Post on 18-Nov-2021
FACULTAD DE INGENIERÍA
Carrera de Ingeniería Informática y de Sistemas
PROPUESTA DE SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA MEJORAR EL CONTROL Y
SEGUIMIENTO COMERCIAL EN UNA FRANQUICIA DE RESTAURANTES
Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Informático
y de Sistemas
MARISOL DEL CARMEN JUNES GERÓNIMO (0000-0003-0153-8841)
Asesor:
Mg. Ricardo Martín Dulanto Ramírez (0000-0002-9943-9974)
Lima – Perú
2020
JURADO DE LA SUSTENTACIÓN ORAL
………………………………..…………………………………………….
Presidente
………………………………..…………………………………………….
Jurado 1
………………………………..…………………………………………….
Jurado 2
Entregado el: __ / __ / 20…
………………………………………
Marisol del Carmen Junes Gerónimo
Graduando
Aprobado por:
………………………………………
Ricardo Martín Dulanto Ramírez
Asesor de Tesis
UNIVERSIDAD SAN IGNACIO DE LOYOLA FACULTAD DE INGENIERÍA
DECLARACIÓN DE AUTENTICIDAD
Yo, Marisol del Carmen Junes Gerónimo identificado con DNI N° 47758276, Bachiller del
Programa Académico de la Carrera de Ingeniería de Sistemas e Informática de la Facultad
de Ingeniería de la Universidad San Ignacio de Loyola, presento mi tesis titulada:
“PROPUESTA DE SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA MEJORAR EL
CONTROL Y SEGUIMIENTO COMERCIAL EN UNA FRANQUICIA DE
RESTAURANTES”.
Declaro en honor a la verdad, que el trabajo de tesis es de mi autoría; que los datos, los
resultados y su análisis e interpretación, constituyen mi aporte. Todas las referencias han
sido debidamente consultadas y reconocidas en la investigación.
En tal sentido, asumo la responsabilidad que corresponda ante cualquier falsedad u
ocultamiento de la información aportada. Por todas las afirmaciones ratifico lo expresado,
a través de mi firma correspondiente.
Lima, …………..de 20……….
……………………………………………..
Marisol del Carmen Junes Gerónimo
DNI 47758276
EPÍGRAFE
El conocimiento es orgulloso por lo mucho
que ha aprendido; la sabiduría es humilde
porque no sabe más
William Cowper
ÍNDICE DE CONTENIDO
INTRODUCCION 1
PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 2
Identificación del Problema 2
Situación Problemática. 2
Descripción de la Franquicia. 7
Formulación del Problema 14
Problema general. 14
Problemas Específicos. 14
MARCO REFERENCIAL 15
Antecedentes 15
Nacionales. 15
Internacionales. 17
Estado del Arte 20
Evolución de la inteligencia de negocios. 20
Aplicación de la inteligencia de negocios en el rubro de restaurantes. 21
Aplicación de la inteligencia de negocios en la mejora de procesos. 22
Marco Teórico 23
Franquicia. 23
Control y seguimiento del negocio. 25
Mejora de procesos. 25
Campañas comerciales. 27
Satisfacción de clientes. 27
Quejas y reclamos. 28
Inteligencia de negocios. 28
Fuentes de información. 30
Staging. 30
Data mart. 31
Data warehouse. 31
Extracción, transformación y carga (ETL). 32
Granularidad. 33
Modelo Dimensional. 33
Metodologías de inteligencia de negocios. 35
Metodología Bill Inmon. 35
Metodología Ralph Kimball. 36
Medidas. 37
Métricas. 37
Indicador. 38
Indicador clave de rendimiento (KPI). 38
Tablero de control (Dashboard). 38
Visualización de datos (Data Viz). 38
Herramientas de inteligencia de negocios. 39
OBJETIVOS 40
Objetivo General 40
Objetivos Específicos 40
JUSTIFICACIÓN 41
Teórica 41
Práctica 41
Social 41
ALCANCE 42
HIPOTESIS 42
Hipótesis General 42
Hipótesis Específicas 42
MATRIZ DE CONSISTENCIA 43
MARCO METODOLÓGICO 45
Metodología 45
Paradigma 45
Enfoque 45
Método 45
VARIABLES 46
Independiente 46
Dependiente 46
POBLACIÓN Y MUESTRA 47
Población 47
Muestra 48
UNIDAD DE ANÁLISIS 48
INSTRUMENTOS Y TÉCNICAS 49
Instrumentos 49
Técnicas 49
PROCEDIMIENTOS Y MÉTODO DE ANÁLISIS 50
Procedimiento 50
Definición de procesos en el control y seguimiento. 51
Seguimiento de venta diaria. 51
Cumplimiento de metas de venta. 51
Resultados de campaña. 53
Quejas y reclamos. 53
Relación con el consumidor. 54
Definición de los entregables del proyecto. 55
Definición de requisitos funcionales y no funcionales. 55
Selección de herramientas de inteligencia de negocios. 56
Definición de objetivos estratégicos de la franquicia. 56
Definición de las métricas e indicadores para el control y seguimiento. 57
Definición de arquitectura de datos. 59
Elaboración del modelo dimensional para el control y seguimiento. 60
Matriz bus. 60
Star net. 62
Jerarquías. 64
Dimensiones. 65
Tablas de Hechos. 73
Modelo dimensional. 79
Mapeo de fuentes de información. 79
Desarrollo del ETL de Ventas. 80
ETL para las dimensiones. 80
ETL para la tabla de hechos. 82
Consulta del data mart de ventas. 85
Creación del cubo OLAP. 86
Configuración de dimensiones. 86
Cubo OLAP. 90
Medidas y cálculos. 91
Herramienta de visualización: Tablero de Control. 93
Desarrollo del tablero de control. 93
Descripción de los gráficos. 95
Diseño móvil del tablero de control. 102
Herramienta de visualización: Reporte en SQL Server. 104
Consultas en SQL Server Analysis Services 104
Consultas en SQL Server Management Studio 105
Herramienta de visualización: Reporte Excel. 106
Reporte Excel – Vista Diaria 106
Reporte Excel – Vista General 106
Reporte Excel – Vista Restaurante 107
Evaluación de la propuesta de solución. 108
Plan de implementación y mantenimiento. 110
Implementación. 110
Mantenimiento. 112
Método de Análisis 113
RESULTADOS 115
Variable: Solución de Inteligencia de Negocios 115
Nivel de integración. 115
Nivel de medición. 116
Cumplimiento de herramienta. 117
Nivel de granularidad. 118
Variable: Mejora del Proceso de Control y Seguimiento 120
Consumo de recursos. 120
Tiempo de entrega. 121
Calidad de información. 122
Visualización del negocio. 123
DISCUSIÓN 125
CONCLUSIONES 127
RECOMENDACIONES 129
REFERENCIAS 130
ANEXOS 134
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1 Fuentes de información de la franquicia de restaurantes 4
Tabla 2 Locales de la franquicia de restaurantes 8
Tabla 3 Tipos de franquicia 24
Tabla 4 Matriz de consistencia 43
Tabla 5 Indicadores de la variable independiente 46
Tabla 6 Indicadores de la variable dependiente 46
Tabla 7 Población de la investigación 47
Tabla 8 Cálculo de la muestra 48
Tabla 9 Instrumentos de la investigación 49
Tabla 10 Técnicas de la investigación 49
Tabla 11 Requisitos funcionales y no funcionales 55
Tabla 12 Métricas e indicadores para el control y seguimiento 58
Tabla 13 Matriz Bus 61
Tabla 14 Jerarquías de las dimensiones 64
Tabla 15 Dimensiones 65
Tabla 16 Atributos de la dimensión DIM_TIEMPO 65
Tabla 17 Atributos de la dimensión DIM_CANAL 66
Tabla 18 Atributos de la dimensión DIM_RESTAURANTE 67
Tabla 19 Atributos de la dimensión DIM_PRODUCTO 68
Tabla 20 Atributos de la dimensión DIM_EMPLEADO 68
Tabla 21 Atributos de la dimensión DIM_CLIENTE 69
Tabla 22 Atributos de la dimensión DIM_BLOQUE 70
Tabla 23 Atributos de la dimensión DIM_CAMPAÑA 71
Tabla 24 Atributos de la dimensión DIM_TIPO_ATENCION 72
Tabla 25 Atributos de la dimensión DIM_ESTADO_ATENCION 72
Tabla 26 Tablas de hechos 73
Tabla 27 Atributos de la tabla de hechos FACT_VENTAS 73
Tabla 28 Atributos de la tabla de hechos FACT_VENTAS_CLI 75
Tabla 29 Atributos de la tabla de hechos FACT_METAS 76
Tabla 30 Atributos de la tabla de hechos FACT_ATENCION 77
Tabla 31 Atributos de la tabla de hechos FACT_ENCUESTAS 78
Tabla 32 Preguntas de encuesta de percepción. 108
Tabla 33 Factores de éxito de la solución de inteligencia de negocios 110
Tabla 34 Roles de actualización de fuentes de datos 112
Tabla 35 Descripción del resultado – Pregunta 1 116
Tabla 36 Descripción del resultado – Pregunta 2 117
Tabla 37 Descripción del resultado – Pregunta 3 118
Tabla 38 Descripción del resultado – Pregunta 4 119
Tabla 39 Descripción del resultado – Pregunta 5 121
Tabla 40 Descripción del resultado – Pregunta 6 122
Tabla 41 Descripción del resultado – Pregunta 7 123
Tabla 42 Descripción del resultado – Pregunta 8 124
Tabla 43 Consolidado del resultado de la encuesta 125
Tabla 44 Cumplimiento de la hipótesis por unidad/gerencia 126
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Procesos de la gerencia comercial y marketing 3
Figura 2. Árbol del Problemas 6
Figura 3. Estacionalidad de venta 9
Figura 4. Demanda por bloque horario 10
Figura 5. Organigrama del restaurante 10
Figura 6. Proceso de atención al cliente 11
Figura 7. Organigrama corporativo 12
Figura 8. Procesos de las gerencias corporativas 13
Figura 9. Método sistemático de mejora de procesos 26
Figura 10. Jerarquía del conocimiento 28
Figura 11. Niveles de gestión 29
Figura 12. Proceso ETL 32
Figura 13. Esquema estrella 34
Figura 14. Esquema copo de nieve 35
Figura 15. Metodología Bill Inmon 36
Figura 16. Metodología Ralph Kimball 37
Figura 17. Cuadrante mágico sobre plataformas de análisis e inteligencia de negocios 39
Figura 18. Fórmula del tamaño de muestra con población finita 48
Figura 19. Diagrama de Gantt para el desarrollo del proyecto BI 50
Figura 20. Proceso seguimiento de venta diaria 51
Figura 21. Proceso cumplimiento de metas de venta 52
Figura 22. Proceso definición de metas 52
Figura 23. Proceso resultado de campaña 53
Figura 24. Proceso atención de quejas y reclamos 54
Figura 25. Proceso relación con el consumidor 54
Figura 26. Objetivos estratégicos según perspectiva 57
Figura 27. Arquitectura de datos 60
Figura 28. Star net (Grupo 1) 62
Figura 29. Star net (Grupo 2) 63
Figura 30. Star net (Grupo 3) 63
Figura 31. Star net (Grupo 4) 63
Figura 32. Star net (Grupo 5) 64
Figura 33. Modelo dimensional de la propuesta 79
Figura 34. Mapeo de fuentes 80
Figura 35. Flujo de control en ETL de dimensiones 81
Figura 36. Flujo de datos STG_TIEMPO 82
Figura 37. Flujo de datos DIM_TIEMPO 82
Figura 38. Flujo de control en ETL para tabla de hechos 82
Figura 39. Flujo de datos FACT_VENTAS 85
Figura 40. Consulta de FACT_VENTAS en DM_GCM 85
Figura 41. Estructura de dimensión DIM_TIEMPO 86
Figura 42. Estructura de dimensión DIM_CANAL 86
Figura 43. Estructura de dimensión DIM_RESTAURANTE 87
Figura 44. Estructura de dimensión DIM_PRODUCTO 87
Figura 45. Estructura de dimensión DIM_EMPLEADO 88
Figura 46. Estructura de dimensión DIM_CLIENTE 88
Figura 47. Estructura de dimensión DIM_BLOQUE 89
Figura 48. Estructura de dimensión DIM_CAMPAÑA 89
Figura 49. Estructura del cubo OLAP 90
Figura 50. Medidas del cubo OLAP 91
Figura 51. Desarrollo del informe general 94
Figura 52. Desarrollo del informe a nivel restaurante 94
Figura 53. Gráfico variación venta neta anual / trimestral 95
Figura 54. Gráfico venta neta por día de la semana 96
Figura 55. Gráfico venta neta por canal salón/delivery 97
Figura 56. Gráfico venta neta por mayor 97
Figura 57. Gráfico venta neta por bloque 98
Figura 58. Gráfico venta neta por producto 99
Figura 59. Gráfico venta neta por restaurante 100
Figura 60. Gráfico venta neta por día (fecha) 100
Figura 61. Gráfico producto (ticket vs precio) 101
Figura 62. Gráfico venta neta por empleado 102
Figura 63. Diseño móvil del informe general 103
Figura 64. Diseño móvil del informe nivel restaurante 103
Figura 65. Consulta de ventas usando SSAS 104
Figura 66. Creación de miembros calculados en SSAS 105
Figura 67. Consultas MDX en SSMS 105
Figura 68. Reporte Excel – Vista Diaria 106
Figura 69. Reporte Excel – Vista General 107
Figura 70. Reporte Excel – Vista Restaurante 108
Figura 71. Código QR de encuesta de percepción 109
Figura 72. Job de carga del ETL 111
Figura 73. Vista de variables en SPSS 113
Figura 74. Vista de datos en SPSS 114
Figura 75. Medición de fiabilidad 114
Figura 76. Gráfico de barras – Pregunta 1 115
Figura 77. Gráfico de barras – Pregunta 2 116
Figura 78. Gráfico de barras – Pregunta 3 118
Figura 79. Gráfico de barras – Pregunta 4 119
Figura 80. Gráfico de barras – Pregunta 5 120
Figura 81. Gráfico de barras – Pregunta 6 121
Figura 82. Gráfico de barras – Pregunta 7 123
Figura 83. Gráfico de barras – Pregunta 8 124
ÍNDICE DE ANEXOS
Anexo 1. Cuestionario de Entrevista Grupal 134
Anexo 2. Encuesta de Percepción 135
Anexo 3. Recolección de Encuestas de Percepción 138
DEDICATORIA
La presente tesis está dedicada a mis padres
Jesús y Rosa, quienes me han motivado a ser
mejor cada día en lo profesional y personal;
a mi hermana Mercedes por ser la mejor y
acompañarme en cada etapa de mi vida y a
mi novio Manuel por apoyarme en todo el
proceso de este trabajo.
AGRADECIMIENTO
Un agradecimiento a todos los profesores de
la Universidad San Ignacio de Loyola que
fueron construyendo los conocimientos que
me ayudaron a desempeñarme como
profesional y a mi Asesor Ricardo Dulanto
por el apoyo y orientación de la presente
tesis.
RESUMEN
El presente trabajo de investigación tiene como finalidad, proponer una solución de
inteligencia de negocios para mejorar el control y seguimiento de las acciones que realiza la
Gerencia Comercial y Marketing en una franquicia de restaurantes, permitiendo que la
gerencia incremente el enfoque en funciones estratégicas lo cual impactaría en la ventaja
competitiva de la franquicia. En ese sentido, el control y seguimiento abarca los procesos de
seguimiento de venta diaria; el cumplimiento de metas; resultado de campañas; quejas y
reclamos; y relación con el consumidor; sin embargo, la solución se enfoca en el seguimiento
de ventas como una primera propuesta de mejora del proceso.
La ineficiencia de la gerencia para realizar el control y seguimiento se debe a la
dificultad que existe para acceder y gestionar la información de los sistemas aislados y
reportes creados; la incertidumbre generada por los reportes de venta y campaña que se
entregan fuera de tiempo por su complejidad para elaborarlos; poco conocimiento del cliente
de la franquicia; el proceso de atención de quejas y reclamos no está contemplado debido a
la carga laboral; y además, los reportes existentes no se adaptan a las nuevas necesidades de
información por consecuencia de la emergencia sanitaria del COVID-19.
La solución propuesta contempla el desarrollo del cubo OLAP de ventas y la
definición de herramientas de visualización para cada uno de los niveles de gestión de la
franquicia, siendo evaluadas por una muestra de 57 trabajadores que están relacionados con
los resultados de ventas mediante una encuesta de percepción que permite medir los
indicadores de cumplimiento de la solución y la efectividad en la mejora del proceso según
las opiniones de los encuestados. El resultado de la investigación afirma que la solución
propuesta de inteligencia de negocios podría contribuir en la mejora del proceso de control
y seguimiento, minimizando el consumo de recursos, reduciendo el tiempo de entrega de
reportes, mejorando la calidad de la información y proporcionando una visualización
sistemática del negocio. Además, se identifica que la solución propuesta contempla los
requerimientos de la gerencia Comercial y Marketing, pero no son los mismos que necesitan
los gerentes de restaurantes para su gestión.
Palabras clave: Inteligencia de negocios, Data Mart, Tablero de Control,
Visualización de datos, Mejora de Procesos, Control y Seguimiento
ABSTRACT
The purpose of this investigation work is to propose a business intelligence solution
to improve the control and monitoring of the actions carried out by the Commercial and
Marketing Management in a restaurant franchise, allowing that the management increase
focus on strategic functions, which would impact the franchise's competitive advantage. In
this sense, control and monitoring include the processes like daily sales monitoring; the
fulfillment of goals; campaign results; complaints and claims; and consumer relationship;
however, the solution focuses on sales monitoring as a first proposal to improve the process.
The inefficiency of the management to carry out the control and monitoring is due to
the difficulty that exists to access and manage the information of the isolated systems and
the reports created; the uncertainty generated by the sales and campaign reports that are
delivered out of time due to their complexity in preparing them; little knowledge of the
franchise customer; the complaints and claims process is not covered due to the workload;
Furthermore, the existing reports doesn’t adapt to the new information needs as a
consequence of the health emergency COVID-19.
The proposed solution contemplates the development of the sales cube OLAP and the
definition of visualization tools for each of the franchise management levels, being evaluated
by a sample of 57 workers who are related to sales results through a perception survey that
allows to measure the indicators of compliance of the solution and the efficiency in the
process improvement according to the opinions of the surveyed. The result of the
investigation affirms that the business intelligence solution proposed could contribute to the
improvement of the control and monitoring process, minimizing the consumption of
resources, reducing the delivery time of reports, improving the quality of the information and
providing a systematic visualization of the Business. In addition, it identified that the solution
contemplates the Commercial and Marketing Management requirements, but they are not the
same that the managers of restaurants needs for their management.
Keywords: Business intelligence, Data Mart, Dashboard, Data Visualization, Process
Improvement, Control and Monitoring
1
INTRODUCCION
Actualmente, estamos viviendo la era de la información que está dado por la gran
cantidad de datos que generamos en cada momento de nuestra vida gracias al desarrollo de
las tecnologías de la información y comunicaciones (TIC), es decir, muchos de nuestros
movimientos como compras, comentarios en redes sociales, opiniones en blogs, visita a una
página web, entre otros, están siendo almacenados en alguna base de datos y dejando huella
de nuestras acciones, preferencias y hábitos. Por lo tanto, la información que se obtiene a
partir de los datos recolectados representa una gran oportunidad y ventaja competitiva para
las empresas del mercado.
Asimismo, la inteligencia de negocios proporciona una visión integrada y
estructurada de la información dentro del negocio, el cual permite que, las empresas puedan
definir sus estrategias basadas en el conocimiento, pues, existen muchas empresas que al no
contar con la información disponible toman decisiones basadas en la intuición y la
experiencia de sus trabajadores. Además, la gestión correcta de la información genera
múltiples beneficios para las empresas como agilidad de los procesos, optimización de
recursos, reducción del error y medición de resultados.
La franquicia de restaurantes motivo de la presente investigación, ha tenido la
posibilidad de crecer rápidamente a lo largo de sus 23 años en el Perú, por lo que se les ha
dificultado la gestión de la información almacenada en sus diferentes fuentes que no fueron
integradas en su debido momento, esta situación ha generado procesos internos poco
eficientes y una gran desventaja frente a sus múltiples competidores, más aún con la
emergencia sanitaria por el COVID-19, que presupone un gran cambio en el modelo de
negocio y en las preferencias de los consumidores después de la cuarentena. En ese sentido,
la presente tesis consiste en proponer una solución de inteligencia de negocios que permita a
la Gerencia Comercial y Marketing mejorar el control y seguimiento de las ventas, dado que,
actualmente es un proceso muy operativo que consume horas de trabajo, generando
incertidumbre en los resultados de las acciones y dificultando la toma de decisiones. Además,
la solución propuesta contempla la situación y necesidades de la franquicia antes y después
de la cuarentena por lo que se reafirma la necesidad de la correcta gestión de la información
del negocio.
2
PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
Identificación del Problema
Situación Problemática.
El problema que se presenta es la deficiencia de la Gerencia Comercial y Marketing
para el control y seguimiento de acciones, lo cual genera que la gerencia pierda el enfoque
en las funciones estratégicas por dificultades operativas, impactando en la ventaja
competitiva de la franquicia.
La gerencia Comercial y Marketing tiene cuatro (04) procesos principales definidos
en la Figura 1. Los estudios de mercado permiten identificar oportunidades de mejora para
definir las estrategias de la franquicia, se realiza por lo menos dos veces al año y contempla
el entorno, competencia, producto, demanda y consumidores; la planificación comercial
permite tener claridad de los objetivos de la franquicia por lo que se realiza antes de iniciar
el año y se actualiza constantemente de acuerdo a los eventos que susciten; la implementación
es la ejecución de las estrategias definidas por lo que requieren mayor tiempo y dedicación;
y el control y seguimiento es el proceso que permite medir los resultados de las acciones que
se han tomado y alertar cualquier eventualidad que no sea beneficiosa por lo que se realiza
diariamente, sin embargo, el proceso es muy operativo por lo que requiere tiempo generando
deficiencias en otros procesos y no cumpliendo con el objetivo de informar y alertar a tiempo.
