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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

CARRERA DE INGENIERÍA EN NETWORKING & TELECOMUNICACIONES

TEMA:

DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN PORTAL WEB PARA EL CONSEJO

NACIONAL ELECTORAL CON EL FIN DE AYUDAR EN LA CAPACITACIÓN A

LOS CIUDADANOS DEL ECUADOR ACERCA DEL CÓDIGO DE LA

DEMOCRACIA, ENFOCADO EN LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

PROYECTO DE TITULACIÓN

Previa a la obtención de Título

INGENIERO EN NETWORKING Y TELECOMUNICACIONES

AUTOR:

Vicente Abel Granja Cevallos

TUTOR:

Ing. Viviana Pinos Medrano M.Sc.

GUAYAQUIL - ECUADOR

2016

I

REPOSITORIO NACIONAL EN CIENCIAS Y TECNOLOGÍA

FICHA DE REGISTRO DE TESIS

Título: “ELABORACIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE CON LA

IMPLEMENTACION DE LA HERRAMIENTA OPEN SOURCE PENTAHO

COMMUNITY EDITION (CE).

EN LA ELABORACIÓN DE UN DATA MART PARA OBTENER CUBOS

MULTIDIMENSIONALES Y GENERAR VISTAS DE ANÁLISIS PARA VERIFICAR LA

ACEPTACIÒN E INTERÉS DE USUARIOS PARA CAPACITACIONES POR

INTERNET"

REVISORES:

INSTITUCIÓN:

Universidad de

Guayaquil

FACULTAD: Ciencias Matemáticas y Físicas

CARRERA: "Ingeniería en Networking Y Telecomunicaciones"

FECHA DE

PUBLICACIÓN: Nº DE PÁGINAS: 91

ÁREA DE TEMÁTICA: Base de Datos

PALABRAS CLAVE: Cubo multidimensional, Spoon, ETL, OLAP, Data Mart

RESUMEN: RESUMEN

Hoy en día las Organizaciones tanto públicas o privadas para poder realizar una

correcta toma de decisiones implementan la inteligencia de negocios y para eso

utilizan herramientas informáticas que posibilitan la transformación de los datos

obtenidos de las transacciones que se producen a diario en información breve,

comprensible y segura, permitiéndoles elaborar un análisis real sobre un área de

negocio especifico. La finalidad de este trabajo de investigación y aplicación es diseñar

un Data Mart de donde se adquirirá la información necesaria que servirá para la

construcción de los cubos multidimensionales y de esta manera lograr las consultas

requeridas mediante el empleo de un visualizador OLAP que será usado por las

II

autoridades del Consejo Nacional Electoral para que puedan conseguir en todo

momento diferentes reportes estadísticos de manera rápida, haciendo posible una

adecuada toma de decisiones estratégicas sobre el progreso de la capacitación de los

ciudadanos del Ecuador acerca del código de la democracia mediante la provisión de

un portal web. El desarrollo de este proyecto evitará la realización de consultas de

manera manual, también descartar el uso de reportes en Excel y la diminución de

tiempo en la obtención de información.

Nº DE REGISTRO

(en base de

datos) Nº DE CLASIFICACIÓN:

N:

DIRECCIÓN (tesis en la web):

ADJUNTO PDF: ✓ SI NO

CONTACTO CON

AUTOR:

TELÉFONO:

E-mail:

CONTACTO DE

LA INSTITUCIÓN

NOMBRE: Carrera Ingeniería en Sistemas Computacionales

TELÈFONO: (04) 2-307729

III

CARTA DE APROBACIÓN DEL TUTOR

En mi calidad de Tutor del trabajo de investigación, "ELABORACIÓN DE

BUSINESS INTELLIGENCE CON LA IMPLEMENTACION DE LA

HERRAMIENTA OPEN SOURCE PENTAHO COMMUNITY EDITION (CE).

EN LA ELABORACIÓN DE UN DATA MART PARA OBTENER CUBOS

MULTIDIMENSIONALES Y GENERAR VISTAS DE ANALISIS PARA

VERIFICAR LA ACEPTACIÓN E INTERÉS DE USUARIOS PARA

CAPACITACIONES POR INTERNET“ elaborado por el Sr. Vicente Abel Granja

Cevallos Alumno no titulado de la Carrera de Ingeniería en Networking y

Telecomunicaciones de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la

Universidad de Guayaquil, previo a la obtención del Título de Ingeniero en

Networking y Telecomunicaciones, me permito declarar que luego de haber

orientado, estudiado y revisado, la Apruebo en todas sus partes.


Tutor

IV

DEDICATORIA

En primer lugar mi

mama, papa y mis

hermanos que en lo

personal me ha

ayudado en todo para

llegar a ser un

profesional, a Dios por

haberme dado la

oportunidad de vivir de

poder estudiar.

Qué más puedo decir gracias

VICENTE ABEL GRANJA CEVALLOS

V

AGRADECIMIENTO.

Agradezco de todo corazón a

todos mis familiares que me

ayudaron, a mis amigos y

compañeros de la Universidad,

a mis profesores por haberme

dados los conocimientos, a la

Facultad de Ciencias

Matemáticas y Físicas por

admitirme en este centro de

estudios .


VI

TRIBUNAL PROYECTO DE TITULACIÓN

__________________________________ ___________________________

Ing. Eduardo Santos Baquerizo MS.c. Ing. Harry Luna Aveiga,Msc.

DECANO DE LA FACULTAD DIRECTOR CINT

CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

__________________________________ _________________________

Lsi. Oscar Apolinario Arzube M.Sc. Lcdo. Roberto Zurita Del Pozo M.Sc.

PROFESOR REVISOR DEL ÁREA – PROFESOR REVISOR DEL ÁREA

TRIBUNAL TRIBUNAL

_______________________________________


PROFESOR DIRECTOR DEL PROYECTO

DE TITULACIÓN

______________________________________

Ab. Juan Chávez A.

SECRETARIO

VII

DECLARACIÓN EXPRESA

“La responsabilidad del contenido de este

Proyecto de Titulación, me corresponden

exclusivamente; y el patrimonio intelectual

de la misma a la UNIVERSIDAD DE

GUAYAQUIL”


CI: 0925145120

VIII



CARRERA DE INGENIERÍA EN NETWORKING Y TELECOMUNICACIONES

DISEÑO E IMPLEMENTACIÒN DE UN PORTAL WEB PARA EL CONSEJO

NACIONAL ELECTORAL CON EL FIN DE AYUDAR EN LA CAPACITACIÒN A

LOS CIUDADANOS DEL ECUADOR ACERCA DEL CÒDIGO DE LA

DEMOCRACIA, ENFOCADO A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS.

Proyecto de Titulación que se presenta como requisito para optar por el título de

INGENIERO EN NETWORKING Y TELECOMUNICACIONES

Autor/a: VICENTE ABEL GRANJA CEVALLOS

C.I. 0925145120

Tutor: Ing. Viviana Pinos Medrano

M.Sc.

Guayaquil, Noviembre de 2016

CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR

IX

En mi calidad de Tutor del proyecto de titulación, nombrado por el Consejo

Directivo de la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad de

Guayaquil.

CERTIFICO:

Que he analizado el Proyecto de Titulación presentado por el

estudiante VICENTE ABEL GRANJA CEVALLOS, como requisito previo para

optar por el título de Ingeniero en Networking y Telecomunicaciones cuyo tema

es:


NACIONAL ELECTORAL CON EL FIN DE AYUDAR EN LA CAPACITACIÓN

A LOS CIUDADANOS DEL ECUADOR ACERCA DEL CÓDIGO DE LA

DEMOCRACIA, ENFOCADO EN LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS.

Considero aprobado el trabajo en su totalidad.

Presentado por:

Vicente Abel Granja Cevallos Cédula de ciudadanía N0925145120

Tutor: Ing. Viviana Pinos Medrano M.Sc.

Guayaquil, Noviembre de 2016

X



CARRERA DE INGENIERÍA EN NETWORKING Y TELECOMUNICACIONES

Autorización para Publicación de Proyecto de Titulación en Formato Digital

1. Identificación del Proyecto de Titulación

Nombre de Alumno: Vicente Abel Granja Cevallos

Dirección: Durán, Ciudadela Primavera 2, Sector 2A, Mz 4, Villa 6

Teléfono: 0994717986 – 2804470 E-mail: [email protected]

Facultad: Ciencias Matemáticas y Físicas

Carrera: Ingeniería en Networking y Telecomunicaciones.

Título al que opta: Ingeniero en Networking y Telecomunicaciones.

Profesor guía: Ing. Viviana Pinos Medrano M.Sc

Tema del Proyecto de Titulación:

DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN PORTAL WEB PARA EL CONSEJO NACIONAL

ELECTORAL CON EL FIN DE AYUDAR EN LA CAPACITACIÓN A LOS CIUDADANOS DEL

ECUADOR ACERCA DEL CÓDIGO DE LA DEMOCRACIA, ENFOCADO EN LA INTELIGENCIA

DE NEGOCIOS

Tema del Proyecto de Titulación (Palabras clave):

Cubo multidimensional, Spoon, ETL, OLAP, Data Mart

mailto:[email protected]

XI

2. Autorización de Publicación de Versión Electrónica del Proyecto de

Titulación

A través de este medio autorizo a la Biblioteca de la Universidad de Guayaquil y a

la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas a publicar la versión electrónica de

este Proyecto de titulación.

Publicación electrónica:

Inmediata Después de un año

Firma Alumno: ______________________________

3. Forma de envío:

El texto del proyecto de titulación debe ser enviado en formato Word, como archivo

.Doc. O .RTF y .Puf para PC. Las imágenes que la acompañen pueden ser: .gif,

.jpg o .TIFF.

DVDROM CDROM

XII

ÍNDICE GENERAL

CARTA DE APROBACIÓN DEL TUTOR…………….……………………………..III

DEDICATORIA…………………………………………..………………………….…IV

AGRADECIMIENTO…………………………………..……………………………….V

TRIBUNAL PROYECTO DE TITULACIÓN………...………………………………VI

DECLARACIÓN EXPRESA…………………………..……………………………..VII

AUTORÍA………………………………………………..……………………….……VIII

CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR….………….…………….……..IX

AUTORIZACIÓN PARA PUBLICACIÓN…………..……………………….………..X

ÍNDICE GENERAL…………………..……………………………………….……….XII

ÍNDICE DE FIGURAS………..……..………………………………………..………XV

ÍNDICE DE CUADROS………..…………………………………………...……..…XVI

ÍNDICE DE TABLAS…………..…………………………………………..………..XVII

ÍNDICE DE GRÁFICOS……………………….……….…………………………..XVIII

ÍNDICE DE IMÁGENES………………………………….……...……….…………XIX

ABREVIATURAS………………………………………….………………………....XXI

SIMBOLOGÍA…………………………………………………………….………....XXII

RESUMEN………………………………………………………………….………XXIII

ABSTRACT……………………………………………………………….……..…XXIV

INTRODUCCIÓN…………………………………………………………………....…1

CAPÍTULO I……………………………………………………………………….……5

EL PROBLEMA………………………………………………………………….….….5

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA……………………………………………...5

Ubicación del problema en un contexto……………………………………………..5

Situación conflicto. Nudos críticos………………………………………………..….5

Causas y consecuencias del problema…………………………………………......6

Delimitación del problema…………………………………………………………….7

Formulación del problema………………………………………………………….…7

Evaluación del problema……………………………………………………………...7

Alcances del problema………………………………………………………………..9

OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN……………………………………………12

JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA DE LA INVESTIGACIÓN………………...12

CAPÍTULO II………………………………………………………………………….15

XIII

MARCO TEÓRICO………………………………………………………………….15

Antecedentes……………………………………………………………………….15

Fundamentación Teórica…………………………………………………………15

Desarrollo del proyecto de Inteligencia de Negocios………………...…………17

Beneficios de la implantación del BI………………………………………………18

Fases del proceso de Inteligencia de Negocios…………………………………19

Diferencias entre Data Warehousing y el Data Warehouse …………….....….20

Arquitectura del Data Warehousing………..…………………………………….20

Proceso de ETL (extracción transporte y carga)……………………..………….22

Tabla de dimensiones……………………………………………………….……..23

Tabla de hechos…………………………………………………………………….23

Tipos de modelamiento de un Data Warehouse……………….………………..24

Esquema en estrella……………………………………………………………….24

Cubo Multidimensional……………………………………………………………..25

Herramientas para visualizar los cubos multidimensionales………...…………26

¿Qué es Pentaho Bussines Intelligence?.........................................................27

Pentaho Data Integration (PDI)…………………………….…………………….28

Pentaho Schema WorkBench (PSW)…………………….…….…………….....28

Pentaho Report Designer (PRD)……………………………….………………..28

Fundamentación Social…………………………………………….……………….29

Fundamentación Legal……………………………………………….……………..30

Idea a defender………………………………………………….…………………...32

Definiciones Conceptuales…………………………………….……………………33

CAPÍTULO III…………………………………………………….…………………..35

METODOLOGÍA………………………………………………….………………….35

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN……………………………….……………......35

Modalidad de la investigación …………………………………………………...35

Tipo de investigación …………………………………………………….………….36

Población y muestra………………………………………………………………….36

Instrumentos de recolección de datos……………………………………………...37

Recolección de la información……………………………………………………....38

Procesamiento y Análisis de la encuesta……………………………….....………39

Validación de la idea a defender .…………………………………………………..49

XIV

CAPÍTULO IV....................................................................................................50

PROPUESTA TECNOLÓGICA.........................................................................50

Análisis de la factibilidad………………………………………..………………..50

-Factibilidad Económica……………………………………….…………………….80

-Factibilidad Técnica…………………………………………………….………..….80

-Factibilidad Operativa…………………………………………………….………... 82

-Factibilidad Legal………………………………………..………………….………..82

Etapas de la Metodología del Proyecto………………………………………….83

Entregables del Proyecto……………………………………..……………………...86

Criterios de Validación de la Propuesta……………………………………..………86

Criterios de Aceptación del Producto………………………………………….……88

Conclusiones y Recomendaciones………………………………….…………...90

XV

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura N°1 Fases del proceso de Inteligencia de Negocios…………..……19

