............................................................................................... 109
10
Figura 49. Vista de las consultas de la dimensión catálogo realizadas a la tabla de dimensión y
a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional. ........................................................... 111
Figura 50. Vista de las consultas de la dimensión sucursal realizadas a la tabla de dimensión y
a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional. ........................................................... 112
Figura 51. Vista de las consultas de la dimensión compañía realizadas a la tabla de dimensión
y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional. ........................................................ 113
Figura 52. Vista de las consultas del cubo realizadas a la tabla de hechos y a la tabla del
catálogo detalle perteneciente a la base de datos transaccional. ................................................ 114
Figura 53. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador capital de trabajo.
............................................................................................................................................................ 116
Figura 54. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador razón de liquidez.
............................................................................................................................................................ 117
Figura 55. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador razón de
endeudamiento. ................................................................................................................................ 118
Figura 56. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador endeudamiento
sobre el patrimonio. .......................................................................................................................... 118
Figura 57. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador utilidad bruta. ..... 119
Figura 58. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador utilidad neta
operativa. ........................................................................................................................................... 120
Figura 59. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance general. ... 121
Figura 60. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance o estado de
resultados. ......................................................................................................................................... 122
Figura 61. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance comparativo.
............................................................................................................................................................ 123
Figura 62. Vista del cuadro de mando del indicador capital de trabajo. ...................................... 125
Figura 63. Vista del cuadro de mando del indicador razón de liquidez. ...................................... 126
Figura 64. Vista del cuadro de mando del indicador razón de endeudamiento. ......................... 126
Figura 65. Vista del cuadro de mando del indicador endeudamiento sobre el patrimonio. ....... 127
Figura 66. Vista del cuadro de mando del indicador utilidad bruta. ............................................. 127
Figura 67. Vista del cuadro de mando del indicador utilidad neta operativa. .............................. 128
11
Figura 68. Vista del cuadro de mando del reporte balance general. ........................................... 129
Figura 69. Vista del cuadro de mando del reporte balance o estado de resultados. ................. 130
Figura 70. Vista del cuadro de mando del reporte balance comparativo. ................................... 131
12
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Cuadro sobre conceptos erróneos de bodega de datos .................................................. 48
Tabla 2. Estados Financieros más comunes ................................................................................... 80
Tabla 3. Razones Financieras más comunes .................................................................................. 81
13
INTRODUCCIÓN
De acuerdo con un estudio realizado por la empresa Tian Consultores, la cual abarca un
grupo de medianas empresas del sector privado, se ha determinado que actualmente la falta de
información estratégica, rápida, oportuna y confiable es común en la gerencia media y alta de
las organizaciones en Venezuela, lo cual retrasa la toma de decisiones. Por esta razón, y al no
contar con herramientas especializadas para el procesamiento analítico de la información,
éstas han tenido que recurrir a sistemas transaccionales para la obtención de datos y
elaboración de reportes, sobrecargando de esta manera su actividad, y afectando sus procesos
operativos. Además, debido al poco uso de los sistemas analíticos, la elaboración manual de
reportes e informes destinados a la gerencia media y alta, suele generar problemas de
confiabilidad de la información, debido a la extracción de datos desde múltiples fuentes, la
imposibilidad de tener datos comparativos en el tiempo, no dinámicos y errores de
transcripción, razones que se destacan entre otras, y que se describen en este trabajo.
El presente documento del Trabajo Especial de Grado tiene como finalidad describir el
método empleado para analizar, construir e implementar una solución de Inteligencia de
Negocios orientada al área de Contabilidad. Además, explicar las bases teóricas que se
investigaron y estudiaron con el propósito de adquirir una amplia visión del tema y ayudar a
comprender el ambiente en que se emplean este tipo de soluciones.
Por otra parte, el documento del Trabajo Especial de Grado se encuentra estructurado en
tres capítulos que se resumen a continuación.
En el Capítulo I se describe el Problema de la Investigación, donde se presenta el contexto
del problema relacionado a la obtención de indicadores e informes legales asociados a la
Contabilidad, así como también, se expone el objetivo general y cada uno de los objetivos
específicos que componen al Trabajo Especial de Grado, además del alcance, importancia y
justificación.
Luego, en el Capítulo II se detalla el Marco Conceptual, donde se presentan los
conocimientos utilizados como base teórica para la elaboración de la aplicación. Empezando
por conceptos relacionados a la Inteligencia de Negocios y su arquitectura, almacenes de datos
14
y sus características, bodegas de datos y computación en nube como alternativa de
implementación. Adicionalmente, se explica la plataforma utilizada como herramienta
tecnología para el desarrollo de la aplicación, así como también sus características,
componentes y ventajas por las cuales se seleccionó dicha herramienta. Por último, se
describe el método de desarrollo empleado y cada una de las fases que lo componen.
Seguidamente, en el Capítulo III se explica el Marco Aplicativo, en donde se describe el
método utilizado por la empresa Tian Consultores, que además de experiencias propias, se
basa en los enfoques ascendente (Kimball, R.) y descendente (Inmon, B.), tomando las
mejores prácticas de cada uno, con la cual se desarrollan soluciones de Inteligencia de
Negocios. Por último, se describen cada una de las fases que componen al método de
desarrollo empleado y como se implementaron cada una de las fases para la elaboración de la
aplicación.
Finalmente, se presentan las conclusiones y referencias bibliográficas utilizadas para la
elaboración del Trabajo Especial de Grado.
15
CAPÍTULO I. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
El capítulo que se presenta a continuación, expone el contexto del problema, el cual se
relaciona con los inconvenientes que tienen en común las organizaciones en Venezuela a la
hora de analizar su situación financiera. A partir del problema, se plantea una alternativa
basada en los beneficios que ofrecen las tecnologías de Inteligencia de Negocios.
Adicionalmente, se presenta el objetivo general y los objetivos específicos del presente Trabajo
Especial de Grado. Por otra parte, se detalla el alcance que tiene la solución propuesta, en la
cual se exponen las funcionalidades que está en capacidad de ofrecer y a qué tipo de
organizaciones les podría resultar beneficiosa. Por último, se describe la importancia y
justificación de presentar la situación financiera en forma de consultas dinámicas
personalizadas y el uso cuadros de mando.
16
1.1 Título
Desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios para la obtención de
indicadores e informes legales asociados a la Contabilidad.
1.2 Situación Actual
Actualmente, y de acuerdo con el artículo 32 del Código de Comercio, las
organizaciones en Venezuela, tanto públicas como privadas, se ven en la obligación de
utilizar procesos contables para mantener un orden y llevar un control de sus operaciones
financieras durante el ejercicio de periodos fiscales. Esto les permite responder a las
necesidades de sus propietarios, acreedores y entes gubernamentales, a la hora de realizar
auditorías, demostrando la transparencia de las cuentas que en ellas se manejan.
Adicionalmente, la Contabilidad ha sido empleada como apoyo para estudiar, medir y
analizar los recursos financieros de las organizaciones. De manera que, el volumen de
operaciones financieras que se realizan, se procesan y resumen de tal forma, que dan
soporte al proceso de la toma de decisiones.
Por otra parte, la forma que emplean las áreas y departamentos de Contabilidad de las
organizaciones para presentar los datos más relevantes a la gerencia media y alta, son los
estados financieros, estos son reportes que presentan de manera resumida, todos los datos
resultantes de las operaciones financieras en un periodo de tiempo determinado.
Adicionalmente, pueden generarse relaciones entre las cuentas pertenecientes a estos
informes, las cuales pueden convertirse en indicadores que aporten valor agregado a
determinados aspectos fundamentales para la toma de decisiones.
Hoy en día, existe una variedad de sistemas transaccionales que son utilizados por las
organizaciones en Venezuela, dependiendo de su tamaño. Estas aplicaciones les permiten
registrar un gran volumen de datos relacionados a sus procesos contables y generar
reportes dinámicos sobre su situación financiera, lo cual les facilita el manejo y control de
sus recursos financieros.
17
1.3 Planteamiento Del Problema
En los años 70’s, uno de los principales inconvenientes que presentaban las
organizaciones para registrar y mantener un control de sus operaciones contables, era que
éstas se realizaban de manera no automatizada. Esta actividad contable, resultaba ser
bastante complicada y engorrosa, debido al especial detalle que debían tener los
contadores, al transcribir las operaciones a libros contables, y elaborar los reportes sobre
estados financieros, ya que se conforman utilizando diferentes cuentas de manera
resumida.
Luego en los años 80’s, con el surgimiento de las computadoras de escritorio y
herramientas informáticas especializadas como procesadores de texto y hojas de cálculo,
se logró avanzar en la automatización de los procesos operativos de registro de las
operaciones financieras. De esta forma, se facilitó la elaboración de informes dirigidos a la
gerencia media y alta como soporte para la toma de decisiones, ya que estas herramientas
agilizaban la creación de fórmulas necesarias para su construcción, así como también la
creación de plantillas, que servían como formatos estandarizados utilizados para su
presentación.
Ya en los años 90’s y en la primera década del siglo XXI, los sistemas transaccionales
contables han ido evolucionando hasta llegar hoy en día a un grado de alta automatización
de los procesos contables. Hay que destacar, que la evolución de la generación de
consultas e informes para dar soporte de información a la gerencia media y alta en la toma
de decisiones, no ha ido a la par.
Sin embargo, la manera en que se estructuran técnicamente los sistemas
transaccionales contables, no permite responder de forma rápida, confiable y oportuna, a
los distintos tipos de análisis que se requieren para determinar con mayor exactitud la
situación financiera de una organización, tomando como base para sus estudios, la
estructura contable.
La principal razón, es que la función de los sistemas transaccionales contables es
registrar, mantener y controlar el detalle de los eventos contables que ocurren en el día a
día de la organización, y la función de los sistemas analíticos o de Inteligencia de Negocios,
18
es respaldar la toma de decisiones a corto, mediano y largo plazo, en base a proyecciones
y comparaciones tomadas desde datos históricos.
Por otra parte, aún cuando las organizaciones identifiquen la necesidad de utilizar una
solución de Inteligencia de Negocios basada en las tecnologías de la información, esto no
garantiza su implementación. Una de las principales razones por las cuales esto sucede, es
el alto costo que representa la adquisición de una plataforma de Inteligencia de Negocios
que se utilice como base para desarrollar e implementar una solución de este tipo.
En resumen, el entorno actual de las organizaciones les exige tomar decisiones rápidas
y confiables, basadas en indicadores y reportes obtenidos de la Contabilidad, los cuales
monitoreen constantemente su situación financiera. Sin embargo, se demuestra, según un
estudio realizado por la empresa Tian Consultores en el año 2010, que todavía existen
muchas organizaciones que carecen de tecnologías especializadas y orientadas a
Inteligencia de Negocios, que les permitan, precisamente, dar respuestas rápidas y
confiables, lo cual hace que aspectos subjetivos como la experiencia y la intuición, se
conviertan en soporte no comprobable de sus decisiones.
1.4 Solución Propuesta
Para dar respuesta rápida, confiable y oportuna a las necesidades de análisis de la
información contable de las empresas y organizaciones en Venezuela, se propone diseñar
y desarrollar una solución de Inteligencia de Negocios. Basándose en un conjunto de
estrategias y herramientas claramente definidas, esta solución permitirá obtener e integrar
datos de diferentes fuentes operacionales contables, cargarlos en un repositorio
centralizado y finalmente ser presentados a los usuarios finales en forma de reportes,
gráficos y cuadros de mando, entre otros, que darán un soporte efectivo a los procesos de
análisis de la información contable.
De esta manera, se seleccionó la plataforma de Oracle Business Intelligence Standard
Edition One debido a la disponibilidad de la herramienta y de expertos para dar soporte a
este trabajo. La solución de Inteligencia de Negocios descrita implica una arquitectura
19
conformada por dos ambientes básicos, un ambiente transaccional y un ambiente BI1 (ver
Figura 1).
El ambiente transaccional, el cual es provisto por la organización, contiene las
estructuras de datos que se utilizan para registrar las operaciones contables que se
generan en el día a día. Además, contiene un conjunto de procesos de extracción,
transformación y carga de datos, responsables de seleccionar los datos necesarios para el
análisis del negocio y colocarlos en la base de datos intermedia en el ambiente BI.
Figura 1. Arquitectura de la solución planteada.
La base de datos intermedia garantiza, desde el punto de vista de seguridad de la
información, el uso de los datos que sean relevantes para la solución de Inteligencia de
Negocios. Adicionalmente, desde el punto de vista de alcance y costo, garantiza que la
solución de Inteligencia de Negocios pueda ser operada a través de la Internet,
aprovechando las ventajas que ofrece la Computación en Nube y el manejo estándar de la
Contabilidad basado en normas legales.
1 BI, Business Intelligence. Inteligencia de Negocios.
20
Es importante destacar, como se ha descrito en párrafos anteriores, que este ambiente
de Inteligencia de Negocios puede estar dentro de la organización, como parte de los
ambientes tecnológicos propios, o también, fuera de la organización, si se utiliza el
esquema de Computación en Nube.
Una vez asegurado que los datos transaccionales cumplan los requerimientos de la
base de datos intermedia, se ejecutan otros procesos de extracción, transformación y carga
de datos obtenidos a través del modelamiento dimensional. Esto asegura la calidad de los
datos, y que estén disponibles para los analistas de información contable a través de las
herramientas de Inteligencia de Negocios.
1.5 Objetivos
1.5.1 Objetivo General
Desarrollar una solución de Inteligencia de Negocios, con la plataforma Oracle
Business Intelligence Standard Edition One, para la obtención de indicadores e
informes legales asociados a la Contabilidad, que permitan dar apoyo
fundamental al proceso de la toma de decisiones dentro de una organización.
1.5.2 Objetivos Específicos
Realizar el levantamiento detallado de la información de los indicadores y reportes
seleccionados que representan la información contable de la organización, según el
estudio de Tian Consultores.
Identificar los sistemas transaccionales, desde donde provienen los datos de los
indicadores y reportes requeridos.
Implementar los procesos de extracción, transformación y carga desde las fuentes
transaccionales de hacia la base de datos intermedia.
21
Implementar la base de datos intermedia desde donde se extraerán los datos
necesarios alimentar la bodega de datos de la solución, así como también
documentos de texto, con el fin de simular fuentes de datos heterogéneas.
Diseñar el modelo dimensional que se utilizará para representar los datos del
ambiente transaccional en el ambiente de Inteligencia de Negocios, con el propósito
de estructurar los datos, de acuerdo a las funcionalidades de la aplicación.
Implementar la bodega de datos, según el modelo dimensional diseñado, que será
utilizado como repositorio centralizado para almacenar los datos provenientes de la
base de datos intermedia, con el objetivo de integrar y estandarizar los datos,
utilizando la suite de Oracle Business Intelligence Standard Edition One.
Aplicar un conjunto de pruebas de calidad a la bodega de datos, con el fin de
verificar que los datos cargados se correspondan con los datos del ambiente
transaccional.
Implementar los reportes y cuadros de mando necesarios para modelar los
requerimientos, con el fin de facilitar el análisis de los datos y apoyar el proceso de
la toma de decisiones, utilizando la suite de Oracle Business Intelligence Standard
Edition One
Aplicar un conjunto de pruebas de calidad a los reportes y cuadros de mando, con
el fin de verificar que los datos modelados se correspondan con los datos
contenidos en la bodega, además de verificar que estos faciliten su análisis.
22
1.6 Alcance
En las soluciones de Inteligencia de Negocios, el alcance se define a través de la
cantidad de reportes e indicadores a modelar.
De esta manera, y según un estudio de realizado por Tian Consultores en el año 2010,
los reportes e indicadores que son más utilizados por las organizaciones en Venezuela para
analizar su situación financiera, son:
Capital de trabajo: Representa la cantidad de recursos disponibles a corto plazo
para financiar las operaciones diarias.
Razón de liquidez: Mide la capacidad que tiene una empresa para pagar sus
deudas.
Razón de endeudamiento: Mide la proporción del total de activos que han sido
aportados por los acreedores de la empresa
.
Endeudamiento sobre el patrimonio: Mide el grado de endeudamiento con
relación al patrimonio.
Margen de utilidad bruta: Mide la cantidad de recursos disponibles para cubrir
todos los gastos diferentes al costo de venta.
Margen de utilidad neta operativa: Mide la capacidad de convertir las ventas en
ganancias después de haber pagado los gastos.
Balance general: Es un documento que refleja la situación financiera de una
empresa en una fecha determinada.
Balance o estado de resultados: Es un documento que resume las transacciones
de ingresos y egresos durante un periodo de tiempo.
23
Balance comparativo: Es un documento que refleja la situación financiera de una
empresa, en relación con uno o más periodos.
La solución de Inteligencia de Negocios presentada en este Trabajo Especial de Grado,
permite la integración y estandarización de datos históricos relacionados a las operaciones
contables de una organización, en donde serán modelados en un almacén de datos que
permita obtener reportes y cuadros de mando, según los requerimientos identificados
anteriormente. De esta manera, se logrará dar apoyo al proceso de la toma de decisiones,
así como también respaldar el proceso de auditoría frente a instituciones gubernamentales.
La solución de Inteligencia de Negocios propuesta cubre las siguientes
funcionalidades, asociados a los requerimientos descritos anteriormente:
Permitir a los usuarios integrar y estandarizar datos desde diferentes fuentes, tanto
internas como externas, y almacenarlas en un repositorio centralizado.
Permitir a los usuarios realizar consultas, en tiempo real, sobre la información
contenida en la bodega.
Generar reportes parametrizables que den soporte a los informes legales solicitados
por instituciones gubernamentales a la hora de realizar auditorías.
Permitir a los usuarios comparar y analizar los diferentes cambios relacionados a un
indicador a través de periodos de tiempo, con el fin de detectar tendencias.
Diseñar cuadros de mando que resuman la situación contable, con el uso de tablas
dinámicas y gráficos que faciliten su análisis.
Proporcionar a los usuarios la posibilidad de crear e integrar nuevos indicadores que
les permitan analizar y realizar comparaciones de su situación financiera entre
periodos de tiempo.
24
1.7 Importancia Y Justificación
Si bien las áreas o departamentos de Contabilidad dentro de las organizaciones
manejan una gran cantidad de datos empleando sistemas transaccionales, hojas de cálculo
y procesadores de texto, la elaboración de reportes e indicadores basados en la
Contabilidad no ha tenido tal grado de automatización. Esto se debe a que no se cuentan
con sistemas especializados para su manejo, de manera que usualmente se elaboran de
forma manual, con los problemas que conlleva.