Este ámbito tiene gran importancia para la franquicia, pero depende de la adecuada gestión
de la información, ya que, como decía H. James Harrington, autor reconocido sobre mejora
de procesos y gestión del conocimiento, “Medir es el primer paso hacia el control y
eventualmente hacia la mejora. Si no puedes medir algo, no puedes entenderlo. Si no puedes
entenderlo, no puedes controlarlo. Si no puedes controlarlo, no puedes mejorarlo.”; porque
para controlar algo es necesario medirlo y esto nos permitirá mejorarlo.
3
Figura 1. Procesos de la gerencia comercial y marketing
Fuente: Elaboración propia
Por consiguiente, es preciso indicar que la deficiencia en el control y seguimiento
comercial se intensifica debido a la dificultad existente para acceder y gestionar la
información; incertidumbre en los reportes de ventas y campañas; las estrategias comerciales
no cuentan con un enfoque en el cliente; el control y seguimiento de quejas y reclamos no
está definido; y además, los reportes existentes son difíciles de adaptar a las nuevas
necesidades del negocio por consecuencia de la emergencia sanitaria del COVID-19.
Al respecto, la dificultad para acceder y gestionar la información se debe a que la
franquicia cuenta con varias fuentes de información aisladas que se fueron creando con la
implementación de sistemas tecnológicos y reportes necesarios para el negocio, las cuales
son: Micros Oracle para el registro de ventas (cajas), ANT para la gestión de cuentas de
contabilidad, FOX PRO para la gestión de personal, GEM para el seguimiento de encuestas
4
de satisfacción del cliente, Excel de las metas de ventas, Excel de las atenciones de quejas y
reclamos enviados por las agencias, Excel de campañas realizadas, base de datos externas
adquiridas para la identificación del cliente, bases de datos de POS enviadas por VISA y
MasterCard, base de datos de campañas de recolección de datos y comentarios de Redes
Sociales que se detallan en la Tabla 1; además, la ausencia de un proceso de estandarización
de los datos generó que las fuentes sean incompatibles entre sí y no se puedan relacionar, es
decir, mientras que en una fuente se muestra un código de producto, éste es diferente en otra
fuente. En consecuencia, la gestión de la información como se está realizando ha ocasionado
el consumo innecesario de tiempo de los trabajadores de la gerencia para tareas operativas y
rutinarias que no permite el enfoque más estratégico. Adicionalmente, se estima que luego
de la emergencia sanitaria, se crearán nuevas fuentes de información debido a la variación
de la propuesta de valor de la franquicia, lo cual se debería acoplar a la solución propuesta
de inteligencia de negocios.
Tabla 1
Fuentes de información de la franquicia de restaurantes
N° Fuente Tipo Descripción
Sistemas
1 Micros Oracle Base de datos Transacciones de ventas en cajas de cada
restaurante.
2 ANT Base de datos Registro de cuentas y asientos contables y
financieros.
3 FOX PRO Base de datos Gestión de planillas del personal.
4 GEM Base de datos Encuestas de satisfacción que realizan los
clientes por la web.
Archivos
5 Metas Excel Metas diarias definidas por la Gerencia
Comercial y Marketing.
6 Quejas y Reclamos Excel Quejas y reclamos gestionados por la
agencia contratada.
7 Campañas Excel Listado de campañas mensuales actualizado
por Jefe de Marketing.
8 Recolección de datos Excel Listado de datos recolectados en la web y
cupones.
9 Datos externos Excel Listado de datos de personas comprados por
la franquicia.
10 Visa Plano Registro de transacciones registrados por
Visa mediante los POS.
11 MasterCard Plano Registro de transacciones registrados por
MasterCard mediante los POS.
5
Servicio en línea
12 Facebook Redes Sociales Comentarios realizados en el Facebook de la
franquicia.
Fuente: Elaboración propia
De la misma manera, antes y después de la cuarentena los reportes siguen siendo un
soporte de información del negocio, sin embargo, los procesos ya existentes generan
incertidumbre en los reportes de ventas y campañas, dado que, la creación y actualización de
éstos se realiza de forma poco eficiente, es decir, una persona se encarga de registrar en un
Excel la venta diaria que alerta el sistema de cajas para actualizar los reportes de seguimiento
de venta y en el caso de los reportes de seguimiento de campañas se crean a demanda del
negocio ya que dependen del personal de sistemas para extraer la información con los filtros
adecuados; estos procesos son muy engorrosos por lo que presentan un alto índice de error
humano; y los reportes no están disponibles para la toma de decisiones ya que no se actualizan
oportunamente. En ese sentido, el desconocimiento de los resultados genera principalmente
la desmotivación de los trabajadores de los restaurantes, ya que, no tienen el reconocimiento
de las acciones realizadas y les dificulta la planificación de las acciones futuras, es decir, no
pueden estimar las compras de insumos, ajustar las horas de los empleados y definir
estrategias propias del local; además, genera retrasos en los procesos corporativos como la
entrega de estados de pérdidas y ganancias; el pago por puntos (porcentaje de ventas) y
propinas a los empleados; y la aplicación de nuevas campañas por falta de sustento de los
resultados de venta.
Además, la definición de estrategias sin enfoque en el cliente en la gestión comercial
se debe a que existen pocos espacios para la recolección de datos, pocas campañas para la
captación de estos, el desconocimiento del perfil y las preferencias de los consumidores. En
consecuencia, se puede decir que las estrategias comerciales son ineficientes, dado que, se
emplean campañas masivas con alta inversión, poca efectividad en potenciales clientes para
la franquicia y comunicación poco asertiva para los distintos grupos y tipos de clientes. Cabe
resaltar que, debido a la coyuntura actual, se ha incrementado la necesidad de conocer al
cliente ya que las campañas comerciales deben ser aún más dirigidas para poder acercarnos
al cliente potencial y personalizar nuestra oferta de productos.
6
Por otra parte, el control y seguimiento de quejas y reclamos no está definido a pesar
de la importancia de las necesidades de clientes como parte de la cultura de la franquicia, es
decir, los clientes cuentan con tres canales de atención: call center, redes sociales y los locales
físicos; las quejas y reclamos presentados por los clientes en call center y redes sociales son
atendidos por agencias terceras y las que se presentan en los restaurantes son atendidos por
los gerentes de servicio, sin embargo, no son gestionados adecuadamente y no se controla el
progreso de la atención aunque las agencias entregan un reporte del estado de las quejas y
reclamos. Por consiguiente, al no llevar un control que permita visualizar los motivos de las
insatisfacciones de los clientes, dificulta la toma de acción al respecto, genera aumento en
las quejas y reclamos y la pérdida de clientes. En la Figura 2, se muestra el árbol de problemas
que contiene el despliegue de la problemática en el proceso de control y seguimiento que
realiza la Gerencia Comercial y Marketing.
Figura 2. Árbol del Problemas
Fuente: Elaboración propia
7
Descripción de la Franquicia.
La presente investigación no cuenta con autorización expresa de la franquicia que es
objeto de estudio, por lo tanto, la denominaremos en adelante “franquicia de restaurantes”
para referirnos a la misma.
La franquicia de restaurantes pertenece a una cadena americana internacional
especializada en la venta de comida americana y bebidas con altos estándares de calidad,
cuenta con más de 900 restaurantes a nivel mundial por lo que es una marca muy bien
posicionada, asimismo, se caracteriza por ofrecer una experiencia única a todos sus clientes.
Misión:
“Ser siempre mejor. Superar siempre las expectativas”
Visión:
“Ser la compañía de restaurantes más respetada en el planeta”
Valores:
- Respeto: Verdadero servicio a nuestros huéspedes
- Compromiso: Constante actitud de servicio y calidad
- Innovación: Crear constantemente promociones
- Divertido: Ambiente agradable, alegre y amistoso
Gestión Restaurantes
La franquicia de restaurantes tiene 23 años en el Perú, a la fecha cuenta con catorce
(14) restaurantes a nivel nacional de los cuales doce (12) se ubican en Lima Metropolitana y
dos (02) están en las principales provincias; en la Tabla 2 se muestran los locales a nivel
nacional. Los restaurantes ofrecen un ambiente informal con decoración de antigüedades y
muros que enmarcan la historia y cultura de la franquicia de restaurantes, contando con una
distribución similar y definida para el bar, cocina, comedor, almacén, taller (preparación de
insumos), zona de despacho y oficina.
8
Tabla 2
Locales de la franquicia de restaurantes
N° Restaurante Año de Apertura Distrito
Lima Metropolitana
1 Ovalo Gutiérrez 1997 Miraflores
2 Jockey Plaza 2005 Santiago de Surco
3 Open San Miguel 2007 San Miguel
4 Asia 2009 Asia
5 Larcomar 2009 Miraflores
6 Salaverry 2014 Jesús María
7 Primavera 2015 Santiago de Surco
8 La Rambla SB 2018 San Borja
9 Aeropuerto 2018 Callao
10 Mall del Sur 2018 San Juan de Miraflores
11 Plaza San Miguel 2019 San Miguel
12 Puruchuco 2020 Ate
Provincia
13 Arequipa 2011 Cayma
14 Trujillo 2012 Trujillo
Fuente: Elaboración propia
Además, la marca fomenta una cultura única entre sus empleados caracterizada por
ofrecer la diversión y calidez de un “viernes” durante todos los días de la semana, es por ello,
que los clientes que asisten a sus locales pueden estar acompañados de amigos y familiares
e inclusive asisten solos ya que encontrarán en el local un ambiente divertido y un equipo
enérgico.
La franquicia de restaurantes cuenta con una carta variada de comida, bebidas y
misceláneos. Los platos principales están basados en la comida americana y se clasifican en
las familias Appetizers, Burgers, Breakfast, Chicken & Seafood, From de Grill, Pastas, Fresh
Mex, Salads y Desserts; las bebidas se clasifican en cerveza, vino, licor y no alcohólicos; y
además ofrece giftcards para los clientes que quieren hacer un regalo para una ocasión
especial. La carta es la misma en todos los restaurantes del Perú y es renovada 2 veces al año,
pero se mantienen los platos íconos de la franquicia de restaurantes.
9
La venta neta anual, venta sin impuesto general de ventas (IGV) ni recargo de
consumo (RC), oscila entre los 50-60 millones de soles, sin embargo, cuenta con una
estacionalidad o temporada alta de ventas entre los meses de mayo, junio, julio, agosto y
diciembre como se muestra en la Figura 3. La venta neta en el mes de Julio puede superar en
13% a la venta promedio del año por lo que es el mes con mayor foco para las gerencias,
incluso supera las expectativas de la temporada navideña.
Figura 3. Estacionalidad de venta
Fuente: Elaboración propia
El horario de atención de los restaurantes, a excepción del local ubicado en el
aeropuerto, es de 12:00 a 03:00 horas; el restaurante en el Aeropuerto atiende las 24 horas
por la gran demanda de viajeros que existe por lo cual es el local con mayor participación de
venta. La demanda de la franquicia de restaurantes se concentra los viernes y sábados, debido
a que además de ser restaurante también tiene zona de bar, la venta en estos días representa
el 36% del total de una semana. En la Figura 4 se muestra que el bloque horario con mayor
preferencia de lunes a sábado es de 19:00 a 22:00 y los domingos es de 12:00 a 16:00 horas.
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Figura 4. Demanda por bloque horario
Fuente: Elaboración propia
Los restaurantes están clasificados por su ubicación en Región Norte y Sur, sin
embargo, el responsable de la gestión de este es el Gerente de Restaurante que está en
constante coordinación con el Jefe de la Región para definir las estrategias en conjunto. En
la Figura 5 se muestra el organigrama del restaurante donde se observa que cada local cuenta
con tres (03) gerentes adicionales para la gestión de cocina, servicio y bar.
Figura 5. Organigrama del restaurante
Fuente: Elaboración propia
11
El proceso de atención al cliente se detalla en la Figura 6, donde se incluye el flujo
desde el momento en que el cliente ingresa a un restaurante hasta que se retira
satisfactoriamente. Los trabajadores que están en contacto con los clientes son el anfitrión
que se encarga de distribuir las mesas, registrar las reservas y evitar que los clientes se retiren
insatisfechos; y el mesero que se encarga principalmente de asegurar una buena estadía de
los clientes, entregar el pedido en buenas condiciones, realizar el cobro debido e incentivar
al cliente que pida más productos. El personal de cocina y bar son los encargados de preparar
los productos solicitados en Micros (Sistema de cajas de Oracle) que aparecen en los KDS
(Kitchen Display System) y asegurar la calidad de todos los productos que se solicitan en su
debido tiempo.
Figura 6. Proceso de atención al cliente
Fuente: Elaboración propia
La competencia en el mercado de restaurantes y bar es muy amplia, sin embargo, los
competidores directos de la franquicia de restaurantes en concordancia con el tipo de
producto y servicio que ofrecen son Chili´s, Tony Roma’s y Lucy Juicy.
12
Gestión Corporativa
La franquicia de restaurantes cuenta con dos (02) oficinas de gestión corporativa
ubicadas en Lima Metropolitana, una específicamente para la gerencia de contabilidad y
finanzas, y otra para las demás gerencias que están indicadas en el organigrama corporativo
de la Figura 7.
El organigrama actual cuenta con seis (06) gerencias corporativas para la gestión del
negocio, cada gerencia cuenta con 2-6 personas a cargo, excepto contabilidad y finanzas que
es la gerencia con aproximadamente 25 personas. Además, la jerarquía cuenta con cinco (05)
niveles de cargos.
Figura 7. Organigrama corporativo
Fuente: Elaboración propia
13
En la Figura 8 se muestran los procesos principales que deben contemplar cada
gerencia para el cumplimiento de su gestión. La gerencia Business Intelligence es una
gerencia que se ha implementado recientemente por lo cual aún no se cuenta con una solución
de inteligencia de negocio para la franquicia de restaurantes, por otro lado, la gerencia de
Sistemas ha sido la encargada de proporcionar acceso a la información según requerimiento
del usuario interno.
Figura 8. Procesos de las gerencias corporativas
Fuente: Elaboración propia
14
Formulación del Problema
Problema general.
¿Cuál es la solución adecuada que contribuya a mejorar el control y seguimiento comercial
que realiza la Gerencia Comercial y Marketing en la franquicia de restaurantes?
Problemas Específicos.
1. ¿Cuál es el proceso adecuado que contribuya a facilitar la integración de la
información de ventas desde diversas fuentes?
2. ¿Cuáles son los indicadores necesarios que permitan la medición de las ventas en
el tiempo?
3. ¿Cuáles son las herramientas adecuadas que permitan el procesamiento de datos
y dar soporte a los integrantes del negocio?
4. ¿Cuáles son los niveles de granularidad necesarios para la visualización de ventas?
5. ¿Cuál es el tablero de control de ventas piloto que permitirá evaluar la solución
propuesta?
15
MARCO REFERENCIAL
Antecedentes
Nacionales.
Díaz (2020). En su investigación titulada “Plataforma de inteligencia de negocios para
análisis de ventas en caserío restaurante bar de la ciudad de Chiclayo” desarrolla una solución
de inteligencia de negocios que permita medir y analizar las transacciones del restaurante de
Chiclayo, el proyecto involucra la definición de indicadores, analizar la base de datos
transaccional, diseñar el modelo multidimensional de datos y plasmar los resultados en un
tablero de gestión de uso práctico para los usuarios. Para evaluar los resultados, se realizaron
encuestas a los tres (03) expertos del equipo de ventas sobre los beneficios del uso de la
plataforma de inteligencia de negocios y se concluye que el 67% considera que se ha reducido
el tiempo del procesamiento de recolección de datos para la toma de decisiones sobre ventas.
Tapia, Ramos, Julio y Lipe (2019). En su investigación “Application of Business
Intelligence to Improve Utilities by Increasing Customer Satisfaction in Restaurants”, tiene
el objetivo de incrementar las utilidades del restaurante con el uso de la inteligencia de
negocios para mejorar la satisfacción de los clientes, además, se ha utilizado la minería de
datos para el análisis de preferencias y necesidades de los clientes, específicamente el método
del árbol de decisión para la técnica de clasificación que permitió concluir los hallazgos para
atraer y fidelizar a los clientes, elevando la satisfacción e incrementando la afluencia al
restaurante.
Chávez (2015). En su investigación titulada “Sistema de soporte a la toma de
decisiones basado en inteligencia de negocios para mejorar los procesos comerciales del
importador peruano” tiene como fin el poder implementar un debido procesamiento de los
datos, para la estructuración de información que se obtiene del negocio y así poder absolver
los requerimientos de los importadores, asimismo, se precisa que la situación problemática
esta presentada por información desvinculada en diferentes formatos, por lo cual la gestión
de la información se dificulta, lo cual genera una indebida orientación a los importadores
16
peruanos. La solución planteada utiliza la metodología de Ralph Kimball debido a que es un
método eficaz para implementar el data warehouse. Se consideró como muestra a 5 personas
que entran en contacto directo con los importadores para la evaluación de la hipótesis, para
lo cual se tomaron en consideración reportes y entrevistas sobre la situación real y simulada
de acuerdo con el sistema que se está planteando. En ese sentido, se concluye que el sistema
ha contribuido a mejorar el proceso de toma de decisiones para que sea más oportuna y así
reduciendo el tiempo en un 70% (de 10 a 3 minutos), obteniendo una ventaja competitiva.
Palacios y Del Rosario (2015). En su investigación con el título “Implementación de
una solución de inteligencia de negocios basado en el algoritmo de serie temporal para la
mejora del proceso de toma de decisiones gerenciales en una empresa comercial” tiene como
objetivo el poder mejorar el proceso de toma de decisiones de la empresa “EL OFERTÓN
SAC” a través de la implementación de la Solución de Inteligencia de Negocios basado en
el algoritmo de Serie Temporal. Los problemas identificados son que los reportes que solicita
la gerencia eran entregados fuera del tiempo determinado debido a que el personal encargado
de realizar dichos reportes tenía mucha dificultad en culminarlos, generando costos
adicionales para la empresa, esto ocasionaba que la calidad de información sea pésima. Por
otro lado, se suscitaban descuidos en los stocks ya que la información no reflejaba la realidad,
por lo cual la gerencia desconfiaba de la calidad de los reportes y se veía una significativa
disminución de satisfacción. La muestra fue obtenida de las personas que toman las
decisiones dentro de la empresa “El Ofertón” las cuales son 3 y se buscaba que se tenga un
margen de error del 0%. Para la realización de este estudio se consideró la Muestra Censal
debido a que este tipo identifica el poder conocer las características poblacionales e incluso
el tamaño de universo de cómo son conformadas. Los resultados obtenidos fueron mejorar
significativamente la toma de decisiones en la empresa a través de tableros de control de
gestión del proceso de compras y ventas del negocio; y así poder mejorar el análisis de la
información teniendo una interfaz intuitiva. Asimismo, se pudo disminuir el tiempo
promedio en la elaboración de informes solicitados por la alta gerencia en un 96,25%.
También se puedo mejorar la calidad de la información solicitada en una escala de 5 puntos
en el estilo Likert y se generó una proyección de las ventas para los próximos 3 meses
utilizando el algoritmo de serie temporal MIXED por ser el más eficaz.
17
Candela (2019). En su planteamiento titulado “Propuesta de implementación de un
tablero de control para medir la satisfacción del cliente en un restaurante” tiene como meta
el poder implementar un Tablero de Control, para medir la Satisfacción del Cliente en el
Restaurante “El Argentino”, debido a que este negocio no cuenta con los sistemas de soporte
informático para conocer el avance de sus objetivos y optimizar los resultados futuros,
asimismo, se busca que los clientes se fidelicen al negocio y que este sea recomendado de
boca a boca. La población que se tomó como muestra son cinco clientes que asistían al
restaurante “El Argentino” donde se estudió a través de encuestas y entrevistas sobre los
productos y servicios ofrecidos durante el proceso de atención. Por otro lado, se utilizó la
investigación correlacional (medición), que es para estudiar la relación entre la variable
dependiente e independiente, utilizando una metodología cuantitativa y transversal debido a
que se busca analizar datos en un tiempo específico. El resultado sería que se implemente el
Tablero de Control en el restaurante “El Argentino” y así poder mejorar la rentabilidad e
incrementar la cantidad de pedidos mensuales, lo cual implicaría un aumento del 40% de los
pedidos al mes y ayudaría a fidelizar a los clientes.
Internacionales.
Jaramillo (2019). En su investigación titulada “Caso de estudio en restaurante sobre
la optimización de los costos de procesos internos desde prácticas de mercadeo mediante la
aplicación de inteligencia de negocios” busca analizar el desempeño del restaurante en el
ámbito operativo, es decir, definir los costos de producción en base a la composición de las
recetas, tiempo que se emplea para la preparación y la demanda de uso de servicios
adicionales de preparación y medir el aporte al negocio por producto para tomar acciones
necesarias, es por ello, que se ve necesario la aplicación de una solución de inteligencia de
negocios que permita la visualización de los resultados por producto y facilite la
identificación de productos que cumplen con el margen de utilidad requerido por la empresa.
La conclusión de la investigación es que la inteligencia de negocios permitió mejorar el
margen de los productos y del restaurante, además, permite mejorar las operaciones del
negocio ya que proporciona una visión 360°.
18
Meléndez, Rodríguez y Murrieta (2014). En su investigación “Inteligencia de
negocios y competitividad en hoteles y restaurantes del sur de Tamaulipas” busca definir los
factores internos que impactan en la competitividad de hoteles y restaurantes en la región sur
de Tamaulipas en México para poder ofrecer alternativas que potencien estos factores
mediante la inteligencia de negocios. El tamaño de la muestra fue 49 hoteles y 51 restaurantes
y la técnica aplicada fue la entrevista personal para la que se definieron 52 preguntas dirigido
a los administradores de cada empresa. Finalmente se concluyó que no existe diferencia
significativa entre la competitividad y los factores internos (tecnologías de la información,
planeación estratégica, calidad en el servicio, capacidades de marketing y competencias
gerenciales), sin embargo, si existen muchas dificultades operativas que generan ineficiencia
y bajas utilidades.