Figura N° 2 Arquitectura del Data Warehousing…………………………………20

Figura N°3 Tabla de dimensiones…………………………………….…………..23

Figura N°4 Tabla de hechos……………………………………………………….24

Figura N°5 Esquema en estrella…………………………………………………..25

Figura N°6 Cubo Multidimensional………………………………………………..26

Figura N°7 Proceso de Scrum…………………………………………………….84

XVI

ÍNDICE DE CUADROS

Cuadro N°1 Presupuesto Estimado……………………………………………....79

Cuadro N°2 Las iteraciones del Proyecto como Cronograma……………..…..84

Cuadro N°3 Pruebas Realizadas al proyecto…………………………….……....86

Cuadro N°4 Validaciones hechas al proceso …………………………………....87

XVII

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla N°1

Conocimiento sobre Inteligencia de negocios……………………………………39

Tabla N°2

Conocimiento sobre herramientas de Inteligencia de negocios……………….40

Gráfico N°3

Conocimientos de plataformas de inteligencia de negocios………..……….…41

Tabla N°4

Opciones para implementar inteligencia de negocios………………………..…42

Tabla N°5

Razones para no implementar inteligencia de negocios……………………….43

Tabla N°6

Empresas que brinden solución sobre inteligencia de negocios……………....44

Tabla N°7

Aplicación de inteligencia de negocios…………………………………………...45

Tabla N°8

Áreas para implementar inteligencia de negocios……………………………....46

Tabla N°9

Tiempo para generar reportes gerenciales………………………………………47

Tabla N°10

Inversión para implementar inteligencia de negocios…………………………...48

XVIII

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico N°1

Conocimiento sobre Inteligencia de negocios……………………………………39

Gráfico N°2

Conocimiento sobre herramientas de Inteligencia de negocios……………….40

Gráfico N°3

Conocimientos de plataformas de inteligencia de negocios………..……….…41

Gráfico N°4

Opciones para implementar inteligencia de negocios………………………..…42

Gráfico N°5

Razones para no implementar inteligencia de negocios……………………….43

Gráfico N°6

Empresas que brinden solución sobre inteligencia de negocios……………....44

Gráfico N°7

Aplicación de inteligencia de negocios…………………………………………...45

Gráfico N°8

Áreas para implementar inteligencia de negocios……………………………....46

Gráfico N°9

Tiempo para generar reportes gerenciales………………………………………47

Gráfico N°10

Inversión para implementar inteligencia de negocios…………………………...48

XIX

ÍNDICE DE IMÁGENES

Imagen N° 1 Mostrar modelo de base de datos transaccional…………………51

Imagen N° 2 Mostrar modelo de base de datos transaccional…………………52

Imagen N° 3 Creación de un Job…………………………………………………..53

Imagen N° 4 Elementos que conforman un Job …………………………………54

Imagen N° 5 Secuencia del Job ya construido…………………..……………….54

Imagen N° 6 Ejemplo de configuración de una entrada del Job ……………….55

Imagen N° 7 Conexión de base de datos para trabajar con el Job……………..56

Imagen N° 8 Creación de los ETL…………………………………………………57

Imagen N° 9 Ejemplo de configuración de una entrada del ETL…………..…..57

Imagen N° 10 Configuración de una tabla de salida………………….…………58

Imagen N° 11 Creación de las tablas dimensional a partir de los ETL………..59

Imagen N° 12 Creación de las tablas hechos a partir de los ETL……………..59

Imagen N° 13 Partes del Data Mart con las tablas hechos y dimensionales…..60

Imagen N° 14 Partes del Data Mart con las tablas hechos y dimensionales….60



Imagen N° 17 Uso de Schema Workbench para cubos multidimensionales…62

Imagen N° 18 Conexión a la base de datos para Schema Workbench………..63

Imagen N° 19 Ejemplo de esquema de un cubo………………………………….63

Imagen N° 20 Creación y configuración del esquema del cubo………………..64

Imagen N° 21 Establecer la tabla de hechos……………………………………..64

Imagen N° 22 Crear las dimensiones del cubo.………………………………….65

Imagen N° 23 Crear las jerarquías del cubo………………………………………66

Imagen N° 24 Crear los niveles del cubo…………………………………………67

Imagen N° 25 Configurar la Usage Dimension…………………………………..68

Imagen N° 26 Crear y configurar la medida de análisis…………………………69

Imagen N° 27 Publicar el cubo……………………………………………………..70

Imagen N° 28 Mensaje de cubo publicado……………………………………….70

Imagen N° 29 Alojamiento del servidor de Pentaho BI…………………………..71

Imagen N° 30 Activar servicios del servidor de Pentaho BI…………………….72

Imagen N° 31 Crear la vista de análisis a partir del cubo multidimensional…..73

XX

Imagen N° 32 Buscar herramienta de análisis Saiku Analitics………………….74

Imagen N° 33 Crear nuevo análisis……………………………………………….75

Imagen N° 34 Verificar en la lista el cubo publicado para su análisis………….76

Imagen N° 35 Mostrar tabla dinámica del cubo………………………………….77

Imagen N° 36 Imagen dinámica en barra del cubo con porcentajes…………..78

Imagen N° 37 Imagen dinámica en pastel del cubo con porcentajes………….78

XXI

ABREVIATURAS

CNE Consejo Nacional Electoral

ETL Extracción, Transporte y Carga

XML Lenguaje de marcado extensible

OLAP Proceso analítico en línea

BI Inteligencia de negocios

XXII

SIMBOLOGÍA

N Población

n Muestra

M.sc Master

XXIII



CARRERA DE INGENIERÍA EN NETWORKING Y

TELECOMUNICACIONES


NACIONAL ELECTORAL CON EL FIN DE AYUDAR EN LA CAPACITACIÓN

A LOS CIUDADANOS DEL ECUADOR ACERCA DEL CÓDIGO DE LA

DEMOCRACIA, ENFOCADO EN LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

Autor: Vicente Abel Granja Cevallos

Tutor Ing. Viviana Pinos Medrano M.Sc.

RESUMEN

Hoy en día las Organizaciones tanto públicas o privadas para poder realizar una

correcta toma de decisiones implementan la inteligencia de negocios y para eso

utilizan herramientas informáticas que posibilitan la transformación de los datos

obtenidos de las transacciones que se producen a diario en información breve,

comprensible y segura, permitiéndoles elaborar un análisis real sobre un área de

negocio especifico. La finalidad de este trabajo de investigación y aplicación es

diseñar un Data Mart de donde se adquirirá la información necesaria que servirá

para la construcción de los cubos multidimensionales y de esta manera lograr las

consultas requeridas mediante el empleo de un visualizador OLAP que será usado

por las autoridades del Consejo Nacional Electoral para que puedan conseguir en

todo momento diferentes reportes estadísticos de manera rápida, haciendo

posible una adecuada toma de decisiones estratégicas sobre el progreso de la

capacitación de los ciudadanos del Ecuador acerca del código de la democracia

mediante la provisión de un portal web. El desarrollo de este proyecto evitará la

realización de consultas de manera manual, también descartará el uso de reportes

en Excel y disminuirá el tiempo en la obtención de información.

PALABRAS CLAVE: Cubo multidimensional, Spoon, ETL, OLAP, Data Mart

XXIV



CARRERA DE INGENIERÍA EN NETWORKING Y

TELECOMUNICACIONES

DESIGN AND IMPLEMENTATION OF A WEB PORTAL

FOR NATIONAL ELECTORAL COUNCIL IN ORDER TO

HELP TO TRAININGCITIZENS ABOUT ECUADOR

CODE OF FOCUSED ON INTELLIGENCE

OF BUSINESS

Autor: Vicente Abel Granja Cevallos

Tutor Ing. Viviana Pinos MedranoM.Sc.

SUMMARY

Today, both public and private organizations, in order to be able to make a correct

decision, then implement business intelligence for which they use computer tools

that enable the transformation of the data obtained from transactions that occur

daily in brief, understandable information and Secure, this allows them to elaborate

a real analysis on a specific business area. The purpose of this research and

application work is to design a Data Mart from which will acquire the necessary

information that will serve for the construction of multidimensional cubes and thus

achieve the required queries through the use of an OLAP viewer that will be used

by the authorities Of the National Electoral Council so that they can obtain different

statistical reports at any time, making it possible an adequate strategic decision

making on the progress of the training of citizens of Ecuador on the code of

democracy through the provision of a web portal . The development of this project

will avoid the execution of queries manually, also discard the use of reports in Excel

will reduce the time for obtaining information.

KEY WORDS: Multidimensional Cube, Spoon, ETL, OLAP, Data Mart

1

INTRODUCCIÓN

El portal web cuyo propósito es la capacitación de los ciudadanos ecuatorianos

sobre el código de la democracia genera muchos registros de los usuarios que se

inscriben diariamente para su capacitación online. Esta información debe ser

aprovechada por los miembros del equipo desarrollador del sistema ABC de la

Democracia para realizar un análisis del proceso de capacitación y para esto se

utiliza la inteligencia de negocios (Bussines Intelligence) que sirve para una

correcta toma de decisiones.

En la actualidad las organizaciones tanto públicas como privadas invierten cada

vez más en infraestructura informática por su constante crecimiento, así como

también el volumen de la información que se almacena diariamente y que no

puede ser examinada por los métodos tradicionales que hoy se usan, mientras

mayor sea la capacidad de almacenar muchos datos también es mayor la

incapacidad de extraer la información que sea útil, que al final queda dispersa y

oculta.

Los tradicionales sistemas que se utilizan para manejar la información no permiten

realizar un correcto análisis de la misma por algunos problemas que suceden

como pérdida de tiempo al generar consultas, datos erróneos o también la falta

de herramientas para transformar los datos en información valiosa. Actualmente

han aparecido abundantes herramientas tecnológicas que ayudan a los usuarios

a manejar grandes volúmenes de información para producir reportes de manera

ágil y precisa.

Hoy en día las instituciones públicas como es el Consejo Nacional Electoral están

orientados en el manejo de tomas de decisiones para tener conocimiento desde

dónde y cómo se organiza la información en este caso desde el portal web para

la capacitación del código de la democracia. Para esto han surgido en contexto

muchos términos que serán de análisis para la realización proyecto y en este caso

saber que es un Data Mart.

2

Se define como Data Mart a una base de datos centralizada que permite

almacenar la información de un área de negocio especifico, una característica

importante es facultar la disposición de una estructura óptima de datos para

realizar un análisis detallado de la información obtenida. Una de las funciones del

Data Mart es proporcionar la eliminación de datos erróneos que no permiten un

correcto manejo y gestión de la información.

El objetivo para justificar el uso de inteligencia de negocios es permitir a los

miembros del equipo desarrollador del sistema ABC de la Democracia medir el

uso y aceptación de los ciudadanos sobre el portal web de capacitación y proceder

a la toma de decisiones estratégicas sobre este proceso, en donde se utilizarán

las herramientas necesarias para extraer los datos almacenados de una base de

datos transaccional que en este caso pertenece al portal web donde se almacenan

los datos de los ciudadanos que se registran a otro repositorio que en este caso

será una base de datos centralizada o Data Mart que permitirá la llegada de

información óptima y resumida para poder realizar un análisis detallado por medio

de reportes estadísticos que contienen diferentes tipos de filtros como por ejemplo

localidad, género, sector de residencia, etc. y que al final muestran de qué forma

se desempeñan los usuarios al capacitarse.

Un Data Mart se construye según las necesidades de los usuarios que en este

caso serán las autoridades del Consejo Nacional Electoral acerca de la

información que requieran consultar para su respectivo estudio, una vez creado

se procede a diseñar los cubos multidimensionales para obtener las distintas

vistas de análisis necesarias que permitirán realizar una correcta toma de

decisiones estratégicas acerca del proceso de capacitación online y así alcanzar

los objetivos propuestos en este proceso.

Con el uso de la Inteligencia de Negocios una organización puede analizar la

eficiencia de cualquier departamento o área que desee, tomando como ejemplo

medir la capacidad del recurso humano, el estado de las finanzas o que servicios

son rentables y si se encuentra alguna falla se procede a tomar una correcta

decisión para corregirla.

Los diferentes tipos de software que están disponibles en el mercado para

implementar la inteligencia de negocios sean estos open source o comercial

3

siempre están en constante desarrollo para dar un mejor servicio a las

organizaciones que desean usarla y así realicen una correcta toma de decisiones

estratégicas sobre un área específica de negocio. Una característica destacable

del software para Inteligencia de negocios es que puede adaptarse de forma

segura en la plataforma tecnológica que tenga la organización que desean usarla

como por ejemplo si los servidores emplean un Sistema operativo Open Source

como Linux o de licencia comercial como Windows Server 2012, haciendo posible

el ahorro de recursos tecnológicos.

Esta tesis está organizada de la siguiente manera:

En el Capítulo 1 se expone cual es el tema de investigación, en donde también se

realiza el planteamiento del problema, cuáles son las causas y consecuencias del

problema propuesto, la delimitación del problema, la formulación del problema, la

evaluación del problema así como la justificación, los alcances del problema,

también los objetivos generales y específicos del proyecto.

En el capítulo 2 expone el marco teórico, la idea a defender, los antecedentes para

realizar este proyecto, la fundamentación teórica que está relacionado con el tema

de investigación dando soporte al desarrollo del mismo, también se define cual

es el soporte legal como social, también se desarrolla la idea a defender y la

definiciones conceptuales.

En el capítulo 3 se expone la metodología usada para el desarrollo del tema,

también la modalidad de investigación, el método de investigación, búsqueda de

la información y la descripción de la propuesta. Temas a detallarse en este capítulo

es determinar la población, la muestra, cómo se recolecto la información, número

de personas que son parte de este proyecto y también el estudio de los diferentes

procedimientos o métodos de los datos que se han obtenido, la validación de la

idea a defender

En el capítulo 4 se expone como se desarrolla el proyecto paso a paso para

alcanzar los objetivos propuestos en la tesis llamado también la propuesta

tecnológica. También se define el costo para realizar el proyecto, cuales son los

recursos tecnológicos a usarse, la factibilidad legal, económica, operacional, que

metodología se usó para realizar el proyecto, el entregable del proyecto que puede

ser por ejemplo un manual de usuario, hardware, también se expone las

4

conclusiones y las recomendaciones del trabajo y las referencias bibliográficas

utilizadas para el desarrollo de la tesis y sus respectivos anexos en la que

mostramos por ejemplo la instalación paso a paso del software o hardware a

usarse en la tesis, también se establecen cuáles son los criterios de validación de

la propuesta, los criterios de aceptación del Producto.

5

CAPÍTULO I

EL PROBLEMA

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Ubicación del Problema en un Contexto

Para poder capacitar a los ciudadanos sobre el código de la democracia se ha

implementado un portal web que proveerá este conocimiento hecho en las

instalaciones del Consejo Nacional Electoral entre los meses de marzo y junio de

este año, y cuyo objetivo de esta instrucción es medir los conocimiento de los

ciudadanos por medio de un test de conocimientos sobre lo que aprendió. En la

actualidad el Consejo Nacional Electoral no cuenta con un software open source

para poder realizar inteligencia de negocios y por ende necesita la implementación

de este tipo de herramientas para satisfacer esta necesidad, por este motivo se

procedió a escoger la suite de programas que conforman la plataforma de Pentaho

BI Community Edition, en donde se utilizará la información generada en el portal

web y por medio de un ETL(Extracción, Transporte y Carga) será transferida a un

Data Mart que permitirá la creación de cubos multidimensionales que luego serán

cargadas en un servidor para inteligencia de negocios propia de la plataforma a

usarse, en donde se diseñarán las distintas vistas de análisis necesarios que serán

utilizadas por los miembros del equipo desarrollador del sistema ABC de la

Democracia y de esta manera puedan realizar la toma de decisiones estratégicas

sobre la capacitación de los ciudadanos.

Situación Conflicto. Nudos Críticos

Debido a que las organizaciones utilizan herramientas convencionales sean de

manera manual o por medio de aplicaciones informáticas para la obtención de

datos provoca una demora de tiempo que dificulta el análisis de los mismos a la

hora de realizar la toma de decisiones estratégicas, es por este motivo que la

implementación de un software de inteligencia de negocios permitiría la

6

automatización y agilización de los procesos para la obtención de datos que

permitirían tener información confiable para una correcta toma de decisiones.

Cada vez que se generan nuevos registros provenientes del portal web son

almacenados en una base de datos transaccional y debido a que son muchos los

ciudadanos que se inscriben para su capacitación producen una gran cantidad de

información que hace muy difícil la migración a otra base de datos para su análisis

respectivo por métodos tradicionales provocando inconsistencias y demora de

tiempo, es por este motivo que el uso de un software para inteligencia de negocios

solucionaría estos inconvenientes permitiendo la migración de la información en

menor tiempo y haciendo a su vez más confiable a la hora de realizar los análisis

necesarios por medio de reportes estadísticos que permitirían tener una visión

clara del uso y aceptación de los ciudadanos que instruyen en el portal web.

Causas y Consecuencias del Problema

CAUSAS CONSECUENCIAS

Actualmente el proceso para la

generación de diferentes tipos de

reportes es realizado de manera

tradicional por medio del uso de código

SQL.

Si se requiere consultar una

información al momento no se podrá

realizar porque el proceso es

demasiado lento al realizarlo.

La migración de la información de una

base de datos a otra es muy compleja

con las actuales aplicaciones que tiene

el Consejo Nacional Electoral.

Si se desea extraer una parte de la

información de la base de datos

principal a un repositorio para

proceder a realizar un análisis

requerido el proceso es muy tedioso.

No existe un servidor web que permita

la generación de consultas dinámicas

y también para la manipulación de la

información de manera remota.

Si un usuario desee realizar una

consulta desde su oficina no lo podrá

realizar ya que no cuenta con un

sistema que le permita realizar esas

tareas

7

Delimitación del Problema

Actualmente las organizaciones tanto públicas como privadas están propensos a

tomar decisiones sin tener una información acorde porque que no cuentan con las

herramientas tecnológicas para una correcta toma de decisiones y terminarán en

consecuencias que generarán alarmas y componentes nefastos, por aquellos

motivos negativos las organizaciones llegan a implementar un software para

inteligencia de negocios que servirá de utilidad para mejorar las perspectivas de

su organización.

Para poder evitar estos de estos percances actualmente se está contando con la

plataforma de Pentaho BI que es Open Source que permite solventar los costos

en tecnología, ya que está siendo empleada en muchos proyectos que necesiten

usar la inteligencia de negocios, cuya característica especifica es tener siempre

a mano su código fuente para poder darle el uso que se requiera dependiendo de

las necesidades de la organización y así inducir nuevos patrones de negocios.

En lo que se respecta a la problemática se planteará un avance de los modelos

de inteligencia de negocios basado siempre en software Open Source. En pie a lo

antepuesto este modelo se concentrará en el estudio y proceso de las

herramientas open source y que apunta a las organizaciones ya sean estas

públicas o privadas que tienen la necesidad de implementar inteligencia de

negocios y que por falta de asesoría pertinente no pueden elegir una solución

tecnológica eficiente.

Formulación del Problema

¿De qué manera la implementación de un sistema de inteligencia de negocios

ayudará a los miembros del equipo desarrollador del sistema ABC de la

Democracia a realizar una toma de decisiones estratégica?

Evaluación del Problema

Las organizaciones públicas y privadas obtienen cada vez más datos de las

actividades que realizan a diario y en este caso se obtendrá de los registros de los

ciudadanos que se capacitan en un portal web de donde se harán diferentes

análisis como por ejemplo saber la cantidad de ciudadanos que se capacitan por

8

ciudad, para esto ha surgido en la actualidad una herramienta tecnología para las

empresas llamada Inteligencia de Negocios (Business Intelligence) haciendo

posible recabar datos que no están organizados que luego serán estructurados y

homogenizados para que sea de apoyo en la correcta toma de decisiones

permitiendo un verdadero potencial competitivo .

Los aspectos generales de la evaluación son las siguientes:

Delimitado: Este proyecto busca demostrar la implementación de Inteligencia de

Negocios mediante el uso de la suite de programas de Pentaho BI. Por medio del

diseño de un Data Mart de donde se extraerá diferentes consultas para comprobar

la aceptación y el interés de los usuarios que se capacitan en un portal web. La

información usada es tomada de la base de datos de los usuarios que se han

registrado para su capacitación.

