REPUBLICA
BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIVERSIDAD
YACAMBU
MAESTRIA
DE GERENCIA DE LAS FINANZAS Y DE LOS NEGOCIOS
Catedra:
Seminario
Elaborado por:
Lixbeth Rodriguez
Facilitador: Prof.
Mary Alonso
Caracas, 29 Enero de
2007
MODELAJE DE UN DATAWAREHOUSE DE CLIENTES
PYME
PARA
INDICE
1.-
Planteamiento del problema.
3.-
Sistematización del Problema
4.-
Objetivo General del Problema.
6.-
Justificación de la Investigación.
CANTV,
se enfrenta a un entorno dinámico y cambiante, como lo es la reciente apertura
en el sector de Telecomunicaciones en Venezuela, sector donde operaba de forma
única; lo cual le obliga a utilizar cualquier información actual e histórica de
su negocio medular, con el fin de tomar las decisiones más oportunas y precisas,
asumiendo los cambios de estrategia que les permita mantener y aumentar su
posicionamiento en el mercado de las telecomunicaciones.
La
recopilación de toda la información referente a
Con
los sistemas y procesos actualmente utilizados, se convierte la integración en
un proceso complejo, que necesita una dedicación especial de parte de los
usuarios finales que deben verificar de forma manual la consistencia e
integridad de los datos obtenidos, y al mismo tiempo arriesga oportunidades de
negocio por no disponer de información clave en el momento oportuno.
Los
datos críticos de
¿
Como se impacta la
calidad de la información al obtener los datos de diferentes fuentes y de forma
manual ?
¿
Con que periodicidad es
requerida la información de Facturación, Recaudación y Tráfico de llamadas por
parte de
¿
Que características de
los datos son consideradas para el estudio y análisis de la información ?
¿
Como se afecta el proceso
de toma de decisiones de
Proveer información
actualizada y verás de
a) Identificar los
elementos que causan demora en la consolidación de la información de las áreas
de Facturación, Recaudación y Tráfico de llamadas de los clientes del sector
Empresas, para la toma de decisión de
b) Identificar las
fuentes y los caminos para la obtención de los datos críticos de
c)
Identificar cuales
son los indicadores de gestión que utiliza
d) Proponer la
implantación de un sistema de tipo ‘Data Warehouse’ de almacenamiento de la
información estratégica, conformando un ambiente centralizado de datos con
herramientas para optimizar la capacidad de análisis y la toma de decisiones del
área en cuestión.
Para
que una organización sobreviva y sea exitosa, debe tener un plan estratégico que
guíe sus acciones. El estratega del negocio normalmente está falto de la
información necesaria para detectar comportamientos dentro del ambiente de
negocios, ya que la infraestructura de la organización no puede proveérsela,
porque está basada en sistemas operacionales no integrados y no sumarizados en
los niveles adecuados (por ejemplo, cuando se estudia el comportamiento del
mercado no se analiza lo que hace un solo cliente, sino el conjunto de
clientes). Es por esto que se necesita otra clase de estructura que soporte
estas necesidades, la cual hemos definido como una aplicación integrada de Data
Warehouse.
Un
Data Warehouse es parte de una
estructura integral,
La
tecnología en la cual se apoya esta filosofía permite que la visualización de la
información se efectúe de manera flexible, rápida y en los niveles de
consolidación requeridos al momento de la consulta, basada en un conjunto de
datos consistentes, confiables y veraces de la
organización.
Dentro
del área de apoyo a la toma de decisiones, ha tomado un auge impactante la
filosofía y las soluciones de Data Warehouse, apoyando e impulsando de forma
acelerada el soporte a las decisiones de impacto en la gestión de las empresas
del mercado.
En
un Data Warehouse la información de los sistemas operacionales de la empresa se
extrae, se depura y se almacena, eliminando las discrepancias que comúnmente
existen entre los mismos. De esta forma, la información contenida en el
repositorio logra reflejar una visión de empresa, y es especialmente útil para
el análisis y toma de decisiones a diferentes niveles.
Según
otros reconocido autor Michael Corvey (experto
en Oracle) en su libro “Oracle Data Warehousing”,1.997.
pp.3, un Data Warehouse se puede definir como una colección de información coorporativa derivada directamente de los sistemas
operacionales y de algunos orígenes de datos externos.
