UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
FACULTAD DE INGENIERÍA, CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICA
INSTITUTO DE INVESTIGACIÒN Y POSGRADO (IIP)
METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
APLICANDO PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL SERVICIO DE
RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR
LUIS FERNANDO LLANGANATE MORENO
TUTOR: SILVIA ELIZABETH GARCÍA GONZÁLEZ
Trabajo presentado como requisito parcial para la obtención del grado
de:
MAGÍSTER EN GESTIÓN INFORMÁTICA EMPRESARIAL
Quito – Ecuador
2015
DEDICATORIA
A Dios.
Por haberme permitido llegar hasta este punto, para seguir logrando todos mis
objetivos en la vida, además por su infinita bondad amorosa que en cada respiro me
permite seguir adelante y me acompaña en cada paso, recordando que no hay paso
dado sin su bendición.
A mi Madre.
Por enseñarme como aprender de mis errores cada día y pese a todo por estar
conmigo siempre diciéndome que sea fuerte, compartiendo conmigo su fortaleza.
A mi familia.
Por sus mágicas enseñanzas de vida, por su perseverancia y constancia que los
caracterizan y que me han infundado siempre, por el valor mostrado para salir
adelante en momentos difíciles y por su amor, por creer en mí antes que en nadie,
ellos son mi inspiración.
Luis Fernando
ii
AGRADECIMIENTOS
Al finalizar un trabajo tan arduo y lleno de dificultades, como es el desarrollo de una
tesis de maestría, es inevitable que me asalte un muy humano egocentrismo que
me lleva a concentrar la mayor parte del mérito en el aporte que se ha hecho. Sin
embargo, el análisis objetivo me muestra inmediatamente que la magnitud de ese
aporte, hubiese sido imposible sin la participación de personas e instituciones que
me han facilitado las cosas para que este trabajo llegue a un feliz término. Por ello,
es para mí un verdadero placer utilizar este espacio para ser justo y consecuente
con ellas, expresándoles mis agradecimientos.
Debo agradecer de manera especial y sincera a la profesora Ing. Silvia García MSc
por aceptarme para realizar esta tesis bajo su dirección. Su apoyo y confianza en mi
trabajo y su capacidad para guiar mis ideas ha sido un aporte invaluable, no
solamente en el desarrollo de esta tesis, sino también en mi formación como
investigador. Las ideas propias, siempre enmarcadas en su orientación y
rigurosidad, han sido la clave del buen trabajo que hemos realizado juntos, el cual
no se puede concebir sin su siempre oportuna participación. Un enorme
agradecimiento al Servicio de Rentas Internas del Ecuador por haberme facilitado
siempre los medios suficientes para llevar a cabo todas las actividades propuestas
durante el desarrollo de esta tesis.
Luis Fernando
iii
AUTORIZACIÓN DE LA AUTORÍA INTELECTUAL
Yo, LUIS FERNANDO LLANGANATE MORENO en calidad de autor del trabajo de
tesis
realizada
sobre
una:
“ METODOLOGÍA
DE
INTELIGENCIA
DE
NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL SERVICIO DE
RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR”, por la presente autorizo a la UNIVERSIDAD
CENTRAL DEL ECUADOR, hacer uso de todos los contenidos que me pertenecen
o de parte de los que contiene esta obra, con fines estrictamente académicos o de
investigación.
Los derechos que como autor me corresponden, con excepción de la presente
autorización, seguirán vigentes a mi favor, de conformidad con lo establecido en los
artículos 5, 6, 8, 19 y demás pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual y su
Reglamento.
Quito, 01 de octubre del 2015.
--------------------------------------------------------LUIS FERNANDO LLANGANATE MORENO
CI. 1709334930
iv
CERTIFICACIÓN DEL TUTOR
En
calidad
de Tutor del proyecto de Investigación
“METODOLOGÍA DE
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL
SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL ECUADOR”, presentado y desarrollado
por Ingeniero LUIS FERNANDO LLANGANATE MORENO, previo a la obtención del
Título de MAGÍSTER EN GESTION INFORMÁTICA EMPRESARIAL, considero que
el proyecto reúne los requisitos necesarios.
En la ciudad de Quito, al 1 día del mes de octubre del año 2015.
Ing. Silvia Elizabeth García González MSc
TUTORA
v
CONTENIDO
DEDICATORIA…………………………………………………………….…………….…ii
AGRADECIMIENTOS……………………………………..…………….…………..……iii
AUTORIZACIÓN DE LA AUTORIA
INTELECTUAL…………………………………...……………………..………………….iv
CERTIFICACIÓN DEL
TUTOR………………………………………………………………………………………..v
CAPÍTULO I .................................................................................................................... 1
1.1
ANTECE DENTES ............................................................................................................................1
1.2
La necesidad de hacer las soluciones de la Inteligencia de Negocios más
Ágiles 2
1.3
PLANTEAMIENTO DE HIP ÓTESIS ..................................................................................................5
1.4
OB JE TIV OS ....................................................................................................................................5
1.4.1
GENE RAL ..................................................................................................................................5
1.4.2
ESPECÍFICOS ...........................................................................................................................5
1.5
JUSTIFICA CIÓN ..............................................................................................................................5
CAPÍTULO II ................................................................................................................... 7
2.1
LA INTE LIGENCIA DE NE GOCIOS (BI)..........................................................................................7
2.1.1
BI: El paradigma de la Información ..............................................................................7
2.1.2
Estilos de toma de decisiones.................................................................................... 10
2.2
ME TODOLOGÍAS ÁGILES ........................................................................................................... 12
2.2.1
Agilidad ............................................................................................................................ 12
2.3
EL MA NIFIES TO Á GIL ................................................................................................................ 13
2.4
PEOPLEWARE, (DEMARCO & LIS TE R, 2002).......................................................................... 15
2.4.1
La gente........................................................................................................................... 15
2.5
DATA W AREHOUSE ÁGIL .......................................................................................................... 19
2.5.1
El Departamento de Tecnología de la Información y el Negocio: Alineación o
amistad 23
2.5.2
Información Institucional .............................................................................................. 24
2.5.3
El usuario institucional ................................................................................................. 26
2.5.4
El usuario en un equipo de trabajo ........................................................................... 26
2.5.5
Reuniones de trabajo. .................................................................................................. 28
2.5.6
Interrupciones. ............................................................................................................... 29
CAPÍTULO III ................................................................................................................ 33
3.1
3.2
3.3
PROYECTOS DE INTELIGENCI A DE N EGOCIOS Y METODOLOGÍAS ÁGILES ........................... 33
CICLO DE VIDA DE UN PROYECTO INTELIGENCIA DE N EGOCIOS .......................................... 35
REVISIÓN DE LAS PROP UESTAS METODOLÓGI CAS DE INTELI GENCIA DE N EGOCIOS ....... 36
vi
PRINCIPIOS ÁGILES .................................................................................................................. 38
REVISIÓN DE LOS FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
39
RELACIÓN ENTRE EL ENFOQUE ÁGIL Y LOS FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO EN LOS
PROYECTOS DE INTELIGENCI A DE NEGOCIOS ...................................................................................... 40
3.7
ANÁLISIS DE LAS RELACIONES PARA EL CASO DEL SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL
ECUADOR ................................................................................................................................................ 43
3.4
3.5
(CSF)
3.6
CAPÍTULO IV................................................................................................................ 50
4.1
METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL
SERVICIO DE RENTAS INTE RNAS DEL ECUA DOR ................................................................................. 50
4.1.1
PROCESO .............................................................................................................................. 50
4.1.1.1 Entendimiento .............................................................................................................. 55
4.1.1.2 Construcción ................................................................................................................ 57
4.1.1.3 Aplicación ...................................................................................................................... 58
4.1.2
ROLES DE LA NUEVA METODOLOGÍA ................................................................................... 59
4.1.3
APLICACIÓN PARA UNA PROBLEMÁTICA DE UN PROCESO TRIBUTARIO PARA EL SERVICIO
DE RE NTAS INTERNAS DEL E CUA DOR. ................................................................................................. 61
4.1.3.1 Primera Iteración: ....................................................................................................... 62
4.1.3.2 Segunda Iteración: ..................................................................................................... 67
4.1.3.3 Tercera Iteración: ........................................................................................................ 68
CAPÍTULO V................................................................................................................. 71
5.1
CONS IDE RACIONES DE RÉPLICA DE LA NUEVA ME TODOLOGÍA ............................................ 71
5.1.1
ARQUITECTURA DE LA METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO
PRINCIP IOS AGILES. ............................................................................................................................... 71
5.1.2
GESTIÓN DE LA METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO PRINCIPIOS
AGILES. 80
5.1.2.1 FÁBRICA DE INFORMA CIÓN .................................................................................................. 81
5.1.2.2 CUA TRO DOMINIOS DE LA INTELIGE NCIA EN REFERE NCIA A LA NUEVA ME TODOLOGÍA. 82
5.1.2.3 GES TIÓN DE LA INFORMA CIÓN INS TITUCIONAL.................................................................. 83
5.1.2.3.1
LEVANTAMIE NTO DE LA NECES IDAD DE INFORMACIÓN ................................................. 87
5.1.2.3.2
CAPTURA DE DA TOS ........................................................................................................ 88
5.1.2.3.3
PROCESAMIE NTO DE DA TOS ........................................................................................... 88
5.1.2.3.4
ALMACE NAMIE NTO DE INFORMACIÓN ............................................................................. 89
5.1.2.3.5
USO DE INFORMACIÓN ..................................................................................................... 90
5.1.2.3.6
ACTUALIZACIÓN DE A CTIV OS DE INFORMACIÓN ............................................................ 91
CAPÍTULO VI................................................................................................................ 92
6.1
6.2
CONCLUSIONES ......................................................................................................................... 92
RE COME NDA CIONES ................................................................................................................. 92
ANEXO 1 ...................................................................................................................... 94
vii
ANEXO 2 ...................................................................................................................... 99
ANEXO 3 .....................................................................................................................113
GLOSARIO ..................................................................................................................115
BIBLIOGRAFÌA ............................................................................................................126
BIOGRAFÌA .................................................................................................................128
viii
LISTADO DE FIGURAS
Figura 1 Pirámide de la Información. ........................................................................... 8
Figura 2 Clasificación de los proyectos según su complejidad e incertidumbre. ....... 9
Figura 3 Perfiles vs Estilos de Toma de Decisiones ................................................ 11
Figura 4 Puntos de intervención Usuarios – Data Warehouse ............................... 20
Figura 5 El diamante de Leavitt ................................................................................ 31
Figura 6 Modelo tradicional en cascada para soluciones BI................................... 50
Figura 7 Proceso de la nueva metodología de Inteligencia de negocios aplicando
principios ágiles ........................................................................................................... 51
Figura 8 Tres Iteraciones iniciales recomendadas en la nueva metodología. .......... 52
Figura 9 Arquitectura de capas del DWH ................................................................. 73
Figura 10 Diferencia de Almacenamiento filas vs columnas .................................. 75
Figura 11 Acceso a los atributos por columnas ....................................................... 76
Figura 12 Arquitectura Ágil para la Metodología de Inteligencia de Negocios
basada en Principios Ágiles ........................................................................................ 77
Figura 13 Ciclo del Proceso de Información ........................................................... 81
Figura 14 Cuatro Dominios de la Inteligencias conforme la Metodología ............... 83
Figura 15 Gestión de la Información Institucional .................................................... 84
Figura 16 Modelo de Información ............................................................................ 85
ix
LISTADO DE TABLAS
Tabla 1 Siete puntos de aprovechamiento de Metodologías Ágiles ......................... 12
Tabla 2 Detalle de los 4 valores de las metodologías ágiles para BI ...................... 13
Tabla 3 Doce principios de las metodologías ágiles. ............................................... 15
Tabla 4 Barreras de desconfianza en proyectos de desarrollo de software............ 16
Tabla 5 Siete características de una metodología de BI........................................... 36
Tabla 6 Catorce enfoques para proyectos BI ............................................................. 37
Tabla 7 Doce principios ágiles ................................................................................... 38
Tabla 8 Factores Críticos de Éxito de BI .................................................................. 40
Tabla 9 Los factores primarios ................................................................................. 41
Tabla 10 Los factores secundarios ............................................................................. 41
Tabla 11 Factores con pesos en función del total y acumulados ............................. 42
Tabla 12 Relación CSF y principios ágiles para el Servicio de Rentas Internas del
Ecuador ....................................................................................................................... 43
Tabla 13 Matriz numérica de la relación CSF y principios ágiles para el SRI ......... 44
Tabla 14 Ponderación de la matriz numérica de la relación CSF y principios ágiles
para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador ....................................................... 45
Tabla 15 Cinco factores con mayor ponderación de la relación CSF y principios
ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador ............................................ 45
Tabla 16 Pesos a considerar en los tiempos para cada iteración de la Metodología.
..................................................................................................................................... 53
Tabla 17 Distribución de tiempos considerando 3 iteraciones de 40 horas laborables
..................................................................................................................................... 54
Tabla 18 Actividades de la nueva metodología en función de sus pesos ................ 54
Tabla 19 Cronograma inicial para sistematización de Reportes Ejecutivos para el
SRI............................................................................................................................... 62
Tabla 20 Ejemplo de utilización de herramientas en sus fases ............................... 64
Tabla 21 Entregables de la nueva metodología ....................................................... 64
Tabla 22 Comparación entre la construcción de Reportes Ejecutivos bajo una
metodología tradicional y ágil ..................................................................................... 70
Tabla 23. CSF y CFF .................................................................................................. 94
Tabla 24. Factores de éxito del líder de proyecto de BI............................................ 94
Tabla 25. Intervenciones............................................................................................. 95
Tabla 26. Criterios de usuario ..................................................................................... 95
Tabla 27. Errores en el proyecto BI ............................................................................ 95
Tabla 28. Tips de proyectos BI .................................................................................. 96
x
Tabla 29. Criterios de proyectos BI ........................................................................... 96
Tabla 30. Criterios organizacionales de BI ................................................................ 97
Tabla 31. Criterios de Data Warehouse ..................................................................... 97
Tabla 32. Criterios metodológicos ............................................................................. 97
Tabla 33. Criterios de planificación............................................................................ 98
xi
RESUMEN
METODOLOGÍA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICANDO
PRINCIPIOS ÁGILES PARA EL SERVICIO DE RENTAS INTERNAS DEL
ECUADOR
Los proyectos de construcción de soluciones de Inteligencia de Negocios han
cambiado su alcance, hasta hace poco tiempo era aceptable que su duración
promedio sea de varios meses e inclusive años, pero hoy en día para la mayoría de
las organizaciones, y sobre todo en una economía globalizada y competitiva, es
básico, poder disponer de la flexibilidad suficiente para adaptar sus procesos de
toma de decisiones en función de los constantes cambios que suceden.
Día a día, los requerimientos de Inteligencia de Negocios, se han vuelto más
complicados y por ende hacer que su desarrollo se mantenga estable hasta que
finalice con éxito una implantación es aún más difícil. Por otro lado para una
problemática similar, los principios de las metodologías ágiles cada vez están
demostrando ser más efectivas y eficientes para los ambientes de desarrollo de
software.
El presente trabajo de investigación explora los principios de las metodologías ágiles
que han sido aplicadas en el desarrollo de software y basados en una particular
adaptación generar una nueva metodología replanteando conceptualmente todos
los componentes de la Inteligencia de Negocios desde la perspectiva “ágil”, en
busca de su gobernanza, un concepto moderno e innovador de última data,
finalmente la nueva metodología es aplicada para un problema en particular en la
administración tributaria del Servicio de Rentas del Ecuador.
DESCRIPTORES: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS / METODOLOGÍAS ÁGILES / DATA
WAREHOUSE / GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN / GOBIERNO DE DATOS / CICLO DE
VIDA DE LA INFORMACIÓN.
xii
ABSTRACT
BUSINESS
INTELLIGENCE
METHODOLOGY
BASED
ON
AGILE
PRINCIPLES FOR THE INTERNAL REVENUE SERVICE OF ECUADOR
Business Intelligence development projects have an increased importance. Until
recently, an average project duration of many months or even years was acceptable
but today, given a competitive global economy, most organizations need the
flexibility to quickly adapt their decision making processes in order to respond to the
constant changes they encounter.
Day after day, Business Intelligence requirements become more complex and as a
result, stable development and successful implementations are more difficult. On the
other hand, the principles of the Agile methodology have proven effective and
efficient in software development.
This research work explores the Agile methodology applied to software development
and leverages it to formulate a new, adapted Business Intelligence methodology
based on its innovative principles and governance. Subsequently, this new
methodology is applied to a Tax Administration problem in the Revenue Service of
Ecuador.
KEYWORDS: BUSINESS INTELLIGENCE / AGILE METHODOLOGY / DATA WAREHOUSE
/ INFORMATION MANAGEMENT/ GOVERNMENT DATA / LIFE CYCLE OF INFORMATION
xiii
Quito, 1 de octubre del 2015
CERTIFICACIÓN
Certifico que el resumen del trabajo de tesis titulado “Metodología de Inteligencia de
Negocios aplicando Principios Ágiles para el Servicio de Rentas Internas del
Ecuador” se ha realizado en pleno conocimiento del idioma inglés. Se anexa el título
universitario que respalda la suficiencia en dicho idioma.
Ing. Carlos Rudyard Vásconez Soria
CI. 171025976
xiv
xv
CAPÍTULO I
1.1
Antecedentes
La Inteligencia de Negocios (Business Intelligence o BI) ayuda a las organizaciones
en el análisis de sus: operaciones de negocio, posición competitiva y productividad
para que sus administradores puedan tomar las mejores decisiones y cada vez de
forma más rápida. La funcionalidad más común de las soluciones de Inteligencia de
Negocios incluye la presentación de reportes, análisis, dashboards, scorecards,
minería de datos, gestión del rendimiento corporativo (CPM) y análisis predictivo
entre otros elementos.
La Inteligencia de Negocios es el cumulo de habilidades, el conocimiento,
tecnologías, aplicaciones, calidad, riesgos, problemas de seguridad y prácticas
utilizadas para ayudar a la organización a adquirir una mejor comprensión del
comportamiento de su entorno y su contexto de ser el caso. Cuando están bien
construidas,
las
soluciones de
Inteligencia de Negocios
ayudarán
a una
organización en el establecimiento de la adecuada estrategia que le lleve un paso
por delante de la competencia o para sobrevivir a través de una crisis
organizacional.
Los directivos de toda organización necesitan información detallada sobre el
rendimiento en sus planes estratégicos y el día a día de las operaciones, de manera
que puedan tomar decisiones oportunas y bien fundamentadas, pero carecen por lo
general del acceso a la información que necesitan y que les puede ayudar a mejorar
su conocimiento. La Inteligencia de Negocios no es un tema simple, debido a que se
encarga de la recopilación, integración, análisis, interpretación y presentación de la
información institucional, es capaz de entregar un gran valor organizacional, pero los
enfoques
tradicionales
de
metodologías
de
desarrollo de
Tecnologías de
Informacióm no son aplicables a la Inteligencia de Negocios cuyo objetivo es
proporcionar información oportuna y significativa que ayude a la gestión eficiente.
De todo el tiempo y el dinero gastado en las soluciones de la Inteligencia de
Negocios de hoy en día, son relativamente pocas las organizaciones que cuentan
1
con un importante valor organizacional de sus inversiones en esta área. Para
ofrecer el valor correcto y retornar sus inversiones, debe superarse un obstáculo
importante: las metodologías tradicionales de desarrollo para la Inteligencia de
Negocios son muy rígidas, lentas y costosas.
La presente investigación técnica ofrece una visión de la necesidad de una
metodología para la agilidad de la Inteligencia de Negocios y de esta manera las
organizaciones pueden finalmente cosechar los frutos del trabajo en esta área.
1.2 La necesidad de hacer las soluciones de la Inteligencia de Negocios más
Ágiles
Hoy en día las organizaciones líderes en el mercado existen en función de sus
datos, para competir mejor en el mercado global, transformándose de ser
organizaciones basadas en su intuición a ser organizaciones basadas en hechos
para la toma de decisiones, tema del que dependerá incluso su propia
supervivencia, para realizar con éxito esta transición la panacea es el acceso
oportuno y rápido a la información que permita las mejores decisiones de gestión lo
que se ha convertido en una necesidad tan imperiosa tal como en la época medieval
lo era la búsqueda del santo grial.
Aunque la mayoría de las organizaciones de Tecnologías de Información han
empezado a aplicar metodologías ágiles en sus proyectos de desarrollo, aun así los
proyectos de la Inteligencia de Negocios están siendo ampliamente implementados
usando la tradicional metodología en cascada del desarrollo de software.
La razón primordial por la que en los proyectos de Inteligencia de Negocios no se
han utilizado aún una metodología ágil, se encuentra probablemente en las
diferencias fundamentales que se dan desde el inicio del proyecto en los
requerimientos y documentación.
Los requerimientos para los proyectos de aplicaciones transaccionales son bien
definidos y estáticos por naturaleza, los de Inteligencia de Negocios son impulsados
por metas y objetivos estratégicos de negocio y son fluidos, dinámicos y
en
continua evolución. Además los requerimientos de Inteligencia de Negocios se
2
centran en el seguimiento de los procesos comparándolos con metas y objetivos, la
planificación evoluciona y cambia en respuesta al cambio operacional de las
expectativas, entonces naturalmente la solución de Inteligencia de Negocios
también cambiará.
Hoy en día, la mayoría de soluciones de la Inteligencia de Negocios consideran
metodologías que tienen estrechos vínculos con la metodología de desarrollo de
software en cascada. En esta metodología el desarrollo es visto como un proceso
secuencial, que fluye hacia abajo (en forma constante como una cascada) a través
de
las
fases
de
análisis,
diseño,
construcción,
pruebas,
implantación
y
mantenimiento.
La planificación es metódica, los requerimientos se esperan por adelantado, son
fuertemente
estructurados
bien
documentados
(toda
una
ingeniería
de
requerimientos) y sus procesos altamente burocráticos. La idea detrás del modelo
de cascada puede expresarse en la siguiente frase: "Medir una sola vez, pero bien",
pero quienes se oponen al modelo de cascada argumentan que esta idea tiende a
desmoronarse cuando el problema que se está midiendo está en constante cambio
debido a la exigencia de modificaciones sobre el problema en sí.
“Sólo el 16% de todos los proyectos de desarrollo de software se entregan a tiempo
y dentro del presupuesto, y el sobrecosto promedio es de 189%”, Jiménez (2007).
Los enfoques tradicionales de entregables de las aplicaciones operacionales no
construyen fuertes conexiones entre los usuarios y la información, debido al tiempo
que transcurre entre la fase de levantamiento de requerimientos y entrega de la
misma, al igual que en las metodologías tradicionales de desarrollo de aplicaciones
en cascada, los enfoques tradicionales de Inteligencia de Negocios sufren de estos
problemas.
Los usuarios finales se sienten desconectados del equipo a cargo y con frecuencia
decepcionados por los entregables y su incapacidad para hacer frente a sus
necesidades.
3
Normalmente las soluciones de Inteligencia de Negocios se centran en una pequeña
población de usuarios, pero con requerimientos de información muy complejos y
difíciles de manejar, con frecuencia obligando a las organizaciones a depender de
informáticos descentralizados que generan informes personalizados utilizando
herramientas tales como hojas de cálculo o gestores de bases de datos fáciles de
administrar, para superar la gran cantidad de requerimientos de información. La
recopilación de la información de esta manera es un proceso puntual e ineficiente.
Los usuarios a menudo terminan en la lista de espera semanas o meses para recibir
los informes especializados creados a partir de acceder a múltiples bases de datos y
aplicaciones, lo cual a la postre resulta poco óptimo y caro. La pérdida de tiempo se
incrementa porque los directores no pueden acceder fácil y oportunamente a la
información generada y en esta difícil economía más que nunca, el tiempo es
dinero. Así como las organizaciones están migrando de desarrollo de software de
las metodologías tradicionales a más ágiles, de ese camino se pueden obtener
beneficios similares en los temas de Inteligencia de Negocios.
El Desarrollo Ágil de software opta por hacer las cosas en pequeños incrementos,
con una planificación mínima, en lugar de una planificación a largo plazo, son
iteraciones en plazos cortos que por lo general duran de una a cuatro semanas.
La conformación del equipo en un proyecto ágil suele ser multifuncional y de autoorganización, no se considera jerarquías corporativas ya existentes o funciones
corporativas de los miembros del equipo. Normalmente, los miembros del equipo
asumen la responsabilidad de las tareas dadas en una iteración y deciden por sí
mismos la forma en que se ejecutará la siguiente iteración.
Los métodos ágiles enfatizan la comunicación a través de documentos escritos no
tan formales y a su vez reflejan en ellos la principal medida de progreso.
Enfatizando la comunicación face to face (personalizada y frente al usuario), por lo
general las metodologías ágiles suelen producir menos documentación escrita que
otras metodologías.
4
1.3 Planteamiento de Hipótesis
El uso de las metodologías ágiles del desarrollo convencional de software,
presentan diferentes alternativas de toma de decisiones gerenciales, de acuerdo a
los criterios relevantes.
1.4 Objetivos
1.4.1 General
Aplicar los principios de las metodologías ágiles en la construcción de informes
ejecutivos tributarios en el Servicio de Rentas Internas en Quito, Ecuador.
1.4.2 Específicos

Describir las fases para la aplicación de los principios de las metodologías ágiles
en la Inteligencia de Negocios.

Usar herramientas de inteligencia de negocios existentes en el mercado (SAP
Business Objects).

Aplicar las metodologías ágiles para los informes ejecutivos tributarios en el
Servicio de Rentas del Ecuador.