Sarango (2014). En su investigación “La inteligencia de negocios como una
herramienta de apoyo para la toma de decisiones” busca demostrar los beneficios que se
pueden efectuar mediante la implementación de una solución de inteligencia de negocios en
el área de ventas de una empresa en el rubro de consumo masivo, puesto que, ésta cuenta con
un repositorio ineficiente para el personal y genera demasiada información que resulta
irrelevante para el negocio lo que aumenta el tiempo de procesamiento de las consultas por
el volumen exponencial de los datos, además, el data warehouse no soporta las necesidades
del negocio porque no permite obtener resultados rápidos de las ventas basados en las
diferentes estrategias comerciales. La investigación se realizó mediante encuestas y
entrevistas realizadas a varios empleados de la empresa para medir los resultados obtenidos
en el estudio del muestreo. En conclusión, la inteligencia de negocios permitió diseñar una
herramienta que genere beneficios en la gestión de la empresa, ya que esto proporciona que
el tiempo de procesamiento de los datos sea más rápido, reduce el esfuerzo del personal y
facilita el despliegue de los resultados con mayor precisión, lo cual desarrolla el interés y
compromiso de los trabajadores porque pueden denotar las cualidades y beneficios de la
aplicación.
Larco (2014). En su investigación titulada “Análisis de un sistema de inteligencia de
negocios para la administración de una base de datos. Caso: Grupo Startv” tiene el objetivo
de aplicar la inteligencia de negocios en la administración de una base de datos y definir su
contribución en la rentabilidad del grupo Startv. La investigación realizada es de forma
19
empírica, sin embargo, se realizaron encuestas a 9 empleados (cobradores). La conclusión
del estudio es que la implementación de esta solución incrementa la rentabilidad en 14%,
mejora el posicionamiento del grupo y demuestra el beneficio de utilizar información para la
definición de estrategias competitivas; la aplicación de inteligencia de negocios genera un
incremento de 84% en la utilidad neta debido la reducción de costo técnicos justificada por
la gestión de la información en BI.
Martínez (2010). Desarrolla la investigación “La inteligencia de negocios como
herramienta para la toma de decisiones estratégicas en las empresas: análisis de su
aplicabilidad en el contexto corporativo colombiano” donde tiene como finalidad el poder
acercar la tecnología de la información a las organizaciones colombianas, especialmente a
las empresas corporativas que tienen un sistema de inteligencias de negocios y que estas se
entienden como un sistema de información de apoyo a la toma de decisiones, es por este
motivo que esta investigación nace para evidenciar si realmente es necesario contar con esta
herramienta, debido a que en todas las partes del mundo se suele utilizar pero en algunos
contextos o empresas no resulta ser tan eficaz por la poca viabilidad de la información. Para
este caso se consideró a 98 empresas fueron entrevistadas para el muestreo de la encuesta,
estas desarrollan sus actividades en Colombia y en algunos casos se tenía sedes fuera del
país, también se dio la colaboración del programa de estadística de la Universidad Nacional,
con un margen de error del 10% y de confiabilidad del 95%, se obtuvo como resultado de
forma cuantitativa y cualitativa atributos de objetos medibles considerados como la materia
prima para la generación de la información. Los resultados fueron que la inteligencia de
negocios para la toma de decisiones es considerada de vital importancia para las empresas y
que en un futuro se realice seguimiento de los aspectos contemplados en esta presente
investigación.
20
Estado del Arte
Actualmente, las empresas están inmersas en la era de la información por lo cual
deben enfrentar una serie de desafíos para alcanzar una cultura de conocimiento que
represente una ventaja competitiva. Por lo cual, la inteligencia de Negocios ha obtenido
mayor importancia como la solución para generar conocimiento del negocio que proporcione
soporte a la toma de decisiones.
En ese sentido, el objetivo de la tesis es proponer una solución de inteligencia de
negocios que permita mejorar el control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y
Marketing, impactando en recursos, tiempo, calidad y visualización del negocio.
Evolución de la inteligencia de negocios.
La inteligencia de Negocios cuenta con múltiples definiciones, sin embargo, se puede
englobar como el conjunto de metodologías, herramientas, prácticas y estrategias que están
enfocadas en generar conocimiento del negocio, permitiendo una visión integrada, completa
y actualizada de la situación de la empresa.
El concepto tuvo su origen en la década de los 90 con las publicaciones de Bill Inmon
y Ralph Kimball, en la primera generación Business Intelligence 1.0 “Tool Centricity”
aparecieron múltiples aplicaciones con ciertas limitantes, eran herramientas para usuarios de
nivel de TI, pocas fuentes de información, informes muy detallados, generalmente a nivel
mensual y precios muy altos, lo cual género que la inteligencia de negocios siga siendo
inaccesibles para varias empresas. Sin embargo, en la década del 2000, llegó el Business
Intelligence 2.0 “Web Centricity” que permitió a los usuarios explorar, predecir y generar el
reporte a medida mediante soluciones web con acceso a diversas fuentes inclusive data
externa como redes sociales. Actualmente, la generación Business Intelligence 3.0 “App
Centricity” permite la que el usuario empresarial con cualquier capacidad genere contenido
e informes con la información necesaria a tiempo real mediante una aplicación móvil lo que
genera la colaboración en las empresas.
21
Aplicación de la inteligencia de negocios en el rubro de restaurantes.
Chipotle es una cadena de restaurantes americana que cuenta con 2,400 locales a nivel
internacional y ofrece productos como burritos, tacos y ensaladas. La gran cadena de
restaurantes no contaba con una vista integrada de los restaurantes debido a que tenían 100
diversas fuentes de información lo que no permitía que sus equipos se mantengan
informados. Por lo tanto, decide implementar una solución de inteligencia de negocios en
Tableau que le permitió centralizar la información y logrando lo siguiente: seguimiento de
la operación de los restaurantes, velocidad en la entrega de reportes, incrementar la eficiencia
del personal, toma de decisiones estratégicas, medición de desempeño y finalmente generar
atracción de los clientes con las acciones tomadas.
Wendy’s es una cadena de restaurantes mexicana que tiene presencia en 30 países a
nivel internacional, posicionada en la venta de hamburguesas. En el 2014, recibió el premio
de distinción de Information Builders, ya que, la empresa ha creado un portal WebFocus que
cuenta con tecnología de inteligencia de negocios y un tablero que permite integrar la
información proveniente de todos los puntos de venta, que les permite tener informes
específicos con mayor nivel de granularidad para los responsables de la toma de decisiones,
por lo tanto, los gerentes tienen un mejor control de los costos y márgenes de todos sus
restaurantes. Esta plataforma nació como un portal ejecutivo donde algunos de los gerentes
podían ver los indicadores principales de venta, velocidad del servicio, costos y satisfacción
del cliente, sin embargo, el éxito fue tan rápido que en poco tiempo la gran mayoría de
responsables querían el acceso a la plataforma para mejorar sus procesos.
Hardee’s es una cadena de restaurantes americana con más de 1,800 restaurantes en
15 países a nivel mundial y considerada la quinta franquicia más importante de estados
unidos en la venta de hamburguesas. Este caso es muy relevante ya que la cadena se
encontraba en bancarrota, pero mediante el uso de su sistema de inteligencia empresario con
tecnología de inteligencia de negocios y analítica, pudo introducir un nuevo producto al
mercado “Monster Thickburger” que fue constantemente monitoreado y generó un
incremento de la venta en 8% en el lanzamiento, este incremento se fue potenciando que en
lapso de 3 años logró recuperar a la empresa y generar ganancias.
22
Aplicación de la inteligencia de negocios en la mejora de procesos.
Bayer es una empresa alemana que se dedica al rubro de salud, nutrición y materiales
de alta tecnología y se encuentra a nivel global, sin embargo, pese a ser una gran empresa
tenía dificultad para consolidar los procesos que se realizaban en cada país, generando que
muchos trabajadores realicen la misma actividad para cargar distintos formatos de forma
manual con alta probabilidad de error, por lo tanto, la empresa no contaba con una visibilidad
del negocio, se tenía trabajadores exclusivamente para procesar la información y en los países
con pocos recursos se tuvo que tercerizar a costos muy altos. Después de la implementación
de Cognos BI por parte de IBM se logró la disponibilidad de la información para la toma de
decisiones, estandarización de reportes, creación de cubos OLAP y tableros de gestión, lo
que permitió la reducción de gastos en infraestructura, licencias y consultoría.
Sodimac es una empresa chilena del rubro retail dedicada a la venta de productos de
construcción, ferretería y mejoramiento para el hogar. En el 2009 decidieron consolidar la
información que estaba en diversas fuentes para poder analizarla y lo hicieron
implementando un data warehouse con Sybase IQ, invirtieron $500,000 en el desarrollo del
proyecto que le permitió crear un modelo de datos que permitió analizar la evolución de los
principales indicadores de venta y gastos del negocio.
El banco de crédito del Perú (BCP) implemento una solución de inteligencia de
negocios que consolidar la información de diversas fuentes como los análisis de riesgo, los
consumos en las tarjetas de crédito y los préstamos, lo cual permitió que el área de
planeamiento comercial pueda lanzar campañas dirigidas, con mayor asertividad en la
comunicación y con menor presupuesto, en el caso de BCP se repotenció la estrategia de
marketing y la toma de decisiones.
Alicorp es una empresa de bienes de consumo que opera en todo américa utilizó la
inteligencia de negocio para conocer la productividad de sus trabajadores, es decir, con la
solución implementada pudieron identificar los vendedores que tenían mayor volumen de
venta y con mejor margen de venta, con lo que implementaron un sistema de incentivos para
motivar la venta de los trabajadores.
23
Marco Teórico
Franquicia.
Según Duarte (2003), la franquicia es un modelo de negocio donde el franquiciador,
empresa dueña de la marca y el formato del negocio, crea una relación comercial y financiera
con el franquiciatario, empresa que adquiere los derechos para usar la marca y conocimientos
del negocio mediante el pago de regalías, para expandir el negocio y generar mayores
ingresos.
Según Díez y Rondán (2004), en su investigación determina que las razones que
impulsan a un empresario ser franquiciador son recursos financieros limitados debido a que
este modelo les permite crecer el negocio con pocos recursos en comparación con otras
formas de comercio; el personal de las franquicias son independientes por lo que no existe
relación laboral con el franquiciador, lo cual conlleva a talento directivo, mejores salarios y
mayor motivación en las franquicias ya que el esfuerzo les generará sus propios ingresos; el
conocimiento del mercado que puede tener el franquiciatario que les permitirá ingresar a
nuevos mercados donde el franquiciador no tiene información, esto se da principalmente en
el proceso de internacionalización; y el control que tiene el franquiciador sobre el
franquiciatario en este modelo es mayor que vendiendo las acciones en el mercado de
capitales. Por otro lado, las razones que impulsan a un empresario en convertirse en
franquiciatario son bajo riesgo ya que la franquicia ha establecido como un negocio seguro,
aunque en la práctica no siempre es así; y la independencia dado que el reciben apoyo y el
conocimiento del franquiciador pero la gestión del negocio y estrategias es propia.
Según Cortés (2008), las franquicias se clasifican según el grado de funcionamiento,
tipo de contrato y cobertura como se detalla en la Tabla 3. La franquicia de restaurantes en
investigación es de tipo formato de negocio según grado de funcionamiento, franquicia
maestra según contrato y franquicia regional según cobertura para instalar locales a nivel
nacional.
24
Tabla 3
Tipos de franquicia
N° Tipo de Franquicia Descripción
Según Grado de Funcionamiento
1 Franquicia de distribución exclusiva El franquiciatario se desempeña como el
distribuidor del franquiciador por lo que no se
pagan regalías.
2 Franquicia de producto y marca El franquiciador comparte el conocimiento
técnico del proceso de los productos o servicios,
por lo que el franquiciatario está obligado a
pagar regalías según sus ventas.
3 Franquicia de formato de negocio El franquiciador otorga al franquiciatario el
derecho de uso del modelo de negocios
desarrollado que incluye el plan de marketing,
manuales, producto y marca por lo que se paga
regalías.
Según Contrato
1 Franquicia unitaria o individual El franquiciador otorga al franquiciatario el
derecho de operar una tienda en un determinado
espacio.
2 Franquicia maestra El franquiciatario obtiene los derechos del
franquiciador para franquiciar el modelo de
negocio desarrollado por lo cual se da cuando
parte del negocio original.
Según Cobertura
1 Franquicia regional El franquiciatario tiene el derecho de establecer
una determinada cantidad de franquicias en un
territorio que lo requiera.
2 Franquicia múltiple El franquiciatario tiene el derecho de varias
franquicias de la misma marca.
3 Franquicia de conversión El franquiciatario ya posee un negocio
independiente en operación y decide convertirse
en franquicia de formato de negocio por lo que
debe cumplir las normas del franquiciador.
Fuente: Elaboración propia
25
Control y seguimiento del negocio.
Según Veiga (2008) en su libro titulado “Control de la gestión empresarial” indica
que cuando se habla de la administración de empresas se tienen cuatro procesos
fundamentales que son planificación, organización, dirección y control. En ese sentido, el
control es un proceso de gestión que tiene el objetivo de asegurar el cumplimiento de los
objetivos definidos en la planificación mediante la medición de resultados y acción.
El proceso de control consiste en comparar el resultado real con lo planificado lo que
permitirá valorar el cumplimiento de los objetivos, analizar e interpretar los resultados y
culmina con las acciones que se realizarán para asegurar y encaminar el cumplimiento
esperado. Además, el control del negocio exige un sistema que contemple los indicadores
clave para medir los resultados de la empresa.
Por otro lado, según Cerón, Trujillo y Escobar (2011) el seguimiento se define en la
teoría de planificación del desarrollo como el proceso sistemático para identificar la calidad
de un proceso para realizar cambios pertinentes. El seguimiento o monitoreo permite medir,
analizar el avance y proponer acciones anticipadamente ya que se identifica el posible éxito
y riesgos antes de concluir con un resultado no esperado.
En la franquicia el control y seguimiento es un proceso que realiza la gerencia
Comercial y Marketing que consiste en monitorear el avance de las ventas para anticiparnos
al fracaso o éxito de las metas, y la medición de los resultados para valorar el cumplimiento
de los objetivos.
Mejora de procesos.
Zaratiegui (1999) en su investigación “La gestión por procesos: Su papel e
importancia. Economía industrial” define que los procesos son una secuencia de actividades
que transforman las entradas que podrían ser datos, materiales, materias primas, equipos,
entre otros; en salidas que son productos finales, servicios y resultados requeridos por los
clientes del proceso.
26
Sobre la mejora de procesos, Zaratiegui refiere que todos los procesos son mejorables,
es decir, siempre se puede mejorar algún detalle del proceso para aumenta el rendimiento en
relación con la productividad y para adaptarlos a los cambios del mercado. Recomienda la
aplicación de la mejora continua que se muestra en la Figura 9 para asegurar mejores
resultados y la evaluación constante mediante los indicadores del proceso establecidos.
Figura 9. Método sistemático de mejora de procesos
Fuente: Zaratiegui, J. R. (1999). La gestión por procesos: Su papel e importancia. Economía
industrial, 330, 81-82.
Según la investigación del Ministerio de Fomento (2005), la mejora continua de
procesos genera beneficios para los clientes debido a que la empresa es capaz de brindar
mejor atención de sus requerimientos, para la empresa porque permite aumentar la eficiencia
e identificar oportunidades, y en esencia para los trabajadores porque les permite mejorar la
capacidad, motivación laboral y satisfacción con lo realizado. Algunos de los principales
beneficios de la aplicación son:
- Disminución del uso de recursos debido al aumento de la eficiencia.
- Disminución del tiempo, por el aumento de la productividad.
- Disminución de errores, por el aumento de la calidad.
- Visión sistemática del negocio.
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Entonces podemos afirmar que la mejora de los procesos contempla todas las
acciones, herramientas y procesos que tienen el objetivo de cambiar la forma como se
desarrollan una o varias actividades de un proceso, beneficiando a los clientes, empresa y
trabajadores mediante un proceso con mejor uso de recursos, tiempo, calidad y visión del
negocio.
Campañas comerciales.
Según Guzmán (2003) en su investigación titulada “Desarrollo de campaña
publicitaria” define las campañas como un plan de publicidad que se desarrolla
estratégicamente para el cumplimiento de ciertos objetivos comerciales.
Según Stanton, Walker y Etzel (2004) indica que la campaña transforma un tema en
un plan publicitario, para la realización de una campaña se debe iniciar con establecer los
objetivos que se esperan, elaborar el presupuesto lo más cercano a la realidad, definir los
mensajes que se quieren comunicar a los clientes, definir los medios de comunicación según
los objetivos planteados y se finaliza con la evaluación de la eficiencia de la campaña. Sin
embargo, este último paso es el más descuidado por la dificultad que se presenta para medir
los resultados obtenidos.
Satisfacción de clientes.
La satisfacción de los clientes es un estado de goce donde los clientes han obtenido
el producto o servicio esperado de acuerdo con sus expectativas. Según Thompson (2005),
el nivel de satisfacción se calcula como la diferencia entre el rendimiento percibido del
producto o servicio y las expectativas que se tenían, donde se identifican 3 niveles que son
insatisfacción (rendimiento<expectativa), satisfacción (rendimiento=expectativa) y
complacencia (rendimiento>expectativa). Además, indica los beneficios que se obtienen al
satisfacer al cliente:
- Asegurar la recompra del cliente.
- Marketing de boca a boca.
- Mayor participación del mercado.
28
Quejas y reclamos.
Según Shirley Guerrero y Fátima Trujillo (2014), indica que una queja es una
comunicación o expresión de malestar o descontento que proviene por la experimentación
de algo inadecuado en relación de un producto o servicio proveniente de una empresa o
negocio, por otro lado, el reclamo es una disconformidad directamente con el servicio o
producto adquiridos el cual conlleva a una insatisfacción del cliente el cual este ponen en
manifiesto de manera formal, directa o indirecta, mediante empresas reguladoras y así
evidencian sus opiniones y pensamientos de lo acontecido.
Inteligencia de negocios.
La Inteligencia de negocios como definición propia es el conjunto de procesos,
herramientas, tecnologías y prácticas que proporcionan una visualización integrada del
negocio a partir de sus datos almacenados y el análisis de estos, generando conocimiento a
los responsables para tomar decisiones adecuadas. En la Figura 10 se muestra la evolución
de los datos al conocimiento para conducir una acción.
Figura 10. Jerarquía del conocimiento
Fuente: Elaboración propia
Según Idensa (2001) menciona que la inteligencia de negocio es un conjunto de
servicios y productos que permiten al usuario final poder conocer el estado en la que se
encuentra la organización a través de la información y a partir de ello tomar decisiones a
29
nivel estratégico, táctico y operativo como se muestra en la Figura 11. El nivel estratégico es
la alta dirección de la empresa por lo que requiere de información con los indicadores
principales para la toma de decisiones estratégicas de la compañía, por otro lado, el nivel
táctico son las gerencias medias y analistas que requieren de información para las decisiones
mensuales y es de utilidad para el seguimiento del negocio. Por último, se encuentra el nivel
operativo que está dado por el personal a nivel de operaciones, que requiere de información
transaccional para las decisiones diarias del negocio.
Figura 11. Niveles de gestión
Fuente: Elaboración propia
Según Cardona (2005) menciona que el término Inteligencia de Negocios fue creado
por Richard Green en el año 1966, el cual lo definió como la información procesada que es
de interés de la administración de la empresa y es el entorno en donde debe operar la empresa.
Según Palma, Palma y Pérez (2009) sostiene que a raíz de las grandes masas de
información que proviene de diversos lugares, la capacidad de procesar dichas fuentes y la
ventaja competitiva por mejorar los servicios informáticos fueron las que dieron origen a la
Inteligencia de Negocio, que tiene como finalidad establecer protocolos y recursos
destinados a favorecer el conocimiento a través del análisis e interpretación de datos
acumulados en una empresa.
30
Según Salazar (2017) menciona que el grado de información está relacionado a la
aversión al riesgo que tiene la empresa y que la inteligencia de negocios permite transformar
esta información en conocimiento, lo cual permitirá visualizar la situación de la empresa,
descubrir eventos que desconocíamos y tomar decisiones. Además, menciona los beneficios
que se consiguen con su aplicación:
- Beneficios tangibles: Incremento de ingresos y reducción de gastos.
- Beneficios intangibles: Reducción de tiempos operativos, metas más realistas para el
negocio, entre otros.
- Beneficios estratégicos: Conocimiento que permita la formulación de estrategias
como perfil del cliente, productos preferidos, patrones de compra, entre otros.
Fuentes de información.
Las fuentes de información son diferentes archivos, herramientas y plataformas que
almacenan datos que proporcionan información para satisfacer la necesidad de conocimiento
del negocio.
Según Cano (2007), las fuentes de información a las que se puede acceder para
obtener la información del negocio son las que provienen de los sistemas operacionales o
sistemas desarrollados a medida del negocio; sistemas de información departamental que
usualmente son archivos Excel desarrollados para las funciones del área tales como
presupuestos, compras, campañas, entre otros; y fuentes de información externa que permite
ampliar la información que se tiene de los clientes y puede ser comprada a empresas terceras.
Staging.
Según Cabanillas, Gladys y Mendoza (2011), es un área temporal en la base de datos
donde se almacenan los datos que se extraen, se ejecutan los procesos de transformación y
se trasladan los datos a la base de datos final. El staging tiene la característica de ser volátil
ya que cuando culmina el proceso ETL se deben eliminar los datos para dejar el área vacía
para nuevos procesos.
31
Data mart.
Según Loayza (2018) menciona que los Data Mart son subconjuntos de datos que
están almacenados en un Data Warehouse por lo que estos tienen la ventaja de centrarse en
áreas específicas dentro de la organización y pueden contener datos que son alimentados
desde una base de datos transaccional.
