Inteligencia de Negocios

Inteligencia de Negocios:Una Propuesta para su Desarrollo

en las organizaciones

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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

Alejandro Peña Ayala

Cursó la licenciatura en Informática en la UPIICSA del IPN. Posteriormente obtuvo el Diplomado en Java y Aplicaciones Web en el ITAM, la Especialidad y la Maestría en Inteligencia Artificial en la Fundación Arturo Rosenblueth. Actualmente es candidato al grado de Doctor en Ciencias de la Computación por el Centro de Investigación en Computación del IPN, contando para ello del respaldo del CONACYT y del IPN a través de una beca. Entre sus distinciones académicas están: El haberse titulado por la opción de escolaridad en 1981, conforme al reglamento del IPN. El reconocimiento hecho por el CONCACYT y el Diario de México en el evento: “Los mejores estudiantes de México generación 1981”, como el mejor estudiante en la Licenciatura en Informática del IPN. Además de haber obtenido el grado de de Maestría en Inteligencia Artificial con mención honorífica. A la par de su desarrollo académico, Alejandro Peña ha ejercido la carrera magisterial, profesional, de investigación y ministerial. En 1981 ingresó a la planta docente de la UPIICSA, donde actualmente es profesor titular C e investigador. Durante el lapso 1989-1994 ofreció cátedra en la Maestría en Sistemas Computacionales del ITESM-CEM. Además de haber hecho lo propio en las Maestrías en Sistemas de Información y Ciencias de la Computación en la Fundación Arturo Rosenblueth. En el ámbito profesional de la Informática, desde 1978 se ha desenvuelto en los sectores privado, público, bancario y empresarial, desempeñando cargos como: Programador, analista y líder de proyecto en la entonces Secretaría de Comercio. Jefe de Soporte Técnico en el (desaparecido) Instituto Mexicano de Comercio Exterior. Subdirector de Sistemas en la Secretaría de Salud. Subgerente de Proyectos Especiales en el Banco Nacional de Comercio Exterior. Coordinador de Sistemas en Banamex. Fue fundador y Director General de la empresa Neuralware, dedicada a las Tecnologías de la Información. Como resultado de sus estudios doctorales orientados al ámbito de la Educación basada en Web, ha publicado: varios Reportes Técnicos, y presentado diversos trabajos en congresos nacionales e internacionales celebrados en ciudades de cuatro continentes, como por ejemplo: Washington-USA., Vancouver Canáda, Melbourne Australia, Bensaçon – Francia, Grindelwald – Suiza, y Bali – Indonesia. Las memorias de sus artículos han sido editadas por organizaciones como IEEE y Springer. Así mismo es autor de una colección de libros relacionados con la Informática y la Inteligencia Artificial. Actualmente, Alejandro Peña es Apóstol y Director General del World Outreach Light to the Nations Ministries (WOLNM), cuya visión es la formación de discípulos, mediante el uso de las Tecnologías de la Información y del Conocimiento, a nivel mundial dedicados a predicar el Evangelio. Por sus ocupaciones académicas, profesionales y ministeriales, Alejandro Peña ha tenido la oportunidad de visitar diversos países y regiones del mundo, amén de haber arribado a sitios extremos del planeta como: La Antártida, el océano glaciar Ártico, y el centro del desierto de Australia. También ha explorado islas exóticas como Hawai, Tahití, y Rarotonga; y otras remotas como Spitsbergen y Baffin. A raíz de tales experiencias, Alejandro Peña ofrece el testimonio de las maravillas naturales que Dios ha hecho en el mundo para deleite del ser humano, y en particular de sus hijos que son salvos a través de Jesucristo y llenos de su Espíritu Santo, quien les anima a clamar: ¡Abba, Padre!

Inteligencia de Negocios: Una Propuesta para su Desarrollo

en las Organizaciones

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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

- México -

PRIMERA EDICIÓN 2006. D.R. © 2006, Alejandro Peña Ayala INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL Dirección de Publicaciones Revillagigedo 83, Centro Histórico, 06070, México, D.F. ISBN: 970-94797-1-7 # 001 Impreso en: México / Printed in México

El autor reconoce que esta obra ha sido inspirada de manera especial por su Padre, Hermano Jesús y Consolador como parte de los proyectos de investigación de World Outreach Light to the Nations Ministries (WOLNM). Así mismo, el trabajo es el resultado de su experiencia profesional, como investigador y docente en la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias Sociales y Administrativas (UPIICSA) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) y fruto del desarrollo de su tesis doctoral en el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional.

P R Ó L O G O

El auge de la Informática en el mundo contemporáneo ha sido vertiginoso, caracterizándose por penetrar las costumbres sociales y económicas del individuo y de las empresas. Por lo que resulta común que muchas organizaciones cuenten entre sus recursos con equipo de cómputo y sistemas de información mecanizados. Sin embargo, los usuarios de dichos sistemas manifiestan diversas inquietudes para extender el alcance de las aplicaciones convencionales, con el propósito de abordar tareas más complejas en el tratamiento de información y explotación del conocimiento de la organización que brinden un mayor beneficio al tomador de decisiones. Para poder lograr el objetivo anterior, es necesario que el personal responsable de satisfacer estas demandas, posea el conjunto de conocimientos necesarios que le permitan definir con precisión sus requerimientos de información y establecer una alternativa adecuada para su solución. Por tal motivo, se presenta en este ejemplar una serie de conceptos, procedimientos y técnicas que forman parte de una metodología encaminada a crear sistemas de Inteligencia de Negocios. Con esta herramienta logística, el especialista dispone de los elementos necesarios para planear, crear e implementar modelos de solución basados en la Inteligencia de Negocios.

TABLA DE CONTENIDO

INTRODUCCIÓN......................................................................................................................... 3

1. PERFIL DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ............................................................. 7 1.1 LA ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO .............................................................. 7 1.2 LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS .................................................................................. 7 1.3 EL CICLO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ......................................................... 8 1.4 ENTORNO DE TRABAJO ................................................................................................... 9 1.5 PLANTEAMIENTO DE SOLUCIÓN ................................................................................ 10

1.6 RESUMEN....................................................................................................................... 10

2. MARCO CONCEPTUAL....................................................................................................... 13 2.1 TOMA DE DECISIONES ................................................................................................... 13

2.1.1 Definición ..................................................................................................................... 13 2.1.2 El Proceso de la Toma de Decisiones .......................................................................... 14

2.2 EL PROCESO ADMINISTRATIVO ................................................................................. 17 2.2.1 Definición ..................................................................................................................... 17 2.2.2 Estructura Jerárquica .................................................................................................. 17 2.2.3 Descripción del Proceso Administrativo...................................................................... 18 2.2.4 Integración del Proceso Administrativo y la Estructura Jerárquica ........................... 18

2.3 INGENIERÍA DE SISTEMAS ............................................................................................ 19 2.3.1 Definición ..................................................................................................................... 19 2.3.2 Metodología para la Construcción de un Sistema ....................................................... 20

2.4 SISTEMAS DE SOPORTE A LAS DECISIONES ............................................................. 23 2.4.1 Definición ..................................................................................................................... 23 2.4.2 Estructura del SSD con Base a las Actividades Administrativas ................................ 23 2.4.3 Estructura de un SSD Basado en las Funciones Organizacionales............................. 24 2.4.4 Estructura de un SSD Basado en Niveles de Sistemas de Información........................ 25

2.5 BASE DE DATOS.................................................................................................................... 25 2.5.1 Definición ..................................................................................................................... 25 2.5.2 Componentes de la Base de Datos ............................................................................... 26 2.5.3 Diseño de una Base de Datos ...................................................................................... 27 2.5.4 Normalización de una Base de Datos ......................................................................... 27 2.5.5 Proceso de Transacciones en Línea ............................................................................. 28

2.6 ALMACENAMIENTO DE DATOS.............................................................................................. 29 2.6.1 Definición ..................................................................................................................... 29 2.6.2 Marco de Trabajo para Crear un Almacén de Datos .................................................. 29 2.6.3 Procedimiento para la construcción de un Almacén de Datos .................................... 30 2.6.4 Descripción del Almacén de Datos .............................................................................. 31 2.6.5 Repositorio de metadatos ............................................................................................. 32 2.6.6 Descripción de los Servicios de Transformación de Datos.......................................... 33 2.6.7 Descripción de los Procesos de Análisis en Línea ....................................................... 34 2.6.8 Servicios de Explotación .............................................................................................. 36

2.7 SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO................................................................. 36

Tabla de Contenido

2.7.1 Definición ..................................................................................................................... 36 2.7.2 Arquitectura.................................................................................................................. 37 2.7.3 Participantes en el Desarrollo y Operación de un SBC............................................... 37 2.7.4 Orientación de los SBC ................................................................................................ 38 2.7. 5 Relación entre el SBC y los Especialistas ................................................................... 39 2.7.6 Integración de los SBC y los Sistemas de Información................................................ 39

2.8 INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO .............................................................................. 41 2.8. 1 Definición .................................................................................................................... 41 2.8.2 Adquisición de Conocimiento....................................................................................... 41 2.8.3 Representación de Conocimiento ................................................................................. 41 2.8.4 Búsqueda ...................................................................................................................... 42 2.8.5 Inferencia de Conocimiento ......................................................................................... 43 2.8.6 Método para la Construcción de un SBC..................................................................... 43

2.9 RESUMEN .......................................................................................................................... 44

CAPÍTULO 3. VISIÓN............................................................................................................... 45

3. VISIÓN..................................................................................................................................... 47 3.1 PLATEAMIENTO .............................................................................................................. 47 3.3 ALCANCE .......................................................................................................................... 48 3.4 PROPUESTA DE SOLUCIÓN ........................................................................................... 49 3.5 INTERRELACIÓN CON LA ORGANIZACIÓN............................................................... 50 3.6 PERFIL DEL USUARIO..................................................................................................... 51 3.7 REQUERIMIENTOS .......................................................................................................... 51

3.8 ESCENARIOS DE TRABAJO.......................................................................................... 52 3.9 FLUJO DE INFORMACIÓN .............................................................................................. 54 3.10 SECUENCIA DE TAREAS .............................................................................................. 56

3.10.1 Administración de las Transacciones......................................................................... 56 3.10.2 Administración del Refinamiento de Información...................................................... 59 3.10.3 Administración de la Aplicación del Conocimiento................................................... 61

3.11 MANEJO DE RIESGOS.................................................................................................... 62 3.12 ESTRUCTURA DE UN PROYECTO............................................................................... 64 3.13 RESUMEN ........................................................................................................................ 64

CAPÍTULO 4. PLANEACIÓN .................................................................................................. 65

4. PLANEACIÓN ........................................................................................................................ 67 4.1 ARQUITECTURA DE PROCESOS ................................................................................... 67

4.1.1 Estructura General ....................................................................................................... 67 4.1.2 Arquitectura para la Administración de Datos ............................................................ 67 4.1.3 Arquitectura para el Refinamiento de Información ..................................................... 69 4.1.4 Arquitectura para la Manipulación de Conocimiento ................................................. 71

4.2 ORGANIZACIÓN DE DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO ......................... 72 4.2.1 Esquema General ......................................................................................................... 72 4.2.2 Organización de la Base de Datos ............................................................................... 72 4.2.3 Organización de la Tienda de Datos............................................................................ 72 4.2.4 Organización de la Base de Conocimiento .................................................................. 76

Tabla de Contenido

4.3 INTERFAZ DE COMUNICACIÓN.................................................................................... 78 4.3.1 Características Principales .......................................................................................... 78 4.3.2 Composición de la Página............................................................................................ 78 4.3.3 Estructura del Sitio....................................................................................................... 79 4.3.4 Consolas de Operación ................................................................................................ 83

4.4 RESUMEN .......................................................................................................................... 84

5. DESARROLLO ....................................................................................................................... 87 5.1 DESARROLLO DE LA CAPA DE DATOS....................................................................... 87

5.1.1 Definición de las Bases de Datos ................................................................................. 87 5.1.2 Replicación de la Base de Datos .................................................................................. 89 5.1.3 Administración de la Base de Datos ............................................................................ 90

5.2 DESARROLLO DE LA CAPA DE INFORMACIÓN ........................................................ 91 5.2.1 Creación de la Tienda de Datos ................................................................................... 91 5.2.2 Formulación de los Servicios de Transformación de Datos ........................................ 92 5.2.3 Construcción del Ambiente OLAP................................................................................ 92 5.2.3 Exposición de la Capa de Información ........................................................................ 96

5.3 CONSTRUCCIÓN DE LA CAPA DE CONOCIMIENTO................................................. 97 5.3.1 Arquitectura de la Capa ............................................................................................... 97 5.3.2 Base de Conocimientos............................................................................................... 100 5.3.3 Mecanismo de Inferencia ........................................................................................... 101 5.3.4 Interfaz........................................................................................................................ 102 5.3.4 Funcionamiento.......................................................................................................... 104

5.4 DESARROLLO DE SUBSISTEMAS COMPLEMENTARIOS....................................... 106 5.4.1 Función....................................................................................................................... 106 5.4.2 Desarrollo................................................................................................................... 107

5.5 RESUMEN ........................................................................................................................ 107

6. EXPLOTACIÓN ................................................................................................................... 111 6.1 EXPLOTACIÓN DE LA CAPA DE DATOS ................................................................... 111

6.1.1 Administración de tablas ............................................................................................ 111 6.1.2 Replicación de las bases de datos .............................................................................. 113

6.2 EXPLOTACIÓN DE LA CAPA DE INFORMACIÓN..................................................... 114 6.2.1 Ejecución de los Servicios de Transformación de Datos ........................................... 114 6.2.2 Explotación de la tienda de datos .............................................................................. 114 6.2.2 Generación del Ambiente OLAP ................................................................................ 115 6.2.3 Proceso de Análisis en Línea OLAP. ......................................................................... 115

6.3 DIAGNÓSTICO Y TOMA DE DECISIÓN AUTOMÁTICA........................................... 116 6.3.1 Procedimiento General .............................................................................................. 116 6.3.2 Publicación de los Resultados.................................................................................... 117 6.3.3 Control Automático .................................................................................................... 118

6.4 EXPLOTACIÓN DE LOS SUBSISTEMAS COMPLEMENTARIOS............................. 119 6.4.1 Subsistema Principal .................................................................................................. 119 6.4.2 Subsistema de Explotación ......................................................................................... 119

6.5 INSTALACIÓN Y PUESTA EN MARCHA DEL SISTEMA.......................................... 120 6.5.1 Preparación del Ambiente.......................................................................................... 120 6.5.2 Auditoria a los Procesos de Manejo de Datos e Información................................... 121

Tabla de Contenido

6.5.3 Evaluación del Diagnóstico y Toma de Decisión Automática ................................... 121 6.6 RESUMEN ........................................................................................................................ 122

CONCLUSIONES ..................................................................................................................... 125

REFERENCIAS ........................................................................................................................ 129

TABLA DE FIGURAS Figura 1.Marco teórico y conceptual. ...........................................................................................................................13 Figura 2. El Proceso de Toma de Decisiones. ..............................................................................................................15 Figura 3. Modelo de nivel Jerárquico en la Empresa. ..................................................................................................17 Figura 4. El Proceso Administrativo. ...........................................................................................................................18 Figura 5. Modelo de Equipo de Trabajo.......................................................................................................................20 Figura 6. Niveles de los Servicios de Aplicación .........................................................................................................21 Figura 7. Modelo de Proceso, Dirigido por Objetivos que Generan Versiones............................................................22 Figura 8. Metas de las Etapas del Modelo de Proceso.................................................................................................22 Figura 9. Relación del SSD con las Actividades y Funciones......................................................................................24 Figura 10. Niveles de Sistemas de Información Integrantes de un SSD.......................................................................25 Figura 11. Componentes de la Base de Datos ..............................................................................................................26 Figura 12. Etapas para el Diseño de una BD. ...............................................................................................................28 Figura 13. Marco de Trabajo y Componentes del Almacén de Datos. .........................................................................30 Figura 14. Procedimiento para la Construcción de un Almacén de Datos. ..................................................................31 Figura 15. Modelo de Bodega de Datos .......................................................................................................................32 Figura 16. Modelo de Tienda de Datos ........................................................................................................................32 Figura 17. Servicios de Transformación de Datos........................................................................................................33 Figura 18. Modelo de un Ambiente OLAP. .................................................................................................................34 Figura 19. Arquitecturas OLAP. ..................................................................................................................................35 Figura 20. Alcance de un Sistema Basado en Conocimientos......................................................................................36 Figura 21. Arquitectura de un Sistema Basado en Conocimiento. ...............................................................................38 Figura 22. Modelo de Colaboración entre el Especialista y un SBC............................................................................40 Figura 23. Interrelación del SBC con la Organización. ...............................................................................................50 Figura 24. Modelo de Trabajo. .....................................................................................................................................53 Figura 25. Universo de Información General. ..............................................................................................................54 Figura 26. Flujo de Información por Etapas de Administración. .................................................................................55 Figura 27. Secuencia de Tareas para la Administración de Transacciones. .................................................................57 Figura 27. Secuencia de Tareas para la Administración de Transacciones. ................................................................58 Figura 28. Secuencia de Tareas para el Refinamiento de la Información....................................................................60 Figura 29. Secuencia de Tareas para la Administración de Transacciones. .................................................................61 Figura 30. Arquitectura Modular de Procesos. .............................................................................................................68 Figura 31. Arquitectura Modular de la Base de Datos Central.....................................................................................68 Figura 32. Arquitectura Modular de las Bases de Datos Regionales............................................................................69 Figura 33. Arquitectura de los Servicios de Transformación de Datos. .......................................................................70 Figura 33. Arquitectura Modular de la Tienda de Datos. .............................................................................................70 Figura 35. Arquitectura Modular del Proceso Analítico en Línea OLAP. ..................................................................71 Figura 36. Arquitectura Modular de la Administración de Conocimiento. ..................................................................71 Figura 37. Esquema de Almacenamiento de Datos, Información y Conocimiento. .....................................................72 Figura 38. Esquema de la Base de Datos Central. ........................................................................................................73 Figura 39. Esquema de las Bases de Datos Regionales. ...............................................................................................73 Figura 40. Esquema de la Tienda de Datos. .................................................................................................................74 Figura 41. Estructura General OLAP. ..........................................................................................................................75 Figura 42. Edición de una Dimensión OLAP...............................................................................................................76 Figura 43. Edición de un Cubo OLAP. ........................................................................................................................77 Figura 44. Información Generada por un Cubo OLAP. ...............................................................................................77 Figura 45. Ejemplo de la Base de Conocimientos. .......................................................................................................78 Figura 46. Composición de la Página. ..........................................................................................................................79 Figura 47. Estructura del Sitio......................................................................................................................................80 Figura 48. Estructura de la Carpeta Principal. ..............................................................................................................80 Figura 49. Estructura de la Carpeta de Datos. ..............................................................................................................81 Figura 50. Estructura de la Carpeta de Información.....................................................................................................81 Figura 51. Estructura de la Carpeta de Conocimiento. .................................................................................................82 Figura 52. Estructura de la Carpeta de Explotación. ....................................................................................................82