Especificar consideraciones para la réplica de la aplicación de las Metodologías
ágiles de Inteligencia de Negocios para otras organizaciones.
1.5 Justificación
El auge de las denominadas soluciones de la Inteligencia de Negocios ha ahondado
la realidad de que la mayoría de estos proyectos han fracasado en conseguir sus
objetivos. De hecho, tampoco es de extrañar el alto índice de fracaso, al tratarse de
sistemas intensamente orientados a la Información y de una disciplina todavía no
madura con diversidad de enfoques metodológicos y todo un ecosistema de
terminología técnica.
¿Cuál sería la metodología más apropiada para reducir el fracaso de las
implementaciones de los proyectos de Inteligencia de Negocios? Obviamente,
aquella que potenciara los factores de éxito de la información, siendo muchos los
que se han identificado, sin embargo el principal de ellos, hace referencia a los
5
datos que producen los sistemas operacionales de los usuarios transaccionales y el
resto hacen referencia a la organización del proyecto, al usuario de negocio y a
temas metodológicos.
Así pues, por la naturaleza de los temas referentes al concepto de información es
que se deberá utilizar una metodología de inteligencia de negocios focalizada en los
datos del usuario. ¿Podrían servir los principios de las metodologías ágiles en
procura de mejorar el proceso de construcción de soluciones de inteligencia
de negocios?
El presente trabajo de investigación da respuesta a esta interrogante pero
adicionalmente busca una aplicación práctica de la nueva metodología ágil de la
Inteligencia de Negocios aplicando los principios ágiles de desarrollo de software
para una solución en el ámbito tributario del Servicio de Rentas Internas, en Quito Ecuador.
6
CAPÍTULO II
2.1 La Inteligencia de Negocios (BI)
2.1.1
BI: El paradigma de la Información
Ken Coller en su libro “Agile Analytics a Value-Driven Approach to Business
Intelligence and Data Warehousing”, (Coller, 2011) hace una analogía entre el
enfrentar proyectos de Inteligencia de Negocios y el escalar un monte muy elevado
como es el caso del Everest en el cual muchos escaladores mueren en el intento,
menciona que de cada 4 escaladores por lo menos uno no lo logra.
Una organización sin la utilización de la información se parece mucho a esta
situación, en donde de no preparar sus recursos necesarios para la toma de
decisiones, pese a la correcta ejecución de los procesos organizacionales está muy
lejos de cumplir con sus objetivos estratégicos pues sin información en sus manos,
no sabe lo que hace y es muy probable que tampoco sepa a donde va, por tanto
finalmente sucumbe.
Ciertamente la Inteligencia de Negocios es un término de amplia definición que
alberga diferentes acrónimos, herramientas y disciplinas: OLAP, Data Warehouse,
Data mart, Minería de Datos, Executive Information Systems, Decisión Support
Systems, Redes Neuronales, Sistemas Expertos, Cuadros de Mando, Balanced
Scorecards por mencionar algunos.
Sin embargo de ello sus beneficios se pueden expresar de tres maneras:
La primera de ellas es proveer de información para el control de los procesos de
negocio,
independientemente
de donde se encuentre
almacenada
esta
información.
Como se muestra en la Figura 1, referente a la Pirámide de Información propuesta
por (Páez Urdaneta, 2009) en donde se toma en cuenta la calidad y cantidad de
Información, a menor cantidad de información mayor calidad de la misma es
requerida, por tanto una vez resuelto este tema la problemática radica en la
disposición de la información para los diferentes niveles organizacionales. El nivel
7
de agregación y unificación de fuentes heterogéneas de datos será mayor para los
procesos de carácter analítico y es precisamente este motivo el que da un nuevo
matiz a la definición de Inteligencia de Negocios: el soporte a la toma de
decisiones su característica más notable
Figura 1 Pirámide de la Información.
Fuente: Páez Urdaneta (2009)
La Inteligencia de Negocios, no solo se limita a presentar la información sino que
otorga al usuario la capacidad de analizar y navegar sobre ella a voluntad según la
requiera. En la toma de decisiones este análisis es fundamental, no se toman
decisiones con una sola información, las informaciones se mezclan, se relacionan
entre sí, se cruzan.
De lo dicho se tiene la siguiente reflexión: ¿Quién toma las decisiones con la
información que le hemos entregado necesita saber de tecnologías de información
para interpretarla? La respuesta es NO, debe saber del negocio. Y aquí nace la
tercera característica de la Inteligencia de Negocios; la capa semántica.
El negocio habla su propio lenguaje, da igual donde está la información almacenada
y como se haya transformado, esta información da al usuario final un lenguaje de
negocio que el comprende y con el que se siente cómodo y que no necesita un
8
traductor adicional. En este aspecto la Inteligencia de Negocios es clara: la
información reduce la incertidumbre (sobre algún aspecto de los procesos del
negocio) y por tanto permite tomar mejores decisiones.
Complementando lo anterior, revisemos los aspectos económicos con las prácticas
de la Inteligencia de Negocios, en el sentido de la necesidad de agilidad de la
misma, una propuesta es la clasificación de la cartera de proyectos relacionados
con la incertidumbre y complejidad que éstos presentan, (Little, 2005). Bajo esta
clasificación la cartera de proyectos se divide en cuatro tipos diferenciados,
llamados como “perros”, “potros”, “vacas” y “toros”. La Figura 2 se muestra el
cuadrante utilizado para segmentar la cartera de proyectos aplicables a la
Inteligencia de Negocios, Little, (2005) el autor lo denomino Mapas de Houston.
Figura 2 Clasificación de los proyectos según su complejidad e incertidumbre.
Fuente: Little (2005)
Existen diferentes niveles de incertidumbre, caracterizadas por una serie de
variables como son: incertidumbre del negocio, incertidumbre técnica, duración del
proyecto, dependencias con otros proyectos y en cuanto a la complejidad del
proyecto otras variables adicionales tales como: interés por parte del negocio,
tamaño del equipo de trabajo, misión crítica, ubicación del equipo, capacidad y
carga de trabajo, brechas de conocimiento, clima laboral, dependencias.
9
Los estudios realizados por (Little, Cockburm, Boehm & Turner, 2005) concluyen
que para cada conjunto de proyectos se propone aplicar una metodología de
desarrollo diferente, que varía desde metodologías más ágiles, hasta los
tradicionales procesos planificados dependiendo de las diferentes variables. Bajo
este concepto únicamente se evalúa el riesgo global de cada proyecto y se aplica un
tipo de ciclo de desarrollo más o menos orientado a controlar ese riesgo.
2.1.2
Estilos de toma de decisiones.
En todo momento la mayor parte de directivos participan en algún aspecto en la
toma de decisiones ya sea intercambiando información, revisando datos, sugiriendo
ideas, evaluando alternativas o ideando directrices, se pensaría que este proceso
sería un problema para el planteamiento formal de la agilidad. Sin embargo, el modo
en el que un directivo de éxito enfoca el proceso de toma de decisiones varía
conforme a la organización en la cual se aplique y sería importante en principio
identificar sus estilos.
1. Existen dos principales características sobre el perfil del tomador de
decisiones:
a. Uso de la información.
¿Cuanta información se necesita consultar antes de tomar una decisión?
¿Toda la existente? ¿Solo una poca hasta hacernos una idea? ¿Exhaustiva
y contrastada o por el contrario la suficiente para generar una hipótesis?
En el caso de los tomadores de decisiones que necesitan abundante
información, consultarla toda y estar seguros que esa es la mejor solución,
ese es el perfil "Maximizador".
Para el caso de los que necesitan la información justa para poder ponerse
manos a lo obra, es el perfil de los "Satisfechos", es decir, deciden cuando
tienen la información suficiente para satisfacerse.
b.
El objetivo como parte importante cuando se toma esa decisión.
¿Solo tienen un objetivo en mente cuando toman una decisión? ¿Un camino
único, recto y lineal, con un objetivo claro? ¿La decisión puede satisfacer la
10
consecución de varios objetivos? ¿Varios caminos no del todo definidos pero
que pueden satisfacer las necesidades?
Para quienes eligen el camino recto y un único objetivo, son la clase
conocida como "Única opción", si en cambio consideran varios cursos de
acción posible entonces la etiqueta es de "Opciones múltiples"
2. Se pueden identificar 4 perfiles de "estilo de toma de decisiones" basados en
los dos aspectos anteriores de acuerdo a la figura 3.
Figura 3 Perfiles vs Estilos de Toma de Decisiones
Fuente: Autor
Para las soluciones de la Inteligencia de Negocios se tiene un producto cartesiano
en el que se agrupan todas las posibilidades según una estructura dimensional con
todos los cálculos. Este enfoque de adquisición se parece mucho al perfil de toma
de decisiones Jerárquico, que se vincula con los mandos con carácter más
operacionales que bajo mecanismos tradicionales, se vuelven muy difíciles de
entregar la información necesaria.
Muchas veces en los cargos cercanos a Director General, se tienen quejas de la
poca flexibilidad de los sistemas de Inteligencia de Negocios, en concreto de los
cuadros de mando, pues bien según el perfil en este nivel es flexible.
11
Las soluciones de la Inteligencia de Negocios sirven en los entornos operacionales y
tácticos, pero en los niveles de decisión estratégicos los caminos son múltiples y no
se necesita tener "toda" la información, sino a propósito información muy resumida
cuyo origen debe tener una alta calidad de datos.
2.2 Metodologías Ágiles
2.2.1
Agilidad
David Peterson, en su artículo “What's wrong with the Agile Manifesto?”, Little
(2005), promueve que aquellos que han descubierto mejores formas de desarrollar
software tienen una cierta obligación para con los demás que aún no lo han hecho y
deben ayudarlos. Esto no significa que a todo "no-creyente" de las Metodologías
Ágiles que se crucen en el camino deben ser “evangelizados”.
Los siguientes 7 puntos deben considerarse básicos para que una organización
pueda abordar un proyecto utilizando metodologías ágiles y se refieren a diversos
cambios.
Tabla 1 Siete puntos de aprovechamiento de Metodologías Ágiles
El estilo de gestión de "orden y control" hacia
"liderago y colaboración"
La cultura organizacional "de centrada procesos" a
2.
"orientada a procesos"
1.
Se reemplaza el esquema tradicional de ordenes a los subalternos por un
coaching del lider mediante la continua motivación.
La ágilidad es generada por las personas en torno al proceso y no al
contrario
3. La gestión del conocimiento de "explicito" a "tácito" La documentación excesiva al final corta la creatividad de las personas.
4. La comunicación de "formal" a "informal"
El rol de usuario final de "importante" a
5.
"fundamental"
La estructura de la organización de "jerarquica" a
6.
"orgánica"
7. De "roles estrictos" a" "roles intercambaibles"
Los vinculos comunicantes no deben ser rigidos sino flexibles.
Los usuarios forman parte del equipo de desarrollo en lugar de solo un
observador.
Pasar de una excesiva burocracia a una flexible , reflexiva y cooperativa
Capacidad Técnica de Multifuncionalidad de los funcionarios
Fuente; Recopilación Autor
Para el caso en las que las organizaciones tienen un elevado nivel de rotación de
personal es altamente recomendable la aplicación del punto siete en cuanto a
intercambiar permanentemente los roles de experticia.
12
2.3 El Manifiesto Ágil
En el Manifiesto Ágil se definen los cuatro valores por las que se deberían guiar las
metodologías ágiles:
•
Los individuos e interacciones sobre procesos y herramientas.
•
El software en lugar de una amplia documentación.
•
Centrado en el usuario antes que la negociación de un contrato.
•
Responder al cambio en lugar de seguir un plan.
El Manifiesto Ágil fue firmado por (Kent Beck, Mike Beedle, Arie van Bennekum,
Alistair Cockburn, Ward Cunningham, Martin Fowler, James Grenning, Jim
Highsmith, Andrew Hunt, Ron Jeffries, Jon Kern, Brian Marick, Robert C. Martin,
Steve Mellor, Ken Schwaber, Jeff Sutherland & Dave Thomas, 2005) cientificos
considerados como pioneros y padres del concepto. A continuación se analiza a
mayor detalle los mencionados valores:
Tabla 2 Detalle de los 4 valores de las metodologías ágiles para BI
Los individuos e interacciones sobre los procesos y
herramientas.
Centrado en el software en lugar de una amplia
2.
documentación.
Centrado en el usuario antes que la rigidez de los
3.
reqerimientos funcionales.
1.
4. Respuesta al cambio versus la rigidez del plan
La experiencia de la gente hace que los procesos y herramientas sena mejor
apovechados.
La idea es que la documentación sea mas visual que textual la misma no puede
ser mas importante que el desarrollo del software.
La persepción del sentido de propiedad del usuario mejora la comunicación
entre las partes interesadas.
Bienvenida a los cambios los cuales no constituyan excepciones sino por el
contrario.
Fuente: Cockbourn (2001)
Algunos enfoques populares de los que proceden el manifiesto y principios ágiles
son: Programación Extrema (XP), SCRUM, DSDM, etc. y que son en la práctica hoy
en día casos de éxito. La transición del desarrollo de software tradicional a una
metodología ágil no está exenta de retos y muy pocas organizaciones pueden
demostrar el éxito de la adopción de este enfoque que es bastante nuevo.
(Kendall & Kendall, 2005) postula que el enfoque de desarrollo de software
tradicional llamado el desarrollo de software de ciclo de vida en cascada hizo
hincapié en la comprensión, la diagramación y el diseño de los sistemas de
información. Los enfoques ágiles se centran más en las personas con la afirmación
13
de que la gente está en la raíz de todos los errores y defectos. La creatividad
humana puede asumir el control cuando los procesos estructurados y formales no
tienen en cuenta los problemas del sistema.
Kendall & Kendall (2005) indica que las metodologías ágiles sólo tienen éxito
cuando todas las partes interesadas colaboran y sólo funcionan bien cuando la
cultura organizacional apoya la colaboración y si las estructuras organizacionales
son menos jerárquicas, pues enfatizan pequeñas entregas incrementales sin perder
la funcionalidad de un sistema. El enfoque de aproximación ágil pretende que las
personas mejoren la calidad de los sistemas a través de una mayor comunicación y
colaboración.
En contraste con las metodologías tradicionales, el enfoque ágil traza las diferencias
fundamentales que deben tomarse en cuenta en la adopción de las mismas. El
desarrollo tradicional
se ha estructurado en fases: requerimientos, diseño,
desarrollo, pruebas y producción, que siguen completando cada fase antes de pasar
a la siguiente. El planteamiento ágil propone ciclos iterativos que producen
pequeños avances en características o componentes del sistema. El desarrollo
tradicional incluye líneas de tiempo que se pueden extender hasta años antes de
producir software productivo; El esquema ágil se centra en la producción de
software que trabaja en lanzamientos en cajas de tiempo más pequeñas (semanas).
El desarrollo tradicional incluye grandes equipos de especialistas versus individuos
ágiles que hacen hincapié en equipos de programadores versátiles. La colaboración
en el desarrollo tradicional sucede de forma intermitente durante las fases donde la
agilidad se centra en la colaboración constante entre las partes interesadas.
Como consecuencia de estos cuatro valores, el Manifiesto Ágil también enuncia los
doce principios que caracterizan un proceso ágil que se muestran en la Tabla 3.
Hasta este punto se puede intuir que las formas de hacer las cosas están
cambiando, adaptándose más a las personas y a las organizaciones en las que han
de funcionar las aplicaciones.
¿Esto es la antesala de una revolución? Posiblemente. ¿Pero se puede aplicar esta
metodología a los sistemas orientados a la información o solo es aplicable a los
sistemas operacionales?
14
Tabla 3 Doce principios de las metodologías ágiles.
I
II
III
IV
V
VI
VII
VIII
IX
X
XI
XII
La prioridad es satisfacer al usuario mediante tempranas y continuas
entregas de software que aporten valor.
Dar la bienvenida a los cambios incluso al fnal del desarrollo, estos le darán
una ventaja competetiva al usuario.
Los intervalos de entrega de software deben ser lo mas coryos posibles
considerando dias y semanas en lugar de años y meses.
El equipo de trabajo esta conformados por la gente del negocio y
desarrolladores durante todo el proyecto.
El proyecto funciona sobre personas moivadas que tiene todo el apoyo y
confianza que necesitan.
El dialogo face to face es el método más eficiente y efectivo para comunicar
información dentro de un equipode desarrollo.
El software que funciona es la mejor medida de progreso.
Los procesos ágiles promueven un desarrollo sostenido, el equipo de
trabajo deben mantener un ritmo de desarrollo constante.
La atención continua a la calidad técnica y el buen diseño mejoran la
ágilidad.
La simplicidad es esencial, se ha de saber minimizar el trabajo que NO se
debe realizar.
Las mejores soluciones de software surgen de los equipos autoorganizados.
El equipo de trabajo debe autoevaluarese constantemente y ajustar su
compartamiento.
Fuente: (Jeft Sutherland, 1993)
2.4
2.4.1
Peopleware, (Demarco & Lister, 2002)
La gente
Cuál es el inicio para empezar a adoptar el término “ágil”?. Es algo tan sencillo,
como la pregunta: para que moverse hacia las metodologías ágiles en una
organización, El valor fundamental a considerar es? : La confianza.
Al abandonar paulatinamente el control basado en procesos, se empieza a confiar
en que las personas desarrollarán su trabajo de la manera adecuada porque saben
y quieren hacerlo. Esto tiene numerosas implicaciones, por ejemplo y de repente el
departamento de gestión de la calidad no tiene que vigilar el obligado cumplimiento
de normas, procesos y burocracia.
Los empleados y jefes deben confiar en sus compañeros. Confianza en los
conocimientos de los empleados, en su sabiduría y buen hacer. Confianza en la
15
palabra de las personas. No se necesita poner exhaustivamente todo por escrito.
Confiar en ellos, si dicen algo lo harán. Pasar a un modelo colaborativo exige
confiar. Cuando en una organización se han creado los procesos para controlar el
trabajo, es difícil volver atrás. Pero no debe ser imposible. Por algo (Joel Spolsky,
2007), dice que hay que contratar a los mejores, pero únicamente a las personas en
las que se esté convencido de que son las mejores:
“El principio es sencillo, se debe buscar gente que, uno sea inteligente y dos
quieran hacer su trabajo eso es todo lo que se tiene que buscar”, Spolsky
(2007)
Entonces se puede confiar en ellos. Sin duda no es un paso fácil en muchas
organizaciones y menos en instituciones públicas, como en el caso del Servicio de
Rentas Internas del Ecuador.

Existe
personal
con
nombramiento
definitivo
que
se
les
controla
exageradamente. Pero entonces ¿por qué se les contrato? ¿se confiaba en
ellos? O quizás se ha perdido la confianza a lo largo del proyecto. Entonces
el problema no es controlarlas, si no volver a confiar en ellos, analizar qué se
hizo mal.

A veces hay jefes de equipo que controlan al milímetro lo que hacen sus
subordinados, cargándose un excesivo trabajo que no les corresponde, y
siendo un cuello de botella en el proyecto.

Incluso cuando los funcionarios no se fían del trabajo de los demás, o lo
desprecian si lo han hecho en otro equipo, se ponen zancadillas al buen
desarrollo de los proyectos.
¿Se puede corregir esto con normas y procesos? Pues quizás a veces sí. Pero, si
se quiere mover hacia las metodologías ágiles, porque se cree que pueden ser
beneficiosas en un buen número de proyectos, centrándose más en las personas
que en los procesos, el objetivo debe ser recuperar la confianza y evitar las carreras
de desconfianza mostrado en la tabla 4.
Tabla 4 Barreras de desconfianza en proyectos de desarrollo de software
16
1.
2.
Un jefe de proyectos debe ser paranoico respecto a los procesos (las cosas pueden
fallar) pero confiadas con respecto a las personas(mi equipo saldra adelante), por
degracia aveces ocurre lo contrario se desconfia de las personas pero se mantienen
planificaciones irreales.
Quienes saben como hacer las cosas son los miembros del equipo, el jefe de proyecto
no debe repasar ni revisar lo que se hace a detalle, sin embargo hay jefes de proyectos
que piensan que deberian clonarse a si mismo y reemplazar a su equipo de trabajo.
3.
Pese a que en un proyecto el jefe puede estar en un determinado momento desanimado
bajo ningun concepto esta animaversión debe ser trasladado a su equipo de trabajo.
4.
El jefe de proyecto debe defender a su equipo de trabajo y filtrar los aspectos negativos
y no hacer de mera correa de transmisión de la presión ocurrida desde arriba.
Fuente: Autor.
Podría decirse que la obra más conocida e influyente en materia del recurso
humano de los departamentos de tecnología es el clásico libro de DeMarco y Lister
(2002),
Peopleware:
Productive
Projects
and
Teams.
Está
centrado
principalmente en la gestión de proyectos pero también señala algunos tópicos
como los conflictos entre la perspectiva del trabajo individual y la ideología
corporativa, equipo compenetrado, relaciones de grupo, entropía organizacional, el
discurrir del tiempo, vigilancia a los empleados ("teamicide") y la teoría del entorno
de trabajo (para la optimización).
A continuación algunos puntos relevantes sobre el tema:

Los desarrolladores construyen componentes modulares, como por ejemplo
rutinas de código; los módulos son construidos normalmente como "cajas
negras" es decir al final del día lo que importa es que hagan lo que tiene que
hacer, sin importar los detalles de cómo fueron hechos.

Los principales problemas del trabajo no son tanto tecnológicos sino más
bien sociológicos por naturaleza. Muchos jefes y gerentes coincidirán con la
idea
de
que
tienen
más
preocupaciones
en
las
personas
que
preocupaciones técnicas.
Ellos administran la tecnología como su principal preocupación. Parte de
este fenómeno se le atribuye al ascenso o promoción de administradores
17
promedio (jefes promedio), ya que fueron educados en "como se hace el
trabajo" y no en "como debe ser administrado el trabajo".

La razón principal de preocupase en los aspectos técnicos en vez de los
humanos, no es porque éstos sean cruciales, simplemente es por son más
fáciles de ejecutar. Instalar un nuevo disco duro en una máquina es algo
trivial comparado con tratar de entender por qué un funcionario está enojado
o por qué alguien no está contento con la organización. Las interacciones
humanas son complicadas y nunca fáciles y limpias en sus efectos, pero
estas importan más que cualquier otro aspecto del trabajo.

Para los trabajadores pensantes (es decir que analizan y no solo ejecutan),
tener un error ocasional es una parte natural y saludable de su trabajo. Sin
embargo, muchas veces se tiende a asociar un error, al equivalente de un
pecado según la Biblia. Esta es una actitud que para poder cambiarla, es
necesario padecer de algunos sufrimientos. Promulgar un ambiente en
donde no se permiten los errores simplemente ocasiona que las personas
actúen defensivamente. Ellos ya no probarían cosas que puedan terminar
mal, simplemente dejarían de pensar y solo pasarían a ejecutar.

El principal enfoque en la administración de un proyecto debe ser hacia la
dinámica del esfuerzo del desarrollo del mismo. El problema es que a
menudo se evalúa el valor que aporta una persona a un nuevo proyecto en
términos de características de estado estacional: ¿Cuánto código puede
escribir? o ¿Cuánta documentación puede producir? Ponemos muy poca
atención en que tan bien cada uno de ellos se desenvuelve aportando en los
esfuerzos por obtener los resultados como conjunto. Alguien que pueda
ayudar a unir un equipo en un proyecto vale dos personas que simplemente
se dedican a hacer su trabajo.

La productividad busca esencialmente lograr más resultados en una hora de
trabajo, sin embargo, a menudo se ha convertido en extraer lo más que se
pueda de una hora de trabajo pagada, el error en el que incurren los
gerentes para
lograr niveles de productividad, es utilizar el mecanismo de
18
horas extras de trabajo no pagadas, dividen cualquier trabajo hecho, en una
semana de cuarenta horas, no por las ochenta o noventa horas que el
trabajador realmente la realizo.
Ellos buscan impresionar sobre la importancia de lo que la fecha de entrega
significa (aun cuando esta ha sido definida arbitrariamente; el mundo no se
va detener solo porque un proyecto es completado un mes después),
persuaden a sus trabajadores en aceptar calendarios de trabajo sin sentido y
esperanza, los humillan hasta sacrificar cualquier cosa para lograr la fecha
de entrega y hacen todo lo posible por hacerlos trabajar más duro y por más
tiempo.
Aunque sus colaboradores estén expuestos al mensaje "Trabaje más duro y
por más tiempo" mientras están en la oficina, ellos están recibiendo un
mensaje completamente diferente en casa. El mensaje en casa es, "La vida
se te está pasando. Tu ropa sucia se está acumulando en el closet, tus niños
no han recibido tus abrazos y tu esposa ya está comenzando a buscar otros
rumbos. Solo existe una chispa de tiempo llamada vida, solo una
oportunidad. Y tú utilizas tu vida en esa cosa llamada Inteligencia de
Negocios...."
2.5 Data Warehouse Ágil
Un data warehouse exitoso, lo es por el mayor número de interacciones de la
tecnología con el contexto social y corporativo lo que determina el éxito (que se use)
o el fracaso (que no se use) de un data warehouse.
¿Esto recuerda al primer párrafo del Manifiesto Ágil? "En este trabajo valoramos al
individuo y sus interacciones más que al proceso y las herramientas."
Siendo el corazón de las construcciones de la Inteligencia de Negocios, el data
warehouse, a continuación se analizan 7 puntos que relacionan la intervención del
usuario con el data warehouse, mostrados en la Figura 4.
19
Figura 4 Puntos de intervención Usuarios – Data Warehouse
7. Power Users.
1 y 2. Apoyo de los
usuarios
6. Relación usuarios
- TI es fluida
3. Que tan amplia
es la información
5. Los usuarios
saben como
utilizar la
información
extraída
4. Herramientas de
explotación
reestrictivas o no
reestrictivas
Fuente: Autor
Los puntos de intervención 1 y 2 (Apoyo de los Usuarios) son de sentido común. Si
no se tiene alguien que auspicie el proyecto desde la alta dirección o no se tiene a
los usuarios a favor, difícilmente se tendrá éxito con una implementación de data
warehouse o de cualquier iniciativa tecnológica. Son puntos de intervención que
caen por su propio peso, pero a veces se olvidan. Un usuario boicoteador puede
hacer muchísimo daño, mientras que un usuario involucrado en el proyecto desde el
inicio difícilmente echará a perder su propio esfuerzo.
Sin embargo para el punto de intervención 3 (Qué tan amplia es la Información?) se
da una nueva visión sobre si es bueno o no el uso de los data marts
multidimensionales o si podemos aplicar un modelo de data warehouse más al estilo
antiguo sin estructurar excesivamente el mismo.
La pregunta que se tiene que hacer es ¿se tiene un amplio abanico de información a
la que acceder?, si la respuesta es sí y se ataca con un modelo multidimensional
20
iremos directamente al fracaso. Si por el contrario no se tiene esta necesidad,
entonces el modelo multidimensional es muy válido.
Referenciando nuevamente al décimo principio de las metodologías ágiles.
"X. La simplicidad es esencial. Se ha de saber minimizar el trabajo que NO se debe
realizar."
El cuarto punto de intervención (Elegir Herramientas Restrictivas o No Restrictivas)
se refiere a
disyuntiva de los usuarios deben elegir herramientas restrictivas (es
decir herramientas que limitan las opciones del usuario final) sin duda ayudará a
reducir la complejidad y la ambigüedad semántica, pero limitan sus posibilidades.
Usar herramientas no restrictivas (es decir herramientas que dan una amplia gama
de opciones al usuario) les permitirá acceder a información menos estructurada,
pero son más complejas de usar.
Obviamente en la práctica aquellos usuarios que tenían un repositorio simple como
data warehouse (sin data marts) y que habían tenido éxito optaren por herramientas
no restrictivas, pues preferían invertir en aprender la complejidad de este tipo de
herramientas antes que utilizar una más simplificada.
Las herramientas que simplifiquen la interacción también harán más sencillos los
tipos de análisis que podamos hacer, perdiendo parte de esa capacidad en el
camino. Si se limita a decir "no, mejor todas las posibilidades" entonces
introducimos
complejidad
innecesaria,
dificultamos
el
aprendizaje
del
data
warehouse, e incentivamos a los usuarios a que busquen la información por otro
lado.
No es lo mismo acceder a la información mediante informes realizados en
herramientas específicas de Inteligencia de Negocios, diseñadas para el análisis y el
reporting (Business Objects, Cognos, MicroStrategy, MIS, etc...), que hacerlo
directamente con sentencias SQL. Seguro que con sentencias SQL podemos
acceder a cualquier posibilidad que exista en el data warehouse, pero la
complejidad de su uso quizá no merezca la pena.
Por lo tanto este equilibrio entre lo que se pierde en la capacidad de análisis y lo que
se gana en sencillez es vital para el éxito del data warehouse.
21
Tomando en cuenta que los usuarios finales son generalmente bastante ambiguos
siempre encontrarán la manera más sencilla y más cómoda para acceder a la
información.
Desde el punto de vista de las metodologías ágiles, la utilización de una herramienta
restrictiva es la más adecuada, ya que la famosa regla del 80-20 se cumple
inexorablemente. Quizás se pueda dejar un 20% de análisis no típicos que al ser
semi estructurado se pierde, pero el 80% restante se lo tendrá con solo el 20% de
esfuerzo. ¿Merece la pena aplicar otro 80% de esfuerzo por esos análisis? Pues
generalmente NO. Se piensa que uno de los principios básicos de las metodologías
ágiles es potenciar la puesta en marcha rápida de todo aquello que sea útil desde la
perspectiva de negocio, eliminando lo superfluo.
Si ya se tiene la información "semi estructurada" en un data mart, esa pérdida ya se
la ha cometido con lo que el uso de la herramienta restrictiva apenas si portará
simplificación del uso y reducción de la ambigüedad semántica (esto último se
consigue al crear el data mart y luego ponerle una capa de abstracción o semántica
o de metadatos con la herramienta de explotación del usuario que se escoja).
Por el contrario, si no se tiene la información "semi estructurada", es decir, si se
tiene un repositorio simple, al introducir una herramienta restrictiva se está poniendo
mucho en juego, se está perdiendo esa amplitud de análisis que precisamente
habían llevado a elegir un repositorio simple.
Se podría pues deducir, que si se tiene un repositorio con información semi
estructurada y se elige una herramienta no restrictiva, seguramente llegará el
momento en que se debe completar esos "huecos" con información no estructurada,
para permitir recuperar esa pérdida de capacidad de análisis.
El punto de Intervención 5 (Los usuarios saben cómo utilizar la información extraída)
es asegurarse de que los usuarios finales saben cómo aplicar la información
extraída del data warehouse a sus tareas diarias, y si no saben cómo les puede
ayudar el data warehouse obviamente no lo utilizarán y el caerá en desuso y
posteriormente en el olvido.
En esta línea no solo es necesario que los usuarios finales entiendan como aplicar
la información a sus tareas diarias, sino que comprendan la globalidad del proceso
22
del negocio (del cual estas tareas forman parte), el objetivo del mismo y las
perturbaciones a las que pueden ser sometidas, tanto internas como externas a la
organización.
El punto de intervención 6 (la relación usuario – Tecnologías de Información es
fluida) es asegurarse que la relación entre el departamento de sistemas de
información y los usuarios finales es amigable. Si se encuentra con hermetismo por
alguno de los dos lados, seguramente la implantación será un fracaso, es mejor
retrasarla hasta propiciar un entorno colaborativo.
Este punto es plenamente coincidente con las metodologías ágiles en los que los
usuarios finales forman parte del equipo del proyecto, participando en las reuniones
periódicas, aportando ideas, añadiendo o eliminando funcionalidades, pero como
uno más, no como el usuario al que se le pregunta cuando se tienen dudas y que lo
que él diga luego servirá de excusa o de salvoconducto.
El punto de Intervención 7 (Power User) es asegurarse que entre los usuarios
finales va a haber uno que conozca muy bien tanto las capacidades del data
warehouse como el uso de las herramientas de explotación, lo que los autores
llaman el "Power User". Si se quiere tener éxito en el uso continuo y a largo plazo
del data warehouse es necesaria una persona de negocio que explore todas las
posibilidades y que ayude e incentive al resto de compañeros. No hay nada como
un usuario que consigue maravillas con el data warehouse para que los demás
imiten su camino.
Si este perfil no existe hay que crearlo, en una metodología ágil ese usuario ya se
crea durante el proyecto, ya que forma parte del equipo.
2.5.1
El Departamento de Tecnología de la Información y el
Alineación o amistad
Negocio:
Del artículo titulado "4 Steps to Create an Effective IT and Business Partnership",
(Villar & Kushner, 2009), se propone una innovadora idea que parte del hecho de
olvidarse del término alineación de Tecnología de la Información con el negocio,
nada de alinearse, lo mejor es ser amigos de los usuarios de negocio,
comprenderles y formar un equipo. Muchas veces se ha hablado de la Inteligencia
de Negocios como un vehículo catalizador que reducirá el gap Tecnología/Negocio
23
pero el planteamiento de
Villar y Kushner (2009), es totalmente diferente al
propuesto tradicionalmente.
Parten de la siguiente premisa: La identificación y definición de los datos críticos de
negocio requiere de una fuerte alianza entre el negocio y los departamentos de
Sistemas. Hay por tanto que establecer una relación de éxito entre ambas partes.
Son 4 los pasos que hay que seguir para conseguirlo:
1. Conocerse mutuamente.
2. Desarrollar una relación.
3. Definir roles y responsabilidades.
4. Establecer comunicación, real, abierta y sincera.
Principalmente en los pasos anteriores, como hilo conductor se menciona la gestión
y la calidad del dato, pero es perfectamente extrapolable a la gestión de indicadores
analíticos. A la hora de establecer comunicación de forma abierta con los usuarios
de negocio, considerar los siguientes puntos:

Soñando el mismo sueño; todos deben tener los mismos objetivos, remar en la
misma dirección.

