Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

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XII Congreso Internacional de la

academia de Ciencias Administrativas A. C. (ACACIA)

FACTORES QUE AFECTAN LA IMPLEMENTACIÓN EXITOSA DE UN DATA

WAREHOUSE

Innovación y Tecnología

Isabel Candal Vicente

Universidad del Este, SUAGM

B-11 Paseo del Prado

San Juan, Puerto Rico 00926

Teléfono (787) 398-5186

Fax (787) 754-9665

icandal@suagm.edu

CETYS XII Tijuana, Mexico 13, 14, 15 y 16 de mayo de 2008

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

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FACTORES QUE AFECTAN LA IMPLEMENTACIÓN EXITOSA

DE UN DATA WAREHOUSE Resumen El crecimiento del Internet, el aumento en los mercados globales y la transformación de

economías y sociedades industriales a economías de servicio basadas en el

conocimiento y en la información han cambiado el rol de los sistemas de información

(SI) en los negocios. Los SI proveen a las firmas con la comunicación y las

herramientas analíticas para dirigir los negocios en una escala global. Son el cimiento

de productos basados en nuevos conocimientos y servicios en economías de

conocimiento. Hacen posible que el negocio adopte estructuras descentralizadas,

planas y más flexibles LAUDON, K.C. y LAUDON, J.P. (2003, 4-6). La mayoría de las

organizaciones reconocen y valoran la importancia de los datos y de la información en

sus decisiones gerenciales. Las organizaciones corporativas han implementado

proyectos de “Data Warehouse” (DW) para mejorar la capacidad de medir, de entender

y de analizar las operaciones de negocio TDWI (2002). Un DW extrae datos desde

múltiples sistemas transaccionales u operacionales, los integra y los almacena,

convirtiéndolos en un nuevo producto (información). Este estudio actualiza los estudios

anteriores, ayuda a identificar los factores más importantes y a entender mejor la

implementación de un DW. En concreto, se matizarán modelos anteriores de factores

de éxito en la implementación del DW para el caso de una empresa en Puerto Rico.

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INTRODUCCIÓN Los sistemas de información1 (SI) son esenciales para ayudar a las organizaciones con

los cambios en los mercados globales y en el ámbito empresarial. Proveen a las firmas

con la comunicación y las herramientas analíticas para dirigir los negocios en una

escala global. Los SI son el cimiento de productos basados en nuevos conocimientos y

servicios en economías de conocimiento. Hacen posible que el negocio adopte

estructuras descentralizadas, planas y más flexibles. Las organizaciones están

intentando ser más competitivas y eficientes transformándose en firmas digitales donde

casi todos los procesos y relaciones de negocio con los clientes, proveedores y

empleados sean digitales LAUDON, K.C. y LAUDON, J.P. (2003, 4-6).

El ámbito de las organizaciones corporativas actualmente está haciendo frente a los

retos con mayor eficacia al manejar sus operaciones de negocio, reduciendo costes,

aumentando los créditos y aprovechando al máximo las tecnologías de la información. La mayoría de las organizaciones reconocen y valoran la importancia de los datos y de

la información en sus decisiones gerenciales.

Las organizaciones corporativas han implementado proyectos de “Data Warehouse”

(DW) para mejorar la capacidad de medir, de entender y de analizar las operaciones de

negocio TDWI (2002). El DW ha sido definido de forma diferente por varias autoridades

en la materia. INMON, W.H. (2005, 29), define el DW como “un conjunto de datos

orientados a un dominio, integrado, no volátil, no varía en tiempo y ayuda a la toma de

decisiones de la empresa u organización”. Esto es, los datos se organizan por temas

para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Los datos

almacenados deben integrarse en una estructura consistente. La información suele

1 Un sistema de información es un conjunto de componentes interrelacionados que acceden, procesan,

almacenan y distribuyen información para apoyar la toma de decisiones, coordinación y control en una

empresa LAUDON, K.C. y LAUDON, J.P. (2003, 7).

estructurarse en distintos niveles de detalle para adaptarse a las distintas necesidades

de los usuarios. La información de un DW es para ser leído, y no modificada. La

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información es por tanto permanente. El DW se carga con los distintos valores que

toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones. “DW es el proceso por el

cual una organización instala y mantiene un depósito central para sus datos, que se

pueden extraer y organizar selectivamente para aplicaciones analíticas, consultas de

usuario y para generar informes” FOX, A. (2000, 14).

En paralelo con la rápida adopción de los DW, ha surgido el concepto relacionado

denominado “Data Mart”. Un “Data Mart” es un subconjunto del DW relativo a un

departamento o área de negocio concreto. El “Data Mart” puede funcionar de manera

autónoma o estar enlazado al DW corporativo central. Un “Data Mart” se centra en los

requisitos de los usuarios asociados con un departamento o área de negocio concreto;

no tiene normalmente datos operacionales detallados y son más fáciles de comprender

y de utilizar porque contienen menos información que el DW. BISCHOFF, J. y

ALEXANDER, T. (1998, 11) definen “Data Mart” como: “un DW que ha sido diseñado

para satisfacer las necesidades de un grupo de usuarios”. MARAKAS presentan un

diagrama del flujo de datos a través de una organización. Los sistemas de herencia de

la organización y los almacenes relevantes de los datos de sistemas externos

proporcionan las fuentes de datos para el DW y para el “Data Mart”. Los almacenes

operacionales de datos (ODS) son los que proveen el procesamiento operacional

básico y pueden ser usados para alimentar el DW. Durante la transferencia de datos,

ocurre un proceso de limpieza y de transformación de los mismos. Simultáneamente,

los Metadatos se recogen y se asocian a los datos del DW de tal manera que los

usuarios potenciales puedan determinar la fuente y las características generales de los

datos del DW. Finalmente, el DW se puede emplear para crear unos o más DW

personales previstos para el análisis aislado.