Claro: Este trabajo muestra cómo implementar Inteligencia de Negocios de una

manera sencilla y orientada sobre un área específica que es la capacitación

publica, se busca ser lo más claro posible al momento de aplicarlo de manera fácil

y que no presentará ningún problema al momento de instalar y acoplar los

diferentes programas necesarios para el trabajo.

Evidente: Siempre hay que buscar soluciones rentables Open Source que

permitan la toma de decisiones en base una información real y precisa

Concreto: Para explicar que el uso de Pentaho Bi permite a una organización

realizar una correcta toma de decisiones de una manera precisa y sencilla.

Original: porque su uso podría ayudar a otras organizaciones públicas al

momento de realizar la toma de decisiones estratégicas, ya que se puede contar

con una herramienta especializada que permite modelar, proyectar y optimizar en

el futuro las acciones de la organización.

Factible: al estudiar los programas que conforman la suite de Pentaho BI se

comprueba que las entidades públicas también la pueden usar para aplicar

Inteligencia de Negocios en algún área específica.

Identifica los productos esperados: el resultado del diseño de un Data Mart

para que sea de utilidad en una organización pública que desea realizar una

correcta toma de decisiones sobre un área específica

9

Alcances del Problema

El alcance de este proyecto es implementar un software de inteligencia de

negocios que permitirá a los miembros del equipo desarrollador del sistema ABC

de la Democracia medir el uso y aceptación de los ciudadanos que se capacitan

en su portal web permitiéndoles realizar una correcta toma de decisiones sobre

este proceso. Los alcances que tiene el proyecto son los siguientes:

Para hacer el proyecto se usó la suite programas de Pentaho BI Community

Edition que es open source, siendo esta herramienta muy eficiente ya que sus

aplicaciones pueden modificarse según las necesidades de la organización,

adaptarse de manera eficiente a cualquier infraestructura informática, también

contiene un portal web que permite la administración local y remota de la

información que se quiera consultar.

Por medio del uso de ETL (Extracción, Transporte y Carga) se procede a mover

la información de la base de datos del portal web a un Data Mart, este

procedimiento es proveído por la herramienta Pentaho Data Integration que

permite la migración de información sea esta mediana o grande sin dificultad y

también conectarse a diferente motores de bases de datos sean estos de licencia

gratuito o comercial.

El diseño del Data Mart estará basado en el esquema en estrella ya que su

estructura es fácil de modificar por el simple motivo de solo poseer una tabla de

hecho y varias tablas dimensionales. El alcance de un Data Mart estará limitado a

los requerimientos de los usuarios, si existiera una nueva petición se procederá a

cambiar su estructura y si no es posible se procede a construir otro Data Mart.

Según Matt Casters (2010):” Un JOB sirve para ejecutar las transformaciones

realizados en Pentaho Data Integration de manera secuencial desde la

creación de la tablas hasta la actualización de un Data Mart.”

Tomando en consideración el concepto establecido por Matt Casters los JOB son

herramientas que vienen incluida en Pentaho Data Integration y que permiten

mantener siempre actualizada la información y estará limitada al volumen de datos

que se generen diariamente en un Data Mart.

10

La construcción de los cubos estará limitada en la división del Data Mart, esto

permitirá realizar un mejor análisis de los datos requeridos. La división del Data

Mart es la siguiente:

Usuarios: Permite la construcción de los cubos para hacer el análisis de los

ciudadanos por:

Edad (menores de edad, jóvenes, adultos).

Género (gblti, masculino, femenino).

Tiempo (año, mes, día, hora).

Localidades: Permite la construcción de los cubos para hacer el análisis de los

ciudadanos por:

Provincia (Guayas, Esmeraldas, Pichincha como ejemplo).

Cantón (Guayaquil, Riobamba, Machala como ejemplo).

Parroquia (Letamendi, El Recreo, Sucre como ejemplo)

Cultura: Permite la construcción de los cubos para hacer el análisis de los

ciudadanos por:

Sector de residencia (urbana o rural).

Etnia (blanca, afro ecuatoriano, indígena, mestizo, otra etnia).

Discapacidad (si o no).

Cartilla: Permite la construcción de los cubos para hacer el análisis de los

ciudadanos por:

Calificación (rango de calificación del 1 al 10 solo tomando en consideración la

calificación de 7 hasta 10).

Norberto Mazón (2010)dijo:” El servidor de BI para Pentaho contiene las

funcionalidades necesarias para el procesamiento OLAP, además que fue

desarrollado totalmente en lenguaje Java, permite la navegación de los

cubos multidimensionales por medio de visualizadores como por ejemplo

Jpivot .”

11

Con el concepto que establece Norberto Mazón se establece que el servidor de

Pentaho BI permite que los cubos multidimensionales ya construidos sean

publicados para su análisis respectivo. El servidor de BI contiene un portal web

que puede ser accedido desde cualquier browser.

El BI server cuenta únicamente con el plugin Jpivot para análisis y que su

limitación es su difícil manejo para arrastrar los campos y métricas aparte de su

entorno gráfico muy deficiente al mostrar los diferentes tipos de gráficos

estadísticos, en cambio el plugin Saiku Analitics su única limitación es que hay

que descargarlo desde internet, pero que a su vez al usarlo demuestra que es muy

eficiente y permite la construcción de vistas de análisis dinámicos y una interfaz

de gráficos estadísticos es muy buena.

Uno de los alcances de usar Pentaho BI Community Edition es que permite ahorrar

en costos su implementación ya que es un software Open Source, también es

versátil, fácil instalación, siempre en constante desarrollo, fácil manejo y también

puede conectarse a muchas base de dato sean estas comerciales o gratuitas. Una

limitación de usar Pentaho es que su uso todavía no está del todo extendida ya

que es una herramienta que lleva pocos años de haberse conocida a diferencia

de otras que llevan más tiempo en el mercado.

Según Michael McLauhlin (2013):”Mysql Workbench es una herramienta

visual creada para la gestión de base de datos, una de sus ventajas es ser

multiplataforma ya que puede ser implementado en distintos sistemas

operativos como Windows, Linux y Mac Ox y además que es software open

source muy rentable.”

El concepto formulado por Michael McLauhlin permite razonar que la base de

datos Mysql Workbench de donde se extraerá la información y también la que

contendrá el Data Mart es una herramienta factible por tener un buen ambiente

gráfico y una serie de herramientas que sirven para el desarrollo de todo tipo de

proyectos vinculados a la gestión de la información, aparte de que su

implementación en la plataforma informática de una organización no incidiría

muchos gastos ya que se puede encontrar en distintas versiones para los sistemas

operativos más usados en el mercado y otra ventaja es que el costo de usarlo es

0 ya que es totalmente gratuito.

12

OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN

Objetivo general

Implementar una solución de Inteligencia de negocios mediante el empleo de

Pentaho BI Community Edition para que los miembros del equipo desarrollador

del sistema ABC de la Democracia puedan realizar una correcta toma de

decisiones estratégicas sobre el uso y aceptación de los ciudadanos que se

capacitan en el sistema.

Objetivos específicos

Recolectar la información específica de los usuarios para obtener los

requerimientos necesarios en la implementación de inteligencia de negocios.

Determinar la base de datos que se usará en la implementación de inteligencia de

negocios para determinar que cuales son los elementos que conforman cada tabla

y sus conexiones.

Crear un esquema en estrella para definir la tabla de hechos y las dimensiones

que tendrá el Data Mart a partir de los datos extraídos de la base de datos

Diseñar la estructura que tendrán los cubos multidimensionales necesarios

mediante el uso del Data Mart propuesto para obtener consultas verídicas y no

erróneas.

Construir las distintas vistas de análisis mediante el uso de los cubos

multidimensionales planteados por medio de un visualizador OLAP para poder

realizar diversas observaciones.

JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA DE LA INVESTIGACIÓN

Actualmente las organizaciones buscan automatizar sus propios procesos de

extracción de información siendo importante para el análisis de un área específica

de negocios y para eso implementan un software basado en inteligencia de

negocios que les facilitaría realizar estos procesos de manera rápida y eficiente,

por este motivo las organizaciones como el Consejo Nacional Electoral justifican

la implementación de inteligencia de negocios en sus procesos de gestión de

información para la toma de decisiones estratégicas por medio del uso de la

plataforma open source como Pentaho BI que les permitiría medir la aceptación y

uso de portal web por los ciudadanos que se capacitan.

13

El trabajo investigativo permite al autor del proyecto poner en práctica los

conocimientos adquiridos en la Carrera de Ingeniería en Networking y

Telecomunicaciones en un ambiente realista que será de provecho a la sociedad

como en este caso medir el conocimiento de los ciudadanos acerca del código de

la democracia.

En la práctica este trabajo investigativo consiste en agilitar y automatizar el

proceso de gestión de la información y cuya meta es ofrecer una correcta toma de

decisiones por medio de una herramienta informática que cumpla con las

expectativas del Consejo Nacional Electoral

En conclusión esta investigación permite encontrar una solución factible al

problema propuesto que en este caso es poder medir la aceptación y uso de los

ciudadanos sobre la capacitación online acerca del código de la democracia, que

al final servirá como una idea que se usará para corregir, reducir y por último

borrar todas las distintas fases que componen el problema.

La utilidad de implementar inteligencia de negocios es para reducir el tiempo de

consulta, facilidad de acceso a la información requerida, optimización de los

recursos, y mejora de los procesos que permiten una correcta toma de decisiones

a partir de la información que es generado por una organización.

Son muchos los métodos que se pueden utilizar para elaborar un proyecto basado en

Inteligencia de Negocios y en este caso se procedió a usar el método investigativo en

donde se emplea la lectura de manuales, libros, artículos científicos, revistas y sitios web

que permiten obtener los conocimientos necesarios para realizar esta investigación.

Los motivos para usar software basado en Inteligencia de Negocios es por ser una

solución segura, moderna y útil para todo aquel usuario que desee emplearlo

siempre que esté capacitado para utilizarlo, por esta razón se asegura que aporta

mucho al desempeño de sus funciones diarias al ser esta tecnología beneficiosa

para emprenderla.

Los beneficios para usar Inteligencia de Negocios es porque permite a las

autoridades de una organización obtener siempre al alcance un análisis eficaz de

la información, consultas agiles, reportes dinámicos, mejor procesamiento de los

datos, ahorro de recursos humanos y disminución de costos tanto en hardware

como en de software a la hora de implementarlo.

14

Una forma de realizar este trabajo es por medio de la consulta de diferentes

fuentes de información extraída por ejemplo la búsqueda de casos de estudio en

el internet, revistas científicas, manuales, encuestas a expertos en el tema, libros

videos, etc., que sirven para buscar una solución práctica al problema de

investigación propuesto.

La factibilidad de aplicar la Inteligencia de Negocios es porque el software

empleado posee una plataforma web para la elaboración de informes dinámicos

que permiten una información detallada de forma estadística de los datos

extraídos del portal web de capacitación sobre el código de la democracia

permitiendo a equipo desarrollador del sistema hacer una correcta toma de

decisiones.

15

CAPÍTULO II

MARCO TEÓRICO

Antecedentes

En la actualidad las organizaciones públicas o privadas deben necesariamente

implementar Inteligencia de Negocios para realizar una eficiente toma de

decisiones sobre un área específica de negocio. Aquí se muestran algunos

trabajos relevantes sobre el uso de Inteligencia de Negocios:

(Claudia Estefanía Jaramillo Mejía, 2015) dice: “al proceder a un análisis de

los datos generados por un área como por ejemplo verificar el inventario se

puede crear un Data Mart que permita la generación de reportes gerenciales

que facilitan de información clara para la toma de decisiones por medio del

empleo de software open source”. Demuestra que si se efectúa un análisis a

profundidad de los datos generados en este caso del portal web para la

capacitación online hace posible una toma de decisiones estratégicas por medio

del empleo de un Data Mart de donde se generaría los reportes dinámicos y vistas

de análisis.

(Cristian Darío Álvarez Calvopiña y Diego Armando Esparza Montes, 2014)

hace la siguiente observación: “El objetivo de estructurar toda la

información de una base de datos de áreas específicas como la de ventas

de una institución se puede lograr mediante la aplicación de un software

para inteligencia de negocios.” Es posible llegar a procesar la información de

una base de datos en este caso del portal web de capacitación mediante la toma

de decisiones estratégicas por medio de un software open source para inteligencia

de negocios que permita la construcción de reportes e indicadores.

16

(Ing. Marco Vinicio Guachimboza Villalva Espinoza Ce, 2012) dice: “El uso

de software para implementar inteligencia de negocios sirve para hallar las

relaciones aun no descubiertas de una base de datos transaccional que será

muy necesaria para toma de decisiones estratégicas en cualquier área

específica de negocio de una empresa.”

Por medio del empleo de un software para inteligencia de negocios se puede llegar

a reconocer cuales son las relaciones que no han sido descubiertas de una fuente

de datos en este caso de la base de datos del proyecto y también realizar una

toma de decisiones estratégicas de un área específica como en este caso el

proceso de capacitación acerca del código de la democracia.

(Horacio Hazael González Marroquín, 2012) dice: “si se verifica la viabilidad

de usar las metodologías y herramientas que ofrece la inteligencia de

negocios para poder analizar un sector específico de negocio.”

El empleo de las diferentes metodologías y herramientas que tiene la inteligencia

de negocios hace posible medir la aceptación y uso del portal web acerca del

aprendizaje sobre el código de la democracia.

(Alejandro Rojas Zaldívar, 2014) dice: “La implementación de un software

para inteligencia de negocios en un área específica perteneciente a

cualquier institución solo es posible si se dispone de información

confiable.” Solo si se dispone de una fuente de información segura y confiable es

posible llevar a cabo la implementación de inteligencia de negocios, en este caso

se utiliza la base de datos del proyecto llamada abc_democracia.

FUNDAMENTACIÓN TEÓRICA

El Consejo Nacional Electoral necesita implementar una solución de Inteligencia

de Negocios para el análisis del uso y aceptación de los ciudadanos que se

capacitan en el portal web acerca del código de la democracia por medio de la

toma de decisiones estratégicas. Ahora se usa un marco referencial para exhibir

los conceptos que permitan entender los objetivos del proyecto, entre los temas

que servirán para fundamentar teóricamente proyecto son los siguientes:

17

Inteligencia de Negocios (Business Intelligence)

Según Josep Luís Cano (2007) afirma: “La Inteligencia de se la puede definir

como la transformación de los datos que están acumulados en una empresa

para extraer el conocimiento de un área de negocio.”.

En base al concepto de Luis Cano se entiende que la Inteligencia de Negocios es

una tecnología de la información que permite la transformación de los datos

almacenados de una base de datos en información estructurada y cuyo objetivo

es deducir la situación actual de una organización y también predecir que puede

suceder a futuro, en pocas palabras permite la toma de decisiones estratégicas

sobre un área específica de negocio que en este caso servirá para medir el uso y

aceptación de los ciudadanos sobre del portal web de capacitación acerca del

código de la democracia.

Desarrollo del proyecto de Inteligencia de Negocios

Ahora se procede a detallar cuales fueron las actividades que se realizaron para

poder cumplir los objetivos establecidos en la investigación:

Observar cómo funciona el portal web de capacitación.

Revisar qué información se guardan en la base de datos.

Determinarlas las ventajas y desventajas de varias herramientas para inteligencia

de negocios.

Levantar la información necesaria para poder implementar un software para

inteligencia de negocios mediante el estudio de las herramientas informáticas y el

hardware disponible.

Proceder al diseño del Data Mart usando las metodologías disponibles para

inteligencia de negocios y que se compone de los siguientes pasos:

Planificación:

Se determina el objetivo específico y el alcance del proyecto.

Análisis de requerimientos:

Aquí se definen los requerimientos necesarios para planificar y desarrollar el

proyecto.

Modelado Dimensional:

Se deben identificar las variables del negocio para la creación del modelo

dimensional.

18

Diseño del sistema de Extracción, Transformación y Carga (ETL):

Es donde se crean el diseño para la extracción de los datos desde su

origen y guardarlo en un Datawarehouse.

Especificación y desarrollo de aplicaciones de BI:

Construir los cubos multidimensionales por medio del uso de un Data Mart y así

generar reportes dinámicos y vistas de análisis. También enseñar a los usuarios

a usar la plataforma informática para la inteligencia de negocios.

Pruebas:

Se realizan las últimas pruebas al proyecto con ayuda de los usuarios para poder

tomar las correcciones necesarias.

Beneficios de la implantación del BI

En la actualidad los sistemas de inteligencia de negocios abarcan nuevas áreas

de análisis como son recursos humanos, marketing, logística, etc., y no solo al

aspecto económico y financiero como se estableció en un principio. Entre los

beneficios que aporta el uso de inteligencia de negocios para el proyecto son los

siguientes:

Una mejor gestión de la información contenida la base de datos dimensional del

proyecto a la hora de realizar una consulta.

Mejor comunicación entre las personas encargadas de este proceso de

enseñanza online mediante la toma de decisiones de forma eficiente.

Tener a la mano reportes gerenciales que permitan medir la aceptación del portal

web por parte de los ciudadanos que se capacitan.

Obtener siempre información actualizada en el Data Mart de manera automática

sin necesidad de usar procedimientos manuales.

Reducción de tiempo a la hora de generar informes.

19

Fases del proceso de inteligencia de negocios

FIGURA N°1

Elaborado: Vicente Granja

Fuente: Desarrollo del proyecto

Por medio de esta figura se observan cuáles son las fases que componen el

proceso de inteligencia de negocios paso a paso para un mejor desarrollo de la

solución y son los siguientes:

FASE 1: Dirigir y Planear.