Eliminando las capas de interferencia; muchas veces se ponen "personas
intermedias" que trasladan las necesidades de negocio al personal de Sistemas.
Esto hay que eliminarlo, se necesita un contacto directo para que ambos
mundos se pongan a trabajar como socios e incentivar el contacto entre ellos,
hacer sesiones de "un día en la vida del comercial" o "un día en la vida del
analista de Inteligencia de Negocios" para que se vea lo difícil que es vender y
que ellos vean lo difícil que es transformar datos en información y en
indicadores.
Este enfoque que se le da a la alineación está muy en línea con las metodologías
ágiles y la vuelta a la confianza en las personas para llevar al éxito a las
organizaciones.
2.5.2
Información Institucional
Resulta necesario exponer una perspectiva más amplia del usuario de información,
empezando por definir más claramente qué se entiende por información, en tanto
24
que la palabra se utiliza de muchas maneras diferentes. Por ejemplo, hay una
tendencia a sustituir el empleo del término “sistema de proceso de datos” a favor del
término “sistema de información”, sin que, actualmente, haya cambiado la
naturaleza de estos sistemas y encontrándonos con que la mayoría de los
denominados “sistemas de información” siguen siendo, en realidad, sistemas de
procesos de datos, principalmente al caer en el simplismo de considerar los datos
en información sin entender la diferencia.
La distinción estriba en que los datos sólo llegan a convertirse en “información”
cuando su significado se anexa a través de la interpretación (es decir se contextúan
los datos). Así, un conjunto de gráficas sobre población sólo llega a ser considerado
información, cuando son analizadas en términos de su evolución a lo largo de un
período de tiempo o bien en término de aumento o disminución de la presencia de
algunos grupos poblacionales, un informe meteorológico es una información útil,
pero para el general de un ejército en el campo de batalla, es una información
inteligente de carácter crucial que puede afectar al futuro desarrollo de los
acontecimientos.
Igualmente, en el nivel estratégico de las organizaciones, la información suelen ser
considerada menos útil que los sistemas inteligentes y todas las necesidades
intelectuales constituyen la entrada de los pensamientos humanos conducentes a
determinar qué significa la información para el futuro de la organización.
La información es por tanto un producto como un proceso, además es considerada
como una “cosa” o una “materia” porque, tradicionalmente, la misma la encontramos
“envuelta” en artefactos tales como libros, revistas, periódicos, etcétera. No
obstante, en el caso de las informaciones suministradas por la radio y la televisión,
medios de comunicación que nos llegan a través de otros dispositivos, el soporte
aquí es menos tangible, porque es menos permanente, a menos que sea grabado.
Cuando consideramos la información electrónica, la situación anterior de nuevo se
repite: observamos datos en una pantalla y podemos borrar inmediatamente, por
ejemplo, un mensaje de correo electrónico. La información es transitoria, reutilizarla
puede no llegar a ser tan simple como citar una ley científica recogida en un libro.
Hay que integrar no sólo la información, sino también los pasos seguidos para
25
obtenerla - y muchos sistemas de información resultan poco amistosos a la hora de
permitir el acceso a las fuentes de información.
2.5.3
El usuario institucional
Más allá de la interacción del individuo con el equipo informático o con el sistema de
información, situamos el mundo organizacional y social del demandante de
información.
El funcionario de una institución vive dentro de un conjunto de contextos " o
mundos" sociales - el contexto de los compañeros de trabajo con quien realiza las
tareas encomendadas por la organización; el contexto de sus amistades que
pueden coincidir en parte con el de los compañeros de trabajo; el contexto de las
personas
de
referencia
a
quienes
el
individuo
toma
como modelos
de
comportamiento y de realización de sus actividades, las personas a las que el
individuo les gustaría emular, y el contexto formal de la organización en su totalidad,
en la que poseen un papel, un conjunto de funciones y una posición dentro del
organigrama.
El hecho es que el usuario de información es también un miembro de todos esos
contextos sociales, y que estos se sustentan a través de la comunicación es algo
que debe ser recordado en los procesos de diseño de la información – por encima
de todo, deben ser sistemas que relacionen y mientras sea posible, aumenten las
prestaciones de los actuales sistemas de comunicación. Esta es una de las razones
por las que el correo electrónico es ahora reconocido como uno de los medios que
incentivan la utilización de la Tecnología, y porque el establecimiento de un ratio
entre usuarios y terminales del face to face es esencial para la obtención de unos
beneficios completos en la implantación de la Inteligencia de Negocios.
2.5.4
El usuario en un equipo de trabajo
Dentro del equipo de trabajo y de la organización, encontramos un número de
situaciones conducentes a propiciar el uso de la información. En primer lugar, los
ánimos y objetivos del individuo y del grupo u organización no siempre coinciden. En
un nivel fundamental, esto afecta a la motivación del individuo, por ejemplo, si llega
a creer que la organización no le proporciona un soporte adecuado para la
26
obtención de sus objetivos personales, y esta situación también afecta a su
motivación para comunicarse con otros y su predisposición a utilizar la información.
La circunstancia más evidente en la que este defecto puede afectar a la realización
de su actividad la encontramos cuando hay un conflicto entre individuos, o entre un
individuo y la organización. En situaciones de conflicto, una reacción típica es
retener la información, en tanto que ésta pueda ser utilizada como moneda de
cambio en una negociación conducente a resolver estas situaciones.
En la práctica, una amplia serie de conflictos individuales pueden dañar al sistema
de información, basta sólo considerar el perjuicio que han producido las "software
bombs”, que son programas dañinos que afectan en borrados o actualizaciones de
datos, en algunas organizaciones, introducidas por empleados despedidos o
cesados.
No obstante lo anterior, la propia naturaleza de la estructura de las organizaciones y
la distribución de diferentes clases de tareas, pueden llegar a inhibir los flujos de
información y/o el uso de la información. Por ejemplo, en algunos servicios
burocráticos, la efectividad de la información, puede llegar a depender de forma
crucial de quienes trabajan en el nivel operacional y puede fallar porque estos
trabajadores perciban pequeños beneficios en la introducción de la información en el
desarrollo de sus actividades laborales.
La razón reside en el hecho de que estos sistemas precisan para su desarrollo de la
incorporación de datos por parte de los trabajadores de niveles más básicos,
quienes no han apreciado ningún tipo de valor añadido a su propio trabajo en
comparación con el esfuerzo que se les requiere para la introducción de los datos.
Consecuentemente, han demostrado una dosis pequeña de entusiasmo hacia la
información y, en un considerable número, esta actitud ha conllevado la
imposibilidad del desarrollo del sistema, paralizando su implantación e incluso
propiciando su abandono.
Un modelo hacia el usuario, por lo tanto, debe comenzar con un modelo de la
organización donde este usuario trabaja, y con una comprensión de las influencias
organizacionales e interpersonales que pueden afectar a su comportamiento en la
búsqueda de información.
27
Podemos comenzar observando el comportamiento de los usuarios en la búsqueda
de información considerando la comunicación en las organizaciones bajo una
perspectiva global. Podemos tipificarla, mayoritariamente, como comunicación oral,
en tanto que la mayor parte tiene lugar en el desarrollo de reuniones o encuentros
de trabajo, caracterizado por frecuentes interrupciones. Cuanto más alto llegamos
dentro de la organización, mayor preponderancia del mensaje oral encontramos, y
con mayor frecuencia aparecen estos encuentros de trabajo. En todos los niveles de
gestión, la interrupción es un hecho constante en la vida. A continuación, se muestra
detenidamente esta serie de características.
En primer lugar, se considerará el hecho predominante de la comunicación oral,
afirmación particularmente cierta en el caso de los niveles de gestión y que puede
resultar también cierta para otros niveles de algunas organizaciones. Este
enunciado puede no ser cierto en los niveles más bajos de las organizaciones, como
puede ser el de una cadena de montaje de una factoría, por ejemplo; donde la
comunicación oral que tiene lugar entre los trabajadores puede encontrarse
escasamente relacionada con el trabajo, incluyendo también otra serie de tópicos como puede ser el deporte. La evidencia de la presencia predominante de la
comunicación oral ha sido recogida por un importante número de investigadores: por
ejemplo, (Mintzberg, 1997) indica, durante su investigación, que la interacción oral
"contabilizaba aproximadamente el 78% del tiempo de cinco gestores y el 67% de
sus actividades", mientras que otros investigadores han llegado a calcular
porcentajes incluso más altos que los anteriores.
2.5.5
Reuniones de trabajo.
En tanto que todos los investigadores han destacado el alto nivel de importancia de
la comunicación oral, también han encontrado que las reuniones y encuentros de
trabajo ocupan una gran parte del tiempo laboral, especialmente en el caso de los
gestores y ejecutivos. Mintzberg (1997), cifraba que el tiempo empleado en las
reuniones de programación de actividades ocupaban el 59% del tiempo de los cinco
ejecutivos de su estudio, y que el personal ejecutivo de una organización, como
promedio, emplea al menos 17 horas por semana en el desarrollo de reuniones,
tanto programadas con antelación como no. En este caso, hallamos claras
diferencias de tiempo empleado entre los trabajadores de los distintos niveles de las
28
organizaciones; mientras los altos ejecutivos llegaban a la cifra de 17 horas, los
gestores de nivel intermedio empleaban 13 horas y el personal operativo no llegaba
apenas a 5 horas.
2.5.6
Interrupciones.
El nivel de interrupciones que tienen lugar a lo largo del desarrollo de la jornada
laboral, constituye la otra característica principal del trabajo de gestión en el seno de
las organizaciones. Lo que menos desea un gestor de información es un flujo
continuado de llamadas telefónicas o de su secretaria, compañeros o directivos,
situación que se agrava cuando estas interrupciones provienen de alguien con quien
la conversación sea inexcusable y la misma tenga que llevarse a cabo,
interrumpiendo el normal desarrollo de la jornada laboral, ya de por sí seguramente
densa en reuniones y encuentros de trabajo.
Este carácter intermitente del trabajo del gestor ha sido recogido por diversos
investigadores: (Stewart, 2012), por ejemplo, que ha desarrollado un estudio sobre
la situación de 160 gestores de información, en los que ha encontrado que, como
promedio, podían contar sólo con nueve períodos (de al menos una hora de
duración) de tiempo de trabajo ininterrumpido en cuatro semanas. (Carlsson, 1994)
en su estudio también informa de un fenómeno similar tras analizar el trabajo de un
directivo durante treinta y cinco días: en sólo doce ocasiones el trabajo se desarrolló
sin ninguna interrupción por períodos de al menos treinta y tres minutos de duración.
El mayor número de referencia encontradas nos dirigen al trabajo de (Benbassat &
Taylor, 1999) resaltando claramente que el estilo cognitivo (o de aprendizaje) puede
variar entre los distintos individuos, y que resulta extremadamente desagradable
que un sistema diseñado conforme a un modelo de aprendizaje pueda llenar las
expectativas de un usuario cuyo modelo sea diferente. La situación se presenta aquí
complicada, por el hecho de que los diseñadores de sistemas, analistas y
programadores suelen, normalmente, diseñarlos muy en la línea de sus propios
esquemas. No obstante, tal como sugiere la investigación del estilo de gestión se
presentan algunas características en el comportamiento que probablemente afectan
a la manejabilidad de la información.
En primer lugar, no contamos con los sistemas que permiten al usuario interactuar
de la forma para él más natural - es decir, de forma oral.
29
Resulta interesante apuntar, por ejemplo, que la información de los ejecutivos,
originalmente propuestos para su uso en los niveles superiores de una organización
se está utilizando actualmente en niveles mucho más bajos de la jerarquía y que,
probablemente, estos usuarios sean más expertos en su manejo que la mayoría de
los gestores de mandos medios. Una evidencia más allá de esta proposición reside
en el hecho de que en muchas organizaciones los sistemas de mensajes de voz son
comúnmente más utilizados que los sistemas de correo electrónico, otorgándosele
el carácter oral a la comunicación organizacional.
En segundo lugar, los sistemas actualmente existentes están diseñados como
sistemas de usuario individual: no se encuentran bien diseñados para un uso común
en una reunión, no encontrándose el formato normal de una reunión particularmente
apropiado para usar esta tecnología. La tecnología adolece de este defecto, en
tanto que las grandes pantallas de ordenador resultan incómodos y las alternativas
mucho más sofisticadas son bastante caras y pensar en la opción de llenar una sala
de reuniones con sistemas personalizados para cada asistente también dispararía el
presupuesto - uno podría necesitar, por ejemplo, no sólo el gran monitor sino
también monitores individuales para cada participante en el evento, probablemente
incluidos en la mesa, con pantallas reproduciendo lo mostrado en la gran pantalla.
No obstante, incluso si esto fuera tecnológicamente satisfactorio, la naturaleza de
las reuniones cambiaría si de este cambio se derivaran máximos beneficios.
Por definición, surgen nuevos temas en el transcurso de una reunión, cuestiones
que requieren diferentes análisis de datos o acceso a información ad hoc.
Podríamos llegar a aventurar que ciertamente el 100% de los sistemas actuales no
son lo suficientemente flexibles para servir de soporte adecuado para una reunión o
encuentro de trabajo.
Finalmente y quizás más importante, el ritmo de trabajo de un gestor de información
se encuentra altamente fragmentado con muchas interrupciones en el transcurso de
un día de trabajo. Este hecho coarta la posibilidad de que un usuario individual
pueda aprender cómo usar un sistema y, dado el caso probable de que éste
cambiara, bien en prestaciones funcionales o en su interfaz de usuario final, cada
nueva utilización del sistema por parte del usuario, implica algún nuevo proceso de
re-aprendizaje de algunas parcelas del sistema, e incluso, cuando el período
30
transcurrido entre cada acceso al sistema sea grande será necesario comenzar de
nuevo el proceso de aprendizaje.
Este hecho es, quizás, el principal problema subyacente. Los diseñadores de
sistemas son usuarios constantes de los mismos y se encuentran con muchos más
problemas a la hora de ponerse en la situación de un usuario ocasional quien puede
ser no sólo un ignorante tecnológico, sino que también puede ser una persona
recelosa a la tecnología.
El principal desafío para los diseñadores de sistemas - cómo pergeñar un sistema
tal que tanto en su primer uso como en los sucesivos, aunque ocasionales algunos
de ellos, orientan al usuario en su manejo, al mismo tiempo que responda
satisfactoriamente a las necesidades de los usuarios.
En general la problemática resaltada en cuanto al uso de la información por el
usuario, y de las investigaciones del comportamiento de los gestores de las
organizaciones, sirve para llamar la atención sobre el hecho de que ninguna parte
de
un
sistema
de
información,
puede
ser
aislada del contexto de los
comportamientos de las personas individuales y de las organizaciones. (Leavitt ,
2010) aporta el siguiente esquema que muestra la relación existente entre varios
aspectos de la organización, concebido para ser colgado en la pared de cada
departamento de planificación y diseño de sistemas de información.
Figura 5 El diamante de Leavitt
Fuente: Leavitt (2010)
31
El mensaje en este esquema es simple – todo elemento de la vida organizacional
afecta a cualquier otro: cambie la tecnología, la tarea y se han de cambiar a la
estructura y las personas. Si se cambian a las personas, y estas encuentran nuevas
maneras de realizar sus tareas, la tecnología debe ajustarse a este cambio, como
todo lo demás.
Un modelado orientado al usuario, no obstante, debe ser un modelado
organizacional, no un modelado de sistemas, o un modelado individual y limitado, la
perspectiva del sistema del usuario de información en la organización no mantendrá
una base legítima en el desarrollo futuro de sistemas de información utilizables. La
tecnología marcará la línea directriz del desarrollo, pero, igualmente, la forma final
de estos desarrollos debe responder al contexto más amplio del usuario de la
información.
32
CAPÍTULO III
3.1 Proyectos de Inteligencia de Negocios y metodologías ágiles
Una gran cantidad de nuevos proyectos de Inteligencia de Negocios aparecen
constantemente, pero la experiencia en general en los últimos años no es tan
buena. Y se evidencia generalmente en la fase de la ejecución de proyectos de
Inteligencia de Negocios, que en su mayoría (85%) no lograron alcanzar sus metas
de acuerdo al estudio de (Fayyad, 2005).
Inteligencia de Negocios es un área muy joven (Laursen, 2010) ha encontrado doce
diferentes enfoques metodológicos para gestionar un proyecto de Inteligencia de
Negocios:
1. (Chowdhary & Bhaskaran et al, 2006);
2. Chowdhary et al (2006);
3. (Afolabi & Thiery, 2006);
4. (Stefanoc & List, 2005);
5. (Rowan, 2003); (Bäck, 2002);
6. (Brohman et al, 2000);
7. (Moss, 2001);
8. (March & Hevner, 2005);
9. (Guo et al, 2006);
10. (Dori et al, 2005);
11. (Kaldeich & Oliveira, 2004);
12. (Niu & Zhang, 2008)
La mayoría de ellos se han definido en los últimos 15 años. Pero, ¿cuáles son las
razones de una alta tasa de fracasos pese a la gran cantidad de alternativas
metodológicas?
De hecho, se podría decir que la gran diversidad y heterogeneidad de enfoques
metodológicos de los proyectos de Inteligencia de Negocios muestran inmadurez.
Por tanto, elegir una metodología no es una tarea fácil, y (Thomann & Wells, 1999)
establecen que para cada proyecto la Inteligencia de Negocios y cada organización
se debe elegir la metodología específica que mejor se adapte a las características
del proyecto y la organización con el fin de tener más probabilidades de éxito.
33
La confusión acerca de los proyectos de Inteligencia de Negocios se presenta al
considerarlos solamente como un producto, cuando es a la vez un proceso y un
producto.
Como proceso, la Inteligencia de Negocios es un conjunto de métodos y actividades
que las organizaciones deben llevar a cabo para desarrollar información y
conocimientos útiles (o "inteligencia" y “conocimiento”) para sobrevivir y prosperar
en una economía global basada en el valor organizacional.
Como producto, la Inteligencia de Negocios es el sistema de información que
permite a las organizaciones predecir su comportamiento y tomar decisiones sobre
su futuro.
Las metodologías ágiles están experimentando una gran popularidad y se han
adoptado en diferentes áreas. Su uso parece dar buenos resultados ante una alta
competitividad mediante el desarrollo rápido y su adaptación a la organización.
Las metodologías ágiles se centran en la creación de valor para el usuario de
negocios, y pueden ayudar a integrar los sistemas de información en el ámbito de
una organización basada en procesos. Por lo tanto, las metodologías ágiles parecen
ser una respuesta correcta para acercar a las Tecnologías de Información con el
negocio. Las metodologías ágiles no son la "solución final" a todos los problemas de
desarrollo de Inteligencia de Negocios, pero se pueden adaptar sin perder el rigor de
las metodologías clásicas.
La Inteligencia de Negocios es el "cerebro" del sistema de información y sobre todo
de su gestión. Por lo tanto, el sistema debe crecer de forma rápida y consistente, ya
que la organización evoluciona y cada día se requieren nuevas necesidades, y se
debe adaptarse a los cambios en su entorno, y esta adaptación debe hacerse
rápidamente.
Por lo tanto, parece lógico pensar que los sistemas de Inteligencia de Negocios
deben aprovechar las metodologías ágiles para acelerar la evolución de la
organización y puedan permitir a las organizaciones evolucionar de manera eficaz y
eficiente a ese objetivo.
34
3.2 Ciclo de vida de un Proyecto Inteligencia de Negocios
(Moss & Atre, 2003) identifica 16 medidas de desarrollo y más de 900 tareas por
hacer en el ciclo de vida de un proyecto de Inteligencia de Negocios. Se trata del
mayor plan de trabajo metodológico aplicado a los sistemas de soporte de
decisiones, y la más referenciada por los profesionales del área. Sin embargo, esta
metodología es sólo una hoja de ruta documental de la Inteligencia de Negocios a
ser utilizada solamente como una guía.
Por otra parte, (Brousseau, 2006) menciona: "El trabajo de un gerente es, sobre
todo, para tomar decisiones. En cualquier momento, en cualquier día, la mayoría de
los ejecutivos están involucrados en algún aspecto de la toma de decisiones: el
intercambio de información, revisión de datos, generación de ideas, evaluación de
alternativas, aplicación de directivas y seguimiento".
Los directivos más exitosos son cada vez más abiertos e interactivos en sus estilos
de liderazgo, y más analíticos en sus estilos de pensamiento, a medida que
progresan en sus carreras.
En este sentido, para alcanzar este liderazgo y aptitud analítica, requieren de una
metodología y un sistema de Inteligencia de Negocios que "les proporcione
información para apoyar la toma de decisiones en el momento adecuado, a las
personas correctas y que sean comprensibles." Hay que recordar que un proyecto
de Inteligencia de Negocios no es su proyecto personal, sino, pertenece a la
organización y debe asegurar que proporciona valor y ser dirigida a las personas
adecuadas en el momento adecuado.
Entonces, ¿qué tipo de metodología se necesita?
Esta no es una pregunta fácil, porque el pensar y tomar decisiones no es una tarea
fácil. Moss (2003) reconoce 5 características que debe satisfacer una metodología
para este tipo de sistemas de decisiones, mostrados en la Tabla 5.
En la presente investigación se incluyen dos características más a esta lista (las dos
últimas) al considerar las necesidades del proceso de toma de decisiones,
35
indispensables en una metodología de la Inteligencia de Negocios pueda ser lo
expresado en la Tabla 5.
Tabla 5 Siete características de una metodología de BI
Las metodologias deben orientarse a facilitar y gestionar los cambios de manera
dinámica.
Debido a que la información le pertenece a toda la organización, el equipo de
Cross funcional
trabajo de Inteligencia de Negocios debe ser multidisciplinario. Y por tanto
multifuncional
La percepción del sentido de propiedad del usuario mejora la comunicación entre
Multi proyecto
las partes interesadas.
El listado de tareas debe ser exhaustivo no debe omitirse ninguna para evitar
Tareas Exhaustivas
retrabajos y baja productividad.
El trabajo debe estar centrado en las actividades criticas solo por excepción se
Centrarse en la ruta crítica
revisará nuevamente la planificación.
Existe un elemento terciaro a las estructuras y procesos que es el "mecanismo
La gente se concentra
relacional" humano la gente puede mejorar esta trilogia.
La brecha entre del cumplimiento tecnologico de las necesidades del negocio no
Alineación a las
se cierran unicamente con la comunicación de las mismas, es importante la
necesidades del negocio
corresponsabilidad de las soluciones tecnologicas.
C1. Orientada al cambio
C2.
C3.
C4.
C5.
C6.
C7.
Fuente: Larissa Moss (2005)
3.3 Revisión de las Propuestas Metodológicas de Inteligencia de Negocios
A continuación se revisan las fortalezas y debilidades de 14 metodologías que se
han implementado y documentado mundialmente en los proyectos de Inteligencia de
Negocios, Tabla 6. Se describe cómo estas metodologías tratan de resolver los
problemas específicos más importantes de los proyectos.
El esquema básico para resumir cada enfoque de revisión de las metodologías se
centra en los siguientes aspectos:

Nombre del Enfoque: ¿Nombre del enfoque con el que es conocido?

Descripción: ¿Cuáles son los principios fundamentales que cada enfoque
metodológico apoya?

Fortalezas: ¿Cuáles son los puntos de mayor éxito de cada enfoque?