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Almacén Operacional

de Datos (ODS)

Sistemas Herencia y DW DW Fuentes Personales Externas

Data Marts

Metadatos

FIGURA 1 Componentes del Flujo de Datos de una Organización

MARAKAS, G.M. (2003, 297)

MODELO TEÓRICO DE INVESTIGACIÓN Las medidas de SI exitosos son críticas para entender el valor y la eficacia de las

acciones gerenciales y la inversión de sistemas de información. Los investigadores

deben tratar el éxito de SI como una construcción multifacética e interdependiente,

seleccionar varias medidas de éxito apropiadas basadas en los objetivos de la

investigación y en el fenómeno bajo investigación. Además, se deben considerar las

posibles relaciones entre las dimensiones de éxito cuando se construye el modelo de

investigación.

Para explorar factores potenciales de éxito, se ha utilizado la versión revisada del

modelo de éxito para SI de DELONE y MCLEAN. El modelo original fue propuesto en

1992. La literatura sugiere que el modelo de DELONE y MCLEAN ha sido el modelo

más influyente en investigaciones sobre factores de éxito de SI y por lo tanto se ha

convertido en el marco conceptual para identificar factores del éxito de DW DELONE,

W.H. y MCLEAN, E.R (2003, 24). La versión actualizada del modelo de DELONE y

MCLEAN añade una nueva métrica a las medidas de éxito: comercio electrónico. Este

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nuevo modelo establece seis dimensiones de éxito para SI: calidad del sistema, calidad

de los datos, calidad del servicio, uso, satisfacción del usuario y beneficios netos. La

calidad del sistema, calidad de los datos y la calidad del servicio afectan el uso y la

satisfacción del usuario. El uso y la satisfacción del usuario anteceden los beneficios

netos percibidos DELONE, W.H. y MCLEAN, E.R. (2004, 32).

Calidad de Uso del Información Sistema Calidad del Sistema Beneficios Netos Calidad de Servicio Satisfacción Usuario

FIGURA 2 Modelo de Éxito para SI (Fuente: DELONE, W.H. y MCLEAN, E.R. (2003, 24)

El modelo de investigación propuesto por este estudio utiliza como marco conceptual la

versión actualizada del modelo de éxito para SI de DELONE y MCLEAN, la revisión de

la literatura y en la opinión de expertos en DW. El modelo de investigación propuesto

presenta los factores y las relaciones entre los factores más importantes para lograr el

éxito en la implementación de un DW. Factores de la implementación tales como

alineación estratégica, apoyo gerencial, ambiente externo, defensor, recursos,

participación del usuario, entre otros, se presentan como influencias para el éxito de la

implementación del DW. Estos factores se agrupan bajo tres clasificaciones: éxito de la

implementación organizacional, éxito de la implementación de la implementación

operacional y éxito de la implementación técnica. El éxito de la implementación

significa que el equipo del proyecto ha persuadido a la organización a aceptar el DW, lo

ha completado de acuerdo con el plan y ha sobrepasado los obstáculos técnicos. El

éxito de la implementación afecta al éxito del sistema, definido como calidad del sistema

de DW, calidad de los datos y calidad de servicio. Este a su vez impacta los beneficios

netos percibidos del uso de del DW.

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A continuación se presenta el modelo de investigación propuesto por este estudio.

FIGURA 3 Modelo Teórico de Investigación

Para la recopilación de datos se utilizó como instrumento un cuestionario con dos

versiones: La primera versión se preparó para la muestra de sujetos compuesto por

patrocinadores, líderes de proyecto, analista de negocios y desarrolladores. La segunda

versión, se preparó para la muestra de sujetos compuesta por los usuarios de negocio.

Se utilizó la escala Likert de 5 puntos para medir la posición de los participantes con

respecto a las afirmaciones elaboradas en el cuestionario. Se consideraron las

alternativas: muy de acuerdo, de acuerdo, indeciso, en desacuerdo y muy en

desacuerdo. Se añadieron las columnas no sé y no aplica como alternativas para

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aquellos participantes que no tienen suficiente información o ninguna información del

ítem que se está midiendo.

ANÁLISIS DE LOS DATOS Se examinan las diferencias de opinión por constructo para los factores

organizacionales, operacionales y técnicos que afectan la implementación de un DW

para la muestra del grupo de usuarios de negocio. Este análisis se determinó mediante

la suma de todos los valores obtenidos para cada uno de los ítems por constructo en los

niveles muy de acuerdo (1) y de acuerdo (2) dividido entre el número de los sumandos

por constructo.

Los resultados evidencian que los sujetos del estudio manifestaron estar de acuerdo en

mayor porcentaje (72%) en que el “Apoyo Gerencial” se llevaba a cabo en la compañía

y es fundamental para el éxito en la implementación del DW. Le siguen en orden

“Alineación Estratégica”, “Defensor” y “Ambiente Externo” (ver tabla 1). Se observa que

podrían ser muy influyentes en el éxito de un DW, la presencia de los Factores

Organizacionales “Apoyo Gerencial” y “Alineación estratégica”.

Por otro lado el Factor Operacional “Adiestramiento, Apoyo Operacional y Técnico”,

obtuvo el porcentaje más alto de presencia en la compañía (51%), según los

encuestados. Le siguen en orden “Defensor” y “Prototipo”. Es importante anotar que el

factor “Defensor” fue ubicado en dos tipos de factores (operacional y organizacional).