Por esta razón, el presente Trabajo Especial de Grado plantea una alternativa como
solución a los inconvenientes descritos, con el fin de apoyar el proceso de la toma de
decisiones de la gerencia media y alta, así como también respaldar el proceso de auditoría
frente a instituciones gubernamentales.
Entre los beneficios que aporta la solución de Inteligencia de Negocios a la gerencia
media y alta encargados de la toma de decisiones, se tiene:
Automatizar la elaboración de reportes e indicadores que se utilizan para analizar la
situación financiera, disminuyendo el esfuerzo y tiempo invertido.
Facilitar el trabajo de análisis que se realiza sobre la situación financiera con el fin
de apoyar el proceso de la toma de decisiones.
Permitir análisis comparativos en el tiempo con el fin de detectar tendencias,
variaciones y realizar proyecciones, por parte de la gerencia media.
Apoyar el proceso de elaboración de reportes requeridos por instituciones
financieras para realizar auditorías, demostrando su transparencia y conformidad
con las leyes que las rigen.
Crear consultas personalizables, que permiten responder preguntas en tiempo real.
25
CAPÍTULO II. MARCO CONCEPTUAL
El propósito de este capítulo es presentar los conocimientos utilizados como base teórica
para el desarrollo del Trabajo Especial de Grado. De esta manera, el capítulo se divide en seis
secciones, las cuales se describen a continuación:
En la primera sección, se explica detalladamente que es Inteligencia de Negocios, su
arquitectura, herramientas para representar los datos que se modelan, las tendencias
tecnológicas y estratégicas, y finalmente los beneficios que brinda su implantación a las
organizaciones que la utilicen.
Luego, en la segunda sección, se explica de manera puntualizada cuáles tipos de bases de
datos existen para almacenar la información proveniente de las diferentes fuentes datos. Por
esta razón, se definen conceptos como almacén de datos, bodegas de datos, el proceso de
extracción, transformación y carga necesario para migrar los datos de las fuentes hacia el
almacén o bodega, y finalmente, el modelo dimensional que no es más un diseño lógico con el
cual se representan los datos.
Seguidamente, en la sección tres, se explica brevemente la computación en nube, y sus
distintos modelos de servicio, como tecnología alternativa para implantar de manera remota
una solución de Inteligencia de Negocios.
Después, en la sección cuatro, se explica la plataforma tecnológica utilizada para el
desarrollo de la solución, así como también, cada uno de los componentes que la conforman.
Posteriormente, en la sección cinco, se describe el método de desarrollo de la aplicación y
cada una de las fases necesarias para llevar a cabo con éxito su implantación.
Finalmente, en la sección seis, se desarrolla brevemente el área de trabajo hacia la cual
está enfocada la solución de Inteligencia de Negocios. Razón por la cual, se definen los
conceptos de Contabilidad, catálogo de cuentas contables, proceso de contabilidad, índices o
razones financieras, estados financieros, auditoría contable, centro de costos, y por último un
glosario que sirva como apoyo para entender algunos términos del área.
26
2.1 Inteligencia De Negocios (Business Intelligence)
Antes de definir formalmente que es Inteligencia de Negocios, se presentan a continuación
los siguientes términos que la conceptualizan.
2.1.1 Inteligencia
El diccionario de la Real Academia Española de la Lengua define inteligencia como la
“capacidad para entender o comprender” y como la “capacidad para resolver
problemas”.
Por lo tanto, se tiene que la inteligencia es un conjunto de habilidades y/o conocimientos
los cuales se utilizan para entender problemas y posteriormente resolverlos. Mientras
más inteligencia se tiene, es más fácil comprender los problemas y por ende resolverlos
con mayor rapidez.
2.1.2 Negocio
Se entiende como negocio cualquier actividad, sistema o método lucrativo. La principal
forma de obtener beneficios es ofreciendo bienes o servicios a personas o empresas.
Un negocio posee personal el cual utiliza ciertas herramientas para realizar los procesos
que en ella existen. Estos procesos se basan en estrategias claramente definidas.
Dichas estrategias lo ayudan a optimizar los procesos [1] [2].
El objetivo principal de un negocio es disminuir los costos y aumentar las ganancias.
Ahora bien, en la actualidad muchas empresas utilizan herramientas tecnológicas las
cuales facilitan los procesos y mejoran las prácticas de negocio existentes. Estas
herramientas posibilitan a la alta gerencia a tomar decisiones acertadas que le permiten
captar un mayor número de clientes, aumentando las ganancias, y al mismo tiempo,
conservar a los ya existentes.
27
2.1.3 Definición
Se le conoce también como Business Intelligence (BI), por sus siglas en inglés.
De acuerdo con las definiciones previas de Inteligencia y Negocio, podemos decir que
un negocio es cualquier tipo de organización con una misión y objetivos, que requiere
desarrollarse y evolucionar en un entorno, siempre que pueda comprenderlo y resolver
los problemas que se le presenten. Esto puede hacerlo, tomando decisiones usando el
conocimiento corporativo obtenido, o sea, a través del desarrollo de su Inteligencia.
El Instituto de Almacenamiento de Datos, educadores en las áreas de Inteligencia de
Negocios y Almacenes de Datos, ha definido la Inteligencia de Negocios como:
Un “Conjunto de procesos, tecnologías y herramientas que se necesitan para
transformar los datos en información, la información en conocimiento y el conocimiento
en planes que gestionen las acciones rentables del negocio. La Inteligencia de
Negocios abarca las áreas de almacenes de datos, herramientas analíticas del negocio
y el manejo de conocimiento.” 2
Entonces, se tiene que la Inteligencia de Negocios no es más que un conjunto de partes
que se combinan para procesar y transformar datos, provenientes de sistemas
transaccionales, en conocimiento. De esta manera, se logra obtener una potencial
ventaja competitiva, proporcionando información que favorezca a la toma de decisiones
y ayude a resolver problemas dentro de una organización.
En conclusión, se tiene que una solución de Inteligencia de Negocios permite [5]:
Compartir información entre los distintos departamentos de una organización.
Generar y procesar datos para su posterior análisis.
Análisis multidimensionales.
2 The Data Warehousing Institute Faculty Newsletter. Fall 2002.
28
Generar reportes departamentales o globalizados.
Realizar pronósticos sobre las ventas, basado en la información generada.
Crear una base de datos con la información de todos los clientes de la
organización.
Mejorar el servicio ofertado a los clientes.
Cambiar la estructura de toma de decisiones.
En definitiva, una solución completa de Inteligencia de Negocios permite [6]:
Observar -> ¿Qué está pasando?
Comprender -> ¿Por qué está pasando?
Predecir -> ¿Qué pasará?
Colaborar -> ¿Qué debería hacer la organización?
Decidir -> ¿Qué decisiones debe tomar la organización?
29
2.1.4 Arquitectura
La arquitectura de una solución de Inteligencia de Negocios se caracteriza por estar
compuesta de tres bloques, las fuentes de datos, los componentes y las herramientas
para presentar los datos de forma resumida o en detallada (ver Figura 2).
Las fuentes de datos representan a todos aquellos sistemas que posean datos
potencialmente explotables, por los componentes de una solución de Inteligencia de
Negocios. De esta manera, estos suelen ser sistemas operacionales, archivos planos,
hojas de cálculo como documentos Excel e inclusive almacenes o bodegas de datos de
diferentes departamentos pertenecientes a una organización o empresa.
Los datos contenidos en las fuentes externas e internas atraviesan por un proceso en el
cual se filtran, estandarizan y cargan dentro de almacenes o bodegas de datos. Dicho
almacenes y bodegas representan los componentes de una solución de Inteligencia de
Negocios, los cuales garantizan la calidad de los datos que contienen. Es en ellos
donde residen los datos procesados que serán mostrados a los usuarios finales.
Finalmente, se tienes las herramientas que se utilizan para representar los datos
contenidos en el almacén o bodega de datos. Estos datos pueden representarse en
forma de consultas, reportes, cuadros de mando y tablas dinámicas, entre otros. El uso
de estas herramientas es la que permite mostrar los datos más relevantes de una
empresa u organización de manera resumida o en detalle, dependiendo de cómo se
necesite. Además, garantizan que los análisis que se realicen sobre los reportes u otras
herramientas sean sencillos, y de esta manera, agilice el proceso de la toma de
decisiones.
En resumen, toda solución de Inteligencia de Negocios debe permitir agrupar los datos
de las diferentes fuentes en un repositorio centralizado para luego representar los datos
más relevantes de manera resumida o detallada.
30
Figura 2. Arquitectura de una solución de Inteligencia de Negocios. Fuente: Adaptación Tian
Consultores C.A.
2.1.5 Pirámide de Información
La pirámide de información es un diagrama utilizado para representar los niveles de
información de una organización o empresa (ver Figura 3), en la cual la información
contenida en cada nivel se hace más elaborada a medida que se asciende. Esta
pirámide se divide en dos bloques, uno relacionado a los sistemas de procesamiento
transaccional y otro relacionado a los sistemas de procesamiento analítico.
De esta manera, los sistemas de procesamiento transaccional se refieren a todos
aquellos sistemas que representan las operaciones del día a día de una empresa, en
donde se almacenan una gran cantidad de datos, se procesan y se transforman en
información. Luego, con la información obtenida se generan reportes que reflejen por
ejemplo, la cantidad de alumnos inscritos por materia por carrera. Así, utilizando los
reportes generados, los cuales ya representan conocimiento, se logra determinar, por
ejemplo, la cantidad de secciones que se deben abrir por materias.
Sin embargo, a pesar de lo útil que pueden resultar este tipo de reportes para la
gerencia media y alta, muchas veces se tienen preguntas más complejas. Si bien este
tipo de preguntas se pueden obtener desde distintos reportes, la generación y
31
presentación de las respuestas conlleva a invertir un tiempo considerable debido al
hecho de que los sistemas transaccionales no están diseñados para responder este tipo
de preguntas de manera eficiente.
Por esta razón, y para obtener el conocimiento básico que se encuentra en los sistemas
transaccionales, surgen los sistemas analíticos o de Inteligencia de Negocios. Los
sistemas analíticos están encargados de extraer la información que se encuentra en los
sistemas transaccionales, la cual ya representa conocimiento, y representarla ya no solo
en forma de reportes, sino además en forma de indicadores, gráficos, tablas dinámicas,
entre otras.
Adicionalmente, se encuentra el nivel de la sabiduría, donde se integran todos los
conocimientos obtenidos. Dichos conocimientos se almacenan y a medida que se
utilizan con mayor frecuencia se transforman en sabiduría, es decir, un tipo de
información que ayuda a la gerencia media a tomar decisiones determinantes.
Finalmente, el nivel de cultura. Si bien la cultura no es un nivel elaborado de
información, este representa la integración de todos los niveles anteriores. En otras
palabras, la cultura es la manera en que se hacen las cosas en la organización. Por lo
tanto, el nivel de cultura de una empresa permite tener una visión global del negocio lo
cual conlleva a tener un amplio criterio y capacidad de juicio para la toma de decisiones
acertadas.
Figura 3. Pirámide de Información. Fuente: Adaptación Tian Consultores C.A.
32
2.1.6 Herramientas
En la fase de diseño de una solución de Inteligencia de Negocios se definen cuáles
herramientas serán utilizadas para facilitar la visualización de la información obtenida
por sus componentes, es decir, mostrar la información más relevante la cual ha sido
previamente procesada por los almacenes de datos, bodegas de datos, entre otros.
Existen varias herramientas que se emplean para presentar dicha información, entre las
que se encuentran:
2.1.6.1 Reportes
Los reportes son informes que se presentan de manera frecuente los cuales tienen
un formato preestablecido que varía dependiendo de su finalidad. Dichos reportes,
tienen el propósito de dar a conocer a la gerencia media y alta de una organización
el estado de la misma, proporcionándoles distintas opciones a la hora de tomar
decisiones [7].
Desde los inicios de las organizaciones, cualquiera que sea su naturaleza, los
reportes han sido utilizados por la gerencia media y alta para informarse sobre el
estado de sus organizaciones. Por esta razón, y con el surgimiento de aplicaciones
de Inteligencia de Negocios, se han creado herramientas especializadas para
facilitar su creación, de manera que muestren de forma resumida los datos más
relevantes de la organización.
La ventaja que proporciona el uso de reportes, es la forma dinámica en que estos
pueden ser elaborados, utilizando los datos de mayor interés en los casos que se
necesiten y evitando mostrar todos los datos en un solo reporte. Por lo tanto, los
datos se pueden mostrar lo más detallado posible ó resumidos, pudiéndose agrupar
por áreas temáticas. De esta manera, facilita a los gerentes a tomar decisiones
rápidas y acertadas, respondiendo a las necesidades cambiantes del negocio [8].
33
2.1.6.2 Diagramas o Gráficos
Los diagramas son representaciones graficas de los datos, los cuales se pueden
simbolizar como barras en gráficos de barra, líneas en gráficos de línea o pedazos
en gráficos de torta (ver Figura 4). Estos diagramas suelen representar valores
numéricos, funciones o algún tipo de estructura cualitativa [9].
Dada la forma en que se representan los datos con el uso de estos gráficos, estos
son utilizados con frecuencia, ya que facilitan el entendimiento y análisis de grandes
cantidades de datos y sus relaciones entre las partes que componen a dichos datos.
Por otra parte, existen varios tipos de gráficos como los de barra, línea, torta, de
tiempo e histogramas, donde el uso de uno u otro se determina por la forma o
representación que se le quieren dar a los datos, por ejemplo los gráficos de torta
son muy utilizados para representar porcentajes.
Figura 4. Ejemplo de gráficos de barra, línea y torta.
34
2.1.6.3 Indicadores
Se puede definir indicador como una variable o magnitud que mide de forma
cuantitativa o cualitativa un suceso u objetivo relacionado a un evento, el cual ayuda
a determinar el o los cambios ocurridos [10].
Los indicadores son muy utilizados en distintas áreas de trabajo como por ejemplo,
Contabilidad y Finanzas, Recursos Humanos, Salud, Sociología, Química, entre
otros. De esta manera, se pueden clasificar de la siguiente forma [10]:
- Indicadores de Resultado: Grado de Eficacia o impacto sobre
población.
- Indicadores de Proceso: Eficacia de los procesos.
- Indicadores de Estructura: Disponibilidad o consumo de recursos.
2.1.6.4 Cuadros de Mando (Dashboards)
Los cuadros de mando son herramientas que utiliza la alta gerencia de una
organización o empresa para representar indicadores numéricos con el objetivo de
monitorear y analizar los resultados obtenidos a lo largo de un período. Una de las
características principales de los cuadros de mando es que estos están enfocados al
seguimiento y monitoreo de indicadores, en lugar de al análisis de la información
[11].
Una de las características más notables de los cuadros de mando es que estos se
componen de gráficos e indicadores los cuales se utilizan para representar un
evento dentro de una organización o empresa (ver Figura 5). Además, son útiles
para controlar los procesos, con flujos continuos de información, dentro de una
organización o empresa.
35
Con el uso de este tipo de herramientas se logra [11]:
- Facilitar la planificación y el control de resultados.
- Disponer eficientemente de información indispensable y significativa.
Figura 5. Ejemplo de un cuadro de mando. Fuente: Tian Consultores C.A.
2.1.6.5 Cuadro de Mando Integral (CMI)
El cuadro de mando integral3 es un tipo de cuadro de mando más sofisticado debido
a que enlazan distintos procesos, y están orientados, principalmente, a la alta
gerencia. Dado que los CMI más utilizados son los que se basan en las
metodologías de Kaplan y Norton (ver Figura 6), los cuales permiten a una
organización trasladar su visión y estrategia a la implementación, se explicarán las
siguientes cuatro perspectivas consideradas como genéricas [12]:
3 Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard (BSC), por sus siglas en inglés.
36
Financiera: Esta perspectiva se enfoca en los objetivos más importantes de las
organizaciones que buscan ganancias. Además, incorpora la visión y las
necesidades de los accionistas. Por esta razón, se trata de responder la
pregunta ¿Cómo luce la organización ante los ojos de los accionistas? De esta
manera, dependiendo de la respuesta obtenida, se puede saber que
indicadores están generando valor.
Cliente: Esta perspectiva está relacionada con las necesidades de los
consumidores, si los precios de los productos son los adecuados, cómo es la
calidad del producto o servicio y la imagen del producto. Se observa entonces
que, existe una relación implícita entre esta perspectiva y la financiera, ya que
cuantos más clientes se tengan, más productos compran y por ende más
ganancias obtiene la empresa. Por esta razón, se busca responder la pregunta
¿Cómo ven los clientes a la organización? De esta manera, se logra medir el
nivel de satisfacción de los clientes.
Proceso Interno: Esta perspectiva mide los indicadores basados en los
procesos internos de una organización que se relacionan con la satisfacción
del cliente y el rendimiento financiero. Es por esto que, se busca responder la
pregunta ¿En cuáles procesos hay que enfocarse? De forma que, se
determine cuáles son los que hay que mejorar para agilizar la producción,
aumentar las ganancias y disminuir costos.
Formación y Crecimiento: Esta perspectiva es difícil de medir debido a los
pocos indicadores desarrollados en estas áreas. Sin embargo, lo que se
obtiene con estos índices es realmente importante ya que se demarca un
camino por el cual enfocarse. Por esta razón, se busca responder ¿Se podrá
seguir mejorando y cambiando, siguiendo las mismas pautas en las que se ha
venido trabajando?
37
Figura 6. Esquema de la Metodología de Kaplan & Norton (Cuadros de Mando
Integral).
2.1.7 Tendencias Tecnológicas y Estratégicas
Se analizarán las tendencias tecnológicas que existen actualmente y las nuevas
tendencias estratégicas que la Inteligencia de Negocios podrá utilizar para incrementar
el impacto que tiene sobre las empresas y organizaciones. Algunas de estas tendencias
se listan a continuación [13] [14]:
o Análisis dinámico de datos
Uno de los retos que tiene actualmente la Inteligencia de Negocios es la capacidad de
análisis sobre grandes volúmenes de datos, provenientes de diferentes fuentes
externas e internas, los más rápido posibles según el orden de llegada de estos.