Según Espinosa (2010), el Data Mart es un repositorio que almacena información como
parte de un data warehouse pero que estos responden a un objetivo concluyente de análisis
de un grupo de trabajo o de un área específica dentro de la empresa. Las características del
Data Mart son las siguientes:
- Mayor rapidez de consulta
- Comprende un área especifica
- Tiene un propósito especifico
- Se puede realizar consultas SQL sencillas
- Permite llevar un historial de información
Data warehouse.
Según Puerta (2016), menciona que la tecnología llamada Data Warehouse sirve
como un repositorio para datos almacenados que vienen de múltiples fuentes extraídas,
consiste en una base de datos completa que contiene información de las empresas para el
análisis y toma de decisiones. Además, se suele relacionar como un conjunto integrado de
Data Marts.
Según Sinnexus (2017), menciona que los Data Warehouse son los principales
dispositivos de origines de datos. Con relación a este los datos se hallar desnormalizados ya
que pasan de sistemas operacionales normalizados e independientes a un único sistema
desnormalizado en el que los datos se integran completamente.
Según Loayza (2018) menciona que el Data Warehouse tiene las características de
registrar información organizada de tal manera que los elementos estén relacionados a los
mismos eventos de la realidad y unidos entre sí. Asimismo, almacena la variante en el tiempo,
es decir, que los datos que fueron cambiados a lo largo del tiempo persistan como un referente
32
para informes y que estos reflejen las variaciones realizadas. Además, no son volátiles,
porque no se modifica ni se elimina la información registrada. Por consiguiente, es integrado
porque contiene todos los datos de diversos sistemas operacionales de la empresa y deben
ser consistentes.
Extracción, transformación y carga (ETL).
Según Salazar (2017), el ETL es un proceso que consiste en la extracción de datos
desde las diferentes fuentes de información, transformarlos para asegurar la limpieza y
calidad de los datos, y almacenarlos en una base de datos específica denominado Data Mart
o en el gran almacén de datos conocido como Data Warehouse como se muestra en la Figura
12, en algunas situaciones el ETL extrae los datos a un staging y luego se procede con la
transformación y carga.
Figura 12. Proceso ETL
Fuente: Salazar Tataje, J.L. (2017). Implementación de Inteligencia de Negocios para el área
comercial de la empresa Azaleia – Basado en metodología ágil scrum
Según Gómez (2012), el ETL es la etapa de un proyecto de inteligencia de negocios
que consume entre el 60%-80% del tiempo por lo que es de gran importancia para el
desarrollo de este. Este proceso consta de 5 subprocesos:
33
- Extracción: Recupera los datos en bruto desde la fuente que lo contenga.
- Limpieza: Validación de la calidad de los datos, eliminación de duplicados e
identificación de errores en los datos.
- Transformación: El proceso busca la estandarización de los datos, corrección de
errores y espacios vacíos.
- Integración: El proceso valida la integridad de los datos en relación con la
información proveniente de otras fuentes de información.
- Actualización: Permite añadir de forma automatizada nuevos datos al proceso creado.
Granularidad.
Según Minaya y Del Águila (2017), define la granularidad como el nivel de detalle
que se quiere tener de la información, está depende de los requerimientos del negocio y del
análisis que se requiere. El diseño del Data Warehouse debería tener inicialmente el más alto
nivel de detalle para que se puedan forman otros niveles de acuerdo con lo que se requiera.
Modelo Dimensional.
Según Ramos (2016), el modelo dimensional es una forma de estructurar las
soluciones de inteligencia de negocios, usando las tablas de hechos y las dimensionales.
Las tablas de hechos están formadas con los detalles del negocio que se analizarán y
sus componentes son clave principal para identificar como única cada registro, claves
externas para referenciar a las dimensiones que están relacionadas, medidas que son los datos
numéricos que serán analizados y metadatos que nos permite obtener información adicional
sobre los mismos datos.
Las dimensiones son almacenes de características o atributos por las que se puede
filtrar la información permitiendo contextualizar los hechos, está conformada por una clave
subrogada que identifica cada registro como único sin relación con el negocio y el atributo.
Para modelar el Data Mart o Data Warehouse es necesario identificar el esquema
adecuado para el resultado esperado que puede ser un esquema en estrella, copo de nieve o
híbrido.
34
El esquema estrella que se muestra en la Figura 13 es el más habitual, consiste en una
tabla de hechos que contiene todas las medidas y está relacionada con las dimensiones con
las que se quiere analizar la información.
Figura 13. Esquema estrella
Fuente: Ramos, S. (2016). Data Warehouse, Data Marts y Modelos Dimensionales. SolidQ
Global.
El esquema en copo de nieve mostrado en la Figura 14 es más compleja que la estrella,
consiste en una tabla de hechos central que se relaciona con las dimensiones, pero estas
dimensiones también se relacionan con otras dimensiones; y el esquema híbrido que es una
combinación del esquema estrella y copo de nieve.
35
Figura 14. Esquema copo de nieve
Fuente: Ramos, S. (2016). Data Warehouse, Data Marts y Modelos Dimensionales. SolidQ
Global.
Metodologías de inteligencia de negocios.
Metodología Bill Inmon.
La metodología de Bill Inmon se conoce como “Top-Down”, consiste en la extracción
de la información, transformación de los datos y carga al Data Warehouse, por lo que el Data
Mart de cada área se creará a partir de los datos organizados y estructurados del Data
Warehouse. El método es el más usado y conocido como entidad-relación.
Según Salazar (2017), indica que la metodología de Inmon consiste en tener el
enfoque global para elaborar el detalle posteriormente como se muestra en la Figura 15. El
Data Warehouse no tiene un modelo dimensional sino en tercera forma normal (3FN).
36
Figura 15. Metodología Bill Inmon
Fuente: Salazar Tataje, J.L. (2017). Implementación de Inteligencia de Negocios para el área
comercial de la empresa Azaleia – Basado en metodología ágil scrum
Metodología Ralph Kimball.
La metodología de Ralph Kimball se conoce como “Bottom-Up” que consiste en la
construcción de cada uno de los Data Mart para acoplarlos entre sí y formar el Data
Warehouse de la empresa como se muestra en la Figura 16.
Según Salazar (2017), indica que está metodología consta de cuatro fases para el
desarrollo de la solución de inteligencia de negocios:
- Selección del área de negocio que requiera la solución y tenga más prioridad
- Definir la granularidad de la información, es decir a que niveles de información se
requiere almacenar para los análisis del negocio.
- Definición de las dimensiones necesarias para crear el Data Mart del área.
- Construcción de la tabla de hechos que consolida las transacciones del área.
37
Figura 16. Metodología Ralph Kimball
Fuente: Salazar Tataje, J.L. (2017). Implementación de Inteligencia de Negocios para el área
comercial de la empresa Azaleia – Basado en metodología ágil scrum
Medidas.
Según Martín (2004), es el valor numérico de un atributo de una entidad capturado
después de una medición en un determinado momento en el tiempo. Por ejemplo, 1000 soles
de venta, 10 productos vendidos, etc.
Métricas.
Según Rojas (2014), son aquellos datos numéricos que se recogen durante la
realización de una actividad o como resultado de esta, se utiliza para cuantificar y medir la
efectividad del proceso del negocio.
Según Martín (2004), son métodos de cálculo y mediciones del atributo de una
entidad, existen métricas directas que no dependen de otras métricas como el monto de venta,
la cantidad de productos, etc. Y las métricas indirectas que dependen de otras métricas para
su cálculo, están basadas en una fórmula dada por el negocio, por ejemplo, monto de venta
por empleado, cantidad de productos por cliente, etc.
38
Indicador.
Según Martín (2004), el indicador es un valor que se obtiene aplicando un método de
cálculo y escala según lo definido por el negocio, permiten interpretar con facilidad los
valores de una o más métricas para estimar un concepto para una necesidad de información.
Los indicadores pueden ser elementales que no dependen de otros indicadores como nivel de
productividad, cumplimiento de metas, etc. Y globales que dependen de otros indicadores
como calidad, costo, etc.
Indicador clave de rendimiento (KPI).
Según Salazar (2017), son los indicadores principales para la gestión del negocio,
permiten medir el desempeño de procesos vinculados al cumplimiento de los objetivos de la
empresa, lo cual facilita la visualización del progreso de los objetivos de la empresa.
Tablero de control (Dashboard).
Según Cabanillas, Gladys y Mendoza (2011), se le conoce como Tablero de Comando
o Dashboard a una mezcla de datos, métricas, indicadores, tablas, gráficos, mapas y filtros
mediante el cual se puede hacer un seguimiento gráfico de los diferentes indicadores,
elaborar reportes automáticos y proporcionar accesibilidad. Las principales características
son que se pueden desplegar en tiempo real, concede al usuario un campo visual más
completo y se adecua a las necesidades de cada negocio.
Visualización de datos (Data Viz).
Según la investigación de Olguín (2017), la visualización de datos es el proceso por
el cual se grafican los datos para que mayor claridad y eficacia. Es una herramienta universal
por el cual se analiza e interpreta datos complejos rápidamente y de una manera fácil. Los
pasos que se recomiendan realizar en el proceso de visualización de datos son:
- Adquirir: Extraer los datos de una fuente tecnológica.
- Analizar: Revisar los datos adquiridos y colocarlos en una estructura intuitiva para
cualquier usuario, colocando etiquetas para evidenciar el contenido.
- Filtrar: Identificar los datos que son necesarios para la visualización en curso y
eliminar los que no son relevantes.
39
- Minar: Contextualizar los datos de forma matemática, aplicando técnicas de
estadística.
- Representar: Escoger el visualizador más adecuado para representar los datos.
- Refinar: Aplicar estilos, detalles, gráficos basados en vectores escalables (SVG),
entre otros para mejorar la representación gráfica.
- Interactuar: Incorporar mecanismos para controlar la visualización de los datos que
permita adecuar a las necesidades del negocio.
Herramientas de inteligencia de negocios.
Las herramientas de inteligencia de negocios son tecnologías utilizadas para el
desarrollo de la solución de inteligencia de negocios, permite realizar el proceso de
extracción, transformación, carga de datos y visualización de reportes. En la Figura 17 se
muestra el cuadrante mágico de plataformas de análisis e inteligencia de negocio publicado
por Gartner en febrero 2020, donde se identifica como líderes del mercado a las marcas
Microsoft, Tableau, Qlik y ThoughtSpot.
Figura 17. Cuadrante mágico sobre plataformas de análisis e inteligencia de negocios
Fuente: Gartner (2020).
40
OBJETIVOS
Objetivo General
Proponer una solución que contribuya a mejorar el control y seguimiento que realiza la
Gerencia Comercial y Marketing en la franquicia de restaurantes.
Objetivos Específicos
1. Proponer el proceso adecuado que contribuya a facilitar la integración de la
información de ventas desde diversas fuentes
2. Definir los indicadores necesarios que permitan la medición de las ventas en el
tiempo
3. Proponer las herramientas adecuadas que permitan el procesamiento de datos y
dar soporte a los integrantes del negocio
4. Proponer los niveles de granularidad necesarios para la visualización de ventas
5. Elaborar el tablero de control de ventas piloto que permitirá evaluar la solución
propuesta
41
JUSTIFICACIÓN
Teórica
La finalidad del trabajo de investigación es demostrar que la inteligencia de negocios
permite generar conocimiento mediante una visualización integrada del negocio, lo cual
genera beneficios estratégicos en toda la franquicia de restaurantes mejorando los procesos
internos como el control y seguimiento del negocio. Asimismo, demostrar la importancia de
la disponibilidad, calidad y análisis de los resultados para el proceso de toma de decisiones.
Práctica
Con la solución de inteligencia de negocios en la franquicia de restaurantes
lograremos mejorar el proceso de control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y
Marketing y generar una ventaja competitiva, ya que actualmente, es un proceso operativo
que requiere tiempo del personal, dificulta la visualización total del negocio, presenta errores
por la manipulación de los datos y no está disponible cuando se requiere para tomar
decisiones.
Debido a este problema los reportes generados no están al alcance de todos los
involucrados, por lo que el uso de inteligencia de negocios permitiría estructurar, integrar y
validar la información del negocio y ponerlo a disposición del personal necesario mediante
una herramienta de visualización interactiva y práctica.
Social
El aporte del trabajo de investigación es utilizar la inteligencia de negocios para
generar una ventaja competitiva al negocio a través del uso de la información, sin dejar de
lado las necesidades del cliente. Además, demostrar a los empresarios y nuevos
emprendedores que existe la necesidad de usar la información de la empresa para generar
conocimiento lo cual contribuye en la mejora los procesos y las herramientas tecnológicas de
inteligencia de negocios facilitan el proceso de la transformación de datos al conocimiento.
42
ALCANCE
La Gerencia Comercial y Marketing requiere la implementación de una solución de
inteligencia de negocios que incluya los 5 procesos del control y seguimiento, sin embargo,
el alcance de la presente investigación es desarrollar una propuesta de solución de
inteligencia de negocios que permita del control y seguimiento de ventas como una primera
propuesta de mejora del proceso, que consiste en el desarrollo del cubo OLAP y la
elaboración de 3 herramientas de visualización según las necesidades de los usuarios.
La propuesta no será implementada en la franquicia de restaurantes por lo que será
evaluada según la percepción de los trabajadores de la misma.
HIPOTESIS
Hipótesis General
La solución de inteligencia de negocios propuesta contribuye en la mejora del control y
seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y Marketing en la franquicia de restaurantes.
Hipótesis Específicas
1. La solución de inteligencia de negocios propuesta contribuirá con facilitar la
integración de la información de ventas desde diversas fuentes
2. La solución de inteligencia de negocios propuesta permitirá la medición de ventas
en el tiempo
3. La solución de inteligencia de negocios propuesta permitirá el procesamiento de
datos y dar soporte a los integrantes del negocio
4. La solución de inteligencia de negocios propuesta permitirá la visualización de
ventas por niveles de granularidad
5. El tablero de control de ventas piloto permitirá evaluar la solución propuesta como
una prueba para las partes interesadas
43
MATRIZ DE CONSISTENCIA
Tabla 4
Matriz de consistencia
PROBLEMA OBJETIVOS HIPOTESIS VARIABLES METODOLOGIA
Problema general
¿Cuál es la solución adecuada
que contribuya a mejorar el
control y seguimiento
comercial que realiza la
Gerencia Comercial y
Marketing en la franquicia de
restaurantes?
Problemas específicos
1. ¿Cuál es el proceso adecuado
que contribuya a facilitar la
integración de la información
Objetivo general
Proponer una solución que
contribuya a mejorar el
control y seguimiento que
realiza la Gerencia
Comercial y Marketing en la
franquicia de restaurantes.
Objetivos específicos
1. Proponer el proceso
adecuado que contribuya a
facilitar la integración de la
Hipótesis general
La solución de inteligencia de
negocios propuesta contribuye en
la mejora del control y
seguimiento que realiza la
Gerencia Comercial y Marketing
en la franquicia de restaurantes.
Hipótesis especificas
1. La solución de inteligencia de
negocios propuesta contribuirá
con facilitar la integración de la
X1: Solución
de Inteligencia
de negocios
X2: Mejora del
proceso de
control y
seguimiento
Metodología
Correlacional,
transversal y
bivariada
Paradigma
Positivista
Enfoque
Cuantitativo
Método
No experimental
44
de ventas desde diversas
fuentes?
2. ¿Cuáles son los indicadores
necesarios que permitan la
medición de las ventas en el
tiempo?
3. ¿Cuáles son las herramientas
adecuadas que permitan el
procesamiento de datos y dar
soporte a los integrantes del
negocio?
4. ¿Cuáles son los niveles de
granularidad necesarios para la
visualización de ventas?
5. ¿Cuál es el tablero de control
de ventas piloto que permitirá
evaluar la solución propuesta?
información de ventas desde
diversas fuentes
2.Definir los indicadores
necesarios que permitan la
medición de las ventas en el
tiempo
3. Proponer las herramientas
adecuadas que permitan el
procesamiento de datos y dar
soporte a los integrantes del
negocio
4. Proponer los niveles de
granularidad necesarios para
la visualización de ventas
5. Elaborar el tablero de
control de ventas piloto que
permitirá evaluar la solución
propuesta
información de ventas desde
diversas fuentes
2. La solución de inteligencia de
negocios propuesta permitirá la
medición de ventas en el tiempo
3. La solución de inteligencia de
negocios propuesta permitirá el
procesamiento de datos y dar
soporte a los integrantes del
negocio
4. La solución de inteligencia de
negocios propuesta permitirá la
visualización de ventas por niveles
de granularidad
5. El tablero de control de ventas
piloto permitirá evaluar la solución
propuesta como una prueba para
las partes interesadas
Fuente: Elaboración propia
45
MARCO METODOLÓGICO
Metodología
La metodología del trabajo de investigación se realizará con el paradigma positivista
que está basada en criterios objetivos medidos por la aplicación de la estadística en una
muestra representativa; el enfoque es cuantitativo al tratarse de un proyecto de ingeniería se
busca medir los objetivos propuestos para solucionar el problema; el método es no
experimental ya que no se manipula directamente las variables de la investigación; estudio
transversal ya que permite estudiar una población en un momento determinado y bivariada.
Paradigma
El presente trabajo utiliza el paradigma positivista, según González (2003) este
paradigma tiene fundamento filosófico y es conocido por ser hipotético, deductivo,
cuantitativo y empírico. Los supuestos de los que parte son que asume la existencia de una
sola realidad, es decir, el mundo existe independiente de quien lo estudia. En consecuencia,
el estudio conlleva a la formulación de hipótesis de una realidad donde se relacionan
variables, cuya medición cuantitativa permitirá comprobarlas o refutarlas en el proceso de
investigación.
Enfoque
El enfoque de la investigación es cuantitativo, considerando lo indicado por Vega-
Malagón, G., Ávila-Morales, J., Vega-Malagón, A. J., Camacho-Calderón, N., Becerril-
Santos, A., & Leo-Amador, G. E. (2014) que indican que el estudio sobre los fenómenos
sociales deben ser científicos, es decir, medibles en el tiempo; utiliza la recolección y análisis
de datos para dar respuesta a las preguntas de la investigación y con ello probar las hipótesis
planteadas con una medición numérica.
Método
El método es no experimental porque no se realiza la implementación de la solución
propuesta entonces no se manipula directamente las variables según lo indicado por Sabino
(2014).
46
VARIABLES
Independiente
Solución de Inteligencia de Negocios es la variable independiente de la investigación
y para su definición se han establecido los indicadores que se muestran en la Tabla 5.
Tabla 5
Indicadores de la variable independiente
N° Indicador Descripción
1 Nivel de Integración Cumplimiento de la integración de las fuentes de
información
2 Nivel de medición Cumplimiento de medición de indicadores de
resultados de ventas
3 Nivel de soporte Cumplimiento de las herramientas para el soporte de
ventas
4 Nivel de granularidad Cumplimiento de los niveles de granularidad
necesarios para la visualización de ventas
Fuente: Elaboración propia
Dependiente
Mejora del proceso de control y seguimiento es la variable dependiente de la
investigación y para su explicación se han definido los indicadores que se muestran en la
Tabla 6.
Tabla 6
Indicadores de la variable dependiente
N° Indicador Descripción
1 Consumo de Recursos Cumplimiento de la minimización del consumo de
recursos en el proceso de control y seguimiento
2 Tiempo de Entrega Cumplimiento de la minimización del tiempo de entrega
de resultados del proceso de control y seguimiento
3 Calidad de Información Cumplimiento de la mejora en la calidad de la
información de los reportes de control y seguimiento
4 Visualización del Negocio Cumplimiento de la mejora de la visualización del
negocio que ofrece el proceso de control y seguimiento
Fuente: Elaboración propia
47
POBLACIÓN Y MUESTRA
Población
La población definida para la presente investigación está conformada por el personal
de la Gerencia Comercial y Marketing que son responsables del proceso de control y
seguimiento. Además, se incluyen a las personas que dependen de la actualización de los
resultados de ventas del negocio como gerente general, gerentes corporativos, gerentes de
cada uno de los restaurantes de la franquicia y el personal de la Gerencia de Sistemas que se
encargan del mantenimiento y actualización de reportes.
La población está conformada por un total de 70 personas que trabajan en la
franquicia de restaurantes. El detalle de la población identificada se muestra en la Tabla 7.
Tabla 7
Población de la investigación
N° Cargo Cantidad de Personas
Corporativo 14
1 Gerente General 1
2 Gerente Comercial y Marketing 1
3 Personal Comercial y Marketing 4
4 Gerente de Operaciones 1
5 Gerente de Recursos Humanos 1
6 Gerente de Contabilidad y Finanzas 1
7 Gerente de Sistemas 1
8 Personal de Sistemas 2
9 Gerente de Business Intelligence 1
10 Personal de Business Intelligence 1
Restaurantes 56
11 Gerente de Restaurante 14
12 Gerente de Cocina 14
13 Gerente de Servicio 14
14 Gerente de Bar 14
Total Población 70
Fuente: Elaboración propia
48
Muestra
Según Torres (2006), la fórmula para calcular el tamaño de la muestra de una
investigación donde se conoce el tamaño de la población se muestra en la Figura 18.
Figura 18. Fórmula del tamaño de muestra con población finita
Fuente: Torres, M., Paz, K., & Salazar, F. (2006). Tamaño de una muestra para una
investigación de mercado. Boletín electrónico, 2, 1-13.
Se realizó el cálculo del tamaño de la muestra con los valores indicados en la Tabla
8, se obtuvo que debemos estudiar a 57 trabajadores de la franquicia de restaurantes para
tener un resultado con 95% de confianza y 2.5% de error.
Tabla 8
Cálculo de la muestra
Variable Definición Valor Fórmula
N Tamaño de la población 70 70
Z Nivel de confianza 95.0% 1.960
P Probabilidad de éxito 95.0% 0.950
Q Probabilidad de fracaso (1-P) 5.0% 0.050
D Precisión (Error máximo admisible) 2.5% 0.025
n Tamaño de la muestra 57
Fuente: Elaboración propia
UNIDAD DE ANÁLISIS
La unidad de análisis del presente estudio son las personas que trabajan en la
franquicia de restaurantes realizando el control y seguimiento, y en relación con los
resultados de venta. Los trabajadores serán encuestados para medir los resultados.
