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Propuesta De Una Bodega De Datos Basada En Estándares, Que Permitan La Disponibilidad Y La Certificación De Información En La Educación Superior En Colombia. Autores Oscar Julián Castiblanco Pardo Lady Yohana Rozo Domínguez Tutor Lindsay Alvarez Pomar Universidad Distrital Francisco José De Caldas Especialización en Gestión de Proyectos de Ingeniería Facultad de Ingeniería Bogotá, Colombia Agosto de 2019

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Propuesta De Una Bodega De Datos Basada En

Estándares, Que Permitan La Disponibilidad Y La

Certificación De Información En La Educación

Superior En Colombia.

Autores

Oscar Julián Castiblanco Pardo

Lady Yohana Rozo Domínguez

Tutor

Lindsay Alvarez Pomar

Universidad Distrital Francisco José De Caldas

Especialización en Gestión de Proyectos de Ingeniería

Facultad de Ingeniería

Bogotá, Colombia

Agosto de 2019

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Contenido

RESUMEN 4

PALABRAS CLAVE 5

INTRODUCCIÓN 6

1. CONTEXTO E IDENTIFICACIÓN DEL PROYECTO 7

1.1 Normatividad Ambiental 13

1.2 Normatividad de Calidad 14

1.3 Normatividad de Seguridad y Salud en el Trabajo 14

1.4 Referentes jurídico-legales del proyecto 15

1.5 Marco Conceptual 16

2. ANÁLISIS DEL MERCADO 19

2.1 Análisis de la Oferta 19

2.2 Análisis de la Demanda 20

2.2 Análisis de Mercado 23

3. PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO 26

Misión 26

Visión 26

Objetivos 27

Legal 27

Política Integral HSEQ 27

Política de Calidad 27

Política Ambiental 28

Valor Agregado 29

4. INGENIERÍA DEL PROYECTO 29

4.1 Estudio Técnico 29

4.2 Definición del Producto 31

4.3 Base de datos OLTP 33

4.4 Base de datos OLAP 33

4.5 BlockChain 34

4.6 Bodega de Datos 35

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4.7 Arquitectura Funcional 38

4.8 Arquitectura Técnica 39

4.9 Beneficios del Servicio 40

4.10 Definición del Proceso del Proyecto 40

4.11 Plan de Ventas 43

4.12 Análisis de Capacidad 44

5 ESTUDIO ADMINISTRATIVO 46

5.1 Estructura Organizacional 47

6 ESTUDIO ECONÓMICO - FINANCIERO 48

6.1 Costos Operativos y Administrativos 48

6.2 Ingresos Proyectados 49

7 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 1

8 REFERENCIAS 2

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RESUMEN

El sistema de educación superior en Colombia cuenta con una gran cantidad y

variedad de aplicaciones y bases de datos involucrados en su core de negocio en

el ambiente educativo, esta información no se encuentra consolidada, lo que ha

permitido en el país a través de los años el aumento de empresas dedicadas

exclusivamente a la falsificación de títulos, creación de calificaciones, carnés

estudiantiles y réplicas de diplomas exactos generadas por las instituciones

educativas, práctica que se ha vuelto popular y con la cual en la actualidad se han

disparado el comercio de títulos como negocio del mercado no legal. Es necesario

aprovechar esta pluralidad con el fin de mejorar los accesos a las bases de datos,

haciendo uso de las herramientas tecnológicas actuales integrando los diferentes

orígenes de información, contando así un repositorio único que permita el acceso a

los datos, donde se incluya tanto la educación superior; que los datos

correspondientes a títulos profesionales y de posgrado, se encuentren actualizados

con la menor periodicidad posible y en la mayor frecuencia de tiempo. Contar con

la información histórica de los estudiantes, la integración de los datos por institución,

la coherencia de la información, mejorar la calidad de los datos, presentando

consistencia, completitud, haciendo que estos sean confiables, oportunos y

precisos; logrando certificar la veracidad de lo títulos obtenidos en cada institución

de educación superior, lo cual facilitará los trámites administrativos y la validación

por terceros (administración pública, empresas, empleadores, outsourcing,

universidades, entre otros), dando una garantía plena de cuándo y quién lo emitió,

y teniendo alcance de los mismos; con lo cual se busca garantizar que los estudios

relacionados por un egresado estén certificados y que estos se puedan compartir y

validar combatiendo los fraudes académicos y la falsificación de los títulos.

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PALABRAS CLAVE

BlockChain

Business Intelligence (BI)

Certified Education

Cloud Services

Data Warehouse

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INTRODUCCIÓN

La información es un activo muy importante para las organizaciones, en la

actualidad la información se genera con una velocidad, un volumen y una variedad

nunca antes vista, en Colombia cada institución educativa ha modelado su sistema

de información de acuerdo a su necesidad, lo que ha dificultado la tarea de

consolidación de la información, la falta de estándares ha generado que cada

entidad cuente con sus propios lineamientos lo que abre una gran puerta para que

los certificados propios de cada institución educativa de educación superior, sean

falsificados. Esta misma autonomía dificulta la verificación y validación de los datos;

las organizaciones se limitan a solicitar las copias de algunos de los estudios

superiores, lo cual no garantiza ni certifica que estos sean reales, es decir que las

compañías están contratando profesionales con títulos falsos que ponen en riesgo

cualquier cargo a desempeñar.

Es necesario lograr centralizar los datos, permitiendo que en un repositorio central

se depositen los registros suministrados por cada institución educativa, modelando

bajo estándares que permitan su fácil integración y consolidación; El proyecto busca

integrar los estudios de educación superior, a través de un modelo de extracción,

transformación y carga de datos a una bodega de datos multidimensional

implementada en la nube, basada en estándares que permitan la integración de

información de los diferentes orígenes de negocio, estándares que van a estar

alineados a la entidad principal y a los atributos que tengan relación, desde el área

de trabajo hasta el repositorio central, depositando allí los registros de cada

egresado por institución educativa, programa académico, título obtenido, año de

titulación, promedio del egresado; así la certificación se lograra a través de

tokenización de las solicitudes, de acuerdo con la cantidad de datos que requiera

consultar una persona o con la cantidad de personas que requieran ser consultadas,

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permitiendo así que un ente centralizado replique la información a cada entidad

educativa que se incorpore a la iniciativa, logrando así mantener el estándar y la

validación y certificación de los registros suministrados a nivel nacional.

1. CONTEXTO E IDENTIFICACIÓN DEL PROYECTO

El sistema de información educativo en Colombia, tiene problemas de calidad de los

datos como la poca o nula capacidad de recopilación, uso y calidad, la mayoría de

las bases de datos de las entidades educativas operan de manera independiente la

una de la otra, cuentan con sus propias definiciones de datos, lógicas de

implementación, la disponibilidad de la información es un factor clave que es

necesario abarcar en el contexto de la problemática ya que al ser difícil el acceso a

la misma, el procesamiento, la única definición de tipo de datos, la actualización,

granularidad, consistencia y acceso aumenta la dificultad de su uso y adecuada

explotación, lo que impide garantizar la consistencia de los datos, adicional no existe

una herramienta definida para la conexión a los datos y adecuado uso de estos, para

la generación de informes con indicadores generales que mejoren el alcance,

cobertura, disponibilidad y certificación de la información de la educación superior a

nivel nacional.

Para obtener el mayor rendimiento dentro de cada institución educativa, es necesario

gestionar el conocimiento, capturar los datos, transformar la información, asimilarla,

difundirla y transferirla para fortalecer el conocimiento, lo que permite la

implementación de nuevas metodologías y técnicas que permitan el apoyo a los

estudiantes y a los docentes, promoviendo el conocimiento real y potencial de los

miembros de la comunidad educativa, con los medios necesarios para efectuar el

cambio con una infraestructura básica, la disponibilidad de la información se puede

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garantizar desde una solución inicial de DataWareHouse que permitan la gestión de

la información, como lo comparte (Robles, 1999) o una solución de Datamart.

El uso, administración y disposición de la información está regida por organismos

públicos que vigilan y garantizan que la información sea confidencial y solo tenga

acceso a ella las personas que cuentan con autorización, que sea integra que se

mantenga con exactitud, originalidad y totalidad de la información en los métodos de

procesamiento y finalmente que esté disponible y se cuenten con los accesos a

indicadores y recursos que de ella se requieran, tomando los datos operativo e

integrándolos en el DataWareHouse de acuerdo al concepto de (Gaibazzi, Ingrassia,

Marchese y Pérez, 2009).

En el ámbito universitario el uso de las tecnologías de la información y las

comunicaciones son pilares estratégicos para promover la innovación y la

creatividad, garantizando la disponibilidad de la información en la gestión educativa,

administrativa y de acceso, lo que permite una gestión eficiente, transparente y con

responsabilidad social universitaria implementando DataWareHouse con datos

orientados a distintas variables presupuestarias, académicas y de personal que

permite analizarlos para lograr una visión integrada de la institución educativa y que

sirva para la toma de decisiones según (Aguilar, Cabrera, Capanegra y Jorda, 2016);

lo relevante es descubrir la importancia de los datos dentro de la institución de

manera que logre integrar diferentes sectores y todos empiecen a reconocer lo

fundamental que es la calidad de datos en el registro de la información, contar con

información disponible aunque no sea de uso directo, permitiendo la toma de

decisiones y el análisis de información a través del uso de DataWareHouse o de

sistemas gerenciales tal como indica (Ottaviani, 2007).

La implementación de un DataWareHouse cumple con las necesidades de

requerimiento de información de las instituciones educativas para mejorar la gestión;

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(Nader, 2004) indica que para la implementación de un proyecto de este alcance se

requiere contar con el apoyo de los usuarios ya que son quienes conocen del área

de negocio o procesos empresariales, de tiempo para definir las actividades,

alcance, construcción y puesta en marcha de la solución y finalmente de la

tecnología con la que se cuenta o que se va a utilizar en el desarrollo del proyecto.

Las principales características y bondades de un DataWareHouse las relaciona

(León, 2011) y son integrados es decir que no existen datos incoherentes y se

generan agrupaciones, históricos es decir que se conserva la historia del dato, no

volátiles ya que no permite su borrado ni modificación y finalmente orientados a un

tema específico ya que los datos se categorizan por temas de negocio no por

aplicación.