Debilidades: ¿Cuáles son las principales limitaciones de cada enfoque?
36
Tabla 6 Catorce enfoques para proyectos BI
NOMBRE DEL
ENFOQUE
DESCRIPCIÓN
FORTALEZAS
Tradicionalmente la etapa de Análisis recoge las
Análisis
necesidades del usuario, luego se diseña la
Tradicional
solución, se desarrolla y se entrega al usuario.
Esta metodología se guia por la construcción de
Énfasis en el
prototipos para tener el conocimiento de como los
usuario
usuarios "entienden y procesan" la información.
Este enfoque se centra en el análisis de datos que
Énfasis en los
se consultan más frecuentemente y como estan
datos
relacionados.
Datos de la Es una evolución del enfoque de énfasis en los
cadena de datos centrado en aquellos que generan un mayor
valor
valor institucional.
Énfasis en los Se centra en el análisis de cómo los procesos del
procesos negocio funcionan en la organización.
Propone dividir los procesos del negocio en tres
Énfasis en
puntos de vista: datos, funcionalidad y organización
eventos
conectados através de eventos.
Énfasis en Es una variación del enfoque anterior en donde se
eventos - considerá la causa - efecto de las acciones del
procesos proceso.
Se basa en una arquitectura multifuncional en
Énfoque donde los procesos son transversales a la
Mixto
organización y debido a su tamaño requiere del
apoyo de los Sistemas de BI.
DEBILIDADES
Estas metodologías son bien conocidas han sido
probadas y demostradas ampliamente.
Para los Sistemas de BI es poco exitoso debido a
que la toma de desiciones es semiestructurada y
muy cambiante.
Posiblemente el grupo de usuarios elegidos no
Participación de los usuarios y la adpatación de las
cuente con la suficiente experiencia en la
necesidades reales del negocio.
definiciíon de las necesidades del negocio.
Siguiendo este enfoque se puede llegar a tener una Deja a un lado el proceso de negocio por tanto
idea muy clara de la información que requerira el tampoco puede identificar necesidades futuras del
usuario final.
negocio.
Considerar las necesidades del negocio centrados
Las mismas del enfoque con énfasis en los datos
en los datos que aportan valor al mismo.
Aprovechar el posible beneficio del control de
procesos mediante indicadores de desempeño.
Intenta analizar la organización de una manera
funcional transversal y también incluye funciones
de apoyo al proceso
Este enfoque puede considerarse como un paso
más para asegurar la integridad y la solución de la
complejidad en las metodologias de BI.
Si los procesos están bien definidos ninguna
Es demasiado complejo para ser implementado,
requiere mucho esfuerzo y modelos de alta
madurez de la organización.
En la vida real es dificil de implementar en las
oranizaciones complejas.
La identificación en forma exacta de los vacios de La dificultad de poder definir procesos o servicios
información qe se producen en los limites entre las para gestionar y controlar la información en los
unidades funcionales.
puntos comunes de las unidades funcionales.
El enfoque puede no ser tan adecuado cuando no
La fortaleza de este enfoque es que se basa en los
considera la parte operacional inclusive su
objetivos estratégicos de la empresa y en sus
correspondiente obetivo estratégico puede estar
necesidades reales.
errado
Se basa en tres metodologías al simultaneo:
Se convinan los puntos fuertes de cada una de los Reducen su debilidad pero mantienen las
procesos, datos y usuario.
enfoques.
limitaciones de cada una.
Es muy dependiente de la tenología, por tanto no
Desarrolla un modelo para simplificar la
Reducción de tiempos de construcción y mejora en
es fácil simplificar la complejidad del negocio e
complejidad del negocio y luego implementarlo en la calidad del manteniiento, se trata de una simpe
implementar arquitecturas SOA en situaciones
una arquitectura orientada a servicios.
evolución del modelo de prototipos.
reales.
Los modelos mentales aumentan significativamente Es necesario conocer el razonamiento analítico y
Se basa en los modelos de conocimiento y
la probabilidad de tomar buenas desiciones y tener los modelos mentales del tomador de desciones
mentales previos a la toma de desiciones.
un buen desempeño.
que son no estructurados y difusos.
Se centra en el cambio que permiten tomar
Los procesos de negocio fuera de la cadena de
Se centra en los problemas de la empresa para
desiciones más precisas sobre el futuro y evolución valor requieren ser apoyados para ejecutar la
adaptarse a los cambios del mercado.
de la organización.
cadena principal.
Adaptable a los cambios sin dejar de hacer enfasis Han sido poco investigadas en el caso de
Basado en los Principios Ágiles.
en los procesos, usuarios y estrategia.
Inteligencia de Negocios.
Este enfoque se centra en los objetivos de la
Énfasis en los
organización desde el punto de vista clienteobjetivos
proveedor-usuario.
Énfasis
Tripartito
Énfasis en el
modelamient
o
Énfasis en el
conociminto
Empresarial
Adaptable
Ágil
Fuente: Recopilado por Autor.
De acuerdo a la tabla anterior, ¿es el enfoque ágil un buen enfoque metodológico
para Inteligencia de Negocios? ¿En realidad es tan bueno como parece? ¿Da una
idea para encontrar la metodología fundamental y asegurar el éxito de los proyectos
37
? En la presente investigación se demuestra que existe una fuerte relación entre las
características del enfoque ágil de la Inteligencia de Negocios y los factores críticos
de éxito de los proyectos.
Para demostrarlo, primero analizaremos qué implica una adopción de metodología
ágil y después de eso, revisaremos los factores críticos de éxito de la Inteligencia de
Negocios para tratar de demostrar que están fuertemente correlacionados, se lo
hará utilizando como ejemplo el caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador.
3.4 Principios Ágiles
El Manifiesto Ágil distingue también doce principios que caracterizan un proceso
ágil. Los doce principios no habían sido suficientemente implementados en los
enfoques más tradicionales.
Los enfoques tradicionales los consideran de alguna manera, pero sin suficiente
énfasis. Los enfoques ágiles se centran en mayor profundidad en estos principios,
tratando de resolver las principales deficiencias de las metodologías de desarrollo
de software.
Para el caso concreto de Inteligencia de Negocios, los doce principios se aplican de
manera natural, debido a la naturaleza de la toma de decisiones, siempre cambiante
y muy difícil de documentar.
Cada decisión tomada tiene su propia identidad, últimos estudios en relación a la
memoria digital con la memoria humana enfatizan el hecho de que mientras los
nano chips electrónicos de memoria son más precisos en su accionar sufren de un
gran problema a la hora de compararse con el cerebro humano, necesitan que
alguien interprete lo que ellos almacenan. A continuación en la Tabla 7 se describen
los doce principios ágiles.
Tabla 7 Doce principios ágiles
38
P1.
P2.
P3.
P4.
P5.
P6.
P7.
P8.
P9.
P10.
P11.
P12.
La prioridad es satisfacer al usuario mediante tempranas y continuas
entregas de software que aporten valor.
Dar la bienvenida a los cambios incluso al fnal del desarrollo, estos le darán
una ventaja competetiva al usuario.
Los intervalos de entrega de software deben ser lo mas coryos posibles
considerando dias y semanas en lugar de años y meses.
El equipo de trabajo esta conformados por la gente del negocio y
desarrolladores durante todo el proyecto.
El proyecto funciona sobre personas moivadas que tiene todo el apoyo y
confianza que necesitan.
El dialogo face to face es el método más eficiente y efectivo para comunicar
información dentro de un equipode desarrollo.
El software que funciona es la mejor medida de progreso.
Los procesos ágiles promueven un desarrollo sostenido, el equipo de
trabajo deben mantener un ritmo de desarrollo constante.
La atención continua a la calidad técnica y el buen diseño mejoran la
ágilidad.
La simplicidad es esencial, se ha de saber minimizar el trabajo que NO se
debe realizar.
Las mejores soluciones de software surgen de los equipos autoorganizados.
El equipo de trabajo debe autoevaluarese constantemente y ajustar su
compartamiento.
Fuente: Jeff Sutherland (1993)
3.5
Revisión de los factores críticos de éxito de la Inteligencia de Negocios
(CSF)
Como se ha descrito, las metodologías ágiles están tomando posiciones en los
proyectos de Inteligencia de Negocios. Pero, son una solución definitiva?
¿Son un enfoque válido para gestionar proyectos de Información?
¿Tiene la agilidad la garantía en el éxito del proyecto de Información?
Para responder a estas preguntas, primero tenemos que tener en cuenta los
factores críticos de éxito (CSF) de los proyectos de Información.
Un estudio realizado por Monash University (2003) llega a la conclusión de que el
85% de los proyectos de Inteligencia de Negocios no han logrado alcanzar ninguno
de sus objetivos. ¿Qué determina el éxito o el fracaso de estos proyectos?
Para introducir los factores de éxito, se han agrupado en las siguientes seis
categorías, conforme a la Tabla 8.
39
Tabla 8 Factores Críticos de Éxito de BI
Al menos deben cumplir: Visualizar y reportear lo sucedido; facilitar la comprensión de lo sucedido en el
pasado; predecir lo que sucederá; las herramientas BI tienen un gran deficit en los dos ultimos puntos.
El éxito de las soluciones BI depende en gran medida de la cultura orgnizacional y el nivel de madurez de
CSF2. Organizacional
la organización, apoyados ademas por una cultura de medición.
Especificamente los contenidos documentales (información no estructurada) que se manejan por fuera
CSF3. Gestión del Conocimiento de las bases de datos asi como la dificultad de acceder al conocimiento personal, finalmente mientras se
logra catalogar la información como esto toma tiempo la misma llega a un tiempo de caducidad.
La parte intangible de una solución BI debe ser evaluada, sin embargo de la dificultad de evaluar los
CSF4. Intangibles
Sistemas de Información estratégicos especialmente en su valor intangible.
El perfil de las personas involucradas en su ejecución y desarrollo sobre todo en el liderazgo del
CSF5. Gente y Liderazgo
proyecto.
Mientras se ahonda en más y más documentación académica y propuestas metodológicas es importante
CSF6. Conocimiento Académico tener claro que el proceso conceptual es sencillo: transformación de datos en información e información
en conocimiento explicito.
CSF1. Herramientas BI
Fuente: (Gonzales & Mayol, 2011)
Estas tablas serán utilizadas en la siguiente sección para determinar las relaciones
más importantes entre los factores críticos de éxito y los principios ágiles para el
caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador.
3.6 Relación entre el enfoque ágil y los factores críticos de éxito en los
proyectos de Inteligencia de Negocios.
El propósito de este análisis es tratar de identificar una relación clara entre los
factores críticos de éxito de la Inteligencia de Negocios y los principios ágiles,
identificados en el manifiesto ágil. En primer lugar se han clasificado y agrupado a
todos los CSF, las mejores prácticas y recomendaciones (que se presentan a detalle
en el Anexo 1 en 11 tablas de factores críticos de éxito de diferentes autores) se
han clasificado en dos grupos básicos, considerando como guía la Tabla 8: los
factores primarios (PF): las propuestas por más de cinco autores de entre varias
metodologías de Inteligencia de Negocios. Los factores secundarios (SF): las
propuestas por entre dos y cinco autores de varias metodologías de Inteligencia de
Negocios.
Por lo tanto, el análisis será representativo si tenemos en cuenta los factores de
forma única tanto primarios en la Tabla 9 y secundarios en la tabla 10, para ampliar
el contenido de estas tablas: en cuanto al código corresponde a un secuencial
empezando con PF: si es factor primario o SF si es secundario, en la columna
FACTORES tenemos la descripción del Factor, la columna REFERENCIAS son las
40
encontradas en el Anexo 1 correspondientes a 11 tablas de Factores críticos de
éxito y la columna NUMERO DE REFERENCIAS es el número de las mismas.
Tabla 9 Los factores primarios
CODIGO
FACTORES
REFERENCIAS
SOLOM-CSF-2, W & W-CSF-6; SOLOM-CSF-3; SOLOM-CSF 8-; BRIGG-CSF de 13, S & F-CSF-5,
S & F-CSF-7; MOSS-CFF 9- , S & F-CSF-8; KO-CP-6; KO-CP-7; KO-CP-8; YGK-CSF-18; YGK-CSF20; YGK-CSF-21
PF01
Gestión de Datos
PF02
Gestión de Proyectos y Metodología
PF03
PF04
PF05
PF06
PF07
SOLOM-CSF-9;MOSS-CFF-1;MOSS-CFF-4; Quinn-CFF2;MOSS-CFF-5;MOSS-CFF-10;KO-CP4;KO-CP5;YGK-CSF-8;YGK-CSF-9;YGK-CSF-17
Comprender y manejar las necesidades Quinn-CSF1;F&M-CFF3; Quinn-CFF1; CHENOW-INT-3;CHENOW-INT-4;BRIGG-CSF-2; S&FCSF-3;WEIR-BP-3;ABDU-LL-4;YGK-CSF-13
de los usuarios de la organización
BRIGG-CSF-1;W&W-CSF-1;S&F-CSF-2; Quinn-CSF5;CHENOW-INT-1;W&W-CSF-2;ABDU-LLApoyo a la gestión
5;YGK-CSF-1;YGK-CSF-3
Lograr el éxito a los proyectos desde el F&M-CFF2;BRIGG-CSF-4;BRIGG-CSF-5; BRIGG-CSF-7;S&F-CSF-1; WEIR-BP-5; BRIGG-CSF8;YGK-CSF-10
inicio
Selección cuidadosa de las
Solom-CSF-5;Solom-CSF-7;Brigg-CSF-9;S&F-CSF-10;ADBU-LL-7;KO-CP-9;YGK-CSF-16
herramientas
Usuarios involucrados en el proyecto F&M-CFF8;MOSS-CFF-3 ; BRIGG-CSF-10; W&W-CSF-4;WEIR-BP-4; YGK-CSF
NUMERO DE
REFERENCIAS
15
11
10
9
8
7
6
Fuente: Recopilado por Autor.
Tabla 10 Los factores secundarios
CODIGO
FACTORES
REFERENCIAS
NUMERO DE
REFERENCIAS
SF01 Equipo de trabajo adecuado
W & W-CSF-3;MOSS-CFF-2;W&W-CSF-5;YGK-CSF-2;YGK-CSF-14
5
SF02 La cultura organizacional
Quinn-CSF4; Quinn-CFF4; Brigg-CSF-12;W&W-CSF-7;YGK-CSF-20
5
SF03 Diseño del modelo de Data Warehouse Brigg-CSF-6; S & F-6-CSF;Solom-CSF-4;ABDU-LL-1;KO-CP-2
SF04 Apoyo a la gestión
Brigg-CSF-17;S&F-CSF-9;KO-CP-3;YGK-CSF-11
Conocimiento previo de los miembros
SF05
Brigg-CSF-17;S&F-CSF-9;KO-CP-3;YGK-CSF-11
del equipo
CHENOW-INT-2; Solom-CSF-10; Brigg-CSF-18
SF06 Apoyo de usuario al proyecto
5
4
3
3
SF07 Estrategia/Gobernanza de BI
YGK-CSF-7;W&W-CSF-8
2
SF08 Cargas incrementales
WEIR-BP-1; Solom-CSF-6
2
SF09 Definición de Informes
ABDU-LL-2;ABDU-LL-3
2
Fuente: Recopilado por Autor.
Analizando el numero de referencias en relación a las buenas practicas y
factores criticos de éxito del Anexo 1, encontramos conforme a la Tabla 11
que el número total de referencias en los factores primarios y secundarios es
97, en la columna denominada PESO EN RELACIÓN AL TOTAL se calcula
el valor individual de cada factor en relación al total de 97 referencias, por
ejemplo en el codigo PF01 Gestión de Datos divide 15 para el numero total
41
de referencias 97 de ahí obtenemos 0,1546 que representa en porcentaje un
15%, finalmente la columna PESO ACUMULADO se tiene la sumatoria
ascendente de estos pesos.
Tabla 11 Factores con pesos en función del total y acumulados
CODIGO
FACTORES
NUMERO DE
REFERENCIAS
PESO EN
RELACION AL
TOTAL
PESO
ACUMULADO
PF01
Gestión de Datos
15
15%
15%
PF02
Gestión de Proyectos y Metodología
11
11%
27%
PF03
Comprender y manejar las necesidades de los usuarios de
la organización
10
10%
37%
PF04
Apoyo a la gestión
9
9%
46%
PF05
Lograr el éxito a los proyectos desde el inicio
8
8%
55%
PF06
Selección cuidadosa de las herramientas
7
7%
62%
PF07
Usuarios involucrados en el proyecto
6
6%
68%
SF01
Equipo de trabajo adecuado
5
5%
73%
SF02
La cultura organizacional
5
5%
78%
SF03
Diseño del modelo de Data Warehouse
5
5%
84%
SF04
Apoyo a la gestión
4
4%
88%
SF05
Conocimiento previo de los miembros del equipo
3
3%
91%
SF06
Apoyo de usuario al proyecto
3
3%
94%
SF07
Estrategia/Gobernanza de BI
2
2%
96%
SF08
Cargas incrementales
2
2%
98%
SF09
Definición de Informes
2
2%
100%
97
100%
Fuente: Autor
Finalmente conforme a la Tabla 11 si consideramos únicamente los Factores
Principales para conformar una nueva Metodología se estaría considerando cerca
de un 68 % de las referencias de mejores prácticas metodológicas de diferentes
autores, el restante 32% corresponden a los Factores Secundarios con menores
pesos que sin embargo deben considerarse para la construcción de la nueva
Metodología.
42
3.7 Análisis de las relaciones para el caso del Servicio de Rentas Internas del
Ecuador
En la Tabla 12, se muestra que en cada componente con un signo más (+) si existe
una relación positiva o un signo menos (-) en el caso de una relación negativa,
considerando positiva si es un aporte de mejora a la metodología y en lo negativo al
generar un riesgo, entre las CSF (filas) y un principio de los 12 principios de
agilidad, en el caso de no tener ningún signo se considera no influyente o que la
relación no es clara.
Tabla 12 Relación CSF y principios ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador
CODIGO
P1
PF01
+
+
PF02
PF03
PF04
PF05
P2
+
+
+
PF06
PF07
SF01
+
+
-
SF02
SF03
+
SF04
SF05
SF06
+
+
+
+
SF07
SF08
SF09
+
-
P3
+
+
+
+
+
+
+
+
P4
P5
P6
+
-
-
-
+
-
+
+
+
+
+
+
+
+
-
P7
-
+
+
+
+
+
-
P8
P9
P10
P11
P12
+
+
+
+
-
+
+
+
+
+
+
+
+
-
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
-
+
+
-
+
+
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
-
Fuente: Autor
Para la Tabla 12 que define la naturaleza de la relación(es decir, su signo) entre la
CSF y los principios ágiles se ha utilizado la experiencia en más de 500 entregables
de solicitudes de información, proyectos la Inteligencia de Negocios entre otros,
para el Servicio de Rentas Internas en Ecuador durante los últimos 14 años,
considerando las definiciones de los principios ágiles del manifiesto ágil.
Para identificar los factores críticos de éxito que guiaran la nueva metodología, se
consideran los 5 (cinco) factores de éxito con mayor ponderación, para proceder a la
43
ponderación nos basamos en la Tabla 13, se han reemplazado los signos menos
por el valor numérico de -1 y los signos positivos por el valor numérico de 1, de tal
manera de poder realizar operaciones matemáticas con los valores.
Tabla 13 Matriz numérica de la relación CSF y principios ágiles para el SRI
PF01
PESO EN
RELACION AL
TOTAL
15%
PF02
11%
-1
1
1
PF03
10%
-1
1
1
PF04
9%
1
-1
1
PF05
8%
1
-1
-1
PF06
7%
1
-1
1
PF07
6%
1
-1
1
-1
SF01
5%
-1
1
-1
SF02
5%
1
-1
SF03
5%
SF04
4%
SF05
3%
1
SF06
3%
1
SF07
2%
SF08
2%
SF09
2%
CODIGO
P1
P2
P3
1
1
1
P5
P6
1
-1
-1
-1
-1
1
-1
-1
1
-1
P7
P8
-1
1
1
1
-1
1
1
-1
1
1
P4
1
1
1
-1
-1
-1
1
-1
-1
1
-1
1
-1
-1
-1
1
-1
1
1
1
-1
1
1
-1
1
P11
-1
1
1
1
1
1
1
1
-1
-1
1
P12
-1
1
-1
1
-1
1
-1
-1
-1
1
-1
1
1
1
1
1
1
P10
1
-1
-1
P9
1
1
-1
-1
1
1
1
-1
1
-1
-1
-1
-1
1
-1
-1
1
-1
1
1
-1
-1
-1
1
-1
-1
1
-1
1
-1
Fuente: Autor
En la Tabla 14 se indica los resultados de la ponderación en donde se multiplica el
valor de la matriz de la posición en fila y columna correspondiente por la fila de la
columna PESO EN RELACIÓN AL TOTAL, por ejemplo para la fila PF01 y columna
P1 tenemos el valor numérico 1 positivo que se lo multiplica por 0,15 (peso no
porcentual del 15%) que se encuentra en la fila PF01 en la columna PESO EN
RELACIÓN AL TOTAL.
44
Tabla 14 Ponderación de la matriz numérica de la relación CSF y principios ágiles para el
Servicio de Rentas Internas del Ecuador
CODIGO
FACTORES
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12
SUMA
PF01
Gestión de Datos
0,15
-
-
0,15
(0,15)
(0,15)
-
-
(0,15)
0,15
0,15
-
0,15
PF02
Gestión de Proyectos y Metodología
(0,11)
0,15
0,15
-
-
(0,15)
(0,15)
0,15
0,15
0,15
0,15
(0,15)
0,35
PF03
Comprender y manejar las necesidades de
los usuarios de la organización
(0,10)
0,15
0,15
(0,15)
0,15
-
-
0,15
0,15
0,15
(0,15)
-
0,52
PF04
Apoyo a la gestión
0,09
(0,15)
0,15
-
(0,15)
-
-
-
(0,15)
0,15
-
0,15
0,09
PF05
Lograr el éxito a los proyectos desde el inicio
-
0,15
(0,15)
(0,15)
-
0,15
-
0,15
-
(0,15)
-
-
-
PF06
Selección cuidadosa de las herramientas
-
-
0,15
(0,15)
0,15
(0,15)
-
-
0,15
(0,15)
0,15
(0,15)
-
PF07
Usuarios involucrados en el proyecto
-
0,15
(0,15)
0,15
(0,15)
-
0,15
0,15
(0,15)
(0,15)
(0,15)
-
(0,15)
SF01
Equipo de trabajo adecuado
0,05
(0,15)
0,15
(0,15)
-
0,15
(0,15)
-
-
0,15
(0,15)
0,15
0,05
SF02
La cultura organizacional
-
-
0,15
(0,15)
0,15
(0,15)
(0,15)
-
0,15
0,15
0,15
-
0,31
SF03
Diseño del modelo de Data Warehouse
0,05
-
(0,15)
-
-
0,15
(0,15)
0,15
-
-
0,15
0,15
0,36
SF04
Apoyo a la gestión
-
0,15
(0,15)
0,15
(0,15)
-
0,15
-
(0,15)
0,15
(0,15)
0,15
0,15
SF05
Conocimiento previo de los miembros del
equipo
0,03
(0,15)
0,15
-
0,15
(0,15)
0,15
(0,15)
-
0,15
0,15
0,15
0,49
SF06
Apoyo de usuario al proyecto
0,03
-
(0,15)
0,15
(0,15)
(0,15)
-
(0,15)
0,15
(0,15)
(0,15)
0,15
(0,43)
SF07
Estrategia/Gobernanza de BI
-
0,15
(0,15)
0,15
(0,15)
0,15
0,15
(0,15)
0,15
0,15
(0,15)
(0,15)
0,15
SF08
Cargas incrementales
-
-
0,15
(0,15)
-
0,15
(0,15)
0,15
(0,15)
(0,15)
-
-
(0,15)
SF09
Definición de Informes
0,02
(0,15)
-
0,15
(0,15)
-
0,15
(0,15)
-
-
0,15
(0,15)
(0,13)
Fuente: Autor
Una vez ponderados los valores se toman los 5 (cinco) primeros factores críticos de
éxito con mayor puntaje y que serán la base de la definición de la nueva
metodología ágil, en la Tabla 15 se muestran los resultados finales.
Tabla 15 Cinco factores con mayor ponderación de la relación CSF y principios ágiles para
el Servicio de Rentas Internas del Ecuador
45
CODIGO
FACTORES
SUMA
PF03
Comprender y manejar las necesidades de los usuarios de la organización
0,52
SF05
Conocimiento previo de los miembros del equipo
0,49
SF03
Diseño del modelo de Data Warehouse
0,36
PF02
Gestión de Proyectos y Metodología
0,35
SF02
La cultura organizacional
0,31
PF01
Gestión de Datos
0,15
SF04
Apoyo a la gestión
0,15
SF07
Estrategia/Gobernanza de BI
0,15
PF04
Apoyo a la gestión
0,09
SF01
Equipo de trabajo adecuado
0,05
PF05
Lograr el éxito a los proyectos desde el inicio
-
PF06
Selección cuidadosa de las herramientas
-
SF09
Definición de Informes
(0,13)
PF07
Usuarios involucrados en el proyecto
(0,15)
SF08
Cargas incrementales
(0,15)
SF06
Apoyo de usuario al proyecto
(0,43)
Fuente: Autor
A continuación se detallan los 5 (cinco) factores críticos de éxito con mayor puntaje
y que deberán ser la guía de la nueva metodología ágil.
PF03 Comprender y manejar las necesidades de los usuarios de la
organización.
En cuanto, al entendimiento y manejo de las necesidades de los usuarios finales,
por parte del Área de la Inteligencia de Negocios ha existido el trabajo permanente,
en el cual la apertura a los cambios así como las entregas de información y de
soluciones decisionales se han cumplido en plazos relativamente cortos y siguiendo
cronogramas de trabajo (P2, P3).
A diferencia del ambiente laboral en la Dirección de Tecnología, el clima laboral para
el año 2012 del área de la Inteligencia de Negocios tuvo un porcentaje de 81% de
satisfacción por parte del equipo de trabajo (P5), un promedio bastante aceptable,
que se evidencio en lo fructífero del trabajo del área con los requerimientos de los
usuarios.
46
Como se indicó con anterioridad, la explotación por parte del usuario de
Herramientas de Reporteo, en donde no existió un proceso de Implementación de la
Herramienta, sino más bien una capacitación permanente de la misma, en la cual la
única dificultad ha sido que para un determinado momento no existan personas que
conozcan el tema de capacitación de Herramientas la Inteligencia de Negocios (P7,
P8, P9, P10). El reto de la nueva metodología es establecer un mecanismo más ágil
para la comprensión de las necesidades de información considerando el notable
incremento de las mismas.
SF05 Conocimiento previo de los miembros del equipo
A diferencia de los Sistemas Transaccionales, en las etapas de Programación e
Implementación específicamente, para los temas de la Inteligencia de Negocios la
experiencia del negocio es por demás un tema vital, de hecho es el valor adicional
que apuntala la utilización de las metodologías ágiles a ser aplicadas (P1, P2, P3,
P4, P6, P8, P11, P12)
Pese a los enormes beneficios para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador en la
aplicación de las metodologías ágiles, es importante considerar este factor como un
riesgo potencial debido a la tasa de rotación del personal informático entendiendo
que se pueda compartir los conocimientos compartidos.
SF03 Diseño del Modelo de data warehouse
Otro importante factor, es si la Institución se expondría a un escenario en donde el
Diseño de los Modelos de Información y específicamente el Modelo del data
warehouse institucional no se lo haga de una manera experta y sean atendidos por
criterios operacionales o de mal diseño, se llegaría a no contar con la información
requerida pese a tener almacenados millones de datos.
Adicionalmente, la granularidad elegida, que corresponde al nivel de detalle de la
dimensionalidad de los datos, es una decisión que parte del conocimiento profundo
del negocio y para llegar a ese conocimiento se ha requerido previamente una
interrelación con los usuarios finales, después de muchos años de trabajo.
47
PF02 Gestión de Proyectos y Metodología
El Servicio de Rentas Internas del Ecuador ha liderado los temas tecnológicos del
Sector Publico Ecuatoriano, reconocido siempre por su actitud proactiva a los
cambiantes temas tributarios y en general de la Política Económica Nacional (P2),
tan solo en los últimos 5 años se han implementado cerca de 12 reformas
tributarias, comparado los últimos 20 años en los cuales apenas se implementaron 3
reformas.
Los mantenimientos imperiosos y no planificados cambios así de las reglas de
negocio y por ende del software operacional (P3), debido a que desde la creación
de la Entidad Tributaria, se generó tempranamente una capa de Reporting (P7, P8)
con herramientas de fácil uso, lo que aseguro a los usuarios de negocio la consulta
de datos oportuna pero incluyo las debilidades del uso de una herramienta analítica
para temas operacionales.
Al contar con un área, dedicada a temas de Inteligencia de Negocios (P9 y P10), se
tiene un aporte directo a la asistencia continua y la simplicidad de atención a los
usuarios finales, de la misma manera tanto la arquitectura como el diseño se
encuentran delegados al área de la Inteligencia de Negocios (P11).
En cuanto a los puntos negativos (P1) la tercerización del desarrollo de software sin
haber
partido
de
un
esquema
de
arquitectura
empresarial
consensuado,
específicamente en el componente de arquitectura de Procesos, ha generado una
percepción de entregas de software fuera de tiempo a nivel de las aplicaciones
operacionales del “core” tributario. Esta percepción inevitablemente afecta a la
concepción que el usuario tiene sobre los temas de Inteligencia de Negocios.
La motivación del personal de tecnología (P5) y en general la imagen de la
Dirección de Tecnología, ha sufrido una decaída en los últimos años, la rotación de
personal muy alta y la falta de un sentido de pertenencia institucional, ha
ocasionado que los técnicos de turno utilicen al Servicio de Rentas Internas como su
escuela de capacitación técnica, complicando de esta manera la formación de
equipos de trabajo altamente eficientes (P6).
48
SF02 Cultura Organizacional
El ambiente y la atmosfera organizacional son determinantes para la productividad y
cumplimiento de metas de los funcionarios, ante un elevado nivel de rotación de
personal se hace evidente perder la memoria institucional en cuanto a la misión,
visión y objetivos institucionales, teniendo el riesgo de con el tiempo, se evidenciará
un problema serio de cumplimiento de metas.
49
CAPÍTULO IV
4.1 Metodología de Inteligencia de Negocios Aplicando Principios
Ágiles para el Servicio de Rentas Internas del Ecuador
En el capítulo anterior, se planteó los criterios de éxito a considerar estructuralmente
en las Metodologías de Inteligencia de Negocios y en particular para el caso del
Servicio de Rentas Internas del Ecuador aplicando los principios ágiles.
4.1.1 Proceso
El modelo de cascada tradicionalmente utilizado para el desarrollo de las soluciones
de Inteligencia de Negocio, son pasos sucesivos orientados al no regreso de
actividades, encontrando similitudes con el manejo de proyectos, como se puede
observar en la Figura 6.
Figura 6 Modelo tradicional en cascada para soluciones BI
Fuente: Autor
Las etapas de Levantamiento de Requerimientos de Usuario, Diseño, Pruebas e
Implementación, en el modelo de cascada, son decisivas para los posibles retrasos
en el proyecto de desarrollo de software, debido a los diversos problemas en las
Pruebas o Implementación, fallas de Diseño que de haberlas, a su vez requieren
replantear los requerimientos de usuario llevándonos a un círculo vicioso que al final
puede provocar meses de retrasos e incumplimientos.
50
Simultáneamente las etapas de Análisis y Codificación, se deben rehacer ya sea
parcial o completamente, en función de los cambios que correspondan, pero la
práctica indica que para el caso de los Proyectos de Inteligencia de Negocios, por la
naturaleza cambiante de los requerimientos debido a su enfoque en los datos y no
en el proceso transaccional sea acentúa la diferencia con los métodos tradicionales.
La nueva metodología resume una categorización de los métodos ágiles, analizados
en el capítulo anterior y propone un proceso ajustado a la realidad de la Inteligencia
de Negocios para el caso del Servicio de Rentas Internas del Ecuador, esto se
resume en la Figura 7.
Figura 7 Proceso de la nueva metodología de Inteligencia de negocios aplicando principios
ágiles
Figura: Autor.
La nueva metodología consta de tres principios básicos o pilares: Entendimiento,
Construcción y Aplicación y a su vez de tres divisiones en sub fases en donde cada
ciclo es iterativo e incremental, en cada división.
La primera división se refiere al Entendimiento del Negocio, de Datos y al
planteamiento de objetivos en cuanto a la necesidad de solución Inteligencia de
Negocios, el segmento de la división denominada Preparación de Datos, es a su vez
el segmento conductor de la siguiente sub fase esto es la Construcción y se conecta
a la próxima división en donde consta el Modelado de Información y de los flujos
ETLs,
La construcción de ETLs y el Despliegue de la información, se realiza de una
manera muy temprana y ágil, este último es el segmento conductor de la siguiente
fase: la de Aplicación en donde se tienen dos sub fases que son el Uso y la
51
Evaluación del Uso. La nueva metodología sugiere 3 iteraciones cuyo porcentaje de
avance es muy similar, para la primera iteración: 33%; segunda iteración: 31% y la
tercera iteración: 37%, esto asegura un desarrollo incremental sostenido.
En el caso de existir un siguiente grupo de iteraciones se recomienda disminuir en
un 10% los porcentajes de las iteraciones (alcanzando un 90% del tiempo inicial), de
la misma manera de existir un aumento del número de recursos asignados, se
explicara en las siguientes secciones el manejo de roles y recursos. En la Figura 8
se dibujan las tres iteraciones iniciales, en función de llegar a un alcance completa
se entiende que la brecha se completara después de la tercera iteración:
Figura 8 Tres Iteraciones iniciales recomendadas en la nueva metodología.
Fuente: Autor
En la Tabla 16 tenemos los pesos asociados para las actividades e iteraciones
indicando el porcentaje, peso y factor a aplicar, conforme los factores de éxito para
el caso del Servicio de Rentas. En principio, se asigna para la primera iteración la
siguiente distribución de cada fase: para Entendimiento: 60%, Construcción: 30% y
para Aplicación: 10%.
Para la primera iteración y su fase de entendimiento, asumiendo el entendimiento
del negocio como la principal fase un peso mayor esto es 4, seguido de la
preparación de la data de peso 3, para conectar con la siguiente fase esto es
52
construcción y un peso mayor al modelado con 3, seguido de la construcción de
ETLs finalmente el despliegue inicial para la Fase de Construcción y la fase de
Aplicación con un peso de 1.
Para la segunda iteración se da mayor énfasis a la fase de Construcción con un
60%, por tanto la fase entendimiento tendrá un 30% y de aplicación 10%, dentro de
la fase de Entendimiento se da mayor peso a la preparación de la data con peso de
4 y de entendimiento de datos con un peso de 3.
Para la fase de construcción los ETLs tienen el mayor peso esto es 3 y finalmente
para la fase de aplicación el uso tiene mayor peso al tener muy avanzada la
construcción.
La tercera iteración prioriza la fase de aplicación con un 60%, la de construcción
sigue siendo importante con un 30% y el entendimiento queda en un 10%, en la
etapa de entendimiento queda la preparación de los datos como más prioritaria con
4, en la etapa de construcción el peso asignado al despliegue es 3 y en el caso de la
aplicación el uso y evaluación mantienen los mismos pesos, debido a la importancia
de la satisfacción del usuario final.
Tabla 16 Pesos a considerar en los tiempos para cada iteración de la Metodología.
Fuente: Autor
El cálculo de los factores viene dado por la proporción de cada peso en función de
su etapa por ejemplo la primera iteración el peso 4 y de la fase el peso total 10, por
tanto el equivalente al 4 es 0,4 para la fase, considerando el porcentaje de la fase es
decir el 60% entonces el peso del factor será 0,24, lo mismo se aplica a todos los
factores.
53
Considerando como ejemplo tres semanas de 40 horas laborables a las tres
iteraciones y suponiendo un requerimiento con la mencionada duración en la tabla
se muestra en la Tabla 17 una distribución de tiempo en horas:
Tabla 17 Distribución de tiempos considerando 3 iteraciones de 40 horas laborables
Iteración
Entendimiento del Negocio
Entendimiento Entendimiento de Objetivos
Entendimiento de Datos
Prepración de los Datos
Modelado
Construcción ETLs
Aplicación
Despliegue
Uso
Evauación
1era
2da
3era
40
40
40
10
2
5
7
6
4
1
2
4
5
8
12
0
1
1
2
2
4
2
1
3
4
3
1
6
12
12
Fuente: Autor
En la Figura 18 se esquematiza, en tres etapas para cada línea las diferentes fases y sub
fases como se puede notar la metodología privilegia en tiempos tres actividades:
Entendimiento del negocio, construcción de ETLs y uso de la solución, las demás
actividades apoyan a estas tres actividades.
Tabla 18 Actividades de la nueva metodología en función de sus pesos
Distribución de actividades de la Metodologia para un ciclo completo de 40 hotas de cada iteracion
Entendimiento del Negocio
Entendimiento de Objetivos
Entendimiento de Datos
Prepración de los Datos
Modelado
ETLs
Despliegue
Uso
Evauación
Fuente: Autor.
A continuación se explica a detalle las actividades de cada fase / sub fase.
54
4.1.1.1
Entendimiento
Esta fase podría considerarse como la base de la descripción de los objetivos del
proceso de información en el sentido de las necesidades del negocio, datos y
requerimientos, fundamentalmente en esta etapa podemos hacer una cuantificación
inicial del número óptimo de iteraciones y la unidad de tiempo a gestionar (semanas
/ horas), los cálculos están basados en un 60% de más de 500 pedidos de
información de Inteligencia de Negocios para el Servicio de Rentas Internas del
Ecuador solicitados al área correspondiente, y que históricamente han tenido una
duración de tres semanas en promedio.
La nueva metodología, a diferencia de las metodologías tradicionales incluye todos
los procesos que conducen a la comprensión del negocio y de los datos, en función
de ese conocimiento se procede a la preparación y procesamiento de los mismos.
Las metodologías tradicionales en el análisis no incluyen ningún tipo de
procesamiento sino que se espera a la construcción para proceder a cualquier tipo
de procesamiento de la data.
Debido a la velocidad que requiere un enfoque ágil, la nueva metodología contempla
sesiones de entrevistas face to face, en donde se documentan los requerimientos
utilizando actas de reunión o ayudas memoria, muy aplicables en instituciones del
sector público o privado.
Se sugieren dos reuniones de trabajo del equipo, a primera hora del primer día de la
semana y una segunda reunión el último día laborable de la semana a última hora.
La primera reunión tiene como objetivo la planificación de actividades, la segunda se
refiere al monitoreo de las actividades semanales.
En la reunión de Monitoreo los integrantes del Equipo presentan la guía de avance
de actividades que deberá ser llenado a diario, comparando este tipo de reuniones
con la Metodología SCRUM, para este caso no se realiza la reunión diaria de
chequeo de diez minutos habitual en SCRUM.
55
A diferencia, la nueva metodología mira las tres primeras sub fases como un todo, la
lógica detrás de esta sugerencia, es que no es fácil definir los objetivos de la
solución de Inteligencia de Negocios sin profundizar en los datos y conocimientos de
negocio. Por tanto se propone que el proceso de preparación de datos también se
pueda ver como integrado con estos tres procesos en la fase de entendimiento. La
descripción de cada una de estas sub fases es la siguiente:

Entendimiento del negocio
Este es el punto de partida de la nueva metodología. La principal de esta sub
fase es la comprensión de los objetivos de la solución de Inteligencia de
Negocios y los diferentes requisitos del problema. Las diferentes tareas se
llevan a cabo durante esta sub fase, incluyendo: la determinación de las
necesidades de información del negocio, la evaluación de la situación actual
y como se construirá la solución de Inteligencia de Negocios, al mismo
tiempo la definición de las reglas de negocio básicas.

Entendimiento de los Datos
Esta es otra actividad vital en cualquier aplicación de Inteligencia de
Negocios. En esta sub fase se busca guiar a los usuarios a familiarizarse
con los datos, con la finalidad de considerar la mayoría de problemas que
pueden aparecer en las siguientes fases.
Se llevan a cabo diferentes tareas que incluyen: recopilación inicial de datos,
exploración, descripción y la verificación de la calidad de los mismos.

Establecimiento de Objetivos
Este paso utiliza los resultados de los dos pasos anteriores para formular los
objetivos de la aplicación de la Inteligencia de Negocios e hipótesis que
deberá cumplirse. Revelan el hecho de que las habilidades técnicas y los
56
conocimientos del negocio pueden descubrir nuevas ideas y soluciones que
no se han analizado anteriormente.

Preparación de datos
Los datos casi siempre suelen presentarse incorrectos, incompletos e
inconsistentes; las técnicas de preparación de datos contribuyen a la calidad
de los mismos, y por lo tanto, ayudan a mejorar la exactitud y eficiencia de
las actividades de explotación de los datos.
De esta manera una adecuada preparación de los datos constituye un paso
sumamente importante en el proceso de descubrimiento de conocimiento, ya
que de las correctas decisiones va a depender en gran medida la calidad de
los datos que originaron las mismas.
4.1.1.2
Construcción
Esta fase se ocupa de temas relativos a la construcción de los componentes de
usuario final por tanto no deberá ser eminentemente técnica, es necesaria una
eficiente comunicación con una diversidad de personas con experiencia técnica y
del negocio, es importante la negociación y cómo se manejan los problemas e
interdependencias entre los usuarios. En la nueva metodología se aprovecha la
experticia de las personas del equipo de trabajo con experiencia.

Modelado
En esta sub fase se realiza la selección del método de modelado o algoritmo
más adecuado para la solución del problema de la Inteligencia de Negocios
a resolver. Diferentes algoritmos de modelado de datos se pueden utilizar
para implementar las tareas de análisis utilizando una o más combinaciones
de modelos multidimensionales, minería de datos, árboles de decisión, redes
neuronales, etc.
57
En cuanto a las soluciones de data warehouse el modelamiento incluye las
opciones de diseño de modelos de información multidimensional: copo de
nieve, estrella, constelación, así como el diseño del transporte de datos tanto
de infraestructura técnica y no técnica de los ETLs, Starting, Stagings areas,
ODSs, data marts y data warehouse en general.

ETLs
Esta actividad es la más costosa en recursos con relación a las demás
tareas, el ETL (Extract/Transform/Load), consiste en la transformación de
datos en información, mientras que la preparación de datos se utiliza
comúnmente
en
las
fases
de
descubrimiento
de
datos
explicados
anteriormente. La lista de actividades y tareas incluye: selección de datos,
limpieza, construcción, integración y formateo entre otras.