Su
propósito específico es soportar la toma de decisiones en un negocio, no las
operaciones de un negocio. De esto es de lo que se trata un Data Warehouse, de
ayudar a un negocio a plantearse preguntas del tipo ...
¿qué pasaría si...?. Las respuestas a estas preguntas asegurarán que el negocio
sea activo, y no reactivo, lo cual es una necesidad en la actual era de la
información.
A
continuación se definen los términos mas
importantes:
Un
Data Warehouse es un repositorio de
datos de la organización, cuyo objetivo es proveer, a los niveles estratégicos
de la empresa, información para el análisis de la gestión y para la toma de
decisiones. Dicho repositorio se alimenta de los sistemas operacionales de la
organización, del Operational Data Store (cuyo concepto será
explicado más adelante), de información de la empresa llevada manualmente y de
información externa a la misma.
Las
soluciones de Data Warehouse ofrecen en general las siguientes ventajas:
·
Centralización
y consistencia de la información útil para toda la
corporación.
·
Acceso
a la data corporativa y organizacional en forma rápida y clasificada en diversas
dimensiones y en diferentes niveles de detalle.
·
Posibilidad
de combinar y formular nuevos datos a partir de los datos
existentes.
·
Proveer,
además de datos, un conjunto de herramientas para consultar, elaborar reportes,
analizar y presentar información.
·
Proveer
información histórica, que no necesariamente está en los sistemas operacionales
( ya que se puede mantener solo cierta historia de las
transacciones en los mismos ).
·
Incorporar
datos externos que complementan los análisis del negocio, tales como lo es la
información de la competencia.
Un
Operational
Data Store (ODS) es un repositorio de datos de la organización, cuyo
objetivo es proveer, a los niveles tácticos de la empresa, información integrada
para el análisis operacional. Dicho repositorio se alimenta de los sistemas
operacionales de la organización, y puede ser enriquecido con información
externa a la misma.
Un
Operational Data Store puede ser definido como una
arquitectura con las siguientes características, algunas iguales al Data
Warehouse:
·
Orientado
al sujeto,
el ODS es diseñado y organizado alrededor de los sujetos principales de la
corporación, como el Cliente, el Producto, etc.
·
Integrado,
a medida que los datos pasan de los sistemas operacionales al ODS, los datos son
transformados en un todo consistente y unificado, dando una visión corporativa
unificada.
·
Volátil,
los datos en un ODS son actualizados en cada carga.
·
Evaluado
actual,
los datos en un ODS típicamente son actuales, en ningún caso más viejos que unos pocos días, y su historia es de 3 meses en el
caso de CANTV.
En
resumen, los datos en un ODS sirven más para la comunidad operacional, y de allí
surge la necesidad de que sean detallados. A medida que los datos sean un insumo
para niveles más altos de la organización, la necesidad es que los mismos sean
más agregados, y surge el requerimiento de tenerlos en un Data
Warehouse.
Las
áreas del negocio que se tomaron para este proyecto fueron: Facturación,
Recaudación y Tráfico de llamadas.
·
Montos,
llamadas y minutos facturados.
·
Productos
y servicios facturados.
·
Llamadas
en suspenso.
·
Ajustes
a la facturación.
·
Planes
de precios de facturación.
·
Análisis
de deuda y monto recaudado.
El
Tráfico de llamadas lleva el control de uso de las redes de Cantv para la
realización de las llamadas desde ó a través de los servicios de CANTV. Proporciona datos como:
·
Análisis
de uso de la red por tráfico CANTV (voz).
·
Análisis
de uso de la red por tráfico de otras operadoras.
Por
último se evalúan los datos básicos del cliente.
La
ejecución de este proyecto se circunscribe a la gerencia de mercadeo y ventas de
Cantv para los clientes Pymes.
Entre
las actividades a desarrollarse están: el análisis
funcional de alto nivel en cada una de los procesos de Facturación,
Recaudación y Ventas de
A
partir del análisis realizado se generará una matriz de ponderación para definir
los procesos más importantes y posteriormente desarrollar las reglas de negocio
asociadas a dicha información. Posterior a la
priorización de funcionalidades se llevará a cabo la factibilidad de las mismas,
expresada en complejidad técnica y riesgo para garantizar su generación oportuna
y su veracidad.