Donde se recolecta la información necesaria de los usuarios para poder entender

sus necesidades y de ahí formular las preguntas que servirán para alcanzar sus

objetivos. En este caso se hacen las entrevistas necesarias a las autoridades del

Consejo Nacional Electoral para conocer qué tipo de información desean consultar

como por ejemplo la edad de las personas que se capacitan en la noche.

FASE 2: Recolección de Información.

Es donde se procede a extraer desde una fuente de información de la organización

los datos que servirán para encontrar las respuestas formuladas de las preguntas

planteadas en la fase 1. Por lo general es recomendable que la información

provenga de una base de datos transaccional

FASE 3: Procesamiento de Datos.

Se procede en esta fase a integrar y cargar los datos extraídos de la fuente de

datos de la organización. Es aquí donde se crean las tablas dimensionales y de

hechos y para esto se utiliza Pentaho Data Integration que es parte de la suite de

programas pertenecientes a Pentaho BI

20

FASE 4: Análisis y Producción.

Es en esta fase es donde se procede a trabajar con los datos obtenidos para

poder obtener las respuestas formuladas de las preguntas hechas mediante el

empleo de gráficos estadísticos entre otras cosas.

FASE 5: Difusión.

En esta fase a los usuarios se les capacita en la utilización de las herramientas

para inteligencia de negocios y de esta manera les servirá para explorar los datos

de manera fácil y predecible.

Diferencias entre Data Warehousing y el Data Warehouse

Estas palabras claves aunque parecidas cumple diferentes roles en el proceso de

Inteligencia de negocios para este proyecto.

Data Warehousing (DWH): Sirve para la gestión de los datos en crudo que están

guardados en diferentes medios, formatos y tipos para comenzar a sanear y

componer es donde se podrá extraer, transformar y cargar los datos para su

posterior análisis y estudio.

Data Warehouse (DW): Es una base de datos con componentes

multidimensionales luego de aplicar los procesos que componen el Data

Warehousing.

Arquitectura del Data Warehousing

Mediante el empleo de una figura se describen cuáles son los componentes que

forman parte de la arquitectura de un Data Warehousing:

FIGURA N°2

Elaborado: Vicente Granja Fuente: Desarrollo del proyecto

21

La opinión de Juan Carlos Trujillo (2010) sobre: “Los almacenes de datos

son un conjunto de aplicaciones que se dedican a guardar datos históricos

para que puedan ser utilizados en la toma de decisiones.”

Haciendo uso de la observación de Juan Carlos Trujillo el Data Warehousing

consta en su ambiente de diversos elementos que son participativos entre si y que

tienen funciones propias dentro del sistema. Para resumirla de la siguiente

manera:

Los datos son extraídos de diferentes fuentes que en este caso serán de la base

de datos del portal web de capacitación denominado con el nombre de

abc_democracia, creado por medio del motor Mysql Workbench que permite ver

de manera muy eficaz la estructura de las tablas que la conforma como por

ejemplo observar que tipo de campos tiene.

Para que después sean integrados, transformados y limpiados por medio del

empleo de un ETL que servirá para cargarlos en el Data Warehouse. En esta

parte la suite Pentaho contiene una herramienta que hace simple esta función y

se llama Pentaho Data Integration que entre sus funciones es mantener siempre

actualizada la información de manera automática.

Es aquí en donde aquellos datos transformados se estructuran en cubos

multidimensionales que servirán para realizar las consultas dinámicas que han

sido plantadas por diferentes usuarios que en este caso son las autoridades de

Consejo Nacional Electoral. Por lo general su construcción depende de cómo este

estructurado y diseñado internamente el Data Warehousing.

Al final los usuarios pueden acceder a los cubos multidimensionales del Data

Warehouse utilizando las herramientas de exploración de datos y para que puedan

generar diversas consultas dinámicas facilitando la toma de decisiones. En esta

parte se emplea un visualizador OLAP que permite la construcción de diferentes

vistas de análisis y reportes dinámicos estadísticos, así también permitir que la

información requerida sea exportada en formato PDF, figura o en hoja de Excel.

22

Proceso de ETL (Extracción Transporte y Carga)

Según Josep Curto Díaz (2012) “El proceso ETL corresponde a un conjunto

de tecnologías que sirven para poder integrar los datos, es empleado para

sustentar un Datawarehouse.”

Tomando en consideración el concepto de Josep Curto se puede decir que la

utilización de un ETL es crucial para la integración de datos, ya que permite facilitar

el movimiento de datos, para luego transformarlos y luego cagarlos en un Data

Mart , para poder usar esta función en el proyecto se necesitó usar Pentaho Data

Integration. El término ETL corresponde a sus singlas en inglés así:

Extract: Extracción

Transport: Transporte

Load: Carga

Las fases del proceso ETL son los siguientes:

Extracción: Consiste en extraer los datos desde su origen.

Transporte: Consiste en la aplicación de reglas que permiten convertir los datos

que se van a cargar en un Datawarehouse.

Carga: Consiste en el destino de los datos que han sido cargados, por lo general

es el Datawarehouse.

Base de Datos Multidimensional

Según Josefina López herrera (2011):”La base de datos multidimensional es

usado en la creación de los Data Mart para diseñar los cubos

multidimensionales mediante el uso de un software para inteligencia de

negocios que servirá para la toma de decisiones. Un objetivo específico de

su uso es el procesamiento de grandes cantidades de datos.”

El concepto que define Josefina López permite esclarecer que la base de datos

multidimensional es una base de datos cuya información está conformada tanto

por tablas dimensionales y de hechos. Su estructura provee el acceso más rápido

a los datos y también en la ejecución de consultas al cubo usando herramientas

multidimensionales para su análisis.

23

Se recurre al empleo de la herramienta Pentaho Data Integration para poder

emplear el esquema en estrella en el desarrollo de la base de datos

multidimensional o centralizada del proyecto por ser la más fácil y empleada en

muchos trabajos que realizan la inteligencia de negocios ya que su estructura es

fácil de manipular a la hora de realizar algún cambio.

Tabla de dimensiones

Las tablas dimensionales permiten analizar el argumento del negocio, ya que

representan las vistas de interés y por ellos los usuarios pueden filtrar y manipular

información almacenada en la tabla de hechos. Una característica clave es que

contienen datos cualitativos que permiten tener un mejor enfoque o punto de vista

de lo que se quiere consultar.

Haciendo uso de la imagen mostrada a continuación que pertenece al proyecto

muestra como está estructurada una tabla dimensional, en donde se observa que

cada tabla contiene una clave primaria y ninguna clave foránea, aparte de que

solo tiene un campo que muestran que cualidades contienen como por ejemplo la

tabla d_genero tiene un campo llamado Genero que servirá para realizar

diferentes análisis sobre las personas que se capacitan sean masculina, femenina

o GBLTI

FIGURA N°3

Elaborado: Vicente Abel Granja Cevallos Fuente: Base de Datos del Proyecto

Tabla de hechos

Contienen los indicadores del negocio que al final permiten la toma de decisiones.

La composición de los datos es cuantitativo, los datos que pueblan la tabla hechos

no son solo sumas sino también promedios, mínimos, máximos, totales,

porcentajes, entre otras instrucciones matemáticas, siempre pendiente de los

requerimientos de análisis de la información del negocio.

24

La figura a continuación muestra la estructura de una tabla de hechos del proyecto,

en donde se observa que contiene una clave primaria y varias claves foráneas que

pertenecen a la demás tablas dimensionales que a su vez están conectadas con

ella y también tiene campo llamado Cant_veces que permite realizar las métricas

necesarias. También se puede observar que tipo de datos contiene cada

elemento.

FIGURA N°4

Elaborado por: Vicente Abel Granja Cevallos Fuente: Base de Datos del Proyecto

Tipos de modelamiento de un Data Warehouse

Esquema en estrella

Según J.A Calle (2005):” El esquema en estrella está constituida por una

tabla central o de hechos y que es construida por medio de las tablas de una

base de datos transaccional, a su vez está conectada con las tablas

dimensionales, para el esquema en estrella es preferible crear un repositorio

para poder usar las herramientas de extra acción de datos”.

De acuerdo al concepto de Calle se define que el esquema en estrella se compone

solo de una tabla de hechos y de varias tablas dimensionales relacionadas a

través de sus concernientes claves.

25

FIGURA N°5

Elaborado: Vicente Abel Granja Cevallos Fuente: Base de Datos del Proyecto

En la figura mostrada se observa como está estructurado un Data Mart según el

esquema en estrella en donde se observa claramente que solo tiene una tabla de

hechos y que a su vez contiene las claves foráneas que permiten la conexión con

las demás tablas dimensionales.

Características del esquema en estrella:

Una mejor repuesta de tiempo.

Contiene datos redundantes.

Se puede modificar de forma fácil.

Es muy buena para su interacción con herramientas de análisis y consulta.

Hay un paralelismo entre el diseño y la forma en que los usuarios pueden

representar y estudiar.

Cubo Multidimensional

Según Jane Price Laudon (2014):”Para un correcto procesamiento de

análisis se construye un cubo multidimensional que permite la vista y

consulta de forma rápida grandes cantidades de datos”.

Tomando en consideración lo establecido Jane Price se concluye que un cubo

multidimensional convierte los datos que se encuentran en filas y columnas en una

matriz de n dimensiones, para el desarrollo del proyecto los cubos

26

multidimensionales solo se le pueden agregar hasta 4 dimensiones para poder

hacerla más comprensible a la hora de realizar una consulta en ellas cuando sean

publicados en un servidor para inteligencia de negocios y sus componentes son

los siguientes:

Indicadores: evaluaciones que están basadas en sumarizaciones que

pertenecen a la tabla de hechos

Atributos: son los criterios de análisis que pertenecen a las tablas dimensionales

y que permiten filtrar los datos para hacer los análisis

Jerarquías: es la representación lógica entre los atributos

FIGURA N° 6

Elaborado: Vicente Granja Fuente: Desarrollo del proyecto

Como se observa en la figura este cubo contiene 3 dimensiones que pueden

combinarse con varios indicadores que en este caso serían 4 y 5 valores, en pocas

palabras en el caso de la intersección pintada de amarillo se puede observar que

contiene el indicador 1 que contiene el atributo 1 que a su vez tiene el valor de 4

y la dimensión 3.

Herramientas para visualizar los cubos multidimensionales

Según Oscar Dalfovo (2001):”En toda suite de programas para inteligencia

de negocios el componente OLAP es necesario que venga como parte de

ella. Esta interfaz es la parte donde más se han invertido recursos para

27

hacerlo potente, atractivo y usable a la hora de hacer análisis para la toma

de decisiones estratégicas.”

El concepto establecido por Oscar Dalfovo describe que estas herramientas

permiten la capacidad de analizar y explorar los datos. Los usuarios al navegar y

profundizarse en los datos pueden analizar los detallas para proporcionar un

análisis interactivo de las diferentes dimensiones de los datos como por ejemplo:

producto, cliente, región geográfica y por diferentes niveles que puede ser por

tiempo: año, mes, día. En el proyecto se hiso el empleo del visualizador Saiku

Analitics, cuya función es permitir la navegación entre los diferentes cubos

multidimensionales publicados para poder generar reportes como por ejemplo

verificar la cantidad de personas que se capacitan por edad en el horario de la

noche. Al utilizar estas herramientas permiten al usuario pasar de una visión

estática a una dinámica, pudiendo modificar el nivel de detalle y cambiar las

dimensiones para poder analizar la información.

¿Qué es Pentaho Bussines Intelligence?

Es un proyecto nació bajo la iniciativa de la comunidad Open Source que provee

a las empresas, entidades, organizaciones, etc. soluciones a sus necesidades de

Inteligencia de Negocios. Los servicios que ofrece la plataforma Pentaho Bussines

Intelligence incluyen programación, seguridad, integración, automatización y flujo

de trabajo. Proporcionando a los usuarios finales de Pentaho habilidades y

otorgándoles un lugar central para la administración así como el despliegue de la

organización. El proyecto Pentaho BI incluye las siguientes áreas: Informes

Dashboards, Cubos OLAP, Procesos ETL, Data Mining.

Según Jordi Conesa Caralt (2010) “Pentaho desde su creación en el año 2006

es una de las suites más rentables que hay en el mercado, en donde

podemos elegir entre la versión Enterprise y Community”.

Lo que define Jordi Conesa es que la suite de Pentaho contiene las herramientas

que son necesarias para el desarrollo de cualquier proyecto para inteligencia de

Negocios, para el desarrollo del proyecto se escogió la versión Pentaho

Community Edition por ser eficiente en el uso y rentable al economizar recursos

económicos al ser Open Source. Las herramientas que la conforman son las

siguientes:

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Pentaho Data Integration (PDI)

Esta herramienta es la más útil de la plataforma de Pentaho BI ya que permite

transformar y cargar los datos que se necesita para su análisis así como también

crear una figura completa del negocio, también puede migrar información de

grandes bases de datos. Evita la utilización de código complejos para poder

estudiar la información procedente desde cualquier fuente haciéndola muy

eficiente ya que evita la ejecución de tareas muy complejas. Es aquí en donde se

realizan las tareas más complejas del proyecto ya que primero se debe analizar

los componentes de la base de datos transaccional para luego obtener las

diferentes tablas dimensionales y de hechos para la construcción de un Data Mart

por medio del empleo de uno o varios ETL que permitirán la trasformación de los

datos.

Pentaho Schema WorkBench (PSW)

La plataforma Pentaho BI proporciona una solución llamado Pentaho Analisys

Services que está basado en Mondrian, siendo este su corazón para el diseño y

desarrollo de cubos multidimensionales que luego son estudiados por un

visualizador OLAP que sirve como una herramienta de análisis al usuario, donde

puede realizan la navegación dimensional en los cubos desde la plataforma BI y

también poder visualizar las consultas. Los resultados relacionales son traducidos

a dimensiones gracias a Mondrian que a su vez es mostrado al usuario final en

formato HTML. Por medio de esta fantástica herramienta grafica se puede

construir los cubos multidimensionales del proyecto necesarios sin necesidad de

usar código fuente utilizando los elementos que contienen los Data Mart

diseñados, ya que solo hay que arrastrar los componentes necesarios como por

ejemplo las dimensiones, medidas, jerarquías e irlos configurando a medida que

se avanza y luego al finalizar la tarea se los publica para su análisis, en vez de

utilizar Jpivot que viene por defecto en Pentaho se utilizó la plataforma de Saiku

Analitics que permite una mejor navegación de los cubos multidimensionales de

donde se obtendrán las diferentes vistas de análisis de manera gráfica y dinámica

Pentaho Report Designer (PRD)

Permite la creación de reportes agradables y de forma rápida, que consta de un

entorno visual amigable. Dirigido a usuarios que estén acostumbrados con los

29

conocimientos y las fuentes de datos utilizables. En esta herramienta solo se crean

los reportes necesarios haciendo uso de sentencias SQL y que a su vez presenta

un reporte dinámico que puede ser exportado a cualquier formato como por

ejemplo PDF o ser publicado en el servidor BI de Pentaho para su respectivo

análisis

FUNDAMENTACIÓN SOCIAL

Es el impacto de este proyecto es para promover la utilización del software libre

en instituciones públicas basado en el decreto presidencial 1014 y en la que uno

de sus objetivos es la de ahorrar recursos económicos y que a su vez pueden ser

invertidos en otras áreas sociales como la salud.

Este proyecto promete medir el nivel de conocimiento de los ciudadanos del

Ecuador sobre el código de la democracia y entre sus objetivos es que conozcan

sobre sus derechos políticos como elegir y ser elegidos por ejemplo, el impacto

relevante en la comunidad es especialmente en el área de la educación

universitaria sobre todo en el manejo de herramientas tecnológicas open source

de los últimos años, que permite a los estudiantes ser competitivos como por

ejemplo en el desarrollo de nuevas aplicaciones informáticas para el bien de la

sociedad civil.

Un punto a destacar es que la Senplades avala la utilización del software libre

para inteligencia de negocios en su plan para el buen vivir, ya que en la actualidad

el uso de nuevas tecnologías están orientados a la fundación de nuevos tipos de

empresas que deben acoplarse a los modernos sectores de elevada

productividad en donde el objetivo fundamental es proponer la buena

competencia, la consolidación, la sostenibilidad y que también promueva a

inclusión económica.

Uno de los objetivos es proponer la impulsión financiera y no financiera de

recursos económicos en diversos proyectos que necesiten de la implementación

de nuevas tecnologías basada en la inteligencia de negocios para beneficio de la

sociedad. También impulsar de manera sistemática la inversión pública para

mejorar las condiciones que mejoren la buena competencia, también la apertura

de nuevos puestos de trabajo en el sector público y atraer la inversión privada por

medio de estudios sostenibles en base a la toma de decisiones estratégicas, uno

30

de los aspectos importantes en la utilización de esta tecnología es que permite

medir la factibilidad de diversas áreas que son parte de la sociedad como el

mediombiente, el uso de los recursos naturales renovables y no renovables, la

atención médica, la seguridad , la enseñanza, etc., siendo de utilidad para mejorar

los servicios en diferentes dependencias del estado.

FUNDAMENTACIÓN LEGAL

LEY DE COMERCIO ELECTRONICO.