La variable sistema fuente es la única variable que pertenece a factores técnicos en la

versión del cuestionario tipo B. Los encuestados indicaron que este factor estuvo

presente en la compañía en un 37%.

Las tasas de diferencias menores las obtuvieron las variables prototipo y ambiente

externo. Ambas variables obtuvieron las tasas mayores de respuestas de no sé, no

aplica o no respondieron. De este análisis podemos inferir que las diferencias se

debieron al % de respuestas de no sé, no aplica o no respondieron.

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TABLA 1 Tasas de Acuerdo para los Factores Organizacionales, Operacionales y

Técnicos

Se recogió evidencia de confiabilidad de la versión preparada para los usuarios de

negocio mediante el cálculo del coeficiente alfa de Cronbach (∝), método para estimar

la consistencia interna del cuestionario (correlación que sería obtenida entre dos formas

perfectamente paralelas de pruebas si no hubiera cambios en los examinandos)

CROCKER, L. Y ALGINA, J (2006, 121-138).

K ∑ σ2i

Pcci >= (1 - ) k-1 σ2

c

El coeficiente alfa puede ser calculado mediante valores crudos o valores

estandarizados. Podemos observar que los valores del coeficiente alfa y del coeficiente

alfa estandarizado fueron similares. N es el número de variables independientes que se

tomaron en consideración para estimar el coeficiente alfa.

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El cálculo del coeficiente alfa fue de .714 (ver tabla 6). Este coeficiente de confiabilidad

es considerado alto. NUNNALLY, J.C. (1978, 270), sugiere para los tipos de

investigación exploratorios, los niveles del coeficiente alfa mayores de 0.7

(considerados altos). El resultado obtenido sirve como evidencia que abona a la

confiabilidad del cuestionario. Esto implica que existe asociación entre los ítems del

instrumento con relación a los constructos que lo constituyen (consistencia interna)

CROCKER, L. Y ALGINA, J (2006, 135).

Cronbach’s Alpha

Cronbach’s Alpha Basado

en Ítems Estandarizados

N

.714 .718 7

TABLA 2 Análisis de Confiabilidad de la Prueba

Para establecer la asociación entre las variables del estudio, se utilizó el coeficiente de

correlación de Pearson HINKLE, D.E., et. al (2003, 100).

∑ ZX ZY

r X Y = n - 1

Donde r es la suma del los productos cruzados de los valores estándares (ZX ZY)

dividido por n – 1. El valor estándar se obtiene a partir del valor original menos la media

dividida por la desviación estándar HINKLE, D.E., et. al (2003, 70-71).

Este coeficiente de correlación se usa cuando las variables estudiadas son medidas en

escala intervalar o de razón. Muy a pesar de que el cuestionario contenía una escala

Likert (escala ordinal), se utilizó Pearson, pues se adjudicaron puntuaciones a los

niveles de la escala Likert y se promediaron estas puntuaciones convirtiéndola así en

una escala de razón.

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El coeficiente de Pearson mide el grado de asociación lineal entre dos variables

cualesquiera, y puede calcularse dividiendo la covarianza de ambas entre el producto

de las desviaciones típicas de las dos variables1

Solamente se calcularon coeficientes de correlación para la muestra administrada a los

usuarios de negocio. En la versión del cuestionario administrada a patrocinadores,

líderes de proyecto, analista de negocios y desarrolladores no se utilizó estadística

alguna, pues lo contestaron sólo dos sujetos.

Las variables consideradas en la correlación son: alineación estratégica, apoyo

gerencial, ambiente externo, defensor, adiestramiento, apoyo operacional y técnico,

prototipo y sistema fuente.

FIGURA 4 Contrastación del Modelo Teórico con la Realidad

El coeficiente de correlación es un número (entre -1.00 y +1.00 inclusive) que indica el

grado de la relación entre las dos variables. El signo indica la dirección de la relación.

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Cuando el valor es positivo significa que existe una relación directa entre ambas

variables, esto es, si las dos aumentan al mismo tiempo. El valor negativo indica que la

relación es inversa, es decir, cuando una variable disminuye a medida que la otra

aumenta. Cuando no hay correlación entre dos variables el coeficiente de correlación es

0. Para interpretar el nivel de asociación entre dos variables se utiliza el tamaño del

coeficiente de correlación teniendo en consideración los criterios establecidos por

HINKLE, D.E., et. al (2003, 95-115).

Tamaño de la Correlación Interpretación

.90 a 1.00 (-.90 a – 1.00) Correlación bien alta positiva (negativa)

.70 a .90 (-.70 a -.90) Correlación alta positiva (negativa)

.50 a .70 (-.50 a -.70) Correlación moderada positiva (negativa)

.30 a .50 (-.30 a -.50) Correlación baja positiva (negativa)

.00 a .30 (.00 a -.30) Si existe correlación, es pequeña

TABLA 3 Reglas para Interpretar el Tamaño del Coeficiente de Correlación

Resultados Obtenidos y Análisis del Trabajo de Investigación Al cotejar los resultados obtenidos con los rangos de la Tabla 3, podemos observar que

contrario a lo que se esperaba, la hipótesis H1a que plantea una alta asociación entre

los beneficios netos percibidos con la con la calidad de los datos, no es cónsona con el

valor del coeficiente correlación en la asociación de estas variables, pues este fue .368.