38
Es por esta razón que, las nuevas tendencias en el análisis dinámico de datos
permitirán a los usuarios finales realizar análisis en distintos áreas, como por ejemplo:
o Agilizar el análisis tradicional de datos en los sectores de ventas, clientes,
compras, proveedores, entre otros.
o Mercados financieros.
o Monitoreo de ecosistemas y medio ambiente.
o Seguimiento médico de pacientes dispersos geográficamente.
o Seguimiento y control de tráfico vehicular.
o Análisis predictivos
Las soluciones de Inteligencia de Negocios permitirán aprovechar los análisis
predictivos, utilizando técnicas matemáticas y de minería de datos (estadística,
inteligencia artificial, entre otros.), con el fin de encontrar patrones y tendencias en los
datos obtenidos para mejorar el desempeño en áreas como:
o Creación de nuevos productos y proyecciones de consumo.
o Prevención de fraudes.
o Tendencias de compras.
o Aplicaciones compuestas
Las plataformas de Inteligencia de Negocios cada vez más se están integrando con
las nuevas arquitecturas orientadas a servicios web, creando así nuevas aplicaciones
al estilo web 2.0, es decir, aplicaciones creadas o integradas por los usuarios, de
forma sencilla, flexible y orientada a la web. Por ejemplo, se podrán crear aplicaciones
que utilicen como fuentes de datos redes sociales como Twitter, Facebook, RSS4,
ATOM5, entre otros.
4 Really Simple Syndication, por sus siglas en inglés. Formato utilizado para compartir contenido en la web.
5 ATOM es un formato utilizado para compartir contenido en la web, es una alternativa al formato RSS.
39
o Computación en Nube (Cloud Computing)
El incremento que ha tenido el uso de los dispositivos móviles con conexión a Internet
ha creado la necesidad de acceder a la información instantáneamente,
independientemente del lugar donde se encuentre el usuario. Es por esto que,
algunas empresas han creado soluciones de Inteligencia de Negocios utilizando la
Computación en Nube, como por ejemplo: Elastic Compute Cloud (EC2) de Amazon,
Platform as a Service (PaaS) de Google y Azure Platform de Microsoft.
o Computación móvil
Similar a la tendencia anterior, el creciente uso de los dispositivos móviles con acceso
a Internet, el cual permite el acceso a la información en cualquier lugar y momento,
facilitará el uso de mensajes de datos inteligentes en el momento adecuado,
mejorando el proceso de gestión gerencial. Esto permitirá visualizar, en tiempo real,
un informe completo y actualizado del proceso de negocio. A su vez, hace que la labor
con el cliente sea más efectiva.
o Cómputo colaborativo
Las nuevas funcionalidades de las soluciones de Inteligencia de Negocios vienen
fomentadas por el trabajo colaborativo favorecido por las redes sociales en las
empresas. Estas funcionalidades, como la capacidad de realizar anotaciones o
comentarios compartidos en los informes, facilitarán el mejor entendimiento y
distribución de estos. Sin embargo, uno de los grandes retos que tendrán los
proveedores de este tipo de servicios será el de poder acceder a los datos no
estructurados desde las aplicaciones de Inteligencia de Negocios para detectar
tendencias y mejorar las decisiones.
40
o Interfaces multi-táctiles (multi-touch)
En los últimos años las tecnologías multi-táctiles se han popularizado gracias a los
dispositivos de Apple Iphone, y sus sucesores. Lo que se busca con esta tendencia es
aprovechar el auge de estas tecnologías y así, desarrollar aplicaciones
especializadas, simplificando la navegación y la manipulación de los dispositivos
móviles. De esta manera, se abren nuevas fronteras en las aplicaciones estratégicas
utilizadas para el análisis del proceso de negocio de las empresas.
2.1.8 Beneficios
Para entender mejor el porqué con una solución de Inteligencia de Negocios se pueden
obtener beneficios, se presenta a continuación una lista de estos [15]:
o Ayuda a la alta gerencia a planear y obtener pronósticos, presentando una
descripción clara de los procesos de negocio existentes en la organización.
o Control de costos, soportado por la solución de Inteligencia de Negocios
implantada en la organización, y que es de uso común para todos los
departamentos, de esta manera facilita el manejo de los distintos procesos de
negocio existentes.
o Mejora la colaboración y calidad de las decisiones, dado que la información se
comparte en todos los niveles de la organización.
o Proporciona una visión más profunda del negocio, a través de herramientas
especializadas que facilitan el análisis de los datos, búsqueda de comportamientos y
tendencias en las ventas, estudio de la evolución del mercado y cambios en el
consumo o producción, como por ejemplo: cuadros de mando integrales, informes,
minería de datos, almacenamiento analítico y tableros de instrumentos.
41
o Optimiza el rendimiento de los sistemas, a través de transformaciones en los
sistemas transaccionales y analíticos, para lograr una mejora en las consultas de
alto nivel.
o Realiza seguimientos de los planes estratégicos, a través de los cuadros de
mando integrales permite crear, manejar y monitorear los objetivos estratégicos que
se han propuestos en los planes, de esta manera, se logran conseguir a tiempo
posibles desviaciones y corregirlas.
o Obtiene el valor real de las aplicaciones de gestión, mediante el acceso a la
información que tienen todos los empleados de la organización, permitiendo que
esta se presente de forma actualizada, adecuada e integrada.
Además de los beneficios ya listados, una solución de Inteligencia de Negocios permite
a una organización obtener varios tipos de información [14], como:
o Comparativa, comparar las ventas de la fecha actual con fechas anteriores.
o De tendencias, cuáles productos se vendieron más en cuáles regiones.
o Veraz, conocer si las ventas cumplieron con los objetivos propuestos.
o Rentable, saber si vale la pena seguir invirtiendo en cuáles producto y cuáles
servicios.
42
2.2 Almacén de Datos y Bodega de Datos
Las soluciones de Inteligencia de Negocios son diseñadas para generar reportes sobre
grandes volúmenes de información en poco tiempo. Una de las razones por las cuales esto
es posible se debe a que la información que se maneja es almacenada en bases de datos
especializadas.
2.2.1 Almacén de Datos (Data Warehouse)
Antes de definir que es un almacén de datos6 hay que aclarar que este es un concepto y
no un producto. Este concepto es utilizado para describir un sistema que recolecta
datos de diferentes fuentes, se procesan y finalmente se generan reportes.
Dos de los pioneros en el área de almacenes de datos lo definen como:
Un almacén de datos es un, “Conjunto de datos integrados, orientados a materias, que
varían con el tiempo y que no son transitorios, los cuales soportan el proceso de toma
de decisiones de una administración". (Inmon, 1990)
Por otro lado tenemos que, un almacén de datos es “Una copia de datos
transaccionales, específicamente estructurados, para consultas y análisis”. (Kimball,
1996)
Las definiciones anteriores se centran en los datos en sí. Por esta razón, se define un
concepto más generalizado.
Un almacén de datos no es más que una colección centralizada de datos, el cual se
utiliza para apoyar el proceso de la toma de decisiones en una organización. Estos
almacenes se caracterizan por ser la fuente que alimenta los procesos analíticos dentro
de una organización. Los almacenes de datos usualmente se dividen en tres capas:
adquisición, integración y acceso. La capa de adquisición se utiliza para almacenar los
6 Almacén de Datos, también conocido como Data Warehouse (DW), por sus siglas en inglés.
43
datos sin procesar, los cuales serán utilizados por los desarrolladores (análisis y
soporte). La capa de integración, como su nombre lo indica, se utiliza para integrar los
datos y crear un nivel de abstracción para los usuarios. Y por último, la capa de acceso
se utiliza para obtener los datos que serán analizados por los usuarios.
El funcionamiento de un almacén de datos (ver Figura 7) se caracteriza por extraer
datos de diferentes fuentes, tanto internas y como externas. Luego, transformar y
procesar los datos recolectados en el paso anterior y ser cargados en el almacén.
Finalmente, utilizando una interfaz especializada, los datos son mostrados en forma de
reportes e indicadores para su posterior análisis [16].
Por lo general, los almacenes de datos recolectan grandes cantidades de información.
Muchos diseñadores han optado por subdividir esta información en unidades lógicas
más pequeñas y coherentes que representen un área en una organización (finanzas,
recursos humanos, mercadeo, entre otros.). Esto se hace con el fin de concentrar la
información en áreas temáticas (departamentos) y agilizar su procesamiento.
En resumen, los almacenes de datos permiten tener una visión lógica de la organización
en un periodo de tiempo determinado, utilizando grandes volúmenes de datos en un
instante dado.
Figura 7. Arquitectura de un almacén de datos. Fuente: Di Vasta, 2006. (Trabajo no
publicado)
44
2.2.1.1 Características
Uno de los aspectos más relevantes que tienen los almacenes de datos es que
estos se han definido en términos de sus características, los cuales, con el tiempo,
han definido su estructura. (Inmon, 1990)
Estas características son explicadas a continuación:
a. Orientado a Temas
La información es clasificada en base a los aspectos más relevantes de la
organización (ver Figura 8). Lo que se busca es centrar la información en las
actividades básicas de la organización (ventas, compras, producción, entre
otros.) y no en los procesos que la rigen (gestión de pedidos, facturación, entre
otros.). Esto se hace con el fin de facilitar el acceso y entendimiento de los datos
por parte de los usuarios.
La diferencia entre las actividades y los procesos radica principalmente en el
nivel de detalle que contienen los datos. En el almacén de datos se toman solo
los datos relevantes, dejando de lado los datos que no serán utilizados por las
herramientas que procesan dichos datos para la toma de decisiones.
Figura 8. Los almacenes de datos tienen una fuerte orientación al tema. Fuente: Di
Vasta, 2006. (Trabajo no publicado)
45
b. Variante en Tiempo
Los datos recolectados en un almacén de datos son relativos a un período de
tiempo (ver Figura 9). Dichos datos se deben incrementar periódicamente, es
decir, las variaciones que se producen a lo largo del tiempo quedan registradas.
Esto se hace con el fin de que los reportes que se generen, reflejen dichas
variaciones.
Por ejemplo, almacenar los productos que se vendieron en enero, febrero,
marzo, entre otros. y luego comparar los meses para observar en cual hubo
mayor ganancia. Estos datos históricos permiten a la alta gerencia identificar
tendencias en el mercado y realizar proyecciones con el fin de mejorar las
ventas.
Figura 9. Los datos son almacenados como fotos correspondientes a periodos de
tiempo. Fuente: Di Vasta, 2006. (Trabajo no publicado)
c. No Volátil
La información que se encuentra en el almacén de datos no se modifica ni se
elimina, es decir, sólo se agrega (ver Figura 10). Una vez que se han cargado
los datos en el almacén estos se transforman en información de “sólo lectura”.
Como se ha mencionado anteriormente, esto se hace con el fin de realizar
consultas comparativas en el tiempo.
46
Esta característica permite a los usuarios del almacén de datos realizar sólo dos
operaciones sobre los datos, carga inicial de los datos y acceso a los datos.
Además de esto, elimina la necesidad de tener mecanismos de control de
concurrencia y recuperación de datos.
Figura 10. Los almacenes de datos no son actualizados, solo son incrementados.
Fuente: Di Vasta, 2006. (Trabajo no publicado)
d. Integrado
Los datos recolectados en el almacén de datos deben estar integrados en
estructuras consistentes, es decir, se eliminan las inconsistencias existentes en
las fuentes de datos (internas y externas) operacionales (ver Figura 11). El
objetivo principal de la integración es reunir todos los datos de las diferentes
fuentes y agruparlas en un modelo coherente. Además, estos datos se
estructuran en niveles de detalle para adaptarse a las necesidades de la
organización.
Esta integración implica una transformación de los datos antes de incorporarlos
al almacén. Asegurando así la consistencia en el nombrado, el tipo de datos de
los atributos, las estructuras codificadas, entre otros.
De esta forma, lo que se busca con la integridad de los datos es tener un modelo
coherente, generalizado y único, que se adapte a las necesidades de la
organización, el cual sea independiente de las fuentes de datos subyacentes
que almacenan los datos de diferentes maneras.
47
Figura 11. Los almacenes de datos se construyen a partir de distintas fuentes de
datos múltiples y heterogéneos. Fuente: Di Vasta, 2006. (Trabajo no publicado)
2.2.2 Bodega de Datos (Data Mart)
Por lo general, se tiende a pensar que una bodega de datos7 no es más que un almacén
de datos de menor tamaño. Sin embargo, esto no es del todo cierto. Según los
estudiosos más destacados en el área de almacenes de datos, definen bodega de datos
como:
“… los almacenes de datos no son más que la unión de todas las bodegas
de datos…,” (Kimball, 1997)
“Puedes atrapar a todos los peces del océano y juntarlos, sin embargo, no
harán una ballena” (Inmon, 1998)
Se puede observar cierta contradicción entre ambos conceptos. Esto conlleva a una
libre interpretación de su uso al momento de su desarrollo e implementación. Debido a
esa libre interpretación que se le ha dado a este concepto, se tiende a confundir a la
bodega de datos como un almacén más pequeño, entre otras cosas. Sin embargo,
dichos conceptos son erróneos (ver Tabla 1) [17].
7 Bodega de Datos, también conocido como Data Mart (DM), por sus siglas en inglés.
48
Conceptos Erróneos Verdad
Son más simples que un Almacén de Datos.
La implementación de una bodega de datos es muy similar a la de un almacén dado que ambos poseen las mismas funcionalidades.
Son pequeños conjuntos de datos y, por ende, necesitan menor cantidad de recursos.
Las aplicaciones que corren sobre bodegas de datos necesitan la misma cantidad de recursos que si corrieran en un almacén de datos.
Las consultas son más rápidas debido a la menor cantidad de datos que manejan.
La menor cantidad de datos se debe a que estos poseen datos de un sector de la organización, sin embargo las consultas sobre dicho sector tardan lo mismo que si se hicieran sobre el almacén de datos directamente.
En ciertos casos, añade tiempo a los procesos de actualización.
Actualizar la bodega desde el almacén cuesta menos que actualizar el almacén desde las fuentes de datos primarias, donde se necesitan aplicar operación de transformación.
Tabla 1. Cuadro sobre conceptos erróneos de bodega de datos. Fuente: DMReview.com.
Por lo tanto, se tiene que una bodega de datos, es un repositorio de datos orientado a
temas, similares en estructura a un almacén de datos, que contienen los datos de un
departamento específico dentro de una organización con el fin de dar soporte a las
decisiones. Por lo general, las bodegas de datos se construyen utilizando un modelo de
datos dimensional [17].
2.2.3 Extracción, Transformación y Carga (ETL)
La extracción, transformación y carga8 son procesos utilizados en las áreas de base de
datos y, especialmente en, almacenes de datos, que se utiliza para migrar datos desde
un punto a otro. Estos procesos constan de tres fases, claramente definidas, que se
combinan en una sola herramienta, facilitando así el transporte hasta el almacén de
datos [18].
8 Conocido por sus siglas en inglés como ETL (Extract, Transform, Load).
49
a. Extracción
La extracción es la primera fase en un proceso ETL, en el cual se obtienen los datos
provenientes de las diferentes fuentes externas e internas, por lo general sistemas
transaccionales, que serán utilizados por el almacén de datos. Lo que se busca en
esta fase es la estandarización de los datos para que sean entendibles en la fase de
transformación. Además, esta fase incluye un filtrado de los datos, de tal manera que
se eliminen datos redundantes ó de poco interés.
b. Transformación
En la fase de transformación se aplican una serie de reglas a los datos que han sido
extraídos y que serán cargados en el almacén de datos. En algunos casos, una
porción de los datos que se procesan en esta fase requerirán poca o ninguna
manipulación. Por lo tanto, para la otra porción de datos, que representa la gran
mayoría, se le aplican una variada serie de transformaciones, como por ejemplo:
o Seleccionar solo ciertas columnas de tablas a cargar.
o Ordenar los datos.
o Unir los datos de las múltiples fuentes.
o Dividir una comuna en varias columnas.
o Validar los datos.
o Transformar valores codificados (EJ: Sexo = {1, 2} Sexo = {M, F}).
o Crear nuevos valores derivados de otros (EJ: Salario Anual = Salario * 12).
o Rechazar datos que no cumplan con ciertas condiciones.
c. Carga
Es la última fase en un proceso ETL, y en ella se cargan los datos transformados
hacia el almacén de datos. Dado a que en esta fase existe una interacción directa con
la base de datos, al momento de insertar los datos, se activan los disparadores
(TRIGGERS) y restricciones existentes, lo cual ayuda a la limpieza de datos y
50
complementa todo el proceso ETL. Por lo general, esta fase suele crear un cuello de
botella debido a la cantidad de inserciones (INSERT) que se realizan, por lo cual, para
incrementar la eficiencia, o se omite la parte SQL y recuperación de datos, o se aplica
un ordenamiento externo de alto desempeño que ayuda a mejorar el rendimiento.
2.2.4 Modelo Dimensional
Los almacenes de datos, por lo general, son diseñados y construidos basándose en un
modelo dimensional. Este modelo es una variación del modelo relacional, el cual no
necesariamente involucra bases de datos relacionales. Además, provee un método para
crear bases de datos más simples y entendibles [19].
Según R. Kimball, se entiende por modelo dimensional como, “Una técnica de diseño
lógico la cual busca presentar los datos de manera estándar e intuitiva y permita un
acceso de alto rendimiento.” (Kimball. 1997).
Por lo tanto, se puede observar que lo que se busca con este tipo de diseños es
proporcionar al usuario final una forma intuitiva para la construcción de consultas y
agilizar los tiempos de respuesta.
Cuando se diseñan bases de datos utilizando el modelo dimensional, se tratan
conceptos como hecho, dimensión, jerarquía y granularidad. Estos conceptos son muy
importantes ya que ellos son parte de la estructura de este modelo. Adicionalmente,
este tipo de modelos se caracterizan por estar compuestos de una tabla con múltiples
claves, llamada tabla de hechos, y un grupo de tablas más pequeñas llamadas tablas
de dimensiones. Así como están compuestos por estas tablas, también son utilizadas
para almacenar los datos en ellas [20].
51
A. Hecho (Fact)
En el área de almacenes de datos se puede entender hecho como, una medida
o valor de rendimiento (indicador) que representa un evento en una
organización. Por lo general, estas medidas toman valores numéricos o
agregados. Los hechos agregados son hechos que derivan de funciones como
la suma, promedio, máximo, mínimo, entre otros. Por ejemplo, se podría tener
como hecho agregado el total de activos de una empresa, es decir, la suma de
todos sus activos (circulantes, fijos, entre otros.) [14].