Según indican (Amadeo, Diaz y Osorio, 2012), en la universidad nacional de la plata

en Argentina, se enfrentó un proyecto de integración de datos que cuenta con

soluciones informáticas para la gestión académica de los alumnos desde los niveles

secundarios, grado y posgrado, para realizar análisis de manera multidimensional

resolviendo la disponibilidad de la información implementando una solución de

DataWareHouse, permitiendo la gestión de la información de forma confiable,

segura, auditable, flexible y con alta disponibilidad, llevando a cabo la gestión de las

carreras de grado y posgrado a través del SIU, sistema de información universitaria,

el cual fue implementado como mecanismo de gestión del conocimiento y formación

continua; el cual mejoro el aprovechamiento de la disponibilidad de información en

el sistema de educación superior, consolidando sus sistemas en un DataWareHouse

que brinda información agregada de las universidades nacionales, (Falivene,

Gurmendi y Silva, 2003)

Al igual que lo expone (Ramírez, 2014), en la universidad nacional de la amazonia

peruana, la implementación de un DataWareHouse integra la información de la

institución y se usa como soporte para la toma de decisiones gerenciales basadas

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en un modelo lógico que requiere una carga inicial, una actualización de datos y la

implementación de un modelo físico que soporte el diseño multidimensional y que

previene el manejo de datos anómalos o faltantes, es por eso que para garantizar

una correcta solución de DataWareHouse es encuentran varios factores expuestos

por (Medina, 2005), que son involucrar al usuario, apoyo por parte de los directivos,

clara definición de requerimientos, planeación apropiada y expectativas realistas; es

necesario contar con la metadata técnica que describe la estructura física y de

negocio que describe las reglas de negocio para garantizar el proceso y soportar la

toma de decisiones como lo expone (Baño, 2017).

El diseño para resolver la disponibilidad de la información se puede plantear también

a través de un Datamart, este es un modelo más sencillo que un DataWareHouse,

ya que requiere menos complejidad pues permite su implementación por etapas que

van enfocadas a áreas del negocio lo que hace que el alcance sea limitado, pues se

implementan de manera individual por cada área de acuerdo con las necesidades

encontradas en cada área, tal como nos comparte (Vilca, 2016).

En la Universidad de Guayaquil (Erazo, 2015) plantea el diseño de un Datamart para

la formación docente, la cual brinda a los usuarios una herramienta tecnológica que

permite realizar consultas en menor tiempo, tener disponibilidad de información en

un repositorio centralizado, reportes con información actualizada, control de accesos,

información integrada con las correspondientes restricciones de acceso.

Según el Ministerio de Educación, el sistema de información colombiano ha sido

modelado de acuerdo con la necesidad de cada ente territorial, es así como se

identifica que cada organismo que interviene al nivel educativo maneja sus propios

lineamientos en temas de información, la falta de estándares propicia a que la

información reportada tenga datos inconsistentes, la consolidación de la información

no permite el uso correcto de la misma y la veracidad de los datos no sea acertada;

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ya que se mide con indicadores y estándares específicos por lo cual no se realiza

un correcto rendimiento de cuentas y no se han podido implementar mejoras para

la certificación de los estudios de los egresado de la educación superior colombiana.

Este sistema comprende de una gran cantidad de bases de datos, las cuales

cuentan con su propia estructura, motor y versión de base de datos, lógica de

diseño, definición de datos, accesibilidad y restricciones que a menudo están mal

coordinadas y crea duplicaciones y vacíos en la información, “esto afecta la

capacidad para hacerle seguimiento a las tendencias en los niveles educativos,

evaluar el desempeño en cada ETC y entre ellas, y explotar la información para

diseñar políticas” (Piñeros et al., 2013; OCDE/BIRF/Banco Mundial, 2013), estas

políticas que se pueden diseñar son la base fundamental para la definición de los

estándares que permitan el manejo correcto de la información.

La mayoría de las bases de datos operan de manera independiente la una de la

otra, cuentan con sus propias definiciones de datos, lógicas de implementación y

generan sus propios indicadores, esta independencia en la información es un reto

bastante grande ya que son múltiples variables para tener en cuenta en el desarrollo

de una estrategia que garantice la información que va a ser consolidada y procesada

en un repositorio central de información.

La administración de las diferentes bases de datos las realiza diferentes actores a

nivel nacional, el Ministerio de Educación Nacional administra múltiples bases de

datos en “preprimaria, primaria y secundaria, y también se le exige a cada territorio

certificado que cuente con su propia información, las secretarías de educación

también pueden diseñar sus propios sistemas; Las instituciones de educación

superior administran su propia información” (OCDE/BIRF/Banco Mundial, 2013;

MEN, 2014), estas se les exige por ley que compartan la información con el

Ministerio de Educación Nacional; “El SENA administra su propio sistema de

información, y aplica sus propios criterios y estándares para hacerle seguimiento a

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las instituciones técnicas y tecnológicas” (OCDE/BIRF/Banco Mundial, 2013; MEN,

2014).

La disponibilidad de la información es un factor clave que es necesario abarcar en

el contexto de la problemática ya que al ser difícil el acceso a la misma, el

procesamiento, la única definición de tipo de datos, la actualización, granularidad,

consistencia y acceso aumenta la dificultad de su uso y adecuada explotación, lo

que impide garantizar la consistencia de los datos sin dejar de lado la ausencia de

una herramienta definida para la conexión a los datos y adecuado uso de estos,

para la generación de informes que certifiquen los estudios de educación superior y

que permitan un análisis apropiado del alcance, cobertura y disponibilidad de la

educación a nivel nacional.

De continuar con esta diversidad de orígenes de datos, con la ausencia de una

estructura y unos lineamientos definidos y de una centralización de datos, se

continuará con el multiprocesamiento de los datos, con la definición de políticas que

no resuelven de forma correcta la centralización de los datos, la disponibilidad de

los mismos y la certificación que compruebe que los estudios de educación superior

registrados por una persona son reales y sigue la puerta abierta a la falsificación de

diplomas y estudios de educación superior.

El sistema de información tiene problemas de calidad de los datos como la poca ò

nula capacidad de recopilación, uso y calidad; “Unos datos de buena calidad son la

columna vertebral de un sistema de información robusto. Para que los datos sean

un apoyo efectivo para el diseño de políticas, estos deben ser consistentes, estar

completos, ser confiables, oportunos y precisos” (MEN, Cap. 1, 2016) , implementar

estrategias de calidad de la información es garantizar un mayor nivel de calidad,

precisión, exactitud, completitud, integridad, actualización, coherencia, relevancia,

accesibilidad, confiabilidad y potencia a la hora de gestionarla, las cuales resultan

útiles al procesamiento, análisis y cualquier otro fin que un usuario quiera darles,

cualidades requeridas en el diseño de una bodega de datos que permita la

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consolidación de la información y sea un repositorio centralizado de los datos desde

del nivel superior en la educación colombiana.

Teniendo en cuenta la normatividad vigente, el proyecto se enfoca en gestión y

desarrollo de software, por lo tanto, la política ambiental tiene un doble propósito;

minimizar el impacto sobre el medio ambiente de su actividad y maximizar la

capacidad de la tecnología para crear nuevas oportunidades para el desarrollo

sostenible. Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) permiten

a la sociedad ser más ecológicamente eficientes en el uso de recursos naturales y

pueden jugar un papel relevante en la solución de muchas de las problemáticas

ambientales actuales; el compromiso con la mejora continua del sistema para un

desempeño ambiental que permita velar por el cumplimiento de la legislación y otros

requisitos voluntarios en materia de medio ambiente a nivel global y local.

Adoptar de forma complementaria y conforme al principio de precaución, normas

internas o estándares internacionales, integrando las partes interesadas tales como

colaboradores, incentivando en el uso eficiente de los recursos, los clientes.

1.1 Normatividad Ambiental

Se basa en la norma ISO 14001 de 2015, está establece que las compañías deben

definir “la política ambiental de la organización y asegurarse de que, dentro del

alcance definido de su sistema de gestión ambiental, ésta: a) es apropiada a la

naturaleza, magnitud e impactos ambientales de sus actividades, productos y

servicios; b) incluye un compromiso de mejora continua y prevención de la

contaminación; c) incluye un compromiso de cumplir con los requisitos legales

aplicables y con otros requisitos que la organización suscriba relacionados con sus

aspectos ambientales; d) proporciona el marco de referencia para establecer y

revisar los objetivos y las metas ambientales; e) se documenta, implementa y

mantiene; f) se comunica a todas las personas que trabajan para la organización o

en nombre de ella; y g) está a disposición del público.”

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Así mismo, nuestros “Principios de Actuación” contienen la primera referencia al

compromiso ambiental de la Compañía: “Estamos comprometidos con el desarrollo

sostenible, la protección del medio ambiente y la reducción de cualquier impacto

negativo de nuestras operaciones en el entorno.” La gestión ambiental es un

conjunto de procesos y actividades que permite la creación de valor. Esta Política

se basa por tanto en tres objetivos convergentes: − Gestión de riesgos y

cumplimiento legal en materia ambiental. − Promoción de la ecología eficiente

interna. − Aprovechamiento de oportunidades de negocio, brindando servicios

integrados que promuevan la sostenibilidad ambiental.

1.2 Normatividad de Calidad

Se fundamenta en la Norma ISO 9001 de 2015, cumpliendo con la calidad de los

productos y los servicios suministrados o prestados a los clientes, para ellos se debe

mantener la planificación y el control operativo, el liderazgo y cumplir los

compromisos, adquiridos, realizar mejora constante y hacer evaluación a los

cambios realizados; el servicio que se prestará es de diseño, arquitectura y

desarrollo de bases de datos enfocados en inteligencia de negocios, con la

construcción de cubos de información. La política de calidad conlleva un

compromete con los clientes a ofrecer un producto/servicio de alta calidad que

contribuya a la efectividad del manejo y control de la información, orientada al

fortalecimiento de los resultados, generando confianza hacia los usuarios finales;

cumpliendo con la normatividad legal y vigente de las organizaciones.