El anterior coeficiente es considerado bajo positivo, lo que implica que la asociación

entre las variables anteriormente mencionadas es baja y no alta como la presenta la

hipótesis H1a. La hipótesis H1b que indica una relación entre la calidad del sistema y

los beneficios netos percibidos obtuvo un coeficiente de .303. Esto implica que la

asociación entre estas variables es baja. La hipótesis H1c plantea un nivel alto de

calidad de servicio con un nivel alto de beneficios netos percibidos. Obtuvo un

coeficiente de .219. Se puede interpretar que el grado de asociación entre estas

variables es muy bajo. La magnitud del coeficiente de correlación que asocia las

variables de los factores organizacionales con calidad de datos fue de .460 (es baja).

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Esto implica que este valor no concuerda con lo indicado por la hipótesis H2a. Esta

hipótesis asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores

organizacionales con un nivel alto de calidad de datos. La hipótesis H2b que plantea

una alta asociación entre los factores organizacionales con la calidad de sistema no es

cónsona con el coeficiente de correlación calculado para esas variables. El coeficiente

de correlación para las anteriores variables fue de .459; lo que indica que las variables

presentan una asociación baja. La hipótesis H2c que indica una alta asociación entre

los factores organizacionales con un nivel alto de calidad de servicio no es cónsona con

el valor del coeficiente correlación en la asociación de estas variables. El coeficiente de

correlación para estas variables resultó ser .043; esto indica que la correlación es

pequeña si es que existe alguna correlación. La hipótesis H3a plantea un nivel alto de

éxito en la implementación de factores operacionales con un nivel alto de calidad de

datos. Esto no concuerda con la magnitud del coeficiente de correlación para esas

variables. Este coeficiente fue de .539. Esto implica una correlación moderada positiva.

La hipótesis H3b que indica una alta asociación entre los factores operacionales con la

calidad de sistema no concuerda con la magnitud del coeficiente de correlación para

esas variables. Este coeficiente fue de .471. Esto implica una correlación baja positiva.

La hipótesis H3c plantea una alta asociación entre los factores operacionales con un

nivel alto de calidad de servicios, lo cual no es cónsono con la magnitud del coeficiente

de correlación para esas variables. Este coeficiente fue de .257 y esto implica una

correlación pequeña si es que existe alguna correlación. La hipótesis H4a que plantea

un nivel alto de éxito en la implementación de factores técnicos con un nivel alto de

calidad de datos no concuerda con la magnitud del coeficiente de correlación para esas

variables. Este coeficiente fue de .316 y esto implica una correlación baja positiva. La

hipótesis H4b que plantea un nivel alto de éxito en la implementación de factores

técnicos con un nivel alto de calidad de sistema no concuerda con la magnitud del

coeficiente de correlación para esas variables. Este coeficiente fue de -.017 y esto

implica una correlación pequeña, inversamente proporcional (si es que existe alguna

correlación). La hipótesis H4c que plantea un nivel alto de éxito en la implementación

de factores técnicos con un nivel alto de calidad de servicios no concuerda con la

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

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magnitud del coeficiente de correlación para esas variables. Este coeficiente fue de

.264 y esto implica una correlación pequeña (si es que existe alguna).

En conclusión, siguiendo los criterios establecidos por HINKLE, D.E., et. al (2003, 109)

para interpretar el tamaño del coeficiente de correlación, ninguna de las premisas

obtuvo un tamaño de correlación de .70 ó mayor para que se interpretara como una

correlación alta. Sin embargo, teniendo en cuenta la literatura existente, no se tiene

evidencia de coeficientes mayores que los obtenidos para las hipótesis H2a, H2b, H3a y

H3b. Por consiguiente, estos coeficientes no indican que la asociación entre las

variables mencionadas en las anteriores hipótesis es baja.

Por otro lado, para aceptar o rechazar las hipótesis formuladas por este estudio, se

utilizó la significancia estadística. La significancia estadística es el grado de riesgo

asociado a no tener una certeza de 100% de que la diferencia se debe a lo que

creemos que se debe, pues podría deberse a un factor imprevisto. Se rechaza la

hipótesis nula si el valor de la probabilidad (valor P) asociado al resultado observado es

igual o menor que el nivel de significación establecido, convencionalmente 0.05 ó 0.01

HINKLE, D.E., et. al (2003, 174-197).

Se aceptan las hipótesis: H2a, H2b, H3a y la H3b. El éxito de los factores

organizacionales y operacionales se asocia a la calidad de datos y a la calidad del

sistema. Las hipótesis H1a, H1b, H1c, H2c, H3c, H4a, H4b y H4c son rechazadas.

Los factores técnicos no impactaron positivamente la implementación exitosa del DW

con relación a la calidad del sistema.

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Resultados de las Hipótesis Correlación Pearson

Resultado

H1a Se asocia un nivel alto de calidad de datos con un nivel alto de beneficios netos percibidos.

.368 Rechazada

H1b Se asocia un nivel alto de calidad del sistema con un nivel alto de beneficios netos percibidos.

.303 Rechazada

H1c Se asocia un nivel alto de calidad de servicio con un nivel alto de beneficios netos percibidos.

.219 Rechazada

H2a Se asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores organizacionales con un nivel alto de calidad de datos.

.460*

Aceptada

H2b Se asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores organizacionales con un nivel alto de calidad del sistema.

.459*

Aceptada

H2c Se asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores organizacionales con un nivel alto de calidad de servicio.

.043

Rechazada

H3a Se asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores operacionales con un nivel alto de calidad de datos.

.539**

Aceptada

H3b Se asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores operacionales con un nivel alto de calidad del sistema.

.471*

Aceptada

H3c Se asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores operacionales con un nivel alto de calidad de servicios.