Despliegue
Es la primera puesta a disposición al usuario final de los datos, después de
los procesos de transformación conforme a los diseños de modelos
realizados en los pasos anteriores mediante un proceso incremental,
considerando que en inicio no se requieren todos los datos, sino más bien
mediante diferentes procesos de conciliación o cuadre que se lleguen a
definir se podrá completar la información requerida.
4.1.1.3
Aplicación
La nueva metodología se centra en revisiones desde diferentes perspectivas para
mejorar la calidad de los componentes que incluyen: cliente, técnicas, prácticas y
estado de proyecto. Los comentarios de los usuarios y la visibilidad de la solución
en función del cumplimiento de requerimientos es el resultado de esta fase.
El mecanismo usado para lograrlo es la conformación de un grupo de enfoque en el
que el usuario trabaja arduamente revisando su propia aplicación. Las revisiones
técnicas son también claves e importantes para ofrecer productos de calidad.
58
Las sesiones post mortem y las revisiones del estado de la solución de Inteligencia
de Negocios son necesarias para evaluar el progreso de cada fase y el estado de
todo el proceso, pero la comunicación juega un importante papel en la nueva
metodología.

Uso
Esta es una sub fase vital, que asegura que todos los pasos anteriores fueron
apropiados para el logro de los objetivos de la solución de Inteligencia de
Negocios. Los resultados correctos del modelado o los métodos se almacenan
en el repositorio de conocimiento, incluso si no son relevantes para los
proyectos de Inteligencia de Negocios, ya que pueden ser re utilizados en
cualquier iniciativa futura.

Evaluación
Este es el punto final de cada iteración de la nueva metodología. La información
descubierta por esta sub fase, deberá organizarse y presentarse de manera que
el usuario pueda utilizarla. Los proyectos de la Inteligencia de Negocios pueden
tener diferentes maneras de presentar la información tales como: informes
analíticos, cuadros de mando, alertas, etc. Las actividades de revisión del
estado de la solución de la Inteligencia de Negocios se llevan a cabo después
de la implementación de cada iteración con el fin de evaluar los resultados
actuales y para prepararse para las próximas actividades de la iteración.
4.1.2 Roles de la nueva metodología
Los proyectos de la Inteligencia de Negocios requieren personal calificado y
capacitado. La mayoría de los modelos de procesos de la Inteligencia de Negocios
ignoran la implicación del talento humano en sus ciclos de vida, es necesario hacer
hincapié en la importancia de involucrar al personal en los modelos de procesos de
Inteligencia de Negocios, incluyendo: jefe de proyecto, analista de negocios,
ingeniero de datos, minero de datos, experto del ámbito del negocio, ingeniero del
conocimiento y gerente estratégico.
59
El modelo de procesos de la nueva metodología, debe contar con la participación de
la gente considerada como crucial para las aplicaciones de Inteligencia de
Negocios, su participación es diferente de los recursos de gestión de proyectos que
requieren diferentes tipos de roles como: gerente de proyecto, desarrollador, testers,
etc.
En cambio, los roles de profesionales en la nueva metodología son los siguientes:

El analista de negocios es el responsable de la comprensión de los diferentes
aspectos de la actividad analizada. Además debe tener habilidades de
Tecnologías de Información y del negocio, suficiente experiencia en aplicaciones
de Inteligencia de Negocios. Su función básica es la concepción de los objetivos
de la solución de Inteligencia de Negocios en colaboración con el analista de
datos, experto en el ámbito del negocio, y el gerente estratégico o sponsor. El
papel del analista de negocios tiene un papel crucial en la fase de entendimiento
de la nueva metodología.

El analista de datos es el experto en el data warehouse o data mart. Es el
encargado de analizar las fuentes de datos y tiene suficiente experiencia para
diseñar y construir los componentes de Inteligencia de Negocios. Es también
responsable de la gobernabilidad, arquitectura, integración y calidad de datos.
Aunque algunos investigadores separan los roles del analista y el ingeniero de
datos, su trabajo en diferentes empresas es el análisis de datos que requieren
las mismas capacidades y experiencias humanas. El analista de datos tiene un
papel crucial en la preparación de los datos en la fase de entendimiento de la
nueva metodología.

El experto en el ámbito del negocio tiene un papel importante en el apoyo al
trabajo de todos los recursos de Inteligencia de Negocios, utilizando su
conocimiento para asegurar que el proyecto de la Inteligencia de Negocios
establezca objetivos y resultados correctos
y beneficiosos; también es
responsable de la externalización del conocimiento y su socialización.

El minero de datos o diseñador la Inteligencia de Negocios utiliza los datos
proporcionados por el analista e ingeniero de datos para la generación de los
60
algoritmos de minería de datos o el modelo de Inteligencia de Negocios. Debe
ser un experto en la materia y con buenas experiencias en estadísticas, bases
de datos y los métodos de minería de datos y algoritmos.

El ingeniero de información, tiene la función de asegurar que la información se
obtenga, transfiera y almacene de forma estructural en un repositorio de
conocimiento. Tiene un papel crucial de los beneficios de la construcción de una
aplicación de la Inteligencia de Negocios institucional mediante la mejora del
conocimiento de la organización.

El gestor estratégico o sponsor asegura la función de la Inteligencia de
Negocios en la construcción y el logro de la estrategia institucional. De acuerdo
a la misión de la organización y los objetivos a largo plazo. Este papel
estratégico tiene que ser realizado por el administrador estratégico con el apoyo
de todos los demás recursos de Inteligencia de Negocios, principalmente del
analista de negocios, experto en el ámbito de negocios y el ingeniero del
conocimiento.
El modelo de procesos de la nueva metodología se concentra en técnicas humanas
basadas en la comunicación de la información con el usuario en el lugar de estar
enfocados en grupos de usuarios y reuniones diarias cortas. El enfoque principal del
modelo es maximizar la información transferida y que se repartan entre las diversas
partes interesadas de la solución de Inteligencia de Negocios.
4.1.3 Aplicación para una problemática de un proceso tributario para el
Servicio de Rentas Internas del Ecuador.
En la Consultoría de Business Intelligence para la Reestructuración del Data
Warehouse Institucional del Servicio de Rentas Internas, LCC-SRINAC-012.2010,
se determinó que el área de la Inteligencia de Negocios tenía un nivel de madurez
Adolescente, y recomendaba diversas medidas para llegar a un nivel Adulto, entre
las que se pueden mencionar las siguientes:

Separar el la Inteligencia de Negocios operacional del analítico.
61

Utilizar las herramientas correctas para los tipos de usuarios que
correspondan.

Definir entregables claros y concretos.

Metodología de desarrollo de soluciones la Inteligencia de Negocios
orientada al usuario (precisamente se propone una).
Considerando estas recomendaciones, la presente investigación refiere la solución
de una problemática concreta en la cual se pueden analizar los beneficios de los
principios ágiles, por tanto en esta sección se describe la implementación de la
nueva metodología, en el Anexo 2 se detallan todos los entregables y pasos que se
siguieron, para el caso de los “Reportes Ejecutivos generados por el Área de
Sistemas de Información del Servicio de Rentas Internas”, en general se
empezó ajustándonos a un cronograma inicial de 40 horas para la primera iteración
como se muestra en la Tabla 19.
Tabla 19 Cronograma inicial para sistematización de Reportes Ejecutivos para el SRI
Fuente: Autor
4.1.3.1
Primera Iteración:
Entendimiento del Negocio (10 horas):
Se realizó con el usuario una sola sesión de 10 horas con la explicación de la
problemática, que puede resumirse en:

La información solicitada integra al menos 7 fuentes de datos diferentes.

La necesidad incluye la masividad del reporte.
62

La importancia de los tiempos de respuesta.

Flexibilidad en los reportes finales que agreguen información que
explique ciertas partes del reporte.

Se adjuntó suficientes ejemplos y explicación de las dificultades de
obtención de los reportes para la Dirección General.

Existe mucha presión por los tiempos de respuesta, dado que un reporte
para una sola consulta puede obtenerse en cerca de 45 minutos.
Al final de esta sesión se graficó en la herramienta el diagrama del proceso de
información para los “Reportes Ejecutivos”, en la siguiente sesión únicamente se
discutirá y se confirmara el diagrama.
Establecimiento de Objetivos (2 horas)
Conforme al cronograma y en conjunto con el usuario se estableció los alcances
de la solución, así como los entregables, además se definió que únicamente es
necesario un solo ciclo de tres iteraciones que serán cubiertos en tres semanas
de 40 horas laborables. Las actividades principales fueron las siguientes:

Construcción de una herramienta de reporteo ejecutivo que integre la
información del contribuyente desde diferentes fuentes de información.

Considerar tiempos óptimos de ejecución de la herramienta, se parte de
la línea de 45 minutos promedio de ejecución.
Adicionalmente se definió las herramientas y entregables con las que se van a
trabajar y la forma como se van a presentar al usuario.
De las tantas y tantas herramientas que se pueden utilizar para los temas
referentes a las construcciones de Inteligencia de Negocios, se definió la
utilización de las que se indican en la Tabla 20, prestando mayor interés no las
marcas sino a la utilización del concepto de la herramienta, para el caso del
Servicio de Rentas Internas del Ecuador la plataforma oficial de la Inteligencia
de Negocios al momento de esta investigación es SAP.
63
Tabla 20 Ejemplo de utilización de herramientas en sus fases
Fase de la
metodología
Paso de la metodología
Herramientas
Entendimiento del negocio Craft.CASE
Entendimiento
Entendimiento de datos
Craft.CASE
Objetivos
Microsoft Office
Preparación de datos
Crystal Report
Modelado
Power Designer
Construcción ETLs
Aplicación
Data Services - SAP
Despliegue
Universos - SAP
Uso
Widget, cuadro de mando, etc - SAP
Evaluación
Microsoft Office
Fuente: Autor
En cuanto a los entregables se definieron los que se muestran a continuación en
la Tabla 21.
Tabla 21 Entregables de la nueva metodología
Fase de la
metodología
Paso de la metodología
Entregables
Entendimiento del negocio Diagrama del proceso de información
Entendimiento de datos
Matriz fuente - destino
Objetivos
Requerimiento de información
Preparación de datos
Reportes operacionales
Modelado
Modelo
ETLs
Flujo de ETLs
Despliegue
Universo sap
Uso
Widget, cuadro de mando, etc
Evaluación
Informe post implementación
Entendimiento
Construcción
Aplicación
Fuente: Autor.
Entendimiento de Datos (5 horas)
En esta actividad se realizó una revisión de los Informes Ejecutivos generados
manualmente, con una serie de consultas a la base de datos y que sirvieron
para generar los mencionados reportes, al momento es una verificación de los
datos ejecutados en algún momento, por tanto el entendimiento puede llegar a
complicarse de tal manera de confundirlo con tareas de cruces de información o
cuadre de datos, se debe evitar perder tiempo innecesario en realizar estas
tareas operativas.
64
Preparación de los datos (7 horas)
En esta actividad se aprovecha el haber obtenido ciertas rutinas y querys de las
actividades anteriores, mismas que se ejecutan en las herramientas de reporteo
y se presentan al usuario, de esta manera aseguramos dos cosas:

La seguridad del entendimiento del negocio con datos concretos sobre
todo en el formato requerido (fechas, validaciones básicas, cálculos, etc.)

Revisamos la complejidad de la transformación de los datos en
información, podría ser que como resultado de esta primera etapa se
pueda definir un ciclo adicional debido a problemas en la data que en
inicio no fueron detectados.
Modelado (6 horas)
Se realizó el modelado de la solución técnica inicialmente con la diagramación
del proceso de transformación del dato en información y particularmente los
ETLs necesarios, a diferencia de los modelos entidad – relación los modelos de
información no se basan en reglas de normalización, y se parte de la definición
de las dimensiones, hechos u otros objetos de base de datos necesarios.
ETLs (4 horas)
Se inicia con la construcción de los ETLs, en este caso no se requiere un
modelo dimensional sino más bien un modelo de información por tanto
empezamos con el diseño de las vistas que correspondan a 9 dimensiones
preliminares y una vista central de medidas, se tomara como base el número de
ruc como el elemento que integra las diferentes fuentes de datos. Todo este
modelamiento es preliminar, dejando para la siguiente iteración la construcción
de la tabla de hechos.
Despliegue (2 horas)
Mediante esta actividad se publica la capa semántica de la solución de BI,
iniciando la creación de un Universo SAP cuyo contenido son las dimensiones
preliminares, aún no se tendrá la totalidad de las tablas de la base de datos, sin
embargo para esta primera iteración se gestionan temas como la configuración
65
de la Herramienta a nivel de conexiones y la creación de los usuarios que
accederán al Universo.
Para empezar a desplegar las siete fuentes de datos se inicia con la creación de
cada vista sin aún toda la funcionalidad asociada, se procede a utilizar un
número de RUC de algún caso representativo, especialmente que se haya
concluido que compromete los tiempos de respuesta.
Uso (1 hora)
Para el uso inicial, se plantea la configuración de las herramientas, para el
acceso al universo creado en la actividad anterior, dependiendo la complejidad
de la solución aquí se puede llegar a tener todo un proceso adicional de diseño y
construcción sobre las herramientas finales.
Para el caso de los “Reportes Ejecutivos” la complejidad se la resolvió en la
actividad de ETLs y despliegue, por el requerimiento de que se busque una
considerable mejora en los tiempos de respuesta, la definición fue que los temas
de desempeño deben ser resueltos a nivel de base de datos e infraestructura.
Evaluación (3 horas)
La evaluación de esta primera iteración, consiste en una revisión completa de
todas las actividades anteriores, que permitan planificar las dos siguientes
iteraciones, en el caso de los “Reportes Ejecutivos” se detectó dos problemas a
resolver en la siguiente iteración:

Del promedio de una consulta individual para el caso de un RUC
representativo, el tiempo de respuesta es de 45 minutos, el 60% de este
tiempo es consumido por las consultas denominadas Ranking de Compras y
Ventas.

El problema se extiende a la fase de Despliegue porque un cálculo
denominado ranking, solicita los 20 primeros clientes o proveedores en
cuanto a ventas y compras, pero el número 20 es un parámetro que puede
variar mañana pueden solicitarse los 30 o 40 primeros o últimos
dependiendo.
66
4.1.3.2
Segunda Iteración:
Entendimiento del Negocio (1 hora):
En la segunda iteración se revisó y depuro el modelo de información por tanto se
incluye como parte de la documentación de la solución mismo terminado. De
existir algún ajuste o redefinición se trataría en la actividad de evaluación de
esta misma iteración.
Establecimiento de Objetivos (2 horas)
En cuanto al establecimiento de objetivos, nos concentramos en la solución de
la solicitud del ranking de compras y ventas, el objetivo será la reducción de los
tiempos de respuesta de 45 minutos a 3 minutos promedio, para lo cual se
deberá definir de aquí en adelante la mejor técnica a nivel informático en cuanto
a base de datos.
Entendimiento de Datos (4 horas)
En la segunda iteración conforme al hallazgo del punto anterior se concluye lo
siguiente:

En lugar de tomar el total de la base de datos para después realizar la
sumatoria y proceder a obtener el Ranking, partimos de una tabla
ordenada
de
mayor
a
menor
valor
de
ventas
y
compras,
matemáticamente obtenemos la media aritmética y extraemos solamente
los valores mayores a la media.

Finalmente se suma rizó la tabla reducida y se procesó para obtener los
n primeros valores del ranking.
Preparación de los datos (5 horas)
Se realiza un chequeo mediante reportes de diferentes rucs de tal manera de
armar casos que nos servirán para demostrar si la solución sugerida es óptima,
en cuanto a los tiempos de respuesta, encontramos un promedio, al ensayar la
solución con cincuenta RUCs, de 7,4 minutos, siendo aún superior al valor que
pretendemos llegar, en la siguiente iteración revisaremos nuevamente el tema.
67
Modelado (8 horas)
Se procede a concluir con el modelo de información resultante, adicionalmente
se modelan las tablas en donde se realizara la acumulación temporal de los
resultados parciales, para que posteriormente sean procesados en forma de
suma y en formato de ranking de valores de compras y ventas (proveedores y
clientes).
ETLs (12 horas)
La actividad más compleja y ardua de toda la nueva metodología, se
construyeron todas las rutinas necesarias para la ejecución de la carga de las
diferentes fuentes de datos y adicionalmente las tablas temporales para la pre
sumarización de valores de compras y ventas para el caso de proveedores y
clientes.
Despliegue (4 horas)
Se verificaron casos adicionales de rucs a través de la herramienta de reporteo,
revisando la mejora de los tiempos de respuesta y la exactitud en la información
que retornan los reportes transaccionales.
Uso (3 horas)
Se realizó un uso aún más intensivo probando los datos, con aproximadamente
100 rucs, ejecutando los primeros reportes operacionales desde la Herramienta
de usuario final.
Evaluación (1 hora)
Para esta segunda iteración se revisó todo el proceso, incluida la iteración
anterior, nos centramos nuevamente en la revisión de los tiempos de respuesta
del Ranking de los proveedores clientes, por ser en esta consulta con tiempos
de respuesta no adecuados antes de presentar la nueva solución.
4.1.3.3
Tercera Iteración:
Entendimiento del Negocio (0 horas):
Al llegar a esta iteración se tiene un completo entendimiento del negocio.
68
Establecimiento de Objetivos (1 hora)
En esta iteración, se depura el documento final de establecimiento de objetivos.
Entendimiento de Datos (1 hora)
En la tercera iteración se documenta las acciones tomadas en la etapa de
entendimiento de datos de la iteración anterior conforme a la solución técnica
implementada.
Preparación de los datos (2 horas)
Una vez implementadas las soluciones de la iteración anterior se probaron
nuevamente los reportes operacionales, se registró un tiempo promedio de 3
minutos que se ajusta a los objetivos planteados para la solución.
Modelado (2 horas)
Se concluye con el modelo de información, como resultado de las redefiniciones
y afinaciones en especial a la optimización de los tiempos de respuesta de los
reportes operacionales en cuanto al ranking de proveedores y clientes.
ETLs (4 horas)
Finalmente se implementó en el flujo logs de auditoria y de desempeño de cada
una de las fuentes de datos y se realizaron las últimas pruebas de desempeño.
Despliegue (6 horas)
Se realizaron pruebas aleatorias de diferentes rucs y de la consulta con muchos
más datos, se afinó la consulta a nivel de reportes operacionales del ranking y
de las seis consultas adicionales.
Uso (12 horas)
Se publicó al usuario final, las consultas definitivas, ajustando formatos, tipos de
letra, integración de datos a nivel de la publicación del Universo final y el
despliegue de parámetros.
69
Evaluación (12 horas)
El usuario realizo una evaluación final recorriendo todas las opciones, probando
ergonomía y facilidad de uso, en este caso la solución cubre a satisfacción las
necesidades del usuario.
Tabla 22 Comparación entre la construcción de Reportes Ejecutivos bajo una metodología
tradicional y ágil
Etapa
Levantamiento de
Requerimientos
Funcionales
Análisis
Diseño
Codificación
Pruebas
Implementación
Semanas
2
9
4
9
3
3
Entendimiento
Construcción
Aplicación
30 semanas
58% de un año
Tiempo de Respuesta Reporte Critico:
45 minutos
1era Iteración 2da Iteración
60%
30%
30%
60%
10%
10%
3 semanas
6% de un año
Tiempo de Respuesa Reporte Crítico: 3 minutos
Fuente: Autor.
70
3ra Iteración
10%
30%
60%
CAPÍTULO V
5.1 Consideraciones de Réplica de la nueva Metodología
La implementación de una arquitectura, para la réplica de la nueva metodología en
otras organizaciones, no debe dejar de considerar las innovaciones en el ámbito de
la Inteligencia de Negocios que se han dado en los últimos años, que enfrentan a
una disyuntiva tecnológica, se debe o no emprender con construcciones físicas del
data warehouse, cuando estas pueden ser de cierta manera virtualizados.
En cuanto a la gestión de la nueva metodología, es necesario analizarla no solo
desde el punto de vista de BI, sino desde otros dominios como son: Inteligencia
Analítica, inteligencia continúa e inteligencia de contenidos y fundamentalmente
desde el ciclo de vida de la gestión de la información.
5.1.1 Arquitectura de la Metodología de Inteligencia de Negocios
aplicando Principios Agiles.
La metodología expuesta en el capítulo anterior, concentra sus resultados efectivos
en tres actividades de cada uno de los ciclos, entre ellos, el cuello de botella es la
construcción de soluciones de Inteligencia de Negocios, para lo cual en este
trabajo de investigación se propone una arquitectura que apoye y facilite
significativamente esta actividad.
El referirla como una arquitectura de la Inteligencia de Negocios ágil, seria
considerarla sobre todo en cuanto al almacenamiento de datos con nuevos
componentes tecnológicos, entre ellos una plataforma de base de datos en memoria
y de disposición de columnas que son conceptualmente un habilitador de la
tecnología para la agilidad de Inteligencia de Negocios.
La baja de costos de las memorias de todo tipo, en la industria computacional ha
fomentado que las nuevas tecnologías de almacenamiento de información cambien
sustancialmente, en procura de mejorar los tiempos de respuesta de las
aplicaciones no solo analíticas y sobre todo las transaccionales, para dar respuestas
efectivas a los cambios en los requerimientos internos y externos de los
administradores de las organizaciones.
71
Una vez definida una metodología basada en principios ágiles, es necesario
adecuar el comportamiento rígido de las soluciones de Inteligencia de Negocios, en
términos de requerimientos cambiantes y de los grandes volúmenes de datos.
En el nacimiento del concepto de la Inteligencia de Negocios y data warehouse, se
hizo mucho énfasis en las tecnologías del tipo MOLAP cuyo principio era tener una
disposición de base de datos de alto rendimiento, en donde la “información se
encontraba totalmente calculada”. Casi desde su creación esta implementación tuvo
dos problemas claros en relación a la agilidad: el refrescar los cálculos y la
publicación de los resultados no contaban con herramientas amigables para el
usuario final.
Por tanto, el concepto de MOLAP no tuvo el éxito esperado al no ser más ágil.
Recientemente se han propuesto prometedoras soluciones en memoria que no solo
agilizan los reportes operacionales sino en general el acceso a los datos. El uso de
bases de datos en memoria, como base tecnológica reduce el tiempo de respuesta
de las consultas que implican grandes cantidades de datos de manera significativa.
Se plantea las siguientes preguntas:

¿Cuáles son los cambios en las arquitecturas actuales de la Inteligencia de
Negocios con tecnología de última generación?

¿Cuáles son los efectos sobre los proyectos y entornos de la Inteligencia de
Negocios actuales?
En primer lugar, se analizaran brevemente las arquitecturas de la Inteligencia de
Negocios que se implementan en la actualidad y por lo que se deriva la necesidad
de la agilidad, posteriormente se hará una breve descripción de las tecnologías en
memoria y columnares y finalmente se presenta una Arquitectura de apoyo para la
Metodología de Inteligencia de Negocios basada en principios ágiles.
El potencial de las soluciones de la Inteligencia de Negocios para contribuir al éxito
organizacional se considera enorme y por lo tanto, muchas organizaciones han
puesto en marcha iniciativas de la Inteligencia de Negocios con la intención de
implementar o mejorar las mismas. Recientemente, una encuesta mundial de 1500
CIOs identificó a la Inteligencia de Negocios como la prioridad número uno de la
tecnología.
72
Para cumplir los objetivos anteriormente mencionados de Inteligencia de Negocios,
la arquitectura subyacente consiste en un data warehouse con capas separadas
como se muestra en la Figura 9.
Figura 9 Arquitectura de capas del DWH
Fuente: Autor
Los datos se cargan desde las fuentes (sistemas operativos como ERP, archivos
planos, información externa, etc.) en el almacén de datos operacionales. Los datos
contenidos en esta etapa no se transforman, es decir, son datos en bruto. La
limpieza de datos, la armonización y la consolidación es el objetivo de la capa de
data warehouse. Para constituirse la única fuente de la verdad y ser independiente
de las aplicaciones.
Para las grandes organizaciones el volumen de datos contenida en un data
warehouse puede llegar a ser de hasta varios terabytes (TB) o incluso más,
dependiendo de la granularidad de datos requerida. Durante el proceso de
transformación de datos en información, estos registros son incluso almacenados
varias veces (en parte o totalmente) en la arquitectura de capas.
A medida que los requisitos funcionales de la organización pueden ser divergentes,
es decir, los departamentos financieros por lo general tienen diferentes requisitos
que sus colegas tributarios, la lógica de los negocios se transforma y se enriquece
de los datos "generales" publicados en el data warehouse. Estos pasos tienen lugar
73
en la capa de transformación, especialmente para las decisiones estratégicas en
función de granularidad de datos, por ejemplo, los datos de recaudo por cada
contribuyente que figuran en las capas inferiores.
Por lo tanto, para satisfacer el rendimiento y los tiempos de respuesta en la
ejecución
de los
requerimientos
de análisis
y transaccionales, en donde
normalmente se hacen incontrolables durante las cargas para la capa de
presentación de informes.
Las soluciones de Inteligencia de Negocios, son cada vez más utilizados para
apoyar las tareas operativas, por ejemplo, mediante el la Inteligencia de Negocios
operacional, Un ODS permite el análisis de datos y debe ser posible que los datos
operativos de una alta granularidad sean cargados y consultados.
Las organizaciones actuales se enfrentan a un mundo de "agilidad" que ha
traspasado la tradicional gestión empresarial. En la literatura de investigación, el
término agilidad es ambivalente y casi nulo "El desarrollo conceptual de la agilidad"
es interpretado como "la disposición continua de un método que rápidamente o
inherentemente crear, cambiar, de manera proactiva o reactiva aceptar el cambio, y
aprender del cambio al tiempo que contribuye a dar valor para el interesado
percibiendo: economía, calidad y simplicidad, a través de sus componentes y las
relaciones con su entorno”.
También puede contribuir a la rápida adaptación de Inteligencia de Negocios. Sin
embargo, las tecnologías de base de datos en memoria y columnar, puede
considerarse como un primer enfoque tecnológico para permitir la arquitectura la
Inteligencia de Negocios ágil.

Data Warehouse: ya sea que se organizan de manera central, local o
distribuida - almacenan datos físicamente para optimizar el rendimiento o para
extraer, transformar y enriquecer los datos que permitan tomar decisiones

Virtual Data Warehouse: no almacenan ningún dato físicamente pero son
expuestos tal cual el concepto anterior. Por otra parte, con el fin de obtener
información confiable y consistente, el dato operacional necesita ser limpio,
consolidado, transformado y enriquecido. Estas tareas pueden ser muy
complejas y requerirán muchas capacidades de recursos especializados, este
74
tipo de tecnología cuenta con los avances informáticos y la reducción de precio
de la memoria en los últimos años.
Los sistemas de bases de datos convencionales, como las bases de datos
relacionales (RDBMS) suelen utilizar discos duros físicos para almacenar datos. Si
los datos se acceden por una aplicación es cargado en la memoria principal para su
procesamiento. Aunque los datos se pueden almacenar en el caché en la memoria
principal en un RDBMS, la ubicación de almacenamiento primaria sigue siendo un
disco duro magnético.
En lugar de ello, un sistema de base de datos en memoria mantiene sus datos de
forma permanente en la memoria principal del hardware subyacente. La memoria
principal se puede acceder directamente por la CPU (s) y el acceso es órdenes de
magnitud más rápido. Sin embargo, la memoria principal es volátil.
Debido a la reducción de precios de la memoria principal y el uso de técnicas de
compresión dedicados, ahora es posible incluso mantener todos los datos de las
organizaciones en memorias de gran tamaño.
En contraste, la forma de almacenamiento orientado a columnas son disposiciones
más adecuados para la realidad de almacenamiento. Además los rendimientos de
un sistema para combinar las funcionalidades de OLTP y OLAP simultáneamente.
Se han introducido enfoques híbridos que combinan almacenamiento de fila y
orientados a columnas. La diferencia del almacenamiento de fila y orientado a
columnas es se muestra en el ejemplo representado en la Figura 10.
La base de datos contiene tres duplas (filas r) con tres atributos cada uno (columnas
c).
Figura 10 Diferencia de Almacenamiento filas vs columnas
75
Fuente: Autor
La
mayoría
de
las
consultas
sólo
utilizan
una
cantidad
muy
pequeña
(aproximadamente 10%) de los atributos (columnas) de una tabla de base de datos.
En un diseño orientado a columnas sólo se accede a las duplas correspondientes en
una consulta y no el conjunto completo de filas como en los modelos relacionales.
Además, para la mayoría de operaciones analíticas sólo un pequeño conjunto de
filas es relevante cuando una cierta condición para un atributo se cumple. Los
atributos que se acceden de una base de datos orientada a columnas se muestran
en la Figura 11.
Figura 11 Acceso a los atributos por columnas
Fuente: Autor
El almacenamiento orientado a columnas también permite técnicas de compresión
más adecuadas y gana enormes impactos en el rendimiento - hasta un factor de
1000 a 1 a una disposición de filas de los datos en la praxis.
Considerando lo investigado hasta el momento se propone una Arquitectura Ágil
que permite habilitar la Metodología de Inteligencia de Negocios aplicando
Principios Ágiles, expresada en la siguiente Figura 12:
76
Figura 12 Arquitectura Ágil para la Metodología de Inteligencia de Negocios basada en
Principios Ágiles
Fuente: Autor
La arquitectura considera dos perspectivas fundamentales que son el manejo de
datos históricos (vigencia de datos) y su distribución propiamente, tanto de datos
como de información según una clasificación de USO.
En el lado derecho de la gráfica tenemos los sistemas y repositorios fuente, la
Arquitectura considera un primer elemento que es el almacenamiento denominado
STARTING que tiene las siguientes características:

Agrupa la data de los diferentes sistemas transaccionales que se encuentran
en la organización, en las diferentes plataformas computacionales.
77

No toda la data de los diferentes repositorios es almacenada tal cual sino se
realizan dos operaciones: al número de filas y columna relevantes.

Se considera la siguiente clasificación de los datos en función de su
vigencia:

o
Activos: Datos entre 1 a 3 años.
o
Pasivos: Datos entre 4 y 7 años.
o
Histórica: Datos mayores a 8 años.
Para el caso inicial de implementación del STARTING se consideran datos
activos y pasivos de tal manera que este primer paso de almacenamiento se
distribuye directamente la información al almacenamiento de históricos.

En cuanto a la plataforma de base de datos se recomienda para este inicio
de arquitectura ágil, una plataforma relacional manteniendo una copia de las
estructuras.
El siguiente componente se refiere al ODS, ya mencionado anteriormente
consideramos las siguientes características:

El ODS es un almacenamiento hibrido entre un ambiente operacional y
analítico.

Está enfocado mayormente en los datos activos, su fuente es el
almacenamiento STARTING.

La interacción entre el STARTING - ODS es unidireccional, no se admite que
los sistemas transaccionales accedan a información analítica, se entiende
que los programadores encontrarían enormes beneficios de utilizar datos
procesados pero ellos tienen una latencia diferente.

Se recomienda altamente la utilización de tecnologías enfocadas a memoria
y columnares con el beneficio de que es la que se necesita en consultas que
involucran exigencias de tiempos de respuesta cortos.
78
Completando el ciclo tenemos el almacenamiento DW o DWH que tiene las
siguientes características:

El almacenamiento DWH se refiere a los Modelos Estrella, Copo de Nieve o
Constelación.

Tiene dos posibles fuentes de datos: STARTING y ODS.

Las
interacciones
entre
ODS
-
DWH
y STARTING
– DWH
son
unidireccionales y son asi porque la información DWH tiene medidas y
dimensiones que constituyen Modelos Estadísticos.

El DWH es inminentemente histórico por la definición dada por Bill Inmon,
considerado padre del Data Warehouse, por tanto no sería correcto reservar
almacenamiento histórico para los modelos dimensionales, sin embargo por
temas de economía de escalas también los consideramos.