1.3 Normatividad de Seguridad y Salud en el Trabajo

Con respecto a la, tiene fundamentada su concepción en la Norma ISO 45001 de

2018, con orientación para su uso, que permita a la organización proporcionar

condiciones de trabajo seguras y saludables para la prevención de los daños y del

deterioro de la salud relacionados con el trabajo y para mejorar de manera proactiva

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su desempeño de la SST. Esto incluye el desarrollo e implementación de una

política de la SST y objetivos que tengan en cuenta los requisitos legales aplicables

y otros requisitos que la organización suscriba cumpliendo con los compromisos,

con la identificación, evaluación, el control y la eliminación de riesgos laborales

presentes en las actividades de la empresa.

1.4 Referentes jurídico-legales del proyecto

La Constitución Política de Colombia reconoce en su artículo 15 que todas las

personas tienen derecho a su intimidad personal y familiar y a su buen nombre, y el

Estado debe respetarlos y hacerlos respetar. Este es el derecho que tenemos todos

a controlar nuestra información personal.

La ley 1581 de 2012 que es la Ley de Protección de Datos Personales (LPDP)

garantiza una serie de derechos a las personas, titulares de los datos personales,

tales como el ser informado de cuándo y para qué se recolectan, almacenan y tratan

sus datos personales, el derecho a acceder a sus datos y, en caso de ser necesario,

el derecho a la rectificación o supresión de sus datos.

Esta misma ley estable las obligaciones que deben cumplir los responsables del

Tratamiento de los datos al momento de recolectar, almacenar, usar, circular o

suprimir datos personales.

Uno de los elementos más relevantes es comprender que en el proceso de gestión

de datos el proyecto utiliza información personal y no personal, la primera amparada

bajo las autorizaciones provistas por las IES cuando aceptan el contrato de

servicios. De ahí que sea importante resaltar las diferencias que existen entre los

datos personales y no personales.

ISO 27001 o más exactamente “ISO / IEC 27001:2013 Tecnología de la información

- Técnicas de seguridad - Requisitos de un Sistema de Gestión de Seguridad de la

Información (SGSI)” es un estándar reconocido internacionalmente, que

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proporciona un modelo para la creación, implementación, operación, supervisión,

revisión, mantenimiento y mejora de un sistema de gestión de la seguridad de la

información. Como otras normas de requisitos ISO, la ISO 27001 adopta un enfoque

por procesos y sigue el modelo "planificar -hacer -verificar -actuar" (plan-do–check-

act conocido como modelo PDCA).

Su objetivo fundamental es la gestión de la confidencialidad, la integridad, y la

disponibilidad de cualquier bien que tenga valor para la organización. Es

conveniente aclarar que el sistema de gestión que se crea bajo la normativa de ISO

27001 incluye no solamente la parte informática, sino también los recursos

humanos, los recursos económicos, patentes, contratos con los clientes, imagen y

reputación de la organización, seguridad de los locales, contratos con clientes.

1.5 Marco Conceptual

La disponibilidad de la información en un sistema informático es garantizar que se

mantenga trabajando sin sufrir ninguna degradación en cuanto a accesos, debe

contar con los recursos necesarios para que los usuarios que requieran accederlas

lo puedan hacer sin interrupciones; una vez que la información ha sido extraída

desde sus orígenes, debe ser almacenada de manera segura, la integridad de la

información no se debe ver comprometida así se obtenga la información de

diferentes fuentes.

La importancia de que las organizaciones cuenten con los datos necesarios para

soportar la toma de decisiones como dicen (Duque y Tamayo, 2001), va relacionado

con la combinación de las tecnologías de almacenamiento de datos y el proceso de

información que convierte esos datos fríos en valioso recurso para la dirección

empresarial; así como nos comparte (Anaya, 2012), con el uso de las bases de

datos relacionales, las organizaciones sufrieron cambios relevantes ya que estas

pasaron a ser elementos que debían integrarse y compartirse, por lo que pasan de

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ser solo esquemas de recolección de datos a esquemas de análisis de los mismos

como lo indica (Rivadera, 2010).

De acuerdo con el Ministerio de Educación la diversidad de fuentes de información

con las que el país cuenta, el acceso y la disponibilidad de los mismos no ha sido

posible la implementación de un estándar que permita realizar el correspondiente

seguimiento a los datos, es por esto que es necesario enfrentarse al diseño de un

proyecto de bodega de datos, que incluye el apoyo de diferentes técnicas de campo

tanto administrativas, de diseño e implementación de bases de datos y análisis de

información basada en estrategias metodológicas revisando los sistemas de

información y sus principales características como lo indica (Duque y Tamayo,

2001), el aspecto funcional como indica (Anaya, 2012), propone de algunas

estrategias metodológicas, la bodega de datos, como tal se da revisando los

sistemas de información y sus principales características y aunque existen muchas

metodologías nos informa (Rivadera, 2010), se imponen entre la mayoría dos

metodologías, la de Kimball y la de Inmon.

Así como nos indican (Duque y Tamayo, 2001), los datos que poblarán la bodega

de datos provienen de diferentes orígenes, por lo tanto, se requiere definir una

estructura y esquema eficiente; además, consolidar esos datos implica conocer y

manejar diferentes sistemas, diferentes motores de bases de datos y eventualmente

varios lenguajes de programación, es decir que básicamente e proyecto de diseño

se basa en un proyecto de modelado de base de datos, por lo tanto “su estrategia

de desarrollo debe girar alrededor del modelo de datos” (Anaya, 2012); hay que

resaltar el rol central de la tarea de definición de requerimientos. Los requerimientos

del negocio son el soporte inicial de las tareas subsiguientes que se enfocan en

diferentes áreas como nos lo comparte (Rivadera, 2010).

Cabe resaltar tal como indica (Anaya, 2012), que la implementación de una bodega

de datos debe estar soportada por un conjunto de herramientas informáticas de alta

productividad, con funcionalidades especializadas que permitan hacer la

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correspondencia entre los datos de los sistemas operativos y los datos que

almacenaran en la bodega de datos, adicional lo ratifican (Duque y Tamayo, 2001),

al indicar que la integración de datos y metadatos de diferentes fuentes y épocas,

requieren de la limpieza, filtrado y refinación de los datos, la ausencia de valores de

atributos y la existencia de valores ilógicos o inconsistentes, hace necesaria la

definición de atributos que permitan agrupar y condensar la información en la

bodega de datos, programar la sincronización y actualización de la información de

las diferentes fuentes de datos y definir valores por defecto en los casos en que se

identifiquen inconsistencias; es por esto que la creación de un modelo dimensional

es un proceso dinámico y altamente iterativo, el proceso de diseño comienza con

un modelo dimensional de alto nivel obtenido a partir de los procesos priorizados

que relaciona (Rivadera, 2010), que son: elegir el proceso de negocio, establecer el

nivel de granularidad, elegir las dimensiones, identificar medidas y por último las

tablas de hechos.

Finalmente es necesario definir la periodicidad con la cual se va a llevar a cabo el

cargue de información a la bodega de datos, si estos se harán cíclicos o

periódicamente, esto va definido a cada situación particular, así se define si va a ser

diaria, semana, mensual o en otro periodo de tiempo; los cargues deben ser

masivos aprovechando las herramientas tecnológicas o los utilitarios de las bases

de datos o rutinas desarrolladas para esto; en el almacenamiento se deben lograr

estrategias para lograr eficiencia. En las bodegas de datos es posible manejar

diversos niveles de granularidad, a menor granularidad mayor es la cantidad de

detalle. los datos operacionales deben resumirse y acumularse para aumentar la

granularidad.

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2. ANÁLISIS DEL MERCADO

En el estudio de mercado se identifican los entes educativos de educación superior,

que no cuentan con una solución de inteligencias de negocios basada en

lineamientos y estándares que permitan la consulta de información, los cuales son

clientes potenciales para el servicio a ofertar. Este estudio de mercado se realiza a

partir del análisis de la oferta y de la demanda.

2.1 Análisis de la Oferta

En el mercado colombiano las universidades que cuentan con soluciones de

inteligencia de negocios que permitan la consulta y certificación de los estudios de

nivel superior para sus egresados, al público ya sean otras universidades o terceros

desde un ambiente digital es nula, lo cual representa una ventaja competitiva en

este campo por el nivel de innovación y de aplicación de los lineamientos de

estándares en la implementación y uso de la bodega de datos y blockchain, los

cuales permiten la replicación de los datos de forma distribuida y segura gracias al

cifrado que se aplica a todo el tipo de transacciones. La estructura de mercado en

el cual se desarrolla el proyecto es un OLIGOPOLIO, ya que los servicios son

ofertados por una pequeña cantidad de oferentes, exactamente cuatro en el

territorio nacional, los cuales ofertan un servicio similar, el cual consiste en

soluciones de inteligencia de negocios que resuelven indicadores específicos de

cada institución académica; sin embargo, ninguna de estas ofrece el servicio de

implementación de estándares nacionales, para consolidar los datos y la consulta a

través de tokens con tecnología blockchain que permita la calidad y veracidad de

los títulos obtenidos por cada estudiante y suministre de forma consolidada la

información, certificada por cada ente académico. El recurso humano es el bien

sustituto, ya que en cada universidad hay un área encargada específicamente de la

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generación de certificaciones y la validación de la información de forma telefónica o

por correo electrónico.

Se realiza un análisis de precios de la competencia, con el fin de fijar un precio

asequible y adecuado para los clientes teniendo en cuenta los beneficios y el

diferencial que ofrece nuestra propuesta.

2.1.2 Análisis de Precios

Los precios de la competencia están establecidos como se muestra en la Tabla 1.

COMPETIDORES TOTAL AÑO

HEINSOHN BUSINESS TECHNOLOGY $ 406.837.344

CLARO $ 625.599.461

ORACLE $ 706.833.637

SAP $ 436.634.067

Tabla 1 - Precios de la Competencia

La fijación del precio está determinada por la cantidad de horas empleadas por los

ingenieros para el desarrollo del proyecto y por los costos de operación, el valor

agregado de este producto se encuentra en la optimización del tiempo, en el ahorro

del recurso humano, en el incremento de oportunidades de negocio, en la

estandarización de los datos a través de la implementación de nomenclaturas y en

la certificación de estos a través de Tokens basados en Blockchain.