Tabla de Figuras

Figura 53. Declaración de un Proceso de Replicación. ................................................................................................83 Figura 54. Programación de Procesos de Transformación de Datos. ...........................................................................84 Figura 55. Declaración de Procesos para la Generación de Cubos...............................................................................84 Figura 56. Organización de Base de Datos y Tablas. ...................................................................................................88 Figura 57. Creación de una Tabla.................................................................................................................................88 Figura 58. Inserción y Acceso de Registros a una Tabla..............................................................................................88 Figura 59. Definición de la Replicación de la Base de Datos Central. ........................................................................89 Figura 60. Desarrollo de los Servicios de Usuario. ......................................................................................................90 Figura 61. Desarrollo de los Servicios de Negocio. .....................................................................................................91 Figura 62. Desarrollo de los Servicios de Datos...........................................................................................................91 Figura 63. Creación de una Tabla por Medio de SQL..................................................................................................92 Figura 64. Creación de un Proceso de Transformación de Datos.................................................................................93 Figura 65. Establecimiento de Criterios de Agregación. ..............................................................................................94 Figura 66. Modelado de la Información. ......................................................................................................................95 Figura 67. Programación de la Ejecución de Cubos y Dimensiones. ...........................................................................96 Figura 68. Desarrollo de los Servicios de Usuario. ......................................................................................................97 Figura 69. Desarrollo de la Hoja de Cálculo que consulta OLAP. ...............................................................................98 Figura 70. Facilidades de Explotación de la Hoja de Cálculo Dinámica......................................................................98 Figura 71. Generación de la Página que accede OLAP. ...............................................................................................99 Figura 72. Descripción de la Capa de Conocimiento. ................................................................................................100 Figura 73. Declaración de Hechos y Reglas...............................................................................................................101 Figura 74. Base de Conocimientos de Diagnóstico. ...................................................................................................102 Figura 75. Base de Conocimientos para Toma de Decisión. ......................................................................................102 Figura 76. Interfaz en Visual Basic® ..........................................................................................................................103 Figura 77. Interfaz en Visual Prolog® ........................................................................................................................104 Figura 78. Compilación del Componente Visual Prolog® ..........................................................................................104 Figura 79. Desarrollo de la Capa de Servicio de Usuario...........................................................................................105 Figura 80. Desarrollo de la Capa de Servicio de Negocio..........................................................................................105 Figura 81. Desarrollo de los Servicios de Negocio. ...................................................................................................106 Figura 82. Desarrollo del Subsistema Principal. ........................................................................................................107 Figura 83. Construcción del Subsistema de Explotación. ..........................................................................................108 Figura 84. Menú Principal para Administrar una Tabla. ............................................................................................111 Figura 85. Alta de un Registro en una Tabla. .............................................................................................................112 Figura 86. Consulta de un Registro en una Tabla.......................................................................................................112 Figura 87. Modificación de un Registro en una Tabla. ..............................................................................................112 Figura 88. Baja de un Registro en una Tabla..............................................................................................................113 Figura 89. Lista los Registros de una Tabla. ..............................................................................................................113 Figura 90. Resultados Emitidos por la Replicación....................................................................................................114 Figura 91. Ejecución de los Procesos de Transformación de Datos. .........................................................................114 Figura 92. Explotación de una Tabla de la Tienda de Datos. .....................................................................................115 Figura 93. Producción de las Dimensiones y Cubos. .................................................................................................115 Figura 94. Desplegado del Contenido de una Dimensión. .........................................................................................116 Figura 95. Ejecución de los Procesos de Transformación de Datos. .........................................................................116 Figura 96. Publicación de los Resultados de Venta....................................................................................................117 Figura 97. Control de Ventas por Periodo. .................................................................................................................118 Figura 98. Control de Ventas Acumuladas al Año. ....................................................................................................118 Figura 99. Control de la Expectativa de Cumplimiento de la Meta Anual................................................................119 Figura 100. Publicaciones del Subsistema Principal. .................................................................................................119 Figura 101. Explotación de un Concepto Plan – Control. ..........................................................................................120

LISTA DE TABLAS Tabla 1. Integración del Proceso Administrativo con los Niveles Jerárquicos.............................................................19 Tabla 2. Tipo de Información por Especialidad Administrativa..................................................................................23 Tabla 3. Declaración de Riesgos. .................................................................................................................................63 Tabla 4. Manejo de los de Riesgos. ..............................................................................................................................63

INTRODUCCIÓN

INTRODUCCIÓN Todas las empresas de cualquier giro prestan atención especial al proceso de toma de decisiones que realizan a lo largo de las etapas de administración ejercidas en los niveles jerárquicos. Puesto que el éxito que alcancen, depende en buena medida de la oportuna y certera elección realizada de acuerdo al objetivo, problema o curso de acción que se pretende abordar. Las organizaciones hacen una gran inversión al contratar personal capacitado para ejercer labores específicas que incluyen la toma de decisiones en la conducción, operación y evaluación de la función de la cual son responsables. Por tal motivo, las empresas han otorgado un valor especial al uso de sistemas de información proveedores de los elementos para la toma de decisiones que corresponda al problema detectado, así como al logro de la meta planteada. Se puede reconocer, que el objetivo final de esta clase de aplicaciones es apoyar al personal responsable de la administración de una función, área o de toda la organización en el mejor desempeño de su tarea, especialmente en la toma de decisiones. El contenido de este ejemplar se inscribe en el ámbito de los sistemas orientados a apoyar el proceso de toma de decisiones para la planeación y control en una empresa. Promueve el aprovechamiento de las tecnologías de la información como los sistemas de soporte a las decisiones, las bases y almacenes de datos, extendiendo su alcance al sumar la aportación que la Inteligencia Artificial ofrece por medio de los sistemas basados en conocimiento. El material pretende mostrar como la sistematización de la información y conocimientos especializados contribuyen a realizar diagnósticos y tomar decisiones para una función específica de la organización de una manera eficiente. Para ello se explica a manera de ejemplo, como crear una aplicación de Inteligencia de Negocios mediante la construcción de un prototipo de sistema de inteligencia de negocios (PSIN) a lo largo del texto. Si bien el modelo de sistema es susceptible de aplicarse en un amplio espectro de sectores, tamaños de organizaciones y funciones. Para efectos de explicación y demostración, el sistema se circunscribe al ámbito comercial de una empresa de mediano tamaño dedicada a la distribución de bienes de cómputo, que está interesada en la programación, supervisión y control de sus ventas en el mercado nacional. A través de este marco de explotación, también se ilustra el proceso de construcción de un sistema administrador de conocimiento que anima a crear otros de propósitos más generales y especializados para cubrir diversas funciones. Así mismo, en este trabajo se motiva a extender el nivel de alcance de las aplicaciones de cómputo al sistematizar tareas que por el momento son atendidas por el individuo. De esta forma se motiva a incorporar las contribuciones de la Inteligencia Artificial al ámbito de las organizaciones El ejemplar presenta una metodología para crear un sistema de Inteligencia de Negocios organizada en un conjunto de etapas. En cada etapa se desarrollan actividades específicas y se obtienen productos concretos, los cuales abonan en la construcción del sistema. Por tal motivo, se dedica un capítulo a cada una de las etapas que componen la metodología. El orden en que aparecen los temas revela la evolución natural del proceso de construcción de una aplicación de la Inteligencia de Negocios.

4 Inteligencia de Negocios

En el primer capítulo se plantea el problema a resolver mediante la definición del entorno de trabajo al que se circunscribe el tema; la formulación de cuestionamientos, y la definición de los objetivos. La solución planteada busca eficientar el proceso de toma de decisiones echando mano de diversas corrientes de investigación y tecnología aplicada.. En el segundo capítulo se define el marco conceptual en el que se desenvuelve el trabajo, al identificar las disciplinas que sustentan la solución y seleccionar los métodos de trabajo útiles para concebir un modelo de solución. Esta plataforma se compone de los siguientes fundamentos: De la Administración se aborda la toma de decisiones y el proceso administrativo. Por parte de la Informática se expresa un perfil de la Ingeniería de Sistemas y de los sistemas de soporte a las decisiones. Como aportación de la Computación se consideran las bases de datos y los almacenes de datos. Del campo de la Inteligencia Artificial, se consideran los sistemas basados en conocimiento y la Ingeniería del Conocimiento. En el tercer capítulo se precisa la naturaleza del proyecto al describir un bosquejo de la visión anhelada del prototipo y de los alcances a los que se pretende arribar. Una vez definidos los límites, entre expectativas y propósitos, se precisa el diseño conceptual del prototipo a desarrollar considerando los riesgos que se han de afrontar y la infraestructura requerida para su elaboración. En el cuarto capítulo se establece la planeación del proyecto al presentar el diseño lógico y físico del escenario de operación de un sistema de Inteligencia de Negocio. También se definen los servicios, procesos; atributos y relaciones de los esquemas de base de datos. Además de describir los depósitos de datos y base de conocimientos, junto con las interfaces entre el sistema y el usuario. En el quinto capítulo se ofrece un resumen de las actividades realizadas en el diseño de un sistema de Inteligencia de Negocio. También se presenta una descripción de la metodología, herramientas, estructura de los programas, contenido de las bases de datos, tiendas de datos y bases de conocimiento. Además se ofrece un perfil del tipo de código programado. Una vez terminada la construcción del prototipo, se expone en el sexto capítulo los instrumentos de operación, detalles de su aplicación y resultados obtenidos en la evaluación de los programas y estructuras de datos y conocimiento. En la conclusión del trabajo se comparten comentarios relacionados con la elaboración de esta clase de sistemas, se argumenta la utilidad que brindan y vislumbran las expectativas que puede generar en el ámbito comercial y técnico.

CAPÍTULO 1. PERFIL DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

1. PERFIL DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS En este capítulo se introducen los conceptos básicos de la Administración del Conocimiento y de la Inteligencia de Negocios. También se describen las etapas que conforman el ciclo de la Inteligencia de Negocios como son el análisis, la reflexión, la acción y las medidas Así mismo, se explica el entorno de trabajo para la creación de aplicaciones de la Inteligencia de Negocios y de identifican los aspectos necesarios para formular modelos de solución. 1.1 LA ADMINISTRACIÓN DEL CONOCIMIENTO Para comprender el entorno de la Administración del Conocimiento, es necesario considerar antes tres conceptos claves que son: Datos, información y conocimiento. La Datos son: hechos objetivos aislados sin significado ni explicación. Es la materia prima para la creación de información. Mientras que la Información es el resultado de la organización y tratamiento que se aplica a los datos para producir un significado adicional al que brindan de manera aislada. En cuanto al conocimiento, este representa un mayor grado de abstracción y síntesis del significado de la información al asociar el contexto en el que se inscribe. La administración del conocimiento es una disciplina que articula personas, procesos, contenido y tecnología, El conocimiento es valioso sólo si es accesible para quien lo necesita, El conocimiento se origina y reside en el cerebro de las personas, por lo que la generación, transferencia y aplicación del conocimiento debe ser fomentada y recompensado, dado que la administración. del conocimiento es más un reto cultural y organizacional que un asunto de tecnología. La única ventaja sostenible para la empresa se sustenta en el conocimiento colectivo que posee, cuán eficientemente lo usa y qué tan rápido aplica los nuevos conocimientos adquiridos. Entre las formas de conocimiento explícitas en la organización se encuentran: Las patentes son una forma de conocimiento codificado, los manuales, la documentación que revelas los procesos de producción, los reportes y los archivos de documentos impresos y magnéticos. La administración del conocimiento es el proceso mediante el cual el aprendizaje individual y la experiencia pueden ser representadas, compartidas y utilizadas para fomentar el mejoramiento del conocimiento individual y el valor organizacional Es un proceso recurrente que permite: Identificar el conocimiento que una organización posee o necesita (capital intelectual), para resolver un problema en específico, implantar mecanismos internos para la generación, transferencia y aplicación de dicho conocimiento, construir capacidades críticas que favorecen la innovación, e incrementar el valor de la organización. 1.2 LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS La Inteligencia de Negocios es el término procura caracterizar una amplia variedad de tecnologías, plataformas de software, especificaciones de aplicaciones y procesos. El objetivo primario de la a Inteligencia de Negocios es contribuir a tomar decisiones que mejoren el desempeño de la empresa y promover su ventaja competitiva en el mercado. En resumen, la Inteligencia de Negocios faculta a la organización a tomar mejores decisiones más rápidas. Este concepto se requiere analizar desde tres perspectivas: Hacer mejores decisiones más rápido, convertir datos en información, y usar una aplicación relacional para la administración.

Con respecto a la primera perspectiva, el objetivo primario de la Inteligencia de Negocios es contribuir a tomar decisiones que mejoren el desempeño de la empresa y promover su ventaja competitiva en el mercado. En resumen la Inteligencia de Negocios faculta a la organización a tomar mejores decisiones más rápidas. En relación con la conversión de datos en información la Inteligencia de Negocios se orienta a establecer el “puente” que una las grandes cantidades de datos y la información que los tomadores de decisiones requieren cotidianamente. Para ello se emplean “indicadores de desempeño clave” destinados a colectar información de las métricas que afectan unidades particulares de la empresa así como al todo de la misma La Inteligencia de Negocios puede describirse como una aplicación relacional para la administración, como un estado organizacional o una filosofía de administración. En resumen la Inteligencia de Negocios se caracterizada por: Buscar hechos cuantitativos medibles y objetivos acerca de la empresa, usar métodos y tecnologías para el análisis de hechos, desarrollar modelos que expliquen la causa-efecto de las relaciones entre las acciones operacionales y los efectos que estas han alcanzado las metas, y experimentar con aplicaciones alternativas y supervisar los resultados que sirven de retroalimentación. 1.3 EL CICLO DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS La Inteligencia de Negocios en una plataforma de administración del desempeño que representa al ciclo en el que las empresas establecen sus objetivos, analizan sus progresos, reflexionan, actúan, miden su éxito y empiezan una nueva fase. Su ciclo se compone de cuatro etapas a saber: Análisis, reflexión, acción y medición. El análisis comienza por determinar los datos a recopilar. La selección se basa en un entendimiento básico y en supuestos de cómo opera la organización, considerando aquello que es relevante a los clientes, proveedores, empleados, los factores que afectan los insumos, la producción, el costo y la calidad. A la colección de todo aquello que se debe conocer acerca de la empresa se conoce como modelo mental. Este concepto aplica a nivel de las personas y de la organización como un todo. Los modelos mentales son esenciales para los ejecutivos para tomar decisiones, puesto que representan las bases para reconocer una buena idea, pero también constituyen los límites para no ver aspectos que se encuentran afuera. La reflexión implica el estudio minucioso de los hechos y de la situación, además de considerar el rumbo que puede tomar el caso de estudio. El escenario que abarca la reflexión depende del nivel jerárquico que la está realizando y la consideración del ambiente externo. La reflexión nace de un análisis libre de preguntas que solo los ejecutivos pueden formular y que se encaminan al descubrimiento de patrones relevantes. Al encontrar algunos hechos que pueden ser contradictorios a los postulados establecidos, implica una labor de convencimiento y de superación de resistencias al cambio, sin embargo para que la iniciativa tenga éxito, es necesario compartirla y allegarse de aliados. La conexión de la acción al ciclo de la Inteligencia de Negocios es a través del proceso de toma de decisiones, en donde las acciones se suceden como resultado de las decisiones. La toma de decisiones al estar basada en la Inteligencia de Negocios ofrece mejores condiciones para identificar oportunidades, orientar las acciones, la experimentación, la prueba y la retroalimentación.

Perfil de la Inteligencia de Negocios 9

La medición procura evaluar los resultados al compararlos contra los estándares cuantitativos y las expectativas planteadas originalmente; con lo cual se da vida a otro ciclo de análisis, reflexión, acción y medida. En la Inteligencia de Negocios se pueden establecer estándares para pruebas de comparación que faciliten monitorear el desempeño y proveer retroalimentación para cada área funcional del negocio. La métricas corresponden a los indicadores clave de desempeño que se generan a partir de explorar grandes cantidades de datos integrados de fuentes heterogéneas que son evaluados por algoritmos para descubrir, inferir, y calcular información relevante, dando como resultado reportes consistentes sobre criterios de actividad que los ejecutivos consideran y usan como argumentos para sus decisiones. 1.4 ENTORNO DE TRABAJO Los sistemas de la Inteligencia de Negocios son susceptibles de emplearse en diversa organizaciones, niveles jerárquicos y plataformas de cómputo. Sin embargo para efectos pedagógicos, a lo largo del texto se ilustra la aplicación de la Inteligencia de Negocios al proceso de toma de decisiones involucrado en la planeación y control del comercio de una empresa. El dominio de la aplicación se relaciona con el diagnóstico y la elección del curso de acción correspondiente, al detectar desviaciones en los resultados obtenidos en contraste con las metas establecidas. El cuestionamiento que tradicionalmente aborda la Inteligencia de Negocios esencialmente se refiere a: ¿Cómo contribuir a eficientar y automatizar el diagnóstico y toma de decisiones relacionadas con una función específica de la empresa, aprovechando los sistemas, recursos y tecnología de cómputo en beneficio del usuario?. A partir de tal cuestionamiento, se derivan interrogantes específicas como son las siguientes: • ¿Cuales son las condiciones dentro de una organización que ameritan tomar decisiones? • ¿Cómo interpretar una situación que requiere atenderse a través de la toma de decisiones? • ¿Cual es el conocimiento requerido para tomar decisiones y cómo representarlo? • ¿Cual es la inferencia que se aplica al elegir una decisión y cómo sistematizarla? • ¿Qué información se requiere para evaluar una situación y tomar decisiones? • ¿Cómo extraer y depurar dicha información? • ¿Se pueden usar las bases de datos y sistemas para alimentar la información apropiada? • ¿Cómo integrar la inteligencia artificial, ingeniería de sistemas y las bases de datos? • ¿Cómo crear un sistema administrador de conocimiento para la toma de decisiones? La administración de la empresa requiere tomar decisiones para elegir los cursos de acción a seguir en apego a sus objetivos, en consecuencia, los resultados que se obtengan tendrán como antecedente lo acertado y oportuno que fueron las decisiones hechas. Por tal motivo, es necesario apoyar el desempeño de la función rodeándola de los elementos necesarios para realizarla eficientemente. Para ello es necesario considerar un marco conceptual compuesto por las actividades regulares que se realizan una organización, a partir de la definición de un problema específico como el siguiente: ¿Cómo puede contribuir la sistematización de la información y conocimientos asociados a una función empresarial; a eficientar el diagnóstico de un problema y tomar la decisión pertinente?. Para responder a esta clase de planteamiento es necesario encarar los siguientes retos:

• La complejidad técnica, al combinar la Informática, Computación e Inteligencia Artificial. • El escepticismo que existe en torno a la utilidad de los sistemas basados en conocimiento,

cuya argumentación parte de la dificultad para representar e inferir conocimiento. • La escasez de aplicaciones comerciales que integren los elementos tecnológicos de las citadas

disciplinas, y más limitado aún la existencia de sistemas semejantes al propuesto. • El empleo de nuevas plataformas de base de datos como son los almacenes. • La falta de asesores especializados en todas las tecnologías involucradas en el proyecto. • La inversión en un ambiente robusto de recursos de cómputo necesarios para crear el sistema. 1.5 PLANTEAMIENTO DE SOLUCIÓN Los modelos de solución de la Inteligencia de Negocios procuran aprovechar las bondades de la tecnología de cómputo para resolver un problema de Administración del Conocimiento, como el expuesto anteriormente. Ante tal postura las aplicaciones de la Inteligencia de Negocios tienden a: “Crear sistemas especializados en una función específica de la empresa, que contribuya a eficientar el diagnóstico de una situación y tomar la decisión adecuada para su solución; mediante la sistematización del manejo de datos, refinamiento de la información, representación del conocimiento”. A partir de esta clase de objetivos, se derivan las siguientes metas: • Explotar los conceptos de los sistemas basados en conocimiento para representar los criterios

que los responsables emplean al diagnosticar y tomar decisiones. • Implementar almacenes de datos que acceden, depuren y presenten la información

proveniente de los sistemas y bases de datos tradicionales. • Integrar las disciplinas de la Inteligencia Artificial, Informática y Computación en un

proyecto. • Ofrecer un modelo de solución que aproveche las tecnologías de información en el mercado,

bajo la plataforma de bases de datos, almacenes y sistemas basados en conocimiento. 1.6 RESUMEN En este capítulo se ha presentado un perfil de la Inteligencia de Negocios, en la que se han establecido las bases conceptuales para alentar el desarrollo de aplicaciones bajo los siguientes supuestos: • Los sistemas administradores de conocimiento pueden satisfacer los requerimientos de los

usuarios en la evaluación, control y planeación de funciones específicas de las empresas. • Hay funciones de una empresa cuya toma de decisión se puede sistematizar. • Es posible desarrollar sistemas que representen conocimiento y realicen inferencias para el

diagnóstico y decisión automatizada, útiles al mercado. • Es factible integrar el acervo logístico de la Inteligencia Artificial a los sistemas de

información convencionales para crear aplicaciones operables en el medio comercial. • Los almacenes de datos son una respuesta a las necesidades de concentración, depuración y

refinamiento de grandes cantidades de información provenientes de diversas fuentes. • Se pueden crear aplicaciones que integren una plataforma heterogénea de tecnología que

conjuguen distintas áreas de desarrollo y aplicación.