B. Dimensión
Se puede definir dimensión como, una entidad independiente en un modelo
dimensional, el cual agrupa la información por categorías (clientes, productos,
fechas, entre otros.) y se utiliza como mecanismo de acceso a dicha
información. Estas dimensiones, por lo general, suelen representar el contexto
de un hecho, respondiendo a preguntas como quién participó, cuándo y dónde
pasó, y su tipo [14].
En los almacenes de datos estas dimensiones se utilizan para “rebanar y cortar”
la información que en ella se encuentra, es decir, acceder a diferentes vistas
agrupadas bajo ciertos criterios. Estas se caracterizan principalmente por
proporcionar filtrado, agrupación y etiquetado de datos. Por otro lado, existen las
llamadas claves subrogadas que no son más que nuevas claves primarias que
el almacén o bodega de datos usa para poder relacionar las dimensiones con los
hechos [21].
C. Jerarquía
Cuando se hablan de cubos de información un concepto importante que siempre
tiene que estar presente son las Jerarquías. Estas se pueden definir como una
serie de relaciones, padre e hijo, que poseen los atributos de una dimensión.
52
Además, el conjunto de una serie de atributos padres pueden generalizarse
como los hijos de una relación padre que este a un nivel superior. Entonces, se
puede decir que cada elemento en una dimensión se puede resumir utilizando
una jerarquía. Por ejemplo, día -> semana -> mes -> año (Fecha) [16].
D. Granularidad
El concepto de granularidad se refiere al nivel de detalle con que se almacenan
los datos en una tabla de hechos o dimensiones. Esta tiene una relación
estrecha con las jerarquías, ya que cuando se habla de jerarquías
implícitamente se está definiendo la granularidad de los datos, en donde la
granularidad más alta (grano grueso) empieza en el nivel superior de la jerarquía
hasta llegar al nivel más bajo (grano fino) donde se encuentran los datos en
detalle [16].
E. Cubo
También conocidos como cubos de información, son estructuras de datos que
permiten analizar de manera rápida los datos. Estos cubos permiten manipular y
detallar los datos desde múltiples perspectivas que varían dependiendo de
criterios construidos para su consulta.
Estos cubos están compuestos principalmente por hechos, los cuales no son
más que indicadores que representan algún evento de la organización, y
dimensiones (ver Figura 12). Los hechos y dimensiones se obtienen a partir de
tablas de hechos y tablas de dimensiones respectivamente [16].
Generalmente los metadatos de estos cubos son creados a partir de esquemas,
como estrella o cobo de nieve, de tablas pertenecientes a base de datos
relacionales.
53
Figura 12. Ejemplo de un cubo OLAP. Fuente: Di Vasta, 2006. (Trabajo no publicado)
F. Tabla de Dimensiones
En los almacenes de datos estas tablas son utilizadas principalmente para crear
dimensiones estandarizadas, las cuales puedan ser compartidas a través de los
diferentes almacenes de datos existentes en una organización. Esto permite
garantizar consistencia e integración de los datos y reducir los tiempos de
desarrollo [22].
Por lo tanto, se tiene que una tabla de dimensión es una tabla que contiene una
clave primaria que la identifica y una serie de atributos descriptivos que se
utilizan para filtrar y agrupar los datos bajo ciertos criterios. Los datos contenidos
en estas dimensiones son utilizados por los indicadores en la tabla de hechos
para crear las vistas que serán mostradas a los usuarios finales.
Por otra parte, las dimensiones pueden ser medidas de diferentes maneras. Esto
se logra determinando el nivel de detalle (granularidad) en que se van almacenar
los datos de las dimensiones [22].
Por ejemplo, en la Figura 13. Se observa una dimensión zona geográfica con
cinco niveles de jerarquía. En dicha dimensión, se tiene que el indicador será el
que determine la granularidad. Cuanto más detallado sea, más fino será el nivel
de granularidad (grano fino) y viceversa (grano grueso).
54
Figura 13. Granularidad de la dimensión zona geográfica, con una jerarquía de
cinco niveles. Fuente: Wikipedia.
G. Tabla de Hechos
Es una tabla que contiene una clave primaría que lo identifica, un grupo de
claves foráneas asociadas a las dimensiones con las que se relaciona y un
conjunto de indicadores que se utilizarán para representar los eventos a
modelar. En otras palabras, lo que se busca con las tablas de hechos es
representar un proceso de negocio. Además, en ella se almacena información
transaccional que varía en el tiempo [16].
Por lo general, cuando se habla de tablas de hechos se suele hacer énfasis en
los tipos de hechos que estas almacenan. Estos hechos se suelen clasificar en
[23]:
a. Aditivos: Son aquellos que pueden ser resumidos a través de cualquiera de
las dimensiones en la tabla de hechos.
Figura 14. Tabla de Hechos - Ventas.
Se observa (ver Figura 14) que monto es un hecho aditivo, ya que este se
puede agregar usando cualquiera de las tres dimensiones, y tomar un valor
significativo.
Fecha
Tienda
Producto
Monto
55
Monto + Fecha X + Fecha Y = Total ventas entre las fechas X e Y.
Monto + Tienda = Total ventas de la tienda Z.
Monto + Producto = Total ventas del Producto W.
b. Semi-aditivos: Son aquellos que pueden ser resumidos por algunas, pero
no todas, las dimensiones en la tabla de hechos.
Figura 15. Tabla de Hechos – Indicador.
Se observa (ver Figura 15) que saldo es un hecho semi-aditivo, esto se debe
a que si se junta con cuenta se podrá conocer el saldo de una cuenta Y. Sin
embargo, no tendría sentido juntar saldo con fecha ya que no arrojaría
ningún valor significativo.
c. No aditivos: Son aquellos que no pueden ser resumidos por ninguna de las
dimensiones presentes en la tabla de hechos.
Siguiendo con el ejemplo anterior (ver Figura 15), Prueba ácida es un hecho
no aditivo ya que no tiene sentido juntarla con ninguna de las dimensiones.
Nota: Prueba Ácida es un indicador que mide la capacidad inmediata que
tiene una empresa para cancelar sus deudas a corto plazo.
Una de las características más importantes de las tablas de hechos es el nivel
de detalle (granularidad) de la información que almacenan. Este nivel de detalle
permite a los indicadores comparar valores específicos y también generalizarlos.
Por otra parte, las dimensiones asociadas a esta tabla de hecho son las que
determinan el alcance que esta puede llegar a tener. Es decir, a partir de los
Fecha
Cuenta
Saldo
Prueba Ácida
56
datos contenidos en estas dimensiones, y agregando criterios de consulta, se
construirán los indicadores o medidas existentes en dicha tabla (ver Figura 16).
Por ejemplo, se podría tomar los montos de la dimensión Producto y crear un
indicador que represente las ganancias de dicho producto. Con esto se podría
analizar las ganancias de dicho productos en distintos meses del año.
En general, diseñar tablas de hechos sin medidas que representen porcentajes o
indicadores se considera buena práctica. Así, solo se almacenan hechos en
estas tablas y luego estas medidas o indicadores se calculan en base a la
información contenida en este.
Figura 16. Tabla de hechos con sus respectivas dimensiones. Fuente: Ralph
Kimball.
Las tablas de hechos se pueden clasificar en [23]:
Acumulativas: Este tipo de tablas describe lo que ha pasado en un periodo
de tiempo. Por ejemplo, las ganancias producidas por un producto por tienda
por día. Los hechos en este tipo de tablas son más que todo aditivos.
Fotografías (Snapshot): Este tipo de tablas describe el estado de las cosas
en un periodo particular de tiempo. Los hechos representados en este tipo de
tablas son semi-aditivos y no aditivos.
57
H. Formas de Modelado
a. Esquema Estrella: Es uno de los modelos más utilizados a la hora de diseñar
almacenes de datos en la Inteligencia de Negocios (BI). Estos esquemas son
optimizados con el fin de realizar consultas sobre grandes cantidades de datos,
apoyar las consultas de los cubos OLAP, aplicaciones de Inteligencia de
Negocios y analíticas.
Es llamado así debido a que la forma de su diagrama se asemeja a una estrella
(Figura 17). En el centro de este modelo se encuentra la tabla de hechos, con
sus respectivas claves foráneas y medidas, y en las puntas se encuentran las
tablas de dimensiones que componen al hecho. Uno de los aspectos más
notables de este modelo es que la tabla de hechos se encuentra en tercera
forma normal (3FN), mientras que las dimensiones están des-normalizadas [24].
Se caracteriza principalmente por [25]:
Modelar una jerarquía de dimensiones lineal.
Fácil modificación.
Simplicidad en la navegación.
Simular la vista que los usuarios finales observan.
Ser esquemas físicos y no lógicos.
Figura 17. Ejemplo de un modelo de datos en estrella. Fuente: Dataprix.
58
b. Esquema Copo de Nieve: A diferencia del anterior, es un esquema en el cual
las dimensiones son almacenadas en múltiples tablas de dimensiones,
eliminando así la redundancia de datos (Figura 18). Por lo general, las tablas de
dimensiones en este modelo están representadas por relaciones normalizadas,
en tercera forma normal (3FN) [26].
La composición de este esquema es parecida al estrella, en donde se tiene una
tabla de hechos central y las tablas de dimensiones asociadas a esta,
diferenciándose en que estas tablas de dimensiones, a su vez, tienen otras
dimensiones con las que se relacionan. De esta manera su diagrama
esquematiza un copo de nieve [26].
Las aplicaciones de Inteligencia de Negocios que utilizan una arquitectura de
procesamiento analítico en línea relacional9 tienden a mejorar su rendimiento
con almacenes de datos que utilicen este esquema.
Una de las complicaciones de este modelo se presenta a la hora de extraer o
consultar datos de las tablas. Esto es debido a que existen casos en los cuales
hay que vincular muchas tablas, lo cual resulta bastante complejo de realizar y
difícil de mantener.
Figura 18. Ejemplo de un modelo de datos en copo de nieve. Fuente: Dataprix.
9 Relational On-Line Analytical Processing, por sus siglas en inglés.
59
2.3 Computación en Nube (Cloud Computing)
Hasta hace pocos años las soluciones de Inteligencia de Negocios sólo estaban al alcance
de grandes organizaciones que pudieran pagar los altos costos que representaban la
adquisición de hardware, software y el equipo técnico especializado necesarios para
mantener estable y en funcionamiento a dicha solución. Sin embargo, a raíz de la evolución
que ha tenido la Internet, muchas de las empresas proveedoras de soluciones de
Inteligencia de Negocios han optado por ofrecer sus servicios a través de lo que se conoce
como “la nube”10, lo que ha permitido a pequeñas y medianas empresas un acceso a este
tipo de soluciones a bajo costo.
2.3.1 Definición
La Computación en Nube es un término que se utiliza para referirse a ciertos tipos de
aplicaciones y plataformas. Por otro lado, se puede ver como una serie de recursos que
se encuentran disponibles en Internet y que pueden ser accedidos sin la necesidad de
que estos residan en la computadora del usuario que las utilice. Mediante la
centralización del almacenamiento, memoria, procesamiento y ancho de banda permite
un incremento de la eficiencia del computador que utilice sus recursos [27] [28].
2.3.2 Características
La Computación en Nube presenta un gran número de características, sin embargo, se
definen a continuación cinco características claves que han sido definidas por el
Gobierno Federal de los Estados Unidos y por el NIST11, las cuales simplifican su
definición [29] [30] [31].
10
Termino que se utiliza para referirse a ciertos tipos de aplicaciones las cuales son accedidas a través de Internet.
11 National Institute of Standards and Technology.
60
Acceso a la red. Los recursos están disponibles en la Internet, los cuales pueden
ser accedidas desde cualquier lugar y a través de distintos mecanismos, como
teléfonos inteligentes, laptops y agendas digitales.
Autoservicio al momento. Los usuarios pueden disponer de recursos, tales como
almacenamiento en la red y tiempo de servidores, sin la necesidad de interactuar
con el proveedor del servicio. De esta manera, los usuarios pueden utilizar los
recursos que realmente necesiten.
Pago por uso. Los recursos se cobran utilizando medidas, pudiendo pagarse por
servicios o con publicidad para el proveedor. Las medidas más utilizadas como base
para el cobro de honorarios son, ancho de banda, almacenamiento, poder de
cómputo e inclusive combinaciones de estas.
Rápida elasticidad y escalabilidad. Los servicios que se utilizan en la computación
en nube son elásticos en cuanto a su rápida implementación y su fácil adaptabilidad.
Además de esto, son totalmente escalables, es decir, hoy se puede usar un 20% de
la aplicación y mañana utilizar un 90% y seguir estables en su desempeño.
Recursos comunes compartidos. Los recursos ofertados por los proveedores se
encuentran en una sola aplicación que contiene diferentes recursos físicos y
virtuales, la cual utiliza un modelo multi-usuarios para atender las necesidades de
sus clientes. Es por esta razón que, los usuarios no tienen control de los recursos
que consumen y desconocen de donde provienen.
2.3.3 Modelos de Servicio
La computación en nube se puede dividir en tres modelos de servicio (ver Figura 19),
los cuales representar la manera en las cuales se pueden encontrar las infraestructuras
hoy en día [32] [33].
61
Figura 19. Composición de los modelos de servicio en la Computación en Nube.
2.3.3.1 Software como Servicio (SaaS12)
Es un modelo de servicio en el cual el software y sus datos se encuentran alojados
en un proveedor de servicios, que por lo general sirve como manejador centralizado
de software, y que pueden ser accedidos a través de Internet utilizando aplicaciones
clientes como navegadores web (browsers).
Este modelo de servicio se caracteriza principalmente porque los clientes pagan por
el uso del servicio, y a su vez por la infraestructura necesaria para que la aplicación
se ejecute con normalidad. Esto permite a los clientes abstraerse del control y
manejo referente a la infraestructura, es decir, redes, servidores, sistemas
operativos, almacenamiento e incluso los recursos utilizados por dichas
aplicaciones.
Además de la habilidad que tienen los clientes para abstraerse del control y manejo
de la aplicación, el software como servicio se caracteriza también por:
Aplicaciones multiusuario y personalizadas
Aplicaciones potentes a bajos costos.
Disponibilidad Inmediata del servicio.
No hay necesidad de comprar licencias, se paga una cuota por su uso.
12 Software as a Service, por sus siglas en inglés.
62
2.3.3.2 Plataforma como Servicio (PaaS13)
Es un modelo de servicio el cual los proveedores proporcionan a sus clientes una
infraestructura y una serie de herramientas que les permite desarrollar sus propias
aplicaciones a través de Internet. Este tipo de servicios frecuentemente incluye
aplicaciones de diseño, desarrollo, prueba, implementación y alojamiento. Además,
provee aplicaciones de servicios como colaboración en equipo, integración y unión
de servicios web, integración con bases de datos, seguridad, escalabilidad,
almacenamiento, persistencia, manejo de estados, versión de aplicaciones, entre
otras. Todos estos servicios se ofrecen como una solución integra a través de
Internet.
Al igual que el modelo de software como servicio (SaaS), los clientes no tienen la
necesidad de preocuparse por el manejo y control de la infraestructura, redes,
servidores, sistemas operativos y almacenamiento. Sin embargo, los clientes si tiene
el control sobre las aplicaciones que desarrollan, así como también sobre
aplicaciones alojadas en ambientes de desarrollo.
Las principales características que distinguen a este tipo de servicios son:
Capacidad de despliegue hacia un entorno de ejecución, transparente al
usuario.
Entorno de desarrollo basado en un navegador web.
Provee herramientas de manejo y control.
Se paga una cuota según su uso.
2.3.3.3 Infraestructura como Servicio (IaaS14)
Es un modelo que provee infraestructura, generalmente un ambiente de
virtualización, como servicio a través de Internet. En otras palabras, en lugar de que
los usuarios tengan que comprar hardware para procesamiento, almacenamiento y
13 Platform as a Service, por sus siglas en inglés. 14 Infrastructure as a Service, por sus siglas en inglés.
63
conexiones en red, estos alquilan dichos recursos de manera que puedan
desarrollar y correr cualquier tipo de programas como sistemas operativos y
aplicaciones. En este modelo los clientes no tienen la necesidad de manejar o
contralar la infraestructura pero si tienen el control sobre sistemas operativos,
almacenamiento, aplicaciones y posiblemente seleccionar componentes de red,
como por ejemplo: balanceo de carga, cortafuegos (firewalls).
Una de las principales ventajas que ofrece este tipo de modelos de servicio es que
los clientes se ahorran grandes cantidades de dinero dado que estos ya no tienen
que encargarse de los problemas relacionado con el manejo de las maquinas, sino
que los proveedores son los encargados de gestionar todo esto.
Las principales características que tienen este tipo de servicio son:
Pago por consumo de recursos
Permite una escalabilidad automática, es decir, pagar por el uso de más
recursos a medida que se necesiten, sin afectar el rendimiento.
Soluciones basadas en virtualización, es decir, manejar tipos específicos de
cargas de trabajo.
2.3.4 Beneficios
La habilidad de consumir servicios a través de Internet sin la necesidad de comprar
herramientas para soportar la infraestructura requerida para su uso, manejo y control
trae consigo una serie de beneficios que deben ser tomados en cuenta a la hora de
decidir utilizar la computación en nube como alternativa. Alguno de los beneficios
considerados como importantes son [34] [35] [36].
Alta Disponibilidad. Dado que es un servicio que se ofrece a través de Internet,
estos pueden acceder en el momento que quieran a las aplicaciones, sin la necesidad
de estar atados a un computador de escritorio, permitiéndoles movilidad. Además de
esto, la mayoría de los centros de datos (data centers) de los proveedores se diseñan
64
para permitir una alta redundancia de los datos, lo que asegura la continuidad
ilimitada del servicio.
Bajo Costo de Adquisición y Mantenimiento. La mayoría de los servicios ofertados
en la computación en nube se caracterizan por el lema “solo pagas por lo que usas”,
es decir, que el costo de los servicios es directamente proporcional a la necesidad de
recursos que tienen los clientes. Además, debido a que los usuarios no tienen la
necesidad de adquirir recursos físicos, hay menor necesidad de realizar
mantenimiento y repotenciación al hardware. Esto implica que no se necesita
contratar expertos en servidores, almacenamiento, redes y virtualización.
Escalables. Uno de los beneficios más importantes que tiene la computación en nube
es la escalabilidad y flexibilidad de los servicios. Esto permite a los clientes utilizar los
recursos que realmente necesitan al momento. Además, si en un futuro se necesitará
más almacenamiento o capacidad de cómputo, es posible comprarlo al momento sin
afectar el rendimiento del servicio.