2.2 Análisis de la Demanda

La demanda del servicio son las instituciones de educación superior del país. Según

los consumidores se clasifica en demanda básica por tener uso final y por estudio

del mercado es demanda por sustitución dado que una persona especializada

realiza esta misma labor, pero en un mayor tiempo.

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2.2.1 Segmentación del Mercado

El mercado objetivo corresponde a las universidades que en la actualidad no

cuentan con un proceso centralizado de información, quienes reportan al estado

indicadores en archivos planos, estos representan un porcentaje de participación

significativo, lo que ofrece un segmento de mercado de volumen suficiente de ventas

para generar las utilidades esperadas por la organización.

La mayoría de los clientes potenciales cuentan con un buen músculo financiero,

puesto que estos deben tener la capacidad de solventar económicamente el

desarrollo de los proyectos. Los clientes potenciales de acuerdo con la

segmentación del mercado, se encuentran identificados en la Tabla 2.

ITEM INSTITUCION EDUCACION SUPERIOR CIUDAD

1 Universidad De Los Andes Bogotá D.C.

2 Colegio De Estudios Superiores De Administracion-Cesa Bogotá D.C.

3 Universidad Nacional De Colombia Bogotá D.C.

4 Universidad Eia Medellín

5 Escuela Colombiana De Ingenieria (Julio Garavito) Bogotá D.C.

6 Pontificia Universidad Javeriana Bogotá D.C.

7 Universidad Icesi Cali

8 Universidad Externado De Colombia Bogotá D.C.

9 Universidad De Antioquia Andes

10 Universidad De Antioquia Carmen De Viboral

11 Universidad De La Sabana Chia

12 Colegio Mayor De Nuestra Señora Del Rosario Bogotá D.C.

13 Universidad Del Norte Barranquilla

14 Corporacion Universitaria Empresarial Armenia

15 Universidad Eafit Medellín

16 Universidad Pontificia Bolivariana Medellín

17 Universidad Sergio Arboleda Bogotá D.C.

18 Universidad Distrital (Francisco Jose De Caldas) Bogotá D.C.

19 Pontificia Universidad Javeriana Cali

20 Universidad Nacional De Colombia Manizales

21 Universidad De Antioquia Medellín

22 Institucion Universitaria De Envigado Envigado

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23 Universidad De Nariño Pasto

24 Universidad De Medellin Medellín

25 Universidad Ces Medellín

26 Corporacion Universitaria Lasallista Caldas

27 Escuela Militar De Aviacion (Marco Fidel Suarez) Cali

28 Fundacion Universidad De Bogota (Jorge Tadeo Lozano) Bogotá D.C.

29 Universidad Catolica De Pereira Pereira

30 Universidad Autonoma De Bucaramanga-Unab Bucaramanga

31 Universidad Libre Bogotá D.C.

32 Universidad Del Cauca Popayan

33 Universidad Ean Bogotá D.C.

34 Universidad Nacional De Colombia Palmira

35 Fundacion Universitaria Konrad Lorenz Bogotá D.C.

36 Universidad Tecnologica De Bolivar Cartagena

37 Escuela Naval De Cadetes (Almirante Padilla) Cartagena

38 Fundacion Universitaria Agraria De Colombia -Uniagraria Bogotá D.C.

39 Universidad De San Buenaventura Bogotá D.C.

40 Universidad Pontificia Bolivariana Bucaramanga

41 Universidad De Antioquia Turbo

42 Universidad De Los Llanos Villavicencio

43 Universidad Del Atlantico Barranquilla

44 Universidad El Bosque Bogotá D.C.

45 Universidad De Boyaca -Uniboyaca Tunja

46 Universidad Del Valle Cali

47 Universidad De La Salle Bogotá D.C.

48 Universidad-Colegiomayordecundinamarca Bogotá D.C.

49 Universidad Pontificia Bolivariana Monteria

50 Universidad Autonoma De Occidente Cali

Tabla 2 - Tabla Segmentación de Mercado -Fuente: https://www.mineducacion.gov.co/portal/Educacion-superior/

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2.1.1 Competidores

Dentro de los competidores a nivel nacional que ofrecen servicios similares se

encuentran: Heinsohn Business Technology, Claro, Oracle y SAP.

• Heinsohn Business Technology: Se encarga de Integración y estandarización

de la información en su línea de negocio de inteligencia de negocios con

indicadores y alertas de negocio en tiempo real. El enlace de la página web

es https://www.heinsohn.com.co/productos_servicios/business-intelligence/

• Claro: AMÉRICA MÓVIL es un grupo empresarial líder en

telecomunicaciones y servicios IT, ofrece soluciones de inteligencia de

negocio “extremo a extremo” incluye el desarrollo de los artefactos de

software, almacenamiento y explotación de datos. El enlace de la página web

es https://www.claro.com.co/empresas/

• ORACLE: Implementan almacenes de datos, realizan despliegues, cargan

los datos y ejecutan trabajos programados. El enlace de la página web es

https://www.oracle.com/co/database/data-warehouse.html

• SAP: Implementa soluciones de Inteligencia de Negocios, transforma los

datos en conocimiento para su aprovechamiento estratégico, con

herramientas e indicadores para medir, analizar, controlar la gestión y facilitar

la toma de decisiones. El enlace de la página web es

https://www.sap.com/latinamerica/products/bi-platform.html

2.2 Análisis de Mercado

La fijación del precio de DataSoft Analytic SAS, está determinada por la cantidad de

horas empleadas por los ingenieros para el desarrollo del proyecto y por los costos

de operación, el valor agregado de este producto se encuentra en la optimización

del tiempo, en el ahorro del recurso humano, en el incremento de oportunidades de

negocio, en la estandarización de los datos a través de la implementación de

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nomenclaturas y en la certificación de estos a través de Tokens basados en

Blockchain

Imagen 1. Oferta servicio

El mercado objetivo corresponde a las universidades que en la actualidad no

cuentan con un proceso centralizado de información, quienes reportan al estado

indicadores en archivos planos, estos representan un porcentaje de participación

significativo, lo que ofrece un segmento de mercado de volumen suficiente de

ventas para generar las utilidades esperadas por la organización, esta

segmentación se realizó por ubicación geográfica, para el plan de ventas se eligió

la ciudad de Bogotá como Capital principal de arranque.

$0

$100.000.000

$200.000.000

$300.000.000

$400.000.000

$500.000.000

$600.000.000

$700.000.000

$800.000.000

HEINSOHN

BUSINESSTECHNOL

OGY

CLARO ORACLE SAP DataSoftAnalytics

S.A.S

TOTAL AÑO 406837344 625599461 706833637 436634067 375000000

Co

sto

en

Mill

on

es

TOTAL AÑO

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Imagen 2. Segmentación geográfica clientes

B o g o t á D . C .

M e d e l l í n

C a l i

B a r r a n q u i l l a

B u c a r a m a n g a

C a r t a g e n a

A n d e s

A r m e n i a

C a l d a s

C a r m e n D e V i b o r a l

C h i a

E n v i g a d o

M a n i z a l e s

M o n t e r i a

P a l m i r a

P a s t o

P e r e i r a

P o p a y a n

T u n j a

T u r b o

V i l l a v i c e n c i o

186

5222

111111111111111

TOTAL DE INSTITUCIONES DE EDUCACION SUPERIOR

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3. PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO

El plan estratégico es brindar a nuestros clientes una herramienta donde puedan

disponer, manejar y consolidar la información académica de manera segura y en

tiempo real, con la posibilidad de tener esta información certificable ante las demás

partes académicas y la industria.

Por esto, nos preparamos todos los días para ofrecer soluciones tecnológicas que

permitan analizar volúmenes desbordados de datos, con alto nivel de precisión y sin

dificultad, haciendo uso de plataformas cloud (Azure) para el almacenamiento de

datos y el sistema de block-chain para tener un control efectivo ante cualquiera

vulneración de la información.

Misión

Nos comprometemos a facilitar y estimular que los colombianos puedan acceder a

las modernas tecnologías de la información, para lo cual trabajaremos en

arquitecturas de modelado de datos enfocadas a la cocreación de bases de datos

siempre disponibles, seguras y escalables, con el propósito de que las IES puedan

contar con la posibilidad de manejar y visualizar la información en cualquier

momento de manera que esta información sea certificable tanto académicamente

como a nivel organizacional.

Visión

Consolidarnos como la StartUp con mayor crecimiento a nivel nacional en cuanto a

cobertura de su plataforma y efectividad en sus procesos de certificación de

información para la educación superior. Para el ámbito internacional, mostrarnos

como la StartUp de éxito colombiano con ventas de servicio fuera de territorio

nacional en un porcentaje del 30%.

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Objetivos

- Explorar el comportamiento de los datos que se encuentran implementados en la

estructura colombiana de gestión en el nivel de educación superior en Colombia.

- Plantear estándares que faciliten la disponibilidad de información en el diseño de

la bodega de datos en el nivel de educación superior en Colombia.

- Proponer la solución lógica de una bodega de datos basada en estándares que

permitan la disponibilidad y la certificación de los estudios de educación superior en

Colombia, desde un único repositorio centralizado que garantice la veracidad de los

mismo.

Legal

Política Integral HSEQ

En DataSoft Analytics S.A.S, diseñamos, desarrollamos, implementamos,

integramos, y brindamos soporte sobre nuestra plataforma. Nos interesa mantener

relaciones de largo plazo con nuestros clientes, proveedores y demás grupos de

interés, a través del cumplimiento de los requisitos aplicables, la mejora continua en

nuestros sistemas de gestión de calidad, un equipo de trabajo competente y un

servicio de calidad, nos comprometemos a, Mejorar continuamente el desempeño

del sistema integrado de gestión HSEQ, Capacitar, formar y mejorar las

competencias de sus colaboradores, Prevenir y disminuir los impactos ambientales

generados por su actividad, Prevenir y disminuir los accidentes, enfermedades

profesionales y daños a la propiedad que se puedan generar a los colaboradores,

contratistas, clientes y comunidad en general, Cumplir con los aspectos legales,

vigentes y aplicables, estipulados por la legislación Colombiana o en los países

donde preste sus servicios, Cumplir con los criterios internos de desempeño, los

requisitos contractuales, y la satisfacción de las necesidades del cliente.