Ley 67 de Comercio Electrónico, Firmas Electrónicas y Mensajes de Datos, de

2002.

Artículo 2. Reconocimiento jurídico de los mensajes de datos.- Los mensajes de

datos tendrán igual valor jurídico que los documentos escritos. Su eficacia,

valoración y efectos se someterá al cumplimiento de lo establecido en esta Ley y

su reglamento.

Decreto Ejecutivo No. 3496, R.O. 735 de 31 de Diciembre del 2002. Reglamento

de la Ley de Comercio Electrónico, Firmas Electrónicas y Mensajes de Datos

Artículo 10. Elementos de la infraestructura de firma electrónica.- La firma

electrónica es aceptada bajo el principio de neutralidad tecnológica. Las

disposiciones contenidas en la Ley 67 y el presente reglamento no restringen la

autonomía privada para el uso de otras firmas electrónicas generadas fuera de la

infraestructura de llave pública, ni afecta los pactos que acuerden las partes sobre

validez y eficacia jurídica de la firma electrónica conforme a lo establecido en la

ley y este reglamento.

DECRETO PRESIDENCIAL

CONSIDERANDO:

Que en el apartado g) del numeral 6 d la Carta Iberoamericana de Gobierno

Electrónico, aprobada por la IX Conferencia Iberoamericana de Ministros de

Administración Pública y Reforma del Estado, realizada en Chile el 1 de Junio de

2007, se recomienda el uso de estándares abiertos y software libre, como

herramientas informáticas; Que es el interés del Gobierno alcanzar soberanía y

autonomía tecnológica, así como un significativo ahorro de recursos públicos y

que el Software de Libre es en muchas instancias unos instrumentos para alcanzar

estos objetivos;

Que el 18 de Julio del 2007 se creó e incorporó a la estructura orgánica de la

31

Presidencia de la República la Subsecretaría de Informática, dependiente de la

secretaría general de la Administración mediante Acuerdo Nº119 publicado en el

Registro Oficial No. 139 de 1 de Agosto del 2007; Que el numeral 1 del artículo 6

del Acuerdo Nº 119 , faculta a la Subsecretaría de Informática a elaborar y ejecutar

planes, programas, proyectos, estrategias, políticas, proyectos de leyes y

reglamentos para el uso de Software Libre en las dependencias del gobierno

central; y, En ejercicio de la atribución que le confiere el numeral 9 del artículo de

la Constitución Política de la república;

DECRETA:

Artículo 1.- Establecer como política pública para las entidades de la

Administración Pública Central la utilización de Software Libre en sus sistemas y

equipamientos informáticos.

Artículo 2.- S

Se entiende por Software Libre, a los programas de computación que se pueden

utilizar y distribuir sin restricción alguna, que permitan su acceso a los

Códigos fuentes y que sus aplicaciones puedan ser mejoradas.

Estos programas de computación tienen las siguientes libertades:

a) Utilización del programa con cualquier propósito de uso común

b) Distribución de copias sin restricción alguna

c) Estudio y modificación del programa (Requisito: código fuente disponible)

d) Publicación delo programa mejorado (Requisito: código fuente disponible)

Artículo 3.- Las entidades de la Administración Pública central previa a la

instalación del software libre en sus equipos, deberán verificar la existencia de

capacidad técnica que brinde el soporte necesario para el uso de este tipo de

software.

Artículo 4.- Se faculta la utilización de software propietario (no libre) únicamente

cuando no exista solución de Software Libre que supla las necesidades

requeridas, o cuando esté en riesgo la seguridad nacional, o cuando el proyecto

informático se encuentre en un punto de no retorno.

Para efectos de este decreto se comprende como seguridad nacional, las

garantías para la supervivencia de la colectividad y la defensa del patrimonio

nacional.

Para efectos de este decreto se entiende por un punto de no retorno, cuando el

sistema o proyecto informático se encuentre en cualquiera de estas condiciones:

32

a) Sistema en producción funcionando satisfactoriamente y que un análisis de

costo beneficio muestre que no es razonable ni conveniente una migración a

Software Libre

b) Proyecto es estado de desarrollo y que un análisis de costo - beneficio muestre

que no es conveniente modificar el proyecto y utilizar Software Libre.

Periódicamente se evaluarán los sistemas informáticos que utilizan software

propietario con la finalidad de migrarlos a Software Libre.

Artículo 5.- Tanto para software libre como software propietario, siempre y cuando

se satisfagan los requerimientos, se debe preferir las soluciones en este orden:

a) Nacionales que permitan autonomía y soberanía tecnológica.

b) Regionales con componente nacional.

c) Regionales con proveedores nacionales.

d) Internacionales con componente nacional.

e) Internacionales con proveedores nacionales.

f) Internacionales.

Artículo 6.- La Subsecretaría de Informática como órgano regulador y ejecutor de

las políticas y proyectos informáticos de las entidades del Gobierno Central deberá

realizar el control y seguimiento de este Decreto.

Para todas las evaluaciones constantes en este decreto la Subsecretaría de

Informática establecerá los parámetros y metodologías obligatorias.

Artículo 7.- Encárguese de la ejecución de este decreto a los señores Ministros

Coordinadores y el señor Secretario General de la Administración Pública y

Comunicación.

Dado en el Palacio Nacional en la ciudad de San Francisco de Quito, Distrito

Metropolitano, el día de hoy 10 de abril de 2008

IDEA A DEFENDER

La implementación de un software open source de inteligencia de negocios que

servirá los miembros del equipo desarrollador del sistema ABC de la Democracia

medir la aceptación y uso de los ciudadanos sobre el portal web de capacitación

por medio de la toma de decisiones estratégicas a través de la construcción de un

Data Mart de donde se obtendrán los cubos multidimensionales necesarios para

la generación de reportes dinámicos y diferentes vistas de análisis.

33

DEFINICIONES CONCEPTUALES

BASE DE DATOS RELACIONAL: Es un conjunto de tablas cuyo contenido está

compuesto por datos que están dotados en categorías ya definidas. Las tablas

están compuestas de una o más categorías ubicadas en columnas y filas que son

instancias únicas de datos siempre definidos por las columnas.

Las tablas siempre van relacionadas unas con otras.

DATA MINING: Es una tecnología de la informática que permite la exploración de

grandes base de datos, cuyo objetivo principal es buscar y encontrar los patrones

que se repiten, tendencias o reglas que sirven para el análisis y de los datos.

DATA WAREHOUSE: Es un almacén de datos utilizada para integrar y depurar

la información, permitiendo realizar los análisis que han sido planteados por medio

de un proceso. Pueden contener más de un Data Mart permitiendo siempre tener

integrado todos los datos de una organización haciéndolo confiable para una toma

de decisiones.

DATASOURCE: Es la fuente de datos configurada por el usuario y que servirá

para conectarse a una base de datos. Los Datasource por lo general vienen

programados en el lenguaje de java.

DATA MART: Es una base de datos especializada en un área específica del

negocio, cuya característica destacable es la estructura optima de los datos para

un óptimo análisis. Por lo general los DATA MART son parte de una DATA

WAREHOUSE y siempre vienen estructurados en modelos de estrella o copo de

nieve.

GPL: Es conocido como Licencia Pública General y sirve para la publicación de

software libre. El objetivo es proteger al software de todo tipo de apropiación que

limita esa libertad a los usuarios.

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: Es un conjunto de estrategias y aspectos de

forma relevante que permite administrar y crear un conocimiento a través del

análisis de los datos que existen en una organización o empresa.

KETTLE: Es una herramienta propia de Pentaho que permite la Extracción,

Transporte y carga (ETL) y que es necesario para realizar la integración de datos.

Por lo genera les una gran innovación en su enfoque basado en metadatos.

MONDRIAN: Es un servidor analítico de datos en línea cuya función es permitir a

los usuarios el análisis de complejas bases de datos en tiempo real.

34

OLAP (ONLINE ANALYTICAL PROCESSING): Es una solución usada en la

inteligencia de negocios, cuyo objetivo es hacer más ágil el procesamiento de

grandes bases de datos. Permite la fácil extracción y selección de datos para

poder verlos desde diferentes puntos de vista.

OPEN SOURCE: Es conocido como software de código abierto que permite a los

usuarios la modificación de su código de manera gratuita y sin restricciones de

una licencia. Por lo general no todo software gratuito no ofrece total acceso a su

código y en ocasiones viene restringido por lo que se necesita conseguir una

autorización.

PENTAHO: Es una suit de programas que sirven para implementar inteligencia de

negocios y cuyo licencia es gratuita. Su objetivo es la toma de decisiones y el

análisis de la información de un área específica de negocio.

XML: Es conocido como un lenguaje de marcas que permite el almacenaje de

datos de forma comprensible. Las características más destacables de XML es que

siempre está basado en texto, no sustituye al lenguaje HTML y carece de un visor

genérico.

MONDRIAN: Es un servidor OLAP escrito en lenguaje de java que permite

analizar grandes cantidades de datos sin necesidad de recurrir en el uso de

sentencias en SQL siendo muy interactiva, es compatible con MDX (expresiones

multidimensionales) y XML (Lenguaje de consulta)

METADATOS: Forma parte de la estructura de un Data Warehouse

35

CAPÍTULO III

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

Modalidad de la investigación

La investigación presente está basada en la modalidad de investigación aplicada,

ya que el proyecto se considera que es factible para su realización porque permite

la solución de un problema real para el Consejo Nacional Electoral y que le servirá

a esta organización una mejor toma de decisiones sobre el proceso de

capacitación de los ciudadanos del ecuador sobre el código de la democracia.

Según Varela (2010):” Se entiende por factibilidad de un proyecto tiene como

fin la selección entre variantes para poder determinar qué características

técnicas para la operación, los medios para implementar y los costos para

poder realizar la operación”.

Tomando el concepto de Varela para conocer el planteamiento del problema se

muestra que es factible es proyecto por medio de la investigación aplicativa

basado en la lectura de diversas fuentes como libros o casos de estudio y la

recolección de los requerimientos, usando los procedimientos para determinar

cuáles son las actividades y los recursos para solventar una solución. Con la

investigación realizada en la acumulación de información se obtienen los

componentes que apoyaran a la búsqueda de la solución del problema con el fin

de terminar con éxito este trabajo investigativo

Tipo de investigación

Según Fidias G. Arias (2012):”Define que la investigación exploratoria nos

permite efectuar sobre un tema o también objeto que se desconoce y no

36

estudiado a fondo, que nos permite tener una aproximación superficial de

su conocimiento”.

Según lo establecido por Fidias Arias se tomó en cuenta para desarrollo del

presente proyecto la utilización de la investigación exploratoria ya que el estudio

de inteligencia de Negocios es un tema nuevo y que actualmente sigue en

desarrollo, aparte de que las empresas nacionales todavía no la implementan en

todas sus operaciones y solo en algunas áreas.

POBLACIÓN Y MUESTRA

Población

En este proyecto la población serán los ciudadanos que viven en la República del

Ecuador que son 16.144.363 millones de personas según el INEC en su último

censo poblacional hecho en el año 2010, por lo que la aplicación de una fórmula

matemática es impracticable debido a la cantidad de habitantes se procedió a

encuestar a expertos que conozcan sobre inteligencia de negocios.

Según José Guardia (2001):”Una población es el conjunto de sujetos o

individuos que tienen en común más de una característica y de donde se

obtiene la muestra para realizar un proceso investigativo. Se representa su

tamaño por medio de N.”

Muestra

Según Manuel Vivanco (2005):”Una muestra representa una colección o

subconjunto de elementos de una población, su tamaño es representado por

medio de n.”

En este proyecto la muestra son 100 especialistas que trabajan en el área de inteligencia

de negocios. A continuación se detalla su perfil profesional:

Cantidad de encuestados: 100

Hombres: 80

Mujeres: 20

Experiencia promedio: 3 años en el manejo de base de datos, programación en java,

manejo de diversas herramientas para inteligencia de negocios.

37

Promedio de edad: 26-53 años de edad.

La opinión de Richard L. Scheaffer (2012) sobre el muestreo dirigido es: “donde

los elementos de la población a analizar son escogidos por el investigador

ya que gozan de cierta representación, son de tipo no probabilístico”.

RECOPILACIÓN DE LA INFORMACIÓN

La fuente de investigación del proyecto se base en la búsqueda de manuales,

libros, revistas por internet pero de fuentes seguras, en la que haciendo su

respectivo análisis se pudo recolectar la información que se necesita para poder

hacer este trabajo mucho mejor.

INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE DATOS

TÉCNICA

El uso de técnicas para poder solucionar el problema de una forma apta siempre

y cuando este elaborada correctamente para que tome una correcta trayectoria

sobre la actual existencia que se quiere encaminar.

La técnica usada es:

- La Encuesta: Está guiada a las personas que trabajan en el área de

inteligencia de negocios cuyo final es saber su conocimiento sobre esta

área específica de las ciencias de la información.

Según Elena Aboscal (2005):” Una encuesta es un método para obtener y

recolectar la información necesaria para la investigación por medio del uso

de un cuestionario verbal o escrito.”

INSTRUMENTOS

Los instrumentos deben estar conforme a la técnica usada y para este caso se ha

procedido al uso del cuestionario que es orientado al personal que trabaje

específicamente en el área de inteligencia de negocios de diferentes

organizaciones públicas o privadas y al final las respuestas obtenidas tabularlas

para su representación gráfica que hará sencilla su comprensión.

https://www.google.com.ec/search?sa=X&espv=2&biw=1242&bih=580&tbm=bks&tbm=bks&q=inauthor:%22Richard+L.+Scheaffer%22&ved=0ahUKEwjU8YWvmL7QAhUC4iYKHcGNBhAQ9AgIGjAA

38

RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN

Se procede a la recolección y tabulación de la información por medio de la correcta

formulación de las preguntas de esta encuesta realizada sobre la muestra de 100

especialistas que conocen o han trabajado con inteligencia de negocios usando la

herramienta digital www.e-encuesta.com para distribuirla por medio de la red

social o email y así poder analizar y tabular la información recogida desde el 16 al

23 de Agosto del presente año.

http://www.e-encuesta.com/

39

PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE LA ENCUESTA

PREGUNTA N° 1

1.- ¿Ha escuchado sobre lo que es Inteligencia de negocios?

TABLA N° 1

Conocimiento sobre Inteligencia de negocios

ALTERNATIVAS FRECUENCIA PORCENTAJE

Si 75 75%

No 25 25%

TOTAL 100 100%

Fuente: Extraído de las encuestas Elaborador por: Vicente Abel Granja Cevallos

Gráfico N° 1

Conocimiento sobre Inteligencia de negocios

Fuente: Extraído de las encuestas

Elaborador por: Vicente Abel Granja Cevallos

ANÁLISIS DE LA PREGUNTA:

El 75% de los profesionales encuestados conocen sobre lo que significa en verdad

la inteligencia de negocios, mientras el 25% no tiene un conocimiento efectivo

sobre esta herramienta.

75%

25%

Si No

40

PREGUNTA N° 2

2.- ¿Conoce usted que herramientas de inteligencia de negocios existen

actualmente?

TABLA N° 2

Conocimiento sobre herramientas de Inteligencia de negocios


Si 90 90%

No 10 10%

TOTAL 100 100% Fuente: Extraído de las encuestas


Gráfico N° 2

Conocimiento sobre herramientas de Inteligencia de negocios




El 90% de los profesionales conocen que herramientas están en el mercado,

mientras el 10% asevera que solo conoce la herramienta que usa en su trabajo y

por ende no conocen otras herramientas.

Si90%

No10%

Si No

41

PREGUNTA N° 3

3.- ¿Conoce alguna Plataforma de inteligencia de negocios: Comercial

(Licenciadas) u Open Source (Gratis)?

TABLA N° 3

Conocimientos de plataformas de inteligencia de negocios


Si 40 40%

No 60 60%



Gráfico N° 3

Conocimientos de plataformas de inteligencia de negocios




El 40% de los profesionales conoce la existencia de otras plataformas sean estas

Open Source o comercial, mientras el 60% de los profesionales asevera que no

conocen la existencia de otras plataformas y por ende están dispuestos a conocer

nuevas plataformas que mejorarían su desempeño.

71%

29%

Importante Poco importante

42

PREGUNTA N° 4

4.-En caso de administrar su propia empresa ¿Cuál de estas opciones

implementaría Comercial u Open Source?

TABLA N° 4

Opciones para implementar inteligencia de negocios


Comercial 75 75%

Open O Source 25 25%



Gráfico N° 4

Opciones para implementar inteligencia de negocios




El 75% de los profesionales dicen que implementarían la plataforma Open Source

para ahorrar costos, aparte de que el software es de licencia gratuita además que

es flexible y confiable, mientras el 25 5 prefiera la plataforma comercial porque

tiene mejor interfaz gráfica, soporte de mesa de escritorio en caso de fallar y mejor

compatibilidad con el software.

75%

25%

Comercial Open O Source

43

PREGUNTA N° 5

5.- En caso de administrar su propia empresa ¿Por qué razones no

implementaría BI?