.257

Rechazada

H4a Se asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores técnicos con un nivel alto de calidad de datos.

.316

Rechazada

H4b Se asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores técnicos con un nivel alto de calidad del sistema.

-.017

Rechazada

H4c Se asocia un nivel alto de éxito en la implementación de factores técnicos con un nivel alto de calidad de servicio.

.264

Rechazada

* Indica que la correlación es significativa al nivel de p < 0.05 (2-colas). ** Indica que la correlación es significativa al nivel de p < 0.01 (2-colas).

TABLA 4 Resultados Obtenidos y Análisis del Trabajo de Investigación

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RECTIFICACIÓN DE VARIABLES Y PARÁMETROS Habiendo examinado los resultados de este estudio se encontró que los factores técnicos no

parecen estar significativamente relacionados con la implementación exitosa del DW. La

magnitud del coeficiente de correlación evidencia que existe una pequeña relación entre los

factores técnicos y la calidad de los datos, la calidad del sistema y la calidad del servicio. Hay

que tener en cuenta que solamente se incluyó la variable sistema fuente dentro de los factores

técnicos. Aunque la intuición indica que los factores técnicos son necesarios para la

implementación exitosa de un DW. Sin embargo las encuestas a los usuarios en este estudio no

reflejaron la necesidad de los factores técnicos para lograr el éxito de la implementación del DW.

Los factores organizacionales y los factores operacionales están asociados significativamente con

la implementación exitosa del DW. Alineación estratégica y apoyo gerencial se distinguieron por

su contribución al éxito de la implementación organizacional. Prácticamente la mitad de los

participantes estuvieron de acuerdo en que hubo una persona dentro de la organización que apoyó

y promovió activamente el proyecto del DW. La mitad de los participantes en la encuesta

estuvieron de acuerdo en que hubo adiestramiento, apoyo operación y técnico. El éxito de la

implementación del DW está basado en cómo los usuarios perciben el DW, cómo el DW satisface

las necesidades de los usuarios y de la organización BISCHOFF, J. y ALEXANDER, T. (1998,

32).

El modelo resultado del análisis incluye 6 variables independientes distribuidas en dos categorías:

organizacional y operacional. La categoría de factores organizacionales consistió en 4 variables:

alineación estratégica, apoyo gerencial, ambiente externo y defensor. La categoría de factores

operacionales consistió 3 variables: defensor, adiestramiento, apoyo operacional y técnico y

prototipo. La variable defensor pertenece a la categoría de factores organizacionales y a la

categoría de factores operacionales. Las variables dependientes son calidad de datos, calidad del

sistema, calidad de servicio y beneficios netos percibidos.

En la figura 5 se presenta el modelo producto del análisis:

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Factores de Éxito de la Implementación Éxito del Sistema Implementación

FIGURA 5 Modelo Resultado del Análisis

CONCLUSIONES La contribución mayor de este estudio es que, contrario a lo que se esperaba no existe

un nivel alto de asociación entre los factores de éxito de la implementación y los

factores de éxito del sistema basándose en la interpretación del tamaño del coeficiente

de correlación según los criterios establecidos por HINKLE, D.E., et. al (2003, 109).

Los resultados obtenidos en este estudio pueden extrapolarse a otras empresas con

características similares a la industria investigada.

Los factores organizacionales son los principales para la implementación exitosa de un

DW. Dentro de los factores organizacionales se distinguen apoyo gerencial y la

alineación estratégica como los más significativos. Estudios anteriores establecen que

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

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los factores organizacionales tienen un rol significativo en la implementación exitosa

WATSON, H.J. y HALEY, B.J. (1997, 16), WIXOM, B.H. y WATSON, H.J. (2001, 36).

Este estudio provee material para investigaciones futuras. Se necesitan más

investigaciones para entender y determinar los factores que afectan la implementación

exitosa de un DW. Investigaciones futuras deben centrarse en los factores

organizacionales y operacionales.

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

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BIBLIOGRAFÍA BISCHOFF, J. y ALEXANDER, T. (1998): Data Warehouse Practical Advice from the Experts, New Jersey, Prentice Hall. CROCKER, L Y ALGINA, J. (2006): Introduction to Classical and Modern Theory, Thompson/Learning Wadsworth, USA. DELONE, W.H. y MCLEAN, E.R. (2003). “The DeLone and McLean Model of Information Systems Success: a Ten-Year Update”, Journal of Management Information Systems, vol. 19, núm. 4, primavera, pp. 9-30. -------------------------------------------------(2004). “Measuring e-Commerce Success: Applying the DeLone & McLean Information Systems Success Model”, International Journal of Electronic Commerce, vol. 9, núm. 1, otoño, pp. 31-47. FOX, A. (2000). “Data Warehousing: Avoiding the Pitfalls”, Behavioral health management, vol. 20, núm. 3, junio, pp. 14-18. HINKLE, D.E., WIERSMA, W. Y JURS, S.G. (2003): Applied Statistics for the Behavioral Sciences, quinta edición. Houghton Mifflin Company, USA. INMON, W.H. (2005): Building the Data Warehouse, cuarta edición. Wiley Computer Publishing, Indiana. LAUDON, K.C. y LAUDON, J.P. (2003): Essentials of Management Information Systems, quinta edición, Prentice Hall, Inc, New Jersey. MARAKAS, G.M. (2003): Decision Support Systems in the 21st century, Segunda edición, Prentice Hall, New Jersey. NUNNALLY, J.C. (1987): Teoría Psicométrica. Mc Graw-Hill, Inc., Mexico. TDWI (2002); Overcoming Organizational Challenges in Data Warehousing; http://www.tdwi.org/Publications/BIJournal/display.aspx?ID=6514; 26 de febrero de 2007. WATSON, H.J. y HALEY, B.J. (1997). “Data Warehousing: A Framework and a Survey of Current Practices”, Journal of Data Warehousing, vol. 2, núm. 1, enero, pp.10-17. WIXOM, B.H. y WATSON, H.J. (2001). ”An empirical investigation of the factors affecting data warehousing success”, MIS quarterly, vol. 25, núm. 1, marzo, pp. 17-41.