Política de Calidad

La StartUp se dedica a la aplicación de tecnologías Bussines Intelligent, BigData y

BlockChain para centralizar la información de estudiante en cuanto a su historia

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académica, permitiendo la visualización de las mismas en un aplicativo web,

haciendo uso de plataformas tecnológicas como son DWH, Servidores y

procesadores de Data de la suit Azure. Se va a dar servicio de diseño, arquitectura

y desarrollo de bases de datos, y aplicativos webs enfocados disponibilidad y

certificación de notas, e integrando esta plataforma en los diversos IES a nivel

nacional. Se darán los servicios bajo el perfil de “Software as a service”, de tal

manera de tendrá un producto inicial y luego se tendrá una renta por el uso de la

misma. Se compromete con los clientes a ofrecer un producto/servicio de alta calidad

que contribuya a la efectividad del manejo y control de la información, orientada al

fortalecimiento de los resultados, generando confianza hacia los usuarios finales;

cumpliendo con la normatividad legal y vigente de las organizaciones.

Política Ambiental

Los principios de política ambiental: “Estamos comprometidos con el desarrollo

sostenible, la protección del medio ambiente y la reducción de cualquier impacto

negativo de nuestras operaciones en el entorno, relacionados con las diferentes

actividades y/o procesos que influyen en aspectos ambientales, apoyados en el

marco legal de la norma iso 14001, tales como consumo de energía por centros de

cómputo, por servidores, uso de agua para la parte administrativa y consumo, así

mismo como vertimientos de aguas residuales, de esta manera hacer un análisis en

pro del uso efectivo de los recursos. La Política Ambiental tiene un doble propósito;

minimizar el impacto sobre el medio ambiente de su actividad y maximizar la

capacidad de la tecnología para crear nuevas oportunidades para el desarrollo

sostenible. Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) permiten

a la sociedad ser más ecológicamente más eficientes en el uso de recursos naturales

y pueden jugar un papel relevante en la solución de muchas de las problemáticas

ambientales actuales.

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Valor Agregado

Maneja la información de tu Institución de Educación Superior - IES sin bloqueos o

restricciones, teniendo siempre la disponibilidad de la información desde cualquier

punto de trabajo, reduciendo riesgos y vulnerabilidades del sistema, encapsulando

todo en la seguridad y veracidad de la información para ofrecer a sus usuarios un

programa certificado.

4. INGENIERÍA DEL PROYECTO

El estudio técnico del proyecto está dividido en dos aspectos, el estudio técnico de

la bodega de datos y el estudio técnico de Block Chain, a continuación, se describen

los dos estudios.:

4.1 Estudio Técnico

En este estudio se evalúan los aspectos tecnológicos y técnicos que son requeridos

para el desarrollo del proyecto, tiene como propósito fundamental mantener de forma

centralizada y unificada la información correspondiente a los diferentes estudios

realizados por una persona. En este, se definen las características del modelo a

desarrollar que garantice la disponibilidad de la información, las fases de análisis,

diseño, desarrollo e implementación del servicio, las herramientas de trabajo

disponibles; esto con el fin de determinar las actividades y tiempos dentro del

proyecto, los cuales impactan directamente el costo de este proyecto.

La necesidad básica de disponibilidad de información, ha tomado fuerza en la

actualidad en las organizaciones, esta se ha dado en medida a la cantidad de datos

que se manejan transaccionalmente, ya que contar con la información de forma

oportuna y precisa, permite generar conocimiento; es por esto, que ha cambiado el

uso de los datos para contar con un autoservicio de información; donde los

consumidores de la información cuenten con reportes, visualizaciones e indicadores

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que les permitan optimizar la toma de decisiones, por esto en el diseño de bodega

de datos para el área educativa se identificó que la implementación de

estándares, facilitan el cargue de los datos en el DataWareHouse en todos los

niveles académicos y el consumo de los mismos en las diferentes herramientas de

visualización.

Estos estándares se pueden implementar en toda la arquitectura de la

solución, desde el modelo conceptual, la identificación de las fuentes operacionales,

el modelo de extracción transformación y carga (ETL), en el DataWareHouse en su

ambiente operacional, en los modelos analíticos a implementar y en general en la

solución de inteligencia de negocios integrada con Blockchain; para el caso actual,

los estándares se implementarán en el diseño lógico de la bodega de datos para la

educación en Colombia.

Los estándares a implementar requieren de un vocabulario en común, el cual

debe estar documentado y disponible para ser utilizado por las partes interesadas,

lo cual permite comunicar los datos con confianza en su precisión y utilidad; Este

vocabulario en común es el que evita la confusión en el uso de los datos en la bodega

de datos, incluye definiciones estándar, conjuntos de opciones y especificaciones

técnicas para agilizar el intercambio y la comparación para un conjunto clave de

elementos de datos educativos; así se logran datos precisos, oportunos y

consistentes para informar la toma de decisiones y reducción de la carga de

personal asociada con el descifrado de datos.

En la definición de estándares se tendrán en cuenta las siguientes características,

tal como indica (Turban,2009):

1. Nombres de los elementos que componen la bodega de datos.

2. Valores por defecto para los campos.

3. Tipos y capacidad de los datos.

4. Códigos para la identificación de las entidades académicas.

5. Nombres estándar para las dimensiones y tablas de hechos.

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El consumo o explotación de los datos desde la bodega de datos, se facilita contando

con los estándares para implementar, ya que cada entidad educativa puede usar

la información sin necesidad de un intérprete de tablas propio de cada base de datos

origen, de no desarrollarse el proyecto, se continuaran presentando los

inconvenientes tales como el acceso directo a la base de datos transaccionales para

generar los diferentes archivos con los cuales se reporta al Ministerio de Educación,

lo cual ocasiona que la base de datos se comporte con lentitud y que la base de

datos se degrade, que el resultado presentado no sea confiable ya que puede ser

manipulable antes de que sea suministrado en los diferentes documentos por lo tanto

no sean confiables, que la revisión de un grupo grande de datos aumente la inversión

en tiempo y en recursos y que no se cuente con el histórico de los informes.

La implementación de los estándares en el DataWareHouse contribuirá con la

disminución de datos erróneos, obsoletos o incompletos, logrando efectivizar la

consulta de los datos disponibles ofreciendo eficiente y oportunamente la

información de forma homogénea y fiable, permitiendo la consulta y tratamiento

jerarquizado de la misma, concediendo a las partes interesadas acceso para crear

sus propios reportes, sin la participación de personal técnico, mejorando

notablemente la integridad de los datos y los tiempos de entrega.

4.2 Definición del Producto

El proyecto está encaminado a la elaboración de un servicio orientado hacia los

entes de educación superior y a las empresas, que garantice la certificación de los

estudios realizados por una persona evitando la falta de veracidad de los estudios

de educación superior realizados. Se evalúa la infraestructura tecnológica y la

capacidad de los recursos incluidos para ejecutar el alcance del proyecto. Las

tecnologías necesarias para la implementación del proyecto expuesto serían por un

lado una base de datos transaccional, una base de datos analítica y la incorporación

de Block Chain.

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Para la implementación del modelo se requiere de máquinas virtuales en la nube,

motores de bases de datos SQL, IP´s de acceso, Data Warehouse, sistema de

presentación de datos – Power BI, sistema de integración de desarrollo con

Integracion continua y entrega continua, sistema de cada de datos segura

(BlockChain) y soporte del uso de la plataforma. En la siguiente tabla se da un

detallado del listado con un estimado por Microsoft.

Microsoft Azure Estimate

Service type Description Estimated Cost

Virtual Machines

1 F8s v2 (8 vCPU; 16 GB de RAM); Windows – SQL Server; 3 años de reserva; 4 discos de sistema operativo administrados: S10, 15.000 unidades de transacción

$ 3,660.69

Azure SQL Database

Base de datos única, modelo de compra Núcleo virtual, nivel Uso general Tier, Gen 4, 1, instancias 8 vCore, 3 año de reserva, 32 GB de almacenamiento, 16 GB de almacenamiento de copia de seguridad

$ 1,354.62

IP Addresses 0 direcciones IP dinámicas, 5 direcciones IP estáticas, 0 reasignaciones

$ -

SQL Data Warehouse Nivel: Optimizado para Compute Gen1, proceso: DWU 200 x 1 Months, almacenamiento: 1 TB

$ 3,765.79

Power BI Embedded

1 nodos x 1 Months, tipo de nodo: A3, 4 nodos virtuales, 10 GB de RAM, 601-1200 pico de representaciones por hora

$ 2,937.67

Azure DevOps

Usuarios: 5 usuarios de Azure DevOps, 8 partes interesadas, 8 suscriptores de Visual Studio. Extensiones: 0 usuarios de Test Plans, 5 usuarios de Artifacts. Servicios adicionales: 0 canalizaciones hospedadas de Microsoft + 0 canalizaciones autohospedadas, 10 VUM

$ -

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Azure Blockchain Service

Basic tier, 2 Member(s) X 2 Nodes per member X 1 Months, 10 GB Storage

$ 2,679.00

Support Support $ -

Totales Licensing Program MOSP

Monthly Total $ 14,175.00

Annual Total U$ $ 170,100.00

Total, Anual COP $ 544,320,000.00

Tabla 3. Requerimientos operativos del Cloud

4.3 Base de datos OLTP

En el mercado existen múltiples fabricantes, en lo que respecta a bases de datos,

aunque se destaca Microsoft y Oracle por ser los más extendidos, aunque también

se podría optar por una base de datos de enfoque de alto rendimiento como podrían

ser HANA o por una solución de código abierto como MySQL. El diseño y la creación

de la base de datos se centra en el modelo de datos y la estructura de tablas

necesaria incluyendo la implementación física de las mismas, así como su carga de

datos.