CAPÍTULO 2. MARCO CONCEPTUAL

2. MARCO CONCEPTUAL El ambiente de la Inteligencia de Negocios se conforma por el concurso de diversas disciplinas que en conjunto integran un Marco Conceptual. Este universo de conocimiento se organiza en dos niveles: El primero corresponde a las disciplinas de la Administración, la Informática, la Computación y la Inteligencia Artificial. Mientras que el segundo nivel representa las ramas que están directamente involucradas en el desarrollo de aplicaciones de la Inteligencia de Negocios. Esta concepción se ilustra en la Figura 1, mediante la presencia de cuatro óvalos que identifican las disciplinas que aportan los conocimientos científicos y tecnológicos. Cada disciplina contribuye con un par de pilares que representan las ramas seleccionadas. La Administración aporta la Toma de Decisiones y el Proceso Administrativo. La Informática brinda la Ingeniería de Sistemas y los Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones. La Computación suma las Bases de Datos y los Almacenes de Datos. La Inteligencia Artificial agrega la Ingeniería del Conocimiento y los Sistemas basados en Conocimiento. A lo largo del capítulo son descritos las ocho ramas identificadas en la Figura 1.

Proceso administrativ

o

♦ ♦ base de datos

Toma de decisiones

Sistemas de soporte a

decisiones

Ingeniería de sistemas

Informática

Almacén de datos

Base de

datos

Computación

Ingeniería de conocimiento

Inteligencia Artificial

♦ Sistem

Figura 1.Marco teórico y conceptual. 2.1 TOMA DE DECISIONES 2.1.1 Definición La toma de decisiones (TD) es una actividad intelectual que una persona realiza para escoger un curso de acción o elegir un objeto determinado de entre varias opciones, con el objeto de satisfacer una necesidad específica. Es decir, la TD es una expresión de la voluntad del individuo. El ser humano es un tomador natural de decisiones, su forma de vida, éxitos y fracasos están en función en buena medida de sus decisiones. De igual forma las empresas, como organizaciones compuestas por personal cuidan el proceso de toma de decisiones e invierten en los recursos y actividades que les provean los elementos necesarios para realizar una correcta elección, pues su curso y destino dependen de ello.


Dentro del marco organizacional de una empresa, cada uno de los miembros debe tomar decisiones de acuerdo con su labor, responsabilidad y jerarquía. Sin embargo, la cantidad, frecuencia y relevancia de las decisiones será mayor entre mas autoridad ostente. Por lo tanto, el tomador de decisiones debe reunir los elementos intelectuales, logísticos e informativos necesarios para efectuar atinadamente su función. Pues el tomador de decisiones es el responsable de los resultados que se obtengan al poner en práctica su voluntad. 2.1.2 El Proceso de la Toma de Decisiones Conforme a los modelos formulados por Herbert A. Simon1, A.A.Rubenstein y C.J. Haberstroh2, con tres y cinco fases respectivamente. El proceso de TD puede definirse de acuerdo a las etapas y resultados que se ilustran en la Figura 2, denominada “El proceso de toma de decisiones”, cuya representación y explicación se ofrece a continuación: La Investigación es una tarea de discernimiento e interpretación compuesta por: Identificación de problemas, el rol del tomador de decisiones y la formulación de problemas, de a cuerdo con la siguiente descripción. Identificación de problemas. Busca alguna diferencia entre la situación existente y un estado deseado. Es decir, compara el modelo del estado esperado con el existente, precisa y evalúa las diferencias para determinar si existe un problema. Por ejemplo, Pounds3 usa cuatro modelos para desarrollar expectativas frente a las cuales se compara la realidad: • Históricos. Las expectativas se delinean como resultado de las experiencias anteriores. • De planeación. La expectativa está definida por el plan. • Otras personas en la empresa. Son las expectativas de terceros. • Extra organizacionales. Se derivan de la competencia, clientes y mercado entre otros. El rol del tomador de decisiones. Es la función que está vela no solamente de la aparición de las diferencias entre la expectativa y la realidad, sino también a prevenir a que esto no ocurra; asumiendo entonces un papel pro y reactivo de acuerdo con las circunstancias4. La formulación de problemas. Para resolver un problema es indispensable identificar su origen, desarrollo y resultados que se han producido o están por suceder. Esta definición debe ser clara, procurando reducir la complejidad conforme a las siguientes estrategias: • Precisión de los límites. Identifica claramente los elementos implicados en el problema. • Examen de los argumentos. Los cuales pueden haber precipitado el problema. • Descomposición del problema. En varios problemas más pequeños y específicos. • Concentración. En los elementos controlables.

1. Simon, Herbert A. The New Science of Management Decision, p. 54 2. Rubenstein A. y C.J. Haberstroh. Some Theories of Organization. p. 10. 3. Pounds, William F. The Process of Problem Finding. p 1-19. 4 MacGrimmon, K.R. y R.N.Taylor, Decision Making & Problem Solving. capítulo 22.

Marco Conceptual 15

investigación de

problemas

retroalimentación

Si condiciones entonces acciones produce consecuencias

Investigación problema

problema definido

Diseño

Alternativas

Elección

Comunicación e implementación

Seguimiento

opción elegida Figura 2. El Proceso de Toma de Decisiones. El Diseño es la abstracción, planteamiento de hipótesis, invención, análisis y desarrollo de cursos de acción. Para ello, el responsable debe comprender el problema, generar opciones, considerar su repercusión y estimar la factibilidad de ejecución con base a tres elementos: Condiciones, Acciones y Consecuencias, los cuales se presentan a continuación. Condiciones. Describen la situación conforme a los valores que toman ciertos atributos, como los números “rojos” en las finanzas de una empresa, constituye un modelo del problema en sí. Acciones. Es la secuencia de actividades a realizar bajo un programa y recursos determinados, que representa la respuesta de solución al problema. Consecuencias. Estiman la situación que ocurrirá al cumplir las acciones establecidas, describiendo los valores de los atributos que caracterizan al problema, como en el caso anterior la obtención de números “negros” en los saldos financieros. La Elección es la toma de decisión que el responsable realiza con el afán de resolver el problema de acuerdo con los criterios considerados en su definición, además de los recursos disponibles e intereses organizacionales en vigor. El desarrollo de esta función clave, es matizado por diversos factores como la magnitud del problema, urgencia en resolverlo, consecuencias, los elementos de certidumbre al alcance del tomador, lo extraordinario que resulta ser el problema, así como los lineamientos establecidos por la propia empresa para normar el proceso. Para efectos de estudio, resulta conveniente describir los criterios de: Conocimiento de los resultados, grado de programación y el Grado de exigencia: • Conocimiento de los resultados. Se define la consecuencia de lo que ocurrirá al escoger una

alternativa en función al grado de conocimiento: • Certeza. Representada por el conocimiento completo y exacto del resultado de cada opción,

donde se establece una consecuencia por alternativa.


• Riesgo. Aparece cuando existe la posibilidad de que ocurran varios resultados para cada curso de acción con una probabilidad asociada a ellos.

• Incertidumbre. Se presenta cuando se aprecian múltiples consecuencias para cada alternativa pero se ignora la probabilidad de que ocurran.

• Manejo de certidumbre. Requiere del uso de conocimiento e información especializada, modelos estadísticos y de la investigación de operaciones entre otros.

Grado de programación. Conforme a la naturaleza del problema y a los requerimientos, se pueden emplear dos modelos para estructurar el método de TD: • Decisiones programadas. Son aquellas que resultan ser susceptibles de expresarse de una

manera clara, sencilla y completa, mediante un conjunto de reglas, pudiendo documentarse a través de manuales, normas y políticas. Este modelo se aplica en condiciones de certeza.

• Decisiones no programadas. Su definición responde a situaciones particulares y extraordinarias, resulta complicado establecer un modelo que sirva como referencia tanto para la decisión en turno como para las posteriores. Normalmente, ocurren en respuesta a una crisis, cambios en las condiciones de la organización y de su mercado de trabajo.

Grado de exigencia. Hay dos modelos de toma de decisiones, cuyo alcance se pretende lograr con la decisión, a saber: prescriptivo o normativo, y el descriptivo. El modelo prescriptivo o normativo de toma de decisiones. Es aquel modelo que instruye en como tomar una clase de decisión, basado en el criterio de la maximización u optimización de la utilidad o valor esperado que se expresa cuantitativamente viene a ser la función objetivo para una decisión procurando la utilidad máxima, rendimiento o menor costo. Observa los supuestos de conocer todas las alternativas y sus consecuencias, se busca maximizar el beneficio o utilidad y existe un marco de referencia completo de conocimiento y razonamiento. El modelo descriptivo de toma de decisiones. Precisa la manera como se toman actualmente las decisiones, procurando la satisfacción, donde el decisor no está completamente informado sobre las alternativas, ni aplica una racionalidad plena en su búsqueda pues simplifica los factores considerados y limita la exploración de opciones, por lo que acepta la primera que satisfaga todas las restricciones del problema, en lugar de proseguir hasta encontrar el camino óptimo. El modelo está basado en la heurística, asumiendo que el decisor no conoce todas las alternativas ni todas los resultados, hace una exploración limitada para descubrir unas pocas alternativas exploratorias y escoge una opción que cumpla con el nivel mínimo de satisfacción. La Comunicación e implementación de la decisión es una vez tomada la opción es necesario proceder a expresarla a los involucrados (personal, superiores, clientes, etc.), además de precisar el plan para su ejecución, organizar los recursos necesarios y proceder a la dirección de su puesta en marcha para que se realice conforme a los tiempos y formas estipuladas. Seguimiento y retroalimentación insta a supervisar la ejecución de las actividades para detectar y corregir desviaciones del curso y resultados planeados, ejerciendo la retroalimentación constante que inspire a modificar las acciones, los recursos y procedimientos participantes, en aras de llevar alcanzar su objetivo en la solución del problema planteado.

Marco Conceptual 17

2.2 EL PROCESO ADMINISTRATIVO 2.2.1 Definición El proceso administrativo (PA) es el conjunto de etapas de trabajo encaminadas a conducir el rumbo de una empresa. El PA es la columna logística de la compañía donde se establecen sus objetivos, organizan los recursos, se dirigen las acciones y evalúan los resultados obtenidos para después iniciar un nuevo ciclo. El PA constituye la principal herramienta de trabajo en el establecimiento y dirección de las actividades de una empresa con el propósito de lograr su éxito, representa en sí mismo la naturaleza y calidad de administración que se realiza. Involucra a todo el personal desde los niveles operativos hasta el estratégico, otorgando a cada uno de ellos un papel protagónico en expresión de sus funciones y responsabilidades. En suma una empresa sin un PA claro y formal difícilmente puede sobrevivir. 2.2.2 Estructura Jerárquica Generalmente el rol que ocupa el personal de las empresas se agrupa en alguno de los tres niveles jerárquicos de autoridad y responsabilidad, confiriéndoles atribuciones específicas dentro del marco de competencias del PA, particularmente en la toma de decisiones, empleo de recursos, ejecución del trabajo y supervisión de resultados. Estos niveles jerárquicos se conocen como: • Estratégico. Es el máximo órgano de autoridad y liderazgo, integrado por el consejo

administrativo, presidente y directores donde descansa la conducción de la empresa. • Táctico: es el nivel intermedio de autoridad, compuesto por los responsables de aplicar los

lineamientos dispuestos por los superiores y de dirigir al personal encargado de las tareas. • Operativo. Formulado por el personal y supervisores especializados en el desempeño de

actividades específicas del proceso de producción de bienes o de prestación de servicios representantes del giro comercial de la empresa.

Tradicionalmente los niveles anteriores se ilustran como una pirámide dividida en tres partes, para destacar el orden ascendente de autoridad, el impacto de las decisiones y competencia de las funciones que cada rango realiza, como se puede apreciar en la Figura 3: c

o

m

p

e

t

e

n

c

I

a

Estratégico

Táctico

Operativo

a

u

t

o

r

i

d

a

d

d

e

c

i

s

i

ó

n

Figura 3. Modelo de nivel Jerárquico en la Empresa.


2.2.3 Descripción del Proceso Administrativo Existe una amplia variedad de modelos que describen el proceso administrativo, entre las cuales se eligió la propuesta por Mercado5 compuesta por las cuatro etapas mostradas en la Figura 4. Planeación. Es la etapa donde se establecen los objetivos, políticas, estrategias, planes y programas; en suma establece la visión y curso de acción de la empresa. Organización. Identifica, obtiene y ordena los recursos necesarios para la realización de las actividades, amén de precisar su desarrollo mediante la edición de manuales de puestos, funciones, métodos y procedimientos entre otros. Dirección. Pone en marcha las actividades y orienta su desarrollo con base al liderazgo de los directivos a través de la toma de decisiones. Control. Supervisa el desempeño de las tareas, procurando detectar desviaciones en su ejercicio y diferencias en los resultados que se obtienen con base a lo estipulado en las etapas previas. También genera la información que retroalimenta el inicio de nuevos ciclos.

retroalimentació

Supervisión, resultados,

desviaciones

Liderazgo, motivación, toma de

decisiones

Organigrama, manuales, procedimientos,

departamentalización Objetivos, políticas, estrategias, planes

y programas

Control Organización Dirección Planeación

Figura 4. El Proceso Administrativo. 2.2.4 Integración del Proceso Administrativo y la Estructura Jerárquica Las tareas de las cuatro etapas del PA se ejercen para los tres niveles jerárquicos de la organización, en cada uno se define su alcance e impacto, motivan al desarrollo de áreas de estudio especializadas y a la preparación del responsable en campos como la planeación estratégica a cargo de los mandos superiores, la dirección táctica correspondiente a los gerentes y al control operativo por parte de los supervisores. Todo esto dentro de un marco integral como se representa en la Tabla 1, donde el cruce entre una etapa del PA y un nivel jerárquico produce una “especialidad de la función administrativa” con características particulares como las siguientes: Planeación estratégica. Define los objetivos, políticas y criterios generales para planear el curso de la organización. Normalmente sus consideraciones son a largo plazo, ligadas a las directrices empresariales, estrategias de mercados e incorporación de productos.

5. Mercado, Salvador. Administración aplicada, teoría y práctica. p. 100

Marco Conceptual 19

Planeación y control táctico. Son las fases donde se identifican y obtienen los recursos, se planea y controla el ejercicio del presupuesto, además de implementar y evaluar las funciones de la empresa. Su alcance es de mediano plazo e incluye la adquisición de recursos, contratación de personal y las operaciones financieras, como muestra de su función. Planeación y control operativo. Son las etapas responsables del empleo de los recursos asignados para la ejecución de las actividades conforme a los lineamientos definidos, vigilando el cumplimiento de las disposiciones, observando y corrigiendo las desviaciones. Generalmente su visión es a corto plazo pues se relaciona con las operaciones actuales.

Nivel jerárquico Estratégica Táctica Operativa Proceso Planeación * * * Administrativo Organización * * * Dirección * * * Control * * *

Tabla 1. Integración del Proceso Administrativo con los Niveles Jerárquicos.

2.3 INGENIERÍA DE SISTEMAS 2.3.1 Definición La ingeniería de sistemas (IS) es la disciplina orientada a la creación, administración y mantenimiento de los sistemas de información que satisfacen los requerimientos de recolección, almacenamiento, procesamiento y explotación de datos, en apoyo a las actividades y toma de decisiones que se realizan en una organización. La IS representa un acervo logístico de conocimientos, metodologías y herramientas especializadas en la ejecución de las actividades que se emprenden durante el ciclo de vida de un sistema de información – son las etapas de concepción, desarrollo, empleo y reemplazo por las que atraviesa un sistema -. Su aplicación depende de la fase en que se encuentre el ciclo del sistema y del problema a resolver. Entre sus elementos destacan: • Instrumentos. Para identificar las necesidades de información del usuario como la entrevista,

la observación y el análisis de documentos, entre otros. • Técnicas para interpretar los requerimientos. Hacen uso del análisis estructurado, diagramas

de flujo, árboles de decisión y el diccionario de datos. • Conceptos para formular el marco de solución. Por medio del diseño estructurado, el

desarrollo descendente, la modularidad, los objetos, etc. • Directrices para construir programas de cómputo. Mediante la programación estructurada,

funcional y orientada a objetos. • Mecanismos para poner en marcha el sistema. Por medio de la documentación, ejecución de

pruebas piloto y en paralelo, la detección y corrección de errores. • Procedimientos para la operación y mantenimiento. A través de controles de acceso y

diseminación, auditoria, optimización del funcionamiento y actualización tecnológica.


2.3.2 Metodología para la Construcción de un Sistema Una de las herramientas que facilitan la planeación, construcción y administración de sistemas es la propuesta por el “marco de trabajo de soluciones” y “disciplina de desarrollo de soluciones” de Microsoft6, que se orientan a la creación de programas con alta integración de las tecnologías de la información para satisfacer los requerimientos del usuario. Este ambiente de trabajo define tres modelos en el desarrollo de un proyecto conforme a las siguientes características: Modelo de equipo. La asociación de personas que desempeñan un rol específico en el desarrollo del proyecto, donde cada grupo realiza una función cuyo resultado se suma al esfuerzo de los otros para crear un producto completo conforme a las expectativas definidas. Su organización se basa en el concepto de “comunidad” donde todos tienen atribuciones y responsabilidades bien definidas y la coordinación del proyecto descansa entre todos sus miembros, cuyo papel se ilustra en la Figura 5 y se identifica a continuación: • Administrador del producto. Es el representante del cliente quien comprará el producto

terminado (sistema de información o programa de cómputo), establece las expectativas y necesidades del cliente, la visión de negocio en la explotación, las estrategias para su difusión y comercialización, además de orientar las principales características y sus alcances conforme al plan de trabajo.

• Administrador del programa. Es el representante del producto, se encarga de precisar sus características, orientar el desarrollo y facilitar el seguimiento de los acuerdos.

• Desarrollador. Es el conjunto de personas responsables de crear el producto, encargadas de aplicar las técnicas de la IS y recursos de cómputo necesarios.

• Probador. Es el especialista que concilia los asuntos en controversia sobre las propiedades del producto y define estrategias de prueba, depuración y afinación.

• Soporte al usuario. Es el equipo que representa al usuario – quien va operar el programa - establece su perfil, formula los criterios de rendimiento y mejoramiento del trabajo que el usuario tendrá al emplear el producto. También prepara el material de capacitación y asesoría.

• Administrador logístico. Provee los recursos, operaciones, soporte y ayudas necesarios para el desarrollo del proyecto y la puesta en marcha.

Figura 5. Modelo de Equipo de Trabajo.