Fácil Implementación. Sin la necesidad de comprar hardware, licencias de software
o servicios para su implementación, los clientes pueden adquirir aplicaciones y
realizar su implantación de manera remota.
Multi-usuarios. Los recursos disponibles en la computación en nube pueden ser
compartidos por una gran cantidad de usuarios. Esto se logra centralizando y
compartiendo infraestructuras que puedan ser usadas por distintos usuarios con una
misma necesidad, virtualizando los recursos. Por lo general, la virtualización de
recursos se realiza a nivel de base de datos, servidores, kernel ó CPU.
Manejo de Operaciones. La base de la computación en nube viene dada porque
permite a los clientes ubicar sus recursos humanos en tareas que impacten
directamente al negocio y dejando del lado de los proveedores el manejo de la
infraestructura. Esto quiere decir que las actualizaciones, respaldos y otras tareas
importantes que conlleva el uso de uno o varios servicios serán manejados por los
proveedores, de manera que los clientes enfoquen todo su tiempo y esfuerzo a las
tareas del negocio.
65
2.4 Plataforma de Inteligencia de Negocios ORACLE
Cuando una organización se plantea el uso de una solución de Inteligencia de Negocios, una
de los problemas con los que tiene que lidiar, es a la selección de la plataforma con la cual se
desarrollará dicha solución. Este proceso puede conllevar una gran cantidad de tiempo sino se
tiene claro el ambiente de trabajo donde se utilizará la aplicación.
En el mercado existen muchas plataformas (Oracle BI, Pentaho BI, SAP BO, entre otros) que
proveen una gran cantidad de herramientas que permiten desarrollar soluciones de Inteligencia
de Negocios. De esta manera, se presenta a continuación la herramienta de Oracle Business
Intelligence, sus características y componentes, y finalmente las ventajas del uso de dicha
plataforma en este trabajo.
2.4.1 Oracle Business Intelligence Standard Edition One
Es una suite completa, avanzada e integrada de Inteligencia de Negocios (ver Figura
20) que permite a las empresas obtener nuevos niveles de información comercial, con
un alto valor en el mercado y con la cual alcanzar una potencial ventaja competitiva.
Está basada en tecnológicas de Inteligencia de Negocios y almacenamiento de datos,
las cuales están previamente configuradas y empaquetadas, satisfaciendo las
necesidades de las empresas en crecimiento [37].
Figura 20. Oracle Business Intelligence Standard Edition One. Fuente: Oracle.
66
2.4.2 Características
La suite de Oracle Business Intelligence Standard Edition One se ha diseñado tomando
en cuenta la simplicidad a la hora de realizar las tareas necesarias para desarrollar una
solución completa y eficiente. Además, se apoya en una interfaz amigable que les
permite a los usuarios finales trabajar sin la necesidad de buscar ayuda de especialistas
en la herramienta. De esta manera, se presentan a continuación las características de
dicha suite [37]:
Una herramienta integrada que permite generar, publicar y distribuir informes
y documentos comerciales como informes operacionales, facturas, estados
financieros, etiquetas de envío, cheques, formularios gubernamentales,
presentaciones regulatorias y otros, sobre una base programada.
Informes y análisis con funcionalidad extensiva, fácil de usar para los
usuarios finales del negocio, y fácil para que las distintas tecnologías de la
información se integren con las aplicaciones comerciales y fuentes de datos
disponibles.
Una sola plataforma de Inteligencia de Negocios integrada que abarca una
gran variedad de necesidades, como informes, cuadros de mando, análisis
ad hoc15, y el proceso de la toma de decisiones; teniendo una visión
consistente de todos los datos de la organización.
Una solución que puede expandirse y actualizarse fácilmente con el tiempo,
a fin de satisfacer las crecientes demandas comerciales y necesidades de BI.
Un proveedor único y confiable que brinde soporte, independientemente del
problema.
Una solución a precio conveniente, adaptado a casi cualquier presupuesto.
15 Análisis ad hoc son consultas que se realizan en tiempo real y son altamente personalizables.
67
2.4.3 Componentes
La suite de Oracle Business Intelligence posee varios componentes que permiten
ofrecer una solución completa e integrada. Los componentes que posee esta suite [37]:
2.4.3.1 Oracle Business Intelligence Server
El servidor de Oracle BI es un poderoso componente de análisis y consulta capaz de
integrar datos de múltiples fuentes heterogéneas, en una única y simplificada visión
de la información comercial (ver Figura 21). El servidor es capaz de soportar acceso
directo a fuentes de Datos Oracle y no Oracle como Microsoft SQL Server, Microsoft
Office Excel, la mayoría de fuentes ODBC16, fuentes multi-dimensionales, XML,
archivos de texto plano, entre otros.
Figura 21. Oracle Business Intelligence Server. Fuente: Oracle.
16 ODBC (Open Database Connectivity) es un estándar para acceder a los datos de una base de datos desde una
aplicación sin importar el sistema manejador de base de datos que se utilice.
68
2.4.3.2 Oracle Business Intelligence Interactive Dashboards
Oracle BI Interactive Dashboards es un componente que provee una interfaz
altamente personalizable, basada en roles y accesible desde navegadores web (ver
Figura 22). Tiene como finalidad mostrar tendencias importantes y los famosos
KPI’s17, incluyendo visualizaciones en forma de estimaciones, gráficos, reportes e
inclusive cuadros de mando. Los cuadros de mando interactivos permiten a los
usuarios controlar y monitorear los eventos y obtener los conocimientos necesarios
para optimizar el negocio.
Figura 22. Oracle Business Intelligence Interactive Dashboards. Fuente: Oracle.
17 KPI (Key Performance Indicators) son indicadores que miden el nivel de desempeño de un proceso.
69
2.4.3.3 Oracle Business Intelligence Answers
Oracle BI Answers es un componente que permite realizar análisis e informes ad
hoc18, los cuales se integran con Interactive Dashboards y BI Publisher (ver Figura
23). Los usuarios finales pueden crear, de manera rápida, sus propios informes y
luego realizar desgloses, analizar, visualizar e incorporar los resultados en cuadros
de mando personalizados.
Figura 23. Oracle Business Intelligence Answers. Fuente: Oracle.
2.4.3.4 Oracle Business Intelligence Publisher
Oracle BI Publisher es un componente que proporciona una manera única para
generar todo tipo de documentos comerciales e informes altamente personalizables,
a partir de casi cualquier fuente de datos o aplicación (ver Figura 24). La forma que
tiene BI Publisher para crear informes y documentos es relativamente fácil para los
usuarios comerciales, en comparación con otro tipo de componentes.
18 Informes ad hoc son informes construidos en tiempo real, lo que permite una alta personalización.
70
Oracle BI Publisher les permite a los usuarios aprovechar las herramientas comunes
y tradicionales de escritorio que se usan en ambientes laborales como Microsoft
Office Word, Microsoft Office Excel y Adobe Acrobat para generar plantillas de
informes, y de esta manera, crear fácilmente presentaciones, cheques, facturas,
informes operacionales, informes administrativos, informes legales, entre otros.
Figura 24. Oracle Business Intelligence Publisher. Fuente: Oracle.
2.4.3.5 Oracle Database Standard Edition One
La suite de Oracle Business Intelligence incluye Oracle Database Standard Edition
One, la base de datos líder en el mercado. Esta base de datos se incluye como
fundamento para soportar una sólida bodega de datos o una base de datos de
informes.
71
2.4.3.6 Oracle Warehouse Builder
Oracle Warehouse Builder (OWB) es un componente de integración de datos que se
utiliza para realizar procesos de extracción, transformación y carga (ETL), lo que
permite a las empresas a construir y mantener repositorios de datos eficientes y de
gran calidad. Además permite modelar, desplegar y mantener una coherencia entre
los datos de las múltiples fuentes que se integran a la aplicación.
2.4.4 Ventajas
A continuación se listan las ventajas por las cuales la suite de Oracle Business
Intelligence Standard Edition One se considera una de las mejores plataformas en el
área de una solución de Inteligencia de Negocios [37].
Diseñado para los usuarios comerciales
Oracle Business Intelligence Standard Edition One fue desarrollado teniendo
en cuenta la autosuficiencia de los usuarios finales. Muchas de las
herramientas disponibles en el mercado están orientadas a los
desarrolladores, además de las interfaces de usuario poco amigables que
poseen. De esta manera, OBISEO19 posee la virtud de permitir a los usuarios
finales poder crear y compartir de manera fácil los análisis, reportes y
cuadros de mando por su cuenta, dentro de los límites establecidos por los
desarrolladores.
Algunas de las características que incluye esta herramienta, para impulsar la
simplicidad y el bienestar del usuario final, son:
Interfaces que no requieren códigos SQL, ni otra capacidad técnica.
19 Oracle Business Intelligence Standard Edition One, por sus siglas en inglés.
72
Reportes y diseños de alto nivel, utilizando herramientas de uso diario
como Microsoft Word y Adobe Acrobat.
Análisis ad hoc, altamente personalizables a través de navegadores
web.
Cuadros de mando interactivos que incluyen capacidades de
visualización y filtración de datos.
Visión única e integrada de todos los datos de la organización,
soportada por la herramienta BI, ofreciendo consistencia de
información y facilidad de uso.
Instalación rápida y simple de todo el sistema en un solo servidor.
Opciones flexibles de implementación para satisfacer distintas
necesidades
Dado el hecho de que la suite Oracle Business Intelligence Standard Edition
One provee un conjunto completo de componentes, las empresas tienen la
opción de elegir por cual herramienta desean iniciar y lo que desean crear, a
medida que las necesidades comerciales lo exijan. De esta manera, los
clientes pueden:
Comenzar a trabajar con Oracle BI Publisher para crear reportes de
producción de alta confiabilidad, sobre una base programada que
permita presentarse en diferentes formatos (PDF, HTML, Microsoft
Excel, entre otros.).
Construir una bodega de datos para consolidar múltiples sistemas en
un solo repositorio, utilizando el componente Oracle Warehouse
Builder.
Incorporar cuadros de mando interactivos con contenido de análisis
(KPI, reportes destacados, estimaciones, entre otros) en las bodegas
de datos utilizando Oracle BI Interactive Dashboards, o realizar un
análisis o consultas ad hoc utilizando Oracle BI Answers.
73
Preparado para el crecimiento de las empresas
Oracle Business Intelligence Standard Edition One ofrece funcionalidades
completas de BI y está construida sobre la misma plataforma que Oracle BI
Enterprise Edition. Por lo tanto, facilita la escalabilidad de la aplicación a
medida que aumentan las necesidades comerciales.
Además, no existe la necesidad de modificar, actualizar o transformar los
reportes, cuadros de mando, metadatos o modelos de datos que se tienen si
se desea migrar a la versión OBIEE20. Esto permite a las empresas que
están interesadas en este tipo de soluciones, adquirir las versión OBISEO y
a medida que las necesidades comerciales aumenten, migrar hacia la
versión OBIEE sin muchas complicaciones.
Asimismo, la suite OBISEO está disponible por parte de un solo proveedor
de servicio con soporte garantizado. De manera que, en lugar de
diagnosticar y resolver los problemas consultando a múltiples proveedores,
el soporte puede obtenerse a través de una sola llamada para solucionar
cualquier tipo de problemas.
Tecnología líder y probada, a un precio conveniente
Oracle es el líder comprobado en las áreas de Inteligencia de Negocio y
almacenamiento de datos. Por lo tanto, cuando una empresa adquiere la
suite de OBIESO, lo hace con la confianza y seguridad de que está
invirtiendo en una tecnología líder en el mercado, con inclusión en las áreas
mencionadas e integración de datos.
20 Oracle Business Intelligence Enterprise Edition, por sus siglas en inglés.
74
2.5 Método de Desarrollo de la Aplicación
Para el desarrollo de la solución de Inteligencia de Negocios se tomará como base un método,
empleado por Tian consultores y que está basado en los enfoques ascendente (Kimball, R.) y
descendente (Inmon, B.), el cual pretende ser de rápida implementación y proveer gran
integración de los datos provenientes de las diferentes fuentes de datos. Dicho método consta
de una serie de fases cíclicas, lo que conlleva a que se puedan realizar iteraciones entre las
fases sin necesidad de regresar a la primera (ver Figura 25). De esta manera, se presentan a
continuación, cada una de las fases que conforman al método de desarrollo.
Figura 25. Fases del Método de Desarrollo de la Aplicación. Fuente: Adaptación de Tian
Consultores C.A.
75
2.5.1 Levantamiento de la Información de Reportes e Indicadores
Es la primera fase y consiste en realizar el levantamiento de la información, donde
además de describir y priorizar los procesos de la organización, se definen los reportes
e indicadores que deben ser desarrollados. Finalmente, se identifican las fuentes de
datos en donde reside la información a extraer.
2.5.2 Modelamiento Dimensional
La segunda fase consiste en analizar los requerimientos establecidos en la fase
anterior, identificar la jerarquía de los datos involucrados, identificar los hechos a medir
e identificar las dimensiones o criterios de clasificación de los hechos.
2.5.3 Desarrollo del Almacén de Datos
La tercera fase consiste en la creación del Almacén de Datos, de acuerdo con el modelo
dimensional obtenido. Luego, realizar la carga de los datos involucrados desde las
fuentes de datos hacia el Almacén o Bodega de Datos.
2.5.4 Análisis de Consistencia de Datos del Almacén de Datos
La cuarta fase consiste en verificar que los datos sean correctos, consistentes, íntegros
y durables. Esto se realiza elaborando consultas a las tablas transaccionales y
comparándolas con los resultados obtenidos de las consultas realizadas al Almacén o
Bodega de Datos. Si existe inconsistencia entre los datos, se verifica el proceso
realizado en la fase anterior, con el fin de encontrar posibles errores en la carga de
datos.
76
2.5.5 Desarrollo de Reportes e Indicadores
La quinta fase consiste en la creación de las consultas y cuadros de mando necesarios
para representar los indicadores y reportes que se definieron en la primera fase,
utilizando los datos contenidos en el Almacén o Bodega de Datos.
2.5.6 Análisis de Consistencia de los Cuadros de Mando
La sexta y última fase consiste en verificar que los datos que se muestran en los
cuadros de mando, tengan lógica y aporten la información necesaria para el análisis.
También se verifica si los datos son correctos con respecto a las distintas fuentes de
datos. Si se encuentra inconsistencia en los datos que se encuentran en los cuadros de
mando, se verifica el proceso realizado en la fase anterior, en busca de posibles errores
en la creación de los cuadros de mando.
Cabe destacar que en la primera parte se identifica la implementación que tendrá el desarrollo
de la solución. Existen dos posibles implementaciones que puede tener el desarrollo de una
solución, donde la primera se orienta a departamentos dentro de una organización, lo cual
implica que parte de los requerimientos del negocio para construir la solución requerida o,
segunda, puede que la solución se oriente a toda la organización en general, donde primero se
construyen el almacén y las posibles bodegas de datos existente, y luego se modelan los
requerimientos definidos por los usuarios finales.
De esta manera, el desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios empleando este
método garantiza que la implementación que se identifique vaya acorde con las necesidades
del negocio. Por lo tanto, la facilidad y rapidez del desarrollo vendrá determinado por la
complejidad del sistema a modelar.
77
2.6 Proceso de Contabilidad
2.6.1 Contabilidad
Según la Real Academia Española21 la Contabilidad es un “Sistema adoptado para
llevar la cuenta y razón en las oficinas públicas y particulares” y además es una “Aptitud
de las cosas para poder reducirlas a cuenta o cálculo”. Por lo tanto, se puede deducir de
estas definiciones que la Contabilidad permite registrar, clasificar, medir y analizar las
operaciones relacionadas al patrimonio de una empresa u organización, facilitando así
el control y apoyando al proceso de toma de decisiones para un mejor manejo de los
recursos disponibles.
Una de los objetivos que tiene la Contabilidad es obtener los llamados estados
financieros, a partir de los datos obtenidos durante un intervalo de tiempo. Estos
estados financieros son informes que se utilizan para facilitar el análisis de los datos,
mostrando un resumen de la situación económica de la empresa y los cambios que se
han producido entre diferentes intervalos de tiempo [38] [39] [40].
2.6.2 Sistemas financieros y Contables
La función principal en las áreas de Finanzas y Contabilidad es mantener y administrar
los registros financieros de una empresa. Estos registros pueden ser activos, pasivos,
ingresos, costos, gastos, etc. A raíz de la necesidad de las empresas de automatizar las
actividades en los departamentos de finanzas y contabilidad es que se crean sistemas
especializados para atender los requerimientos de dichas empresas. Estos sistemas
buscan responder problemas como, ¿Cantidad de dinero disponible para cubrir la
nomina del próximo mes? , ¿Cuáles clientes tienen las deudas más grandes con la
empresa? [3]
21 Diccionario de la Real Academia Española. 22° Ed.
78
Se observa en la Figura 26, un sistema de cuentas por cobrar, el cual realiza un
seguimiento a los clientes que han realizado compras con crédito y tienen deudas con
una empresa. Como se nota, cada factura genera una cuenta por cobrar. Este sistema
registra cada factura en un archivo central que contiene la información de todos los
clientes [3].
Figura 26. Ejemplo de un Sistema de Información de Cuentas por Cobrar. Fuente: Sistemas
de Información Gerencial. Laudon & Laudon, 2008.
2.6.3 Catálogo de Cuentas Contables
También conocido como catálogo de cuentas, es una lista ordenada que presenta de
manera detallada todas las cuentas de una organización o empresa. Por lo general, en
ella se integran las cuentas de activos, pasivos y capital, así como también los ingresos
y egresos [41].
79
El uso de los catálogos de cuentas en una organización o empresa es importante ya
que con ellos se facilita la labor de llevar registros del final de los movimientos de las
cuentas que la componen. Por esta razón, los catálogos de cuentas se caracterizan por
[41]:
Agilizar el proceso de elaboración y obtención de los estados financieros.
Agrupar las cuentas por categorías, y de esta manera, facilitar su contabilización.
Estructurar las cuentas, basado en el sistema métrico decimal.
Facilitar la auditoria de los datos contables.
Poseer flexibilidad que permita incorporar nuevas cuentas.