TABLA N° 5

Razones para no implementar inteligencia de negocios


Falta de Recursos Monetarios 60 60%

No necesita implementarlo 40 40%



Gráfico N° 5

Razones para no implementar inteligencia de negocios



ANÁLASIS DE LA PREGUNTA:

El 60 % de los profesionales dijo que no implementarían una solución de

inteligencia de negocios porque tendría que comprar hardware nuevo, contratar

persona o pagar por licencias si el software no es gratuito, el 40% de los

profesionales dijo que si el volumen de la información que maneja su empresa es

muy poca solo emplearían las herramientas convencionales para el análisis de

información como por ejemplo Microsoft Office para Windows o también Open

Office. Org calc que viene en la distribución de Fedora Linux.

60%

40%

Falta de Recursos Monetarios No necesita implementarlo

44

PREGUNTA N° 6

6.- ¿Conoce de alguna empresa que brinde soluciones de inteligencia de

negocios?

TABLA N° 6

Empresas que brinden solución sobre inteligencia de negocios


Si 10 10%

No 90 90%



Gráfico N° 6

Empresas que brinden solución sobre inteligencia de negocios




El 105 de los profesionales conoce la existencia de empresas dedicadas a brindar

solución sobre inteligencia de negocios radicadas en Ecuador como por ejemplo:

La Corporación Ekos, Noux Ca y Bi Solutions SA. Mientras el 90% de los

profesionales apenas conoce la existencia de otras empresas que brinden

soporte.

10%

90%

Si No

45

PREGUNTA N° 7

7.- ¿Cuán importante considera aplicar soluciones de inteligencia de

negocios para tomar decisiones?

TABLA N° 7

Aplicación de inteligencia de negocios


Muy importante 53 53%

Importante 32 32%

Poco importante 13 13%

Sin importancia 2 2%



Gráfico N° 7

Aplicación de inteligencia de negocios




El 53% de los profesionales considera que aplicar la inteligencia de negocios

mejoraría el análisis de un área específica del negocios, el 32% de los

profesionales solo la implementarían si encontraran fallas en el desempeño y

después buscar una solución, el 13% de los profesionales consideran poco

importante implementarla si el volumen de la información es muy poca y el 2% de

los profesionales encuetas opina que si su empresa es pequeña no la

implementarían y solo emplearían los métodos convencionales.

53%

32%

13%2%

Muy importante Importante Poco importante Sin importancia

46

PREGUNTA N° 8

8.- ¿Qué áreas importantes considera que deben ser analizadas en una

solución de inteligencia de negocios?

TABLA N° 8

Áreas para implementar inteligencia de negocios


Optimización de costos 30 30%

Control financiero 35 35%

Análisis de perfiles de clientes 14 14%

Planificación de la producción 11 11%

Rentabilidad de un producto concreto 10 10%

TOTAL 100 100%



Gráfico N° 8

Áreas para implementar inteligencia de negocios



ANÁLISIS DE LA PREGUNTA

El 30% de los profesionales aplicaría inteligencia de negocios para medir los

costos de producción, el 35% de los profesionales implementar inteligencia de

Negocios ayudaría a verificar los gastos del presupuesto de su empresa, el 14%

de los profesionales opina que implementar Inteligencia de negocios les serviría

para analizar cuáles son los clientes que más consumen un servicio, el 11% de

los profesionales implementaría inteligencia de negocios les ayudaría a mejorar la

producción de un área específica y por último el 10% de los profesionales solo la

implementaría para verificar la aceptación de sus cliente por un servicio.

47

PREGUNTA N° 9

9.- ¿Qué tiempo usted invertiría en generar reportes gerenciales?

TABLA N° 9

Tiempo para generar reportes gerenciales


0-2 Horas 70 70%

3- 4 Horas 15 15%

5-8 Horas 10 10%

Más de 8 horas 5 5%



Gráfico N° 9

Tiempo para generar reportes gerenciales




El 70% de los profesionales opina que es necesaria tener siempre a la mano

reportes actualizados que permitirá mejorar el desempeño de las diferentes

personas de un área, el 15% solo para medir los objetivos a corto o largo plazo, el

10% para medir el impacto de venta de un producto de consumo masivo en un día

y el 5% para medir el desempeño del personal de alguna área específica del

negocio sea esta semanal, quincenal mensual o anual.

70%

15%

10%

5%

0-2 Horas 3- 4 Horas 5-8 Horas Más de 8 horas

48

PREGUNTA N° 10

10.- ¿Cuánto seria su inversión en implementar inteligencia de negocios?

TABLA N° 10

Inversión para implementar inteligencia de negocios


0-500 77 77%

500-1500 10 10%

1500-2000 6 6%

Más de 2000 7 7%



Gráfico N° 10

Inversión para implementar inteligencia de negocios




EL 77% de los profesionales solo invertirían 500 dólares solo para contratar a una

persona especialista en inteligencia de negocios teniendo todos los recursos

informáticos necesarios a disposición, un 10% de los expertos solo emplearía de

500 a 1500 dólares en contratar más de una persona experta si el proyecto para

implementar inteligencia de negocios es compleja, el 6% de los profesionales

invertirían 1500 a 2000 dólares si hay que pagar una licencia y mientras el 7% de

los expertos de los expertos si hubiera que comprar un nuevo equipo para

implementarlo .

49

Validación de la idea a defender

Por medio del empleo de encuestas realizadas a diferentes profesionales que

trabajan en el área informáticos se establece que la idea de implementar un

software para inteligencia de negocios en una organización sea esta privada o

pública puede ser usado para una mejor gestión de la información, aunque es

preferible que sea open source por el bajo costo de adquirirlo y aparte que en la

actualidad siempre está en constante desarrollo, permitiéndoles a las personas

que administran estas organizaciones sean gerentes o directores realizar una

correcta toma de decisiones que permitan medir la eficiencia de algún área

específica de negocio por medio del empleo de reportes dinámicos y vistas de

análisis, aunque el empleo de este tipo de software solo puede ser usado por

organizaciones grandes o medianas ya que poseen más departamentos o

manejan grandes cantidades de información, aparte de que pueden asumir el

costo de la implementación a la hora de contratar personal especializado o adquirir

nuevos equipos informáticos.

50

CAPÍTULO IV

PROPUESTA TECNOLÓGICA

Esta investigación está basada en la implementación de una solución de

inteligencia de negocios para poder medir el uso y aceptación de los ciudadanos

del Ecuador que se capacitan en el portal web acerca del código de la democracia,

en donde se emplea la suite programas de Pentaho BI Community Edition en

donde se mostrará los pasos detallados para la construcción de un Data Mart que

a su vez servirá para el diseño de cubos multidimensionales y de donde se

generarán las diferentes vistas de análisis que permitirán una toma de decisiones

estratégicas sobre esta capacitación.

Creación del Data Mart

SPRINT N° 1

1.- Aquí se detalla paso a paso la creación del Data Mart que entre sus funciones

permitirá como ejemplo realizar la vista de análisis sobe la cantidad de usuarios

que se registran por edad y donde lo primero que se hace es analizar la base de

datos transaccional del proyecto llamada abc_democracia que fue desarrollado

por medio del uso del motor Mysql Workbench Open Source en donde se

reconocerán como están relacionas la tablas, sus claves primaria y foráneas, las

filas y columnas, como se nota la base es demasiada grande para analizarla y se

procede a dividirla en dos gráficos.

51

IMAGEN N° 1

Fuente: Base de datos del Proyecto


SPRINT N°2

2.- Aquí se detalla la otra parte de la estructura de la base de datos

transaccional en donde se muestran como están relacionadas las diferentes

tablas, este análisis se hace de esta manera porque la fuente de datos es muy

grande para analizarla en una sola pieza, en donde podemos ver los elementos

que la conforman como son sus claves primarias, las claves foráneas, las

relaciones entre ellas.

52

IMAGEN N°2

Fuente: Base de datos del Proyecto


Sprint N°3

3.- Lo primero que se crea es el Job que es realizado en el Pentaho Data

Integration o Spoon que permitirá que se carguen la información actualizada a la

base de datos dimensional por medio de la programación de un periodo de tiempo

que puede ser por horas, días o semanas y también podrá realizarse de forma

53

manual, lo primer que se hace es dirigirse a la pestaña New y aparecen algunas

opciones de trabajo y escoge Job.

IMAGEN N°3

Fuente: Spoon del proyecto


SPRINT N°4

4.- Se abre en la parte izquierda diversas carpetas y a su vez contienen varias

aplicaciones así como herramientas en forma de gráficos como en este caso para

54

la construcción del Job se escogen los elementos de la carpeta general y Scripting

siendo estos los más usados para la construcción de un JOB

IMAGEN N° 4



SPRINT N°5

5- Para que funcione correctamente el modelo se deben arrastrar los elementos

al panel de la izquierda y luego proceder a unirlos entre ellos quedando este

diseño para que pueda haber la transferencia de la información que permitirá

siempre tener al Data Mart actualizado.

IMAGEN N° 5



55

Donde también se observa que los elementos unidos realizan varias labores como

limpiar o borrar las tablas pero eso solo lo hace una vez, por ejemplo se observa

que la parte “llenado tabla dimensiones” activa los elementos que conforman la

transformación para el llenado de las tablas dimensionales.

SPRINT N°6

6.- Con el uso de sentencias SQL que al ejecutarse procede a limpiar, borrar, crear

las tablas dimensionales y de hechos configurados en los elementos que

conforman el Job y también permite la actualización de la información del Data

Mart de forma constante. En este ejemplo que se observa en la imagen este

código permite eliminar todas las tablas ya existentes para evitar alguna

redundancia en el repositorio que conforma el Data Mart.

IMAGEN N°6



SPRINT N°7

7.- Ahora se procede a crear la conexión a la base de datos de donde se va a

procesar la información, este paso es necesario para poder extraer los datos.

56

IMAGEN N° 7



Los pasos a realizar son los siguientes:

• Establecer el nombre de la nueva conexión en Connection Name

• En Hostname ubicado en la parte izquierda se escribe localhost si la fuente

de datos es interno o si es externa se pone la dirección IP del origen

• En Database Name se pone el nombre de la base de datos centralizada

del Data Mart que es etl_democracia_registrados

• Se especifica en la parte derecha el tmotor de base de datos para la

conexión en este caso es Mysql y su acceso que es Native(JDBC).

• El número de puerto de la conexión de Mysql es 3306.

• Ponemos el nombre de usuario de la base de datos y la contraseña.

Y luego se presiona ok.

SPRINT N°8

8.- En otro proceso se realizan los diferentes esquemas del ETL en donde se ubica

en File luego en New y se escoge Transformation para poder tener solos los

elementos de entrada y salida que están ubicado en las carpetas input y ouput

que a su vez se arrastran al panel para luego conectarlas entre ellas el flujo de

información.

57

IMAGEN N° 8



SPRINT N°9

9.- La creación de las tablas auxiliares solo sirven solo para poder utilizar la

información almacenada de ciertas tablas específicas para poder crear los

modelos dimensionales. Aquí se muestra un query realizado en lenguaje SQL que

permite crear la tabla auxiliar entrada_aux_cultura a partir de las tablas

transaccionales cne_autoidentificacion, cne_sector_rescidencia y cne_genero y

que a su ves la información será almacenada en una tabla de salida.

IMAGEN N°9



58

SPRINT N°10

10.- En este paso se muestra la configuración de una tabla de las salidas en donde

se muestra en donde se cargará la información procedente de la base de datos

transaccional, en donde se le pone un nombre a esta salida como se muestra en

esta imagen Salida_Hechos_usuarios, luego se pone la conexión de la base de

datos relacional y después el nombre de la tabla en donde se cargará la

información extraída.

IMAGEN N°10



SPRINT N°11

11.- Luego se procede a la creación de todas las tablas dimensionales que se van

a necesitar para poder extraer los datos que serán cargadas al modelo

dimensional. Cada una de las entradas y salida han configuradas de manera

manual para que puedan realizar los procesos programados como se puede

apreciar en la imagen cada elemento ha sido arrastrada y unida en el panel y en

cada entrada contiene diferentes líneas de código fuente en lenguaje SQL que

permite realizar estos proceso.

59

IMAGEN N°11



SPRINT N°12

12.-Ahora se proceda la creación de las tablas de hechos mostrado en el gráfico,

estas tablas contienen datos cualitativos y contienen las diferente métricas que

serán usadas para la creación de los cubos multidimensionales.

IMAGEN N° 12



60

SPRINT N°13

13.- Al final se han construido diferentes modelos que conforman el Data Mart con

sus respectivas tablas de hechos y de dimensión por medio de la ejecución de

las transformaciones creadas a partir del modelo transaccional como se observa

como están interconectadas las tabla por ejemplo la tabla de hechos Usuarios.

Hay que tener en cuenta que estos modelos permitirán la construcción de los

cubos de información.

Usuarios

IMAGEN N°13

Fuente: Base de datos Multidimensional


SPRINT N° 14

14.- Se muestra la tabla de hechos Localidades con todos sus elementos y

conexiones.

Localidades IMAGEN N° 14



61

SPRINT N° 15 15.- Se muestra la tabla de hechos cultura con todos sus elementos y conexiones.

Cultura

IMAGEN N°15



SPRINT N°16

16.- Se muestra la tabla de hechos cartilla con todos sus elementos y conexiones.

Cartilla

IMAGEN N°16



62

Creación del cubo multidimensional

Sprint N° 17

17.- Ahora una de las consultas de las autoridades es saber la cantidad de

usuarios registrados por rango de edad y el número de edad. Para eso se emplea

la herramienta Pentaho Schema Workbench que permite la construcción de un

cubo multidimensional, en donde se pueden arrastrar los elementos que se

necesiten que se necesiten sin necesidad de programarlos en lenguaje XML, ante

todo siempre tiene que haber la conexión a la base de datos para poder que

puedan ser creados como en este ejemplo en la imagen, en donde primero vamos

al menú y se escoge la pestaña opciones para elegir la opción Connection en

donde establecerá con que base de datos se va a trabajar, en este caso es el Data

Mart .

IMAGEN N°17

Fuente: Cubo de Datos en Pentaho Workbench


SPRINT N° 18

18.- Los pasos para hacer la conexión a la base de datos son los siguientes:

• En connectio Name establecemos el nombre de la nueva conexión.

• En Hostname se estable si el origen de los datos es local o externa

• En Connection Tipe se busca con que motor de base de datos se trabaja

en este caso Mysql.

• En Datbase name se escribe la base de daros de destino.

• En Port Number se escribe el número de puerto del motor de base de datos

en este caso 3306

• Luego en Use Name se escribe el nombre del usuario y en Password su

contraseña y luego se presiona ok y lista la conexión

63

IMAGEN N°18



SPRINT N°19

19.- Ahora se dirige el cursor a la pestaña New y escogemos Schema que

permitirá la creación de un cubo multidimensional

IMAGEN N°19



SPRINT N°20

20.- Se dirige el cursor donde está la imagen de un cubo se lo marca (Add Cube)

y se crea un ambiente para poder trabajar en el diseño. Al que se le pone el

nombre de Cub_Edades_R.

64

IMAGEN N°20



SPRINT N°21

21.- Dando clic en el cubo “Cub_Edades_R.” se puede ver cómo se despliega un

icono llamado “Table”, pues en este lugar se selecciona la tabla hechos, es decir

la tabla que contiene elementos cualitativos aparte también la medida que

permitirá el análisis de lo que se desee consultar.

IMAGEN N°21



65

SPRINT N° 22

22.- Aquí se establecen dos Dimensiones una que contiene las edades y otra

que son el rango de edades, cada dimensión contiene una jerarquía o varias

jerarquías y de ahí niveles que a su vez sus datos se obtendrá de una tabla

dimensional llamada d_rangoedades en este caso se puede observar en la

imagen.

IMAGEN N°22



SPRINT N° 23

23.- Se configura la jerarquía, esta tiene dos atributos importantes que son: name

en la cual se debe asignar un nombre que represente a la dimensión, en este caso

se colocó Por_edades y la primary key que corresponde a la tabla d_rango

edades.

66

IMAGEN N°23



SPRINT N°24

24.- Luego hacer click derecho encima de la jerarquía Por_Edades y seleccionar

la opción de Add Level para configurar los respectivos campos por los cuales se

quiere filtrar los indicadores, este componente tiene los siguientes atributos

importantes: el name el cual se refiere al nombre con el cual se identificará el

campo, column que es el campo de la tabla d_rangocalificacion , type que es el

tipo de dato de la columna, level type este se refiere si es campo pertenece a una

dimensión tiempo, en este caso se configura como regular, ya que no es parte de

una dimensión tiempo que se vaya a necesitar

IMAGEN N°24

67



SPRINT N°25

25.- Seguidamente hacer click derecho en el cubo para añadir las dimensiones

que usa el cubo seleccionando la opción Add Dimension Usage, luego se

configura sus atributos como el name que se refiere a un nombre que identifique

la dimensión en cuestión, el foreing key que es la clave foránea de la dimensión

que está en la tabla de hechos añadida en el paso anterior llamada Rango y el

source que se refiere a la dimensión a usar que en este caso el Rango_Edades

configurada anteriormente este ítem queda configurado.

IMAGEN N°25

68



SPRINT N°26

26.- El último paso es configurar los measures, medidas o indicadores del cubo

que están en la tabla de hechos respectivamente, para ello hacer click en el cubo

Cub_Edades_R y se escoge la opción de Add Measure y se configuran sus

atributos como el name en el cual va el nombre que mejor represente al indicador,

aggregator que se refiere a las función de sumarización de grupos (SUM, COUNT,

MIN, MAX, AVG, DISTINCTCOUNT) en este caso se selecciona SUM porque el

indicador que se quiere analizar represente el monto total de personas registradas

por edad; en la parte de column aquí se selecciona el campo que representa al

indicador en la tabla de hechos en este caso Registros.