Administrador del producto

Administrador del programa

Desarrollador


Probador


6. Microsoft Corp. Solutions Development Discipline WorkBook. p. 50

Marco Conceptual 21

Modelo de aplicación. Es la estructura que define tres niveles de servicios para diseñar la aplicación, cada uno tiene una orientación y ámbito de acción definido, con los procedimientos y elementos necesarios para llevar a cabo la función de servicio encomendada apoyándose en los otros niveles, cuya naturaleza se ilustra en la Figura 6 de acuerdo a la siguiente descripción: • Servicios al usuario. Proveen la interfaz de comunicación entre el usuario y el sistema, el

formato del diálogo, las facilidades de captura, consulta y explotación de la información. • Servicios de negocio. Representan las políticas, procedimientos, reglas de negocio, cálculos,

procesos de datos y los mecanismos para el control de las operaciones. • Servicios de datos. Se encargan del acceso, almacenamiento, seguridad e integridad de la

información en estrecha relación con los programas encargados del manejo de base de datos.

usuario

DBMS

Reportes

Servicios al usuario

Servicios de datos

políticas y

procedimiento

reglas

de

control de

transacciones

cálculos

y

procesos

acceso

seguridaalmacenamie

interface

Servicios de negocio

integrida

Figura 6. Niveles de los Servicios de Aplicación


Modelo de proceso. Dirige la creación del producto de acuerdo con la estrategia de “dirección por objetivos”, genera versiones a corto plazo que evolucionan a través de mejoras y características adicionales que se agregan. Este procedimiento se representa como un ciclo compuesto de cuatro fases donde se obtienen productos específicos. Al final se entrega una versión del producto y se inicia un nuevo ciclo que producirá la siguiente, así sucesivamente hasta concluir con la vida del producto, conforme a la naturaleza de las etapas integrantes del modelo cuya descripción se presenta a continuación ejemplificándose en las Figuras 7 y 8.

versión 1. versión 1.1 ******* versión 2.0 ** *********

4 estabilización 1 visualización

3 desarrollo 2 planeación

*******





Figura 7. Modelo de Proceso, Dirigido por Objetivos que Generan Versiones.

versión beta

versió

n



visión y alcance

especificaciones funcionales

Figura 8. Metas de las Etapas del Modelo de Proceso. • Visualización. Es la fase que emite la visión y alcance del proyecto como principal meta,

acompañada de la definición del problema, la declaración de las oportunidades de negocio, el perfil del usuario, el concepto de solución y la estrategia de manejo de riesgos.

• Planeación. Su meta consiste en definir el producto a desarrollar, sus especificaciones funcionales y el plan para construirlo, mediante la precisión de los requerimientos del usuario, el diseño conceptual, lógico y físico del modelo de sistema a construir.

• Desarrollo. Construye el producto completo a nivel "primer uso" – conocido como versión “beta” – donde todas las características son operables pero no necesariamente confiables en su funcionamiento, pues no han sido probadas exhaustivamente. Aquí se elaboran los programas, base de datos y procedimientos, además de realizar pruebas y correcciones.

Marco Conceptual 23

• Estabilización. Se encarga de liberar la versión del producto adecuada para operarse por el usuario, a través de las pruebas, correcciones y mejoras sucesivas que se aplican. También se concluye la elaboración de la documentación y materiales, además de realizar las actividades de promoción, capacitación y preparativos para su puesta en marcha.

2.4 SISTEMAS DE SOPORTE A LAS DECISIONES 2.4.1 Definición El sistema de soporte a las decisiones (SSD) es un concepto que define un ambiente de trabajo compuesto por el usuario, procedimientos para el tratamiento de información y el equipo de cómputo, orientado a proveer información que apoye las operaciones, la administración y la función de toma de decisiones en una organización. El SSD es una federación de subsistemas funcionales (producción, contabilidad, recursos humanos, etc.) y de actividades (como la planeación, el control y la estadística) estrechamente integrados; en donde el personal participa en la alimentación de datos, proceso de información y explotación conforme a los requerimientos que exige el desempeño de su labor. Por ejemplo, los empleados suministran el ingreso y control de las transacciones, los supervisores obtienen informes detallados de los resultados de las operaciones, mientras que la gerencia realiza consultas específicas y resúmenes de resultados útiles para el análisis y toma de decisiones. 2.4.2 Estructura del SSD con Base a las Actividades Administrativas Puesto que el SSD tiende a suministrar la información requerida para la administración de la empresa, su diseño considera los requerimientos que las etapas del PA fundamentadas en la organización jerárquica solicitan. De acuerdo a la visión expresada por Gorry y Scott7 las características de la información que se debe proporcionar a las diversas especialidades de la función administrativa son las que se ilustran en la Tabla 2 que aparece a continuación:

Características Control operativo Planeación y control táctico Planeación estratégica

Fuente principal Interna Interna y externa Externa

Alcance Interno Interno y del mercado Sector, nacional y mundial

Agregación Detallada Agregada Resumida

Horizonte Histórico y presente Presente y futuro Futuro

Vigencia Al día Actual e histórica Proyecciones a futuro

Exactitud Absoluta Alta Aproximada

Frecuencia Ordinaria Regular Extraordinaria

Formato Definido Definido y variable Muy variable

Tabla 2. Tipo de Información por Especialidad Administrativa.

Estos atributos se consideran al momento de definir las aplicaciones de proceso de información que demandan las especialidades de función administrativa y cuyos rasgos principales son:

7. Gorry, G.A. y Scott Morton. Framework for Management Information Systems. p. 59


• Control operativo. Usa procedimientos y reglas de decisión preestablecidas altamente programables, con cursos de acción claros y estables que cubren periodos cortos, enfocándose al proceso de transacciones, informes y consultas, como el control de inventarios, solicitud de pedidos, clasificación de información, reportes de saldo y resumen de actividades.

• Planeación y control táctico. Atiende las demandas del mando medio, concentrándose en la información que ayude a medir el rendimiento, formular nuevos cursos de acción y reorganizar los recursos. Los datos deben tener un nivel de agregación apropiado que facilite la apreciación de las tendencias y la explicación de las variaciones en la operación que ayude a vislumbrar soluciones, todo esto a través de mecanismos de consulta y reporte eficientes.

• En la planeación estratégica. La información requerida por el nivel superior es diversa, variable y proveniente de fuentes heterogéneas como indicadores económicos, medio ambiente político, tendencias del mercado y fusiones con otras empresas. Muchos elementos son basados en juicios de valor, algunos son estimados, otros imprecisos e incompletos.

2.4.3 Estructura de un SSD Basado en las Funciones Organizacionales La composición de un SSD se puede describir en relación con las funciones de la empresa, la naturaleza de las aplicaciones depende del giro y organización, aunque generalmente se debe atender a las tareas contables, financieras, de recursos humanos, control de inventarios, compra, venta y producción. Cada función exige la operación de un sistema ad-hoc que atienda sus requerimientos, sin embargo no es conveniente que se desarrollen como entes aislados, pues existen datos, procesos y recursos que deben compartirse entre dos o mas áreas, por lo que su planeación debe estar inscrita en un marco de integración para toda la empresa. Al relacionar el SSD con las actividades y funciones administrativas, se podrá atender las exigencias de los niveles de mando, contribuir al desempeño de las etapas del PA y respaldar las funciones adjetivas y sustantivas, bajo un ambiente exclusivo y común de datos, procesos y recursos para los sistemas y usuarios integrantes del SSD, como se ilustra a continuación:

Planeación t té i

Planeación y control

exclusivos

* * *

Finanz

Contabilid

Recursos

Producci******

Control

datos, recursos y procesos Figura 9. Relación del SSD con las Actividades y Funciones.

Marco Conceptual 25

2.4.4 Estructura de un SSD Basado en Niveles de Sistemas de Información El SSD se orienta a cubrir los requerimientos de los niveles jerárquicos de una organización, por medio de diversas versiones que integran en conjunto un SSD con los siguientes rasgos: • Sistema de proceso de transacciones (SPT). Soporta las operaciones cotidianas de la empresa,

proporciona información detallada, reportes de estado, imagen de documentos y consulta, procurando la precisión, rapidez de respuesta y facilidad de empleo.

• Sistema de administración de la información (SAI). Brinda la información requerida por los mandos medios para la planeación y control, por medio de reportes agregados, de excepción de resultados, consultas, enfatizando la operación flexible y sencilla.

• Sistema de información gerencial (SIG). Provee información y herramientas para analizar situaciones complejas, tomar decisiones no estructuradas y obtener parámetros de control generales de la empresa. Dirigido a los mandos medios y superiores de la empresa.

Estratégic

Táctico

Operativo

Nivel jerárquico / Base de datos:

Sistema de

información

Administración

de la

Proceso de

Figura 10. Niveles de Sistemas de Información Integrantes de un SSD. 2.5 Base de Datos 2.5.1 Definición Una BD es una colección integrada de datos organizada para satisfacer los requerimientos de información de los usuarios de una empresa, por medio de procesos de captura, validación, almacenamiento, actualización, integridad, cálculo, presentación, respaldo y restauración de datos; además de incluir los recursos, políticas y métodos de diseminación de la información. Congruente con los niveles jerárquicos y las expectativas que un SSD debe satisfacer, se puede clasificar a la BD en las tres categorías que se presentaron en la figura anterior, donde se aprecia el flujo de información procedente de las transacciones procesadas y almacenadas en BD operativas para satisfacer los requerimientos del personal del mismo nivel, además de surtir información refinada a la BD del rango táctico, esta a su vez provee la información solicitada por los mandos medios y surte a la BD estratégica que apoya a la alta dirección. También se aprecia el uso de datos de fuentes externas, cuya naturaleza y magnitud están en función de la jerarquía.


2.5.2 Componentes de la Base de Datos Una BD es un sistema heterogéneo compuesto por usuarios, programas, recursos y por supuesto datos, como se ilustra en la Figura 11 de acuerdo con la siguiente descripción:

Repositorio Base de

usuario

Programas de aplicación

D B M S

Programas para desarrollo

desarrollado

administrad

S Q L

Figura 11. Componentes de la Base de Datos • Base de datos. Es el depósito físico donde se almacenan los datos por medio de tablas,

índices, ventanas, procedimientos y otras facilidades, cuya administración, respaldo y restauración requiere una estrecha relación con los recursos físicos y lógicos del computador.

• Sistema manejador de base de datos (DBMS). Es el programa que permite la definición y construcción de los elementos (tablas, reglas y procedimientos.) de la BD, amén de controlar el ingreso, almacenamiento, actualización, integridad y recuperación de la información.

• Repositorio. Son las definiciones de base de datos, tablas, tipos de dato, consultas, ventanas, reglas, valores por omisión “default”, procedimientos, reportes y otras definiciones que establecen la naturaleza del sistema y base de datos del usuario.

• Lenguaje estructurado de consulta (SQL). Es un programa orientado a crear, administrar y explotar la base de datos, por medio de un lenguaje estándar equivalente al inglés que se puede usar en cualquier manejador de base de datos.

• Programas para desarrollo de aplicaciones. Son programas que facilitan la creación, prueba y mantenimiento de procesos de consulta, cálculo y explotación de la base de datos.

• Programas de aplicación. Son los procedimientos creados para servir de interface entre el usuario y la base de datos para introducir, validar, actualizar y explotar la información, ejecutar procesos de cálculo, conversión, exportación, replicación y administración de datos, los cuales emplean instrucciones de SQL y programas para desarrollo de aplicaciones.

• Administrador. Crea, mantiene y administra la BD, supervisa su operación y empleo de recursos, establece y aplica las políticas de acceso, seguridad e integridad en el uso de datos a cargo de los usuarios. También vigilia el rendimiento y tiempo de respuesta del sistema.

• Desarrollador. Es el personal técnico encargado de crear los programas para operar la BD. • Usuario. Son los interesadas en introducir, actualizar y consultar los datos, conforme a las

políticas establecidas por el administrador, utilizando los programas de aplicación.

Marco Conceptual 27

2.5.3 Diseño de una Base de Datos Conforme a la metodología definida por McFadden8 el proceso de diseño de una BD consta de cuatro pasos cuya descripción e ilustración se muestra a continuación: Definición de requerimientos. Identifica y describe los datos y procedimientos requeridos, además de las exigencias de privacidad, seguridad y tiempo de respuesta, para expresarlos mediante especificaciones formales acompañadas de sus condiciones de manejo. Diseño conceptual. Crea un esquema (imagen) de la composición de la base de datos (tablas, vistas, reglas, etc.) para responder a los requerimientos de diversos usuarios, mediante la orientación manejada por datos, es decir con independencia al ambiente lógico y físico de cómputo. Recibe las especificaciones de los requerimientos expresados por los usuarios y el modelo de datos de la empresa. Produce una descripción general de la arquitectura de la BD por medio de diagramas de entidades, atributos y relaciones con la normalización respectiva. Diseño lógico. Traduce el esquema conceptual de la BD en una imagen que sea representada por un DBMS, por medio de un modelo jerárquico, de red, relacional o de objetos. También establece las características generales de los elementos de la BD como tablas, tipo de datos, indices, relaciones normalizadas, reglas, criterios de validación, acceso e integridad. Diseño físico. El modelo lógico de la BD es traducido a nivel de estructuras físicas de almacenamiento, procedimientos de administración y aplicación considerando las características del DBMS y de los componentes lógicos y físicos de la instalación de cómputo, en aras de procurar un alto rendimiento en la operación, precisando los mecanismos de acceso, seguridad, integridad, replicación, respaldo y restauración. 2.5.4 Normalización de una Base de Datos El diseño lógico de la BD agrupa sus atributos por medio de relaciones estructuradas, que se obtienen mediante las siguientes transformaciones sucesivas denominadas “formas normales”: Primera forma normal (1FF). Remueve grupos repetidos de datos, dedicando un solo valor en cada atributo – es decir, el dato almacenado en el espacio representado en la intersección entre cada renglón y columna de una tabla –. Segunda forma normal (2FF). Elimina dependencias parciales, generando agrupaciones de datos uniformes que pueden ser referencias entre sí para evitar redundancias. Tercera forma normal (3FF). Quita las dependencias transitivas, atributos que no son “llaves” – llamados “determinantes”, al no contener valores únicos o no ser usados como referencias para acceso directo – son dependientes de uno o mas atributos que tampoco son no llaves. Boyce – Codd forma normal (BCFF). Remueve las anomalías resultantes de dependencias funcionales cuando hay mas de un atributo candidato a ser llave o bien cuando se usan varios atributos para formar una llave (compuesta) generalmente se deben separar los atributos determinantes que solo dependan de una parte de esos atributos candidatos a llave. 8 McFadden, Fred. Data Base Management. P. 208-209


Cuarta forma normal (4FF). Elimina dependencias multivaluadas, cuando por ejemplo existe una relación con tres atributos y por cada valor del primero hay un bien definido conjunto de valores del segundo y otro tanto para el tercero, sin embargo el conjunto de valores de los dos últimos atributos son independientes uno del otro, se generan dos relaciones, una para el primer y segundo atributo y la otra para el primero con el tercero. Quinta forma normal (5FF). Remueve anomalías restantes, particularmente se enfoca a la situación que se genera cuando una relación tiene una dependencia tipo “join” – es aquella liga entre dos o mas tablas para virtualmente formar una – al no poder dividirse en dos o mas relaciones, por lo que las tablas resultantes llegan a convertirse en la tabla original, dando lugar a la necesidad de normalizar de nuevo la tabla. Sin embargo, este tipo de casos ocasionalmente son tolerados en aras de reducir el tiempo de respuesta a los accesos a varias tablas para satisfacer varias consultas del mismo tipo.

1. Definición de requerimientos

4. Diseño físico

3. Diseño lógico

2. Diseño conceptual

Requerimientos del

Características físicas y

lógicas del ambiente de

Requerimientos

de proceso

Modelo de datos de la

Especificaciones

Esquema

Base de datos lógica

Estructura física de la BD

Figura 12. Etapas para el Diseño de una BD. 2.5.5 Proceso de Transacciones en Línea Proceso de transacciones en línea (OLTP) Representa a los sistemas de información que utilizan bases de datos para introducir, verificar, registrar y realizar un gran número de transacciones – atiende a las operaciones de una empresa, como pedidos, ventas, compras y actualización de inventarios – en línea – las operaciones se reflejan en el sistema en el mismo momento en que ocurren dentro del ambiente real -. Un ambiente OLTP requiere recursos físicos de cómputo con alta capacidad de comunicación en línea, proceso, memoria, acceso y capacidad de almacenamiento auxiliar (como discos duros, medios ópticos y arreglos de discos) principalmente. También, es necesario el empleo de programas como sistemas operativo, manejador de base de datos, monitor de transacciones y de respaldo, con un alto grado de eficiencia en el manejo de esta clase de procesos.

Marco Conceptual 29

2.6 Almacenamiento de Datos 2.6.1 Definición El ambiente de almacenamiento de datos (AD) –conocido como “data warehousing” - es un paradigma para la organización, análisis y proyección de datos, con el propósito de brindar una infraestructura tecnológica de información útil a la toma de decisiones en una organización. El AD representa un opción de SSD9, su antecedente proviene del empleo de grandes equipos de cómputo para el manejo de altos volúmenes de transacciones en las empresas, pero con poca capacidad de análisis al disponer de reportes específicos y consultas interactivas muy rígidas. Posteriormente se comenzaron a emplear trasferencias consolidadas de información a computadoras personales para representar y manipular los datos por medio de hojas de cálculo, paquetes de simulación y estadística entre otros. A su vez, las empresas que desarrollan programas empezaron a ofrecer SSD extrayendo los datos de sistemas operacionales, por medio de herramientas propietarias. Fue en 199610 cuando varias empresas líderes de la industria de soluciones de base de datos definieron un conjunto de estándares para garantizar la interoperabilidad de procedimientos, fuentes de datos, protocolos, estructuras de representación, servicios de almacenamiento, transformación y análisis de la información; que se tradujeron en los conceptos, tecnologías y herramientas que integran el ambiente de depósito de datos. 2.6.2 Marco de Trabajo para Crear un Almacén de Datos Un AD es una plataforma tecnológica compuesta por módulos11 con estructuras de datos y procedimientos como los mostrados en la Figura 13. Los procesos están integrados en una secuencia de tratamiento de información que evoluciona en diversos modelos de almacenamiento, acceso y explotación ad-hoc a las necesidades de consulta de los usuarios. En este flujo de trabajo, se requiere la participación de dos conjuntos de elementos, el primero es el de alimentación al modelo de datos compuesto de tres componentes: Datos primarios. Es la información proveniente de cualquier ambiente de proceso y que es seleccionada para alimentar el AD, considerando cualquier tipo (texto, número o multimedia), código (ASCII, propietario, etc.), organización (archivo, índice, tabla o base de datos), administración (diversos sistemas operativos y manejador de archivos o base de datos), plataforma de trabajo (computadores grandes “main frame”, medianos, servidores y personales), lugar (en un computador o distribuidos a lo largo de una red local o amplia) y nivel de agregación (transacción o consolidado). Servicios de transformación de datos (DTS). Representan las funciones de acceso a fuentes heterogéneas de datos por medio de búsquedas, extracción, conversión y almacenamiento. Modelo de depósito de datos. Es la arquitectura de almacenamiento, acceso y administración de los datos importados por el DTS.

9 Microsoft Corp. Microsoft’s contribution to the Data Warehousing Industry. p.1 10. Microsoft Corp. Estrategia de Microsoft para DataWarehouse. p.3 11. Microsoft Corp. SQL Server 7.0 DataWarehousing Framework. p.5


Mientras que el segundo, conocido como “soporte a las decisiones”, tiene dos elementos: Procesos de análisis de datos en línea (OLAP). Es una plataforma de replicación, almacenamiento y disposición de los datos adecuada para servir a las demandas de consulta. Explotación de la información. Representa los procedimientos y herramientas de trabajo para que el usuario consulte al modelo de datos preparado, por medio del planteamiento de preguntas, la búsqueda de información, la identificación de tendencias y todos aquellos elementos que contribuyen a la evaluación y toma de decisiones.

esquema transferencia replicación calendario adecuación

Administración del ambiente de almacenamiento de datos

acceso

Explotación OLAP: procesos de análisis

Explotación

Datos primarios DTS Transformación Modelo de depósito de datos

Alimentación al modelo de almacenamiento de datos

Repositorio de metadatos

Figura 13. Marco de Trabajo y Componentes del Almacén de Datos. 2.6.3 Procedimiento para la construcción de un Almacén de Datos La construcción de un almacén de datos observa los métodos de la IS, sin embargo, por tratarse de una aplicación que se apoya en otras que ya existen, su concepción y desarrollo incorpora nuevos elementos que descansan en una estrategia denominada “inteligencia de negocios”12, compuesta por los procedimientos que transforman “datos primarios” – son aquellos que provienen de las operaciones y transacciones soportadas por los sistemas de información y BD a nivel operativo, como los OLTP - en información refinada y concentrada para incrementar la eficiencia de las actividades de las áreas de una organización, mediante el empleo de las tecnologías del AD. Conforme a esta visión, la construcción atraviesa por las siguientes etapas: • Determinación de los requerimientos de información del negocio. Realiza las actividades

definidas en la etapa de visualización y el diseño conceptual de la planeación. • Ubicación de las fuentes de información. Elige los datos primarios que va emplear, • Definición de los servicios de transformación de datos (DTS). Establece las actividades de

transformación que se aplican a los datos primarios conforme a un calendario de proceso. • Creación y administración del modelo de depósito de datos. Conforme al modelo de AD se

determina, construye y maneja la arquitectura de datos adecuada a la explotación. • Formulación de los procesos de análisis de datos en línea (OLAP). En función al tipo de

explotación se construye el ambiente OLAP que satisfaga eficientemente las exigencias.