2.6.4 Proceso Contable
El proceso contable consta de una serie de etapas o fases que transforman los datos
contables de una empresa u organización. Su objetivo principal es registrar, clasificar y
resumir cada una de las cuentas para la obtención de estados financieros y razones
financieras [38] [39]. El proceso contable consta de las siguientes fases [38]:
1. Identificación de las transacciones comerciales.
2. Registro de las transacciones en documentos ó mecanismos.
3. Análisis contable de las transacciones registradas en los documentos ó mecanismos.
4. Asiento de las transacciones en el diario.
5. Traspaso de los asientos del diario a las cuentas del mayor.
6. Elaboración de la balanza de comprobación.
7. Preparación de la hoja de trabajo.
8. Preparación del estado de resultados.
9. Preparación del balance general.
10. Registro en el diario de los asientos de las transacciones continúas.
11. Traspaso de los asientos de diario de transacciones continúas.
80
12. Registro en el diario de los asientos de cierre.
13. Traspaso de los asientos de cierre.
14. Cuentas saldadas.
15. Balancear las cuentas abiertas y pasar los saldos.
16. Elaboración de una balanza de comprobación post-cierre.
2.6.5 Estados Financieros
Los estados financieros son reportes formales de la información financiera de una
empresa u organización. Estos reportes permiten conocer la situación económica en un
periodo de tiempo o fecha determinada [38].
La información que se obtiene de estos reportes (Tabla 2) es de gran utilidad la
administración, propietarios, acreedores y entes gubernamentales. La administración los
utiliza para apoyar el proceso de la toma de decisiones después de conocer el
rendimiento, crecimiento y desarrollo de la empresa u organización en un periodo
determinado de tiempo. Los propietarios utilizan los estados financieros para conocer el
progreso económico del negocio y su rentabilidad. Los acreedores para conocer la
liquidez y verificar el cumplimiento de sus obligaciones. Y los entes gubernamentales la
utilizan para garantizar que la empresa u organización ha liquidado correctamente el
pago de impuestos y contribuciones [42][43].
Tabla 2. Estados Financieros más comunes. Fuente: Tian Consultores C.A.
Estados Financieros Definición
Balance General Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa en una fecha determinada.
Balance o Estado de Resultado
Es un documento que resume las transacciones de ingresos y egresos durante un período de tiempo.
Balance Comparativo Mensual
Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa, en relación con uno o más periodos.
81
2.6.6 Índices o Razones Financieras
Las razones financieras son muy utilizadas en la Contabilidad debido a que permiten
detectar análisis de tendencias, cambios cíclicos y variaciones estacionales e
irregulares. Así, las razones financieras son indicadores que se obtienen de las
relaciones entre los montos de dos o más cuentas del catálogo de cuentas contables de
una empresa u organización, los cuales tienen una relación entre sí [45].
Por lo tanto, para que se pueda establecer una relación entre las cuentas estas deben
cumplir una serie de condiciones las cuales aseguran que el resultado que se obtenga
sea coherente con respecto al significado de las cuentas que se utilicen [45].
Debe existir una relación administrativa, económica y financiera entre los montos a
comparar.
Las unidades de medidas de las cuentas a comparar deben ser iguales.
Los montos de las cuentas deben corresponder al mismo periodo de tiempo.
Por lo general, las razones financieras se suelen agrupar, dependiendo de su
orientación, en cuatro grandes grupos. A continuación, en la Tabla 3 se listan los grupos
con los indicadores más comunes de cada grupo [44] [46]:
Tabla 3. Razones Financieras más comunes. Fuente: Tian Consultores C.A.
Grupo Razones Financieras
Razones de Liquidez
Capital de Trabajo = Representa la cantidad de recursos disponibles a corto plazo para financiar las operaciones diarias. Razón Circulante = Mide la capacidad que tiene una empresa para pagar
sus deudas.
Razones de Apalancamiento
Razón de Endeudamiento = Mide la proporción del total de activos que
han sido aportados por los acreedores de la empresa. Endeudamiento Sobre el Patrimonio = Mide el grado de endeudamiento
con relación al patrimonio.
Razones de Rentabilidad
Margen de Utilidad Bruta = Mide la cantidad de recursos disponibles para
cubrir todos los gastos diferentes al costo de venta. Margen de Utilidad Neta Operativa = Mide la capacidad de convertir las ventas en ganancias después de haber pagado los gastos.
Razones de Actividad o de Gerencia
Rotación del Activo Fijo = Mide la relación que existe entre el monto de
los ingresos y el monto de la inversión en activos fijos. Rotación del Capital de Trabajo = Mide la relación que existe entre el monto de los ingresos y el monto de la inversión total.
82
2.6.7 Auditoría Contable
Si bien la auditoría contable es un término bien definido, hay que tener claro que esta es
una rama de la auditoría. Por lo tanto, se puede entender por auditoría como el análisis
o evaluación con carácter crítico y sistemático el cual se realiza por una persona o
grupos de personas. Generalmente las personas que realizan la auditoria están
certificadas por una entidad auditora, los cuales son ajenos al sistema auditado,
permitiendo así que la evaluación sea imparcial [47].
De esta manera, se entiende por auditoría contable como un examen independiente de
los estados financieros de una empresa y/u organización, el cual permite determinar si
la información contenida en ellos está en conformidad a las normas o reglas contables
vigentes en un país o región. Este examen es realizado por un experto en Contabilidad,
garantizando así que el resultado sea crítico e imparcial [47].
2.6.8 Centro de Costos
Por lo general, las medianas y grandes empresas suelen clasificar sus procesos
productivos en centros de costos, los cuales se basan en el tipo de trabajo que realizan.
Esto les permite mantener separados cada uno de sus procesos y llevar un registro
transparente de sus gastos [38].
Por lo tanto, los centros de costos son entidades a las que se les asigna cierta cantidad
de recursos, vistas como inversión, que generan indirectamente un beneficio. Por
ejemplo: servicios de atención al cliente, departamentos de investigación,
departamentos de informática, entre otros.
83
2.6.9 Glosario
El glosario que se lista a continuación es una referencia a los términos de contabilidad
utilizados para explicar los puntos anteriores, con el fin de facilitar la comprensión de
cada uno. Según el Diccionario de la Real Academia Española, el significado de estos
términos son:
Acreedores: Son las personas o entidades financieras con las que se tiene una
deuda.
Activo: Es algo que se posee.
Activo Circulante: Es el activo que se puede transformar en efectivo a corto plazo.
Por ejemplo: inventarios, cuentas por cobrar, documentos por pagar, entre otros.
Activo Fijo: Son los activos (bienes) tangibles que no varían en un periodo de
tiempo y tienen una vida útil relativamente larga. Por ejemplo: edificios, automóviles,
entre otros.
Apalancamiento: Es un término que se utiliza para referirse a los activos que han
sido financiados por terceros.
Capital o Patrimonio: Conjunto de recursos financieros netos pertenecientes a los
propietarios en el activo.
Cuentas: Representan los elementos patrimoniales de una entidad financiera. Se
suelen clasificar por el tipo de transacción que representan. Las más comunes son
la del activo, pasivo y capital.
Egresos: Representa la cantidad de recursos financieros que se pagan o invierten y
que no constituyan gastos que afecten las pérdidas o ganancias.
84
Ingresos: Representa la cantidad de recursos financieros que recibe una empresa
por prestar un servicio o por la venta de productos.
Liquidez: Es la calidad del activo de una empresa u organización que puede ser
transformado fácilmente en efectivo.
Pasivo: Es una deuda que se tiene.
Pasivo Circulante: Deudas y obligaciones que son exigibles a corto plazo. Por
ejemplo: créditos bancarios, etc.
Pasivo Fijo: Son deudas y obligaciones que son exigibles en un plazo mayor de un
año, a partir de la fecha de su adquisición.
Rentabilidad: Representa los beneficios y/o ganancias que se obtienen luego de
invertir en una institución financiera.
Utilidad: Es un término utilizado en la Contabilidad que representa las ganancias de
una entidad financiera, es decir, después de haber sacado los costos de producción.
85
CAPÍTULO III. MARCO APLICATIVO
En este capítulo se presenta la implementación del enfoque utilizado en este Trabajo
Especial de Grado. Este enfoque es el que utiliza Tian Consultores, en el proceso de desarrollo
de un sistema de Inteligencia de Negocios basado en experiencias propias y en los métodos
Ascendente (Kimball, R.) y Descendente (Inmon, B.), aprovechando sus mejores prácticas. De
esta manera, se presenta el contexto de desarrollo, los conceptos que lo conforman y cada una
de las fases asociadas al enfoque aplicado.
86
3.1 Contexto del Desarrollo
Este proyecto ha sido desarrollado en el contexto del Trabajo Especial de Grado presentando
ante la ilustre Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ciencias, Escuela de
Computación, bajo la tutoría del profesor Franky Uzcátegui, para optar al Título de Licenciado
en Computación, por parte del bachiller Pablo Mirabella como único integrante del equipo
desarrollador.
3.2 Proyecto
El presente Trabajo Especial de Grado está basado en el desarrollo de una solución de
Inteligencia de Negocios en el área de Contabilidad, que permita a la gerencia media y alta,
elaborar y obtener reportes y cuadros de mando que faciliten el análisis de la situación
financiera de sus organizaciones. La solución se ha desarrollado utilizando la suite de Oracle,
Oracle Business Intelligence Standard Edition One, la cual provee un conjunto de herramientas
y componentes que facilitan las etapas de desarrollo, prueba e implementación.
Para la implementación de la solución de Inteligencia de Negocios se ha empleado el enfoque
que utiliza la empresa Tian Consultores, el cual se basa en experiencias propias y en los
métodos de desarrollo Ascendente (Kimball, R.) y Descendente (Inmon, B.), aprovechando las
mejores prácticas de cada una. Por esta razón, el desarrollo consta de seis fases que se
detallarán a continuación.
3.3 Fases del Proyecto
De esta manera, se presenta a continuación cada una de las fases, aplicadas a la solución de
Inteligencia de Negocios, que componen al método de desarrollo.
87
3.3.1 Levantamiento de la Información de Reportes e Indicadores
Como se ha mencionado, la solución de Inteligencia de Negocios pretende ser útil a
todas aquellas organizaciones que deseen obtener una herramienta que les permita
facilitar el análisis de su situación financiera a través de reportes y cuadros de mando.
Por esta razón, la empresa Tian Consultores ha realizado una serie de investigaciones
en varias organizaciones, con el fin de conocer cuáles son los problemas que tienen en
común a la hora de realizar análisis sobre su situación financiera.
De esta manera, se han logrado identificar que dichas organizaciones realizan análisis
de su situación en base a estados financieros, los cuales son representados en forma
de indicadores y reportes. Por lo tanto, los indicadores y reportes que aportan mayor
información a estas organizaciones, según el estudio realizado por la empresa Tian
Consultores, son [46]:
A. Indicadores:
Capital de Trabajo (CT) = Activo Circulante - Pasivo Circulante
Representa la cantidad de recursos disponibles a corto plazo para financiar
las operaciones diarias (pago de deudas).
Razón de Liquidez (RL) = Activo Circulante / Pasivo Circulante
Mide la capacidad que tiene una empresa para pagar sus deudas.
Debe estar entre 1 y 2 para considerarse aceptable.
Si RL < 1 = Indica que la empresa puede declararse en suspensión
de pagos y deberá hacer frente a sus deudas a corto plazo teniendo
que tomar parte del activo fijo.
Si RL > 2 = Supone una holgura financiera.
88
Razón de Endeudamiento (RE) = Total Pasivo / Total Activo
Mide la proporción del total de activos que han sido aportados por los
acreedores de la empresa.
Optimo = 0,4 < RE < 0,6.
Si RE > 0,6 = Empresa pierde autonomía financiera frente a terceros;
60% de los activos han sido financiados por los acreedores de corto y
largo plazo.
Si RE < 0,4 = Indica que la empresa tiene un exceso de capitales
propios.
Endeudamiento Sobre el Patrimonio (ESP) = Pasivo / Patrimonio
Mide el grado de endeudamiento con relación al patrimonio. Mientras mayor
sea el endeudamiento con terceros, mayor será el riesgo financiero.
Por ejemplo: 1.033.724 / 2.109.603 = 0,49 = 49% del patrimonio se debe a
los acreedores.
Margen de Utilidad Bruta (MUB) = Ingresos - Costos
Utilidad propia del producto o servicio que se vende. Cantidad de recursos
disponibles para cubrir todos los gastos diferentes al costo de la venta.
Margen de Utilidad Neta Operativa (MUNO) = (Ingresos - Costos) - Gastos
Mide la capacidad de convertir las ventas en ganancias después de haber
pagado los gastos. Mientras mayor sea esta razón, mayor será la eficiencia
de las ventas en la producción de beneficios.
89
B. Reportes:
Balance General – Activo, Pasivo, Patrimonio
Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa en una
fecha determinada. En este se representan los activos, pasivos y capital de
dicha empresa.
Estado de Resultados – Ingresos, Egresos.
Es un documento que resume las transacciones de ingresos y egreso
durante un periodo de tiempo. Su objetivo es comparar los ingresos contra
los egresos con el fin de medir la rentabilidad operativa de una empresa. En
otras palabras, justificar los gastos.
Balance Comparativo Mensual
Es un documento que refleja la situación financiera de una empresa, en
relación con uno o más periodos. Su objetivo es mostrar los
cambios ocurridos.
Luego de haber identificado los indicadores y reportes a modelar, se identifica el área o
ambiente transaccional desde donde se van a extraer los datos necesarios para
representarse en los cuadros de mando. De este modo, y tratando de simular un
sistema transaccional de Contabilidad manejado por un Departamento de Contabilidad,
se diseña el modelo relacional que permitirá crear la base de datos transaccional.
De esta manera, el modelo relacional (ver Figura 27) representa un ambiente donde
una empresa puede tener sucursales en varios países. Dentro de dicha empresa se
manejan centros de costos asociados a departamentos. Luego, esta empresa maneja
un único catálogo contable que será igual para todas sus sucursales. Localmente, cada
centro de costo dentro de las sucursales es el que realiza las operaciones contables y
quedan almacenadas en el detalle del catálogo.
90
Figura 27. Modelo relacional del ambiente transaccional (catálogo contable).
Adicionalmente, y buscando representar diferentes fuentes de datos, se simula el
detalle del catálogo utilizando hojas de cálculo como archivos Excel, así como también
archivos de texto.
En resumen, en la primera fase se describe y detallan los procesos de negocios con el
objetivo de identificar los requerimientos a modelar. Luego, se diseña el modelo de la
base de datos transaccional que simule un sistema operacional desde donde se
extraerán los datos que serán cargados en el almacén de datos.
Es importante resaltar que es en esta fase donde se identifica la orientación del enfoque
que va a seguir el método de desarrollo, si su orientación se enfocará en el método
Ascendente (Kimball, R.) o Descendente (Inmon, B.). Esto determinará la complejidad
del sistema, así como también el tiempo estimado para su desarrollo.
91
3.3.2 Modelamiento Dimensional
Basado en los requerimientos identificados y descritos en la fase anterior, se define la
jerarquía de la información transaccional, (ver Figura 28) con la finalidad de
proporcionar un orden y lógica a los datos del negocio con respecto al ambiente de
Inteligencia de Negocios. De esta manera, se identifica por cuales atributos se navegará
dentro de la aplicación.
Figura 28. Jerarquía de la información transaccional.
Luego de haber definido la jerarquía de la información transaccional, se diseña el
modelo dimensional. En este modelo se definen cada una de las dimensiones que
conformarán los criterios de consultas sobre el cubo. Además, se define el cubo y cada
uno de los hechos o eventos a medir. Es importante resaltar que la jerarquía de la
información transaccional es la que determina la granularidad de los hechos a medir en
el cubo, así como también la granularidad de cada una de las dimensiones.
En resumen, el modelo dimensional determina cómo se almacenará la información
transaccional dentro de la bodega de datos para que pueda ser explotable por las
herramientas de la solución. Por lo tanto, se logra optimizar el proceso de consultas
sobre los datos contenidos en el almacén.
92
Figura 29. Modelo Dimensional. Adaptación de Tian Consultores C.A. al modelo de Ralph
Kimball (1997).
Como se observa en la Figura 29, el modelo dimensional está conformado por cuatro
dimensiones y los hechos. A continuación, se explican cada una:
Catálogo: Esta dimensión representa el catálogo de cuentas contables
donde se detalla el código y la descripción de cada una de las cuentas que la
conforman.
Compañía: La dimensión compañía representa a las posibles compañías
que puedan existir, así como también cada uno de los centros de costo
asociados a dichas compañías.
Sucursal: Esta dimensión representa el lugar donde se puede encontrar una
empresa, la cual pudiera estar en varios países o varias ciudades dentro de
un mismo país, ambas inclusive.
Fecha_Cierre: La dimensión fecha de cierre representa la fecha en que se
realizan los cierres de las operaciones financieras cada mes.
93
Catálogo_Contable: El hecho representa cada uno de los eventos a medir,
así como también las relaciones que tiene con cada una de las dimensiones.
Luego, a manera de resumen, se representa el modelo dimensional, en donde se
detallan los niveles y atributos, críticos y no críticos, de cada una de las dimensiones
(ver Figura 30). Los atributos críticos son aquellos por los cuales se podrá navegar
dentro de la aplicación, y los no críticos representan características adicionales de las
dimensiones.
Figura 30. Niveles jerárquicos y medidas. Adaptación de Tian Consultores C.A. al modelo de
Ralph Kimball (1997).
En resumen, es en esta fase donde se determina cómo se va a agrupar la información
transaccional de tal manera que pueda ser representada y almacenada dentro del
ambiente BI. Además, se detallan cada una de las dimensiones y los hechos a medir
que conforman al ambiente BI, modelando así, la lógica del negocio.
94
3.3.3 Desarrollo del Almacén o Bodega de Datos
La siguiente fase dentro del desarrollo de la aplicación es la creación de la bodega de
datos, de acuerdo con el modelo dimensional que se ha diseñado en la fase anterior.
La creación de la bodega de datos consta de una serie de subfases que son necesarias
para lograr de manera exitosa la carga y estandarización de los datos desde las
diferentes fuentes de datos hacia la bodega. De esta manera, se describen a
continuación cada una de las fases desarrolladas:
Creación de las tablas del modelo entidad relación e importación de los
datos de la base de datos transaccional.
La primera subfase consta de la creación de las tablas transaccionales que se
utilizarán para cargar los datos del ambiente transaccional. Para realizar esta tarea
se utilizó el componente de integración de datos de la suite de Oracle, Oracle
Warehouse Builder (OWB) 10.2 (ver Figura 31).
Figura 31. Vista de creación de tabla.
95
Las tablas creadas con la ayuda de dicho componente son:
PAIS
ESTADO
CIUDAD
EMPRESA_CIUDAD (tabla relación)
EMPRESA
EMPRESA_CENTRO (tabla relación)
CENTRO _ COSTO
Una vez creadas las tablas, se realiza el proceso de importación y carga de los
datos desde el ambiente transaccional hacia las tablas creadas.
