“Propuesta de Inteligencia de Negocio para mejorar los procesos logísticos de la empresa de calzado Lantana en el distrito El Porvenir”

UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO[pic 1][pic 2][pic 3]

FACULTAD DE INGENIERIA

ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE INGENIERÍA INDUSTRIAL[pic 4]

“Propuesta de Inteligencia de Negocio para mejorar los procesos logísticos de la empresa de calzado Lantana en el distrito El Porvenir”.

[pic 5]

TRUJILLO – PERÚ
            2018[pic 6][pic 7][pic 8][pic 9]

1. DESARROLLO DEL PROYECTO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

1. Título del Proyecto

“Propuesta de Inteligencia de Negocio para mejorar los procesos logísticos de la empresa de calzado Lantana en el distrito El Porvenir”.

1. Objetivos

2.1. Objetivo General

Elaborar una propuesta de Inteligencia de Negocio para mejorar los procesos logísticos de la empresa de calzado Lantana en el distrito El Porvenir.

2.2. Objetivos específicos

• Definir los Stakeholders y obtener los requerimientos.
• Realizar el análisis de requerimientos para la elaboración de un Modelado de Datos para la organización.
• Implementar los cubos y reportes dinámicos de acuerdo a las necesidades del cliente.
• Elaborar e implementar el Diseño de la Data Mart.

1. Planificación del Proyecto

1. 3.1. Selección de la Estrategia de Implementación

La estrategia de implementación del proyecto contiene las siguientes tareas:

1. Conocer la realidad de la empresa y familiarizarnos con la cultura organizacional.
2. Analizar la documentación y procedimientos de la empresa LANTANA.
3. Analizar los sistemas transaccionales.
4. Recolectar los requerimientos empresariales.
5. Analizar los requerimientos.
6. Realizar el diseño y la arquitectura para los Data Mart.
7. Implementar los Data Mart.

1. 3.2. Selección de la Metodología de Desarrollo

La implementación de un Data Mart constituye un proceso complejo, es por esto que deben usarse las mejores prácticas existentes. Una de ellas es el método propuesto por Ralph Kimball, el cual se utilizará para desarrollar la metodología de trabajo.

La metodología de Ralph Kimball, llamada Modelo Dimensional (Dimensional Modeling), se basa en lo que se denomina Ciclo de Vida Dimensional del Negocio (Business Dimensional Lifecycle). Esta metodología es considerada una de las técnicas favoritas a la hora de construir un Datawarehouse.

En el Modelo Dimensional se constituyen modelos de tablas y relaciones con el propósito de optimizar la toma de decisiones, con base en las consultas hechas en una base de datos relacional que están ligadas con la medición o un conjunto de mediciones de los resultados de los procesos de negocio. Es también una técnica de diseño lógico que tiene como objetivo presentar los datos dentro de un marco de trabajo estándar e intuitivo, para permitir su acceso con un alto rendimiento, cada Modelo Dimensional está compuesta por una tabla con una llave combinada, llamada tabla de hechos, y con un conjunto de tablas más pequeñas llamadas tablas de dimensiones.

1. 3.3. Selección del Ámbito de Implementación

El ámbito de la implementación de los Data Mart fue determinado basándose en los requerimientos de información del administrador y del personal del área de logística de la empresa “Lantana”; y el análisis con el apoyo del equipo desarrollador.

Después de haber realizado el análisis del funcionamiento de la organización, las conclusiones obtenidas fueron las siguientes:  

1. El área de Logística, es la más recomendable para la aplicación del Data Mart, por ser el área que necesita ser gestionada con mayor cautela y eficiencia.
2. De acuerdo a la información obtenida y documentación de los sistemas, se otorgará una mayor prioridad a los procesos de compras de la empresa.

1. Desarrollo del escenario del uso empresarial

Para este proyecto de tesis el escenario de uso empresarial es el que se muestra a continuación con sus respectivos componentes:

1.  Descripción de los Stakeholders

• Personal Involucrado en el Proyecto

Tabla 1: Personal involucrado en el Proyecto- Descripción de usuarios del Data Mart

1. Determinación de los Requerimientos

1.  Requerimientos de los Stakeholders

En la primera entrevista con Stakeholders debemos recopilar todos los requerimientos y aclarar las dudas que se tengan; teniendo en cuenta la necesidad principal que es el área de ventas y el área de compras y así poder realizar del Data Mart enfocado a las necesidades de la empresa.

1. ¿Por qué construir un Data Mart?

Para desarrollar estrategias y brindar un soporte a la toma de decisiones, y así lograr una mayor participación en el mercado regional y nacional; haciendo uso del análisis de sus datos históricos y actuales, beneficiando de esta manera un mejor desempeño de la empresa LANTANA.

1. ¿Cuál será el impacto sobre la organización?

El impacto del Data Mart sobre la empresa de calzado LANTANA., será beneficioso a mediano y a largo plazo de acuerdo a la rapidez con que se tome las decisiones y a la creatividad que se emplee, permitiendo la reducción de tiempo en la obtención de reportes solicitados por la jefatura, que servirán para tomar decisiones en el momento necesario, lo cual le permitirá tomar ventajas en el mercado y sobre sus competidores.

1. ¿Cuáles son los riesgos?

Los riesgos al implementarse el Data Mart serian que la base de datos operacional tenga complicaciones, es decir, genere problemas de consistencia.

1.  Requerimientos Funcionales del Usuario Final

Para determinar los requerimientos empresariales se realizaron entrevistas a los usuarios finales que utilizarán los Data Mart basados en la metodología de Ralph Kimball.

1. Área de Logística

R1. Cantidad total de compras en soles de insumos por año.

R2. Cantidad total de compras por mes en el año 2018.

R3. Cantidad de compras en soles por proveedor en un mes determinado.

R4. Cantidad total de compras por insumos en un mes determinado.

R5. Cantidad total de compras en soles por insumo en un año determinado.

Tabla 2: Reportes y Unidades de Medición

...