49
INSTRUMENTOS Y TÉCNICAS
Instrumentos
Los instrumentos utilizados en la investigación se detallan en la Tabla 9.
Tabla 9
Instrumentos de la investigación
N° Instrumento Definición
1 Plataforma Zoom Se utilizó la plataforma de Zoom para la entrevista
grupal con el personal de la Gerencia Comercial y
Marketing debido a la coyuntura actual.
2 Google Form Se utilizó la herramienta de Google para realizar las
encuestas al personal de forma virtual.
Fuente: Elaboración propia
Técnicas
Las técnicas utilizadas para estudiar los resultados de la investigación se detallan en
la Tabla 10.
Tabla 10
Técnicas de la investigación
N° Técnica Definición
1 Entrevista grupal Se realizó una entrevista grupal al personal de la
Gerencia Comercial y Marketing para conocer sobre el
proceso de Control y Seguimiento. En el Anexo 1 se
muestra el cuestionario predefinido.
2 Encuesta Virtual Se realizó una encuesta de percepción a una muestra de
trabajadores de la franquicia de restaurantes para medir
los indicadores. En el Anexo 2 se muestra el formulario
desarrollado.
Fuente: Elaboración propia
50
PROCEDIMIENTOS Y MÉTODO DE ANÁLISIS
Procedimiento
En la Figura 19, se muestra el cronograma para el desarrollo de la propuesta de
solución para mejorar el control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y
Marketing. El plan de trabajo está basado en la metodología de gestión de proyectos BI con
el ciclo PDCA (Planificación, Hacer, Verificar y Actuar) para asegurar una mejora continua
de la solución propuesta, considerar que se ha contemplado el datamart de ventas.
Figura 19. Diagrama de Gantt para el desarrollo del proyecto BI
Fuente: Elaboración propia
1 2 3 4 5
Etapa de Planificación 28
Identificación del Problema 4
Definición de los objetivos 2
Definición de procesos en el control y seguimiento 7
Definición del alcance y entregables 2
Definición de requisitos funcionales y no funcionales 3
Selección de herramientas de inteligencia de negocios 2
Definición de objetivos estratégicos de la franquicia 3
Definición de las métricas e indicadores 5
Etapa de Desarrollo 47
Definición de arquitectura de datos 2
Elaboración del modelo dimensional 10
Mapeo de fuentes de información 7
Desarrollo del ETL de Ventas 7
Creación del cubo OLAP 6
Herramienta de visualización: Tablero de Control 7
Herramienta de visualización: Reporte en SQL Server 2
Herramienta de visualización: Reporte Excel 6
Etapa de Evaluación 15
Desarrollo de Encuestas de Percepción 2
Despliegue de Encuestas a los 57 trabajadores 10
Análisis de Resultados de Encuestas 3
Etapa de Implementación 10
Definición de roles 2
Capacitación de personal 6
Plan de Mantenimiento 2
ACTIVIDADES MESES DURACION
(días)
51
Definición de procesos en el control y seguimiento.
De acuerdo con los conocimientos de la empresa y lo indicado por el equipo de la
Gerencia Comercial y Marketing, se han definido los flujos de tareas que siguen en cada uno
de los procesos que forman parte del control y seguimiento comercial.
Seguimiento de venta diaria.
La venta de cada restaurante se registra por el mesero en el sistema de cajas Micros,
para efecto de los reportes la base de datos considera la venta neta, es decir, se excluye el
impuesto general de venta (IGV) y el recargo de consumo (RC) aplicado. En la Figura 20 se
detalla el proceso de seguimiento de la venta que se realiza diariamente por el equipo
comercial y permite alertar las variaciones en la venta neta para que se puedan tomar acciones
al respecto. El control de venta se realiza a nivel de trimestre y año, sin embargo, el
seguimiento de ventas se realiza por día y semana, considerando que la semana comercial
inicia el martes y termina el lunes.
Figura 20. Proceso seguimiento de venta diaria
Fuente: Elaboración propia
Cumplimiento de metas de venta.
La Gerencia Comercial y Marketing realiza el seguimiento de la meta de venta
diariamente, sin embargo, la medición del cumplimiento de las metas de venta se realiza al
cierre del trimestre para comunicar los resultados a los interesados y premiar la gestión de
los restaurantes como se muestra en la Figura 21.
52
Figura 21. Proceso cumplimiento de metas de venta
Fuente: Elaboración propia
Además, el proceso de definición de las metas de venta mostrada en la Figura 22, se
realiza a partir de la meta anual que define el gerente general juntamente con el directorio y
culmina en el Excel de metas de venta que está desagregado a nivel diario y por restaurante.
Está definición representa una limitante ya que imposibilita desagregar las metas de venta en
otras vistas como canal, producto, empleado, etc.
Figura 22. Proceso definición de metas
Fuente: Elaboración propia
53
Resultados de campaña.
El proceso de medición de campañas se realiza a demanda, por ejemplo, cuando se
quiere replicar una campaña o modificar las condiciones de ésta. La Gerencia Comercial y
Marketing depende de la atención del área de Sistemas para obtener la información como se
muestra en la Figura 23.
Figura 23. Proceso resultado de campaña
Fuente: Elaboración propia
Quejas y reclamos.
En la Figura 24 se muestra el proceso de atención de quejas y reclamos, donde la
solicitud presentada por el cliente es atendida por el gerente de restaurante si es física y por
la agencia contratada si es por un medio digital, ambos responsables entregan los registros
de atención a la Gerencia Comercial y Marketing, sin embargo, el proceso de control y
seguimiento de quejas y reclamos no es realizado debido a la carga laboral que tiene la
gerencia.
54
Figura 24. Proceso atención de quejas y reclamos
Fuente: Elaboración propia
Relación con el consumidor.
El proceso de relación con el consumidor mostrado en la Figura 25 consiste en realizar
un estudio especializado en el consumidor de la franquicia de restaurantes para identificar
oportunidades, este proceso se realiza a demanda del negocio, requiere de investigación en
los restaurantes y por terceros, ya que, no se cuenta con información del cliente al alcance.
Figura 25. Proceso relación con el consumidor
Fuente: Elaboración propia
55
Definición de los entregables del proyecto.
La Gerencia Comercial y Marketing necesita la implementación de una solución de
inteligencia de negocios que incluya los 5 procesos del control y seguimiento, sin embargo,
la presente investigación se enfocará en el desarrollo del control y seguimiento de ventas
como una primera propuesta de mejora del proceso. Los entregables del proyecto serán:
- Las métricas e indicadores del control y seguimiento.
- Modelo dimensional del control y seguimiento
- Arquitectura de datos para el proceso de control y seguimiento
- Mapa de fuentes de información que alimentarán el modelo dimensional
- ETL de tablas relacionadas al control y seguimiento de ventas.
- Cubo OLAP con las métricas e indicadores para el control y seguimiento de ventas.
- Tablero de gestión y reportes con las métricas e indicadores de ventas.
- Plan de implementación y mantenimiento
Definición de requisitos funcionales y no funcionales.
Los requisitos funcionales y no funcionales indicados en la Tabla 11, se han definido
a partir de las necesidades identificadas en la Gerencia Comercial y Marketing.
Tabla 11
Requisitos funcionales y no funcionales
Código Descripción
Requisitos Funcionales
RF01 El sistema debe recoger los datos de diversas fuentes con las que cuenta la
franquicia de restaurantes según lo indicado en la Tabla 1: “Fuentes de
información de la franquicia de restaurantes”
RF02 El sistema debe proveer visualización de los datos según el nivel de gestión de la
Figura 10: “Niveles de gestión”
RF03 El sistema debe permitir la actualización de los indicadores diariamente
RF04 El sistema debe facilitar el despliegue de los datos para mayor detalle (drill-
down)
RF05 El sistema debe permitir calcular los indicadores definidos previamente.
RF06 El sistema debe ser intuitivo para que los usuarios puedan hacer sus propios
reportes
56
Requisitos No Funcionales
RNF01 La visualización debe ser soportado para el celular y web
RNF02 La visualización de datos debe estar disponible las 24 horas
RNF03 La visualización de datos debe limitar el acceso según el usuario
RNF04 Utilizar software licenciado, considerando que se cuenta con licencias Microsoft
Fuente: Elaboración propia
Selección de herramientas de inteligencia de negocios.
Microsoft cuenta con herramientas para desarrollar soluciones de inteligencia de
negocios tales como SQL Server que permite transformar los datos en un informe entendible
mediante sus servicios SQL Server Integration Services (SSIS) para el desarrollo de ETL
desde diversas fuentes, SQL Server Analysis Services (SSAS) para el desarrollo de cubos y
SQL Server Reporting Services (SSRS) para la elaboración de reportes; y PowerBI que
ofrece la visualización de los datos de forma muy interactiva, segura y disponibilidad.
Por lo tanto, considerando las características de estas herramientas y que la franquicia
de restaurantes cuenta con licencias propias, se ha definido utilizar estas herramientas para
el desarrollo de la propuesta dado que permiten cumplir con los requisitos definidos.
Definición de objetivos estratégicos de la franquicia.
Los objetivos estratégicos de la franquicia de restaurantes mostrados en la Figura 26,
se han definido a partir de la información compartida por el personal de la Gerencia
Comercial y Marketing, están clasificados en las cuatro (04) perspectivas de un cuadro de
mando integral.
57
Figura 26. Objetivos estratégicos según perspectiva
Fuente: Elaboración propia
Definición de las métricas e indicadores para el control y seguimiento.
Las métricas e indicadores establecidos para el control y seguimiento están detallados
en la Tabla 12, estos permiten medir el progreso de los objetivos estratégicos planteados en
el procedimiento anterior, considerar que no se incluye impuesto general de ventas (IGV) ni
recargo de consumo (RC). Además, no se muestra la meta ya que la definición se realiza
trimestralmente a nivel de restaurante y por día, por lo tanto, esta definición representa una
limitante ya que imposibilita desagregar las metas de venta en otras vistas como canal,
producto, empleado, etc. El proyecto no contempla la mejora del proceso de definición de
metas que realiza la Gerencia Comercial y Marketing.
58
Tabla 12
Métricas e indicadores para el control y seguimiento
Objetivo Métrica/Indicador Frecuencia Fórmula
Perspectiva Financiera
Incrementar
las ventas
Monto de venta neta Diaria ∑Venta Neta
Cantidad de
transacciones
Diaria Contar transacciones únicas
Cantidad de clientes Diaria Contar clientes únicos
Unidades vendidas Diaria ∑Cantidad de unidades vendidas
Cumplimiento
de metas
%Variación de venta
vs meta
Diaria ∑Venta Neta (sin impuestos) /
∑Venta Meta -1
%Variación de venta
vs historia
Diaria ∑Venta Neta (sin impuestos) /
∑Venta Histórica -1
Perspectiva Procesos
Controlar el
flujo de caja
Monto de descuento Diaria ∑Monto Descuento
Monto de anulaciones
(VOID)
Diaria ∑Monto Void
Monto de
devoluciones
Diaria ∑Monto Devolución
Eficiencia de
procesos
% Efectividad de
campaña
Diaria ∑Monto de Venta de Campaña /
∑Monto Inversión de Campaña -1
% Conversión cliente Diaria ∑Unidades vendidas / ∑Personas
en mesa
% Venta de salón Diaria ∑Venta Neta de salón / ∑Venta
Neta
% Venta de delivery Diaria ∑Venta Neta de delivery / ∑Venta
Neta
% Venta de comida Diaria ∑Venta Neta de comida / ∑Venta
Neta
% Venta de bebidas Diaria ∑Venta Neta de bebidas / ∑Venta
Neta
Perspectiva de Aprendizaje
Incrementar
la
productividad
Venta promedio por
empleado
Diaria ∑Venta Neta / ∑Cantidad de
empleados
Descuento promedio
por empleado
Diaria ∑ Monto de Descuento /
∑Cantidad de empleados
Unidades vendidas
por empleado
Diaria ∑Unidades vendidas / ∑Cantidad
de empleados
Perspectiva de Cliente
Nivel de Satisfacción Diaria ∑Encuestas positivas /
∑Encuestas válidas
59
Mejorar la
satisfacción
del cliente
Cantidad de quejas y
reclamos
Diaria Contar solicitudes de quejas y
reclamos
% Solicitudes
atendidas
Diaria
Contar solicitudes atendidas /
Contar solicitudes de quejas y
reclamos
Conocer al
cliente
Ticket promedio Diaria ∑Venta Neta / Contar
transacciones únicas
Precio promedio Diaria ∑Venta Neta / ∑Unidades
vendidas
Personas por compra Diaria ∑Personas en mesa / Contar
transacciones únicas
Fuente: Elaboración propia
Definición de arquitectura de datos.
En la Figura 27 se muestra la arquitectura que se ha trabajado para el desarrollo de la
solución propuesta de inteligencia de negocios, consiste en utilizar la herramienta SQL
Server Integration Services (SSIS) para la extracción de información a la base de datos
temporal (staging), la transformación de los datos y carga al data mart DM_GCM; luego se
utiliza el SQL Server Analysis Services (SSAS) para la implementación del cubo OLAP y la
creación de los indicadores definidos anteriormente.
Finalmente, se han establecido tres (03) herramientas de visualización según el nivel
de gestión, es decir, el tablero de control se creó con un fin más estratégico para facilitar la
visibilidad del negocio; el reporte en SQL Server es más táctico ya que permite la
modificación de los indicadores de acuerdo con las necesidades y ofrece mayor rapidez; y el
reporte en Excel es más operativo porque permite la manipulación de los datos mediante
tablas dinámicas. Las herramientas de visualización cuentan con la conexión al cubo OLAP.
60
Figura 27. Arquitectura de datos
Fuente: Elaboración propia
Elaboración del modelo dimensional para el control y seguimiento.
Matriz bus.
La matriz bus es una herramienta esencial para diseñar la arquitectura de
almacenamiento de datos, consiste en una matriz que cruza las dimensiones del negocio
contra las métricas o indicadores y las intersecciones marcadas con un aspa indican que existe
una relación entre las dimensiones y los indicadores. En la Tabla 13 se muestra la matriz Bus
elaborada con la información de la franquicia de restaurantes lo que nos permite identificar
la arquitectura de datos necesaria.
61
Tabla 13
Matriz Bus
Dimensiones
Métrica/Indicador
Tie
mp
o
Can
al
Rest
au
ran
te
Prod
ucto
Em
ple
ad
o
Cli
en
te
Blo
qu
e
Cam
pañ
a
Tip
o A
ten
ció
n
Est
ad
o A
ten
ció
n
Gru
po
Monto de venta neta X X X X X X X X 1
Cantidad de transacciones X X X X X X X X 1
Cantidad de clientes X X X X X X X 2
Unidades vendidas X X X X X X X X 1
%Variación de venta vs meta X X 3
%Variación de venta vs historia X X X X X X X X 1
Monto de descuento X X X X X X X X 1
Monto de anulaciones (VOID) X X X X X X X X 1
Monto de devoluciones X X X X X X X X 1
% Efectividad de campaña X X X X X X X X 1
% Conversión cliente X X X X X X X 2
% Venta de salón X X X X X X X X 1
% Venta de delivery X X X X X X X X 1
% Venta de comida X X X X X X X X 1
% Venta de bebidas X X X X X X X X 1
Venta promedio por empleado X X X X X X X X 1
Descuento promedio por empleado X X X X X X X X 1
Unidades vendidas por empleado X X X X X X X X 1
Nivel de Satisfacción X X X 5
Cantidad de quejas y reclamos X X X X X 4
% Solicitudes atendidas X X X X X 4
Ticket promedio X X X X X X X X 1
Precio promedio X X X X X X X X 1
Personas por compra X X X X X X X 2
Fuente: Elaboración propia
62
Star net.
El Star net es una herramienta que parte de la matriz bus y permite visualizar la
estructura del modelo dimensional, consiste en una malla que agrupa a la izquierda los
indicadores o métricas que están relacionados, a la derecha están las dimensiones necesarias
para los indicadores y en la línea se muestran los niveles de granularidad de las dimensiones
que son necesarios para el análisis de dichos indicadores.
Para el desarrollo de la solución de inteligencia de negocios que requiere la Gerencia
Comercial y Marketing, hemos identificado que el Star net se divide en cinco (05) grupos
debido a la relación de las dimensiones con los indicadores. A continuación, se ha graficado
cada grupo, sin embargo, la solución propuesta contempla lo indicado en la Figura 28 que
muestra los indicadores de venta con las mismas dimensiones.
Figura 28. Star net (Grupo 1)
Fuente: Elaboración propia
La Figura 29 contiene los indicadores relacionados al cliente con las mismas
dimensiones relacionadas.
63
Figura 29. Star net (Grupo 2)
Fuente: Elaboración propia
La Figura 30 contiene los indicadores relacionados a la meta de venta, debido a que
la meta solo puede ser medida por las dimensiones tiempo y restaurante.
Figura 30. Star net (Grupo 3)
Fuente: Elaboración propia
La Figura 31 contiene los indicadores relacionados a la gestión de quejas y reclamos
que son medidos por las mismas dimensiones.
Figura 31. Star net (Grupo 4)
Fuente: Elaboración propia
64
La Figura 32 contiene los indicadores relacionados a la satisfacción del cliente como
resultado de las encuestas realizadas y registradas en el sistema GEM.
Figura 32. Star net (Grupo 5)
Fuente: Elaboración propia
Jerarquías.
En la Tabla 14 se muestra la definición de los niveles de las jerarquías para cada una
de las dimensiones, se identifican a partir del star net.
Tabla 14
Jerarquías de las dimensiones
Dimensión Jerarquía
Tiempo . Año
.. Trimestre
… Mes
…. Semana
….. Día
Canal . Canal
Restaurante . Territorio
.. Región
… Restaurante
Producto . Mayor
.. Familia
… Producto
Empleado . Modalidad
.. Empleado
Cliente . Cliente
Bloque . Bloque
Campaña . Campaña
Tipo Atención . Tipo Atención
Estado Atención . Estado Atención
Fuente: Elaboración propia
65
Dimensiones.
Para el desarrollo del modelo dimensional hemos identificado 10 dimensiones, que
se muestran en la Tabla 15.
Tabla 15
Dimensiones
N° Dimensión
1 DIM_TIEMPO
2 DIM_CANAL
3 DIM_RESTAURANTE
4 DIM_PRODUCTO
5 DIM_EMPLEADO
6 DIM_CLIENTE
7 DIM_BLOQUE
8 DIM_CAMPAÑA
9 DIM_TIPO_ATENCION
10 DIM_ESTADO_ATENCION
Fuente: Elaboración propia
A continuación, se detalla las características de los atributos y el código de creación
en SQL de cada una de las dimensiones.
Dimensión DIM_TIEMPO
La dimensión contiene los niveles en el tiempo por los que se medirán las operaciones
comerciales. En la Tabla 16 se muestran las características de cada uno de los atributos
definidos para esta dimensión.
Tabla 16
Atributos de la dimensión DIM_TIEMPO
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_TIEMPO integer Identificador único de la dimensión
FECHA date Fecha de la operación
DIA integer Número del día de la semana (1-7)
DIA_NOMBRE string Nombre del día de la semana
SEMANA integer Número de semana comercial (1-52)
66
MES integer Número del mes (1-12)
MES_NOMBRE string Nombre del mes
TRIMESTRE integer Número del trimestre (1-4)
TRIM_NOMBRE string Nombre del trimestre
AÑO integer Año comercial
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_TIEMPO
(
ID_TIEMPO INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
FECHA DATE NOT NULL,
DIA INT,
DIA_NOMBRE VARCHAR(20),
SEMANA INT,
MES INT,
MES_NOMBRE VARCHAR(20),
TRIMESTRE INT,
TRIM_NOMBRE VARCHAR(20),
AÑO INT)
Dimensión DIM_CANAL
La dimensión contiene los canales con los que cuenta la franquicia de restaurantes,
actualmente tiene salón que es venta de los restaurantes, y delivery que es la venta que
realizan los restaurantes mediante Rappi. Los atributos definidos para esta dimensión se
muestran en la Tabla 17.
Tabla 17
Atributos de la dimensión DIM_CANAL
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_CANAL integer Identificador único de la dimensión
CANAL_NOMBRE string Nombre del Canal
Fuente: Elaboración propia
67
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_CANAL
(
ID_CANAL INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
CANAL_NOMBRE VARCHAR(20)
)
Dimensión DIM_RESTAURANTE
Contiene la descripción de los 14 restaurantes con los que cuenta la franquicia de
restaurantes. En la Tabla 18 se muestra los atributos definidos para esta dimensión.
Tabla 18
Atributos de la dimensión DIM_RESTAURANTE
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_RESTAURANTE integer Identificador único de la dimensión
REST_NOMBRE string Nombre del restaurante
REGION integer Número de región (1-2)
REG_NOMBRE string Nombre de la región
TERRITORIO integer Número del territorio (1-2)
TERRIT_NOMBRE string Nombre del territorio
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_RESTAURANTE
(
ID_RESTAURANTE INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
REST_NOMBRE VARCHAR(20),
REGION INT,
REG_NOMBRE VARCHAR(20),
TERRITORIO INT,
TERRIT_NOMBRE VARCHAR(20)
)
68
Dimensión DIM_PRODUCTO
Contiene la descripción de los productos que se distribuyen en 13 familias y éstas a
su vez pertenecen a un mayor de producto que puede ser comida, bebidas y misceláneos. En
la Tabla 19 se muestra los atributos definidos para esta dimensión.
Tabla 19
Atributos de la dimensión DIM_PRODUCTO
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_PRODUCTO integer Identificador único de la dimensión
PROD_NOMBRE string Nombre del producto
FAMILIA integer Número de familia
FAM_NOMBRE string Nombre de familia
MAYOR integer Número de mayor (1-3)
MAYOR_NOMBRE string Nombre de mayor
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_PRODUCTO
(
ID_PRODUCTO INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
PROD_NOMBRE VARCHAR(20),
FAMILIA INT,
FAM_NOMBRE VARCHAR(50),
MAYOR INT,
MAYOR_NOMBRE VARCHAR(50)
)
Dimensión DIM_EMPLEADO
Contiene el detalle de los empleados e incluye la modalidad de trabajo. En la Tabla
20 se muestra los atributos definidos para esta dimensión.