El componente Oracle Warehouse Builder permite crear un ambiente transaccional
dentro de la base de datos de Oracle, con el fin de que todas las posibles fuentes de
datos, tanto homogéneas como heterogéneas, residan en un lugar centralizado y de
esta manera facilitar la transformación y carga de los datos en la bodega.
Creación y carga de archivos de texto, con el detalle del catálogo en tablas
externas.
Luego, y con el objetivo de simular la carga de datos desde diferentes fuentes de
datos, se realiza la importación de datos desde archivos de texto.
De esta manera, y con la ayuda de la empresa Tian Consultores, se obtuvo un libro
contable manejado por la empresa en el año 2003, con la finalidad de que los
detalles del catálogo se basaran en datos reales, y además, se asegurara la calidad
de dichos datos a la hora de representar los reportes e indicadores modelados.
Ahora bien, los datos del libro contable se cargan en un archivo Excel a manera de
facilitar la transcripción de los datos. Luego, el detalle de cada mes se guarda como
un archivo de texto, el cual será utilizado para importar desde el componente Oracle
Warehouse Builder.
96
Una vez cargado los archivos de texto en OWB, se crean tablas externas las cuales
utiliza Oracle para cargar los datos contenidos en archivos de texto. De esta
manera, se crean tantas tablas externas como archivos de texto se tengan.
Antes de continuar explicando cómo se realizan los mapas de las cuentas del
catálogo maestro y detalle, se describen a continuación, en la Figura 32, las
funciones necesarias que se utilizaron para realizar el mapeo.
Figura 32. Algunos operadores de Oracle Warehouse Builder.
Seguido, se crean las tablas CATALOGO_INTERMEDIO Y
CATALOGO_CONTABLE_DETALLE. Luego, se realiza el mapeo (ver Figura 33)
necesario para cargar desde cualquiera de los archivos de texto, asumiendo que
todos manejan las mismas cuentas, el código y descripción de las cuentas hacia la
tabla del catalogo maestro, CATALOGO_INTERMEDIO.
97
Figura 33. Mapa del catálogo maestro.
Luego, se realiza el mapeo del detalle del catálogo (ver Figura 34), donde se toman
todas las tablas externas, se unen en una sola tabla, se referencia los
identificadores con la tabla maestra del catálogo y se cargan en la tabla donde se
almacenarán.
Figura 34. Mapa del catálogo detalle.
98
Creación de las dimensiones y tablas de dimensiones.
Una vez que los datos del ambiente transaccional se encuentran en las tablas del
módulo fuente de datos del componente Oracle Warehouse Builder, se crean las
dimensiones y el cubo basados en el modelo dimensional diseñado en la fase
anterior.
Siguiendo el diseño del modelo dimensional, primero se crean cada una de las
dimensiones, donde se definen sus atributos, niveles y jerarquías de cada nivel. De
esta manera, se describen a continuación cada una de las dimensiones.
Dimensión Catálogo
En la Figura 35 se describe cada uno de los atributos que contiene la dimensión
catálogo, así como su identificador y el tipo de dato.
Figura 35. Vista de los atributos de la dimensión catálogo.
99
Luego, en la Figura 36 se describe cada uno de los niveles que posee la dimensión.
Es importante resaltar que para el caso de esta dimensión, todos los niveles utilizan
los mismos atributos.
Figura 36. Vista de los niveles de la dimensión catálogo.
Dimensión Sucursal
En la Figura 37 se describe cada uno de los atributos que contiene la dimensión
sucursal, así como su identificador y el tipo de dato.
Además, en la Figura 38 se describe cada uno de los niveles que posee la
dimensión. Es importante resaltar que para el caso de esta dimensión todos los
niveles utilizan los mismos atributos.
100
Figura 37. Vista de los atributos de la dimensión sucursal.
Figura 38. Vista de los niveles de la dimensión sucursal.
101
Dimensión Compañía
En la Figura 39 se describe cada uno de los atributos que contiene la dimensión
compañía, así como su identificador y el tipo de dato.
Figura 39. Vista de los atributos de la dimensión compañía.
Además, en la Figura 40 se describe cada uno de los niveles que posee la
dimensión. Es importante resaltar que para el caso de esta dimensión todos los
niveles utilizan los mismos atributos.
Como se puede observar, la creación de las dimensiones catálogo, sucursal y
compañía son muy parecidas. Por último, la creación de la dimensión tiempo es
diferente a las anteriores, esta se describe a continuación.
102
Figura 40. Vista de los niveles de la dimensión compañía.
Dimensión Fecha_Cierre
Para la creación de la dimensión Fecha_Cierre, la cual representa el tiempo, el
componente Oracle Warehouse Builder provee un asistente que crea no solo la
dimensión, sino que además, define cada uno de los niveles, su jerarquía y
granularidad, así como también la tabla de la dimensión. Además, este asistente
crea el mapa que llena la tabla de dimensión con datos que varían dependiendo de
un rango definido por el usuario, por ejemplo 3 años (ver Figura 41).
La razón por la cual Oracle Warehouse Builder provee esta herramienta es que es
una dimensión clave en cualquier solución de Inteligencia de Negocios, dado que
representa varias características fundamentales dentro del concepto de almacén de
datos, como variante en tiempo y no volátil.
103
Esto permite realizar comparaciones en el tiempo sobre eventos o hechos
modelados, variando los criterios de consulta definidos por el usuario.
Figura 41. Vista del asistente de creación de la dimensión tiempo.
Creación de los mapas de cada una de las dimensiones necesarias para
cargar los datos del ambiente transaccional a las tablas de dimensiones.
Luego de haber creado cada una de las dimensiones y sus respectivas tablas, se
crean los mapas necesarios para cargar los datos contenidos en el área fuente
hacia el área destino, donde se encuentra las tablas de dimensiones.
El diseño de estos mapas varía dependiendo del formato que se le quieran dar a los
datos en la dimensión, así como también de los niveles a los cuales pertenece cada
atributo. De esta manera, se logra llenar cada dimensión con datos estandarizados.
104
Mapa de la dimensión catálogo
El mapa de la dimensión catálogo consta de la vista del catálogo maestro, la cual
separa cada una de las cuentas por niveles, y se asigna cada atributo a los niveles
correspondientes en la dimensión. Además, se crea una constante para asignar al
nivel más alto dentro de la dimensión (ver Figura 42).
Figura 42. Vista del mapa de la dimensión catálogo.
Mapa de la dimensión sucursal
El mapa de la dimensión sucursal consta de la unión de las tablas país, estado y
ciudad. Luego, se aplica una expresión a los identificadores de cada una de las
tablas para generar los códigos correspondientes de la dimensión, y se asigna cada
atributo a los niveles correspondientes en la dimensión. Además, se crea una
constante para asignar al nivel más alto dentro de la dimensión (ver Figura 43).
105
Figura 43. Vista del mapa de la dimensión sucursal.
Mapa de la dimensión compañía
El mapa de la dimensión compañía consta de la unión de las tablas compañía y
centro de costo. Luego, se aplica una expresión a los identificadores de cada una de
las tablas con el fin de generar los códigos correspondientes a cada uno de los
niveles de la dimensión. Además, se crea una constante para asignar al nivel más
alto dentro de la dimensión (ver Figura 44).
106
Figura 44. Vista del mapa de la dimensión compañía.
Mapa de la dimensión Fecha_cierre
Como se mencionó anteriormente, el asistente de la dimensión tiempo que provee el
componente Oracle Warehouse Builder no solo crea la dimensión sino que además
crea el mapa necesario para llenar a la dimensión con el rango de datos
seleccionado por el usuario (ver Figura 45).
Además, crea la secuencia de los identificadores de la tabla de dimensión. Esto
permite a los desarrolladores abstraerse de la complejidad de la creación del mapa
necesario para llenar la dimensión con datos.
107
Figura 45. Vista del mapa de la dimensión fecha de cierre.
Creación del cubo y tabla de hechos.
Una vez creada cada una de las dimensiones y sus respectivos mapas para realizar
la carga de datos, se crea el cubo, sus atributos (ver Figura 46), que representan
los eventos a medir, y las dimensiones con las cuales se relaciona, así como
también por cuales atributos de esas dimensiones se relaciona (ver Figura 47).
Adicionalmente, se especifica el tipo de agregación que pueden tener los hechos a
medir, como pudiera ser suma, promedio, máximo, mínimo, entre otros. Esto permite
tener una regla que define la forma de agrupación de los atributos pertenecientes a
los niveles más detallados para conformar los niveles generales o resumidos.
En resumen, la creación del cubo es una fase importante ya que se definen los
hechos o eventos que se quieren representar, basado en los requerimientos del
negocio.
108
Figura 46. Vista de los hechos o eventos del cubo.
Figura 47. Vista de las dimensiones y sus niveles más detallados del cubo.
109
Creación del mapa del cubo necesario para cargar los datos del detalle del
catálogo hacia el cubo, así como también cargar los datos que lo
relacionan con las dimensiones.
Luego de haber creado el cubo y su tabla de hechos, se crea el mapa necesario
para cargar los datos del detalle del catálogo hacia el cubo.
Es importante resaltar que la tabla transaccional del detalle del cubo contienen todos
los movimientos que se han realizado en un centro de costo, sucursal y momento
determinado. De esta manera, dicha tabla contiene casi toda la información
necesaria para cargar los datos en el cubo. Además, se utilizan los datos de las
tablas país, estado y ciudad dado a que el identificador de la dimensión sucursal es
una expresión construida a partir de los identificadores de dichas tablas.
Luego de realizar la operación de unión, se aplica una expresión regular a los
identificadores de fecha, ciudad y centro de costo para generar los nuevos
identificadores que se almacenarán en la tabla de hechos, así como también se
almacenan los atributos restantes (ver Figura 48).
Figura 48. Vista del mapa del cubo.
110
3.3.4 Análisis de Consistencia de Datos del Almacén o Bodega de Datos
Una vez terminado de construir la bodega de datos, se realiza el proceso de verificación
de los datos, con la finalidad de asegurar su consistencia e integridad, así como
también si son correctos con respecto a los datos transaccionales.
Esto se lleva a cabo realizando consultas a los sistemas transaccionales y a la bodega
de datos. Luego, se verifica que los datos obtenidos de las consultas de los sistemas
transaccionales se correspondan con las consultas realizadas a la bodega de datos. De
esta manera, se garantiza que la carga de datos se ha realizado de manera exitosa.
Ahora bien, se realizará la verificación a cada una de las dimensiones y finalmente al
cubo.
o Dimensión Catálogo
Para realizar la comparación entre las tablas, se seleccionaron las cuentas de
nivel uno pertenecientes al catálogo maestro. Adicionalmente, se realiza un
conteo de la cantidad de registro que tiene cada tabla, tomando en cuenta que la
tabla de la dimensión catálogo tiene un registro adicional que pertenece al nivel
total de la dimensión (ver Figura 49).
De esta manera, si el primer par de consultas y el segundo par de consultas
retornan la misma cantidad de registros con uno de diferencia, entonces se
asegura que los datos cargados en la tabla de la dimensión catálogo son
consistentes, íntegros y correctos con respecto a los datos del sistema
transaccional.
La diferencia de registros en uno se debe a que la dimensión catálogo contiene
un registro de nivel mayor a las cuentas de nivel uno, que engloba a dichas
cuentas. Es un nivel que el componente OWB crea por defecto al diseñar una
dimensión.
111
Figura 49. Vista de las consultas de la dimensión catálogo realizadas a la tabla de
dimensión y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional.
o Dimensión Sucursal
Para realizar la comparación entre las tablas, se seleccionó el nombre de los
países de la tabla transaccional y de la dimensión. Adicionalmente, se realiza un
conteo de la cantidad de registro que tiene cada tabla, tomando en cuenta que la
tabla de la dimensión sucursal tiene un registro adicional que pertenece al nivel
total de la dimensión (ver Figura 50).
De esta manera, si el primer par de consultas y el segundo par de consultas
retornan la misma cantidad de registros con uno de diferencia, entonces se
asegura que los datos cargados en la tabla de la dimensión sucursal son
consistentes, íntegros y correctos con respecto a los datos del sistema
transaccional.
112
Figura 50. Vista de las consultas de la dimensión sucursal realizadas a la tabla de
dimensión y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional.
o Dimensión Compañía
Para realizar la comparación entre las tablas, se seleccionó el nombre de las
compañías de la tabla transaccional y de la dimensión (ver Figura 51).
De esta manera, si el primer par de consultas, entonces se asegura que los
datos cargados en la tabla de la dimensión catálogo son consistentes, íntegros y
correctos con respecto a los datos del sistema transaccional.
113
Figura 51. Vista de las consultas de la dimensión compañía realizadas a la tabla de
dimensión y a la tabla perteneciente a la base de datos transaccional.
o Cubo
Para realizar la verificación de los datos del cubo, se realizan comparaciones
entre la tabla de hechos y la tabla catálogo detalle de la base de datos
transaccional. Tomando en cuenta que los datos almacenados en el cubo son
los detalles de las cuentas de los niveles inferiores, se aplicará un condicional
para filtrar las cuentas de dicho nivel sobre la tabla del sistema transaccional
(ver Figura 52).
De esta manera, si el primer par de consultas retorna el mismo valor que el
segundo par, entonces se asegura que los datos cargados en la tabla de la
dimensión catálogo son consistentes, íntegros y correctos con respecto a los
datos del sistema transaccional.
114
Figura 52. Vista de las consultas del cubo realizadas a la tabla de hechos y a la tabla
del catálogo detalle perteneciente a la base de datos transaccional.
En resumen, el proceso de verificación de los datos contenidos en las tablas de
dimensiones y la tabla de hechos es una fase importante durante el desarrollo de la
solución, ya que ayuda a determinar posibles inconsistencias entre los datos, y de esta
manera, realizar las correcciones necesarias antes de seguir avanzando en el
desarrollo. Por lo tanto, se ahorra tiempo y, eventualmente, dinero.
115
3.3.5 Desarrollo de Reportes e Indicadores
Ahora bien, una vez verificada la consistencia e integridad de los datos contenidos en la
bodega, se crean las consultas necesarias para generar los reportes e indicadores
descritos en la primera fase. Luego, una vez creada las consultas, estas se almacenan
para posteriormente ser cargadas en los cuadros de mando en las cuales serán
presentadas a los usuarios finales, con el fin de facilitar el análisis de los datos del
negocio.
Cada una de las consultas creadas se diseña de acuerdo a un criterio especificado que
varía dependiendo del modelo de negocios. De esta manera, se describen a
continuación como se diseñaron cada una de estas consultas para la elaboración de los
reportes e indicadores.
o Capital de Trabajo
Dado que este indicador se representa con la diferencia de los saldos actuales
de dos cuentas de nivel dos, se seleccionan como criterios para su construcción
las columnas cuenta N2 y el saldo actual, que no es más que la diferencia entre
las columnas de crédito y débito del cubo (ver Figura 53).
Además, dado que se quisiera conocer el capital de trabajo de un periodo
determinado o de una sucursal de una empresa o de una empresa en
específico, se añaden las columnas año, mes, país, compañía y centro de costo.
Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información
reflejada por el indicador. De esta manera, se filtran las cuentas de nivel dos que
conforman al indicador, así como también se especifica que las columnas
relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es decir, que
el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones entre estas.
116
Figura 53. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador capital
de trabajo.
o Razón de Liquidez
Análogo a la construcción del indicador anterior, este indicador se representa
con la división de los saldos actuales de dos cuentas de nivel dos, se
seleccionan como criterios para su construcción las columnas cuenta N2 y el
saldo actual, que no es más que la diferencia entre las columnas de crédito y
débito del cubo (ver Figura 54).
Además, dado que se quisiera conocer la razón de liquidez de un periodo
determinado o de una sucursal de una empresa o de una empresa en
específico, se añaden las columnas año, mes, país, compañía y centro de costo.
Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información
reflejada por el indicador.
117
Figura 54. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador razón
de liquidez.
o Razón de Endeudamiento y Endeudamiento Sobre el Patrimonio
Similar a la construcción del indicador razón de liquidez, estos indicadores se
representa con la división de los saldos actuales de dos cuentas de nivel uno.
Por esta razón, se seleccionaron como criterios para su construcción las
columnas cuenta N1 y el saldo actual, que no es más que la diferencia entre las
columnas de crédito y débito del cubo (ver Figura 55 y Figura 56).
Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información
reflejada por los indicadores. De esta manera, se filtran las cuentas de nivel uno
que conforman a los indicadores, así como también se especifica que las
columnas relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es
decir, que el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones
entre estas.
118
Figura 55. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador razón
de endeudamiento.
Figura 56. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador
endeudamiento sobre el patrimonio.
119
o Utilidad Bruta
A diferencia de la construcción de los indicadores anteriores, el indicador de
utilidad bruta utiliza algunas cuentas de nivel cuatro. Por esta razón, el primer
paso es filtrar las cuentas de nivel cuatro a utilizar, seguidamente agruparlas
según las cuentas de nivel uno a la que pertenezcan. Una vez que se agrupan,
se calcula el saldo actual, que no es más que la diferencia entre los eventos
crédito y débito (ver Figura 57).
Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información
reflejada por el indicador. De esta manera, se filtran las cuentas de nivel cuatro
que conforman a los indicadores, así como también se especifica que las
columnas relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es
decir, que el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones
entre estas.
Figura 57. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador
utilidad bruta.
120
o Utilidad Neta Operativa
Dado a que las cuentas utilizadas por este indicador se derivan de las cuentas
de nivel uno, Ingresos y Egresos, y a diferencia del indicador utilidad bruta
donde se tenían que filtrar cuentas de nivel inferior dado a que se utilizaban
algunas, la construcción de este indicador se deriva de la diferencia de dos
cuentas de nivel uno. Por esta razón, se seleccionaron como criterios para su
construcción las columnas cuenta N1 y el saldo actual, que no es más que la
diferencia entre las columnas de crédito y débito del cubo (ver Figura 58).
Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información
reflejada por el indicador. De esta manera, se filtran las cuentas de nivel uno que
conforman a los indicadores, así como también se especifica que las columnas
relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es decir, que
el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones entre estas.
Figura 58. Vista de la consulta necesaria para la construcción del indicador
utilidad neta operativa.