12. Doherty, Roger. Designing Business Intelligence Solutions. p.2

Marco Conceptual 31

• Instrumentación de la plataforma de explotación de la información. Se encarga de integrar las funciones y programas adecuados al manejo de la consulta del AD.

2.6.4 Descripción del Almacén de Datos Representa el corazón del AD al constituir el enlace intermedio entre la extracción de la información proveniente de los datos primarios a cargo de DTS y la explotación de la información refinada por cuenta del OLAP. Su diseño contempla tres modelos de almacenamiento de datos – que por cierto su nomenclatura es afín con la del sector de tiendas comerciales - cuyas características se ilustran en la Figura 14 y se describen a continuación:

Explotación

OLAP: análisis

de datos

Modelo almacén

de datos

DTS: servicios transformación

de datos

Ubicación de fuentes

información

Definición de requerimientos de información

Características de los datos * Preguntas * Detalle * Convertidos * Almacenados * Históricos * Respuesta

* Evaluaciones * Sin refinamiento * Limpios * Accesibles * Dirigidos * Tendencia * Decisiones * Plataforma * Integrados * Actualizados * Disponibles * Indices

DTS

_

OLAP _ _

Consulta

Figura 14. Procedimiento para la Construcción de un Almacén de Datos. Almacén de datos. Es el concepto general del AD – se le denomina “data warehouse” – orientado a integrar la información de toda la empresa en un solo marco de referencia, organización y acceso, para satisfacer los requerimientos de explotación de área que exigen referencias especializadas de una función o mezcla de ellas, como se ilustra en la Figura 15 Tienda de datos. Es una opción del AD – conocida como “data mart” – realiza la misma labor que el almacén, integrando la información de una función o área específica. Centro de datos. También nombrado “data mall” en el contexto internacional, es la unión de dos o mas tiendas de datos en un mismo ambiente con el propósito de facilitar la explotación de información de varias funciones, actividades o áreas de la organización interrelacionadas. Conforme al modelo de almacenamiento de datos elegido se establece una arquitectura13 para estructurar su empleo, pudiendo combinar varios modelos de acuerdo a las siguientes opciones:

13. Doherty, Roger. Designing Business Intelligence Solutions. p.3


• Almacén de datos directo. Se crea a partir de los datos primarios (ver Figura 15). • Tienda de datos directa. Es generada con la información de las fuentes primarias como se

aprecia en la Figura 16. • Centro de datos directo. Se alimenta de los datos primarios de las funciones o áreas de interés. • Almacén a partir de tiendas. Se construye de los insumos que brinda cada tienda. • Tienda a partir del almacén. La información requerida proviene del almacén. • Centro a partir de tiendas. Se crea al extraer sus componentes de tiendas de datos. • Centro a partir almacén. Selecciona la información del almacén de datos. 2.6.5 Repositorio de metadatos El repositorio de metadatos es una estructura con un mecanismo para almacenar, accesar y administrar los metadatos – son las descripciones de la información depositada en el almacén de datos. El repositorio busca ponerlos a disposición de los procedimientos del DTS, operación del almacén de datos, de las aplicaciones OLTP y de explotación; se compone de modelos de información, interfaces de consulta, esquemas, motor de manejo y herramientas de administración. Existen dos tipos de metadatos como los ilustrados en la Figura 16:

Función 1 (ventas)

Función 2 (compras)

Función f (almacén)

* * *

D T S

servicios

transformación de datos

BODEGA DE

DATOS

Sistema 3

Sistema 2

Sistema 1

O L A P

Explotación

*

* Figura 15. Modelo de Bodega de Datos

Sistema

D T S

servicios transformació

n de datos

Almacén de

Datos * * *

Región

Región 1

Función

O L A P

Explotación

Figura 16. Modelo de Tienda de Datos

Marco Conceptual 33

Los técnicos. Brindan soporte a los diseñadores y administradores para crear, mantener y manejar el almacén de datos, por medio de información sobre los orígenes y objetivos de los datos, transformaciones, reglas, equivalencias, además de describir los objetos y estructuras. Los de negocio. Ofrecen perspectivas de la información localizada en el almacén, sencillas de interpretar facilitando las consultas, reportes, búsquedas, evaluación y toma de decisiones. Las Extensiones del almacenamiento de datos. Son los mecanismos de administración del almacén encargados de manejar las demandas de los servicios DTS y OLAP, mediante el uso de una infraestructura común de almacenamiento. 2.6.6 Descripción de los Servicios de Transformación de Datos El DTS son los servicios de transformación de datos proveniente de la fuente denominada “datos primarios” hacia un modelo de almacenamiento, encargándose de su importación, validación, limpieza, transformación, integración, ajuste, consolidación, almacenamiento y actualización, tal como se ilustra en la Figura 17.

D T S

ENTRADA SALIDA

buscar importar accesar filtrar leer limpiar transmitir ajustar convertir acumular presentar integrar almacenar

Datos primarios

Almacén de

datos

Figura 17. Servicios de Transformación de Datos. Los DTS utilizan procedimientos y herramientas especializadas en la extracción de los datos primarios, capaces de explotar diversas plataformas de computadora, sistema operativo, marca de manejador de base de datos y ambiente de programación. Por medio de tareas de acceso en línea, proceso por lotes, replicación programada o por evento; cuya ejecución es calendarizada. La programación de las funciones de extracción se codifica en un marco de trabajo denominado “paquete DTS”, compuesto por tareas de transformación de datos especializadas que son realizadas en una secuencia, donde hay ejecuciones simultáneas y otras condicionadas. Las tareas de transformación realizan operaciones de14 validación, identificación de valores faltantes, limpieza y manejo de excepciones, homogeneización de datos heterogéneos, eliminación de duplicados, mapeo, almacenamiento, fusión y división de columnas entre otras. 14. Microsoft Corp, Construcción e implementación de data warehouse. p.2


2.6.7 Descripción de los Procesos de Análisis en Línea Los servicios OLAP constituyen un ambiente de proceso equivalente a las bases de datos y almacenamiento de datos, por que al igual que ellos, se encarga de recolectar, organizar y presentar la información de acuerdo con un modelo que facilite su explotación, requiriendo de un motor semejante a los manejadores de base de datos denominado “servidor OLAP”15, encargado de brindar una función de sistema de soporte a las decisiones (SSD) a partir del análisis multidimensional de datos que satisfacen los requerimientos de una amplia variedad de usuarios. Pendse16 agrega a la definición los criterios de rapidez, capacidad de análisis, facilidad de compartir, perspectiva multidimensional y valor de la información que debe cumplir. Como se puede apreciar en la Figura 18, el ambiente OLAP se compone de estructuras de datos y motores encargados de su administración y explotación. El flujo de operación inicia con la extracción de la información registrada en el depósito para organizarla en una estructura denominada almacén OLAP, a partir de ella se producen las “tablas pivote” cuyo contenido y formato está adaptado a facilitar los tipos de consulta que el usuario espera realizar. Es el programa que provee los servicios de análisis de información a través de la definición de una serie de parámetros que especifican el modelo de almacén de datos OLAP, la estructura de las tablas pivote y los procesos que responden a los planteamientos del tomador de decisiones.

O L A P

Servidor

Parámetros

Almacén tabla pivote 1

Tabla pivote n

Servicios de explotación Almacén

de datos

Figura 18. Modelo de un Ambiente OLAP. El modelo de almacenamiento OLAP el área donde se organiza la información de acuerdo a un modelo cúbico de diversas dimensiones, que procura optimizar la respuesta a cierto tipo de requerimientos de explotación. Los usuarios y aplicaciones reciben una “vista” – son perspectivas de información que se ponen al alcance del interesado - del cubo, a pesar de que internamente cuente con alguna de las tres clases de arquitectura OLAP, cuya descripción se presenta a continuación e ilustra en la Figura 19: Proceso analítico en línea multidimensional (MOLAP). El modelo está especializado en tareas de consulta sin alteración de la información original, emplea una estructura multidimensional con los datos agregados y los de detalle. Proceso analítico en línea relacional (ROLAP). Esta arquitectura separa los datos agregados en una estructura relacional y los de detalle se mantienen en el depósito original para efectos de registrar actualizaciones, sin embargo ofrece una perspectiva basada en un cubo virtual.

15. Cood, E.F. Providing OLAP to user – analysis: an IT mandate. p 1 - 10 16. Pensel, Nigel. OLAP Report Web Site at www.olapreport.com/fasmi. 11-04-98

http://www.olapreport.com/fasmi

Marco Conceptual 35

Proceso analítico en línea híbrido (HOLAP). Combina las ventajas de los modelos multidimensional y relacional, al mantener los datos de detalle en una estructura relacional y los agregados en MOLAP, ofreciendo diversas vistas virtuales que enlazan los dos modelos. Es un marco de servicio compuesta por un área temporal de almacenamiento de datos para un tipo de consulta específica – conocida como “cache” – y un motor responsable de su carga, organización, acceso y mantenimiento, con el propósito de reducir la carga de transferencia de la información durante la explotación y aumentar la rapidez de los procedimientos de análisis que el operador ejecuta aún sin estar conectado en línea al ambiente de trabajo.

MOLAP

Detalles Agregados

Agregados

Detalle Detalle

ROLAP

Servicios de explotación

HOLAP

Agregados

Figura 19. Arquitecturas OLAP. El diseño de una plataforma OLAP requiere emplear conceptos que permiten definir y organizar los datos que se van a usar durante la operación, entre los elementos más importantes, están17: • Medidas. Son las variables cuantificables que se consideran, como el saldo promedio y

volumen de ventas. • Dimensiones. Son las variables cualitativas que se relacionan con las medidas y cuya

asociación se va analizar, ejemplo el tiempo, región, área, etc. • Jerarquías. Son niveles de agregación de las dimensiones, como semana, estado y comercial. • Métricas: son las unidades que se asocian a las medidas: días, moneda, tienda, cliente, etc. • Agregaciones. Reflejan como las métricas son agrupadas para cada nivel de las jerarquías,

como: total de ventas en dólares y promedio de permanencia de la mercancía. • Tabla de hechos. Es la información con el máximo nivel de desagregación para el análisis. • Cubo: es un grupo de dimensiones y medidas, donde cada dimensión tiene varias jerarquías. • Miembro. Es el valor de una dimensión en un determinado nivel de una jerarquía. • Conjunto de datos. Es el resultado de realizar una consulta multidimensional a uno o más

cubos, se compone de uno o más ejes. • Eje. Contienen una o más dimensiones con una serie de miembros de ellas. • Explosión de datos. Es la carga del proceso, rango de exploración y requerimientos de

espacio de almacenamiento que se deriva de las dimensiones, sus jerarquías y agregaciones.

17 . Jhonson, Daniel. Direcciones en OLAP Server, data Warehousing & Data mining, p.4


2.6.8 Servicios de Explotación Los servicios de explotación integran una plataforma de procedimientos y herramientas que trabajan sobre el ambiente OLAP aprovechando las facilidades que le brinda el servidor, su almacén y tablas pivote. Esta infraestructura es operada por el usuario en sus labores de consulta, explotación, modelado, evaluación y toma de decisiones, por lo cual se utilizan instrumentos muy variados como por ejemplo: • Interfaces de lenguaje natural. Para realizar consultas y obtener respuestas. • Programas de minería de datos. Destinados a determinar patrones y descubrir información a

partir de un conjunto de datos, es decir proponen hipótesis para corroborarlas o refutarlas. • Módulos estadísticos. Extraen y representan la información por medio de gráficas, tabulares,

mapas y otras formas de representación que facilitan la interpretación. 2.7 SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO 2.7.1 Definición Los sistemas basados en conocimiento (SBC) son una de las principales aportaciones del campo de la inteligencia artificial al ambiente de los sistemas de cómputo, se orientan a la adquisición, representación y empleo de conocimiento de un dominio de aplicación – ámbito de trabajo, tipo de problemas y alcance - para identificar y resolver problemas a través de la toma de decisiones. Una apreciación práctica de la perspectiva de los SBC es considerarlos como una extensión del alcance tradicional de los sistemas de información, al otorgar interpretación y significado a los datos derivados de una situación o problema determinado, en forma semejante a como lo haría el responsable de realizar la función. La atención primaria de los SBC18 recae en la solución de problemas y en la automatización de las etapas involucradas en la toma de decisiones, generando soluciones y respuestas parecidas a las formuladas por las personas, por lo tanto, representan una evolución natural de los alcances logrados con los sistemas convencionales que manejan datos derivados de las operaciones y transacciones, para concentrarlos en bases de datos y alimentar a sistemas de soporte a las decisiones como el SIG, pero que finalmente es el usuario el responsable de aprovechar esta información para interpretar, analizar, evaluar y decidir, a la manera ilustrada en la Figura 20.

OLTP proceso de

datos operaciones y transacciones

Base de

datos

SIG / SSD

Información

S B C

Base de conocimiento

s solución

Figura 20. Alcance de un Sistema Basado en Conocimientos.

18. Dutta, Soumitra. Knowledge processing & applied artificial intelligence. p.6

Marco Conceptual 37

2.7.2 Arquitectura Un SBC integra estructuras de almacenamiento y mecanismos especializados19 en la adquisición, representación y empleo de conocimiento de un dominio conforme al siguiente modelo: Interfaz con el usuario. Es el programa responsable de expresar y controlar la comunicación entre el SBC y el usuario, por medio de un protocolo compuesto de comandos, menús, iconos, gráficas, lenguaje natural o algún otro medio que facilite la exposición de las instrucciones de operación, planteamiento de preguntas, presentación de respuestas y explicaciones. Mecanismo de adquisición de conocimiento. Es la herramienta encargada de enriquecer la base de conocimiento, por medio de procedimientos que facilitan la introducción manual de nuevos conceptos, métodos que automatizan la identificación de elementos adicionales de conocimiento y rutinas que verifican la consistencia entre el acervo actual y el recién ingresado para detectar contradicciones y aplicar los ajustes necesarios. Motor de inferencia. Es el módulo responsable de resolver el problema planteado mediante el empleo de procedimientos de control y búsqueda, heurísticas, razonamiento lógico, difuso, probabilístico entre otros, aprovechando la base de conocimientos y la información del caso. Base de conocimientos. Es el modelo de almacenamiento y mecanismo de administración del conocimiento del dominio del SBC, se basa en un diseño formal del tipo de conocimiento a representar (declarativo, de procedimientos, lógico, difuso, etc.), de una estructura capaz de registrar su descripción y del procedimiento para su manejo. Área de trabajo. Es la zona de almacenamiento temporal donde se representa el problema, los resultados que arroja el desarrollo de su solución, las alternativas que se consideran y también desechan, así como el recorrido que encontró la solución. Información del problema. Son todos aquellos documentos, base de datos y respuestas que el usuario proporciona durante el planteamiento del problema y el proceso de solución. 2.7.3 Participantes en el Desarrollo y Operación de un SBC La concepción, construcción y explotación de un SBC exige el involucramiento de la organización completa para apoyar un proyecto de esta naturaleza, facilitando los recursos humanos, logísticos, financieros, materiales y de cómputo necesarios. Entre el personal participante, destacan los siguientes roles, caracterizados en la Figura 21. Usuario. Representa a las personas interesadas en plantear el problema, alimentar los datos del caso particular, responder las preguntas que le formulen, recibir y evaluar las respuestas que el SBC le ofrezca como resultado de su inferencia y método de solución aplicado. Especialista. Constituye la fuente de conocimiento del dominio específico del SBC de donde se extraen los conceptos, experiencias, métodos de interpretación y razonamiento necesarios para resolver los problemas. Este rol lo desempeñan los responsables de la función, manuales, reglamentos y cualquier otro medio que ofrezca elementos logísticos valiosos. 19. Hayes, Frederick. Building Expert Systems p.131


Ingeniero de conocimiento. Es el especialista en la construcción de SBC capaz de interpretar los requerimientos del usuario, obtener el conocimiento del experto, modelar y desarrollar el sistema orientado a resolver el tipo de problemas que se desean.

área de trabajo

motor de

inferencia

mecanismo de adquisición de conocimiento

información del problema

Base de conocimientos

usuariespecialist

interface con el usuario

solución


Figura 21. Arquitectura de un Sistema Basado en Conocimiento. 2.7.4 Orientación de los SBC De acuerdo20 al tipo de aplicación y pretensiones de automatización expresados por el usuario y reconocidas como factibles de lograr por el experto y el ingeniero de conocimientos se pueden establecer las siguientes categorías de alcance de los SBC: • Interpretación. El SBC se especializa en la recolección de valores para un conjunto de

argumentos que son comparados contra una colección de parámetros de referencia, asociando un objeto o calificación como respuesta, por ejemplo un reconocedor de imagen o de sonido.

• Predicción. Además de interpretar la situación que se describe, el SBC genera las consecuencias que se pueden derivar del caso, como sucede con los sistemas meteorológicos.

• Diagnóstico. Agrega a la predicción la evaluación del estado de caso planteado con base a una serie de criterios, como por ejemplo las aplicaciones que realizan los análisis de laboratorio.

• Diseño. Establece una configuración de objetos de acuerdo a los requerimientos planteados para auxiliar las actividades como la creación de maquinaria.

• Planeación. Formula un curso de acción de acuerdo a necesidades de trabajo específicas, apoyando el establecimiento de procedimientos de producción entre otros.

• Monitoreo. Supervisa el comportamiento de un ambiente comparando sus resultados contra las expectativas, como ocurre en un proceso siderúrgico.

• Rastreo. Prescribe soluciones para corregir una desviación o mal funcionamiento de un ambiente determinado, como sucede en una planta automatizada de comunicación satelital.

20. Hayes, Frederick. Building Expert Systems. p.14

Marco Conceptual 39

• Reparación. Ejecuta un plan orientado a resolver un problema, por ejemplo un robot que debe corregir la avería de un equipo en un vuelo espacial.

• Instrucción. Participa en el proceso de aprendizaje de una persona particularmente en la presentación de nuevos conceptos y el desarrollo de habilidades por medio de ejercicios, un ejemplo de estas aplicaciones son los tutores inteligentes21.

• Control. Cubre el alcance de los niveles anteriores para automatizar un ambiente completo de trabajo, como sucede en el control de mando de una nave no tripulada.