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ANEXOS

A continuación se presentan como anexos los documentos que han hecho posible esta investigación, y que han sido mencionados a lo largo del documento. Estos documentos son los siguientes: Anexos A y B: representan los dos tipos de cuestionarios suministrados a las dos poblaciones.

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Anexo A

Cuestionario para los Patrocinadores y Líderes de Proyecto, Analistas de Negocio y Desarrolladores

Tipo A

“Decision Support System” (DSS) son sistemas de información que aúnan información de distintas fuentes. Ayudan en la organización, en el análisis de la información y facilitan la evaluación de hipótesis subyacentes al uso de modelos específicos. DSS son sistemas de información tales como: “Data Warehouse”, “Data Mart”, “Dashboard”, Cubos e Informes Gerenciales que apoyan el proceso de decisión. “Data Warehouse” es el proceso dinámico de crear, almacenar, mantener y utilizar datos que se almacenan y se extraen para análisis y apoyo al proceso de decisión. Un “Data Mart” es un subconjunto del “Data Warehouse” que apoya los requisitos de un departamento o área de negocios concreto.

1. ¿Cuál de los incisos siguientes describe mejor su posición en la organización?

□ Patrocinadores y Líderes de proyecto

□ Desarrolladores

□ Analistas de negocio

□ Usuarios de negocio

□ Otros (especifique)____________

2. ¿Cuántos proyectos de DSS ha completado? ____________________

3. Seleccione los proyectos más recientes de DSS en que usted ha participado:

□ Data mining

□ Data mart

□ Cubos

□ Cognos, Oracle, Brio

□ Data warehouse

□ Dashboard

□ Informes y consultas

□ Otros (especifique) ____________

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

22

Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo (5), no aplica o no sé.

Cuestionario

Muy

de

acue

rdo

De

acue

rdo

Inde

ciso

En

desa

cuer

do

Muy

en

desa

cuer

do

No

aplic

a

No

sé

Alineación Estratégica: estructura del negocio e información tecnológica relacionada a la estrategia del negocio y al ambiente externo.

4 La Alineación estratégica asegura el acoplamiento de las necesidades del negocio y los planes de TI. 1 2 3 4 5 6 7

5 El análisis de ROI es una herramienta útil y efectiva para la toma de decisiones que ayuda a alinear las estrategias y los recursos organizacionales.

1 2 3 4 5 6 7

Apoyo gerencial: patrocinio extenso para un proyecto a través del equipo de la gerencia.

6 En general, la gerencia ha animado la implantación y el uso de DW. 1 2 3 4 5 6 7

7 La satisfacción del usuario ha sido una preocupación importante de la gerencia. 1 2 3 4 5 6 7

Ambiente externo: datos obtenidos de las fuente externas a la organización y referente a los competidores de la firma. 8 Comprensión del ambiente externo. 1 2 3 4 5 6 7

Defensor: persona dentro de la organización que apoya y promueve activamente el proyecto.

9 Un defensor de alto nivel del DW vino de un área funcional. 1 2 3 4 5 6 7

10 Un defensor de alto nivel del DW vino de TI. 1 2 3 4 5 6 7

Recursos: dinero, tiempo y gente para la implementación exitosa del DW.

11 El proyecto de DW fue financiado adecuadamente. 1 2 3 4 5 6 7

12 El proyecto de DW tenía suficientes miembros en el equipo para hacer el trabajo. 1 2 3 4 5 6 7

13 El tiempo que se concedió para completar el proyecto del DW fue suficiente. 1 2 3 4 5 6 7

Participación del usuario: cuando se le asignan roles y tareas a los usuarios durante la implementación del DW. 14 TI y usuarios trabajaron juntos en equipo en el proyecto de DW. 1 2 3 4 5 6 7

15 Asignaron usuarios a tiempo completo a partes del proyecto de DW. 1 2 3 4 5 6 7

16 Los usuarios realizaron las actividades (Ej. modelar datos) durante el proyecto de DW. 1 2 3 4 5 6 7

Adiestramiento, apoyo operacional y técnico: apoyo al usuario para el adiestramiento operacional y técnico. 17 Se dieron los adiestramientos necesarios para el DW. 1 2 3 4 5 6 7

18 Se implementó una infraestructura de apoyo para los usuarios del DW. 1 2 3 4 5 6 7

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

23

Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo (5), no aplica o no sé.

Cuestionario

Muy

de

acue

rdo

De

acue

rdo

Inde

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Muy

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desa

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a

No

sé

Planificación del proyecto: relacionado con el uso de itinerario e informes de progreso.

19 DW fue implementado para ayudar a apoyar los objetivos estratégicos específicos de la organización. 1 2 3 4 5 6 7

20 Desde sus inicios se definió el alcance del proyecto. 1 2 3 4 5 6 7

Prototipo: utiliza un modelo de trabajo interactivo del sistema para sacar exigencias del consumidor.

21 Un prototipo fue utilizado para probar el concepto del DW. 1 2 3 4 5 6 7 Habilidades del equipo: capacidades técnicas e interpersonales de los miembros del equipo del DW.