Tabla 20
Atributos de la dimensión DIM_EMPLEADO
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_EMPLEADO integer Identificador único de la dimensión
69
DOCUMENTO string Número de DNI / Pasaporte
EMP_NOMBRE string Nombre del empleado
EMP_APELLIDO string Apellidos del empleado
GENERO string Género del empleado (M/F)
MODALIDAD integer Número de modalidad (1-2)
MOD_NOMBRE string Nombre de la modalidad del empleado
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_EMPLEADO
(
ID_EMPLEADO INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
DOCUMENTO VARCHAR(20),
EMP_NOMBRE VARCHAR(50),
EMP_APELLIDO VARCHAR(50),
GENERO VARCHAR(20),
MODALIDAD INT,
MOD_NOMBRE VARCHAR(20)
)
Dimensión DIM_CLIENTE
Contiene el detalle de los clientes que han participado en alguna campaña de
recolección de datos o que han registrado su compra con su documento de identidad. Las
características y atributos de la dimensión se muestran en la Tabla 21.
Tabla 21
Atributos de la dimensión DIM_CLIENTE
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_CLIENTE integer Identificador único de la dimensión
DOCUMENTO string Número de DNI / Pasaporte
CLI_NOMBRE string Nombre del cliente
CLI_APELLIDOS string Apellidos del cliente
GENERO string Género del cliente (M/F)
FECNAC date Fecha de Nacimiento del cliente
SITLABORAL string Situación laboral (Dependiente/Independiente)
70
DISTRITO string Distrito de residencia del cliente
PROVINCIA string Provincia de residencia del cliente
DEPARTAMENTO string Departamento de residencia del cliente
CONTACTABILIDAD integer Disponibilidad de contacto (1-2)
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_CLIENTE
(
ID_CLIENTE INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
DOCUMENTO VARCHAR(20),
CLI_NOMBRE VARCHAR(50),
CLI_APELLIDOS VARCHAR(50),
GENERO VARCHAR(20),
FECNAC DATE,
SITLABORAL VARCHAR(20),
DISTRITO VARCHAR(50),
PROVINCIA VARCHAR(50),
DEPARTAMENTO VARCHAR(50),
CONTACTABILIDAD INT)
Dimensión DIM_BLOQUE
Contiene el detalle del bloque horario, la franquicia de restaurantes cuenta con cinco
(05) rangos de horas que se han definido para analizar la información. En la Tabla 22 se
muestran los atributos definidos para esta dimensión.
Tabla 22
Atributos de la dimensión DIM_BLOQUE
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_BLOQUE integer Identificador único de la dimensión
BLOQUE_NOMBRE string Nombre del bloque
BLOQUE_HORARIO string Rango de horas del bloque
Fuente: Elaboración propia
71
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_BLOQUE
(
ID_BLOQUE INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
BLOQUE_NOMBRE VARCHAR(20),
BLOQUE_HORARIO VARCHAR(50)
)
Dimensión DIM_CAMPAÑA
Contiene información de las campañas que se han realizado por la Gerencia
Comercial y Marketing. En la Tabla 23 se muestran los atributos definidos para esta
dimensión.
Tabla 23
Atributos de la dimensión DIM_CAMPAÑA
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_CAMPAÑA integer Identificador único de la dimensión
CAMP_NOMBRE string Nombre de la campaña
FECINI date Fecha de inicio de la campaña
FECFIN date Fecha de fin de la campaña
INVERSION float Monto de inversión de la campaña
DESCRIPCION string Descripción de las condiciones de la campaña
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_CAMPAÑA
(
ID_CAMPAÑA INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
CAMP_NOMBRE VARCHAR(50),
FECINI DATE,
FECFIN DATE,
INVERSION FLOAT,
DESCRIPCION VARCHAR(100)
)
72
Dimensión DIM_TIPO_ATENCION
Contiene el detalle de los tipos de atención, pueden ser reclamo o queja. En la Tabla
24 se muestran los atributos definidos para esta dimensión.
Tabla 24
Atributos de la dimensión DIM_TIPO_ATENCION
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_TIPO_AT integer Identificador único de la dimensión
TIPO_AT_NOMBRE string Nombre del tipo de solicitud o atención
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_TIPO_ATENCION
(
ID_TIPO_AT INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
TIPO_AT_NOMBRE VARCHAR(50))
Dimensión DIM_ESTADO_ATENCION
Contiene el detalle de los estados por los que pasa una solicitud de atención que puede
ser pendiente, en proceso, en stand by y atendido. Los atributos de la dimensión se muestran
en la Tabla 25.
Tabla 25
Atributos de la dimensión DIM_ESTADO_ATENCION
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
PK ID_ESTADO_AT integer Identificador único de la dimensión
ESTADO_AT_NOMBRE string Nombre del estado de solicitud o atención
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE DIM_ESTADO_ATENCION
(
73
ID_ESTADO_AT INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
ESTADO_AT_NOMBRE VARCHAR(50))
Tablas de Hechos.
En las Tabla 26, se muestran las 5 tablas de hechos que se han identificado a partir
del Star net.
Tabla 26
Tablas de hechos
N° Tabla de Hechos
1 FACT_VENTAS
2 FACT_VENTA_CLI
3 FACT_METAS
4 FACT_ATENCION
5 FACT_ENCUESTAS
Fuente: Elaboración propia
FACT_VENTAS
Contiene el detalle de las transacciones de venta que ha realizado la franquicia de
restaurantes, se incluye hasta el nivel de producto. En la Tabla 27 se muestran los atributos
definidos para la tabla de hechos.
Tabla 27
Atributos de la tabla de hechos FACT_VENTAS
Llav
e Nombre de Atributo Tipo Descripción
FK ID_TIEMPO integer Identificador único de DIM_TIEMPO
FK ID_CANAL integer Identificador único de DIM_CANAL
FK ID_RESTAURANTE
integer Identificador único de
DIM_RESTAURANTE
FK ID_PRODUCTO integer Identificador único de DIM_PRODUCTO
FK ID_EMPLEADO integer Identificador único de DIM_EMPLEADO
FK ID_CLIENTE integer Identificador único de DIM_CLIENTE
FK ID_BLOQUE integer Identificador único de DIM_BLOQUE
FK ID_CAMPAÑA integer Identificador único de DIM_CAMPAÑA
CH_TRX string Código de la transacción de venta
74
MONTO_VENTA_NETA float Monto de venta neta en soles
MONTO_DESCUENTO float Monto de descuento en soles
MONTO_ANULADO float Monto de venta anulada en soles
MONTO_DEVOLUCION float Monto de venta devuelta en soles
UNIDADES integer Cantidad de unidades vendidas
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE FACT_VENTAS
(
ID_TIEMPO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIEMPO
(ID_TIEMPO),
ID_CANAL INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CANAL
(ID_CANAL),
ID_RESTAURANTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_RESTAURANTE
(ID_RESTAURANTE),
ID_PRODUCTO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_PRODUCTO
(ID_PRODUCTO),
ID_EMPLEADO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_EMPLEADO
(ID_EMPLEADO),
ID_CLIENTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CLIENTE
(ID_CLIENTE),
ID_BLOQUE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_BLOQUE
(ID_BLOQUE),
ID_CAMPAÑA INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CAMPAÑA
(ID_CAMPAÑA),
CH_TRX VARCHAR(50),
MONTO_VENTA_NETA FLOAT,
MONTO_DESCUENTO FLOAT,
MONTO_ANULADO FLOAT,
MONTO_DEVOLUCION FLOAT,
UNIDADES INT)
75
FACT_VENTAS_CLI
Contiene el detalle de las transacciones de venta, no incluye el nivel de producto. En
la Tabla 28 se muestran los atributos definidos para la tabla de hechos.
Tabla 28
Atributos de la tabla de hechos FACT_VENTAS_CLI
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
FK ID_TIEMPO integer Identificador único de DIM_TIEMPO
FK ID_CANAL integer Identificador único de DIM_CANAL
FK ID_RESTAURANTE integer Identificador único de DIM_RESTAURANTE
FK ID_EMPLEADO integer Identificador único de DIM_EMPLEADO
FK ID_CLIENTE integer Identificador único de DIM_CLIENTE
FK ID_BLOQUE integer Identificador único de DIM_BLOQUE
FK ID_CAMPAÑA integer Identificador único de DIM_CAMPAÑA
CH_TRX string Código de la transacción de venta
ACOMPAÑANTES integer Cantidad de personas en la mesa
UNIDADES integer Cantidad de unidades vendidas
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE FACT_VENTAS_CLI
(
ID_TIEMPO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIEMPO (ID_TIEMPO),
ID_CANAL INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CANAL (ID_CANAL),
ID_RESTAURANTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_RESTAURANTE
(ID_RESTAURANTE),
ID_EMPLEADO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_EMPLEADO
(ID_EMPLEADO),
ID_CLIENTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CLIENTE
(ID_CLIENTE),
ID_BLOQUE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_BLOQUE (ID_BLOQUE),
ID_CAMPAÑA INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CAMPAÑA
(ID_CAMPAÑA),
CH_TRX VARCHAR(50),
ACOMPAÑANTES INT,
UNIDADES INT)
76
FACT_METAS
Contiene los registros de metas de venta para analizar a nivel de restaurante y día. En
la Tabla 29 se muestran los atributos definidos.
Tabla 29
Atributos de la tabla de hechos FACT_METAS
Llav
e Nombre de Atributo Tipo Descripción
FK ID_TIEMPO integer Identificador único de DIM_TIEMPO
FK ID_RESTAURANTE integer Identificador único de
DIM_RESTAURANTE
MONTO_VENTA_NETA float Monto de venta neta en soles
META_VENTA_NETA float Monto meta de venta neta en soles
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE FACT_METAS
(
ID_TIEMPO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIEMPO
(ID_TIEMPO),
ID_RESTAURANTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_RESTAURANTE
(ID_RESTAURANTE),
MONTO_VENTA_NETA FLOAT,
META_VENTA_NETA FLOAT
)
FACT_ATENCION
Contiene los registros de atención al cliente por quejas y reclamos, proviene de los
reportes que envían los gerentes de restaurante y la agencia contratada. En la Tabla 30 se
indican los atributos definidos.
77
Tabla 30
Atributos de la tabla de hechos FACT_ATENCION
Llav
e Nombre de Atributo Tipo Descripción
FK ID_TIEMPO integer Identificador único de DIM_TIEMPO
FK ID_RESTAURANTE integer Identificador único de DIM_RESTAURANTE
FK ID_CLIENTE integer Identificador único de DIM_CLIENTE
FK ID_TIPO_AT integer Identificador único de DIM_TIPO_ATENCION
FK ID_ESTADO_AT integer Identificador único de
DIM_ESTADO_ATENCION
DETALLE_AT string Detalle de la solicitud de atención
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE FACT_ATENCION
(
ID_TIEMPO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIEMPO (ID_TIEMPO),
ID_RESTAURANTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_RESTAURANTE
(ID_RESTAURANTE),
ID_CLIENTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CLIENTE
(ID_CLIENTE),
ID_TIPO_AT INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIPO_ATENCION
(ID_TIPO_AT),
ID_ESTADO_AT INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_ESTADO_ATENCION
(ID_ESTADO_AT),
DETALLE_AT VARCHAR(100)
)
FACT_ENCUESTAS
Contiene el resultado de encuestas realizadas a los clientes mediante el sistema GEM.
En la Tabla 31 se indican los atributos definidos.
78
Tabla 31
Atributos de la tabla de hechos FACT_ENCUESTAS
Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción
FK ID_TIEMPO integer Identificador único de DIM_TIEMPO
FK ID_CANAL integer Identificador único de DIM_CANAL
FK ID_RESTAURANTE integer Identificador único de DIM_RESTAURANTE
ENC_POSITIVAS integer Cantidad de encuestas positivas según GEM
ENC_VALIDAS integer Cantidad de encuestas válidas según GEM
Fuente: Elaboración propia
Código de creación de tabla en SQL:
CREATE TABLE FACT_ENCUESTAS
(
ID_TIEMPO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIEMPO (ID_TIEMPO),
ID_CANAL INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CANAL (ID_CANAL),
ID_RESTAURANTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_RESTAURANTE
(ID_RESTAURANTE),
ENC_POSITIVAS INT,
ENC_VALIDAS INT
)
79
Modelo dimensional.
El modelo dimensional de la solución propuesta de inteligencia de negocios se
muestra en la Figura 33, consta de 10 tablas dimensionales y 5 tablas de hechos. Se ha
desarrollado la estructura en la base de datos DM_GCM.
Figura 33. Modelo dimensional de la propuesta
Fuente: Elaboración propia
Mapeo de fuentes de información.
Antes de desarrollar el ETL de ventas, se ha realizado el mapeo de las fuentes de
información que alimentan cada una de las dimensiones y tablas de hechos definidos en el
modelo dimensional.
80
En la Figura 34, se detalla gráficamente el flujo de datos que debe considerarse para
el desarrollo de la solución propuesta.
Figura 34. Mapeo de fuentes
Fuente: Elaboración propia
Desarrollo del ETL de Ventas.
Para la carga del modelo dimensional se ha utilizado el SQL Server Integration
Services (SSIS), se ha desarrollado un ETL para la carga de dimensiones y otro ETL para la
carga de la tabla de hechos.
ETL para las dimensiones.
El flujo de control del ETL desarrollado para la carga de dimensiones se muestra en
la Figura 35, consiste en la limpieza de las tablas que se usan como staging y por cada
dimensión se ha creado un flujo de datos para la extracción desde las fuentes originales al
staging y un segundo flujo de datos para la transformación y carga de datos a la tabla
dimensional.
81
Figura 35. Flujo de control en ETL de dimensiones
Fuente: Elaboración propia
El código para limpiar tablas de Staging:
TRUNCATE TABLE STG_TIEMPO
TRUNCATE TABLE STG_CANAL
TRUNCATE TABLE STG_RESTAURANTE
TRUNCATE TABLE STG_PRODUCTO
TRUNCATE TABLE STG_EMPLEADO
TRUNCATE TABLE STG_CLIENTE
TRUNCATE TABLE STG_BLOQUE
TRUNCATE TABLE STG_CAMPAÑA
TRUNCATE TABLE STG_TIPO_ATENCION
TRUNCATE TABLE STG_ESTADO_ATENCION
En el flujo de datos mostrado en la Figura 36, el staging se crea con la estructura y
los datos originales que se extrae de las fuentes de información, es decir, se extrae los datos
sin cambios, lo cual se realiza en cada dimensión.
82
Figura 36. Flujo de datos STG_TIEMPO
Fuente: Elaboración propia
El flujo de datos mostrado en la Figura 37, extrae los datos del staging para limpiar
los datos, transformarlos y cargarlos en la estructura definida en el modelo dimensional.
Figura 37. Flujo de datos DIM_TIEMPO
Fuente: Elaboración propia
ETL para la tabla de hechos.
El flujo de control del ETL para la carga de la tabla de hechos mostrado en la Figura
38, consiste en la limpieza de las tablas que se usan como staging, un flujo de datos para la
extracción de los datos al staging y un segundo flujo de datos para la transformación y carga
de datos a la tabla de hechos final.
Figura 38. Flujo de control en ETL para tabla de hechos
Fuente: Elaboración propia
83
La venta extraída como muestra de la franquicia de restaurantes ha sido determinada
mediante el siguiente código:
select top 10000
CONVERT(VARCHAR(8),t_business_date,112) + RIGHT(REPLICATE('0',4) +
CONVERT(VARCHAR,a.rest_obj_num),4) + RIGHT(REPLICATE('0',4) +
CONVERT(VARCHAR,c_chk_num),4) as checkid,
t_business_date as fecha,
a.rest_name as restaurante,
CASE WHEN A.famgrpdef_obj_num IN ('5016', '5017', '5018', '5011') THEN 'Delivery'
ELSE 'Salón' END as canal,
midef_name as producto, b.i9_id1_number as documento_emp,
CASE
WHEN (CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN '22:00:00' AND '23:59:59')
OR (CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN '00:00:00' AND '03:00:00') THEN
'22:00 a 03:00'
WHEN A.REST_OBJ_NUM = '25' AND CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN
'03:00:00' AND '12:00:00' THEN '03:00 a 12:00'
WHEN A.REST_OBJ_NUM <> '25' AND CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN
'03:00:00' AND '11:00:00' THEN '22:00 a 03:00'
WHEN A.REST_OBJ_NUM = '25' AND CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN
'12:00:00' AND '16:00:00' THEN '12:00 a 16:00'
WHEN A.REST_OBJ_NUM <> '25' AND CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN
'11:00:00' AND '16:00:00' THEN '12:00 a 16:00'
WHEN CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN '16:00:00' AND '19:00:00' THEN
'16:00 a 19:00'
WHEN CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN '19:00:00' AND '22:00:00' THEN
'19:00 a 22:00'
END as bloque_horario,
case when customerID is null or CustomerID='0' then '00000000' else customerid end as
cliente,
cast(1 as int) as campaña,
84
d_rpt_ttl as venta_neta,
CASE WHEN A.r_dtl_type = 'D' THEN A.d_rpt_ttl ELSE 0 END as descuento,
CASE WHEN A.d_ob_dtl05_void_flag = 'T' THEN A.d_rpt_ttl ELSE 0 END as anulado,
CASE WHEN A.dcdef_obj_num IN ('10') AND A.r_dtl_type = 'D' THEN A.d_rpt_ttl ELSE
0 END as devolucion,
A.d_rpt_cnt as unidades
from insidef.dbo.T_PMIX_Fralisa a
left join bi.dbo.T_Employee b on a.tempdef_obj_num=b.obj_num and
a.rest_obj_num=b.rest_obj_num
left join (select CONVERT(VARCHAR(8),MicrosBsnzDate,112) +
RIGHT(REPLICATE('0',4) + CONVERT(VARCHAR,rest_obj_num),4) +
RIGHT(REPLICATE('0',4) + CONVERT(VARCHAR,MicrosChkNum),4) as checkid,
customerID from insidef.dbo.T_Fiscal_Fralisa) d on d.checkid=
CONVERT(VARCHAR(8),t_business_date,112) + RIGHT(REPLICATE('0',4) +
CONVERT(VARCHAR,a.rest_obj_num),4) + RIGHT(REPLICATE('0',4) +
CONVERT(VARCHAR,c_chk_num),4)
inner join dm_gcm.dbo.dim_producto c on a.midef_name COLLATE
Modern_Spanish_CI_AS = c.PROD_NOMBRE COLLATE Modern_Spanish_CI_AS
inner join dm_gcm.dbo.dim_cliente e on case when customerID is null or CustomerID='0'
then '00000000' else customerid end COLLATE
Modern_Spanish_CI_AS=e.DOCUMENTO COLLATE Modern_Spanish_CI_AS
inner join dm_gcm.dbo.dim_empleado f on f.documento COLLATE
Modern_Spanish_CI_AS=b.i9_id1_number COLLATE Modern_Spanish_CI_AS
where t_business_date>convert(date,'01/01/2019')
and i9_id1_number<>''
En la Figura 39 se muestra el flujo de datos desarrollado para la carga de la tabla de
hechos FACT_VENTAS, consiste en la transformación de los datos cargados en el staging
y la combinación con las dimensiones relacionadas para extraer el identificador de cada tabla.
85
Figura 39. Flujo de datos FACT_VENTAS
Fuente: Elaboración propia
Consulta del data mart de ventas.
Luego del desarrollo y ejecución del ETL para las dimensiones y tabla de hechos se
procede a validar la carga al data mart mediante la herramienta SQL Server Management
Studio como se muestra en la Figura 40.
Figura 40. Consulta de FACT_VENTAS en DM_GCM
Fuente: Elaboración propia
86
Creación del cubo OLAP.
Para la creación del cubo se ha utilizado la herramienta SQL Server Analysis Services
(SSAS), donde se parte añadiendo el origen de datos, la vista del origen de datos y se
configuran las dimensiones según se indica en la Tabla 14: “Jerarquías de las dimensiones”.
Configuración de dimensiones.
Dimensión DIM_TIEMPO
En la Figura 41 se detalla la estructura de la dimensión DIM_TIEMPO conformada
por atributos, jerarquías y vista del origen de datos.
Figura 41. Estructura de dimensión DIM_TIEMPO
Fuente: Elaboración propia
Dimensión DIM_CANAL
En la Figura 42 se detalla la estructura de la dimensión DIM_CANAL conformada
por atributos, jerarquías y vista del origen de datos.
Figura 42. Estructura de dimensión DIM_CANAL
Fuente: Elaboración propia
87
Dimensión DIM_RESTAURANTE
En la Figura 43 se detalla la dimensión DIM_RESTAURANTE conformada por
atributos, jerarquías y vista del origen de datos.
Figura 43. Estructura de dimensión DIM_RESTAURANTE
Fuente: Elaboración propia
Dimensión DIM_PRODUCTO
En la Figura 44 se detalla la estructura de la dimensión DIM_PRODUCTO
conformada por atributos, jerarquías y vista del origen de datos.
Figura 44. Estructura de dimensión DIM_PRODUCTO
Fuente: Elaboración propia
Dimensión DIM_EMPLEADO
En la Figura 45 se detalla la estructura de la dimensión DIM_EMPLEADO
conformada por atributos, jerarquías y vista del origen de datos.
88
Figura 45. Estructura de dimensión DIM_EMPLEADO
Fuente: Elaboración propia
Dimensión DIM_CLIENTE
En la Figura 46 se detalla la estructura de la dimensión DIM_CLIENTE conformada
por atributos, jerarquías y vista del origen de datos.
Figura 46. Estructura de dimensión DIM_CLIENTE
Fuente: Elaboración propia
Dimensión DIM_BLOQUE
En la Figura 47 se detalla la estructura de la dimensión DIM_BLOQUE conformada
por atributos, jerarquías y vista del origen de datos.