69

IMAGEN N°26



Publicación del cubo para el análisis

SPRINT N°27

27.- Primero se ir al menú File y se pone Publish luego se abre una pantalla con

el nombre Publish Schema que permitirá alojar el cubo multidimensional en el

servidor web de Pentaho en donde se puede observar la dirección URL, el usuario

y password de quien administra la página del Bi server de Pentaho y al final se

pone la conexión con el DW en nuestro Pentaho BI Server.

70

IMAGEN N°27



SPRINT N° 28

28.- Una vez llenado los datos se procede a presionar en Publish lo que permite

publicar el cubo multidimensional que al final sale Publicación Exitosa para poder

realizar en un futuro el respetivo análisis.

IMAGEN N° 28



71

Realizar una vista de análisis

SPRINT N° 29

29.- Ahora se procede a buscar a carpeta en donde se aloja el Bi server de

Pentaho en donde se busca el archivo Start Pentaho para poder activar los

servicios necesarios para administrar la página. Es necesario que esté instalado

la última versión de Java para poder gozar de todas las herramientas que contiene

el servidor

IMAGEN N°29

Fuente: Localización de carpeta de plataforma BI


72

SPRINT N° 30

30.- Una vez activados los servicios se procede a digitar el URL de Pentaho que

sería el siguiente http://localhost:8080 y aparece una pantalla de bienvenida, en

donde se pone el nombre del usuario y el password de la persona que administra

el servidor web de Pentaho.

IMAGEN N°30

Fuente: Plataforma web de Pentaho BI


http://localhost:8080/

73

SPRINT N°31

31.- Una vez que se ingresa al sistema se procede a ubicase en Create New

ubicado en el costado izquierdo de color azul y con forma de rectángulo con letras

blancas en donde se escogerán las distintos visualizadores OLAP.

IMAGEN N°31



74

SPRINT N°32

32.- Y se escoge Saiku Analitics que es una herramienta de análisis Open Source

que permitirá la visualización del cubo para proceder a realizar un análisis.

Contiene una interfaz amigable para poder navegar en lo cubos de manera

dinámica.

IMAGEN N°32



75

SPRINT N°33

33.- Aquí se abre la página de opciones de Saiku para y se escoge Create New

Query ubicado al costado izquierdo con forma de rectángulo blanco con filos rojos

que permite poder realizar las consultas de los cubos que han sido publicados

desde el Schema Workbench.

IMAGEN N°33



76

SPRINT N° 34

34.- Para verificar si el cubo ha sido publicado con éxito se ubica en la parte que

dice “Cubos” y abajo dice seleccionar un cubo en donde se verifica si consta en el

listado.

IMAGEN N° 34



SPRINT N°35

35.- Una vez escogido el cubo se procede a ubicar que elementos van a la

columnas y que otros a filas para que se pueda formar un cuadro que representa

la cantidad de personas registradas por edad y clasificadas por rango para

analizar cuál es la edad o rango con más frecuencia a capacitarse y poder tomar

77

alguna medida para que otras personas de otros rangos también procedan a

realizar la debida capacitación.

Algo que Saiku hace automáticamente es poner la medida en este caso es

Registrados ya que al ubicar las columnas y fila ya procede de manera automática

a filtrar los datos mostrando la cantidades. En la imagen mostrada se observa el

análisis en forma de una tabla dinámica.

IMAGEN N°35



SPRINT N°36

36.- Los análisis pueden observarse también con el empleo de gráficos

estadísticos como Pastel, Barra o Anillos, en este análisis puede observarse que

las personas que más se capacitan son los jóvenes adultos cuyo rango está

comprendido entre los 18 y 35 años

78

IMAGEN N°36



SPRINT N° 37

37.- Se muestra un análisis estadístico por medio de un pastel en donde se

puede mostrar diferentes porcentajes.

IMAGEN N°37



79

Análisis de factibilidad

Para poder medir la factibilidad del proyecto se realizaron varias pruebas con la

ayuda de los estudiantes de las Carreras de Ingeniería en Sistemas y Networking,

en donde ellos procedieron a registrarse para la capacitación sobre el código de

la democracia por medio de un portal web y con los datos extraídos de aquel

aprendizaje se comprueba que los información de la base de datos del portal web

se carga de manera automática y sin errores en el Data Mart donde la manera de

comprobar que está actualizada es por medio de la generación de reportes

dinámicos usando un visualizador OLAP.

Factibilidad Económica

Cuadro N°1 Presupuesto Estimado

Rubros Dólares

Software Open Source Pentaho 0

Software de Base de Datos 0

Computador para el desarrollo 600

Suministros de oficina 10

Refrigerios 25

Textos de consultas 10

Transporte diario 160

Internet 0

Impresión de tesis 8

Total 813

Elaborado: Vicente Granja Fuente: Costos del proyecto

Factibilidad Técnica

Los requisitos técnicos necesarios para el desarrollo son proporcionados por el

Consejo Nacional Electoral en lo que se respecto al servidor para instalar

inteligencia de negocios y para los clientes que deseen utilizar este servicio,

80

Requisitos de Hardware

Computador para el desarrollador

Memoria Ram de 8 Gb

Disco Duro de 500 GB

Procesador i5 de 1.6 GHZ de

Puerto de red para conexión a internet

Computador para servidor

Memoria Ram de 8 Gb




Computador para el cliente

Memoria Ram de 4 Gb




Requisitos de Software

Computador para el desarrollador

Sistema operativo indistinto (Windows 7 o Centos versión 6.7)

Suite de programas de Pentaho BI Server Comunity Edition Versión 6.1

JDK versión 8

Motor de base de datos Mysql Workbench versión

Navegador web Google Chrome o Mozilla

Computador para servidor

Sistema operativo Centos versión 6.7

81

Suite de programas de Pentaho BI Server Comunity Edition Versión 6.1

JDK versión 8

Motor de base de datos Mysql Workbench versión 5

Computador para el clien

Sistema operativo indistinto (Windows 7 o Centos versión 6.7)

JDK versión 8

Navegador web Google Chrome o Mozilla

Factibilidad Operativa

Se cuenta con el apoyo sin condiciones de parte de las autoridades que conforman

el Consejo Nacional Electoral, que proporcionarán la información necesaria y los

requerimientos específicos tanto en software y hardware para poder realizar la

implementación factible del proyecto sin ningún problema, una vez finalizado se

procederá a ponerlo en la fase de producción para que generen de forma

inmediata los reportes dinámicos y vistas de análisis que permitirán la toma de

decisiones estratégicas.

También se procederá a la capacitación de los usuarios que van a interactuar

directamente con el software de inteligencia de negocios, en donde se les

explicara de manera detallada la instalación del software en un servidor especifico,

también se les enseñara como poner en funcionamiento los diferentes programas

que servirán para poder transformar los datos en información útil, se les ilustrara

como poder realizar las diferentes consultas y reportes. Así también se les

explicara qué hacer si en caso de que haya algún problema y volver a poner en

funcionamiento el sistema de inteligencia de negocios.

Factibilidad Legal

Es factible legalmente la implementación del proyecto en una institución del estado

ecuatoriano como es el Consejo Nacional Electoral porque el decreto ejecutivo

1014 establece como política pública a todas las instituciones del estado utilizar

software libre en sus sistemas y equipos informáticos.

82

El decreto explica lo siguiente en referencia al uso de software Open Source:

Artículo 1.- Establecer como política pública para las Entidades de la

Administración Pública Central la utilización de Software Libre en sus sistemas y

equipamientos informáticos.

Artículo 2.- Se entiende por Software Libre, a los programas de computación que

se pueden utilizar y distribuir sin restricción alguna, que permitan su acceso a los

códigos fuentes y que sus aplicaciones puedan ser mejoradas.

Estos programas de computación tienen las siguientes libertades:

a) Utilización del programa con cualquier propósito de uso común

b) Distribución de copias sin restricción

c) Estudio y modificación del programa (Requisito: código fuente disponible)

d) Publicación del programa mejorado (Requisito: código fuente disponible).

Tampoco hay impedimento legal de parte de los desarrolladores de Pentaho BI

Community Edition ya que es una herramienta Open Source que permite la

modificación de su código según las necesidades del proyecto.

Etapas de la metodología del proyecto

Para la elaboración de nuestro proyecto hemos escogido la metodología Scrum

para poder realizar un correcto trabajo en equipo. Se trata de realizar entrega

parciales del producto final, ya que esto nos permite en la realización de proyectos

complejos para poder obtener resultados de manera rápida, ya que siempre los

requisitos siempre tiende a cambiar donde lo fundamental es la innovación,

la competitividad, la flexibilidad y la productividad

Esta metodología nos permite resolver como ejemplo por ejemplo:

- entregas demasiadas largas

- Costos de proyectos

- La calidad del producto

83

Proceso de Scrum

El proceso de Scrum es ejecutable en bloque de tiempo por temporada corto o fijo

en la que cada interacción proporciona un resultado cumplido.

FIGURA N° 7

Elaborado: Tomado desde la fuente web

Fuente: proyectos ágiles

Planificación de cada iteración

Selección de requisitos

Donde el cliente establece los requisitos para la elaboración del proyecto.

Planificación de iteración

Donde se elabora una lista de tareas necesarias para poder cumplir con los

requisitos.

Ejecución de las iteraciones

Es donde se procede a la realización de las reuniones para saber cómo se está

realizando el trabajo.

Donde se realizan las siguientes preguntas que son siempre 3:

¿Qué he hecho desde la última reunión de sincronización?

¿Qué voy a hacer a partir de este momento?

¿Qué impedimentos tengo o voy a tener?

Inspección y adaptación

84

En donde se realiza la inspección a la iteración en el último día

Consta de lo siguiente:

-Demostración

De 4 horas limite en la que se presenta los requisitos completados en la iteración.

-Retrospectiva

De 4 horas limite en la que se analiza la manera de trabajar y los problemas que

pueden aparecer y como eliminarlos

A continuación se presentan las iteraciones del proyecto por medio de una tabla

que contiene todas las actividades realizadas:

CUADRO N° 2

Las iteraciones del Proyecto como Cronograma

Nº de

Actividad

Actividad

(Descripción de las mismas)

1 Estudio Inicial o Preliminar del Proyecto, Reuniones y convocatorias

para selección del personal

2 Diseño del proyecto, Formación de Grupos de trabajo y Definición de

Roles del Proyecto

3 Revisión y corrección del tutor, Capacitación sobre proyecto y

metodología de desarrollo

4 Levantamiento del ambiente de Pentaho BI Server

5 Levantamiento del ambiente de Pentaho BI Server con la base de datos

a usar

6 Realizar diferentes transacciones de la base de datos entre

computadores conectadas a una red

7 Construcción de los diferentes ETL que servirán para llenar las tablas

dimensionales Pentaho Data Integration

8 Construcción de los cubo de información a partir de la herramienta

Pentaho Schema Workbench

9

Subir a la plataforma del Pentaho BI Server para verificar las fallas y

corregirlas

85

10 Fase de Implementación del ambiente en producción para mostrar al

Scrum del proyecto

11 Fase de Implementación del ambiente en producción

12 Realizar los diferentes ETL y para llenar las tablas dimensiónales y

hechos

13 Fase de Integración y pruebas internas

14 Fase de Pruebas piloto y en producción

15 Fase de Cambios y mejoras del sistema

16 Fase de capacitación

17 Fase de documentación

18

Fase de Entrega del primera versión

Fuente: Extraído de las iteraciones de la herramienta Trello para Scrum


Entregables del proyecto

Lo que se va a entregar en el proyecto es el manual de instalación y uso de la

aplicación Pentaho Data Integration así como también las preguntas de las

encuestas realizadas a los expertos y los códigos fuentes de cómo se crearon las

tablas dimensionales y de hechos para el proyecto basado en código SQL, todo

este material está ubicado en los anexos.

Criterios de validación de la propuesta

El objetivo de este proyecto es demostrar que la implementación de un software

para inteligencia de negocios que servirá para medir el uso y aceptación de los

usuarios sobre el portal web de capacitación acerca del código de la democracia

por medio de la toma de decisiones siendo factible para las autoridades del

Consejo Nacional Electoral.

En un periodo de pruebas se han hecho diferentes análisis del proyecto como por

ejemplo la prueba de los ETL, probar de forma local la carga de los datos al Data

86

Mart por medio de un Job, la generación de reportes y vistas de análisis de

manera remota al servidor de Pentaho, la conexión de los clientes al servidor, etc.

Cuadro N° 3

Pruebas Realizadas al proyecto

Actividad Pruebas Observaciones

Prueba del Job Se verifica que los datos

se cargan de forma

rápida.

S/N

Prueba de los ETL Se verifica que las tablas

dimensionales y de

hechos consten en el

Data Mart .

S/N

Inicializar el servidor de

Pentaho BI

Observar la correcta

inicialización de los

servicios del servidor de

Pentaho BI

Es preferible verificar

que esté instalado de

manera correcta el Java

Pruebas de publicación

de los cubos

multidimensionales.

Se verifica si los cubos

se han publicado de

manera correcta al

servidor de Pentaho BI

S/N

Inicializar plugin Saiku

Analitics para el

análisis.

Verificar que esta

aplicación se cargue de

manera correcta

Se escojo este plugin

por ser el más factible y

actualizado

Realizar verificación de

conexión entre cliente

servidor

Que los clientes puedan

entrar al servidor desde

otra PC al servidor para

hacer consultas

S/N

Realizar diferentes

pruebas de análisis con

los cubos con Saiku.

Se verifica de manera

local y remota que es

S/N

87

factible obtener

consultas.

Exportar las consultas Se guardan las consultas

en formato PDF, JPPG o

Excel

Depende de los

requerimientos de los

usuarios.

Fuente: Pruebas hechas al proceso


Criterios de aceptación del Producto o Servicio

Se ha demostrado que con pocos recursos informáticos es viable implementar

este proyecto que será de ayuda a las autoridades del Consejo Nacional Electoral

medir la aceptación y uso del portal web de capacitación acerca del código de la

democracia por medio de la toma de decisiones utilizando la plataforma Pentaho

BI. De acuerdo a las especificaciones de la organización el proyecto cumple a

cabalidad los requisitos técnicos y también legales sobre el empleo de software

open source haciendo factible para usarlo en cualquier área de negocios de las

empresas públicas o privadas que deseen emplearlo.

Mediante un cuadro se define qué criterios son válidos por los diferentes

especialistas:

Cuadro N°4

Validación de la propuesta

Actividades Validación

Estudiar lo que la línea de negocios

en la toma de decisiones

estratégicas.

Poco satisfactorio

Conocer los requerimientos para

desarrollar el proyecto mediante

encuestas a los usuarios de la

organización.

Muy satisfactorio

Estudiar que software se usara

para implementar inteligencia de

Satisfactorio

88

negocios si se va a usar una

comercial o una open source

Determinar la fuente de datos si es

una base de datos o archivos para

iniciar el proceso.

Sastifactorio

Establecer cuáles son los costos

del proyecto.

Muy satisfactorio

Indicar en que área se usará esta

herramienta.

Sastifactorio

Realizar diferente pruebas al

sistema de inteligencia de

negocios.

Muy satisfactorio

Hacer las capacitaciones a los

usuarios que la usaran y

suministrarle un manual de usuario.

Sastifactorio

Fuente: Validaciones hechas al proceso


89

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

CONCLUSIONES

Para implementar una solución de inteligencia de negocios es necesario

entrevistar a los usuarios los requerimientos para establecer qué información

desean consultar a la hora de diseñar diferentes tipos de reportes dinámicos que

permitan una correcta toma de decisiones estratégicas acerca de un área

específica de negocio que se desee medir en el momento indicado.

Se debe establecer con que base de datos transaccional se trabaja en la solución

de inteligencia de negocios, siendo esta fase importante para saber los elementos

que la conforman que son sus diferentes tablas, tipo de datos, los atributos, los

campos que contienen y como están interconectadas para poder realizar el diseño

de un Data Mart, aparte saber que motor de base de datos se empleó para su

diseño.

Por lo general el esquema en estrella es el que tienen la estructura más sencilla a

la hora de diseñar un Data Mart a partir de la información de la base de datos

transaccional ya que su diseño cuenta solo con una tabla de hechos que contiene

las medidas para el análisis y varias tablas dimensionales, ya que si llegan nuevos

requerimientos es posible modificar su estructura haciéndola muy flexible a los

cambios.

La estructura de un cubo multidimensional depende de la construcción

satisfactoria del Data Mart, porque si no relacionan de manera correcta las

diferentes tablas que la conforman especialmente la tabla de hechos que

contendrá las claves primarias de las diferentes tablas dimensionales o los

requerimientos que se han especificada no son los correctos al llegar a realizar

una consulta saldrá información errónea.

Para poder diseñar las vistas de análisis sobre un cubo multidimensional y también

poder navegarlas es necesaria que la plataforma tenga instalado un visualizador

OLAP potente, que entre sus características principales es poder mostrar los

90

resultados en tiempo real mediante el empleo de gráficos estadísticos en alta

resolución, aparte también que la información requerida pueda extraerse en

formato PDF o en una hoja en Excel.