No se recomienda expresamente tecnologías en memoria y/o columnares las
plataformas de base de datos relacionales pueden ser muy útiles, pero si
deben ser alternativas a las desdeñadas MOLAP del principio de las
soluciones de Inteligencia de Negocios.
Adicionalmente tenemos el almacenamiento de Frontera que tiene las siguientes
características:

Comprende la información externa a la organización que debe preservar
inclusive los mismos nombres de objetos y por su puesto sus datos.

Este
almacenamiento
comunica
datos
a
los
tres
almacenamientos
anteriores.

En cuanto al STARTING debería ser el inicio de la data operacional en el
ciclo.
79

Sin embargo se puede aplicar directamente el almacenamiento ODS, que es
el caso de los datos necesarios para cruces de información.

La plataforma de base de datos recomendada es relacional para tener
concordancia con la mayoría de organizaciones inclusive recomendamos
base de datos open source.
Finalmente
el
almacenamiento
de
tipo
HISTORICO
tiene
las
siguientes
características:

En el convergen todos los datos considerados como históricos, mayores
a 8 años.

Deberán establecerse políticas claras en cuanto a los dispositivos de
almacenamientos por ejemplo en cintas que resultan aún más baratos
que los discos.

La problemática a definir es la obtención de ser el caso de datos cuando
se utiliza este tipo de almacenamiento para que formen parte de la
información pasiva.
5.1.2 Gestión de la Metodología de Inteligencia de Negocios aplicando
Principios Agiles.
En el artículo denominado “BI Delivary Framework 2020”, cuyo autor Wayne
Eckerson, propone que existen cuatro tipos principales de inteligencias diseñados
para convertir los datos en información y la información en conocimiento y en
experticia: la inteligencia de negocios (BI), inteligencia analítica, inteligencia
continua e inteligencia de contenidos.
Mientras la inteligencia de negocios ofrece a sus usuarios casuales informes y
cuadros de mando repletas de métricas que representan metas y objetivos del
negocio, la inteligencia analítica utiliza herramientas ad hoc para consultas, para
evaluar nuevos planes o propuestas. La Inteligencia continua permite a las
80
organizaciones competir en velocidad de respuesta, proporcionando un mecanismo
para consumir volúmenes cada vez más grandes de datos. También resuelve el
abismo entre los datos y procesos, proporcionando el uso extensivo de métricas de
informes y cuadros de mando. La inteligencia de contenido proporciona a los
usuarios una interfaz intuitiva para explorar los datos de todo tipo, incluyendo los
datos numéricos y documentos, sin tener que diseñar e implementar un data
warehouse desde el inicio.
5.1.2.1
Fábrica de Información
La función fundamental de la inteligencia de negocios es la denominada “ fábrica de
la información”, que transforma datos en información y la información en
conocimiento y finalmente Inteligencia (véase la Figura 13).
Figura 13 Ciclo del Proceso de Información
Fuente: Autor
Estratégicamente, la fábrica de información describe cómo las organizaciones
utilizan la información para tomar decisiones más inteligentes. Tácticamente, se
trata de la presentación de informes y análisis.
Por último, la mayoría de los profesionales de la Inteligencia de Negocios todavía
tienen que encontrar la manera de entregar los informes y análisis a razón del 80%
de los datos corporativos que no se encuentra en las bases de datos relacionales,
es decir, documentos, páginas web, mensajes de correo electrónico, datos de redes
sociales y datos de navegación.
81
El término inteligencia de negocios ha sido suplantado por otros términos, tales
como la gestión del rendimiento y, más recientemente, la analítica. Sin embargo, se
sigue utilizando la inteligencia empresarial para describir todo el dominio y las
personas que trabajan en ella. También se refiere a las herramientas de usuario
final que entregan informes y análisis funcional.
5.1.2.2
Cuatro dominios de la Inteligencia en referencia a la nueva
Metodología.
Extendiendo el concepto de Inteligencia de Negocios a través de la Metodología
basada en los principios ágiles definida en la presente investigación, se amplía la
definición de Inteligencia en tres categorías adicionales, como se muestra en la
Figura 14, la Inteligencia de Contenido relativa al Despliegue y finalmente el uso y
evaluación cuya base fundamental es el entendimiento de los datos, en cuanto a la
Inteligencia Analítica partiendo del Establecimiento de Objetivos, se va configurando
el Modelado pero esta vez en las herramientas de semántica, adicionalmente
aseguramos parte de la publicación de herramientas llegando nuevamente al uso y
evaluación, definiendo una Metadata.
En cuanto a la Inteligencia Continua, se refiere técnicamente a la transformación de
los datos en información, en este caso se apuntala la preparación de datos
iterativamente, hasta llegar a la construcción de los ETLs de forma progresiva, En
principio se puede pensar en la preparación de los datos como un proceso único y
secuencial, sin embargo se estima que el esfuerzo inicial será aproximadamente un
60% y el resto se irá incorporando progresivamente.
La inteligencia de negocios, bajo la perspectiva de la nueva metodología procura el
entendimiento del negocio, para lo cual se fundamenta en los criterios de éxito de
las soluciones de Inteligencia de Negocios, por otro lado se define el modelamiento
de los ETLs a nivel de definir el proceso de transformación de los Datos en
Información, terminamos con el uso y evaluación.
82
Figura 14 Cuatro Dominios de la Inteligencias conforme la Metodología
Fuente: Autor
5.1.2.3
Gestión de la Información Institucional.
El proceso de transformación de los datos en información lleva consigo un ciclo de
vida que debe ser considerado, como fundamento de este proceso, partiendo de la
necesidad de información y llegando a la organización de activos de información tal
como se representa en la siguiente Figura 15.
83
Figura 15 Gestión de la Información Institucional
Fuente: Autor
El proceso contempla las siguientes actividades:

Levantamiento de la necesidad de información

Captura de datos

Procesamiento de datos

Almacenamiento (Preservación Destrucción) de datos e información

Uso de Información.

Actualización de activos de información
Adicionalmente, los datos de origen externo considerados en el almacenamiento
denominado Frontera, se prevé su gestión una vez concluidas las etapas de
negociación técnica y no técnica. El criterio de esta negociación es poder contar con
la mayoría de la información necesaria con la menor entrega posible de los datos
internos.
La gestión de información documental o física deberá ser considerada bajo los
procesos de gestión de archivos físicos. La Metodología de Inteligencia de Negocios
considerando Principios Agiles es totalmente adaptable al ciclo de vida de la
información. En cualquier organización que desee aplicar la Metodología es
84
necesario el único registro de la necesidad de información para su gestión durante
todo el ciclo de vida. Adicionalmente se recomienda el uso de una misma plataforma
de explotación de información, así como un solo lugar y tiempo de vida de la
información que define un almacenamiento ordenado y sistémico.
Es importante ejecutar un modelo de información que sea reconocida a nivel
organizacional que resuma seis perspectivas de la misma: Qué, quién, cómo,
dónde, cuándo y para qué Figura 16. Una única forma de publicación de la
información institucional hacia el contribuyente, usuario interno, externo dentro y
fuera de la organización.
La estandarización de la captura de información a nivel de archivos digitales
externos a la organización, necesarios para los procesos Institucionales. Una única
forma tecnológica de transformación de los datos en información por medio de ETLs
(Extract, Transform, Load), facilitando el análisis de trazabilidad e impacto.
Considerando la metadata como un elemento ontológico importante en perspectiva
de su uso y gestión.
Figura 16 Modelo de Información
Fuente: Autor
La negociación de información externa a la organización se recomienda sea
encomendada a un área/unidad especializada que tenga expertos en este tipo de
disciplina misma que debe responder a un beneficio institucional.
85
El proceso de Gestión de la Información Institucional es aplicable en los siguientes
casos:

La Información interna cuyo uso requiera interacción con las bases de datos
institucionales para sustentar algún proceso organizacional y/o requiera
algún tipo de captura, procesamiento y/o almacenamiento y uso.

Información externa a la organización cuya captura requiera transporte de
datos, sea de medios digitales y/o canales electrónicos y que se deben
convertir en un activo de información institucional.
Para
efectos
de
responder
ágilmente
a
las
necesidades de información
institucionales, se sugiere el ingreso de la necesidad en la Matriz de Gestión de la
Información plasmado en el Anexo 3 con todos los datos necesarios para su
gestión, adicionalmente contempla los elementos necesarios para realizar una
priorización de la necesidad de información asignándoles determinados pesos a
ciertos criterios de la Matriz.
Del punto anterior se desprende que la priorización de la necesidad de información
y/o cambios, no son un esfuerzo temporal sino un esfuerzo permanente cuyos
componentes tienen un ciclo de vida que depende del valor organizacional de la
información.
Se debe considerar como activo de información Institucional (arquitectura de
información) solo aquellos casos en donde la necesidad de información levantada y
que ha sido gestionada, tiene como un componente final el uso en los términos al
menos de los que inicialmente fueron solicitados. El catálogo de activos de
Información debe ser administrado de manera diaria por alguna unidad funcional de
la organización.
En general se considera que la información es almacenada en las estructuras
relacionales de la base de datos (arquitectura de datos) ya contienen los criterios
suficientes de calidad de datos, sin embargo el perfilamiento (etapa de calidad de
datos) debería ser un requerimiento de inicio.
86
5.1.2.3.1 Levantamiento de la necesidad de información
Cualquier solicitud de información se la debe realizar utilizando las políticas
institucionales para el efecto y debe incluir la necesidad y su justificación.
El área gestora de la Información, debe responder, al solicitante en un plazo
determinado de tiempo, sin embargo en todo momento, asesora sobre cualquier
duda relacionada a la matriz de gestión de la información.
El análisis de la complejidad y factibilidad de obtención de la información considera
los siguientes criterios:

Volumen de la información solicitada

Complejidad de los cálculos a realizar

Calidad de datos de las fuentes de información

Existencia de los datos solicitados

Urgencia del pedido por temas mandatorios

Datos entregados por medios magnéticos.

Origen de la Información (interna / externa)

Forma de Captura (digital / enlace)

Gestión de Adquisiciones

Complejidad

Factibilidad

Impacto (Software y Hardware requerido)
Este análisis necesariamente debe ser realizado por todos los involucrados antes de
que sea realizada alguna tarea en procura de la consecución de los datos. Esta
reunión de análisis se debe realizar con una frecuencia de al menos una vez por
semana dependiendo el número de levantamientos de necesidades de información
que se soliciten y además en la reunión se define la priorización de atención misma
que es incluida en la Matriz de Gestión de la Información.
87
Cuando el origen de la necesidad de información es externa, en este análisis se
debe incluir el técnico de la Entidad Externa correspondiente.
5.1.2.3.2 Captura de datos
La captura de datos / información debe regirse al estándar definido .Este estándar
se encuentra establecido en la matriz de gestión de la información.
5.1.2.3.3 Procesamiento de datos
Todo procesamiento de datos que resulte en información deberá construirse bajo el
concepto de etls, considerando que se debe implementar una carga inicial y
posteriores cargas incrementales, de esta manera se asegura trazabilidad y facilita
el análisis de impacto.
El procesamiento de la información sobre grandes volúmenes de datos (más de 2
gigas de datos y/o información) no debe ser realizado fuera de la plataforma
tecnología institucional en el caso de volúmenes menores se considera uso de
información realizado por el usuario.
Para el procesamiento de la información se deben considerar los siguientes
ambientes:

Desarrollo: Este ambiente es utilizado cuando se diseña el modelo de la
información (matriz fuente destino), es decir cuando se modela el destino de la
información y el flujo de etl. Además se utiliza para ejecutar pruebas de unidad y
funcionalidad.

Pre-producción: Este ambiente se utiliza para realizar pruebas de integración y
regresión, estas pruebas son lo más cercanas al ambiente de producción.

Producción: Este ambiente se utiliza para instalar los componentes de etl en el
ambiente definitivo.
88
5.1.2.3.4 Almacenamiento de Información
El almacenamiento de datos e información digital en la base de datos Institucional
contempla dos criterios a ser considerados, cuyo objetivo es proveer el
ordenamiento y optimización de los recursos informáticos institucionales
Vigencia de los datos: Los datos desde la perspectiva de su vigencia considera
tres tipos, siendo esta una definición inicial que dependerá de la normativa vigente:

Datos Activos: Datos a almacenar cuya vigencia considera de cero a cuatro
años en general y tributariamente los últimos cuatro años fiscales.

Datos Pasivos: Datos a almacenar cuya vigencia considera de cinco a siete
años en general y tributariamente de cinco a siete años fiscales.

Datos Históricos: Datos cuyo almacenamiento considera más de siete años
y tributariamente más de siete años fiscales.
Lugares de almacenamiento: Se ha definido la existencia de cuatro lugares
principales de almacenamiento en la base de datos:

Starting: Datos transaccionales replicados de diferentes fuentes en un único
sitio y que luego es consumida para uso institucional, para su conformación
se deberán utilizar procesos etls que adicionalmente contemplen las
definiciones sobre la vigencia de datos. Ejemplo: datos del RUC,
Facturación, Anexos, etc.

Frontera: Los datos proporcionados o entregados a instituciones externas y
que por su naturaleza en cuanto a seguridad y disponibilidad deben ubicarse
en un lugar restringido con la finalidad de proteger la información
institucional. Ejemplo: datos del Registro Civil, IESS, RUC, Declaraciones,
etc.
89

ODS: Información de uso táctico, que pueden provenir del almacenamiento
tipo Starting o Frontera que han sido previamente tratados sin llegar a
constituir modelos dimensionales pero que requieren un elevado nivel de
procesamiento y tiempos cortos de respuesta. Ejemplo: capa de información
de formularios.

DWH: Información de uso estratégico que resume grandes volúmenes de
información mediante modelos dimensionales que son:
o
Modelos Estrella.
o
Modelos Copo de Nieve.
o
Modelos Constelación.
Ejemplo: Modelo Estrella de Recaudación.
5.1.2.3.5 Uso de Información
La
información
institucional
debe
ser
usada
mediante
las
Herramientas
Institucionales de Explotación de Información vigentes. El uso de Herramientas que
no formen parte de la plataforma tecnológica institucional deberá ser restringido y
controlado.
Para la publicación de la Información se debe considerar los siguientes tipos:

Estratégica:
Información estadística análisis inductivo y deductivo
Información de Control de Gestión

Táctica:
Información Analítica
Minería de Datos

Operativa
90
5.1.2.3.6 Actualización de Activos de Información
Se consideran Activos de Información aquellos resultados del ciclo de vida de la
información, de los cuales se ha verificado su uso institucional, o en la que se ha
realizado una gestión de información completa.
Para la baja o creación de nuevos
activos de información se debe analizar permanentemente el motivo, con la finalidad
de que se conozcan los activos de información creados y los que se proceden a dar
de baja.
91
CAPÍTULO VI
6.1
Conclusiones
Se han llegado a las siguientes conclusiones en el presente trabajo de investigación:

Las metodologías ágiles reducen el tiempo de construcción de los sistemas
de Inteligencia de Negocios.

La utilización de herramientas de inteligencia de negocios, existentes en el
mercado organizan las actividades de construcción.

La aplicación de las metodologías ágiles usadas en la inteligencia de
negocios requieren de un ODS (Operational Data Store) que permita un alto
desempeño de software y hardware.

Las metodologías agiles pueden ser usadas en cualquier organización afín
del Servicio de Rentas Internas.
6.2
Recomendaciones
Las siguientes recomendaciones deben ser consideradas para la aplicabilidad de las
metodologías ágiles en la construcción de soluciones de Inteligencia de Negocios:

Implementar una arquitectura de información.

Definir el proceso de gestión de la información el cual se organice el ciclo de
vida de los datos a información.

Definir claramente políticas y estándares, con el correspondiente liderazgo
para su difusión interna.

Usar herramientas de inteligencia de negocios, existentes en el mercado ya
que organizan las actividades de construcción.
92