4.4 Base de datos OLAP

Los cubos OLAP son estructuras multidimensionales (cubos) que permiten analizar

bases de datos relacionales de gran volumen y variedad con una gran agilidad y

rapidez, reduciendo enormemente el tiempo y los recursos empleados en el análisis,

por la mejora de la rapidez en el almacenamiento de datos y la optimización del

rendimiento de la memoria caché.

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4.5 BlockChain

La cadena de bloques es un sistema transparente que se puede comprobar que

cambiará la forma de pensar de la gente respecto al intercambio de valor y activos,

el cumplimiento de los contratos y el uso compartido de datos. La tecnología consiste

en un libro de contabilidad seguro y compartido de las transacciones distribuidas

entre una red de PC, en lugar de tenerlas un solo proveedor. Las empresas están

utilizando la cadena de bloques como una capa de datos común para habilitar una

nueva clase de aplicaciones. Ahora los procesos y los datos empresariales se

pueden compartir entre varias organizaciones, lo que elimina el desperdicio, reduce

el riesgo de fraude y crea nuevas fuentes de ingresos. El sistema BlockChain se

implementará dentro del proyecto en la creación de token para las solicitudes de

certificación de estudios en las universidades embebidas en nuestra

plataforma/servicio. Este token tendrá un cobro por paquetes tanto dirigido a

entornos educativos como a entornos corporativos.

Imagen 3. Macromodelo BlockChain

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4.6 Bodega de Datos

El diseño del DataWareHouse es un repositorio completo de datos, donde se

integran y almacenan datos estratégicos, tácticos y operativos con el objeto de

que los usuarios puedan consultar la información que es de gran utilidad, bajo un

esquema unificado en un único sitio. Permite aislar las consultas transaccionales

(OLTP) de las que soportan la toma de decisiones (OLAP), esta bodega es orientada

a un tema particular con integridad de los datos, incluyendo datos históricos.

4.6.1 Características de un Bodega de Datos.

Una característica fundamental de una bodega de datos como nos comparte

(Ponniah, 2010), es que incluye datos históricos, lo cual permite hacer análisis de

tendencias, contiene una vista integrada de los datos removiendo las inconsistencias

dejándolos unificados limpios y estandarizados, en la bodega de datos los datos se

guardan en un formato de solo lectura, se realiza un refresco periódico y se mantiene

registro de los cambios. El nivel de detalle de los datos hace referencia a la

granularidad de la bodega de datos, cuenta con calidad de datos, provee

capacidades para la inteligencia de negocios.

4.6.1.2. Metodologías de Diseño de una Bodega de Datos.

En la actualidad existen dos grandes expositores de las metodologías con las cuales

se puede diseñar una bodega de datos, estos son Bill Inmon y Ralph Kimball.

4.6.1.2.1 Metodología “Top-Down”.

El proponente de esta metodología (Inmon, 1992), sugiere que una bodega es un

repositorio centralizado para toda la empresa, donde los datos son almacenados en

el más bajo nivel de granularidad, basado en un modelo de datos normalizados. La

bodega de datos central podría alimentar almacenes de datos dependientes

basados en un modelo de datos dimensional.

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Las ventajas de este modelo son la vista empresarial de los datos, almacén

centralizado de datos y control y reglas centralizadas. Las desventajas de esta

metodología es que toma mucho tiempo en su construcción, es altamente expuesta

a fallos, se requiere conocimiento integral del negocio, la inversión es muy alta y la

prueba de concepto es muy compleja.

4.6.1.2.2 Metodología “Bottom Up”.

(Kimball, 1996), sugiere una bodega de datos corporativa como una colección conformada

por almacenes de datos, se diseña la bodega para un área de negocio especifico, este

almacén tiene un rol estratégico y será la columna vertebral de la bodega de datos, se diseña

un segundo almacén y se integra a la bodega y así sucesivamente. Este principio tiene un

alcance departamental en donde se guarda solo datos relevantes de un área o unidad de

negocio. Los almacenes contienen datos en el más bajo nivel granularidad y agregados

dependiendo de las necesidades de análisis. Las ventajas con las que cuenta esta

metodología son: Implementación rápida y de piezas mejorables, tiene un favorable retorno

de la inversión y prueba de concepto, tiene un menor riesgo de fallos y es inherentemente

incremental; las desventajas de esta propuesta es que cada almacén contiene su propia

vista de datos, podría resultar en redundancia de datos, perpetuidad de inconsistencias e

irreconciliables en los datos y proliferación de interfaces poco manejables, pero la solución

a estas desventajas ya evidenciadas es el diseño de las dimensiones a través de los

diferentes almacenes de datos.

4.6.1.3 Arquitectura Lógica de una Bodega de Datos.

Existen varias arquitecturas de bodegas de datos que pueden ser implementadas,

basadas en datamarts y bodega de datos con datamarts.

4.6.1.3.1 Arquitectura Centralizada.

Aborda requerimientos a nivel empresarial, cuenta con un origen de datos, un área

de trabajo, un almacén de datos y un destino de consulta.

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4.6.1.3.2. Arquitectura Federada.

Es una aproximación de integración de los datos sin una bodega de datos de datos

global, la aproximación de la bodega se realiza con consultas directamente al área

de almacenamiento

4.6.1.3.3. Arquitectura Almacenes de datos independientes.

Se cuentan con almacenes de datos independientes y no proveen una vista unificada

de los datos, cuenta con un origen de datos, un área de trabajo, varios almacenes

de datos y un destino de consulta.

4.6.1.3.4. Arquitectura Hub and Spoke

Es una arquitectura centralizada similar a la propuesta por Inmon, con la presencia

de almacenes de datos dependientes de la bodega, tal como nos comparte

(Marakas, 2005), la bodega se encuentra normalizada mientras los almacenes de

datos podrían configurarse con modelos normalizados, desnormalizados,

dimensionales, agregados dependiendo de requerimientos individuales.

4.6.1.3.5 Arquitectura Datamarts Bus

Es una arquitectura como la propuesta por Kimball, donde la bodega de datos está

compuesta por almacenes de datos, los almacenes de datos siguen el modelo

dimensional, por lo que se abordan requerimientos para cada área de negocio con

dimensiones reutilizables.

4.6.1.4 Componentes de una Bodega de Datos.

La bodega de datos está compuesta por las fuentes u orígenes de datos, (Ponniah,

2010), nos comparte que el área de trabajo de los datos en la cual se ejecutan las

acciones de extracción transformación y carga y donde se pueden ejecutar tareas

de limpieza de datos, cambios, combinaciones, conversiones y des duplicación de

registros, el área de almacenamiento el cual puede ser un sistema de gestión de

base de datos multidimensional (MDDBMS) o un Sistema de gestión de bases de

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datos relacionales (RDBMS), el área de entrega de información, la metadata

operacional o de negocio o del proceso de ETL y el componente de manejo y

control.

4.7 Arquitectura Funcional

A manera funcional se tiene contemplado que en la ejecución del proyecto se

realicen las actividades de migración de información académica del cliente a la

arquitectura propuesta por el proyecto, una etapa de preparación de procesamiento

que involucra tareas de limpieza y normalización de la información no estructurada;

posteriormente la descentralización de la información para agregarla al sistema

blockchain. Las solicitudes de los usuarios se realizarán a la plataforma generando

un token de consulta, en cuanto a la actualización de data se realizará por parte de

contratos inteligentes para que este valide y permita la certificación de la

información.

Imagen 4. Modelo Migración Data, Fuente www.microsoft.com

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Imagen 5. Modelo solicitud de Certificación por Token, Fuente www.microsoft.com

4.8 Arquitectura Técnica

La arquitectura técnica requerida para el desarrollo de la solución del proyecto se

refiere a componentes de inteligencia de negocios, nuestro proveedor de la

plataforma tecnológica es Microsoft, ya que con SQL Server Data Tools contamos

con una herramienta de desarrollo moderna para crear bases de datos relacionales

de SQL Server, bases de datos SQL de Azure, modelos de datos de Analysis

Services (AS), paquetes de Integration Services (IS) e informes de Reporting

Services (RS). Con SSDT, se realizará la implementación de tres bases de datos

con SQL Server, una con funcionalidad de área de trabajo, otra base de datos

utilizada como auditoria y otra base de datos que será repositorio de la bodega de

datos; el diseño e implementación del proceso de ETL a través de SSIS se utilizará

para realizar la extracción de los orígenes de datos desde cada IES, la

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correspondiente transformación de los datos, con la calidad de datos requerida y el

cargue al repositorio de bodega de datos.

Con SSAS se realizará la implementación del modelado de datos multidimensional,

el cual contará con las diferentes dimensiones que satisfagan la necesidad de

información requerida para ser reportada a través de Blockchain. Toda la solución

propuesta será implementada en Azure como IAAS, esto garantiza la disponibilidad

de la solución y la integración de sus diferentes componentes ya que los recursos

informáticos son altamente escalables y automatizados. La oferta al cliente está

resuelta por SAAS ya que el software como servicio utiliza Internet para entregar

aplicaciones que están bajo nuestra administración. Esta solución de certificación y

consulta se ejecutan directamente a través del navegador web y no requieren

descargas ni instalaciones en el lado del cliente.

4.9 Beneficios del Servicio

Disponer de un sistema de bodega de datos, que permita la disponibilidad, acceso

y seguridad de la información, facilitando las labores de análisis y gestión de esta,

logrando certificar los estudios realizados por los alumnos, permitiendo así mejorar

los procesos de selección en el ámbito laboral y de admisión en el ámbito académico.

El plan de negocios tiene dos frenes, uno es el diseño y la implementación de la

arquitectura de bodega de datos para la Institución de Educación Superior (IES),

subiendo la arquitectura a la nube para la integración con el servicio de blockchain;

el segundo es la creación de un sistema de tokens, con la cual los clientes podrán

solicitar la certificación de estudios de los candidatos.

4.10 Definición del Proceso del Proyecto

En el desarrollo del proyecto se establece el proceso requerido para llevar a cabo la

bodega de datos basada en estándares, que permitan la disponibilidad y la

certificación de información, lo que incluye el plan de actividades, la capacidad de

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personal necesaria para ejecutarlo, el detalle técnico de los modelos y las

tecnologías existentes que permiten la implementación.