89
Figura 47. Estructura de dimensión DIM_BLOQUE
Fuente: Elaboración propia
Dimensión DIM_CAMPAÑA
En la Figura 48 se detalla la estructura de la dimensión DIM_CAMPAÑA
conformada por atributos, jerarquías y vista del origen de datos.
Figura 48. Estructura de dimensión DIM_CAMPAÑA
Fuente: Elaboración propia
90
Cubo OLAP.
Después de la configuración de las dimensiones, se procesa el cubo para
implementarlo en la base de datos y la estructura creada se muestra en la Figura 49 que
corresponde al modelo dimensional diseñado.
Figura 49. Estructura del cubo OLAP
Fuente: Elaboración propia
91
Medidas y cálculos.
Las medidas que se han generado automáticamente con el procesamiento del cubo se
muestran en la Figura 50.
Figura 50. Medidas del cubo OLAP
Fuente: Elaboración propia
Además, se ha creado cálculos para los indicadores de venta que no fueron creados
por defecto, usando el lenguaje MDX. A continuación, se detalla la sentencia de cada
indicador:
% Venta de Delivery (VTA_DELIVERY):
([DIM CANAL].[CANAL NOMBRE].[Delivery],[Measures].[MONTO VENTA NETA])/
([DIM CANAL].[CANAL NOMBRE].[ALL],[Measures].[MONTO VENTA NETA])
% Venta de Salón (VTA_SALON):
([DIM CANAL].[CANAL NOMBRE].[Salón],[Measures].[MONTO VENTA NETA])/
([DIM CANAL].[CANAL NOMBRE].[ALL],[Measures].[MONTO VENTA NETA])
% Venta de Comida (VTA_COMIDA):
([DIM PRODUCTO].[MAYOR NOMBRE].[Comida],[Measures].[MONTO VENTA
NETA])/
([DIM CANAL].[CANAL NOMBRE].[ALL],[Measures].[MONTO VENTA NETA])
92
% Venta de Bebidas (VTA_BEBIDA):
([DIM PRODUCTO].[MAYOR NOMBRE].[Bebida],[Measures].[MONTO VENTA
NETA])/
([DIM CANAL].[CANAL NOMBRE].[ALL],[Measures].[MONTO VENTA NETA])
% Variación de venta vs historia trimestral (VAR_VTA_HIST):
CASE WHEN ISEMPTY([Measures].[MONTO VENTA NETA])
THEN 0 ELSE
(([DIM TIEMPO].[Jerarquía].CURRENTMEMBER,[Measures].[MONTO VENTA
NETA])/
([DIM TIEMPO].[Jerarquía].PREVMEMBER,[Measures].[MONTO VENTA NETA])-1)
END
% Variación de venta vs historia semanal (VAR_VTA_HIST_SEM):
CASE WHEN ISEMPTY([Measures].[MONTO VENTA NETA])
THEN 0 ELSE
(([DIM TIEMPO].[SEMANA].CURRENTMEMBER,[Measures].[MONTO VENTA
NETA])/
([DIM TIEMPO].[SEMANA].PREVMEMBER,[Measures].[MONTO VENTA NETA])-1)
END
% Efectividad de campaña (EFECT_CAMP):
CASE WHEN [DIM CAMPAÑA].[ID CAMPAÑA]=1
THEN 0 ELSE
[Measures].[MONTO VENTA NETA]/[Measures].[INVERSION]-1
END
Ticket promedio (TICKET_PROM):
[Measures].[MONTO VENTA NETA]/[Measures].[Recuento distinto CH TRX]
Precio promedio (PRECIO_PROM):
[Measures].[MONTO VENTA NETA]/[Measures].[UNIDADES]
93
Venta promedio por empleado (VTA_EMP):
[Measures].[MONTO VENTA NETA]/[Measures].[Recuento distinto ID EMPLEADO]
Descuento promedio por empleado (DSCTO_EMP):
[Measures].[MONTO DESCUENTO]/[Measures].[Recuento distinto ID EMPLEADO]
Unidades vendidas por empleado (UNID_EMP):
[Measures].[UNIDADES]/[Measures].[Recuento distinto ID EMPLEADO]
Herramienta de visualización: Tablero de Control.
PowerBI cuenta con una versión Desktop Gratuita para el desarrollo de los tableros
de control; una aplicación web que permite compartir de forma privada a los usuarios con
licencias PowerBI Pro; y una aplicación móvil para acceder a los reportes en cualquier
momento y lugar.
Desarrollo del tablero de control.
Luego de la creación del cubo OLAP, se procede a desarrollar el tablero de control
de ventas usando la herramienta PowerBI Desktop, el tablero consta de dos (02) informes, el
primero mostrado en la Figura 51 tiene una visión general, es decir, permite conocer
ampliamente la situación de venta del negocio con 14 visualizadores (6 gráficos y 8 etiquetas)
y el segundo informe mostrado en la Figura 52 tiene una visión a nivel de restaurante, ya que
contiene el despliegue a detalle por fecha, producto y empleado en 8 visualizadores (4
gráficos y 4 etiquetas).
94
Figura 51. Desarrollo del informe general
Fuente: Elaboración propia
Figura 52. Desarrollo del informe a nivel restaurante
Fuente: Elaboración propia
95
Descripción de los gráficos.
A continuación, se describe cada uno de los gráficos de los informes para mayor
detalle considerando como filtro solo el año 2020.
Gráfico: Informe general - Variación venta neta anual / trimestral
El gráfico de variación de venta ubicado a la izquierda del informe general que
permite identificar rápidamente el monto vendido en el periodo seleccionado y la variación
de la venta neta de este periodo respecto el periodo anterior, este indicador se evalúa a nivel
anual y trimestral debido a que es la medición establecida por el negocio. En la Figura 53, se
muestra que el monto de venta neta del 2020 es 20,811 soles y la variación es -69% respecto
a la venta neta total del 2019.
Figura 53. Gráfico variación venta neta anual / trimestral
Fuente: Elaboración propia
Gráfico: Informe general – Venta neta por día de la semana
El gráfico de venta neta por día de semana permite medir el monto de venta neta de
cada día, además, considera que la semana comercial inicia el martes y termina el lunes
debido a que la gestión de venta se realiza semanal En la Figura 54 se muestra que el pico de
venta del 2020 es viernes con una venta neta total de 5,309 soles, sin embargo, el ticket
promedio (venta promedio por transacción) de los sábados es más alto que otros días por lo
que se podría fomentar la demanda de los sábados con alguna estrategia comercial e
incrementar la ventas.
96
Figura 54. Gráfico venta neta por día de la semana
Fuente: Elaboración propia
Gráfico: Informe general - Venta neta por canal
El gráfico de venta por canal permite describir la situación de venta por delivery y
salón, esta vista del negocio no estaba contemplada antes de la cuarentena, sin embargo,
debido a la coyuntura actual la franquicia de restaurantes ha tenido que potenciar y expandir
el canal de delivery por lo que es una necesidad diferenciar la venta. En la Figura 55, se
muestra que la venta del salón representa un 67% de la venta anual 2020 y el precio promedio
de los productos vendidos por este canal es superior al delivery.
97
Figura 55. Gráfico venta neta por canal salón/delivery
Fuente: Elaboración propia
Gráfico: Informe general - Venta neta por mayor
El gráfico de venta por mayor permite agrupar la venta en comida, bebida y
misceláneo, pero comida es la categoría que produce la mayor venta. En la Figura 56, se
muestra que la venta de comida representa un 70% de la venta anual 2020 y el precio
promedio de los productos vendidos de este mayor es superior que bebidas, además, los
descuentos se concentran en la comida.
Figura 56. Gráfico venta neta por mayor
Fuente: Elaboración propia
98
Gráfico: Informe general - Venta neta por bloque
El gráfico permite identificar cual es el bloque horario con mayor venta y muestra el
detalle de cada bloque para analizar las diversas situaciones, la franquicia de restaurantes
cuenta con cinco (05) bloques pero el Breakfast (03:00 a 12:00) solo aplica para restaurante
en el aeropuerto. En la Figura 57 se muestra que el bloque Lunch tiene la mayor venta debido
a la gran cantidad vendida en productos de bajo precio (7.76 soles), sin embargo, los clientes
están dispuestos a pagar más en el bloque Dinner.
Figura 57. Gráfico venta neta por bloque
Fuente: Elaboración propia
Gráfico: Informe general - Venta neta por producto
El gráfico permite identificar cual es producto más vendido con los filtros aplicados,
el producto estrella de la franquicia de restaurantes es el Chicken Fingers. En la Figura 58 se
muestra que el producto con mayor venta en el 2020 es el Chicken Fingers versión menú
lunch debido a que tiene un precio más bajo que en carta y en segundo lugar el mismo
99
producto pero a precio de carta, es decir, el precio del producto bajo 41% y la cantidad
vendida incremento en 253%.
Figura 58. Gráfico venta neta por producto
Fuente: Elaboración propia
Gráfico: Informe nivel restaurante - Venta neta por restaurante
El gráfico ubicado a la izquierda del informe nivel de restaurante contiene el
desagregado de venta por restaurante lo que permite comparar los resultados obtenidos. En
la Figura 59 se muestra que el restaurante en el Óvalo Gutiérrez tiene la mayor venta, sin
embargo, Aeropuerto presenta el ticket promedio más alto por lo cual se podría decir que son
clientes de mayor valor adquisitivo y se podrían ofrecer combos de productos.
100
Figura 59. Gráfico venta neta por restaurante
Fuente: Elaboración propia
Gráfico: Informe nivel restaurante - Venta neta por día
El gráfico de venta por día (fecha) permite poder comparar el resultado del día
respecto las fechas anteriores, es más preciso para el control y seguimiento de restaurantes.
En la Figura 60 se muestra que el pico de venta de enero fue el día 17 porque tuvo mayor
cantidad de transacciones y un ticket promedio alto.
Figura 60. Gráfico venta neta por día (fecha)
Fuente: Elaboración propia
101
Gráfico: Informe nivel restaurante – Producto (Ticket vs Precio)
El gráfico de dispersión Producto cruza los indicadores ticket y precio para identificar
los productos que generan la compra de otros productos, es decir, incrementan el ticket
promedio. En la Figura 61 se muestra el producto Bacon Ribs que se ubica en el cuadrante
con mayor precio y ticket, lo que nos indica que el producto durante el 2020 usualmente es
acompañado con otros productos.
Figura 61. Gráfico producto (ticket vs precio)
Fuente: Elaboración propia
Gráfico: Informe nivel restaurante – Venta neta por Empleado
El gráfico de barras por empleado permite identificar rápidamente a los empleados
que han registrado más ventas en el periodo seleccionado. En la Figura 62 se muestra que el
empleado Flores López consiguió vender 6,474 soles, con el ticket promedio más alto pero
no consiguió la cantidad de transacciones necesarias para superar la venta de Fajardo
Calderón.
102
Figura 62. Gráfico venta neta por empleado
Fuente: Elaboración propia
Diseño móvil del tablero de control.
El PowerBI permite diseñar la vista que aparecerá cuando se accede al tablero
mediante un móvil, en caso no se cuente con un diseño, la aplicación mostrará el reporte
reducido tal cual se muestra en la web. Entonces, considerando que este medio será el más
usado por su practicidad, se ha considerado realizar el diseño propio para mayor claridad de
los datos que se muestran y evitar complicaciones al manipular la información.
En la Figura 63, se muestra el diseño desarrollado en la herramienta PowerBI Desktop
para el informe general y en la Figura 64 se muestra el diseño desarrollado para el informe a
nivel de restaurante, la estructura definida sigue la secuencia de gráficos realizada en el
diseño web.
103
Figura 63. Diseño móvil del informe general
Fuente: Elaboración propia
Figura 64. Diseño móvil del informe nivel restaurante
Fuente: Elaboración propia
104
Herramienta de visualización: Reporte en SQL Server.
La gestión táctica de la empresa requiere realizar consultas más específicas del
negocio por lo que es necesario que puedan acceder al cubo de información para agilizar las
consultas y definir las condiciones necesarias, además, requiere adecuar la solución de
inteligencia de negocios a los nuevos requerimientos del negocio por lo que es muy necesario
contar con un especialista para la manipulación del cubo OLAP.
Consultas en SQL Server Analysis Services
La herramienta SQL Server Analysis Services (SSAS) permite realizar consultas
preestablecidas al cubo de una forma práctica usando el explorador que se muestra en la
Figura 65.
Figura 65. Consulta de ventas usando SSAS
Fuente: Elaboración propia
Sin embargo, si es necesario crear nuevos indicadores que no han sido contemplados
o crear cálculos más específicos para un reporte, la herramienta permite crear miembros
calculados para implementarlos en el cubo como se muestra en la Figura 66.
105
Figura 66. Creación de miembros calculados en SSAS
Fuente: Elaboración propia
Consultas en SQL Server Management Studio
Además, SQL Server Management Studio (SSMS) permite acceder al cubo OLAP y
hacer consultas pero requiere de un especialista en la manipulación de la herramienta ya que
las consultas se realizan en lenguaje MDX como se muestra en la Figura 67.
Figura 67. Consultas MDX en SSMS
Fuente: Elaboración propia
106
Herramienta de visualización: Reporte Excel.
La gestión operativa de la franquicia de restaurantes requiere utilizar la información
de la empresa para generar sus propios reportes por lo que se ha creado un reporte en Excel
con conexión al cubo OLAP que incluye vistas predefinidas para que el usuario pueda
manipular la información.
Reporte Excel – Vista Diaria
En la Figura 68 se muestra la vista diaria desarrollada con la finalidad de medir la
venta y el ticket promedio a nivel diario, a partir de estos datos los usuarios podrían comparar
resultados según lo requiera y medir la venta por canal, bloque horario y restaurante.
Figura 68. Reporte Excel – Vista Diaria
Fuente: Elaboración propia
Reporte Excel – Vista General
En la Figura 67 se muestra la vista general que permite conocer la situación del
negocio rápidamente, ya que se ha incluido un gráfico de barras con la participación de venta
por canal para continuar potenciando el delivery; un gráfico circular con la participación de
venta por bloque horario para realizar acciones de acuerdo al horario preferido, un ranking
107
de clientes para conocer su frecuencia y monto de compra; y ranking de productos más
vendidos para identificar oportunidades.
Figura 69. Reporte Excel – Vista General
Fuente: Elaboración propia
Reporte Excel – Vista Restaurante
En la Figura 70 se muestra la vista restaurante que permite comparar los resultados
de venta de los restaurantes y medir la productividad del restaurante, mediante los resultados
por empleado.
108
Figura 70. Reporte Excel – Vista Restaurante
Fuente: Elaboración propia
Evaluación de la propuesta de solución.
Para evaluar la solución propuesta, se ha realizado una encuesta de percepción a 57
trabajadores de la franquicia de restaurantes para medir la variable solución de inteligencia
de negocios y mejora del proceso de control y seguimiento. En la Tabla 32 se muestran las 8
preguntas planteadas donde las respuestas están definidas en la escala de Likert (puntaje del
1-5) para medir los indicadores de las variables.
Tabla 32
Preguntas de encuesta de percepción.
Indicador Pregunta
Respecto a la solución de inteligencia de negocios
Nivel de
Integración
¿Crees que el tablero mostrado cumple con recopilar la información
de las ventas?
Nivel de medición ¿Crees que el tablero mostrado tiene los indicadores necesarios para
medir las ventas?
Cumplimiento
herramienta
¿Crees que el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar?
Nivel de
granularidad
¿Crees que el tablero mostrado tiene el despliegue de información
necesaria para medir las ventas?
109
Respecto a la mejora del proceso de control y seguimiento
Consumo de
Recursos
¿Crees que el tablero mostrado aumentará la productividad?
Tiempo de
Entrega
¿Crees que el tablero mostrado reducirá el tiempo de entrega de
reportes de ventas?
Calidad de
Información
¿Crees que el tablero mostrado mejoraría la calidad de los reportes de
ventas?
Visualización del
Negocio
¿Crees que el tablero mostrado facilitaría la toma de decisiones sobre
el negocio?
Fuente: Elaboración propia
La encuesta se ha desarrollado usando la herramienta de Google Form, consta de un
breve video explicativo sobre el tablero de control de ventas para mostrar la estructura,
funcionalidad e indicadores, con la finalidad que los trabajadores puedan contestar las
preguntas en base a sus percepciones. Para acceder a la encuesta de percepción realizada se
puede escanear el código QR de la Figura 71.
Figura 71. Código QR de encuesta de percepción
Fuente: Elaboración propia
110
Factores críticos de éxito de la propuesta.
La propuesta de solución desarrollada se considera exitosa si logra contribuir en la
mejora del proceso de control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y Marketing,
sin embargo, existen otros factores de éxito en el desarrollo de la solución como se detalla
en la Tabla 33.
Tabla 33
Factores de éxito de la solución de inteligencia de negocios
Factor Descripción
Factores organizativos
Cultura organizacional Compromiso de los trabajadores en el uso de las herramientas
Soporte gerencial Apoyo para la toma de decisiones a nivel gerencial
Asignación de recursos Gestión de tiempo de los trabajadores
Participación de los usuarios Contribuye a la correcta definición de la solución BI
Reputación de la franquicia Está definida por la productividad de los trabajadores
Relación con el cliente Mejorar la asertividad de las comunicaciones y la atención de clientes
Factores técnicos
Conocimiento técnico Capacitación del personal para el uso de la solución BI
Tiempo de entrega Reducir el tiempo de entrega de resultados de venta
Calidad de la información Minimizar el error presentado en la información
Visualización del negocio Visibilidad de los resultados del negocio
Fuente: Elaboración propia
Plan de implementación y mantenimiento.
El proyecto desarrollado no es implementado en la franquicia de restaurantes por lo
que se propone los procesos necesarios para la implementación y mantenimiento de la
solución propuesta.
Implementación.
Fuente de datos
El proyecto tiene definido como ruta de los archivos fuente definidos en la Figura 34:
“Mapeo de fuentes” la siguiente dirección: C:\Proyectos\DM_GCM\Archivos, si es
111
necesario se debe actualizar por una ruta compartida para que se mantenga actualizado los
archivos.
Automatización de carga
En la Figura 72 se muestra la creación del Job que permite automatizar la ejecución
del ETL de las dimensiones y la tabla de hechos diariamente, la hora debe definirse
considerando que los archivos indicados en el punto anterior deben estar cargados en la ruta
antes de ejecutar el ETL.
Figura 72. Job de carga del ETL
Fuente: Elaboración propia
Acceso a reportes
La franquicia de restaurantes debe definir los usuarios que podrán acceder a cada una
de las herramientas de visualización según los niveles de gestión y la sensibilidad de los
datos. Además, los reportes de Excel pueden ser colados en rutas compartidas para los
interesados, los usuarios del tablero deben contar con un usuario PowerBI Pro (pagado) para
revisar los informes y el reporte en SQL debe ser manipulado por una persona especializada.
112
Pruebas del proceso ETL y herramientas de visualización
Se debe programar un periodo de pruebas para validar que el proceso ETL se ejecute
correctamente y las herramientas de visualización se actualicen con las condiciones definidas
por la franquicia de restaurantes.
Capacitación del personal
Se debe programar un periodo de capacitación para los empleados que tendrán acceso
a los diferentes reportes para asegurar el uso de la herramienta en las actividades laborales,
lo cual permitirá cumplir con el objetivo de mejorar el proceso de control y seguimiento.
Mantenimiento.
Actualización
En la Tabla 34 se propone a los responsables de la franquicia de restaurantes que
deben encargarse de la actualización de los archivos que son la fuente de datos de los
procesos ETL.
Tabla 34
Roles de actualización de fuentes de datos
Responsables Archivos
Asistente de Sistemas CALENDARIO.xls
CANAL.xls
RESTAURANTE.xls
PRODUCTO.xls
TIPOATENCION.xls
ESTADOATENCION.xls
BLOQUE.xls
Asistente de Marketing CLIENTE_BDEXTERNA
CLIENTE_RECOLECCION
CAMPAÑA
METAS
ATENCIONES
ENCUESTAS
Fuente: Elaboración propia
113
Soporte del Proceso y Herramientas de visualización
Por otro lado, la gerencia de sistemas debería responsabilizarse de la gestión de la
solución propuesta, en los siguientes momentos:
- Generar un nuevo usuario de PowerBI
- Reprocesar el ETL ante cualquier eventualidad
- Proporcionar el acceso a los usuarios según lo definido
- Alertar alguna incidencia de carga a los usuarios interesados
Método de Análisis
Para el análisis de las encuestas de percepción realizadas se ha utilizado el programa
estadístico IBM SPSS Statistics v22.0 que facilita el cálculo de medidas que permiten
describir estadísticamente los resultados del instrumento. Para la evaluación de resultados de
la investigación es necesario indicar las variables (indicadores de las Tablas 5 y 6), etiquetas
(preguntas formuladas) y el valor (equivalencia numérica de las opciones) que se ha definido
en la encuesta de percepción dirigida a los trabajadores de la franquicia de restaurantes como
se muestra en la Figura 73.
Figura 73. Vista de variables en SPSS
Fuente: Elaboración propia
114
Después, se procede con la carga de datos, es decir, se ha insertado las respuestas de
las 57 encuesta realizadas por Google Form, en la Figura 74 se observa los datos ingresados.
Figura 74. Vista de datos en SPSS
Fuente: Elaboración propia
Antes del análisis descriptivo, se ha realizado el análisis de fiabilidad para asegurar
la consistencia de los elementos y escala del instrumento. En la Figura 75 se muestra el
resultado obtenido, donde el alfa de Cronbach es 0.836 lo cual según Frias-Navarro, D.
(2019) es un aceptable y por lo tanto, valida la encuesta realizada.
Figura 75. Medición de fiabilidad
Fuente: Resultado SPSS - Fiabilidad
115
RESULTADOS
El análisis estadístico de las encuestas de percepción mediante el programa SPSS ha
sido de gran utilidad para interpretar los resultados obtenidos.
Variable: Solución de Inteligencia de Negocios
La variable independiente que es la solución de inteligencia de negocios cuenta con
4 indicadores que miden la integración, medición, herramienta y granularidad de la
información, lo que permite evaluar el cumplimiento de la variable. A continuación, se
detalla los resultados obtenidos para cada indicador.