Aplicar las metodologías agiles en la pre factibilidad, desarrollo de los
Sistemas Operacionales, así como en la construcción de las soluciones de
Inteligencia de Negocios.
93
ANEXO 1
Once tablas de factores críticos de éxito de diferentes autores
Las tablas que se anexan a continuación fueron utilizadas para resumir los factores
críticos de éxito, corresponden a la propuesta, sobre el tema, realizado por
diferentes autores expertos en Inteligencia de Negocios:
Tabla 23. CSF y CFF
Quinn-CSF1 Regla 1 Comprensión de los usuarios
Quinn-CSF2 Regla 2 Uso del paradigma de los clicks
Quinn-CSF3 Regla 3
Distinguir entre los usuarios productores y consumidores de información de
información.
Quinn-CSF4 Regla 4 Establecer una cultura de medición
Quinn-CSF5 Regla 5 La construcción BI es una decisión estratégica de la compañía
Quinn-CSF1 Razón 1 Las habilidades y deseos de los usuarios están subestimados
Quinn-CSF2 Razón 2 El énfasis en la fase equivocada del ciclo
Quinn-CSF3 Razón 3 La información no es auto-explicable, no hay ningún caso de la semántica
Quinn-CSF4 Razón 4 No se ha establecido una cultura de la medición
Quinn-CSF5 Razón 5 Los proyectos de BI se han aplicado de manera desigual en la parte táctica
Fuente: (Quinn, 2003)
Tabla 24. Factores de éxito del líder de proyecto de BI
F & M-CSF1
Actuar sobre los valores de la empresa
F & M-CSF2
Enfocar las metas del proyecto con las necesidades más urgentes de la organización
F & M-CSF3
Identificar las necesidades del negocio y proporcionar soporte al usuario de la herramienta
más amigable posible
F & M-CSF4
Hacer planes de éxito adaptadas a cómo la organización evalúa el éxito
F & M-CSF5
Ser como un hijo de tres años: Preguntaremos la razón de todo
F & M-CSF6
Considerar el proyecto como la mayor innovación de la organización
F & M-CSF7
Apuntar al diálogo, diálogo y diálogo!
F & M-CSF8
Integrar e involucrar a los ejecutivos y gerentes del negocio como colíderes de "su propio"
proyecto
F & M-CSF9
Para ser proactivos, prever la resistencia al cambio y convertirse en un campeón en la causa
BI
F & M-CSF10
Aprender de los demás
F & M-CSF11
Evaluar y considerar el riesgo y el costo de no utilizar herramientas de BI
F & M-CSF12
Tener mente abierta y una visión global de la evolución de BI en la organización
Fuente: (Faulkner & MacGillivray, 2001)
94
Tabla 25. Intervenciones
CHENOW-INT-1 Existe apoyo de la dirección al proyecto ?
CHENOW-INT-2 Los usuarios apoya en proyecto ?
CHENOW-INT-3 Los usuarios acceden a una amplia gama de datos?
CHENOW-INT-4 Los usuarios necesitan herramientas restrictivas?
CHENOW-INT-5 Los usuarios entienden la relación entre el data warehouse y los procesos de negocio?
CHENOW-INT-6 Los usuarios perciben el apoyo del departamento de TI en sus tareas diarias?
CHENOW-INT-7 Hay uno o varios usuarios poderosos?
Fuente: (Chenoweth, 2006)
Tabla 26. Criterios de usuario
Solom-CSF-1
Definir los acuerdos de nivel de servicio y requisitos de información con los usuarios
Solom-CSF-2 Identificar los sistemas fuentes
Solom-CSF-3
Planificar la calidad de datos
Solom-CSF-4
Elegir el modelo adecuado de diseño
Solom-CSF-5
Elegir la herramienta ETL apropiada
Solom-CSF-6
Realizar cargas incrementales siempre que sea posible
Solom-CSF-7
Elegir correctamente el DBMS y la plataforma de BI
Solom-CSF-8
Hacer un proceso para conciliar los datos
Solom-CSF-9
Revisar la calidad de los ETLs permanentemente
Solom-CSF-10 Considerar la posibilidad de apoyo a los usuarios
Fuente: (Salomón, 2005)
Tabla 27. Errores en el proyecto BI
MOSS-CFF-1
Falta de metodología
MOSS-CFF-2
Equipo de trabajo inadecuado
MOSS-CFF-3
Insuficiente participación de los usuarios de negocio
MOSS-CFF-4
Etapas inadecuadas
MOSS-CFF-5
Falta de planificación del proyecto
MOSS-CFF-6
Falta de garantía de calidad y pruebas de preproducción
MOSS-CFF-7
Pruebas inadecuadas
MOSS-CFF-8
Consideración del volumen de los datos de depuración erróneos
MOSS-CFF-9
No hacer caso a los metadatos
MOSS-CFF-10 Ser un esclavo de las herramientas de gestión de proyectos
95
Fuente: Moss (2005)
Tabla 28. Tips de proyectos BI
Brigg-CSF-1
Patrocinio del Proyecto
Brigg-CSF-2
Gestionar las expectativas del usuario
Brigg-CSF-3
Uso de prototipos
Brigg-CSF-4
Encontrar un triunfo rápido
Brigg-CSF-5
Elegir un problema medible de la organización
Brigg-CSF-6
Modelado y diseño de Data Warehouse
Brigg-CSF-7
Seleccionar un caso de negocio adecuado
Brigg-CSF-8
Conectarse a la estrategia de negocio
Brigg-CSF-9
Seleccionar las herramientas con cuidado
Brigg-CSF-10
Involucrar al Usuario Final
Brigg-CSF-11
Administrar el Cambio Organizacional
Brigg-CSF-12
Tener en cuenta la cultura organizacional
Brigg-CSF-13
Enfocarse en la gestión de datos
Brigg-CSF-14
Considerar la posibilidad de escalabilidad y flexibilidad
Brigg-CSF-15
Transmisión de conocimientos en los proyectos tercer izados
Brigg-CSF-16
Utilizar normas para reducir la complejidad
Brigg-CSF-17
Considerar la experiencia anterior de los miembros del equipo
Brigg-CSF-18
Considerar la posibilidad de Apoyo para el usuario final
Fuente: (Briggs , 2004)
Tabla 29. Criterios de proyectos BI
W & W-CSF-1 Apoyo a la Gestión del Proyecto
W & W-CSF-2 Existencia de un líder de Proyecto
W & W-CSF-3 Utilizar los recursos adecuados
W & W-CSF-4 Participación de los usuarios
W & W-CSF-5 Habilidades de Equipo
W & W-CSF-6 Fuentes de datos
W & W-CSF-7
Información y análisis como parte de la cultura
organizacional
W & W-CSF-8 Empresas y alineación estrategias de BI
W & W-CSF-9 Gobierno de BI eficaz
Fuente: (Wixon & Watson, 2001)
96
Tabla 30. Criterios organizacionales de BI
S & F-CSF-1
Iniciativa vinculada a una necesidad de negocio
S & F-CSF-2
Patrocinio a la Gestión del Proyecto
S & F-CSF-3
Gestión de las expectativas del usuario
S & F-CSF-4
Proyecto Cross-Funcional
S & F-CSF-5
Calidad de Datos
S & F-CSF-6
Flexibilidad del Modelo
S & F-CSF-7
Gestión de datos
S & F-CSF-8
Procesos automáticos de extracción de datos
S & F-CSF-9
Conocimiento
S & F-CSF-10 Herramientas
Fuente:. (Sammon & Finnegan, 2000)
Tabla 31. Criterios de Data Warehouse
WEIR-BP-1
Hacer cargas incrementales
WEIR-BP-2
La construcción del sistema debe ser adaptable
WEIR-BP-3
Gestionar las expectativas del usuario
WEIR-BP-4
Los proyectos deben ser gestionados conjuntamente por los
usuarios y los técnicos
WEIR-BP-5
Conexión directa con el negocio
WEIR-BP-6
No buscar la perfección
Fuente: (Weir, 2003)
Tabla 32. Criterios metodológicos
Centralización de los datos en un Data Warehouse corporativo y su agregación en
Abdu-LL-1 varios Data Marts especializados permiten acceso rápido y fiable a la información
solicitada
Abdu-LL-2
La definición de normas de información para toda la empresa hace uso del intercambio
de información clara y consistente entre departamentos.
Algunos modelos de informes predefinidos se deben implementar con el fin de
Abdu-LL-3 proporcionar a los responsables la funcionalidad de agregar o restar elementos
necesarios y generar informes ad hoc
Debería existir una red de personas responsables de alinear las especificaciones de
Abdu-LL-4 informes estándar con las necesidades locales para facilitar la ejecución de proyectos
de BI
Abdu-LL-5
Debería de haber un fuerte compromiso de la junta directiva de la empresa para
resolver cualquier conflicto y los cambios ocurridos durante el desarrollo del proyecto
Abdu-LL-6
Integración del "Six - Sigma" como técnica en la infraestructura de TI de la empresa
esto se traducirá en un sistema de BI robusto
Abdu-LL-7
La infraestructura de TI tiene que ser levantada en una única plataforma que es
proporcionada por compañías bien reconocidas
Fuente: (Abdullaev & Ko, 2007)
97
Tabla 33. Criterios de planificación
KO-CP-1
No atender requerimientos internos, pero estar atento al avance tecnologico y
las necesidades del cliente
KO-CP-2
Representación empresarial dedicada a cada departamento
KO-CP-3
Disponibilidad de los miembros del equipo de expertos
KO-CP-4
Metodología única de desarrollo de BI
KO-CP-5
Planificación minuciosa
KO-CP-6
Estandarización de datos
KO-CP-7
Fecha de Control de calidad
KO-CP-8
Existencia de metadatos
KO-CP-9
La implantación requerida de herramientas
Fuente: Ko & Addullaev (2008)
98
ANEXO 2
Pasos que se siguieron, para el caso de los “Reportes Ejecutivos generados
por el Área de Sistemas de Información del Servicio de Rentas Internas”
Para la construcción del diagrama del proceso de información, en las sesiones face to face
se basaron en este entendimiento del negocio:
99
100
101
El plan original en la oficina de proyectos fue el siguiente (contemplaba 30
semanas) con la metodología se redujo a 3 semanas:
Servicio de Rentas Internas
Dirección Nacional de Planificación y Coordinación
Propuesta de Proyecto
Nombre de la Propuesta
Sistema de Reportes de Información
Dirección Auspiciante:
Dirección Nacional de Gestión Tributaria
1. Antecedentes
La Administración Tributaria ha venido preparando diferentes reportes gerenciales, solicitados por Organismos de Control, Presidencia de la República, Directores
Nacionales y Director General del Servicio de Rentas Internas. La solicitud de éstos reportes tienen la funcionalidad de ayudar a una rápida toma de decisiones para las
personas que lo solicitan, por ende la generación de los mismos deben brindar mayor facilidad en su ejecución. La Administración Tributaria no posee un sistema o
programa que permita generar un reporte de gestión de información tanto operativa como gerencial de una forma automatizada, oportuna y completa, y que incluya al
mismo tiempo el análisis e investigación necesarios para la toma de decisiones. Actualmente la elaboración de informes se centraliza en una unidad generando
dependencia y "cuellos de botella" que no permiten la entrega oportuna.
2. Descripción del Proyecto
Se requiere una solución informática que sea totalmente parametrizable y flexible, que brinde información oportuna y satisfactoria. La utilización de esta herramienta
debe estar orientada a funcionarios de nivel jerárquico superior, para que les permita obtener un análisis tributario inmediato de uno o más contribuyentes. Esta
herramienta deberá desplegar información relevante de las bases de datos internas como externas que posee la Administración Tributaria.
3. Requerimientos
1
Se requiere una herramienta que permita gestionar información operacional y gerencial
2
Se requiere una herramienta parametrizable que permita generar información oportuna de manera rápida y sencilla, presentado la información de una
manera resumida
3
4
5
Se requiere una herramienta que permita la eliminación o incorporación de nuevas bases de información para su posterior visualización
Se requiere de una herramienta que contenga pistas de auditoría a detalle para brindar transparencia en la utilización
Se requiere de una herramienta que muestre la información de una manera que facilite la comprensión a través de medios gráficos y textuales
4. Áreas Involucradas con el Proceso
Las áreas involucradas en el desarrollo de este aplicativo son "Sistemas de Información" e "Investigación del Fraude y Lavado de Activos" pertenecientes al
Departamento de Inteligencia Tributaria de la Dirección Nacional de Gestión Tributaria. El área de Business Intelligence del Departamento de Desarrollo e Implementación
de la Dirección Nacional de Desarrollo Tecnológico.
Es importante mencionar que al ser una herramienta con información de todas las bases que posee la administración, involucra indirectamente a todas la áreas
propietarias de la información, responsables de mantenerlas actualizadas y confiables.
5. Impacto Esperado
5.1. Objetivos Estratégicos
1
Implementar herramientas tecnológicas analíticas para la toma de decisiones ajustadas a las necesidades de cada nivel de la organización.
5.2. Objetivos Específicos
1
Contar con una herramienta informática que permita la generación de reportes de gestión de información de forma oportuna, completa y automática
2
Formalizar la estructura y contenido de los reportes de gestión de información
3
Mejorar el tiempo de respuesta en la entrega de los reportes de gestión de información solicitados
5.3. Descripción de Impactos
1
Indicadores claves de medición
Meta de Impacto Esperada
Atención pedidos director y organismos
Atención oportuna a directores y entrega a tiempo a organismos
N°
Fase
1
Justificación de Propuesta del Proyecto
2
Kick Off del Proyecto
3
Planificación y Análisis de Datos
4
Diseño del Proceso
5
Construcción del Proceso
6
Implantación de la Solución
7
Capacitación
8
Cierre del Proyecto
9
Reunión Post Implementación
Duración en
semanas
Entregables
3 Informe de Justificación
1 Acta Reunión
7 Plantilla de Reportes y Matriz Fuente-Destino
4 Diseño de Cubos
6 Informe de Actividades y Pruebas Unitarias
Pruebas de Integración y de Regresión, Certificación y
4
Paso a Producción
3 Sistema en Producción y Actas de Capacitación
1 Memorando de Cierre
1 Memorando de Reunión
30
102
El requerimiento de información contemplaba lo siguiente:
REQUERIMIENTO DE INFORMACIÓN PARA INFORME EJECUTIVO PERSONAS NATURALES Y JURIDICAS
COD
REQUERIMIENTO
NIVEL
AGRUPACION
DESCRIPCIÓN
TIPO CAMPO
OBSERVACIÓN
NOMBRE DEL
REQUERIMIENTO
REFERENTE AL
BLOQUE UNO DEL
INFORME
1
INFORME EJECUTIVO
Información del Informe Ejecutivo
NA
1.1
INFORMACIÓN GENERAL
Contiene campos referentes al RUC
NA
1.1.1
NUMERO_IDENTIFICACIÓN
Campo que representa el NUMERO de IDENTIFICACIÓN de la persona natural
NAo jurídicaCAMPO CARACTER
1.1.2
NOMBRE_PERSONA_NATURAL_JURÍDICA
Campo que representa
1.1.3
TIPO_CONTRIBUYENTE
Campo que representa
1.1.4
FECHA_NACIMIENTO
Campo que representa
1.1.5
ESTADO_CIVIL
Campo que representa
1.1.6
CONYUGE_REGISTRADO
Campo que representa
1.1.7
1.1.8
IDENTIFICACIÓN_REPRESENTANTE_LEGAL
NOMBRE_REPRESENTANTE_LEGAL
Campo que representa
Campo que representa
1.1.9
IDENTIFICACIÓN_CONTADOR
Campo que representa
Puede existir informe ejecutivos de personas
que no posean RUC
Puede existir informe ejecutivos de personas
el NOMBRE de la persona natural o jurídica
NA
CAMPO CARACTER
que no posean RUC
el tipo de contribuyente (en caso de sociedades indicaNA
si son Companias
CAMPO Limitadas,
CARACTER
Anonimas,
Sólo para
Consorcios,
informes de
Sector
personas
Publico)
jurídicas
Puede existir informe ejecutivos de personas
la fecha de nacimiento de la persona natural
NA
CAMPO CARACTER
naturales que no posean RUC
Puede existir informe ejecutivos de personas
el ESTADO CIVIL de la persona natural
NA
CAMPO CARACTER
naturales que no posean RUC
Puede existir informe ejecutivos de personas
el CONYUGE de la persona natural en caso de tenerlo
NA
CAMPO CARACTER
naturales que no posean RUC
la IDENTIFICACIÓN DEL REPRESENTANTE LEGALNA
del contribuyente
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas jurídicas
el NOMBRE DEL REPRESENTANTE LEGAL del contribuyente
NA
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas jurídicas
Puede existir informes ejecutivos de personas
la IDENTIFICACIÓN DEL CONTADOR del contribuyente
NA
CAMPO CARACTER naturales que posean RUC que no tengan
contador
Puede existir informes ejecutivos de personas
el NOMBRE DEL CONTADOR del contribuyente
NA
CAMPO CARACTER naturales que posean RUC que no tengan
contador
Sólo para informes de personas que posean
la fecha de inicio de actividades de la persona naturalNA
o juridica CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
la fecha de INSCRIPCION de la persona natural o juridica
NA
CAMPO CARACTER
RUC
la FECHA DE CONSTITUCION de la persona juridicaNA
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas jurídicas
Sólo para informes de personas que posean
la FECHA de ACTUALIZACIÓN del contribuyente
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
la CLASE del contribuyente (Puede ser Otros, RISE yNA
Contribuyente
CAMPO
Especial)
CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
el estado del RUC del contribuyente (puede ser Activo,
NAPasivo y Suspensión
CAMPO CARACTER
Definitiva)
RUC
Sólo para informes de personas que posean
la fecha de cancelación del RUC en caso de estar Pasivo
NA o en estado
CAMPO
de Suspensión
CARACTERDefinitiva
RUC
Sólo para informes de personas NATURALES
si el contribuyente tiene o no obligacion de llevar CONTABILIDAD
NA
CAMPO CARACTER
que posean RUC
Sólo para informes de personas que posean
la JURISDICCION del contribuyente
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
la principal ACTIVIDAD ECONÓMICA del contribuyente
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
la UBICACIÓN del contribuyente (puede estar como Ubicado,
NA
NoCAMPO
Ubicado,CARACTER
No verificado)
RUC
Sólo para informes de personas que posean
el ESTADO TRIBUTARIO del contribuyente (si esta alNA
dia con susCAMPO
obligaciones
CARACTER
o tienen obligaciones pendientes)
RUC
1.1.10 NOMBRE_CONTADOR
Campo que representa
1.1.11 FECHA_INICIO_ACTIVIDADES
Campo que representa
1.1.12 FECHA_INSCRIPCION
Campo que representa
1.1.13 FECHA_CONSTITUCION
Campo que representa
1.1.14 FECHA_ACTUALIZACIÓN
Campo que representa
1.1.15 CLASE_CONTRIBUYENTE
Campo que representa
1.1.16 ESTADO_RUC
Campo que representa
1.1.17 FECHA_DE_CANCELACION
Campo que representa
1.1.18 OBLIGADO_LLEVAR_CONTABILIDAD
Campo que representa
1.1.19 JURISDICCION_CONTRIBUYENTE
Campo que representa
1.1.20 ACTIVIDAD_ECONÓMICA
Campo que representa
1.1.21 VERIFICACION_UBICACION
Campo que representa
1.1.22 ESTADO_TRIBUTARIO
Campo que representa
1.1.23 MEDIOS_CONTACTO
Campo que representa los MEDIOS DE CONTACTO del contribuyente (telefonos,
NA correos
CAMPO
electrónicos,
CARACTER
fax)
1.1.24 No._ESTABLECIMIENTOS_REGISTRADOS
Campo que representa el numero de establecimientos registrados a nombre del
NA contribuyente
CAMPO CARACTER
1.1.25 DIRECCION_ESTABLECIMIENTO_MATRIZ
Campo que representa la DIRECCION del establecimiento matriz registrado NA
103
CAMPO CARACTER
Sólo para informes de personas que posean
RUC
Sólo para informes de personas que posean
RUC
Sólo para informes de personas que posean
RUC
Sólo para informes de personas que posean
RUC
Sólo para informes de personas que posean
ESTADO_ESTABLECIMIENTO
Campo que representa el ESTADO del establecimiento matriz(abierto, cerrado)
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
ACTIVIDADES_ECONOMICAS
Campo que representa todas las ACTIVIDADES ECONÓMICAS registradas del
NAcontribuyente
CAMPO
en el
CARACTER
establecimiento matriz
RUC
REFERENTE AL
DECLARACIONES REALIZADAS POR EL
Contiene campos referentes a todas las declaraciones presentadas por el
NAcontribuyente
BLOQUE DOS DEL
CONTRIBUYENTE
INFORME
Sólo para informes de personas que posean
AÑO_FISCAL
Campo que representa el AÑO FISCAL de la declaración presentada
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
MES_FISCAL
Campo que representa el MES FISCAL de la declaración presentada
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
DESCRIPCION_IMPUESTO
Campo que representa el TIPO DE IMPUESTO declarado
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
TOTAL_PAGADO
Campo que representa el PAGO realizado por el contribuyente
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
NUMERO_ADHESIVO
Campo que representa el NUMERO DE ADHESIVO de las declaraciones
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
FECHA_RECAUDACION
Campo que representa la FECHA DE RECAUDACION de las declaraciones NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
DESCRIPCION_PAGO
Campo que representa la entidad bancaria donde se presento la declaración NA
o si fue realizada
CAMPO
porCARACTER
internet
RUC
Sólo para informes de personas que posean
NUMERO_FORMULARIO
Campo que representa el NUMERO DE FORMULARIO de las declaraciones NA
CAMPO CARACTER
RUC
Sólo para informes de personas que posean
MARCA_SUSTITUTIVA
Campo que representa si la declaración es Original o Sustitutiva
NA
CAMPO CARACTER
RUC
Contiene campos referentes a los valores declarados en principales campos
NA de las declaraciones de IMPUESTO A LA RENTA
DETALLE DE DECLARACIONES
Sólo para informes de personas naturales
TOTAL_ACTIVO
Campo que representa el total de ACTIVOS declarado
NA
CAMPO CARACTER
obligadas a llevar contabilidad y sociedades
Sólo para informes de personas naturales
TOTAL_PASIVO
Campo que representa el total de PASIVOS declarado
NA
CAMPO CARACTER
obligadas a llevar contabilidad y sociedades
Sólo para informes de personas naturales
TOTAL_PATRIMONIO_NETO
Campo que representa el PATRIMONIO declarado
NA
CAMPO CARACTER
obligadas a llevar contabilidad y sociedades
Sólo para informes de personas naturales
TOTAL_PASIVO_Y_PATRIMONIO
Campo que representa la suma total de PASIVO y PATRIMONIO declarado NA
CAMPO CARACTER
obligadas a llevar contabilidad y sociedades
Sólo para informes de personas naturales
TOTAL_INGRESOS
Campo que representa el total de INGRESOS declarado
NA
CAMPO CARACTER
obligadas a llevar contabilidad y sociedades
Sólo para informes de personas naturales
TOTAL_COSTOS_Y_GASTOS
Campo que representa el total de COSTOS Y GASTOS declarado
NA
CAMPO CARACTER
obligadas a llevar contabilidad y sociedades
Sólo para informes de personas naturales
UTILIDAD_EJERCICIO
Campo que representa la UTILIDAD del ejercicio
NA
CAMPO CARACTER
obligadas a llevar contabilidad y sociedades
Sólo para informes de personas naturales
PERDIDA_EJERCICIO
Campo que representa la PERDIDA del ejercicio
NA
CAMPO CARACTER
obligadas a llevar contabilidad y sociedades
INGRESOS_ACTIVIDADES_EMPRESARIALES
Sólo para informes de personas naturales NO
NA
con CAMPO
registro de
CARACTER
ingresos y egresos
_CON_REGISTRO_DE_INGRESOS_Y_EGRES Campo que representa los ingresos del contribuyente por Actividades empresariales
obligadas a llevar contabilidad
OS
DEDUCCIONES_ACTIVIDADES_EMPRESARIA
Sólo para informes de personas naturales NO
NA
CAMPO
con registro
CARACTER
de ingresos y egresos
LES_CON_REGISTRO_DE_INGRESOS_Y_EG Campo que representa las deducciones del contribuyente por Actividades empresariales
obligadas a llevar contabilidad
RESOS
INGRESOS_LIBRE_EJERCICIO_U_OCUPACIO
Sólo para informes de personas naturales NO
Campo que representa los ingresos del contribuyente por libre ejercicio
NA
CAMPO CARACTER
N_LIBERAL
obligadas a llevar contabilidad
DEDUCCIONES_LIBRE_EJERCICIO_U_OCUP
Sólo para informes de personas naturales NO
Campo que representa las deducciones del contribuyente por libre ejercicio NA
CAMPO CARACTER
ACION_LIBERAL
obligadas a llevar contabilidad
INGRESOS_SALARIOS_OTROS_INGRESOS_
Sólo para informes de personas naturales NO
Campo que representa los ingresos del contribuyente en relación de dependencia
NA
CAMPO CARACTER
RELACION_DEPENDENCIA
obligadas a llevar contabilidad
DEDUCCIONES_SALARIOS_OTROS_INGRES
Sólo para informes de personas naturales NO
Campo que representa las deducciones del contribuyente en relación de dependencia
NA
CAMPO CARACTER
OS_RELACION_DEPENDENCIA
obligadas a llevar contabilidad
Sólo para informes de personas naturales NO
SUBTOTAL_DEDUCCIONES_REBAJAS
Campo que representa las deducciones por gastos personales y rebejas por tercera
NA
edadCAMPO
o discapacidad
CARACTER
obligadas a llevar contabilidad
Para informes de personas naturales
BASE_IMPONIBLE
Campo que representa la BASE IMPONIBLE del ejercicio
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
1.1.26 NOMBRE_COMERCIAL
1.1.27
1.1.28
1.2
1.2.1
1.2.2
1.2.3
1.2.4
1.2.5
1.2.6
1.2.7
1.2.8
1.2.9
1.3
1.3.1
1.3.2
1.3.3
1.3.4
1.3.5
1.3.6
1.3.7
1.3.8
1.3.9
1.3.10
1.3.11
1.3.12
1.3.13
1.3.14
1.3.15
1.3.16
Campo que representa el NOMBRE COMERCIAL o de fantasía del establecimiento
NA
matriz
CAMPO CARACTER
104
Para informes de personas naturales
obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.3.18 INTERES_POR_MORA
Campo que representa el INTERES POR MORA generado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.3.19 MULTAS
Campo que representa la MULTA generada
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.3.20 TOTAL_PAGADO
Campo que representa el valor TOTAL PAGADO
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Contiene campos referentes a los valores declarados en principales campos
NA
de las declaraciones de IMPUESTO AL VALOR AGREGADO por año
1.4
DETALLE ANUAL DE DECLARACIONES
Para informes de personas naturales
1.4.1 TOTAL_VENTAS_EXPORTACIONES
Campo que representa el total de VENTAS y EXPORTACIONES
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.4.2 TOTAL_COMPRAS_IMPORTACIONES
Campo que representa el total de COMPRAS e IMPORTACIONES
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.4.3 IMPUESTO_A_PAGAR
Campo que representa el total de IMPUESTO A PAGAR por el contribuyente NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.4.4 INTERES_POR_MORA
Campo que representa el INTERES POR MORA generado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.4.5 MULTAS
Campo que representa la MULTA generada
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.4.6 TOTAL_PAGADO
Campo que representa el valor TOTAL PAGADO
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Contiene campos referentes a los valores declarados en principales campos
NA
de las declaraciones de RETENCION EN LA FUENTE por año
1.5
DETALLE ANUAL DE DECLARACIONES
Para informes de personas naturales
1.5.1 TOTAL_RETENCIONES
Campo que representa el total de RETENCIONES EN LA FUENTE realizadasNA
por el contribuyente
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.5.2 IMPUESTO_A_PAGAR
Campo que representa el total de IMPUESTO A PAGAR por el contribuyente NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.5.3 INTERES_POR_MORA
Campo que representa el INTERES POR MORA generado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.5.4 MULTAS
Campo que representa la MULTA generada
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.5.5 TOTAL_PAGADO
Campo que representa el valor TOTAL PAGADO
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Contiene campos referentes a los datos de Comprobantes de Venta
NA
1.6
DETALLE DE COMPROBANTES DE VENTA
Para informes de personas naturales
1.6.1 TIPO_DOCUMENTO
Campo que representa el TIPO de comprobante de venta
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.6.2 NUMERO_AUTORIZACION
Campo que representa el numero de AUTORIZACION otorgado para la elaboración
NA
de los
CAMPO
comprobantes
CARACTER
de venta
obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.6.3 NUMERO_ESTABLECIMIENTO
Campo que representa el numero de ESTABLECIMIENTO al cual se asignó la
NA
autorización
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.6.4 DESCRIPCION_MODALIDAD
Campo que representa la MODALIDAD para la impresión de comprobantes de
NA
venta (Preimpresión,
CAMPO CARACTER
Autoimpresión)
obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.6.5 NUMERO_INICIAL_COMPROBANTE
Campo que representa el numero INICIAL de comprobante de venta autorizado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.6.6 NUMERO_FINAL_COMPROBANTE
Campo que representa el numero FINAL de comprobante de venta autorizado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.6.7 FECHA_INICIO_AUTORIZACION
Campo que representa la fecha de INICIO de autorización para la impresión de
NAcomprobantes
CAMPO
de CARACTER
venta .
obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
1.6.8 FECHA_FIN_AUTORIZACION
Campo que representa la fecha de INICIO de autorización para la impresión de
NAcomprobantes
CAMPO
de CARACTER
venta .
obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
REFERENTE AL
DETALLE DE INGRESOS EN RELACION DE
1.7
Contiene campos referentes a los ingresos obtenidos por el contribuyente
NAen Relación
de Dependencia
BLOQUE
TRES DEL
DEPENDENCIA
INFORME
1.7.1 RUC_INFORMANTE
Campo que representa el numero de RUC del empleador
NA
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
1.7.2 RAZON_SOCIAL_INFORMANTE
Campo que representa la RAZON SOCIAL del empleador
NA
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
1.7.3 AÑO_FISCAL
Campo que representa el AÑO FISCAL en el que el empleado trabajó en la empresa
NA
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
1.3.17 TOTAL_IMPUESTO_CAUSADO
Campo que representa el total de IMPUESTO CAUSADO
105
NA
CAMPO CARACTER
1.7.4
1.7.5
1.7.6
1.7.7
1.7.8
1.7.9
SUELDOS_SOBRESUELDOS_UTILIDADES
APORTE_PERSONAL_IESS
TOTAL_GASTOS_PERSONALES
IMPUESTO_ASUMIDO_EMPLEADOR
BASE_IMPONIBLE_TOTAL
IMPUESTO_RENTA_CAUSADO
1.8
DETALLE DE PROVEEDORES
1.8.1
RUC_PROVEEDOR
1.8.2
RAZON_SOCIAL_PROVEEDOR
1.8.3
AÑO_FISCAL
1.8.4
MONTO
1.9
DETALLE DE CLIENTES
1.9.1
RUC_PROVEEDOR
1.9.2
RAZON_SOCIAL_PROVEEDOR
1.9.3
AÑO_FISCAL
1.9.4
MONTO
1.10
DETALLE DE VEHICULOS
1.10.1 NUMERO_PLACA
1.10.2 TIPO_VEHICULO
1.10.3 MARCA_VEHICULO
1.10.4 MODELO_VEHICULO
1.10.5 AÑO_VEHICULO
1.10.6 AVALUO_VEHICULO
1.11
OPERACIONES DE COMERCIO EXTERIOR
1.11.1 NUMERO_REFRENDO
1.11.2 FECHA_TRANSMISIÓN
1.11.3 NOMBRE_AGENTE_DECLARANTE
1.11.4 PROVEEDOR_INTERNACIONAL
1.11.5 NUMERO_FACTURA_COMERCIAL
1.11.6 PAIS_PROCEDENCIA
Campo
Campo
Campo
Campo
Campo
Campo
que
que
que
que
que
que
representa
representa
representa
representa
representa
representa
el
el
el
el
la
el
valor total de ingresos en relación de dependencia por
NA el contribuyente
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
valor total de aportes al IESS
NA
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
valor total de Gastos Personales del contribuyente NA
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
valor total de Retenciones realizadas por el empleador
NA al contribuyente
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
BASE IMPONIBLE de los ingresos percibidos por elNA
contribuyente
CAMPO
en relación
CARACTER
de dependencia
Sólo para informes de personas naturales
total de IMPUESTO A LA RENTA CAUSADO por elNA
contribuyente
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
REFERENTE AL
Contiene campos referentes a los 20 principales proveedores del contribuyente
NA
por BLOQUE
año
CUATRO
DEL INFORME
Para informes de personas naturales
Campo que representa el numero de RUC de los principales proveedores delNA
contribuyente
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa la RAZON SOCIAL del proveedor
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el AÑO FISCAL en el cual se registran las ventas del proveedor
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el MONTO de ventas del proveedor
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
REFERENTE AL
Contiene campos referentes a los 20 principales clientes del contribuyente
NA por añoBLOQUE CINCO DEL
INFORME
Para informes de personas naturales
Campo que representa el numero de RUC de los principales clientes del contribuyente
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa la RAZON SOCIAL del cliente
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el AÑO FISCAL en el cual se registran las compras del
NA
cliente
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el MONTO de compras del cliente
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
REFERENTE AL
Contiene campos referentes a los vehiculos registrados a nombre del contribuyente
NA
BLOQUE SEIS DEL
INFORME
Para informes de personas naturales
Campo que representa el numero de PLACA de los vehiculos registrados a nombre
NA
del contribuyente
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el TIPO DE VEHICULO registrado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa la MARCA del vehiculo registrado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el MODELO del vehiculo registrado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el AÑO del vehiculo registrado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el AVALUO del vehiculo registrado
NA
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
REFERENTE AL
Contiene campos referentes a las actividades de Comercio Exterior Realizadas
NA
porBLOQUE
el contribuyente
SIETE DEL
INFORME
Para informes de personas naturales
Campo que representa el numero de refrendo de la operación de comercio exterior
NA
realizada
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa la FECHA DE TRASMISION de la operación de comercio
NA exteriorCAMPO
realizada
CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el nombre del Agente afianzado de aduanas de la operación
NA
de comercio
CAMPO exterior
CARACTER
realizada
obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el nombre del proveedor de la operación de comercio NA
exterior realizada
CAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el numero de factura comercial de la operación de comercio
NA
exterior
CAMPO
realizada
CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
Campo que representa el nombre del país de la operación de comercio exterior
NArealizadaCAMPO CARACTER obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
106
1.11.7 DIRECCION_IMPORTADOR
Campo que representa la dirección del importador de la operación de comercio
NAexterior realizada
CAMPO CARACTER
1.11.8 TOTAL_FOB
Campo que representa el valor FOB de la operación de comercio exterior realizada
NA
CAMPO CARACTER
1.12
Contiene campos referentes al Impuesto a la Salida de Divisas
NA
REFERENTE AL
BLOQUE OCHO DEL
INFORME
1.12.1 FECHA_TRANSACCIÓN
Campo que representa la fecha de la transacción en la que se pago el ISD
NA
CAMPO CARACTER
1.12.2 RAZÓN_SOCIAL_INFORMANTE
Campo que representa la RAZON SOCIAL DEL INFORMANTE de la transacción
NA en la que
CAMPO
se pago
CARACTER
el ISD
1.12.3 MONEDA
Campo que representa la MONEDA con la que se pago el ISD
NA
CAMPO CARACTER
1.12.4 VALOR_TRANSFERIDO
Campo que representa el VALOR TRANSFERIDO por concepto de ISD
NA
CAMPO CARACTER
1.12.5 IMPUESTO_SALIDA_DIVISAS
Campo que representa el valor pagado por ISD
NA
CAMPO CARACTER
1.12.6 DESCRIPCION_MOTIVO
Campo que representa la DESCRIPCION de la transacción en la que se pagoNA
el ISD
CAMPO CARACTER
1.12.7 PAIS
Campo que representa el PAIS de la transacción en la que se pago el ISD
CAMPO CARACTER
1.13
Contiene campos referentes a los rendimientos Financieros del contribuyente
NA
MOVIMIENTO INTERNACIONAL DE DIVISAS
RENDIMIENTOS FINANCIEROS
NA
Campo que representa el AÑO del rendimiento generado
NA
CAMPO CARACTER
1.13.2 MES_RENDIMIENTO
Campo que representa el MES del rendimiento generado
NA
CAMPO CARACTER
1.13.3 INSTITUCION_FINANCIERA
Campo que representa la INSTITUCION FINANCIERA en la que se genero elNA
rendimiento
CAMPO CARACTER
1.13.4 RENDIMIENTO_GENERADO
Campo que representa el valor del RENDIMIENTO generado
NA
CAMPO CARACTER
1.13.5 TOTAL_DEPOSITO
Campo que representa el valor total del deposito realizado
NA
CAMPO CARACTER
1.13.6 TOTAL_RETENCION
Campo que representa el valor total de la retención realizada
NA
CAMPO CARACTER
1.14
Contiene campos referentes la Presentación de Declaración PatrimonialNA
1.14.1 FECHA_CARGA
1.14.2 AÑO_DECLARACION
1.15
RELACION CON TERCEROS
1.15.1
1.15.2
1.15.3
1.15.4
NUMERO_RUC_SOCIEDAD
RAZON_SOCIAL
TIPO_RELACION
PORCENTAJE_PARTICIPACIÓN
1.16.1 ACCIONISTAS DEL CONTRIBUYENTE
1.16.1 IDENTIFICACIÓN_ACCIONISTA
1.16.2 NOMBRE_ACCIONISTA
1.16.3 PORCENTAJE_PARTICIPACIÓN
1.17
ACCIONES DEL CONTRIBUYENTE
Para informes de personas naturales
obligadas y NO obligadas a llevar
contabilidad y sociedades
Para informes de personas naturales
obligadas y NO obligadas a llevar
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Para informes de personas naturales
obligadas y NO obligadas a llevar
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obligadas y NO obligadas a llevar
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obligadas y NO obligadas a llevar
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obligadas y NO obligadas a llevar
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Para informes de personas naturales
obligadas y NO obligadas a llevar
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REFERENTE AL
BLOQUE NUEVE DEL
INFORME
1.13.1 AÑO_RENDIMIENTO
DECLARACION PATRIMONIAL
Para informes de personas naturales
obligadas y NO obligadas a llevar
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obligadas y NO obligadas a llevar
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obligadas y NO obligadas a llevar
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obligadas y NO obligadas a llevar
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obligadas y NO obligadas a llevar
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obligadas y NO obligadas a llevar
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Para informes de personas naturales
obligadas y NO obligadas a llevar
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REFERENTE AL
BLOQUE DIEZ DEL
INFORME
Campo que representa la fecha de carga de la declaración patrimonial
NA
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
Campo que representa el año al que corresponde la declaración patrimonial NA
CAMPO CARACTER Sólo para informes de personas naturales
REFERENTE AL
Contiene campos referentes la relación del contribuyente con terceros NA
BLOQUE ONCE DEL
INFORME
Campo que representa el NUMERO de IDENTIFICACIÓN de la persona juridica
NA con la que
CAMPO
tiene relación
CARACTER
el contribuyente
Sólo para como
informes
accionista
de personas
, rep. Legal
naturales
y/o contador.
Campo que representa la RAZON SOCIAL de la persona juridica con la que tiene
NA relación
CAMPO
el contribuyente
CARACTER
comoSólo
accionista
para informes
, rep. Legal
de personas
y/o contador.
naturales
Campo que representa la relación del contribuyente como accionista, rep. Legal
NA y/o contador
CAMPO
de terceros.
CARACTER Sólo para informes de personas naturales
Campo que representa el porcentaje de participación del contribuyente como NA
accionista de
CAMPO
terceros
CARACTER
.
Sólo para informes de personas naturales
REFERENTE AL
Contiene campos referentes a Accionistas
NA
BLOQUE DOCE DEL
INFORME
Sólo para informes ejecutivos de personas
Campo que representa la IDENTIFICACIÓN DEL ACCIONISTA del contribuyente
NA
CAMPO CARACTER
jurídicas
Sólo para informes ejecutivos de personas
Campo que representa el NOMBRE DEL ACCIONISTA del contribuyente
NA
CAMPO CARACTER
jurídicas
Sólo para informes ejecutivos de personas
Campo que representa el PORCENTAJE DE PARTICIPACIÓN del accionistaNA
del contribuyente
CAMPO CARACTER
jurídicas
REFERENTE AL
Contiene campos referentes a la participación accionaria
NA
BLOQUE UNO DEL
INFORME
107
1.17.1 RUC_EMPRESA
Campo que representa el RUC DE LA EMPRESA donde el contribuyente posee
NA accionesCAMPO CARACTER
1.18
Contiene campos referentes al documento firmado electrónicamente
DOCUMENTO_FIRMA
1.18.1 CODIGO_INTEGRANTE_GRUPO_TRABAJO
1.18.2 FECHA_FIRMA DATE
1.18.3 FECHA_FIRMA DATE DIA
1.18.4 FECHA_FIRMA DATE MES
1.18.5 FECHA_FIRMA DATE AÑO
Campo que representa el CODIGO del integrante del grupo de
trabajo, quien realiza la firma electrónica del documento
Campo que representa la fecha en que se firmó electrónicamente el
documento
Campo que representa la fecha en que se firmó electrónicamente el
documento transformado en DIA
Campo que representa la fecha en que se firmó electrónicamente el
documento transformado en mes
Campo que representa la fecha en que se firmó electrónicamente el
documento transformado en año
108
NA
NOMBRE DE LA
AGRUPACIÓN DE
INFORMACION
NA
CAMPO CARACTER
NA
CAMPO CARACTER
NA
CAMPO CARACTER
NA
CAMPO CARACTER
NA
CAMPO CARACTER
Puede existir informes ejecutivos de personas
que no poseean participación accionaria en
empresas
Tiempos de respuesta en Reporte tipo (45 minutos) antes de aplicar la metodología:
Tiempos de respuesta en Reporte tipo (3 minutos) después de aplicar la metodología:
109
Pruebas de Informes Ejecutivos de algunos casos en proceso de optimización:
Usuario:
WXRIVERA - RIVERA RON WILMER XAVIER
Consulta N?:
828163
IDENTIFICACION:
'0992445122001
RAZON SOCIAL:QUIMICA AMTEX S.A.
INFORMANTE RUC_PROVEEDOR
RAZON_SOCIAL_PROVEEDOR
ANIO_EMISIONMONTO
VENTAS
GASTOS
UTILIDAD_PERDIDA
REINVERSION BASE_IMPONIBLE
IMPUESTO_CAUSADO
TOTAL_RETENCIONES
IMPUESTO_PAGADO
SALDO_A_FAVOR
FECHA_FALLECIMIENTO
FUENTE
'0992445122001'
'1791985575001'
'INTEGRACION LOGISTICA
2009
INLOG S.A.'
18314,18 2912515,74 2572563,16 339952,58
0 288959,69
72239,92
41994,18
0
0
'2'
'0992445122001'
'0990369968001'
'PROMOCIONES INMOBILIARIAS
2009 BAME
15768,24
CIA. LTDA'
643014,09 437084,33 205929,76
0 180019,96
45004,99
50226,24
0
5221,25
'2'
'0992445122001'
'0911935310001'
'SERRANO MEREL NELSON
2009LEONARDO'
9480,27
11307,21
2706,81
8600,4
8600,4
1,52
904,58
0
903,06
'2'
110
Resultado final de Informes Ejecutivos aplicada la nueva metodología:
INFORME EJECUTIVO
INFORMACIÓN BÁSICA:
RUC:
1790836622001
RAZON SOCIAL:
PUBLONCE COMPAÑIA LIMITADA
ULTIMA ACTUALIZACIÓN RUC:
30/10/2010
TIPO:
COMPAÑIA DE RESPONSABILIDAD LIMITADA
ESTADO:
ACTIVO
CLASE:
OTROS
ACTIVIDAD:
ACTIVIDADES DE ASESORAMIENTO EN RELACIONES
PUBLICAS Y COMUNICACION
JURISDICCIÓN:
REGIONAL NORTE / PICHINCHA
DIRECCIÓN:
AV. 6 DE DICIEMBRE N23-74 Y VEINTIMILLA A DOS
CUADRAS DEL COLEGIO MANUELA CAÑIZARES
REPRESENTANTE LEGAL:
SANCHEZ PAVON ADRIANA MARCELA
CONTADOR:
AGUIRRE CÁRDENAS MARIO
ESTADO TRIBUTARIO:
OBLIGACIONES PENDIENTES
PERMISO PARA FACTURAR: PARCIAL, SÓLO POR TRES MESES
DETALLE DE OBLIGACIONES PENDIENTES:
CONTRIBUYENTE MANTIENE DEUDAS FIRMES
Descripción
Impuesto
Tipo Documento
Anticipos Renta
Período
Fiscal
RENTA ANTICIPOS
Estado
Documento
Fecha
Exigibilidad
Monto
Obligación
Saldo a la
Fecha
2011 NOTIFICADO
15/04/2012
1.969,06
2.049,46
IMPUESTO A LA RENTA:
AÑO
FISCAL
INGRESOS
TOTALES
GASTOS
TOTALES
UTILIDAD
CONTABLE
UTILIDAD
GRAVADA
IMPUESTO
CAUSADO
RETENCIONES
PAGADAS
SALDO A
FAVOR
2011
349.948,58
349.955,71
-7,13
-7,13
0,00
2.360,51
3.668,62
2010
315.531,37
307.550,32
7.981,05
6.800,37
1.700,09
3.460,95
1.308,11
2009
350.347,86
329.768,46
20.579,40
17.417,61
4.354,40
3.468,27
0,00
RANKING DE CLIENTES:
Sus principales clientes son:
RUC CLIENTE
RAZÓN SOCIAL CLIENTE
AÑO
VENTA
MONTO
VENDIDO
1791172779001
INTERPHARM DEL ECUADOR S.A.
2009
280.666,95
1791172779001
INTERPHARM DEL ECUADOR S.A.
2010
154.952,44
1790541282001
GUTIERREZ NAVAS SU FERRETERIA CIA. LTDA.
GARCIA QUELAL CLARA VALERIA
2010
145.917,17
2011
121.055,09
1705447264001
111
1790465616001
PROVISIONES TECNICAS INDUSTRIALES PROTECIN CIA. LTDA
2009
97.290,83
1760001710001
MINISTERIO DE TRANSPORTE Y OBRAS PUBLICAS
2011
92.372,45
1791910001001
SPONDYLUS COMERCIALIZA DORA DE MEDIOS CIA. LTDA.
2010
79.803,00
1791910001001
SPONDYLUS COMERCIALIZA DORA DE MEDIOS CIA. LTDA.
2011
76.229,64
1760002790001
BANCO NACIONAL DE FOMENTO BNF
2010
64.854,39
1768150940001
MINISTERIO DE RELACIONES LABORALES
2011
62.125,48
RANKING DE PROVEEDORES:
Sus principales proveedores son:
RUC
PROVEEDOR
RAZÓN SOCIAL PROVEEDOR
AÑO
COMPRA
MONTO
COMPRADO
1790008851001
GRUPO EL COMERCIO C.A.
2010
187.301,44
1790008851001
GRUPO EL COMERCIO C.A.
2011
174.634,02
1790008851001
GRUPO EL COMERCIO C.A.
2009
131.368,34
0990019657001
COMPAÑIA ANONIMA EL UNIVERSO
2009
120.871,83
0990019657001
COMPAÑIA ANONIMA EL UNIVERSO
2010
119.843,90
0990019657001
COMPAÑIA ANONIMA EL UNIVERSO
2011
99.110,24
0990030545001
PAN AMERICAN LIFE INSURANCE COMPANY
2011
48.000,00
0990019657001
COMPAÑIA ANONIMA EL UNIVERSO
2012
39.853,79
1790008851001
GRUPO EL COMERCIO C.A.
2012
36.583,76
1791260376001
CENTRO DE RADIO Y TELEVISION CRATEL C.A.
2009
35.677,66
ACCIONISTAS:
NOMBRE
PORCENTAJE
SAENZ PIZARRO JOSE MARIA
28.00
LAPO LIMA GREGORIA DEL CARMEN
21.00
SANCHEZ PAVON ADRIANA MARCELA
20.00
GORDON GANGOTENA NANCY ELIZABETH
16.00
CASTILLO ORTEGA MANUEL AGUSTIN
13.00
LOGROÑO SEVILLA JAIME DAVID
2.00
OBSERVACIONES:

El contribuyente al mantener una deuda en firme, tiene permiso para facturar
únicamente de tres meses, pero al haber solicitado la autorización para
impresión de comprobantes de venta en febrero de éste año, tienen vigencia
sus comprobantes hasta febrero de 2013.
112
ANEXO 3
Matriz de Gestión de la Información que especifica el manejo de los datos de la organización.
PGII - MAT01 - MATRIZ DE GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN
INSTITUCIONAL (MGII)
1
Secuencial de la MGII
Número secuencial de la necesidad de la información que inicia con el Año seguido de 5 digitos.
2
Fecha de Ingreso a la MGII
3
Fecha de ultima actualización en la MGII
Fecha de registro en la Matriz de Gestión de la Información Institucional , en la cual fue recibida la necesidad de información.
Fecha de ultima etapa en el proceso de gestión de la información: LEVANTAMIENTO DE NECESIDAD DE LA
INFORMACION, CAPTURA, ALMACENAMIENTO, PROCESAMIENTO, USO, ACTUALIZACIÓN DE ACTIVO DE LA
INFORMACIÓN.
[LE] – Levantamiento. [CA] - Captura. [AL] – Almacenamiento. [PR] – Procesamiento. [US] – Uso. [AC] - Activos de
Información.
[LE] – Levantamiento de la necesidad de Información
[CA] - Captura
[AL] – Almacenamiento – Preservación - Destrucción
[PR] – Procesamiento
[US] – Uso
[AC] – Actualización de Activos de Información
Información de
la Matriz
Datos de la
Matriz
4
Estado en la MGII
5
Fecha de baja de la MGII
6
7
8
Quién ?
9
10
Número de Usuarios
11
Origen de la Información
12
Tipo de requeriente
13
Nombre de la Información
14
Modelo de
Responsabilidad
Fecha de baja de la necesidad de información dada la finalización de su vida útil .
Nombre del Requeriente o Responsable en el
Nombres y Apellidos del requiriente de la necesidad de información en el Servicio de Rentas Internas
SRI
Nombre de la Entidad proveedora de la
En el caso de información externa razon social de la entidad externa que solicita y/o entrega información.
Información Externa
Es una parte designada de la organización, un cargo, proceso o grupo de trabajo que tiene la responsabilidad de definir
quienes tienen acceso, qué pueden hacer con la información y determinar cuáles son los requisitos para que la misma se
Unidad Responsble
salvaguarde ante accesos no autorizados, modificación, pérdida de la confidencialidad o destrucción deliberada, y al mismo
tiempo de definir qué se hace con la información una vez ya no sea requerida .
[AR] - Área. [DE] – Departamental. [RE] – Regional. [NA] - Nacional. [CO] - Contribuyente
[AR] - Área. Funcionarios de una o varias Áreas que usan o usaran la información.
[DE] – Departamental. Funcionarios de uno o varios departamentos que usan o usaran la información .
[RE] – Regional. Funcionarios de una o varias regionales que usan o usaran la información .
Ambito de Usuarios
[NA] – Nacional. Funcionarios a nivel nacional que usan o usaran la información.
[CO] – Contribuyente. Orientado a contribuyentes que usan o usaran la información.
Número de usuarios
[IN] - Interno. [EX] Externo.
El origen de la información los cuales tienen potestad del dato .
[IN] - Requeriente Interno. [EX] Requiriente Externo.
Quienes conservan, eliminan o utilizan la información, análoga o digital, través de las redes de datos y los sistemas de
información
Forma como se reconoce o se va a reconocer a la información en la Institución . Es necesario preguntarse además si la
información es primordial para la ejecución y/o ciclo del proceso y en general para la misión de la institución?
Descripción detallada de la información
Describe detalles adicionales de la información y de su importancia Institucional . Esta descripción también determina si la
información comprende otras informaciones. Por ejemplo, “Información del procesos de grandes contribuyentes”, esta
información puede contener entre otros: hojas de trabajo, datos de mayores , anexos adiconales; información externa, etc.
Campos
Campos de información, se refiere a los posibles campos que se requieren asi como sus respectivos tipos :carácter, numerico
y fecha. Se adjunta a la matriz ficha técnica detalle de campos de información .
16
Calidad de datos
Se refiere a las reglas básicas de calidad de datos con los que se deberán capturar los datos en el caso de no tenerlos . Se
especifican en la matriz ficha técnica detalle de campos de información .
17
Ficha metodológica de información
estadìstica
En el caso de la información para estadisticas, incluye entre otros contenidos, una breve explicación o definición del
cuadro/análisis y enumeración de variables utilizadas), objetivos y contenido de la publicación. Alcance, descripción de
cuadros y conceptos (Explicación o definición del tipo de variables o criterios estadísticos utilizados ), etc.
15
18
19
20
21
Qué ?
Descriptivo de indicadores operativos para
información de indicadores.
Matriz de requerimientos para soluciones de
Mineria de Datos
Tipo
de información
Clase de información
En el caso de la información para control de gestión se incluye descriptivos del indicador y de cada uno de sus rubros .
En el caso de la información para control de gestión se incluye descriptivos del indicador y de cada uno de sus rubros .
[DA] – Datos. [IN] - Información. [SC] Servicios.
[DA] – Datos. Datos necesarios para que después mediante proceso de transformación la misma se convierta en
información.
[IN] - Información. La misma que es el resultado de la transformación de los datos y que ha pasado por gran parte del ciclo
de vida de la misma.
[SC] Servicios: Función que satisface la necesidad del contribuyente. Dentro de esta clasificación se encuentran los servicios
de información internos y externos.
[ES] Estratégica - [AN] Analítica - [OP] Operacional.
[ES] – Estratégica. Necesidad de información orientada a la dirección y a los tomadores de decisiones , volúmenes de
información reducidos pero de cuyo análisis dependen las estrategias institucionales .
[AN] – Analítica. Necesidad de información orientada al análisis de información requiere un alto procesamiento de
información tanto en volumen como en cálculos.
[OP] - Operacional.
Necesidad de información orientada a reportes institucionales cuyo usuario final son servidores
operativos de los procesos organizacionales.
113
22
Dondé ?
Estructura Organizacional donde se usara la
información.
23
Ubicación de la información.
24
Fecha de Inicio de vigencia de la información.
25
Fecha de Fin de vigencia de la información.
Fecha a partir de lo cual se requiere la
información
Fecha de recepción de la información
26
27
Modelo de
Localización y
tiempo
28
Cuándo ?
Frecuencia de uso de la Información
Proceso
30
Por qué ?
31
Objetivo, Metas
32
Captura
34
35
36
37
38
39
Especifica la ubicación de la información digital tal como: servidores, computadores, dispositivos de almacenamiento internos
y externos. En el caso de los archivos digitales que almacenan información extraída de la base de datos la referencia de su
ubicación.
Fecha de Inicio. Fecha de inicio de la vigencia de la información, se refiere a la fecha desde que la información tendrá valor
para la organización.
Fecha de Fin. Fecha final de la vigencia de la información, se refiere a la fecha desde la cual la información ya no tendrá
valor para la organización.
Fecha a partir de la cuál la información debe estar publicada para su uso en producción y en las herramientas institucionales .
En el caso de Archivos Digitales la fecha en la cuál el archivo fue recibido en el Servicio de Rentas Internas.
[EL] - En línea. [DI] – Diaria. [SE] – Semanal. [ME] – Mensual. [BI] – Bimensual. [TR] – Trimestral. [SE] – Semestral.
[AN] – Anual.
[EL] - En línea. La información será usada en linea dada su importancia.
[DI] – Diaria. La información será usada diariamente.
[SE] – Semanal. La información será usada cada semana.
[ME] – Mensual. La información será usada de manera mensual.
[BI] – Bimensual. La información será usada de manera bimensual.
[TR] – Trimestral. La información será usada trimestralmente.
[SE] – Semestral. La información será usada semestralmente.
[AN] – Anual. La información será usada de manera anual.
[EL] - En línea. [DI] – Diaria. [SE] – Semanal. [ME] – Mensual. [BI] – Bimensual. [TR] – Trimestral. [SE] – Semestral.
[AN] – Anual.
[EL] - En línea. La información será actualizada en linea dada su importancia.
[DI] – Diaria. La información será actualizada diariamente.
[SE] – Semanal. La información será actualizada cada semana.
Frecuencia de actualización de la Información [ME] – Mensual. La información será actualizada de manera mensual.
[BI] – Bimensual. La información será actualizada de manera bimensual.
[TR] – Trimestral. La información será actualizada trimestralmente.
[SE] – Semestral. La información será actualizada semestralmente.
[AN] – Anual. La información será actualizada de manera anual.
29
33
[RE]- Regional. [NA]- Nacional.
[RE]- Regional. La información será usada en Direcciones Regionales y provincias del país.
[NA]- Nacional. La Información será usada a nivel nacional.
Macroproceso/ Subproceso, Actividad, Tarea, Ciclo, Eventos (coordinados u organizados) que se realizan o suceden
(alternativa o simultáneamente) bajo ciertas circunstancias con un fin determinado.
La meta expresada en términos cuantitativos y cualitativos, lo que se debe seguir y terminar para poder llegar al objetivo. En
cambio el objetivo está compuesto por una serie de metas, que unidas y alcanzadas conforman el objetivo. El objetivo es el
resultado final de una serie de metas y procesos. Un objetivo es por ejemplo armar un computador. Para eso es preciso
construir una serie de partes como por ejemplo el disco duro, el procesador, la memora Ram, y la meta será construir cada
una de esas partes.
Si la información no esta registrada en al BDD y requiere el proceso de Captura, especificar si es de un medio magnético o un
enlace tecnologico detallar brevemente el proceso de captura del mismo.
Si la información requiere el proceso de Procesamiento Masivo de Datos, en los cuales se involucra calculos intensivos sobre
Procesamiento
la misma, se incluye en el procesamiento el traslado de datros debido a que este proceso detrerminara la trazabilidad e
impacto de la misma.
Almacenamiento / Destrucción / Preservación Si la información requiere el proceso de Almacenamiento, dependiendo el tipo del mismo: Temporal o Definitivo.
Modelo de
Motivación y
Técnica
Cómo ?
Tamaño del Almacenamiento.
Publicación de la Información
Entrega de la Información
Uso de la Información
Seguridad de la Información
Aproximado del tamaño en MB de la información.
Si la información debe ser publicada mediante alguna herramienta
Si la información debe ser entregada en algun medio digital.
Especificar el posible uso de la información.
[SA] - Sensitiva Alta. [SB] - Sensitiva Baja. [NS] - No sensitiva.
[SA] - Sensitiva Alta. Información restringida a pocos usuarios.
[SB] - Sensitiva Baja. Información restringida pero acceso a usuarios con autorización de otros usuarios.
[NS] - No sensitiva. Información publica.
114
GLOSARIO
Almacenamiento (Warehousing)
Fase de conservación en un almacén de datos ad-hoc de aquellos datos dedicados al
análisis, que puede ser relacional o multidimensional.
Análisis multidimensional (Multidimensional analysis)
Técnica que permite ver la información corporativa desde diferentes puntos de vista y
las relaciones entre la misma. Permite tener diferentes perspectivas de los datos
relacionados con los conceptos principales de su plan de negocio.
Analista (Analyst)
Persona que crea vistas para la interpretación analítica de los datos, realiza cálculos y
distribuye la información resultante en forma de informes.
Analítica (Analytics)
Procesos y técnicas para la exploración y el análisis de los datos de negocio con el fin
de descubrir e identificar tendencias e información nueva y relevante que permiten la
realización de análisis.
Árbol de decisión (Decision tree)
Modelo que ordena los datos en grupos. Un instrumento de análisis similar a la tabla de
decisiones, donde posibles consecuencias de algunas condiciones se representan
como ramas, que pueden a su vez generar otras ramas.
Balanced Scorecard - BSC (Cuadro de Mando Integral - CMI)
Metodología de medida de resultados de la empresa de forma global, donde aparecen
resultados financieros, métricas operativas, impacto en el cliente y preparación de la
compañía para afrontar futuros retos de crecimiento y transformación.
115
Base de datos (Database)
Conjunto de datos relacionados y organizados de una forma útil para su fácil
recuperación. Existen diferentes tipos de bases de datos dependiendo del tipo de datos
que están almacenados y de cómo estén usados.
Base de datos multidimensional (Multidimensional database)
Base de datos que almacenan los datos en una matriz multidimensional donde todas
las combinaciones de datos posibles se reflejan en celdas con acceso directo. Los
analistas usan bases de datos multidimensionales para resumir información, acceder a
ella de manera rápida, sin necesidad de buscar en grandes almacenes de datos.
Base de datos operacional (Operational database)
Base de datos que contiene las operaciones diarias de una organización. Las bases de
datos operacionales albergan los sistemas que las organizaciones utilizan a diario para
ejecutar sus procesos de negocio. La mayoría de las bases de datos operacionales son
sistemas OLTP y almacenan la información en bases de datos relacionales.
Base de datos relacional (Relational Database)
Base de datos en la que la información se almacena en forma de tabla en dos
dimensiones, creando, en forma de 'joints' (uniones), relaciones entre estas tablas.
También llamada simplemente Relacional.
Benchmark (Benchmark)
Medida usada para hacer comparaciones. Por ejemplo, ratios específicos de la
industria como el ratio precio/ganancias. Budgeting (v. Planificación presupuestaria)
Business Intelligence platform (Plataforma Business Intelligence)
Base de herramientas y tecnologías necesarias para el desarrollo y despliegue de las
aplicaciones de Business Intelligence y de Business Performance Management.
Business Intelligence software (Software Business Intelligence)
Categoría de software que permite a las compañías acceder, analizar y compartir
información para comprender la evolución y el rendimiento del negocio y mejorar la
toma de decisiones.
116
Business Intelligence solution (Solución Business Intelligence)
Mecanismo que reúne gente, tecnología y datos, para proporcionar información valiosa
a los usuarios.
Business Intelligence tools (Herramientas Business Intelligence)
Conjunto de herramientas y tecnologías usadas para acceder y analizar la información
de negocio. Incluyen tecnologías como OLAP, Data Mining o analítica avanzada
además de herramientas de usuario final como 'ad-hoc query', 'enterprise class query',
'analysis and reporting' -incluyendo tableros de mando- y, finalmente, la producción de
informes a partir de cualquier clase de datos de empresa.
Business Performance Management - BPM (Gestión del rendimiento de negocio)
Herramienta de medición del comportamiento de los negocios basada en los resultados
cuantitativos e impacto en los resultados operativos de la actividad. Permite comparar
las métricas obtenidas entre las diferentes áreas y determina la contribución al valor
para la compañía. Consiste en transformar, gestionar y ejecutar procesos clave de
negocio, incluyendo gestión de la relación con el cliente, la internalización y el
aprovisionamiento, así como los servicios de empleados, aplicando tecnologías de ebusiness para conseguir mejoras operacionales significativas.La consultora Gartner
designa esta categoría como Corporate Performance Management - CPM y le sirve de
paraguas para describir metodologías, métricas, procesos y sistemas usados para
monitorizar y gestionar el rendimiento de una empresa.Para AMR Research se trata del
Enterprise Performance Management - EPM, término que le sirve para designar todas
las aplicaciones y procesos emergentes que atraviesan las fronteras de los
departamentos tradicionales para poder gestionar el ciclo completo de la toma de
decisiones de negocio.
Clustering (Clustering) Tarea por la que Data Mining (minería de datos) divide los datos
en pequeños grupos basados en su semejanza, sin predefinición de los grupos de
datos.
117
Consolidación (Consolidation)
Proceso que tomando datos de diferentes sistemas y entidades o áreas de actividad, y
cuyos formatos diferentes pueden ser diferentes, los combina y agrega para crear una
visión unificada.
Consulta o Petición (Query)
Proceso que permite buscar y consultar en almacenes de información como las bases
de datos. Solicitud hecha a la base de datos en forma de campos condicionales,
realizada generalmente en lenguaje SQL.
Consulta ad-hoc (Ad-hoc query)
Consulta espontánea en el servidor de la base de datos buscando un resultado o
información específicos.
Corporate
Performance
Management
-
CPM
(Gestión
del
rendimiento
corporativo)
La
consultora
Gartner
utiliza
esta
categoría
como
paraguas
para
describir
metodologías, métricas, procesos y sistemas usados para monitorizar y gestionar el
desempeño o rendimiento de una empresa. (Ver también Business Performance
Management - BPM)
Cubo (Cube)
Estructura
de datos multidimensional que representa la intersección de una
combinación única de dimensiones. Para cada intersección hay una celda que contiene
un valor.
Customer Relationship Management - CRM (Administración de la relación con el
cliente)
Estrategia tecnológica y sistema que permite convertir los datos de nuestros clientes en
respuestas de negocio que se anticipen al comportamiento de estos. Estrategia
empresarial diseñada para incrementar la rentabilidad y los ingresos, así como mejorar
la satisfacción de los clientes mediante la organización y administración de todas las
actividades relacionadas con los procesos de ventas, mercadeo y soporte. Gestión de
118
la relación con los clientes, que va desde las actividades de atraer, interesar, generar
ventas y fidelizar.
Data Mart (Data Mart)
Conjunto de datos estructurados de forma que se facilite su posterior análisis. Un Data
Mart contiene información referente a un área en particular, con datos relevantes que
provienen de las diferentes aplicaciones operacionales. Los Data Marts pueden ser de
diversas bases de datos relacionales o de diversas bases de datos OLAP,
dependiendo del tipo de análisis que se quiera desarrollar. Subconjunto de información
de un Data Warehouse que contiene generalmente información de un área o
departamento de la organización. Data Warehouse de un tema específico.
Data Mining (Data Mining)
Aplicaciones que combinan técnicas estadísticas y de inteligencia artificial para
manipular grandes volúmenes de información y localizar patrones y relaciones entre
datos. Se puede emplear con fines tan diversos como segmentación de clientes,
detección de fraude o predicción del comportamiento de clientes. Permite, por ejemplo,
predecir la propensión de un determinado cliente a causar baja en un futuro inmediato
o a responder bien a una campaña de marketing.
Database (v. Base de datos) Decision Support o Decision Support System DSS (Sistema de apoyo a la toma de decisiones)
Analítica o sistema de negocio que ofrece información presentada en formato
adecuado para ser usada por los ejecutivos en la toma de decisiones.
Dimensión (Dimension)
Vista de datos categóricamente consistente. Todos los miembros de una dimensión
pertenecen a un mismo grupo.
Drill down (Rastreo minucioso)
Capacidad de ver los "números detrás de los números", para obtener más información
y campo para los datos.
119
Enterprise Resource Planning - ERP (Planificación de recursos empresariales)
Administración de la información empresarial mediante un software de aplicaciones
integradas para suministrar datos en todos los aspectos de la empresa, como la
fabricación, finanzas, inventario, recursos humanos, ventas y similares. El objetivo del
software para la planificación de los recursos empresariales es suministrar los datos
necesarios para permitir a la empresa monitorizar y controlar las operaciones de forma
general. Es un sistema de administración de negocios que integra todas las facetas de
la empresa (producción, comercialización, ventas, contabilidad y facturación).
Executive Information System - EIS (Sistema de información ejecutiva)
Constituyen los primeros cuadros de mando propuestos a principios de los '90.
Extracción (Extraction) Proceso por el cual se obtienen datos clave de las bases de
datos operacionales que sirven para la toma de decisiones.
Extract, Transform and Load - ETL (Extraer, transformar y cargar)
Procesos que extraen información de las fuentes de datos, la transforman, re-codifican,
limpian, explicitan las reglas de negocios ocultas, formatean y organizan la manera de
poder incorporarla al entorno del Data Warehouse.
Herramienta de usuario final (Front-end tool)
Tipo de software que recolecta los datos almacenados en un Data Warehouse y los
presenta a los usuarios en forma de informes o vistas interactivas.
Hybrid Online Analytical Processing - HOLAP (OLAP híbrido)
Herramienta OLAP que puede almacenar datos tanto en bases de datos relacionales
como en bases de datos multidimensionales.
Key Performance Indicator - KPI (Indicadores clave de rendimiento)
Cálculos basados en factores críticos del negocio, como por ejemplo los ingresos
netos, el ratio entre clientes nuevos y clientes perdidos, etc. Estos indicadores sólo
tienen sentido cuando se combinan con las dimensiones de análisis (tiempo, lugar,
producto, etc.) puesto que los datos siempre se encuentran en este contexto.
120
Metadatos (Metadata)
Datos sobre datos. Por ejemplo, el título, tema, autor y tamaño de un archivo,
constituyen metadatos sobre el archivo. Información acerca de las propiedades de
datos tales como lógica de negocios que definen la estructura y contenido de
dimensiones y medidas.
Modelador de datos (Data modelers)
Especialistas que trabajan con la gente de negocios y los expertos técnicos durante la
puesta en marcha de una solución BI. Los modeladores de datos son los responsables
de identificar las necesidades del negocio y traducir estas necesidades en un diseño
razonable de medidas y dimensiones.
Modeling (Modelado)
Acción de representar el funcionamiento de un negocio de manera que se pueda usar
activamente como un medio de simular el mundo real. Ejecutivos, planificadores,
directores y analistas usan los modelos para simular, contrastar y probar las
suposiciones operacionales y financieras. La realización de modelos es fundamental
para la toma de decisiones.
Multidimensional (Multidimensional)
Indicadores que conforman una base de datos y que se analizan en función de varios
criterios, las dimensiones.
Multidimensional
Online
Analytical Processing -
MOLAP o MOLA (OLAP
Multidimensional)
Base de datos OLAP en la cual los datos son colocados en estructuras especiales,
almacenadas luego en un servidor central.
Online Analytical Processing - OLAP (Procesamiento Analítico Online)
Categoría software de herramientas que permiten a analistas, administradores y
ejecutivos mediante una interfaz sencilla y ágil analizar datos corporativos, ya sean
datos históricos o proyecciones y mostrado en términos que le son familiares al
usuario. Este concepto engloba un rango de aplicaciones esenciales para negocios,
incluyendo análisis de marketing y ventas, planificación, presupuestación, análisis de
121
rentabilidad, Balanced Scorecard, mediciones de performance e informes del Data
Warehouse.Herramientas y bases de datos multidimensionales que permiten un rápido
acceso y manejo de datos resumidos. Los sistemas OLAP utilizan técnicas
especializadas
de
indexación
y
optimización
para
ejecutar
en
estructuras
multidimensionales de datos y grandes conjuntos de datos mucho más rápido que las
tradicionales bases de datos relacionales.
Online Transaction Processing - OLTP (Procesamiento de transacciones online)
Sistema para procesar transacciones tan pronto como son recibidas en la
computadora, actualizando de inmediato los archivos maestros en un sistema de
administración de bases de datos. OLTP resulta útil en el mantenimiento de registros
financieros y el seguimiento de inventarios. Los sistemas basados en OLTP
frecuentemente ofrecen poca o ninguna capacidad de análisis.
Operational system (Sistema operacional)
Sistema de información diseñado y optimizado para las transacciones diarias de
negocio, normalmente estructuradas de acuerdo a los eventos, los procesos y las
actividades de negocio.
Performance (Rendimiento)
Resultados medibles de los objetivos establecidos por una empresa. Performance
management (Performance management) (v. Gestión del rendimiento)
Performance scorecarding (Performance scorecarding)
Proceso estratégico de gestión diseñado para traducir la filosofía y los objetivos de una
organización y su estrategia de negocio en objetivos específicos y cuantificables, así
como monitorizar el rendimiento de la organización según el logro de esos objetivos.
Performance scorecarding analiza el rendimiento general de una organización, no sólo
su rendimiento financiero, de manera que el rendimiento futuro pueda ser previsto y
tomar las acciones oportunas para alcanzar los objetivos deseados.
Planificación (Planning)
El proceso colaborativo de formular y transformar amplios objetivos en un conjunto de
acciones futuras. Pueden ser planes a corto o medio plazo (de uno a tres años) e
122
incluso a largo plazo. Normalmente, el año siguiente se planifica por meses o por
semanas, mientras que para los años siguientes se emplean periodos más largos
(cuatrimestres, medio año o un año)
Planificación presupuestaria (Budgeting)
Proceso de realización de un presupuesto anual en el que se basa el plan operativo de
la compañía. Normalmente es un subproducto de la planificación de la compañía y una
cuantificación del plan de negocio.
Plataforma (Platform)
Cualquier base tecnológica sobre las que se construyen otras tecnologías y procesos
para permitir la interoperabilidad, simplificar la implementación, el despliegue fluido y
facilitar el mantenimiento de las soluciones.
Portal (Portal)
Sitio web que sirve de página de inicio y que centraliza los servicios web usados
habitualmente. Los portales contienen páginas ligeras y rápidas de bajar y sus
servicios y recursos permiten a los usuarios encontrar lo que necesitan con rapidez.
Pronóstico (Forecasting)
Revisión de los presupuestos y planes para reflejar el nuevo conocimiento de negocio y
modificar la planificación basándose en los acontecimientos más relevantes y
circunstancias cambiantes. El pronóstico permite a las compañías reaccionar con
mayor rapidez para cambiar las condiciones de negocio, ganar ventaja competitiva y
reducir el riesgo.
Query & Reporting
Grupo de herramientas de software que permiten la construcción visual de informes a
través de una interfaz sencilla de utilizar y sin programación.Las aplicaciones Query &
Reporting permiten a los usuarios acceder, navegar, y realizar reportes en una amplia
gama de datos corporativos (por lo general explican el estado actual de las
operaciones).Los usuarios pueden rápidamente crear reportes sin necesidad de
conocer un lenguaje de base de datos, conectividad o funcionalidad de la misma. Estos
reportes pueden ser distribuidos usando una variedad de métodos, incluyendo el
123
correo electrónico o por almacenamiento en un portal en línea al que se puede acceder
a través de la Intranet corporativa.
Relational Database Management System - RDBMS (Sistema Gestor de Bases de
Datos Relacionales - SGDBR)
Conjunto de programas, procedimientos y lenguajes que nos proporcionan las
herramientas necesarias para trabajar con una base de datos, incorporar una serie de
funciones que nos permita definir los registros, sus campos, sus relaciones, insertar,
suprimir, modificar y consultar los datos. (Access, SQL Server, Informix, etc.)
Relational Online Analytical Processing - ROLAP (Base de datos ROLAP)
Modo de almacenamiento OLAP donde los datos son almacenados en bases de datos
relacionales.
Reporting (Reporting)
Proceso automatizado que permite realizar cuadros de mando e informes que
organizan y detallan la información solicitada en columnas o gráficos y sirven para la
toma de decisiones.
Return On Investment - ROI (Retorno de inversión)
El tiempo que tarda el beneficio o el recorte de gastos derivado directamente de una
inversión en superar el coste total de dicha inversión.
Sistema transaccional (Transactional system)
Sistema diseñado para almacenar y grabar diariamente la información empresarial, a
menudo estructurado por eventos, procesos o actividades de negocio. Estos sistemas
están optimizados para almacenar grandes volúmenes de datos y no para analizarlos.
Slicing (rebanar) significa aislar miembro específico de una dimensión para hacer
análisis.
Dicing significa dividir o romper un conjunto de datos en pequeñas piezas para
examinar como las medidas interceptan múltiples dimensiones.
124
Tablero o cuadro de Mando (Dashboard)
Sistema de gestión y no solamente de medición, que permite a las organizaciones
clarificar sus visiones y estrategias y trasladarlas a acciones. Este provee una
retroalimentación alrededor de los procesos de negocios internos y las salidas externas
con el objetivo de mejorar el rendimiento estratégico. También llamado panel de
control.
Transformación
Proceso de homogeneización de los datos clave. Esta fase es esencial para que los
datos que hay que analizar sean fiables sobre todo cuando provienen de bases de
datos distintas.
Workflow (Flujo de trabajo)
En el contexto tecnológico, Workflow se entiende como el conjunto de herramientas
que permiten el flujo de documentos entre los usuarios para realizar procesos de
negocio dentro de su ciclo de vida.
125
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127
BIOGRAFÌA
A los lectores de este trabajo de investigación por favor, no lean esta sección, como un
“currículo” académico de recomendación, sino entre líneas como la humilde y sencilla
expresión de un investigador que no cesa en su curiosidad infinita de conocimiento.
Nací en la ciudad de Quito un 14 de enero de 1967, mi madre Esperanza Moreno
Chiriboga, eligió mi nombre Luis, en homenaje a mi abuelito materno, un buen hombre
ejemplo de paciencia y dignidad. Mi niñez y adolescencia viví con mi abuelita materna
Luz Clara Isabel Chiriboga Montalvo, quien hizo de mi un hombre que mira más allá de
los problemas y nada conformista.
Estando cursando mis estudios universitarios de tercer nivel tuve la fortuna de iniciar mi
vida laboral en la empresa “Carrasco & Asociados Consultores”, en sus inicios, la que
sería después uno de los iconos empresariales en el desarrollo de sistemas
computacionales en el Ecuador y parte de Latinoamérica, “Carrasco“ ha formado a
muchos jóvenes programadores ecuatorianos llenos de talento.
Al final de mis estudios de tercer nivel, con mi trabajo de tesis denominado: “Data
Warehouse presente y futuro de la información” hace casi trece años, es sorprendente
que el término aun no haya desaparecido de la vorágine computacional, en el Servicio
de Rentas Internas del Ecuador, mi propósito fue el de ayudar al país a consolidar una
institución naciente, con mi humilde experiencia tecnológica, es así que nace el área de
Business Intelligence pionera en ese momento de este tipo de iniciativas en el país y
que estos años han sido de constante crecimiento, innovación y retos en el ámbito
institucional.
De un sinnúmero de cursos de especialidad gracias al apoyo de la Dirección General
del Servicio de Rentas Internas del Ecuador de ese entonces, en nombre de la Econ.
Elsa de Mena, uno de ellos los pude realizar en Buenos Aires, Argentina, sobre
construcción del Data Warehouse que me permitió después implementar un modelo
dimensional para el sistema impositivo ecuatoriano mediante el data mart de
Recaudaciones de Impuestos, modelo que mereció algunos reconocimientos a nivel
informático local. En mi mente recuerdo las frases de mi abuelita y que siempre
recuerdo: “no hagas cosas buenas que parezcan malas, nunca hagas cosas
realmente malas y sobre todo no hagas lo que no quieres que te hagan”.
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