2.7. 5 Relación entre el SBC y los Especialistas El conocimiento representa un valioso activo en una organización, en él se fundamenta la capacidad de la empresa al ofertar los bienes o servicios que comercializa. Este acervo se encuentra diseminado entre el personal, los procedimientos y métodos de trabajo, así como en la tecnología e instrumentos que emplea. Una parte de este conocimiento se representa en forma tangible mediante manuales de organización, métodos y procedimientos, reglamentos y otros medios donde se registran conceptos que guían, norman y controlan las labores. Sin embargo, existe otra importante porción de conocimiento denominado intangible el cual resulta difícil representar, al corresponder a la formación personal y profesional del individuo; a su carácter y capacidad mental que pone en práctica al trabajar; la forma de asimilar y aprovechar las experiencias; actitud y sentimientos que emplea al tomar decisiones, enfrentar nuevas situaciones y reaccionar ante los problemas. En un ambiente donde se valore el conocimiento, resulta propicio emplear aplicaciones tipo SBC que puedan erigirse como un instrumento donde el acervo se concentre, use y comparta entre todos los miembros de la empresa, contribuyendo a la ejecución de funciones, automatización de las actividades y apoyo a los responsables de ejercerlas, conforme a los modelos de colaboración entre el especialista y el SBC que se ilustran en la Figura 22 y se explica a continuación: • Reemplazo. El SBC ejerce un proceso automatizado de respuesta sin ayuda del especialista. • Cooperativo. El especialista se ocupa de resolver una porción del problema dejando el resto al

SBC, para que conjuntamente alcancen la respuesta completa. • Asistente. El SBC apoya al especialista durante la solución del problema, respondiendo a los

requerimientos que le plantea, generando alternativas, exploraciones y simulaciones. • Auxiliado. El especialista asiste al SBC durante el proceso de solución, supervisando su

funcionamiento, definiendo parámetros, tomando decisiones y evaluando las conclusiones. • Interfaz. El SBC trabaja con el especialista como enlace con el problema, o bien el análisis

del caso corre por cuenta de la persona y la emisión de la respuesta final a cargo del SBC. 2.7.6 Integración de los SBC y los Sistemas de Información El SBC debe convivir en el ambiente de trabajo e interactuar con el resto de sistemas en operación (como SIG, SSD, BD y AD), procurando establecer una interfaz de comunicación que facilite el intercambio de información, la ejecución coordinada de procesos, el empleo de recursos compartidos y la cooperación en el desarrollo de una solución. Esta visión motiva a considerar alguna de las perspectivas de colaboración que se describen a continuación:

21. Wenger, Etienne. Artificial Intelligence & Tutoring Systems. p 30


información del

problema

S B C

reempla

solución información del

problema

S B C

cooperativ

S B C

asistente

S B C

auxiliado

solución información del

problema información de

S B C información del

problema

Figura 22. Modelo de Colaboración entr • Reemplazo. El SBC ejerce un proceso a• Independiente. El SBC es una aplicació• Asistente. El SBC apoya la realización

convencional, manteniendo una comun• Ligada. El SBC se apoya en otros sistem• Interfaz. El SBC colabora con el resto

solución al problema, como enlace entúltima realiza el filtrado dejando en el S

• Integrado. Se puede considerar al SBCtrabajo en armonía con otros sistemaespecifica que en conjunto contribuya a

• Paralelo. El proceso de solución de un de varios sistemas y del propio SBC pparte y en unión con los demás, resolve

interface

S B C solución

información del

problema

e el Especialista y un SBC.

utomatizado de respuesta sin ayuda del especialista. n cuya operación no interactúa con las demás. de las funciones a cargo del sistema de información

icación permanente a lo largo de su operación. as durante su aplicación.

de sistemas con base a un orden para la atención y re el usuario y la aplicación convencional, o bien esta BC la responsabilidad de generar la respuesta final. como un componente de un ambiente integrado de

s, donde todos ellos colaboran realizando una tarea resolver los problemas planteados. problema se divide en partes que requieren el concurso ara que cada uno de ellos se encargue de atender una r el problema completo.

Marco Conceptual 41

2.8 INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO 2.8. 1 Definición La ingeniería del conocimiento (IC) es el repertorio de métodos, procedimiento, técnicas e instrumentos especializados en la construcción, operación, administración y mantenimiento de un SBC, es el acervo logístico del especialista en el que sustenta los criterios, fundamentos y teorías para adquirir, representar e inferir conocimiento para la solución de problemas específicos. Entre los recursos tecnológicos de la IC se aprecian áreas de análisis, desarrollo y aplicación en evolución dedicadas a la atención de ámbitos de investigación específicos, proporcionando los elementos que soportan la creación de una gran variedad de SBC’s, como las siguientes: 2.8.2 Adquisición de Conocimiento La adquisición de conocimiento representa el sector más ambicioso de investigación, descubrimiento, explicación y representación de la inteligencia artificial, integra teorías de aprendizaje, modelos de cognición, métodos para la adquisición de conocimiento con ayuda de sistemas; técnicas pedagógicas, programas de aprendizaje automático entre otros desarrollos, como por ejemplo: Métodos. Representan un patrón de aprendizaje basado en un principio, como la obtención de conocimiento por: consejos22, resolviendo problemas23, macro operadores24, ejemplos25, explicación26, descubrimiento27 y analogía28. Áreas de estudio. Constituyen un basto espacio de investigación fundamentado en un marco de referencia específico, como son: las redes neuronales29, modelos computacionales del cerebro30, sistemas cognitivos31, algoritmos genéticos32 y la teoría inferencial33. 2.8.3 Representación de Conocimiento Este campo cuenta con un amplio acervo de métodos para caracterizar conocimiento apoyados en diversas disciplinas y especialidades, ofrece modelos para representar simbólicamente las entidades, atributos y relaciones de los objetos de conocimiento – los sujetos de interés, personas, eventos y cosas –. Entre los marcos de trabajo se encuentran: Cálculo de predicados. Se apoya en la lógica matemática para representar conocimiento absoluto y estático34 por medio de hechos y reglas. 22. Mostow, D.J. Machine transformation of advice in a heuristic search procedure. 23. Samuel, A.L. Some studies in maching learnig using the game of checkers, 24. Fikes, R.E. Learning and executing generalized robot plans, p.251 25. Winston, P.H. Learning structural descriptions from examples. 26. Mitchell, T.M. Explanation based generalization. 27. Lenat, D.B. Why AM & Eurisko apper to work. 28. Carbonell, J.G. Learning by analogy. 29. Freeman, J. Redes neuronales. 30. Churchland, P. The computational Brain. 31. Levine, D.S. Introduction to Neural & Cognitive Modeling.32. Goldberg, D.E. Genetic Algorithms in search, optimization & learning. 33. Michalski, R. Machine Learning, a multiestrategy approach.34. Suppes, P. Introducción a la lógica simbólica.


Conjuntos difusos. Son aptos para caracterizar definiciones vagas, ambiguas y particulares, por medio de grados de membresía35. Marcos. Estructuras jerárquicas que muestran conceptos por medio de atributos y relaciones36

Redes semánticas. Describen objetos relacionados por medio de estructuras que usan ligas tipo “es un” y “es parte de”, inherencia simple y compuesta con manejo de excepciones37. Dependencia conceptual. Representa la esencia del significado de un acción, evento u oración, asociando al verbo una “primitiva” compuesta por una palabra clave y los elementos protagonistas (sujeto, objeto, etc.)38. Guiones. Identifican actores, instrumentos, escenarios y condiciones que intervienen en un evento, expresado en etapas y actividades que ocurren bajo una secuencia dada39. 2.8.4 Búsqueda Representa el conjunto de métodos que dirigen y controlan el desarrollo del procedimiento de solución de un problema, orientando la evaluación y exploración de alternativas por medio de criterios sistemáticos y heurísticos. Entre los métodos de búsqueda más empleados están: Criterios de control. Establecen los lineamientos que dirigen la búsqueda como el sentido – comenzar por el planteamiento del problema hacia la solución o viceversa – y la ramificación - amplitud por nivel o profundidad por descendencia40 -. Métodos ciegos. Son los algoritmos que conducen el proceso de solución y exploración por medio de un argumento sistemático (normalmente basado en un orden de aparición)41. Métodos heurísticos. Son procedimientos que aprovechan criterios cualitativos (basados en la experiencia, análisis del problema, costo, estimados de aproximación y modelos de solución) para tomar decisiones del curso de acción durante el proceso42. Estrategias de aplicación. Son procedimientos orientados a resolver cierto tipo de problemas aplicando una estrategia de solución particular, como por ejemplo: en ambientes de adversarios y de juegos se aplica el método mini-max43, en planeación se usa la estrategia análisis de medios y fines44, en problemas complejos se aplica reducción de problemas y satisfacción de condiciones45.

35. Zadeh, L.A. A theory of approximate reasoning. p. 149-194. 36. Minsky, M. Steps toward artificial intelligence. 37. Hendrix, G. Expanding the semantic networks through partitioning 38. Schank, R.C. Identification of conceptualizations underlaying natural language 39. R.P Abelson y R. Schank. Scripts, plans, goals & uderstanding 40. Nilsson, N. Principles of artificial intelligence. p. 21 -29 41. Winston, P.H., Artificial intelligence, 1er Edit. p. 89 - 92 42. Nilsson, N. Principles of artificial intelligence. p. 72 - 103 43. Rich, Elaine y K. Knight, Artificial intelligence, 2da Edit, p. 307 - 326 44. Winston, P.H. Artificial intelligence, 2da Edit, p. 146 - 155 45. Rich., op. Cit. p. 82 - 93

Marco Conceptual 43

Métodos de solución de problemas. Son procedimientos de solución de problemas mas sofisticados que requieren incluso un ambiente especial de trabajo, como por ejemplo, las agendas46, sistemas basados en reglas47 y pizarrón48. 2.8.5 Inferencia de Conocimiento Es el mecanismo especializado en la manipulación de conocimiento que permite generar otro bajo un fundamento teórico formal con el propósito de alcanzar un resultado, como encontrar una solución o demostrar una hipótesis. Mantiene un lazo estrecho con el modelo de representación de conocimiento y estrategia de búsqueda elegida. Entre los métodos mas empleados están: Resolución. Se apoya en las reglas de inferencia y en el método de reducción a lo absurdo del cálculo preposicional para producir deducciones en el ámbito de los predicados49

Razonamiento aproximado. Representa una gama de opciones para tratar el problema de manejo y generación de conocimiento con incertidumbre – es aquél donde se carece de la certeza absoluta en la afirmación o negación de una declaración -, entre las que figuran: el probabilístico50, medidas de creencia51, plausibilidad52 y difuso53 . Razonamiento no monotónico. Se enfoca a las situaciones donde cambia el valor de verdad de las evidencias a lo largo del proceso de solución, en la medida que se agreguen argumentos54. 2.8.6 Método para la Construcción de un SBC La creación de un SBC implica el desarrollo de varias etapas de trabajo donde se realizan funciones específicas encaminadas a lograr una meta concreta de acuerdo al siguiente modelo55: Selección de la estrategia de proceso de conocimiento corporativo. Se determina en función al giro de la empresa, el ambiente de trabajo, las fuentes de conocimiento y las funciones relevantes que se desempeñan. También considera la responsabilidad de los grupos participantes en la creación del sistema, el nivel de conocimiento que se desea representar y su aplicación. Identificación de la aplicación. Se elige el sistema a desarrollar con base a las necesidades, prioridades, recursos y condiciones de la organización. También, se aprecia su relación con actividades prioritarias, situaciones que provocan retrasos, relaciones con entidades externas, su capacidad de integración tecnológica y el balance resultante del análisis costo - beneficio. Factibilidad de la aplicación. Establece la posibilidad de crear un SBC de acuerdo al plazo y recursos asignados, evaluando las restricciones del dominio de la aplicación, el tipo de tareas a sistematizar y las características del conocimiento.

46. Rich, Elaine. Artificial intelligence 1er Edit., p. 84- 93 47. Winston., op. Cit. p. 166 - 200 48. Hayes, Frederick. Building Expert Systems, p.308 - 314 49. Robinson, J. A machine oriented logic based on the resolution principle, p. 23-41 50. Duda, R.O. PROSPECTOR, a computer based consultant for mineral exploration. 51. Shortliffe, E. y G. Buchanan. MYCIN ruled based expert systems. 52. Shafer, G. Dempster & Sahfer theory: a mathematical theory of evidence. 53. Gaines, B: Machine learning & uncertain reasoning, p. 211-225 54. Doyle, J. A truth maintenance system, p.12 55. Dutta, Soumitra. Knowledge processing & applied artificial intelligence, p.145 - 157


También se consideran los cambios en las condiciones de operación, el uso de las fuentes especialistas, el respaldo para el desarrollo y administración del proyecto. Así mismo se evalúa la compatibilidad tecnológica con los medios de proceso de información disponible, el grado de aceptación, el compromiso del usuario y su responsabilidad para su operación y mantenimiento. Adquisición de conocimiento56. Construye el sistema por medio de las siguientes actividades: • Identificación. Precisa el tipo de problema a resolver y los criterios de éxito. • Conceptualización. Describe las entidades, atributos y relaciones bajo un estereotipo. • Formalización. Define el modelo de representación, búsqueda e inferencia del conocimiento. • Programación. Se crean los módulos integrantes del Sistema Basado en Conocimientos. • Prueba. Examina el funcionamiento del sistema, evalúa resultados y depura errores. Instalación. Se concentra en las actividades de afinación del funcionamiento y resultados de la aplicación, documentación, y capacitación al usuario para poner en marcha al SBC. El éxito del sistema depende del grado de aceptación del usuario. Es por ello que se debe cuidar integración con el flujo de actividades, la interfaz de operación con el resto de sistemas, el soporte que se brinde, la calidad de las respuestas y en general el marco de administración. Mantenimiento. Se debe supervisar el funcionamiento del SBC, evaluando los resultados, actualizando su base de conocimientos; afinar el mecanismo de inferencia, adecuar la interfaz de comunicación, renovar su plataforma tecnológica; que permita el ajuste del sistema en función a los nuevos requerimientos del usuario y a los cambios que en la organización se presenten. 2.9 RESUMEN En este apartado se identificaron las disciplinas que soportan las áreas de desarrollo y aplicación que sustenta el marco teórico de la investigación, al escudriñar sus propiedades se eligieron los siguientes elementos para armar la estructura del prototipo: • Toma de decisiones. Se considera factible sistematizar las decisiones prescriptivas. • Proceso administrativo. El prototipo se orienta a la planeación y control táctico. • Ingeniería de sistemas. Se mostró la metodología que se aplica en la creación del PSIN. • Sistema de soporte a las decisiones: el prototipo constituye una versión de SSD. • Base de datos. Se elige como medio para operar un ambiente de OLTP. • Almacenamiento de datos: la tienda de datos es la opción adecuada para filtrar la información • Sistema basado en conocimiento. La aplicación se orienta al diagnóstico. • Ingeniería del conocimiento. Representa el acervo logístico de la Inteligencia Artificial.

56. Jackson, P. Introduction to expert systems, 2da Edit, p. 221

CCAAPPÍÍTTUULLOO 33.. VVIISSIIÓÓNN

3. VISIÓN De acuerdo con el perfil de la Inteligencia de Negocios y su marco conceptual se procede en este capítulo a definir las características conceptuales de una aplicación de Inteligencia de Negocios. Por lo que para fines ilustrativos, se desarrolla un Prototipo de Sistema de Inteligencia de Negocios (PSIN). Para ello, en esta sección se formula la "visión" del proyecto, consistente en el establecimiento de las propiedades ideales que deberán estar presentes en el sistema a través de sucesivas versiones de desarrollo. La visión precisa los requerimientos a satisfacer, el perfil del usuario, los escenarios del ambiente de proceso; los flujos de información y la secuencia de tareas a realizar. También se identifican los riesgos que se deben encarar durante la construcción del prototipo y los recursos necesarios para su creación. En resumen, en esta sección se presenta una selección y muestra de los principales elementos de la visión y alcance del sistema, así como los elementos generales del diseño conceptual que delinea la arquitectura, miembros integrantes y esquema de operación del prototipo, los cuales sirven de referencia durante su diseño detallado y construcción. 3.1 PLATEAMIENTO La planeación de un proyecto debe orientarse a satisfacer plenamente una necesidad específica que demanda atención, mediante la concepción de un objetivo supremo caracterizado por la exposición de su naturaleza, la definición de los resultados que deberá arrojar, la identificación de los componentes que integrará y la descripción de su forma de funcionamiento. Entre más ambicioso, complejo y exigente resulte su planteamiento, mayor será la necesidad de especificar su naturaleza para establecer una perspectiva de largo plazo a la cual se encaminarán los esfuerzos de desarrollo. Para la concepción del sistema administrador de conocimiento (SAC) se establece una visión matizada por los siguientes atributos: Requerimiento a satisfacer. Tomar decisiones certeras con un alto grado de oportunidad y precisión en apoyo a la administración de las funciones que se realizan en una organización. Objetivo. Crear una aplicación facultada para automatizar el diagnostico y toma de decisiones a través del empleo sistematizado de la información y conocimiento necesarios para la adecuada dirección de las funciones de una empresa. Naturaleza. Una aplicación de Inteligencia de Negocios tiene el siguiente perfil: • Tipo de Sistema. Es un SSD, capaz de controlar diversas funciones de la organización para

los niveles jerárquicos operativo y táctico. • Aplicación. Se orienta a la automatización de la toma de decisiones requeridas en las etapas

de control y planeación de las funciones. • Mercado. Su cobertura es amplia, dedicada a cualquier empresa que presta servicios, produce

o comercializa bienes, tanto del sector público como privado. Resultados a producir. El sistema debe ofrecer tres tipos de resultados: • Evaluación del ejercicio, avance y resultados de las funciones. • Diagnóstico que identifique el grado de cumplimiento de las metas o problemas que surjan. • Decisión sobre el curso de acción a seguir en el logro de metas o corrección a problemas.


Componentes. La aplicación de Inteligencia de Negocios es un sistema integrado por personal, sistemas de información, recursos de cómputo, marco de trabajo y acervo de conocimientos, conforme a las siguientes características: • El personal. Juega varios roles, el primero corresponde al usuario responsable de la

administración de la función denominado "ejecutivo", el segundo está representado por el "administrador" del sistema encargado de la construcción y manejo de la aplicación, mientras que el tercero es el "operador" dedicado al ejercicio de las tareas correspondientes a su puesto involucrado en alguna de las etapas del proceso de datos.

• Sistemas de información. Está conformado por los sistemas manuales y de procesamiento de datos que emplean diversos medios para almacenar, organizar y recuperar la información por medio de archivos, bases y almacenes de datos.

• Recursos de cómputo. Se compone de computadores, programas y red de comunicación que permiten el funcionamiento de los sistemas entre todo el personal de la organización.

• Marco de trabajo. Corresponden a los objetivos, políticas, normas, procedimientos, técnicas y estándares de trabajo que definen el ejercicio de las funciones y establecen el tipo de resultados que se esperan obtener.

• Acervo de conocimientos. Es la base logística empleada por el personal en sus funciones. Funcionamiento. El modelo de operación cuenta con un marco hipotético de trabajo compuesto por las siguientes "capas": • Proceso de transacciones. Corresponde al registro, almacenamiento, manejo y consulta de los

datos derivados del ejercicio de las labores por parte de los operadores, haciendo uso de los sistemas de información y bases de datos a nivel operativo.

• Almacenamiento de datos. Es la capa encargada de extraer, preparar y concentrar la información necesaria para controlar y planear las funciones de la empresa.

• Administración de conocimiento. Esta plataforma se instala en el nivel superior de la infraestructura de sistemas de cómputo, dispone de una base de conocimientos y mecanismo de inferencia para interpretar los resultados reportados, emitir un diagnóstico con base a las metas y escoger un curso de acción en respuesta a la situación detectada.

En términos generales esta es la visión de una aplicación de Inteligencia de Negocios, cuya realización implica una considerable cantidad de recursos humanos, técnicos, equipo y tiempo. 3.3 ALCANCE Conforme a la visión definida para un sistema de Inteligencia de Negocios. En esta sección se precisan los alcances reales para el proyecto con base a los elementos definidos en los capítulos precedentes (particularmente el subcapítulo 2.2) y los atributos expresados en el inciso anterior: Requerimiento a satisfacer. Tomar decisiones certeras con un alto grado de oportunidad y precisión en apoyo a la administración de una función específica de la organización. Objetivo. Crear una aplicación que contribuya a eficientar la toma de decisiones normativas a través del empleo sistematizado de la información y conocimiento necesarios para la adecuada dirección de una función de la empresa.