91

RECOMENDACIONES

Se debe hacer una recolección específica de los requerimientos necesarios a

diferentes usuarios siendo principalmente los gerentes o directores de una

organización a los que se los entrevista y de esta manera entender que

información desean consultar cuando quieran realizar la toma de decisiones

estratégicas de un área de negocios, de eso depende una correcta

implementación de inteligencia de negocios.

Es recomendable que el origen de la información provenga de una base de datos

transaccional, de preferencia que el motor sea de Mysql ya que puede integrarse

a muchas herramientas informáticas que sirvan para implementar la inteligencia

de negocios y diferentes sistemas operativos, aparte que muestra de manera

gráfica como están conformados sus elementos como por ejemplo la unión entre

la diferentes tablas, que tipo campos tienen, sus claves primaria o las foráneas.

Los especialistas aconsejan usar el esquema en estrella porque puede

modificarse fácilmente si llegan a haber cambios a última hora en los

requerimientos propuestos por los usuarios a la hora de construir un, ya que una

característica principal es solo poseer una tabla de hechos y varias dimensionales,

que permitirán el diseño eficiente de varios cubos multidimensionales necesarios.

Es preferible que los requerimientos propuestos por los usuarios sean específicos

para no hacer cambios en la estructura de los cubos muldimensionales en último

momento que puedan afectar su rendimiento a la hora de realizar una consulta,

porque pueda llegar el caso de que solo presente información errónea que no

cumpla con las expectativas propuestas por la organización.

Los expertos recomiendan usar el visualizador de cubos OLAP Saiku Analitics

porque viene tanto en Open Source o por medio de una licencia comercial

Enterprise y además porque siempre está en constante desarrollo en relación con

otras herramientas que están en desuso como Jpivot por su difícil manejo a la hora

de arrastrar los diferentes elementos como son las dimensiones o atributos aparte

de que no permite la exportación a Excel

BIBLIOGRAFÍA

LIBROS

TRUJILLO, J. C., MAZON LOPEZ, J. N. Y PARDILLO VELA, J. (2013). Diseño y

explotación de almacenes de datos, Alicante

LOPEZ HERRERA, J. (2011). Programación en tiempo real y bases de datos,

Barcelona

LAUDON, K. C. Y LAUDON, J. P. (2004). Sistemas de información gerencial,

México

CARLOS CORONEL. (2011). Bases de Datos, Diseño, Implementación y

Administración, México

CALLE GUGLIERI, J. A. (1996). Reingeniería y seguridad en el ciberespacio,

Madrid

PEREZ, M. (2011). SQL Server 2008 R2 . San Fernando de Henares, Madrid

GUARDIA OLMOS, J. Y PERO, M. ().Esquemas de estadística , Barcelona

VIVANCO, M. (2005). Muestreo Estadistico. Diseño Y Aplicaciones, Santiago,

Chile

GRANDE ESTEBAN, I. Y ABASCAL FERNÁNDEZ, E. (2005). Análisis de

encuestas, Madrid

CURTO DÍAZ, J. Y CONESA CARALT, J. (2010). Introducción al Business

Intelligence, Barcelona

CASTERS, M., BOUMAN, R. Y VAN DONGEN, J. (2010). Pentaho Kettle

solutions, Indianápolis

DALFOVO, O., SELIG, P. M. Y BASTOS, R. C. (2007).Business Intelligence ,

Florianópolis

MICHAEL MCLAUGHLIN. (2013), MySQL Workbench: Data Modeling &

Development, new york

PÁGINAS WEB

SearchDataCenter en Español.(2016). ¿QUÉ ES BASE DE DATOS

RELACIONAL? DEFINICIÓN EN WHATIS.COM.

Disponible en http://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Base-de-

datos-relacional

Sinnexus.com (2016). DATAMINING (MINERÍA DE DATOS).

Disponible en: http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx

Definición ABC (2016). DEFINICIÓN DE DATAWAREHOUSE

Disponible en: http://www.definicionabc.com/tecnologia/datawarehouse.php

Msdn.microsoft.com (2016). DATA SOURCES

Disponible en: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms711688(v=vs.85).aspx

USER, S. (2016). ¿Qué es Inteligencia de Negocios?

Disponible en: http://onegolive.com/es/faq/inteligencia-de-negocios/que-es

Gnu.org, (2016). LICENCIAS - PROYECTO GNU - FREE SOFTWARE

FOUNDATION

Disponible desde: https://www.gnu.org/licenses/licenses.es.

Kettlenyc.com, (2016) KETTLE

Disponilble desde: https://kettlenyc.com/ [Accessed 20 Aug. 2016].

Pentaho, (2016). Pentaho

Disponible en: http://community.pentaho.com/projects/data-

integration/http://community.pentaho.com/projects/data-integration/

http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx

Mondrian.pentaho.com. (2016) PENTAHO MONDRIAN DOCUMENTATION

Disponible desde : http://mondrian.pentaho.com/documentation/olap.php

Sinnexus.com, (2016). BASES DE DATOS OLTP Y OLAP

Disponible desde:

http://www.sinnexus.com/business_intelligence/olap_vs_oltp.aspx

Opensource.org, (2016). NEWS | OPEN SOURCE INITIATIVE

Disponible desde: https://opensource.org/ [Accessed 20 Aug. 2016].

Business Intelligence, Data Warehouse. (2014). PENTAHO

Disponible desde: http://gravitar.biz/pentaho/.

SearchOracle, (2016). DATA SOURCES: WHAT, HOW AND WHY

Dsiponible desde: http://searchoracle.techtarget.com/news/918695/Data-sources-

What-how-and-why

ANEXOS

ANEXO A

ENCUESTA REALIZADA A LOS PROFESIONALES ESPERTOS EN

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

1.- ¿Ha escuchado sobre lo que es inteligencia de negocios?

• Si

• No

2.- ¿Conoce usted que herramientas de inteligencia de negocios existen

actualmente?

• Si

• No

3.- ¿Conoce alguna Plataforma de inteligencia de negocios: Comercial

(Licenciadas) u Open Source (Gratis)?

• Si

• No

4.-En caso de administrar su propia empresa ¿Cuál de estas opciones

Implementaría Comercial u Open Source?

• Comercial

• Open Source

5.- En caso de administrar su propia empresa ¿Por qué razones no

implementaría BI?

• Falta de recursos monetarios

• No necesita implementarlos

6.- ¿Conoce de alguna empresa que brinde soluciones de Inteligencia de

Negocio?

• Si

• No

7.- ¿Cuán importante considera aplicar soluciones de Inteligencia de

negocios para tomar decisiones?

• Muy Importante

• Importante

• Poco importante

• Sin importancia

8.- ¿Qué áreas importantes considera que deben ser analizadas en una

solución de inteligencia de negocios?

• Optimización de costos

• Control financiero

• Análisis de perfiles de clientes

• Planificación de la producción

• Rentabilidad de un producto en concreto

9.- ¿Qué tiempo usted invertiría en generar reportes gerenciales?

• 0 – 2 horas

• 3 – 4 horas

• 5 – 8 horas

• Más de 8 horas

10.- ¿Cuánto seria su inversión en implementar Inteligencia de Negocios?

• 0 – 500 dólares

• 500 – 1500 dólares

• 1500 – 2000 dólares

• Más de 2000 dólares

ANEXO B

Instalación y configuración de Pentaho Data Integration versión

Community Edition

Descarga de la aplicación

1.- Primero se abre el explorador de internet en este caso Google Chrome

2.- luego se pone en el buscador Descargar Pentaho Data Integration

3.- Ahora se busca la carpeta que dice Data Integration

4.- Luego se escoge la versión más actualizada que es del 2016

5.- Se escoge la versión más descargada y donde se puede observar que es la

también pesada

6.- Luego se presiona y después empieza la descarga de la aplicación.

7.- Luego se procede a buscarla en la carpeta descargas y después

descomprimirla ahí mismo

5.- Como se observa ya está descomprimida la aplicación listo para usarse ya que

es portable.

Conectarse a la base de datos en Pentaho Data Integration

1.- Primeros se busca la carpeta que tiene la aplicación y en donde se la ha

ubicado con el resto de aplicaciones

2.- Se busca la carpeta lib y se la abre y se copian los driver de Mysql para poder

establecer la conexión.

3.- Luego se abre la aplicación en donde se busca el archivo spoon y se presiona.

4.- Para conectarse como ejemplo en una transformación para definir como es la

conexión y verificar si está en línea con la base de datos

5.- Se ubica el curso en File New y se escoge Data Base Connection

6.- Aquí se abre un panel de configuración de la conexión que vamos a hacer en

este caso se utilizara el motor de base de datos Mysql.

7.- Luego se definen los parámetros para conectarse, escogiendo primero la base

de datos que es Mysql. Luego se llena lo siguiente:

• Nombre de la Coeneccion: Transacional

• Host Name: Localhost si eslocal y si es en red una ip ejemplo 192.168.0.3

• Numero de puerto: 3306 por defecto

• Usuario: Root

• Password: 1234

8.- Se pone en test y sale la verificación que está correcta la conexión y luego

Ok, ahora se procede a realizar cualquier actividad como definir los ETL por

ejemplo.

Creación de un ETL

1.- Se procede a ir al menú File luego se escoge New y luego Transformation

2.- Luego se escoge los elementos con los que se va a trabajar en este caso se

escoge el elemento Table input ubicado en Elementos de entrada o Input. Que

permitirá la carga de los datos que se va a transformar.

3.- Luego se escoge el elemento output que permitirá la parte de cargar la

información en una tabla del modelo dimensional. Y luego se procede a unir

ambos elementos o producir un salto.

4.- e esta fase procede a configurar la entrada en donde se le podrá el nombre

que se requiera y también la conexión a la base.

5.- Aquí se puede ver la configuración de la base de datos de la entrada

6.- Con el código en SQL se puede observar la información que se desea pasar

al modelo dimensional poniendo preview y luego se pone Ok.

7.- en la salida se procede a configurar el nombre de ña salida, la conexión a la

base de datos dimensional y el esquema o tabla especifica en donde se va a

cargar la base de datos.

8.- Aquí se muestra la conexión a la base datos de la salida

9.- Ahora se procede a ejecutar este ETL poniendo el cursor en la parte arriba

que es la barra de herramientas en donde hay unos botones en uno esos esta

run se lo presiona y luego se ve como se ejecuta la transformación y como se

puede observar han sido transferidos como 73 registros de una base de datos a

otra.

ANEXO C

Código fuente de las tablas dimensionales

Los códigos fuentes fueron hechos en lenguaje SQL para poder construir las

diferentes tablas dimensionales y son los siguientes:

Usuario

select cu.id ,concat(cu.apellidos," ",cu.nombres) as

Nom_Completos,cu.cedula,cu.usuario_correo,cu.genero,cu.edad,

cp.nombre as Provincia,cc.nombre as Canton,cpr.nombre as Parroquia

From cne_usuarios cu

inner join cne_provincias cp on cu.id_provincia = cp.id

inner join cne_canton cc on cu.id_canton = cc.id

inner join cne_parroquia cpr on cu.id_parroquia=cpr.id

order by cu.id; Copia_usuarios select cu.id ,concat(cu.apellidos," ",cu.nombres) as

Nom_Completos,cu.genero,cu.edad,cu.discapacidad


where concat(cu.apellidos," ",cu.nombres) is not null

order by cu.id;

Tiempo_logueo select id_usuario,

bita.fecha_registro AS Fecha_Registro,

substring(fecha_registro from 12) as Tiempo,

hour(fecha_registro) as Hora,

year(bita.fecha_registro) AS Anio,

month(bita.fecha_registro) AS Mes,

monthname(bita.fecha_registro) as NombreM,

Day(bita.fecha_registro) AS Dia,

dayname(bita.fecha_registro) AS NombreD

From abc_democracia.cne_bitacora_logueo bita

group by id_usuario,bita.fecha_registro

order by id_usuario,bita.fecha_registro; Tiempo_Registro select cu.id,

cu.fecha_registro AS Fecha_Registro,

substring(cu.fecha_registro from 12) as Tiempo,

hour(cu.fecha_registro) as Hora,

year(cu.fecha_registro) AS Anio,

month(cu.fecha_registro) AS Mes,

monthname(cu.fecha_registro) as NombreM,

Day(cu.fecha_registro) AS Dia,

dayname(cu.fecha_registro) AS NombreD


group by cu.id,cu.fecha_registro

order by cu.id,cu.fecha_registro; Provincias

SELECT id,nombre,codSuper

FROM abc_democracia.cne_provincias

order by nombre; Cantón SELECT id_provincia,id,nombre,cn_codsup FROM abc_democracia.cne_canton

order by nombre; Parroquias SELECT id_provincia,id_canton,id,nombre,cn_codsup FROM

abc_democracia.cne_parroquia

order by nombre; Genero SELECT * FROM abc_democracia.cne_genero; Raza SELECT id,descripcion FROM abc_democracia.cne_autoidentificacion; Sector SELECT * FROM abc_democracia.cne_sector_residencia; Edad SELECT 'NIÑEZ' RANGO_EDAD ,a.edad FROM abc_democracia.cne_usuarios a where

a.edad between 6 and 12 group by a.edad

union all

SELECT 'ADOLESCENTES' RANGO_EDAD ,a.edad FROM abc_democracia.cne_usuarios

a where a.edad between 13 and 17 group by a.edad

union all

SELECT 'ADULTOS JOVENES' RANGO_EDAD ,a.edad FROM

abc_democracia.cne_usuarios a where a.edad between 18 and 35 group by

a.edad

union all

SELECT 'ADULTOS' RANGO_EDAD ,a.edad FROM abc_democracia.cne_usuarios a

where a.edad between 36 and 64 group by a.edad

union all

SELECT 'ADULTOS MAYORES' RANGO_EDAD ,a.edad FROM

abc_democracia.cne_usuarios a where a.edad > 64 group by a.edad;

Cartilla SELECT

id

, descripcion

FROM cne_cartilla

Hora

SELECT 'MADRUGADA' RANGO_HORA,fecha_registro ,hour(fecha_registro) as Hora

FROM cne_bitacora_logueo

where hour(fecha_registro) between 0 and 5 group by Hora,fecha_registro

union all

SELECT 'MAÑANA' RANGO_HORA,fecha_registro,hour(fecha_registro) as Hora

FROM cne_bitacora_logueo


union all

SELECT 'TARDE' RANGO_HORA,fecha_registro,hour(fecha_registro) as Hora FROM

cne_bitacora_logueo


union all

SELECT 'NOCHE' RANGO_HORA,fecha_registro,hour(fecha_registro) as Hora FROM

cne_bitacora_logueo

where hour(fecha_registro) between 19 and 23 group by Hora,fecha_registro; Rango

SELECT 'NOTA 10' RANGO_NOTA,cct.cant_respuestas FROM

cne_cartillas_terminadas cct inner join cne_cartilla cc on

cct.id_cartilla=cc.id

where cant_respuestas=10 group by cant_respuestas

union all





union all





union all





union all





union all





union all





union all





union all





union all




where cant_respuestas=1 group by cant_respuestas;

Discapacidad

select distinct discapacidad

from cne_usuarios

where discapacidad is not null; Genero SELECT

id

, descripcion

FROM cne_genero

Como se puede observar las sentencias muestran los elementos que conforman

cada una de la tablas de son parte del Data Mart.

Código fuente de las tablas de hechos

Estos son los códigos fuentes de las tablas de hechos realizados en lengua SQL

en donde se pueden observar los diferentes elementos que las conforman y son

los siguientes

Hechos Usuarios

select du.id_usuario as Usuario,dre.id_d_rango as

RangoEdades,dtr.id_tiempor as Fecha,au.Registros

from aux_usuario au

inner join d_usuarios du on au.id_usuario= du.id_user

inner join d_rangoedades dre on du.Edad=dre.edad

inner join d_tiempo_r dtr on du.id_user = dtr.id_usuario

group by du.id_user; Hechos Cultura

select da.id_d_raza as Raza ,dsr.id_d_sector as Sector,dg.id_d_genero as

Genero ,acu.registros

From aux_cultura acu

inner join d_autoidentificacion da on acu.id_raza=da.id_raza

inner join d_sectorr dsr on acu.id_sector=dsr.id_sector

inner join d_genero dg on acu.id_genero=dg.id_genero

group by Raza,Sector,Genero

order by Raza,Sector,Genero; Hechos Localidades

select dp.id_d_prov as Provincia,dc.id_d_can as Canton,dpr.id_d_par as

Parroquia,

dg.id_d_genero_l as Genero,dd.id_d_discapacidad as Discapacidad,

al.registros

From aux_localidades al

inner join d_provincia dp on al.id_provincia = dp.id_provincia

inner join d_canton dc on al.id_canton = dc.id_canton

inner join d_parroquia dpr on al.id_parroquia=dpr.id_Parroquia

inner join d_genero_l dg on al.id_genero = dg.id_genero

inner join d_discapacidad dd on al.id_discapacidad = dd.condicion

group by provincia,canton,parroquia,genero,discapacidad

order by provincia,canton,parroquia,genero,discapacidad; Hechos Cartillas select dc.id_d_cartillas,drc.id_d_RanC,ac.registros as

Personas_Registradas

from aux_calificacion ac

inner join d_cartillas dc on dc.id_cartilla =ac.id_cartilla

inner join d_rangocalificacion drc on ac.id_rango=drc.Nota;

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