Servicio

Caracteristicas del Servicio

Nombre del

Servicio

Sistema de Bodega de datos

Basada En Estándares, Que

Permitan La Disponibilidad

Y La Certificación De

Información En La

Educación Superior En

Colombia.

Linea de

Producción DatawareHouse/Blockchain

Versiones

Anteriores 0

Version

Actual 1

Modulo

Sistema de datos de calidad, con disponibilidad y seguridad al acceso de la

información, permitiendo la certificación de la educación profesional en

Colombia

Descripción del Servicio

Descripción

General

El servicio permite a las clientes tener una mejor gestión de su base de datos

de graduados, logrando tener información con mayor calidad, granularidad,

acceso y seguridad. Además el usuario de la plataforma podrá solicitar de

manera ágil la certificación de la información de nuevos colaboradores y/o

nuevos estudiantes mediante el uso de tokens; de esta manera se tiene un

excelente control en cuanto a posibles fraudes de la educación.

Objetivo

Modelar una bodega de datos, basada en estándares que permitan la

disponibilidad y certificación de información en la Educación Superior en

Colombia.

Explorar el comportamiento de los datos que se encuentran implementados

en la estructura colombiana de gestión en el nivel de educación superior en

Colombia.

Proponer estándares en el diseño, que faciliten la disponibilidad de

información en el diseño de la bodega de datos en el nivel de educación

superior en Colombia.

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Diseño lógico de una bodega de datos basada en estándares que permitan

la disponibilidad y la certificación de los estudios de educación superior en

Colombia, desde un único repositorio centralizado que garantice la

veracidad de los mismo.

Arquitectura

Descripción

El proyecto está enfocado a la elaboración de un servicio SaaS haciendo

uso de una plataforma de tecnología en la nube, dándole un valor agregado

en cuanto su uso y funcionalidad, creando una arquitectura de trabajo

tecnológico encaminado hacia el DataWareHouse y el blockchain;

entregando de esta manera a las Instituciones de Educación Superior en

Colombia una plataforma de fácil uso, con una alta calidad en sus datos, y

con la ventaja de realizar la certificación de la información a sus alumnos

graduados.

Requerimientos del Servicio

Virtual

Machines

1 F8s v2 (8 vCPU; 16 GB de RAM); Windows – SQL Server; 3 años de

reserva; 4 discos de sistema operativo administrados: S10, 15.000 unidades

de transacción

Azure SQL

Database

Base de datos única, modelo de compra Núcleo virtual, nivel Uso general

Tier, Gen 4, 1, instancias 8 vCore, 3 año de reserva, 32 GB de

almacenamiento, 16 GB de almacenamiento de copia de seguridad

IP Addresses 5 direcciones IP estáticas

SQL Data

Warehouse

Nivel: Optimizado para Compute Gen1, proceso: DWU 200 x 1 Months,

almacenamiento: 1 TB

Power BI

Embedded

1 nodos x 1 Months, tipo de nodo: A3, 4 nodos virtuales, 10 GB de RAM,

601-1200 pico de representaciones por hora

Azure DevOps

Usuarios: 5 usuarios de Azure DevOps, 8 partes interesadas, 8 suscriptores

de Visual Studio. Extensiones: 0 usuarios de Test Plans, 5 usuarios de

Artifacts. Servicios adicionales: 0 canalizaciones hospedadas de Microsoft +

0 canalizaciones autohospedadas, 10 VUM

Azure

Blockchain

Service

Basic tier, 2 Member(s) X 2 Nodes per member X 1 Months, 10 GB Storage

Tabla 4. Ficha técnica del Servicio

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4.11 Plan de Ventas

El mercado total (TAM) equivale a 50 universidades, las cuales están registradas, el

mercado al que le podemos servir (SAM) es de 18 universidades inicialmente que equivale

al 36% que están ubicadas en Bogotá, y el mercado que podemos conseguir (SOM) para el

primer año corresponde al 12% de estas, es decir, 2 Universidades

PV Primer Año

Mes # Universidades Etapa

1 0 Construcción

2 0 Construcción

3 0 Construcción

4 0 Construcción

5 0 Construcción

6 0 Construcción

7 0 Comercialización

8 1 Comercialización

9 0 Comercialización

10 0 Comercialización

11 1 Comercialización

12 0 Comercialización

Total 2 Tabla 5. Plan de Ventas

Las ventas de los cinco años siguientes se muestran en la siguiente tabla, se asume un

comportamiento lineal aumentando una universidad por año.

PV Cinco Años

Año #

Universidades Etapa

1 2 Construcción/Comercialización

2 3 Comercialización

3 4 Comercialización

4 5 Comercialización

5 6 Comercialización Tabla 6. Ventas proyectadas a 5 años

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4.12 Análisis de Capacidad

Para desarrollar una estimación de los recursos del proyecto se van a requerir para

cumplir con el plan de ventas se realiza un análisis de capacidad de funciones para

cada uno de los cargos

Para la fase de desarrollo de la plataforma se proyecta la necesidad de 2 ingenieros

de desarrollo que diseñen y construyan la plataforma, así mismo se evalúa la

necesidad de un profesional UX que cree y desarrolle una experiencia de usuario

intuitiva. Adicionalmente se requiere del administrador quien se encargará de

adelantar los trámites administrativos de la empresa, como también crear e

implementar un plan de ventas; El periodo de desarrollo constará de 6 meses. El

personal necesario para el desarrollo se muestra en la siguiente tabla:

Rol Número

Ingeniero Desarrollo 2

Profesional UX 1

Administrador 1

Tabla 7. Etapa diseño y desarrollo

En la siguiente fase, de comercialización se proyectan las actividades de

comercialización, acercamiento al cliente y publicidad, para ello se plantean los

siguientes análisis de capacidad estimando los siguientes supuestos y condiciones

de operación:

• Tasa de ocupación del personal en promedio del 70%

• Al ingreso del cliente a nuestra plataforma, se deberá migrar, configurar e

implementar su modelo de base de datos a la arquitectura del servicio y

además integrar la data al sistema de BlockChain, se tendrá un tiempo

estimado de 10 días laborales

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• Creación del perfil y los usuarios del cliente para el acceso, manejo y consulta

de la plataforma, con un tiempo estimado de 1 día laboral.

• La evolución de la plataforma y la actualización en servicios, tiempos y

procedimientos, se realizarán todos los meses para lo cual se tiene destinado

un desarrollador que destinara la mitad de su carga laboral en ello, para un

total de 10 días laborales.

• El soporte técnico se estima que al inicio el cliente tenga un 90% de

probabilidad en la solicitud de algún requerimiento y se tomen 60 minutos en

la atención.

• Los clientes llegaran por medio de solicitud en página web y publicidad en

redes, para lo cual se tendrá un comercial el cual tomara sus requerimientos

y ofrezca la propuesta al cliente, se estima una probabilidad de venta del 30%

al inicio del proyecto. Para lo cual el proceso del comercial con cada posible

cliente puede ser de 60 minutos; más sin embargo si el cliente ve la necesidad

de una visita física (primeramente, a nivel Bogotá), esto podrá tomar un total

de 4 horas.

• Las ventas telefónicas – en frio, tendrán tres fases, primero contacto con el

cliente y creación de la necesidad con un tiempo de 10 minutos, segundo,

muestra de plataforma y sus características 15 minutos, por último, el paso

del cliente a la persona comercial (Ítem anterior). En este proceso se puede

tener un porcentaje de captura del cliente de un 40%

• El área de publicidad y mercadeo destinara su total carga laboral al

posicionamiento de la marca en canales electrónicos y redes sociales.

Rol Supuestos Valor Unidad

Developer Engineer Implementacion de Cliente 60 Horas

Developer Engineer Evolución Plataforma 40 Horas

Developer Engineer Devops Plataforma 20 Horas

Support Profesional Atención Cliente 120 Horas

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Support Profesional Devops Plataforma Horas

Bussiness Development Venta Remota 120 Horas

Bussiness Development Venta Presencial Horas

Bussiness Development Porpuesta y Contrato Comercial Horas

Sales Representative Busqueda y Primer Contacto con

Clientes 120 Horas

Marketing Publicidad 120 Horas

Admin Pagos nomina, impuestos, etc 120 Horas

Tabla 8 . Capacidad comercialización e implementación

Evaluando el plan de desarrollo, despliegue y comercialización propuesto

anteriormente y teniendo presente la cantidad de horas y el porcentaje de ocupación

se obtiene el personal necesario para el proyecto. Para la fase de desarrollo se

proyectan dos ingenieros de desarrollo, un profesional UX, y el administrador,

Posterior a tener el producto madurado se pasa a la etapa de comercialización donde

se entrará a trabajar con dos ingenieros de desarrollo, un profesional de soporte, un

profesional de ventas, un profesional de manejo comercial de clientes, un

administrador de startup y un profesional de mercadeo.

5 ESTUDIO ADMINISTRATIVO

Para garantizar la correcta ejecución del proyecto se realiza el análisis de los

requerimientos administrativos, se involucra la evaluación y análisis del personal

idóneo para el cumplimiento de las funciones según la estructura de trabajo y la

definición del plan estratégico de la organización.

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5.1 Estructura Organizacional

La estructura organizacional de la compañía se define en ingeniería, soporte y,

mercadeo y publicidad.

En el área de ingeniería se incluyen dos recursos un CEO y un CTO, encargados

también de partes administrativa, el área como tal es la encargada de desarrollar

las correspondientes ETL’s y de programar el sistema para la generación

automática de los informes a través de tokens, desde los diferentes orígenes de

datos de cada uno de los entes educativos de educación superior.

El área de soporte es el encargado de garantizar el correcto funcionamiento del

servicio, solucionando las dudas de los clientes y las incidencias técnicas.

El área mercadeo y publicidad es clave para las ventas, en esta incluimos el recurso

de mercadeo y publicidad quien garantiza las relaciones públicas, investigaciones

de mercado, boletines, redes sociales, satisfacción al cliente y estrategias para

abordar el mercado.