Visión 49

Naturaleza. Un sistema de Inteligencia de Negocios tiene el siguiente perfil: • Tipo de sistema. Es un SSD que emplea conocimiento para apoyar el control de una función

de la organización a nivel táctico. • Aplicación. Se orienta a la sistematización de algunas de las decisiones programadas

involucradas en las etapas de control y planeación de una función. • Mercado. Se concentra a una empresa privada que comercializa bienes de cómputo. Resultados a producir. El sistema de Inteligencia de Negocios debe arrojar tres tipos de resultados: • Identificación de problemas derivados de las expectativas de planeación. • Búsqueda de cursos de acción cuyas condiciones correspondan a los parámetros del problema

identificado. • Elección de cursos de acción cuya certeza en el conocimiento de los resultados contenga un

alto grado de certidumbre y programación, correspondiendo al modelo prescriptivo. Componentes. El sistema de Inteligencia de Negocios emplea los siguientes recursos: • Personal. El ejecutivo está representado por las personas responsables de la toma de

decisiones, el administrador es el responsable de construir el proyecto, mientras que el operador está constituido por los usuarios de los sistemas de información operativos.

• Sistemas de información. La primera capa corresponde al sistema de transacciones en línea orientado al registro de los pedidos y pronósticos de venta que emplea una base de datos operativa. Mientras que el segundo nivel lo constituye una tienda de datos que filtra los elementos necesarios de planeación y control de las operaciones.

• Recursos de cómputo. Se usa la configuración de equipo que se describe en el subcapítulo 3.7, la cual dispone de los elementos necesarios para crear la infraestructura requerida.

• Marco de trabajo. Utiliza las metas de venta de productos programadas para diferentes conceptos (región, periodo, cliente, etc.), diversos argumentos para medir el desempeño de las sucursales y otros agentes de estimación y comportamiento del mercado consumidor.

• Acervo de conocimientos. Representa la capa de administración de conocimientos encargada de representar los criterios necesarios para evaluar las ventas y determinar el grado de cumplimiento alcanzado, identificar problemas y elegir cursos de acción para su corrección.

3.4 PROPUESTA DE SOLUCIÓN Una vez establecido el umbral de referencia entre la visión de un sistema de Inteligencia de Negocios y sus alcances del prototipo; y en apego al cuestionamiento, problema, objetivo e hipótesis planteadas. La propuesta de solución bien puede ser una como la siguiente: Crear un modelo de SSD orientado a programar con oportunidad y certeza la toma de decisiones descriptivas de una función empresarial que contribuya a eficientar su administración; mediante el empleo de una plataforma tecnológica dedicada a sistematizar el acopio, representación, manejo de los datos, información y conocimiento necesario.


Esta propuesta de solución se emplea como blanco de desarrollo del prototipo de sistema de Inteligencia de Negocios (PSIN ) que se describe en el resto del documento. En donde se explica la metodología, recursos y herramientas que se utilizan y los productos que se obtienen durante la construcción y operación del prototipo. Con este ejemplo, se ofrece una guía práctica para inspirar la creación de aplicaciones semejantes y más complejas. 3.5 INTERRELACIÓN CON LA ORGANIZACIÓN El prototipo de sistema de Inteligencia de Negocios se concibe como un sistema cooperativo para el ejecutivo administrador de funciones específicas de la empresa, apoyando su labor de toma de decisiones en las actividades de planeación y control táctico. El sistema se dedica a colaborar en un marco integrado con los sistemas de proceso de transacciones (OLTP) y de tienda de datos en el empleo de la información derivada de las operaciones y programas comerciales, como se ilustra a en la Figura 23.

Base de

conocimientos

Transformación de datos

Tienda de datos

Decisión

motor de

inferencia

OLTP

Base de datos

Sistemas de información, O L T P

3er. capa

administració

n

de

i i t

2da. capa

almacenami

ento de

datos

Decisiones

normativas,

rescriptivas y

complejas

p Decisiones

normativas,

estructuradas

con alta

t

Prototipo

sistema

administra

dor

de

conocimie

Administrador 1er. capa

base de

datos

sistemas

ti

Figura 23. Interrelación del SBC con la Organización.

Visión 51

En esta imagen se aprecia la colaboración del sistema de Inteligencia de Negocios con el ejecutivo al tomar algunas decisiones prescritas que pueden contar con su aprobación. El sistema brinda la oportunidad de atender decisiones descriptivas y problemas complejos. A la vez que facilita la explotación de información relacionada con las metas y resultados de las actividades. Puesto que la aplicación se integra con los sistemas de tienda y base de datos encargados de procesar y filtrar respectivamente la información proporcionada por los operadores responsables del manejo de las transacciones. 3.6 PERFIL DEL USUARIO La estructura de un sistema de Inteligencia de Negocios respalda el desempeño de las actividades y funciones que realiza el personal perteneciente a diversas áreas y niveles jerárquicos. Además se encarga de brindar las facilidades de proceso necesarias para contribuir a la alimentación, operación y explotación de la aplicación desde su particular interés. Por tal motivo, el diseño del sistema debe considerar los requerimientos conforme a los siguientes roles: Operador. Es el personal perteneciente al nivel jerárquico operativo encargado de la atención a clientes y proveedores. También es responsable de las actividades de producción, servicio y administración de la organización. En el ejercicio de sus funciones rutinarias emplea los sistemas, aplicaciones y programas de cómputo necesarios para registrar los datos derivados de las transacciones (compras, ventas, pedidos, etc.). Además se encarga de actualizar la información acumulada y realizar las consultas que permitan revisar y controlar el trabajo realizado. Ejecutivo. Son los mandos medios encargados de la planeación y control táctico de una función o área de la empresa. Se interesan en precisar los objetivos y programas de trabajo; supervisar, calificar y corregir su avance y evaluar los resultados. También toman las decisiones necesarias para corregir rumbos, resolver problemas y obtener las metas planteadas. Con base a este rol, proporcionan a los sistemas de información los objetivos cuantificados para cada uno de los estratos de planeación (por región, sucursal, producto, etc.), solicitan reportes periódicos de resultados concentrados y consultas para tomar decisiones en forma rutinaria y eventual. Técnico. Representado por el grupo de ingenieros de sistemas y del conocimiento, que cuenta con la preparación necesaria para comprender la naturaleza del sistema de Inteligencia de Negocios. El grupo se ocupa además de evaluar la utilidad del sistema para la organización, recomendar su empleo, brindar la capacitación necesaria para hacerse cargo de su instalación, administración y mantenimiento. 3.7 REQUERIMIENTOS Un sistema de Inteligencia de Negocios se orienta a proveer los procedimientos e instrumentos necesarios para el tratamiento de la información derivada y necesaria en el desempeño de las funciones y actividades del usuario con el propósito de responder a los siguientes requerimientos: Satisfacer las necesidades de proceso a nivel operativo: al facilitar la captura, validación, actualización, diseminación y consulta de los datos derivados de las operaciones comerciales; como registro de clientes y proveedores; elaboración de cotizaciones; acceso a catálogos; formulación de pedidos y ordenes de compra.


Proveer un ambiente abierto de trabajo. Al garantizar el acceso a las fuentes de datos y procesos de otros sistemas; así como permitir la consulta de información y ejecución de aplicaciones del propio sistema, observando las políticas de privacidad, seguridad e integridad que eviten el uso indebido de los recursos. Cumplir los requisitos de compatibilidad con el ambiente de trabajo. El sistema de Inteligencia de Negocios debe ser susceptible de emplearse en instalaciones de cómputo que cuenten con los equipos y programas mas ampliamente usados en el mercado. Como por ejemplo los servidores y computadores personales con procesador Intel®; sistema operativo Microsoft Windows 2003 Server®; manejador de base de datos Microsoft SQL Server®. También se requiere el ambiente gráfico tipo Windows y de navegador; capacidad para operar en ambiente de red, internet, intranet y extranet. Así mismo es necesario observar los criterios de interoperabilidad con paquetes de oficina como Microsoft Office®, herramientas para el desarrollo de aplicaciones “frontales”57 y procesos de conectividad por medio de ODBC y OLE DB58. Apoyar las actividades de planeación y control táctico. Al proveer un medio de registro, seguimiento y evaluación de las metas de comercialización que el ejecutivo establece para diversos alcances; sistematizando la recolección, filtrado, acumulación, almacenamiento y exposición de la información derivada de los resultados obtenidos para facilitar su interpretación y empleo en la toma de decisiones. Participar en el diagnóstico y toma de decisiones. Mediante el empleo de los criterios de evaluación de situaciones y selección de cursos de acción que contribuyan a recomendar como alcanzar las metas establecidas o corregir las desviaciones identificadas. Esta relación es congruente con el modelo de organización del sistema de Inteligencia de Negocios mostrado en la Figura 23. Donde cada capa de servicio atiende a necesidades especificas, en este caso las base de datos y sistemas operativos responden a los primeros dos requerimientos. El almacenamiento de datos atiende al tercero y la administración de conocimiento se encarga de la cuarta especificación. Finalmente la quinta representa un requisito de integración y operación tecnológica que se aplica para todos los componentes del sistema a desarrollar. 3.8 ESCENARIOS DE TRABAJO El modelo de contexto de trabajo muestra como los recursos, esquemas de organización y procedimientos de una empresa condicionan y a la vez respaldan el funcionamiento de un sistema de información. Por lo que en el diseño de un sistema de Inteligencia de Negocios se considera necesario obtener una descripción global de los elementos con los que la aplicación deberá interactuar, como se ejemplifica en la Figura 24. 57 Son aquellas que interactúan con el usuario al ejecutar procesos y explotar la base de datos 58 Corresponden a programas y estándares de comunicación entre fuentes de datos y procesos que las accesan

Visión 53

Sistema de Inteligencia de

Negocios personal

planeaci

departamentaliza

infraestructManejo de la información

Figura 24. Modelo de Trabajo. En este esquema destaca la presencia de cinco grupos de elementos del modelo de organización con un perfil, propósito y consideración para el sistema, que se explica a continuación: La departamentalización. Es el proceso que identifica, precisa, divide y agrupa las distintas funciones y actividades que se realizan en la empresa, expresándose por medio de organigramas y manuales. Para el sistema resulta de vital importancia definir a que áreas de la organización va servir, cuales deberán aportar los datos a procesar y quienes serán los interesados en explotar el acervo informativo. Un sistema de Inteligencia de Negocios se puede orientar, por ejemplo, al departamento de ventas principalmente, sin embargo tendrá la capacidad de interactuar con otros como finanzas, mercadotecnia, recursos humanos, compras, tráfico y contabilidad. Personal: Es el conjunto de empleados y ejecutivos involucrados en las tareas de la empresa avocados al desempeño de las actividades propias de su cargo conforme a los manuales de funciones y de análisis de puestos. Se encarga de las tareas de alimentación, proceso, explotación, mantenimiento y administración. En este universo de personas se desprenden los grupos de usuarios previamente identificados en el subcapítulo 3.6. Planeación. El proceso incluye los objetivos, metas, estrategias, políticas, normas y programas de trabajo que la empresa y los mandos estratégicos y tácticos definen dentro del ámbito de su competencia, a efecto de expresar la visión a la que se encamina, rumbo y forma de alcanzarlo. Un sistema de Inteligencia de Negocios deber ser un instrumento que coadyuve al logro de tales anhelos dentro de su campo de servicio, observando la normatividad respectiva en forma de trabajo, privacidad y seguridad de la información. Infraestructura. Es el conjunto de recursos materiales, financieros, técnicos, logísticos, humanos, de instalaciones y equipamiento que dispone la empresa en el ejercicio de sus labores, los cuales deberán ser aprovechados por un sistema de Inteligencia de Negocios. A efecto de explotar la inversión realizada, incorporando los elementos de tecnología de la información que agreguen mayor valor y productividad, como por ejemplo, al sistematizar algunas funciones permitirá al personal incrementar su eficiencia y podrá ocupar su tiempo en labores mas creativas. Otro caso, es que al incorporar los programas que integran el sistema, se obtendrá mayor rendimiento.


Manejo de la información: Abarca los sistemas, recursos, políticas, equipos, documentos, procedimientos, programas, flujos de comunicación, medios de almacenamiento y distribución de los datos, que la empresa utiliza en su operación cotidiana. Estos elementos deben ser considerados durante el diseño un sistema de Inteligencia de Negocios, a efecto de participar en la definición de la forma de trabajo, requerimientos de integración de información y procesos a efecto de garantizar la compatibilidad y uniformidad entre los sistemas de información. 3.9 FLUJO DE INFORMACIÓN La explotación un sistema de Inteligencia de Negocios se inscribe en el marco de actividades, procedimientos y procesos de servicios de una empresa, que puede dedicarse a la venta de productos a nivel nacional a través de su red de sucursales. Por tal motivo, resulta indispensable que el diseño del flujo de información y operación considere el ambiente de trabajo natural de la organización para incorporar sus tareas de manera armónica con el resto de las labores. Bajo esta perspectiva, se procede a identificar: El modelo funcional de organización, los departamentos y actores principales, los procesos de trabajo y de manejo de la información involucrados en el flujo de operación del sistema. Para ello, se usa un conjunto de diagramas que ilustran los elementos involucrados y la secuencia de actividades a realizar. En la Figura 25 se ilustra la organización de una empresa con matriz en el centro de la República y sucursales en diversos estados, aplicándose el mismo modelo de trabajo, funciones y actividades, particularmente el relacionado a la comercialización de productos. Estas entidades mantienen comunicación en línea con la oficina principal para efectos de transferencia de información, consolidación de las operaciones, evaluación de resultados y toma de decisiones, las cuales son retroalimentadas a las sucursales con el propósito de aplicarlas en el próximo periodo. Figura 25. Universo de Información General. Cada plaza se utiliza el escenario mostrado en la Figura 26, donde se aprecia un flujo de trabajo dividido en tres etapas de administración de los datos, información y conocimiento. En las cuales participan departamentos, empleados y ejecutivos en el ejercicio de sus actividades y en la operación de los procesos conforme a la siguiente descripción para las etapas de administración:

Visión 55

Figura 26. Flujo de Información por Etapas de Administración.

TRANSACCIONES REFINAMIENTO DE APLICACIÓN DE

LA INFORMACIÓN

E T A P A S D E A D M I N I S T R A C I Ó N

Funciones administrativas

ventas

Reportes archivos

compras contables

Financieras ..........

Base de

datos

Sistemas O L T P, aplicaciones escritorio, grupo de trabajo, correo,

internet, ....

Captura * validación Actualización * Explotación

documentos

Tienda de datos

O L A P extracción, modelado, consulta

Análisis de

información

D T S

ENTRADA SALIDA * buscar importar

* accesar filtrar * leer limpiar * transmitir ajustar

* convertir acumular * presentar integrar almacenar

Tienda de datos

O L A P extracción, modelado, consulta

Análisis de

información

D T S

ENTRADA SALIDA * buscar importar

* accesar filtrar * leer limpiar * transmitir ajustar

* convertir acumular * presentar integrar almacenar

conversión extracción extracción conversión


Transacciones. Es el soporte que brindan los sistemas de información al desarrollo de las actividades que se realizan en la empresa, donde el personal ejerce sus tareas. Se relaciona con los clientes, proveedores, competidores y diversos sectores gubernamentales, financieros y tecnológicos. Los datos necesarios para la ejecución de estas tareas y los derivados de ellas, conocidos como transacciones, son representados mediante documentos “fuente” (facturas, pólizas, etc.) para ser almacenados y recuperados en diversas modalidades de archivos, hojas de cálculo y bases de datos. Para ello, se emplean sistemas que brindan los servicios necesarios para manipular la información por medio de los equipos de cómputo, comunicación y de red. Refinamiento de la información. Genera el almacenamiento de datos exclusivo del ámbito de aplicación de un sistema de Inteligencia de Negocios. Caracterizado por la agenda que vigila el proceso de transformación de la información primaria de interés comercial; la generación y actualización de la “tienda de datos” especializada en la planeación y control de las ventas. La emisión del modelo de almacenamiento temporal de datos tipo MOLAP que facilita la explotación; y la emisión de los resultados producidos por los procedimientos de consulta y minería. Toda esta infraestructura de información proporciona un soporte logístico para el diagnóstico y toma de decisiones necesarias en la planeación y control tácticos a cargo de los responsables y del propio sistema. Aplicación de conocimiento. Participa en la evaluación e interpretación de los avances y resultados obtenidos en las ventas, a la luz de las metas establecidas para diversos niveles de agregación (tiempo, sucursal, producto, agente, etc.). Aplica los criterios y elementos de conocimiento necesarios para formular un diagnóstico y elegir un curso de acción a efecto de encaminar las acciones a la conquista del objetivo o de corregir las desviaciones detectadas. Las aportaciones emitidas por el sistema corresponden al modelo de toma de decisiones prescriptivo cuya definición, precisión y certeza es amplia; otorgándole al ejecutivo un instrumento de colaboración al hacerse cargo de la planeación y control de eventos rutinarios, permitiendo la verificación de los resultados y alteración de sus propuestas. 3.10 SECUENCIA DE TAREAS De acuerdo con la naturaleza de las etapas del flujo de información se procede a describir las tareas principales por medio de un modelo de actividades, fuentes y medios de información, amén de identificar los participantes involucrados con base a un conjunto de esquemas de trabajo. 3.10.1 Administración de las Transacciones Se concibe un marco de operación y uso de información en el ejercicio de las funciones administrativas en todas las oficinas conforme a la Figura 27 compuesto por tres entidades: El ambiente exterior. Corresponde al consumidor, mercado, gobierno y diversos sectores de la sociedad que mantienen una relación de negocio, regulación, servicio financiero, legal, técnico y social con la empresa. A través de operaciones comerciales, relaciones de oferta – demanda, campañas publicitarias, expedición y vigilancia de leyes, obligaciones fiscales, contratación de servicios especializados, acceso a fuentes de información de interés entre otras muchas operaciones.

Visión 57

Figura 27. Secuencia de Tareas para la Administración de Transacciones. Las internas. Son todas las áreas de la organización que conforme a su función desarrollan sus actividades interactuando con las entidades externas a través de compromisos formales como la compra – venta de productos, facturación, pago de cuentas, cobro de ventas, aplicación de las leyes que competen a la empresa y su giro, cumplimiento fiscal, solicitud de servicios de consultoría y de capacitación.

AMBIENTE EXTERIOR ÁREA INTERNA PROCESO DE DATOS

RESPONSABLE DE LA FUNCIÓN

E T A P A S D E LAS T R A N S A C C I O N E S

Relación

* Fabricación, demanda y consumo de productos

* Regulación de actividades, cobro de impuestos, leyes, reglamentos

* Créditos, inflación, producto interno

bruto, nuevas tecnologías y servicios ulta de información,* Cons

técnica, asesoría, capacitación, ....

publicación, comercio electrónico, asistencia

Mercado: proveedores, clientes, competencia

Gobierno, congreso, ... Sector financiero, social y tecnológico

Bancos de información, internet, empresas de

Reportesarchivos

Base

datos de

archivo documentos fuente

operación análisis de información

Manejo de información

* Acopio de información y documentos fuente

* Captura de datos y operaciones * Actualización de información * Procesos de cálculo, control

respaldo y explotación * Generación: reportes, informes

cheques, pólizas, facturas, estadísticas, correos, ordenes de

compra, publicación ......