22 Los miembros del equipo de DW (incluyendo consultores) tenían las habilidades técnicas correctas para DW. 1 2 3 4 5 6 7

23 Los miembros del equipo de DW tenían buenas habilidades interpersonales. 1 2 3 4 5 6 7

24 El entrenamiento fue administrado correctamente. 1 2 3 4 5 6 7 Consultores externos: utilizar el apoyo de consultores externos como una alternativa para tener las habilidades apropiadas.

25 Durante la transferencia de conocimiento, el apoyo de los consultores externos impactó positivamente el éxito de la implementación del DW. 1 2 3 4 5 6 7

Sistemas fuente: la calidad (Ej., estandarización, preparación, disparidad) de los sistemas fuente.

26 Definiciones comunes para los datos clave fueron implementados a través de los sistemas fuente. 1 2 3 4 5 6 7

27 Los datos fuente utilizados para el DW fueron sistemas de aplicaciones diversas. 1 2 3 4 5 6 7

28 Un número significativo de sistemas fuente tuvieron que ser modificados para proporcionar los datos para DW. 1 2 3 4 5 6 7

Desarrollo tecnológico: hardware, software, métodos y programas eficaces para construir el DW.

29 La tecnología de DW que el equipo de proyecto utilizó trabajó bien con tecnología ya existente en la organización. 1 2 3 4 5 6 7

30 La tecnología apropiada estaba disponible para implementar el DW. 1 2 3 4 5 6 7

31 El grado de subcontratación fue alto. 1 2 3 4 5 6 7 Éxito de la implementación con temas organizacionales: el nivel de éxito de la implementación en la dirección de cuestiones organizacionales, tales como gerencia del cambio, apoyo y resistencia política.

32 Cualquier resistencia política al DW en la organización fue tratada con eficacia. 1 2 3 4 5 6 7

33 El cambio en la organización creada por DW fue manejado con eficacia. 1 2 3 4 5 6 7

34 El DW tenía apoyo de las personas a través de la organización. 1 2 3 4 5 6 7

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

24

Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo (5), no aplica o no sé.

Cuestionario

Muy

de

acue

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De

acue

rdo

Inde

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Muy

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No

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Éxito de la implementación con temas del proyecto: el nivel de éxito de la implementación en completar el proyecto a tiempo, en presupuesto y con la funcionalidad apropiada. 35 El proyecto de DW cumplió sus fechas límites del proyecto. 1 2 3 4 5 6 7

36 El coste del DW no excedió su cantidad presupuestada. 1 2 3 4 5 6 7

37 El proyecto del DW proporcionó toda la funcionalidad que debía proveer. 1 2 3 4 5 6 7 Éxito de la implementación con temas técnicos: nivel de éxito de la implementación en superar problemas técnicos.

38 Numerosas restricciones técnicas fueron impuestas en la implementación del DW. 1 2 3 4 5 6 7

Calidad de los datos: la calidad de los datos proporcionados por el DW.

39 Los usuarios (aplicaciones) tienen datos más exactos ahora en el DW que los que tenían de sistemas fuente (Ej., sistemas de transacción). 1 2 3 4 5 6 7

40 DW proporciona datos más comprensivos a los usuarios (o aplicaciones) que los proporcionados por los sistemas fuente. 1 2 3 4 5 6 7

41 DW proporciona datos más correctos a los usuarios (o aplicaciones) con respecto a los sistemas fuente. 1 2 3 4 5 6 7

42 DW ha mejorado la consistencia de datos a los usuarios (o aplicaciones) con respecto a los sistemas fuente. 1 2 3 4 5 6 7

Calidad del sistema: la flexibilidad y la integración del DW.

43 DW puede ajustarse de forma flexible a las nuevas demandas o condiciones. 1 2 3 4 5 6 7

44 DW es versátil para lograr satisfacer las necesidades de los datos de los usuarios. 1 2 3 4 5 6 7

45 DW integra con eficacia datos de una variedad de fuente de datos dentro de la organización. 1 2 3 4 5 6 7

Calidad de servicio: mecanismo de control que provee diferentes prioridades a diferentes usuarios o flujo de datos. Garantiza cierto nivel de ejecución en el flujo de los datos de acuerdo con los requisitos del programa de aplicación. 46 El DW aumentó la satisfacción del cliente. 1 2 3 4 5 6 7

47 El DW aumentó la cantidad de clientes. 1 2 3 4 5 6 7

Beneficios netos percibidos: los beneficios netos percibidos del DW por el suplidor de los datos.

48 DW ha cambiado mi trabajo significativamente. 1 2 3 4 5 6 7

49 DW ha reducido a la comunidad de usuarios el tiempo que lleva el apoyo a la toma de decisiones. 1 2 3 4 5 6 7

50 DW ha reducido a la comunidad de usuarios el esfuerzo que lleva el apoyo a la toma de decisiones. 1 2 3 4 5 6 7

Muchas Gracias

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

25

Anexo B

Cuestionario para los Usuarios de Negocio Tipo B

“Decision Support System” (DSS) son sistemas de información que aúnan información de distintas fuentes. Ayudan en la organización, en el análisis de la información y facilitan la evaluación de hipótesis subyacentes al uso de modelos específicos. DSS son sistemas de información tales como: “Data Warehouse”, “Data Mart”, “Dashboard”, Cubos e Informes Gerenciales que apoyan el proceso de decisión. “Data Warehouse” es el proceso dinámico de crear, almacenar, mantener y utilizar datos que se almacenan y se extraen para análisis y apoyo al proceso de decisión. Un “Data Mart” es un subconjunto del “Data Warehouse” que apoya los requisitos de un departamento o área de negocios concreto.