121
o Balance General
El balance general es un reporte que refleja los movimientos relacionados a las
cuentas del Activo, Pasivo y Patrimonio. Por lo tanto, para la creación de este
reporte se listan las cuentas de todos los niveles, así como también las
columnas relacionadas a los eventos a medir, es decir, saldo actual, crédito,
débito y saldo anterior (ver Figura 59).
Adicionalmente, y al igual que los indicadores, se agregan las columnas
relacionadas al tiempo, sucursal y compañía con el fin de que los reportes se
puedan filtrar por dichas categorías.
Seguidamente, se crean los filtros necesarios para parametrizar el reporte. De
esta manera, se crea un filtro asociado a la cuenta de nivel uno, el cual permita
excluir a las cuentas que no estén relacionadas al Activo, Pasivo y Patrimonio.
Figura 59. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance
general.
122
o Balance o Estado de Resultados
El balance o estado de resultados es un reporte que refleja los movimientos
relacionados a las cuentas del Ingresos y Egresos. Su construcción es similar a
al reporte anterior, diferenciándose en el filtro de las cuentas de nivel uno, donde
se filtran las cuentas relacionadas a los Ingresos y Egresos (ver Figura 60).
v
Figura 60. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance
o estado de resultados.
o Balance Comparativo
El balance comparativo es un reporte que permite mostrar los saldos durante
periodos o intervalos de tiempo especificado con el fin de comparar los montos.
Por lo general, en este reporte se listan todas las cuentas, ordenandas por
periodos de tiempo (ver Figura 61).
123
De esta manera, para construir este reporte se listan todas las cuentas de todos
los niveles, así como también el saldo actual, que se obtiene de la diferencia
entre las columnas de crédito y débito.
Adicionalmente, se crean los filtros necesarios para representar la información
reflejada por el reporte. De esta manera, se especifica que las columnas
relacionadas al tiempo, sucursal y compañía sean parametrizables, es decir, que
el usuario podrá filtrar por alguna de ellas e inclusive combinaciones entre estas.
Figura 61. Vista de la consulta necesaria para la construcción del reporte balance
comparativo.
En resumen, la creación de las consultas permite obtener la información y representarla
en cuadros de mando. Además, se puede representar no solo en forma de tablas
dinámicas, sino además en forma de gráficos que faciliten el análisis de los datos e
igualmente ser cargados en cuadros de mando que se presentan a los usuarios finales.
124
Finalmente, se crean los cuadros de mando necesarios para representar la información
de los reportes e indicadores a modelar, descritos en la primera fase. Ahora bien, para
realizar esta tarea, se utilizan las consultas creadas. Adicionalmente, se crea un filtro de
página que permitirá filtrar la información según ciertos criterios como la fecha, sucursal
y compañía.
Por cada indicador se crearon dos consultas, una que permite mostrar la información
relacionada a la situación financiera puntual de cada mes, y otra que permite mostrarla
de forma acumulada hasta cierta fecha, seleccionada según cierto criterio. Además,
para cada una de estas consultas se creó un selector de vista que permite mostrar la
información en forma de gráfico, si se quiere analizar la tendencia que sigue el indicador
a través del tiempo, o en forma de tabla, si se quiere mostrar la información de forma
detallada.
De esta manera, se describe a continuación el proceso necesario para crear los cuadros
de mando utilizados para representar los requerimientos definidos por el usuario en la
primera fase.
o Capital de Trabajo
Para la creación del cuadro de mando relacionado a este indicador se crearon
un filtro y dos consultas, las cuales se dividen en dos grupos, la que permite
evaluar la situación financiera puntual de cada mes y otra que permite mostrar el
acumulado total hasta cierto punto. Adicionalmente, por cada consulta se creó
un selector de vista que permite mostrar la información en forma de gráfico de
línea o en forma de tabla, con la información en detalle (ver Figura 62).
Por lo tanto, y a manera de administrar el espacio de la pantalla, se colocó el
filtro en la parte superior y cada una de las consultas en la parte inferior, una al
lado de la otra.
125
Figura 62. Vista del cuadro de mando del indicador capital de trabajo.
Análogo a la creación del cuadro de mando anterior, los siguientes cuadros de mando
se construyen utilizando el mismo procedimiento. Por lo tanto, el resultado de la
construcción de los distintos cuadros de mando se presenta a continuación:
o Razón de Liquidez (ver Figura 63)
o Razón de Endeudamiento (ver Figura 64)
o Endeudamiento Sobre el Patrimonio (ver Figura 65)
o Utilidad Bruta (ver Figura 66)
o Utilidad Neta Operativa (ver Figura 67)
126
Figura 63. Vista del cuadro de mando del indicador razón de liquidez.
Figura 64. Vista del cuadro de mando del indicador razón de endeudamiento.
127
Figura 65. Vista del cuadro de mando del indicador endeudamiento sobre el
patrimonio.
Figura 66. Vista del cuadro de mando del indicador utilidad bruta.
128
Figura 67. Vista del cuadro de mando del indicador utilidad neta operativa.
A diferencia de la creación de los indicadores, la construcción de los cuadros de mando
necesarios para representar los reportes es más sencilla. Dado a que son reportes que
reflejan la situación financiera de una empresa u organización, en ella se listan todos los
niveles de las cuentas con el fin de no solo conocer los totales de las cuentas mayores,
sino además de conocer los detalles de donde surgen dichos totales.
De esta manera, se presenta a continuación el resultado de la creación de los cuadros
de mando perteneciente a los reportes.
o Balance General (ver Figura 68)
o Balance o Estado de Resultados (ver Figura 69)
o Balance Comparativo (ver Figura 70)
129
Figura 68. Vista del cuadro de mando del reporte balance general.
130
Figura 69. Vista del cuadro de mando del reporte balance o estado de resultados.
131
Figura 70. Vista del cuadro de mando del reporte balance comparativo.
Una vez creado los cuadros de mando que representan los indicadores y reportes
definidos en la primera fase, se finaliza la aplicación. Luego, el siguiente paso sería
presentarla a los usuarios finales, con la finalidad de hacer ajustes de presentación.
132
3.3.6 Análisis de Consistencia de los Cuadros de Mando
Una vez creados los cuadros de mando que representan los indicadores y reportes
desarrollados, se realiza la última fase del método de desarrollo, análisis de
consistencia de los cuadros de mando. Esta fase consiste en verificar la lógica de los
datos contenidos en los cuadros de mando y su validez con respecto a la bodega de
datos.
Previamente, se elabora un cuestionario de los resultados más importantes que se
muestran en los cuadros de mando. Esto se realiza con el fin de verificar la lógica de los
datos contenidos en los cuadros de mando, de manera que se comparan con los datos
contenidos en la bodega. Para lograr esto, se elaboran consultas que reflejen la misma
información que los cuadros de mando, utilizando herramientas de consulta. En caso de
diferencias, se realizan las correcciones necesarias en los cuadros de mando.
Finalmente, se muestran los cuadros de mando a los usuarios finales para que los
analicen y verifiquen, a través de la recopilación de datos tomados de los informes
históricos anteriores a los nuevos cuadros de mando. Adicionalmente, se verifica que el
diseño de los cuadros de mando cumpla con el diseño especificado por los usuarios
finales.
133
CONCLUSIONES
Luego de haber logrado satisfactoriamente el objetivo del Trabajo Especial de Grado, el
cual consistió en el desarrollo una solución de Inteligencia de Negocios con la plataforma
Oracle Business Intelligence Standard Edition One para la obtención de indicadores e informes
legales asociados a la Contabilidad, que permite dar soporte al proceso de la toma de
decisiones dentro de una organización, se puede concluir lo siguiente.
Se logró desarrollar una solución de Inteligencia de Negocios que, apoyado en una bodega
de datos robusta y consistente, permite generar y representar el modelo de información del
negocio, independientemente del modelo de información representado por los sistemas
transaccionales que manejan las operaciones del día a día del negocio. Por lo tanto, se obtiene
una visión global de la información estratégica del negocio, la cual ayuda a definir un conjunto
de reglas que permiten tener un control bien definido sobre dicha información. En
consecuencia, se logra distinguir claramente los niveles en los que se puede analizar la
información del negocio, y así, facilitar su análisis.
Entre las alternativas de soluciones de Inteligencia de Negocios que puede tomar una
organización, está la adquisición de una aplicación previamente construida de reportes e
indicadores de uso genérico, como lo es, la aplicación de reportes e indicadores de
Contabilidad presentada en este Trabajo Especial de Grado. Este tipo de alternativas provee la
suficiente flexibilidad para agregar nuevos reportes o indicadores, acorde con nuevas
necesidades que puedan surgir en el negocio. De esta manera, se asegura una exitosa primera
implementación.
El método utilizado para el desarrollo de la solución, y el cual, como se mencionó
anteriormente, es una adaptación de los enfoques ascendente (Kimball, R.) y descendente
(Inmon, B.), facilitó su diseño y desarrollo. Adicionalmente, el seguimiento constante de la
calidad de los datos en todas las fases del desarrollo, aseguró la confiabilidad de los resultados
que se presentaron en las consultas y cuadros de mando. En consecuencia, el uso del método
empleado cubrió las expectativas de los usuarios sobre sus requerimientos.
134
En definitiva, la adquisición de sistemas o aplicaciones de Inteligencia de Negocios es
determinante para las organizaciones que buscan apoyar y respaldar sus decisiones en
información estratégica basada en eventos que vayan acorde con la realidad del negocio, y no
basada en decisiones intuitivas tomadas a última hora. Incorporando este tipo de soluciones,
facilitan a la gerencia media y alta el proceso de la toma de decisiones. Por lo tanto, el uso de
este tipo de soluciones representa una ventaja competitiva de gran valor para las
organizaciones que deseen mejorar su productividad.
135
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Y DIGITALES
[1] Gran Diccionario Enciclopédico Visual. (1997). Lidesa.
[2] Varios Conceptos. (s.f.). Recuperado el 4 de Mayo de 2011, de Diccionario de la Real
Academia Española: http://www.rae.es/rae.html
[3] Laudon K., Laudon Jane. (2008). “Sistemas de Información Gerencial”. 8va Edición. Peasron
Education.
[4] Williams, S., & Williams, N. (2007). The Profit Impact of Business Intelligence. Morgan
Kaufmann Publishers.
[5] Sánchez Montoya, R. (2003). To bi or not to bi. Recuperado el 8 de Mayo de 2011, de
GestioPolis: http://www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/ger1/tobi.htm
[6] Inteligencia de Negocios. (s.f.). Recuperado el 23 de Abril de 2011, de Sinnexus:
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/
[7] Hill, Gregory. (s.f.). A guide to Enterprise Reporting. Recuperado el 8 de Junio de 2011, de
Ghill Customer: http://ghill.customer.netspace.net.au/reporting/definition.html
[8] Definición. (s.f.). Recuperado el 20 de Mayo de 2011, de http://definicion.de/reporte/
[9] Cary Jensen, Loy Anderson (1992). Harvard graphics 3: the complete reference. Osborne
McGraw-Hill. ISBN 0078817498.
[10] Administraciones Públicas. (s.f.). Indicadores de Gestión. Recuperado el 6 de Junio de
2011, de Aiteco Consultores: http://www.aiteco.com/indicador.htm
[11] Administraciones Públicas. (s.f.). Cuadro de Mando. Recuperado el 7 de Junio de 2011, de
Aiteco Consultores: http://www.aiteco.com/cuadromando.htm
136
[12] Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (s.f.). Clarifying and communicating vision and strategy into
action: the BSC framework. Recuperado el 23 de Abril de 2011, de
http://www.valuebasedmanagement.net/methods_balancedscorecard.html
[13] Cutro, L. A. (2010). Tendencias de BI Business Intelligence. Recuperado el 10 de Abril de
2011, de Dataprix: http://www.dataprix.com/blogs/alfonsocutro/tendencias-bi-business-
intelligence
[14] Rasmussen, N., Goldy, P., & Solli, P. (2002). Financial Business Intelligence. John Wiley &
Sons, inc.
[15] Beneficios BI. (9 de Noviembre de 2007). Recuperado el 12 de Abril de 2011, de Igarle
business analysis: http://igarte.wordpress.com/2007/11/09/beneficios-bi/
[16] Kimball, R., & Ross, M. (2002). The Data Warehouse Toolkit (2da ed.). Wiley Computer
Publishing.
[17] Inmon, B. (Noviembre de 1999). Data Mart Does Not Equel Data Warehouse. Recuperado
el 13 de Abril de 2011, de Information Management: http://www.information-
management.com/infodirect/19991120/1675-1.html
[18] Extract Transform Load. (2009). Recuperado el 15 de Abril de 2011, de ETL Tools:
http://www.etltools.org/
[19] Loshin, D. (2003). Business Intelligence: The Savvy Manager's Guide. Morgan Kaufmann
Publishers.
[20] Kimball, R. (1997). A Dimensional Model Manifesto. Recuperado el 29 de Marzo de 2011,
de Ralph Kimball Web Page:
http://www.ralphkimball.com/html/articles_search/articles1997/9708d15.html
[21] Dimension: Definition. (20 de Octubre de 2010). Recuperado el 30 de Marzo de 2011, de
Searchdatamanagement.techtarget:
http://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/dimension.
137
[22] Dimension Table: Definition. (20 de Octubre de 2010). Recuperado el 30 de Marzo de
2011, de Searchdatamanagement.techtarget:
http://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/dimension-table.
[23] Fact and Fact Table Types. (s.f.). Recuperado el 30 de Marzo de 2011, de Key Data:
http://www.1keydata.com/datawarehousing/fact-table-types.html
[24] Star Schema: Definition. (20 de Octubre de 2010). Recuperado el 30 de Marzo de 2011, de
Searchdatamanagement.techtarget:
http://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/star-schema.
[25] Star Schema. (s.f.). Recuperado el 30 de Marzo de 2011, de Datawarehouse4u:
http://datawarehouse4u.info/Data-warehouse-schema-architecture-star-schema.html.
[26] Snowflake Schema: Definition. (20 de Octubre de 2010). Recuperado el 30 de Marzo de
2011, de Searchdatamanagement.techtarget:
http://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/snowflaking.
[27] Cloud Computing. (s.f.). Recuperado el 25 de Abril de 2011, de
http://www.wikinvest.com/concept/Cloud_Computing
[28] Boss, G., Malldi, P., Quan, D., Legregni, L., & Harold, H. (s.f.). Cloud Computing.
Recuperado el 25 de Abril de 2011, de
http://download.boulder.ibm.com/ibmdl/pub/software/dw/wes/hipods/Cloud_computing_wp_final
_8Oct.pdf
[29] Alcocer, Alberto. Cloud Computing. Características de las aplicaciones en cloud. (31 de
Marzo de 2010). Recuperado el 26 de Abril de 2011, de http://www.societic.com/2010/03/cloud-
computing-caracteristicas-de-las-aplicaciones-en-cloud/
[30] Defining Cloud Computing’s key characteristics, deployment and delivery types. (30 de
Junio de 2009). Recuperado el 26 de Abril de 2011, de http://tek-tips.nethawk.net/blog/defining-
cloud-computings-key-characteristics-deployment-and-delivery-types
138
[31] Spínola, Maria. The Five Characteristics of Cloud Computing. (6 de Septiembre de 2009).
Recuperado el 26 de Abril de 2011, de http://cloudcomputing.sys-con.com/node/1087426
[32] Alcocer, Alberto. Cloud Computing. Modelos de servicio en cloud. (21 de Abril de 2010).
Recuperado el 26 de Abril de 2011, de http://www.societic.com/2010/04/cloud-computing-
modelos-de-servicio-y-tipos-de-nube/
[33] Lasso, G. C. (s.f.). Cloud Computing. Tendencias. Modelos. Posibilidades. Recuperado el
26 de Abril de 2011, de http://www.acis.org.co/fileadmin/Conferencias/CloudComputing.pdf.
[34] Klein, M. (13 de Septiembre de 2010). The Six Benefits of Cloud Computing. Recuperado
el 27 de Abril de 2011, de http://resource.onlinetech.com/the-six-benefits-of-cloud-computing/
[35] The Many Benefits of Cloud Computing. (10 de Junio de 2010). Recuperado el 27 de Abril
de 2011, de http://www.cloudtweaks.com/2010/06/the-many-benefits-of-cloud-computing/
[36] Waxer, C. (s.f.). The Benefits of Cloud Computing. Recuperado el 27 de Abril de 2011, de
http://www.webhostingunleashed.com/features/cloud-computing-benefits/
[37] Planeaux, D., Daniel, A., & Villacís, J. (Noviembre de 2007). Oracle Business Intelligence
Standard Edition One. Recuperado el 20 de Agosto de 2011, de Oracle Corporation:
http://www.oracle.com/us/solutions/ent-performance-bi/standard-edition-one-066552.html
[38] Holmes, A., Maynard, G., Don Edwards, J., & Meier, R. (1975). Contabilidad Básica (2da
ed.). Richard D. Irwin, Inc.
[39] Horngren, C., Harrison, W., & Robinson, M. (1997). Contabilidad (3ra ed.). Prentice Hall.
[40] Villasmil, J. (s.f.). La Contabilidad. Recuperado el 4 de Mayo de 2011, de Monografias:
http://www.monografias.com/trabajos5/contab/contab.shtml
[41] Catálogo de Cuentas. (s.f.). Recuperado el 24 de Mayo de 2011, de
http://www.mitecnologico.com/Main/CatalogoDeCuentas
139
[42] Estados Financieros Concepto Y Finalidades. (s.f.). Recuperado el 24 de Mayo de 2011,
de mitecnologico:
http://www.mitecnologico.com/Main/EstadosFinancierosConceptoYFinalidades
[43] Los estados financieros básicos. (s.f.). Recuperado el 24 de Mayo de 2011, de
http://www.gestiopolis.com/canales/financiera/articulos/15/estadosfros.htm
[44] Pachecho, J., Castañeda, W., & Caicedo, C. H. (2002). Indicadores Integrales de Gestión.
Mc Graw Hill.
[45] Razones Financieras. (s.f.). Recuperado el 24 de Mayo de 2011, de
http://www.eumed.net/libros/2009b/554/Razones%20Financieras%20Basicas.htm
[46] Sánchez, I. (2006). Razones o Índices Financieros. Recuperado el 24 de Mayo de 2011, de
inosanchez: http://www.inosanchez.com/files/mda/fpenf/i_02_indices_financieros_w.pdf
[47] Qué es auditoría contable. (s.f.). Recuperado el 11 de Junio de 2011, de Allstudies:
http://www.allstudies.com/ques-es-auditoria-contable.html