Nivel de integración.
El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta contempla la
integración de las fuentes de información sobre ventas. En la Figura 76 se muestran los
resultados obtenidos para la pregunta enfocada a este indicador, donde 38.60% de
encuestados opina que el tablero mostrado ha cumplido con la recopilación de la información
de ventas, mientras que, el 50.86% opina que existe información de ventas que no se ha
mostrado en el tablero y el 10.53% se mantiene neutral al respecto.
Figura 76. Gráfico de barras – Pregunta 1
Fuente: Resultado de SPSS
A partir de los datos indicados en la Tabla 35, se puede decir en la escala de Likert
(1-5 puntos) que 22 trabajadores calificaron el indicador de integración con 5 puntos, 29
0.00% 0.00%
10.53%
50.88%
38.60%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Totalmentedesacuerdo
Parcialmentedesacuerdo
Neutral Parcialmente deacuerdo
Totalmente deacuerdo
1. ¿Crees que el tablero mostrado cumple con recopilar la información de las ventas?
116
trabajadores con 4 puntos y 6 trabajadores con 3 puntos por lo que se obtiene 244 de 285
puntos, lo que concluye en 85.6% de cumplimiento de este indicador.
Tabla 35
Descripción del resultado – Pregunta 1
¿Crees que el tablero mostrado cumple con recopilar la información de las ventas?
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Válido
Neutral 6 10,5 10,5 10,5
Parcialmente de
acuerdo 29 50,9 50,9 61,4
Totalmente de
acuerdo 22 38,6 38,6 100,0
Total 57 100,0 100,0
Fuente: Resultado de SPSS
Nivel de medición.
El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta ha abarcado los
indicadores de ventas necesarios para el negocio. En la Figura 77 se muestran los resultados
obtenidos en la pregunta enfocada en este indicador, donde 29.82% de encuestados opina
que el tablero mostrado contiene los indicadores necesarios de venta, sin embargo, el 52.63%
opina que no se muestra la totalidad de indicadores de venta y el 17.54% se mantiene neutral
al respecto.
Figura 77. Gráfico de barras – Pregunta 2
Fuente: Resultado de SPSS
0.00% 0.00%
17.54%
52.63%
29.82%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Totalmentedesacuerdo
Parcialmentedesacuerdo
Neutral Parcialmente deacuerdo
Totalmente deacuerdo
2. ¿Crees que el tablero mostrado tiene los indicadores necesarios para medir las ventas?
117
Analizando los datos de la Tabla 36 y aplicando la escala de Likert (1-5 puntos), se
puede indicar que 17 trabajadores calificaron el indicador de medición con 5 puntos, 30
trabajadores con 4 puntos y 10 trabajadores con 3 puntos por lo que se obtiene 235 de 285
puntos, lo que concluye en 82.5% de cumplimiento de este indicador.
Tabla 36
Descripción del resultado – Pregunta 2
¿Crees que el tablero mostrado tiene los indicadores necesarios para medir las
ventas?
Frecuenc
ia
Porcenta
je
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Váli
do
Neutral 10 17,5 17,5 17,5
Parcialmente de
acuerdo 30 52,6 52,6 70,2
Totalmente de
acuerdo 17 29,8 29,8 100,0
Total 57 100,0 100,0
Fuente: Resultado de SPSS
Cumplimiento de herramienta.
El objetivo de este indicador es demostrar que la herramienta utilizada facilita el
soporte para la gestión de ventas por lo que debe ser entendible y fácil para el usuario. En la
Figura 78 se muestran los resultados obtenidos en la pregunta enfocada en este indicador,
donde 43.86% de encuestados opina que el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar,
el 35.09% opina que se puede mejorar, sin embargo, el 21.05% no opina o no le pareció ni
fácil ni entendible.
118
Figura 78. Gráfico de barras – Pregunta 3
Fuente: Resultado de SPSS
Aplicando la escala de Likert (1-5 puntos) en la Tabla 37, se puede indicar que 25
trabajadores califican la herramienta con 5 puntos, 20 trabajadores con 4 puntos, 10
trabajadores con 3 puntos y 2 trabajadores con 2 puntos por lo que se obtiene 239 de 285
puntos, lo que concluye en 83.9% de cumplimiento de este indicador.
Tabla 37
Descripción del resultado – Pregunta 3
¿Crees que el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar?
Frecuenc
ia
Porcenta
je
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Váli
do
Parcialmente
desacuerdo 2 3,5 3,5 3,5
Neutral 10 17,5 17,5 21,1
Parcialmente de
acuerdo 20 35,1 35,1 56,1
Totalmente de
acuerdo 25 43,9 43,9 100,0
Total 57 100,0 100,0
Fuente: Resultado de SPSS
Nivel de granularidad.
El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta tiene el
despliegue de información de ventas necesario para la gestión del negocio. En la Figura 79
0.00% 3.51%
17.54%
35.09%43.86%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Totalmentedesacuerdo
Parcialmentedesacuerdo
Neutral Parcialmente deacuerdo
Totalmente deacuerdo
3. ¿Crees que el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar?
119
se muestran los resultados obtenidos, donde 40.36% de encuestados opina que el tablero
mostrado tiene el despliegue de información necesario para medir las ventas, el 40.35% opina
que se puede incluir más niveles de medición, sin embargo, el 19.29% no opina o cree que
no se cumple con la granularidad.
Figura 79. Gráfico de barras – Pregunta 4
Fuente: Resultado de SPSS
Aplicando la escala de Likert (1-5 puntos) en la Tabla 38, se puede indicar que 23
trabajadores califican la granularidad de la solución propuesta con 5 puntos, 23 trabajadores
con 4 puntos, 10 trabajadores con 3 puntos y 1 trabajadores con 2 puntos por lo que se obtiene
239 de 285 puntos, lo que concluye en 83.9% de cumplimiento del nivel de granularidad en
la solución presentada.
Tabla 38
Descripción del resultado – Pregunta 4
¿Crees que el tablero mostrado tiene el despliegue de información necesaria para
medir las ventas?
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Váli
do
Parcialmente
desacuerdo 1 1,8 1,8 1,8
Neutral 10 17,5 17,5 19,3
Parcialmente de
acuerdo 23 40,4 40,4 59,6
Totalmente de
acuerdo 23 40,4 40,4 100,0
0.00% 1.75%
17.54%
40.35% 40.35%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Totalmentedesacuerdo
Parcialmentedesacuerdo
Neutral Parcialmente deacuerdo
Totalmente deacuerdo
4. ¿Crees que el tablero mostrado tiene el despliegue de información necesaria para medir las ventas?
120
Total 57 100,0 100,0
Fuente: Resultado de SPSS
Variable: Mejora del Proceso de Control y Seguimiento
La variable dependiente que es la mejora del proceso de control y seguimiento cuenta
con 4 indicadores que miden el cumplimiento de los beneficios que son reducir el consumo
de recursos, reducir el tiempo de entrega, mejorar la calidad y ofrecer una visualización
sistemática del negocio, lo que permite evaluar el cumplimiento de la variable. A
continuación, se detalla los resultados obtenidos para cada indicador.
Consumo de recursos.
El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta permitiría reducir
el consumo de recursos por lo tanto generar mayor productividad en la franquicia de
restaurantes. En la Figura 80 se muestran los resultados obtenidos, 33.33% de encuestados
opina que el uso del tablero aumentaría la productividad en los trabajadores, el 40.35% opina
que parcialmente mejoraría la productividad y el 26.32% no opina al respecto.
Figura 80. Gráfico de barras – Pregunta 5
Fuente: Resultado de SPSS
Aplicando la escala de Likert (1-5 puntos) en la Tabla 39, se puede indicar que 19
trabajadores califican la efectividad en el consumo de recursos con 5 puntos, 23 trabajadores
con 4 puntos y 15 trabajadores con 3 puntos por lo que se obtiene 232 de 285 puntos, lo que
concluye en 81.4% de cumplimiento del aumento de productividad.
0.00% 0.00%
26.32%
40.35%33.33%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Totalmentedesacuerdo
Parcialmentedesacuerdo
Neutral Parcialmente deacuerdo
Totalmente deacuerdo
5. ¿Crees que el tablero mostrado aumentaría la productividad del personal?
121
Tabla 39
Descripción del resultado – Pregunta 5
¿Crees que el tablero mostrado aumentará la productividad?
Frecuenc
ia
Porcenta
je
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Váli
do
Neutral 15 26,3 26,3 26,3
Parcialmente de
acuerdo 23 40,4 40,4 66,7
Totalmente de
acuerdo 19 33,3 33,3 100,0
Total 57 100,0 100,0
Fuente: Resultado de SPSS
Tiempo de entrega.
El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta permitiría reducir
el tiempo de entrega de los reportes de venta. En la Figura 81 se muestran los resultados
obtenidos en la pregunta enfocada en este indicador, 45.61% de encuestados opina que el uso
del tablero reduciría el tiempo de entrega de reportes de venta, el 31.58% opina que
parcialmente ayudaría en el tiempo de entrega porque pueden haber otros factores y el
22.81% no opina al respecto.
Figura 81. Gráfico de barras – Pregunta 6
Fuente: Resultado de SPSS
0.00% 0.00%
22.81%31.58%
45.61%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Totalmentedesacuerdo
Parcialmentedesacuerdo
Neutral Parcialmente deacuerdo
Totalmente deacuerdo
6. ¿Crees que el tablero mostrado reduciría el tiempo de entrega de reportes de ventas?
122
Aplicando la escala de Likert (1-5 puntos) en la Tabla 40, se puede indicar que 26
trabajadores califican la efectividad en el tiempo de entrega de reportes con 5 puntos, 18
trabajadores con 4 puntos y 13 trabajadores con 3 puntos, obteniendo 241 de 285 puntos, lo
que concluye en 84.6% de cumplimiento en reducción de tiempo de entrega.
Tabla 40
Descripción del resultado – Pregunta 6
¿Crees que el tablero mostrado reducirá el tiempo de entrega de reportes de
ventas?
Frecuenc
ia
Porcenta
je
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Váli
do
Neutral 13 22,8 22,8 22,8
Parcialmente de
acuerdo 18 31,6 31,6 54,4
Totalmente de
acuerdo 26 45,6 45,6 100,0
Total 57 100,0 100,0
Fuente: Resultado de SPSS
Calidad de información.
El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta permitiría
mejorar la calidad de la información, minimizando el error en los reportes de ventas. En la
Figura 82 se muestran los resultados obtenidos, 43.86% de encuestados opina que el uso del
tablero mejoraría la calidad de los reportes de venta, el 43.86% opina que existen otros
factores que afectan la calidad y el 12.28% no opina al respecto.
123
Figura 82. Gráfico de barras – Pregunta 7
Fuente: Resultado de SPSS
Aplicando la escala de Likert (1-5 puntos) en la Tabla 41, se puede indicar que 25
trabajadores califican la efectividad en la calidad de información con 5 puntos, 25
trabajadores con 4 puntos y 7 trabajadores con 3 puntos, obteniendo 246 de 285 puntos, lo
que concluye en 86.3% de cumplimiento en mejora de la calidad de reportes de venta.
Tabla 41
Descripción del resultado – Pregunta 7
¿Crees que el tablero mostrado mejoraría la calidad de los reportes de ventas?
Frecuenc
ia
Porcenta
je
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Váli
do
Neutral 7 12,3 12,3 12,3
Parcialmente de
acuerdo 25 43,9 43,9 56,1
Totalmente de
acuerdo 25 43,9 43,9 100,0
Total 57 100,0 100,0
Fuente: Resultado de SPSS
Visualización del negocio.
El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta permitiría
mejorar la visualización del negocio de una forma sistemática lo cual facilita la toma de
decisiones. En la Figura 83 se muestran los resultados obtenidos, 45.61% de encuestados
0.00% 0.00%
12.28%
43.86% 43.86%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Totalmentedesacuerdo
Parcialmentedesacuerdo
Neutral Parcialmente deacuerdo
Totalmente deacuerdo
7. ¿Crees que el tablero mostrado mejoraría la calidad de los reportes de ventas?
124
opina que el uso del tablero facilitaría la toma de decisiones, el 42.11% opina que podría
contribuir a la toma de decisiones y el 12.28% no opina al respecto.
Figura 83. Gráfico de barras – Pregunta 8
Fuente: Resultado de SPSS
Aplicando la escala de Likert (1-5 puntos) en la Tabla 42, se puede indicar que 26
trabajadores califican la efectividad del tablero en la toma de decisiones del negocio con 5
puntos, 24 trabajadores con 4 puntos y 7 trabajadores con 3 puntos, obteniendo 247 de 285
puntos, lo que concluye en 86.7% de cumplimiento de la visualización sistemática del
negocio.
Tabla 42
Descripción del resultado – Pregunta 8
¿Crees que el tablero mostrado facilitaría la toma de decisiones sobre el
negocio?
Frecuenc
ia
Porcenta
je
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Váli
do
Neutral 7 12,3 12,3 12,3
Parcialmente de
acuerdo 24 42,1 42,1 54,4
Totalmente de
acuerdo 26 45,6 45,6 100,0
Total 57 100,0 100,0
Fuente: Resultado de SPSS
0.00% 0.00%
12.28%
42.11% 45.61%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Totalmentedesacuerdo
Parcialmentedesacuerdo
Neutral Parcialmente deacuerdo
Totalmente deacuerdo
8. ¿Crees que el tablero mostrado facilitaría la toma de decisiones sobre el negocio?
125
DISCUSIÓN
Después de revisar los resultados de los indicadores definidos para la evaluación de
las dos variables de la investigación, se ha realizado el consolidado de la Tabla 43, donde se
observa que los trabajadores de la franquicia de restaurantes opinan que la solución propuesta
de inteligencia de negocios puede cumplir con el 83.9% de las características necesarias para
la gestión de ventas del negocio; y que ésta podría tener un efecto del 84.7% en la mejora del
proceso de control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y Marketing.
Por lo tanto, podemos concluir que con un 95% de confianza la hipótesis “La solución
de inteligencia de negocios propuesta contribuye en la mejora del control y seguimiento que
realiza la Gerencia Comercial y Marketing en la franquicia de restaurantes” se cumple en
84.3%, considerando que está basado en un estudio de percepción.
Tabla 43
Consolidado del resultado de la encuesta
Pregunta Cantidad
Respuestas
Puntaje
Obtenido
Puntaje
Máximo
%
Cumplido
Respecto a la solución de inteligencia de
negocios 228 957 1140 83.9%
Nivel de Integración 57 244 285 85.6%
Nivel de medición 57 235 285 82.5%
Nivel de Soporte 57 239 285 83.9%
Nivel de granularidad 57 239 285 83.9%
Respecto a la mejora del proceso de
control y seguimiento 228 966 1140 84.7%
Consumo de Recursos 57 232 285 81.4%
Tiempo de Entrega 57 241 285 84.6%
Calidad de Información 57 246 285 86.3%
Visualización del Negocio 57 247 285 86.7%
Inteligencia de negocios en la mejora de
procesos 456 1923 2280 84.3%
Fuente: Elaboración propia
Además, en la Tabla 44 se muestran los resultados de la hipótesis por unidad o
gerencia a la que pertenece el trabajador de la franquicia de restaurantes, donde se observa
que la Gerencia Comercial y Marketing considera que la solución de inteligencia de negocio
126
propuesta podría cumplir en 91.0% con mejorar el proceso de control y seguimiento, en
segundo lugar está el personal de las gerencias corporativas con 86.9% de cumplimiento y
los gerentes de restaurante con 83.0%. Por lo cual se puede asumir que la gestión de
restaurantes requiere un proyecto más dirigido, evaluando sus propias necesidades.
Tabla 44
Cumplimiento de la hipótesis por unidad/gerencia
Pregunta
Cantidad
de
Respuestas
Puntaje
Obtenido
Puntaje
Máximo
%
Cumplido
Gerencia Comercial y Marketing 40 182 200 91.0%
Corporativa 72 313 360 86.9%
Restaurante 344 1428 1720 83.0%
Inteligencia de negocios en la mejora de
procesos 456 1923 2280 84.3%
Fuente: Elaboración propia
127
CONCLUSIONES
El trabajo de investigación realizado sobre la inteligencia de negocios en la mejora
de procesos, permite concluir lo siguiente:
La propuesta de solución de inteligencia de negocios plantea mejorar los procesos
internos de la franquicia de restaurantes, reduciendo la operatividad del control y seguimiento
que realiza la Gerencia Comercial y Marketing. La propuesta contribuiría específicamente
en el seguimiento de ventas que es parte del proceso, lo cual según los 57 encuestados opinan
que cumpliría 84.3% en generar mayor disponibilidad de recursos, menor tiempo de entrega
de reportes de venta, mejor calidad de información y la visualización sistemática del negocio.
La propuesta de solución de inteligencia de negocios plantea facilitar la unificación
de datos provenientes de las diversas fuentes que son utilizadas dentro de la franquicia de
restaurantes, asegurando la fiabilidad, integridad y veracidad de los datos recopilados, como
se muestra en el resultado de la pregunta ¿Crees que el tablero mostrado cumple con recopilar
la información de las ventas?, donde el 89.48% de encuestados opina que el tablero mostrado
ha cumplido parcialmente/totalmente con la recopilación de información de ventas; además,
la propuesta permitiría el despliegue de la información en los múltiples niveles requeridos
por el negocio para el análisis y gestión de las ventas como se muestra en el resultado de la
pregunta ¿Crees que el tablero mostrado tiene el despliegue de información necesaria para
medir las ventas?, donde el 80.7% de encuestados opina que el tablero cumple
parcialmente/totalmente con esta necesidad.
Las herramientas de inteligencia de negocios propuestas permitirían la medición de
resultados de ventas y las herramientas de visualización propuestas facilitarían el acceso a
datos procesados como se demuestran en las preguntas ¿Crees que el tablero mostrado tiene
los indicadores necesarios para medir las ventas?, donde el 82.45% de los encuestados
opinaron que permite medir los indicadores de venta necesarios y en la pregunta ¿Crees que
el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar?, donde el 78.95% de encuestados
opinaron que el tablero mostrado cumple con proporcionar facilidad; permitiendo a los
integrantes del negocio una visión integrada de las ventas para la gestión y toma de
decisiones.
128
Por otro lado, se ha evidenciado que los trabajadores vieron en el tablero de control
una solución a sus problemas, lo que quiere decir, que requieren de información para realizar
correctamente su trabajo y mejorar su productividad.
Cabe resaltar, que la implementación de la inteligencia de negocio, permitirá que la
Gerencia Comercial y Marketing, genere múltiples reportes sin tener que depender de la
Gerencia de Sistemas u otro proveedor de información, ya que tendrá los datos procesados y
fáciles de adaptar a cualquier requerimiento
129
RECOMENDACIONES
La franquicia de restaurantes requiere implementar una solución de inteligencia de
negocios progresiva, es decir, debe desarrollar cada uno de los data mart necesarios para las
diferentes gerencias, priorizando los procesos de negocio principales, hasta complementar el
data warehouse de la misma, lo cual permitirá tener mayor análisis de las ventas del data
mart desarrollado.
Además, se recomienda que todos los sistemas o reportes nuevos que puedan
generarse a partir de la implementación de la solución propuesta de inteligencia de negocios
deben acoplarse al data mart de ventas o planificar su desarrollo posterior para asegurar la
continuidad de la solución.
Sobre la información proporcionada, se recomienda redefinir el proceso de creación
de metas ya que actualmente se cuenta con la meta por día y restaurante; lo que genera
limitantes cuando se quiere medir el cumplimiento de metas de venta a otros niveles
requeridos como por producto, canal, empleado, etc.
Sobre la realización de la investigación, se recomienda identificar quienes son los
actores y usuarios del proceso que se quiere analizar con la finalidad de desarrollar una
solución completa y adaptable para cada usuario, dado que en la tesis se identificó que la
opinión de los gerentes de restaurantes sobre la solución mostrada es menor que de los
gerentes corporativos.
Sobre los resultados, se recomienda que después de la implementación de la solución
propuesta de inteligencia de negocios en la franquicia de restaurantes, se debe realizar una
segunda investigación para medir la efectividad real de la solución, ya que en la investigación
se ha considerado como resultado las opiniones de los trabajadores.
Se recomienda fomentar y capacitar en el uso de las herramientas de visualización
para la generación del conocimiento, ya que la solución no generará mejoras en el proceso si
no son utilizadas por el personal.
130
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Zaratiegui, J. R. (1999). La gestión por procesos: Su papel e importancia. Economía
industrial, 330, 81-82.
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ANEXOS
Anexo 1. Cuestionario de Entrevista Grupal
El cuestionario se ha desarrollado para obtener la información necesaria de la
franquicia de restaurantes y los procesos realizados por la Gerencia Comercial y Marketing
con la finalidad de definir la propuesta de solución de inteligencia de negocios lo más cercano
a la realidad.
1. Conocer sobre el negocio
a. Misión
b. Visión
c. Valores
d. Objetivos estratégicos
e. Público objetivo
f. Productos
g. Horarios de atención
h. Locales del restaurante
2. Conocer sobre la Gerencia Comercial y Marketing
a. Objetivos de la Gerencia
b. Estrategias definidas
c. Funciones de la Gerencia
d. Cantidad de empleados
e. Indicadores/Métricas
3. Conocer sobre los procesos internos de la Gerencia Comercial y Marketing
a. Procesos Principales
b. Desarrollo de Procesos
c. Herramientas utilizadas
d. Roles de acceso a la información
e. Tiempo de entrega
f. Problemas ocurridos
g. Fuentes de información
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Anexo 2. Encuesta de Percepción
La encuesta tiene la finalidad de recolectar la percepción de los trabajadores de la
franquicia de restaurantes frente al tablero desarrollado como una propuesta de contribuye a
la mejora del proceso de control y seguimiento.
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Anexo 3. Recolección de Encuestas de Percepción
La plataforma de Google Form permitió la recolección de los datos de 57 encuestados
de forma rápida y además, facilitó la tabulación de los datos recolectados.