1. ¿Cuál de los incisos siguientes describe mejor su posición en la organización?

□ Patrocinadores y Líderes de proyecto

□ Desarrolladores

□ Analistas de negocio

□ Usuarios de negocio

□ Otros (especifique)____________

2. ¿Cuántos proyectos de DSS ha completado? ____________________

3. Seleccione los proyectos más recientes de DSS en que usted ha participado:

□ Data mining

□ Data mart

□ Cubos

□ Cognos, Oracle, Brio

□ Data warehouse

□ Dashboard

□ Informes y consultas

□ Otros (especifique) ____________

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

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Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo (5), no aplica o no sé.

Cuestionario

Muy

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aplic

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Alineación Estratégica: estructura del negocio e información tecnológica relacionada a la estrategia del negocio y al ambiente externo.

4 La Alineación estratégica asegura el acoplamiento de las necesidades del negocio y los planes de TI. 1 2 3 4 5 6 7

5 El análisis de ROI es una herramienta útil y efectiva para la toma de decisiones que ayuda a alinear las estrategias y los recursos organizacionales.

1 2 3 4 5 6 7

Apoyo gerencial: patrocinio extenso para un proyecto a través del equipo de la gerencia.

6 En general, la gerencia ha animado la implantación y el uso de DW. 1 2 3 4 5 6 7

7 La satisfacción del usuario ha sido una preocupación importante de la gerencia. 1 2 3 4 5 6 7

Ambiente externo: datos obtenidos de las fuente externas a la organización y referente a los competidores de la firma. 8 Comprensión del ambiente externo. 1 2 3 4 5 6 7 Defensor: persona dentro de la organización que apoya y promueve activamente el proyecto. 9 Un defensor de alto nivel del DW vino de un área funcional. 1 2 3 4 5 6 7 10 Un defensor de alto nivel del DW vino de TI. 1 2 3 4 5 6 7

Adiestramiento y apoyo operacional y técnico: apoyo al usuario para el adiestramiento operacional y técnico. 11 Se dieron los adiestramientos necesarios para el DW. 1 2 3 4 5 6 7

12 Se implementó una infraestructura de apoyo para los usuarios del DW. 1 2 3 4 5 6 7

13 Desde sus inicios se definió el alcance del proyecto. 1 2 3 4 5 6 7 Prototipo: utiliza un modelo de trabajo interactivo del sistema para sacar exigencias del consumidor. 14 Un prototipo fue utilizado para probar el concepto del DW. 1 2 3 4 5 6 7 Sistemas fuente: la calidad (Ej., estandarización, preparación, disparidad) de los sistemas fuente.

15 Definiciones comunes para los datos clave fueron implementadas a través de los sistemas fuente. 1 2 3 4 5 6 7

16 Los datos fuente utilizados para el DW fueron sistemas de aplicaciones diversas. 1 2 3 4 5 6 7

Factores que Afectan la Implementación Exitosa de un “Data Warehouse” 

27

Evalúe cada una de las siguientes declaraciones acerca de proyectos de almacenamiento de los datos. Seleccione colocando una X sobre el nivel de Muy de acuerdo (1) a Muy en desacuerdo (5), no aplica o no sé.

Cuestionario

Muy

de

acue

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De

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Inde

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Muy

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No

aplic

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No

sé

17 Un número significativo de sistemas fuente tuvieron que ser modificados para proporcionar los datos para DW. 1 2 3 4 5 6 7

Calidad de los datos: la calidad de los datos proporcionados por el DW

18 Los usuarios (aplicaciones) tienen datos más exactos ahora en el DW que los que tenían de sistemas fuente (Ej., sistemas de transacción).

1 2 3 4 5 6 7

19 DW proporciona datos más comprensivos a los usuarios (o aplicaciones) que los proporcionados por los sistemas fuente. 1 2 3 4 5 6 7

20 DW proporciona datos más correctos a los usuarios (o aplicaciones) con respecto a los sistemas fuente. 1 2 3 4 5 6 7

21 DW ha mejorado la consistencia de datos a los usuarios (o aplicaciones) con respecto a los sistemas fuente. 1 2 3 4 5 6 7

Calidad del sistema: la flexibilidad y la integración del DW.

22 DW puede ajustarse de forma flexible a las nuevas demandas o condiciones. 1 2 3 4 5 6 7

23 DW es versátil para lograr satisfacer las necesidades de los datos de los usuarios. 1 2 3 4 5 6 7

24 DW integra con eficacia datos de una variedad de fuente de datos dentro de la organización. 1 2 3 4 5 6 7

Calidad de servicio: mecanismo de control que provee diferentes prioridades a diferentes usuarios o flujo de datos. Garantiza cierto nivel de ejecución en el flujo de los datos de acuerdo con los requisitos del programa de aplicación. 25 El DW aumentó la satisfacción del cliente. 1 2 3 4 5 6 7 26 El DW aumentó la cantidad de clientes. 1 2 3 4 5 6 7 Beneficios netos percibidos: los beneficios netos percibidos del DW por el suplidor de los datos. 27 DW ha cambiado mi trabajo significativamente. 1 2 3 4 5 6 7

28 DW ha reducido a la comunidad de usuarios el tiempo que lleva el apoyo a la toma de decisiones. 1 2 3 4 5 6 7

29 DW ha reducido a la comunidad de usuarios el esfuerzo que lleva el apoyo a la toma de decisiones. 1 2 3 4 5 6 7

Muchas Gracias