Imagen 6. Organigrama estructural

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6 ESTUDIO ECONÓMICO - FINANCIERO

En la siguiente sección se presenta el análisis de costos de todos los elementos necesarios

para la realización del proyecto, incluyendo el recurso humano, los elementos tecnológicos,

los arriendos, servicios, y la compra de elementos de trabajo. Se hace un análisis de flujo

de caja del proyecto a 5 años, y se realiza un análisis de sensibilidad de los costos e

ingresos a partir de la variación del precio del producto.

6.1 Costos Operativos y Administrativos

Con respecto a los costos de nómina, se considera la cantidad de personas establecidas

en la sección de análisis de capacidad, indicando 7 personas para el primer año

completando un total de 9 en el año 5. Se establecen contratos a término indefinido con

todas las prestaciones de ley. Se considera un incremento anual de los sueldos del 5%, en

la tabla 9 se muestran los cargos y salarios.

Rol Salario Mes Meses Total Año Personas Total Año Personas

Ingeniero de Desarrollo $ 3,000,000.00 12 $ 36,000,000.00 2 $ 72,000,000.00

Soporte Técnico $ 1,700,000.00 10 $ 17,000,000.00 1 $ 17,000,000.00

CTO $ 5,000,000.00 12 $ 60,000,000.00 1 $ 60,000,000.00

CEO $ 6,000,000.00 12 $ 72,000,000.00 1 $ 72,000,000.00

Mercadeo $ 2,000,000.00 10 $ 20,000,000.00 1 $ 20,000,000.00

Auxiliar Administrativo $ 1,200,000.00 10 $ 12,000,000.00 1 $ 12,000,000.00

Total Año $ 253,000,000.00

Tabla 9. Gastos Nomina x año

En la tabla 10 se muestra un resumen de todos los costos anualmente, al igual que la

anterior se tiene un incremento anual del 5% de acuerdo con el IPC colombiano.

Año

0 1 2 3 4 5

Costos Nomina $ 0.00 253,000,000.00 265,650,000.00 278,932,500.00 292,879,125.00 307,523,081.25

Plataforma Azure $ 0.00 544,320,000.00 571,536,000.00 600,112,800.00 630,118,440.00 661,624,362.00

Publicidad $ 0.00 5,000,000.00 5,250,000.00 5,512,500.00 5,788,125.00 6,077,531.25

Arriendo Oficina $ 0.00 58,320,000.00 61,236,000.00 64,297,800.00 67,512,690.00 70,888,324.50

Total: $ 0.00 866,320,000.00 909,636,000.00 955,117,800.00 1,002,873,690.00 1,053,017,374.50

Tabla 10. Gastos nomina proyectados a 5 años

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6.2 Ingresos Proyectados

Se determina un precio de la subscripción anual bajo el modelo IAAS de $3750.000.000, y

una tasa de renovación del 90% de los clientes, esto quiere decir que el 10% de los clientes

se desafilian del servicio en cada periodo, por ende se toma la tasa de crecimiento anual

del 20% para el servicio de alquiler/suscripción de la plataforma. Por el lado de solicitud de

tokens para certificación, se proyecta que después de la suscripción de una IES a la

plataforma se tendrán ingresos sobre los $30,000,000.00 para el primer año con un

incremento porcentual del 40%.

Para realizar el análisis del flujo de caja, se debe tener en cuenta el capital inicial

presupuestado en $135.000.000.00, valor con el que se pondrá a operar la empresa en sus

etapas iniciales. Se divide esta inversión en entre los socios y un préstamo, tomando así

una Inversión inicial de $65.000.000.00 y el restante de préstamo.

Se utiliza una tasa de interés bancaria del 20% EA, tomando un crédito de libre inversión,

se considera también unos impuestos del 35% sobre las utilidades.

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Flujo de Caja – Con Préstamo

AÑOS: 0 1 2 3 4 5

Ingresos x Ventas Plataforma $ 750,000,000.00 $ 900,000,000.00 $ 1,080,000,000.00 $ 1,296,000,000.00 $ 1,555,200,000.00

Ingresos x Ventas - Token $ 30,000,000.00 $ 42,000,000.00 $ 58,800,000.00 $ 82,320,000.00 $ 115,248,000.00

Préstamo $ 70,000,000.00

Egresos $ 875,640,000.00 $ 928,536,000.00 $ 974,962,800.00 $ 1,023,710,940.00 $ 1,074,896,487.00

Costos Nomina $ 253,000,000.00 $ 265,650,000.00 $ 278,932,500.00 $ 292,879,125.00 $ 307,523,081.25

Plataforma Azure $ 544,320,000.00 $ 571,536,000.00 $ 600,112,800.00 $ 630,118,440.00 $ 661,624,362.00

Publicidad $ 5,000,000.00 $ 5,250,000.00 $ 5,512,500.00 $ 5,788,125.00 $ 6,077,531.25

Arriendo Oficina $ 58,320,000.00 $ 61,236,000.00 $ 64,297,800.00 $ 67,512,690.00 $ 70,888,324.50

Equipos de Computo $ 15,000,000.00 $ 15,750,000.00 $ 16,537,500.00 $ 17,364,375.00 $ 18,232,593.75

Depreciación

Intereses $ 9,800,000.00 $ 8,317,421.24 $ 6,627,281.46 $ 4,700,522.11 $ 2,504,016.45

Flujo de Caja Antes de Impuestos -$ 105,440,000.00 $ 5,146,578.76 $ 157,209,918.54 $ 349,908,537.89 $ 593,047,496.55

Impuestos $ 0.00 $ 1,801,302.56 $ 55,023,471.49 $ 122,467,988.26 $ 207,566,623.79

Flujo de Caja Después de Impuestos -$ 105,440,000.00 $ 3,345,276.19 $ 102,186,447.05 $ 227,440,549.63 $ 385,480,872.76

Depreciación

Amortización $ 10,589,848.25 $ 12,072,427.01 $ 13,762,566.79 $ 15,689,326.14 $ 17,885,831.80

Inversión Inicial $ 80,000,000.00

Recuperación del Capital de Trabajo $ 20,000,000.00

Valor de Salvamento $ 5,300,000.00

Flujo de Caja Neto $ 10,000,000.00 -$ 116,029,848.25 -$ 8,727,150.82 $ 88,423,880.26 $ 211,751,223.48 $ 392,895,040.95

Valor Presente Neto $ 306,804,636.92

TIO (EA) 14%

TIR 83.17%

Tabla 11. Flujo de Caja con préstamo y amortización.

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Propuesta de una Bodega de Datos Basada en Estándares Que Permitan La Disponibilidad y La Certificación de Información en la

Educación Superior en Colombia

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Flujo de Caja – Sin Préstamo

AÑOS: 0 1 2 3 4 5

Ingresos x Ventas Plataforma $ 750,000,000.00 $ 900,000,000.00 $ 1,080,000,000.00 $ 1,296,000,000.00 $ 1,555,200,000.00

Ingresos x Ventas - Token $ 30,000,000.00 $ 42,000,000.00 $ 58,800,000.00 $ 82,320,000.00 $ 115,248,000.00

Préstamo

Egresos $ 875,640,000.00 $ 928,536,000.00 $ 974,962,800.00 $ 1,023,710,940.00 $ 1,074,896,487.00

Costos Nomina $ 253,000,000.00 $ 265,650,000.00 $ 278,932,500.00 $ 292,879,125.00 $ 307,523,081.25

Plataforma Azure $ 544,320,000.00 $ 571,536,000.00 $ 600,112,800.00 $ 630,118,440.00 $ 661,624,362.00

Publicidad $ 5,000,000.00 $ 5,250,000.00 $ 5,512,500.00 $ 5,788,125.00 $ 6,077,531.25

Arriendo Oficina $ 58,320,000.00 $ 61,236,000.00 $ 64,297,800.00 $ 67,512,690.00 $ 70,888,324.50

Equipos de Computo $ 15,000,000.00 $ 15,750,000.00 $ 16,537,500.00 $ 17,364,375.00 $ 18,232,593.75

Depreciación

Intereses $ 9,800,000.00 $ 8,317,421.24 $ 6,627,281.46 $ 4,700,522.11 $ 2,504,016.45

Flujo de Caja Antes de Impuestos -$ 105,440,000.00 $ 5,146,578.76 $ 157,209,918.54 $ 349,908,537.89 $ 593,047,496.55

Impuestos $ 0.00 $ 1,801,302.56 $ 55,023,471.49 $ 122,467,988.26 $ 207,566,623.79

Flujo de Caja Después de Impuestos -$ 105,440,000.00 $ 3,345,276.19 $ 102,186,447.05 $ 227,440,549.63 $ 385,480,872.76

Depreciación

Amortización

Inversión Inicial $150,000,000.00

Recuperación del Capital de Trabajo $ 20,000,000.00

Valor de Salvamento $ 5,300,000.00

Flujo de Caja Neto $150,000,000.00 -$ 105,440,000.00 $ 9,269,376.19 $ 108,406,752.05 $ 233,971,869.88 $ 417,638,759.02

Valor Presente Neto $ 493,251,339.79

TIO (EA) 14%

TIR 87.27%

Tabla 12. Flujo de Caja sin préstamo

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7 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

- Se identifican diferentes orígenes de datos, los cuales se comportan como CORE

de negocio de diferentes instituciones de educación superior en Colombia, logrando

dimensionar las diferentes ETLs que son necesarias implementar para garantizar la

correcta exploración de los datos.

- Se plantea un diseño de nomenclaturas tanto para la bodega de datos como para

las tablas desde el proceso de extracción de tablas, lo que garantiza que el

desarrollo sea estándar y permita la fácil construcción de la misma, basadas en una

relación entidad-atributo.

- Con base en el análisis realizado y las herramientas tecnológicas propuestas, se

propone la solución lógica para llevar a cabo el diseño de la bodega de datos, que

se comportará como repositorio centralizado, la cual a través de Blockchain

permitirá la certificación de los estudios de educación superior en Colombia.

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Propuesta de una Bodega de Datos Basada en Estándares Que Permitan La Disponibilidad y La

Certificación de Información en la Educación Superior en Colombia

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