Maestría en Gestión y Desarrollo de Proyectos de Software · 2018
Construcción de un data Mart para el cálculo de indicadores de calidad del servicio en el área de gestión operativa de la CHEC S.A. E.S.P.
La acelerada evolución organizacional a nivel mundial, ha traído consigo que se deban almacenar y manejar grandes volúmenes de datos, por lo que cada vez se hace más costoso mantenerlos en los sistemas de información transaccionales. Para el caso de las empresas del sector público, los entes reguladores han elevado los estándares de calidad del servicio buscando que las compensaciones a los usuarios finales sean cada vez menores y que los incentivos brindados por el gobierno sean justificados con datos y hechos históricos. Estas exigencias se hacen efectivas a través de indicadores y reportes que demuestren la gestión realizada. Pero el procesamiento de estos datos no puede interrumpir la operación normal de las empresas, por lo que se requiere tener sistemas alternos que permitan procesar grandes volúmenes de datos con tiempos de respuesta bajos que además apoyen la toma de decisiones a nivel organizacional. Es por estos que los almacenes de datos han jugado un papel importante en los últimos años, pues permiten que la información, requerida para el cálculo de indicadores y la toma de decisiones empresariales, esté consolidada en un mismo repositorio de acuerdo a los datos recolectados en los diferentes sistemas transaccionales. En este trabajo se expone la creación de un Data Mart para realizar el cálculo de los indicadores de calidad del servicio en el área de Gestión Operativa de la CHEC, el cual surge por las necesidades regulatorias y por la preocupación frente al impacto reflejado en los ingresos y/o egresos por concepto del desempeño de la calidad del servicio de energía. Se utilizará como marco de trabajo la metodología de Ralph Kimball con apoyo, en algunas etapas, de la metodología HEFESTO propuesta por el Ing. Ricardo Darío Bernabeu, la cual permite obtener resultados más tempranos al aplicar buenas prácticas descritas en esta última metodología.
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Contenido
- INTRODUCCIÓNp. 11
- ÁREA PROBLEMÁTICAp. 12
- JUSTIFICACIÓNp. 16
- OBJETIVOSp. 18
- OBJETIVO GENERALp. 18
- OBJETIVOS ESPECÍFICOSp. 18
- REFERENTE TEÓRICOp. 19
- MARCO CONTEXTUALp. 19
- MARCO NORMATIVOp. 26
- MARCO CONCEPTUALp. 31
- ESTRATEGIA METODOLÓGICAp. 44
- METODOLOGÍA KIMBALLp. 44
- METODOLOGÍA HEFESTOp. 50
- DESARROLLO DEL PROYECTOp. 58
- HERRAMIENTAS ETLSp. 58
- 7.1.1 Microsoft Integration Servicesp. 60
- 7.1.2 Oracle Warehouse Builderp. 62
- 7.1.3 Pentaho Data Integrationp. 64
- 7.1.4 Análisis de las Herramientasp. 65
- DESARROLLO DE LA METODOLOGÍAp. 67
- 7.2.1 Planeación del Proyectop. 67
- 7.2.2 Definición de Requerimientos del Negocio:p. 68
- 7.2.3 Modelo Dimensionalp. 40
- 7.2.4 Diseño Físicop. 77
- 7.2.5 Integración de Datosp. 87
- 7.2.6 Diseño de la Arquitectura Técnicap. 90
- 7.2.7 Especificación de Aplicaciones de BIp. 91
- RESULTADOSp. 93
- CONCLUSIONESp. 94
- 10 REFERENCIASp. 95
- 11 ANEXOSp. 98
- Tabla 2 - Cuadro comparativo de características de las herramientas ETLp. 65
- Figura 4 - Interfaz Gráfica SPARDp. 21
- Figura 5 - Interfaz SIECp. 22
- Figura 6 - Interfaz CALIDAD097p. 23
- Figura 7 - El problema de la integraciónp. 34
- Figura 9 – Metodología HEFESTO, pasosp. 51
- Figura 10 - Arquitectura de Integration Servicesp. 61
- Figura 11 - Componentes de Warehouse Builderp. 63
- Figura 12 - Arquitectura Pentaho Data Integrationp. 65
- Figura 13 – Mapa conceptual de requerimientosp. 72
- Figura 14 – Tablas esquema CALIDAD097p. 73
- Figura 15 – Tablas esquema AREDESp. 74
- Figura 16 – Tablas esquema SGCp. 75
- Figura 17 – Correspondencia perspectivas e indicadores con objetos de BD OLTPp. 76
- Figura 18 – Modelo en Estrellap. 78
- Figura 19 – ETLs Transformadores y eventosp. 89
- Figura 20 – Detalle ETL Eventosp. 90
- Figura 21 – ETLs Dimensiones pequeñasp. 90
- Figura 22 – Diseño Arquitectura Tecnológicap. 91