Directivos, ejecutivos y empleados

Estructura orgánica

* Niveles jerárquicos: táctico, estratégico y operativo

* Departamentalización: ventas, compras, contabilidad, tráfico personal, almacén, tráfico..... * Actividades de planeación, organización, dirección y

control * Procedimientos: adquisición,

publicidad, venta, costos, fiscal, pagos, investigación de mercado, cobros, contratos, contabilidad, nómina, crédito tráfico, metas, inventarios ..

internet leyes y reglamento acuerdos t

elemercadeo

control de gestión servicios

banco

datos de

facturas, pagos, cheques contratos


Proceso de datos. La información derivada de las actividades que se desarrollan en el seno de la organización y aquella que proviene del exterior es clasificada en los archivos manuales. Además de ser alimentada a los equipos de cómputo disponibles, por medio de programas, aplicaciones y sistemas que faciliten la captura, validación, actualización, almacenamiento, recuperación, cálculo y presentación de la información para efectos de consulta, control y planeación. Por lo que respecta a la función comercial que se desarrolla en la empresa soportada por un sistema de Inteligencia de Negocios, se establece el modelo de tareas ilustrado en la Figura 28 que se aplica en cada una de las sucursales y oficina matriz con la participación de las tres entidades presentadas previamente - aunque particularizadas al ámbito comercial -. En él se aprecia un ciclo de trabajo compuesto por tres fases: Planeación, operación y control. Estas etapas se efectúan en la administración de las transacciones, mediante la ejecución de tareas, el manejo de información y medios de proceso, de donde se desprenden los siguientes comentarios:

AMBIENTE EXTERIOR ÁREA COMERCIAL PROCESO DE DATOS

ADMINISTRACIÓN DE LAS TRANSACCIONES

Entorno Mercado: proveedores, clientes,

competencia * Gobierno, congreso, ...

Sector financiero, social y tecnológico

Bancos de información, internet, empresas de consultoría, .... Proveedores:

Oferta de productos Recepción de

pedidos Surtir pedidos

Cuenta por cobrar

Clientes: Orden de compra

Recepción de pedidos

Cuenta por pagar Mercado, competencia

Estadísticas Oferta - demanda

Indicadores económicos Eventos que inciden en la

producción y consumo

Proceso de control comercial

Ventas: Oferta de productos

Recepción de pedidos Surtir pedidos

Cuenta por cobrar

Empleado: Registro de las

metas, pronósticos,

estudiosplaneació

n

compras

Compras: Ordenes de compra Cuenta por pagar

Recepción de pedidos Ingreso al almacén

Ejecutivos: Estudio de mercado.

Consulta de indicadores sociales, económicos,

técnicos, fiscales y legales Planeación periódica de

ventas por región, sucursal, agente y producto

Proceso de planeación comercial

Proceso operativo de compra venta comercial

Evaluación: Apreciación de resultados Correcciones Estímulos

Control Revisión de resultados

Precisión de avance Desviaciones

ventas mercado

Sistemas de información y aplicaciones comerciales

ventas

Sistema de Compras: Orden de compra

Cuenta por pagar

facturas cuentas por

pagar y cobrar

Figura 27. Secuencia de Tareas para la Administración de Transacciones.

Visión 59

La planeación. Se desarrolla en dos estratos, el primero está a cargo de los ejecutivos responsables del área comercial para toda la organización encargados de establecer los objetivos generales de venta por región, sucursal y producto. Mientras que el segundo se desarrolla en cada oficina regional y en la matriz donde el gerente comercial respectivo detalla las metas a nivel de producto y empleado, precisando su calendario para lograr su obtención. El ejercicio de esta labor requiere información externa proveniente del mercado, sector gubernamental, financiero y tecnológico entre otros, además de la propia de la empresa. Estos datos son alimentados al sistema de información a efecto de diseminarlos entre todos sus miembros, darle seguimiento a los avances y apoyar la labor de control. Operación de compra - venta comercial. Representa la actividad sustantiva de la empresa, donde en función a los pronósticos de venta, demandas del consumidor y las existencias en el almacén de productos, genera las órdenes de compra a los proveedores para efectuar el abasto de la mercancía y de esa forma, satisfacer los pedidos fincados por los clientes. En este marco de trabajo se emplean documentos y elementos de información que son procesados por el sistema de transacciones comerciales que comprende el manejo de órdenes de compra y venta; cuentas por pagar y cobrar; facturación; inventarios; tráfico; entre otros. Control. Es la etapa final del ciclo donde periódicamente los ejecutivos regionales y generales de la empresa emplean el sistema de información comercial que brinda los datos de planeación y las transacciones operativas para evaluar los resultados obtenidos a la luz de las metas, procurando identificar desviaciones y avances. También brinda información reciente del ámbito exterior como indicadores de la oferta y demanda de los productos, competitividad, eventos financieros que influyan en el consumo o precio, así como cualquier otro factor económico, financiero, tecnológico o social que se presentó durante el lapso de control y que pudo haber impactado a los resultados alcanzados para estimular o limitar la venta. 3.10.2 Administración del Refinamiento de Información Una vez sistematizada la información derivada de las transacciones comerciales efectuadas en todas las oficinas regionales y central se procede a realizar la segunda fase del flujo general denominada “refinamiento de información”. En esta fase se concentran, agregan y resumen las operaciones comerciales, los indicadores del ambiente exterior, los elementos de planeación y control en un modelo único de tienda de datos. Para ello se realiza la operación de un ciclo compuesto por las cuatro etapas mostradas en la Figura 28, conforme a la siguiente descripción: Información primaria. Representa el acervo de datos derivado de las operaciones comerciales, elementos del ámbito exterior y metas programadas generadas en cada una de las sucursales y oficina matriz. Esta información se encuentra disponible de ser recuperada como fuente de datos primaria, gracias a los servicios de red local y amplia que facilitan la comunicación entre los centros de cómputo donde están instalados los sistemas de información comerciales. Transformación de datos. Es el conjunto de procesos que se realiza a nivel central para importar, filtrar, convertir, calcular, acumular, reordenar y almacenar los datos primarios provenientes del sistema de transacciones comerciales de todos los puntos de venta, en un esquema único de información concebido como tienda de datos.


Servicios de transformación de

datos

conforme a una agenda para cada fuente primaria de

datos

acu tar almacenar

buscar importar accesar integrar

leer limpiar transmitir. filtrar ajustar convertir

mular presen

Tienda de datos

Administrador del almacenamiento de

datos

meta datos acceso tablas seguridad reglas replicación

vistas procesos

compras

Sistemas y aplicaciones comerciales de cada oficina: •Procesos

•Archivos

Matriz y sucursales:

ventas

Mercado, competencia Estadísticas

Oferta - demanda Indicadores económicos Eventos que inciden en

la producción y consumo

planeación

Servicios de análisis de Datos

uso de especificaciones acceso a tienda de datos

cálculos y filtrado almacenamiento

Especificaciones medias métricas

dimensiones jerarquías eje agregaciones

Almacenamiento MOLAP

Servicios de tabla pivote

facilidades de acceso consultas

exploración de datos minería de datos

INFORMACIÓN TRANSFORMACIÓN TIENDA DE DATOS SERVICIOS OLAP

PRIMARIA DE DATOS

ADMINISTRACIÓN DE L REFINAMIENTO DE LA INFORMACIÓN

Figura 28. Secuencia de Tareas para el Refinamiento de la Información. Tienda de datos. Es el ambiente de concentración, organización y acceso de la información refinada, que ofrece una vista completa de los datos derivados de la planeación y operaciones comerciales registradas para diferentes periodos de interés y niveles de agregación. Cuenta con un ambiente de administración de procesos e información que se encarga de activar los servicios de transformación de datos, recibir, actualizar y almacenar la información importada y de facilitar el acceso a esta, conforme los requerimientos de explotación definidos. Servicios OLAP. Se compone de programas, estructuras de datos y especificaciones encaminadas a generar un modelo de información tipo MOLAP que facilita la explotación de datos para diversos enfoques de planeación, evaluación de resultados y control. Como por ejemplo, ofrecer las cifras de las ventas de los últimos meses para una familia de productos. Con esta infraestructura se brinda un servicio de soporte a la toma de decisiones a cargo de los ejecutivos y de la siguiente etapa del flujo general conocida como “aplicación del conocimiento”.

Visión 61

3.10.3 Administración de la Aplicación del Conocimiento Una vez organizada la información relacionada con la planeación, transacciones comerciales y los indicadores provenientes del ambiente exterior en las estructuras de datos que contienen cifras calculadas y clasificadas con diversos niveles de agregación, se procede a iniciar la tercer fase para aplicar el conocimiento e inferencia necesaria que emita el diagnóstico y toma de decisión correspondiente a cada una de las metas establecidas, generando las recomendaciones necesarias que retroalimenten el próximo ciclo de operación, conforme al esquema expuesto en la Figura 29 compuesto por tres elementos: Figura 29. Secuencia de Tareas para la Administración de Transacciones. Soporte de información. Representa el acervo de datos y servicios acondicionados para responder a diversos criterios de consulta, para facilitar el seguimiento de los objetivos comerciales planteados al compararlos con los resultados obtenidos. Utiliza los servicios de la tabla pivote para proveer las cifras que corresponden a las dimensiones y métricas previamente calculadas. Diagnóstico y toma de decisiones. Evalúa el cumplimiento de cada una de las metas establecidas al recuperar la información relacionada con su planeación, ambiente exterior y operaciones realizadas. Estos elementos informativos son analizados con base a un conjunto de criterios especializados que se encargan de emitir un diagnóstico del grado de cumplimiento o desviación de los objetivos originales.

SOPORTE DE INFORMACIÓN DIAGNÓSTICO Y TOMA DE DECISIONES EXPOSICIÓN DE CONCLUSIONES

ADMINISTRACIÓN DE LA APLICACIÓN DEL CONOCIMIENTO

Tienda de datos

Almacenamiento MOLAP

Servicios de Tabla pivote

facilidades de acceso consultas

exploración de datos minería de datos

Base de conocimien

tos

Máquina de inferencia

1.- Diagnóstico de resultados conforme a la planeación y criterios de éxito

2.- Toma de decisiones: continuación de estrategia * corrección * estímulos

Memoria de trabajo * búsquedas * inferencias

* conclusiones parciales * justificaciones

* resultados * certidumbre

evaluación, autorización o corrección del ejecutivo

diagnósticos decisiones

Explicaciones

Retroalimentación

planeación


Al considerar la diferencia entre las cifras planeadas y las arrojadas por las transacciones, más el impacto estimado que provocan eventos externos (como la competitividad en el precio de venta, publicidad, crédito, etc.) que estimulan el consumo menos aquellos que lo limitan (por ejemplo ofertas de la competencia, falta de disponibilidad del producto en inventario, una devaluación de la moneda, entre otros). De acuerdo al diagnóstico emitido se elige un curso de acción apropiado para alcanzar la meta establecida, corregir desviaciones, alterar los planes originales o estimular logros, según corresponda. Exposición de conclusiones. Es la fase final donde se pone a consideración del ejecutivo el diagnóstico, toma de decisión y justificación correspondiente para cada una de las metas evaluadas, aportando la información relacionada con la conclusión a efecto de que el responsable disponga de los elementos logísticos que fueron considerados para emitir el juicio y de esta forma proceder a su aprobación o modificación. 3.11 MANEJO DE RIESGOS La construcción del cualquier proyecto encara limitaciones y problemas potenciales de diversa naturaleza, que al identificarse permiten la definición de un plan de acción en respuesta al evento para superar la situación. Por tal motivo, la planeación de un sistema de Inteligencia de Negocios resume las circunstancias que pudieran interrumpir su creación en cinco riesgos que se describen en la Tabla 3, mientras que en la Tabla 4, se presenta para cada riesgo la estrategia de manejo y el esquema de contingencia que se aplicaría en caso de ocurrir el problema. En la tabla 3 se agrupan cinco tipos de riesgos con los siguientes atributos: • Identificación. Establece la naturaleza del riesgo. • Fuente. Es el área de origen del riesgo que permite clasificarlo. • Condición. Son las causas que provocan el riesgo. • Consecuencia. Constituye el efecto, problema o daño que se genera. • Probabilidad. Es la estimación de la posibilidad que ocurra el riesgo en una escala de 0 a 100. • Impacto. Es el área donde repercute el problema y su magnitud en rango creciente de 0 a 10. • Contexto. Es una explicación que fundamenta el riesgo. • Relaciones. Asocia el riesgo a otros. Como reacción a cualquiera de los riesgos identificados se establece un plan de respuesta caracterizado por las propiedades mostradas en la Tabla 4 con la siguiente descripción: • Identificación. Establece su naturaleza. • Declaración. Identifica la circunstancia que provoca la aparición del riesgo. • Estrategia. Expresa la forma de manejar el riesgo. • Medición. Es el parámetro que ayuda a estimar la detección del riesgo. • Acciones. Son las tareas que se deben emprender para responder al riesgo. • Fechas y tiempos. Son los puntos de referencia en el calendario cuando se hará la evaluación. • Asignaciones. Identifica al responsable de manejar el riesgo. • Contingencia. Es el plan que se realiza al fallar el manejo del riesgo. • Métrica y parámetros. Determina la aplicación del plan y evalúa su funcionamiento.

Visión 63

Criterio Riesgo 1 Riesgo 2 Riesgo 3 Riesgo 4 Riesgo 5

Identificación Económico Técnico Falta de tiempo Asesoría Recursos de

cómputo

Fuente Presupuesto Logístico Carga de trabajo Disposición Nueva tecnología

Condición Falta

financiamiento

Complejidad de

tecnologías

Si aumenta carga

de trabajo

El asesor no está

disponible

Es necesario

escalar el equipo

Consecuencia Se puede retrasar

el avance

Se subutilizará

su potencial

Rretrasar,

suspender o

cancelar

Se retrasará el

desarrollo

Se retrasará el

desarrollo

Probabilidad 70% 90% 70% 50% 90%

Impacto Financiero: 6 Técnico: 9 Compromisos: 8 Personal: 9 Infraestructura: 10

Magnitud Seria Seria Seria Grave Seria

Relaciones Impacta al 4 y 5 Impacta al 3 Impacta a la

terminación

Impacta al 3 Impacta al 1 y 2

Tabla 3. Declaración de Riesgos.

Criterio Riesgo 1 Riesgo 2 Riesgo 3 Riesgo 4 Riesgo 5

Identificación Económico Técnico Falta de tiempo Personal Recursos de

cómputo

Declaración Presupuesto

restringido

Empleo de

tecnologías

Sobre carga de

trabajo

Disposición limitada Equipo y programas

Estrategia Optimizar el recurso,

concertar proyectos

Asistir a cursos,

auto adiestramiento

Organizar la

agenda, optimizar

Buscar varios

asesores

Renovar el equipo

software

Medición

Presupuesto

ejercido contra el

asignado

Evaluación de

resultados y

tecnología

Controlando

calendario original y

avances

Impacto de la

asesoría recibida

Evaluando equipo,

capacidad del

software

Acciones

Reducción del

presupuesto o

solicitud de crédito

Evaluación de

resultados y

afinación del

sistema

Reasignación de

cargas de trabajo

Apoyo de nuevos

asesores

Reconfigurar

equipo, redistribuir

las aplicaciones

Fechas – Tiempos En cuanto ocurra Quincenal En cuanto ocurra En cuanto ocurra En cuanto ocurra

Asignaciones Responsable del

proyecto

Responsable del

proyecto

Responsable del

proyecto

Responsable del

proyecto

Responsable del

proyecto

Contingencia Suspender el

proyecto

Solicitar asesoría

externa

Reprogramar el

calendario

Solicitar un nuevo

asesor

Adquirir equipo

nuevo

Tabla 4. Manejo de los de Riesgos.


3.12 ESTRUCTURA DE UN PROYECTO La construcción de un sistema de Inteligencia de Negocios requiere la integración de recursos humanos, técnicos y de cómputo para orientar y realizar las diversas labores de investigación, diseño y programación necesarias en el desarrollo, conforme a las siguientes características: Personal. Es necesaria la participación de los siguientes roles: • Asesor. Es el profesor del seminario, el director de la tesis y los especialistas consultados. • Desarrollador. Es el responsable del proyecto encargado de su construcción. • Usuarios. Son las personas entrevistadas para definir los requerimientos de los ejecutivos y

expresar la forma de trabajo de los operadores. • Técnicos. Son las fuentes de investigación, desarrollo y aplicación tecnológica de las

disciplinas, metodologías e instrumentos que se empleen en la creación del PSAC, como libros, manuales, sitios de internet, sistemas de información, aplicaciones de campo, etc.

Equipo. Esencialmente se requiere de dos computadores con la siguiente configuración: • Servidor. Es un computador robusto con suficiente capacidad de proceso para poder instalar y

operar un sistema operativo de red, el servidor de base de datos, un servidor para almacenamiento de datos OLAP y un programa para construir sistemas expertos.

• Estación. Es el equipo que se utiliza para elaborar los programas, acceder a la base y tienda de datos, operar el administrador de conocimiento; así como editar la documentación del proyecto. Está máquina deberá trabajar en red con el servidor.

3.13 RESUMEN En este apartado se ha realizado un ejercicio conceptual de las características y esquema de funcionamiento de un sistema de Inteligencia de Negocios. Con base a este ensayo se establece un concepto de solución para la problemática de la toma de decisiones apoyado en la sistematización de la información y conocimientos necesarios para realizar la función. También se identificó un marco de trabajo del sistema de Inteligencia de Negocios con protagonistas como el ejecutivo encargado de la toma de decisiones y el operador responsable de alimentar las transacciones al sistema de OLTP. En la Figura 23 se puso de manifiesto las tres capas de proceso de datos, información y conocimiento con sus elementos de tratamiento y almacenamiento que prestan servicios específicos en el diagnostico y toma de decisiones. Asimismo se detalló el ambiente de trabajo en el manejo de transacciones, las etapas para el refinamiento de la información y su explotación a través de los mecanismos de manipulación de conocimiento para apoyar la toma de decisiones. Finalmente, se identificaron los cinco grupos de riesgos, la estrategia para manejarlos y un plan de contingencia para encarar los problemas que provoquen en caso de suceder. También se estableció una relación de los recursos necesarios para emprender el proyecto, confiando en su integración oportuna.

CCAAPPÍÍTTUULLOO 44.. PPLLAANNEEAACCIIÓÓNN

4. PLANEACIÓN Con base a la visión, alcance, modelo de solución, ambiente de trabajo, flujo de información y secuencia de tareas definidas en el capítulo anterior. En este aparto se presenta el diseño detallado lógico y físico de un sistema de Inteligencia de Negocios por medio de la descripción de la estructura de procedimientos, almacenamiento e interfaz de comunicación. Los procesos típicos que realiza un sistema de Inteligencia de Negocios son agrupados en cinco subsistemas: Presentación, datos, información, conocimiento y explotación. Los subsistemas se dividen en varios módulos y estos en otros más específicos, hasta alcanzar el nivel de detalle necesario. Estos conceptos se muestran por medio de la arquitectura modular de los procedimientos. En lo concerniente a las estructuras empleadas para organizar los datos, información y conocimiento se emplean diagramas que ilustran las tablas integrantes de las bases de datos y de la tienda de datos. Para tal fin, se muestran ventanas que describen las propiedades de las tablas y cubos que generan los servicios OLAP. Estas figuras son tomadas del ambiente de programación empleado en su construcción. En la última sección se expone la interfase de comunicación entre el usuario y el sistema basada en el ambiente de Web. Para ello se crea un portal compuesto por páginas organizadas conforme a la estructura de procesos. En el caso particular del prototipo se usan cinco carpetas con las páginas de los temas a publicar para cada subsistema. Cada una de ellas está compuesta por marcos y botones de navegación a los diversos módulos del sistema. En resumen, el trabajo presentado en este capítulo son el fruto de la integración de los tres niveles de diseño (conceptual, lógico y físico) y la construcción del sistema. Sin embargo los detalles del procedimiento de creación y los resultados arrojados son objeto de los apartados subsecuentes. 4.1 ARQUITECTURA DE PROCESOS 4.1.1 Estructura General Se diseñó una estructura modular jerárquica que agrupa funciones homogéneas en cinco ramas, en donde se integran grupos de procesos especializados que a su vez se descomponen en otros mas específicos hasta alcanzar el nivel de detalle de programa, página o componente de acuerdo con la Figura 30. En este diagrama se aprecia que los módulos de datos, información y conocimiento corresponden a los tres niveles de administración de transacciones, refinamiento de la información y empleo del conocimiento; representando en conjunto el núcleo esencial del sistema, cuyos elementos se describen en las siguientes secciones. 4.1.2 Arquitectura para la Administración de Datos Como se aprecia en la Figura 31, el manejo de la base de datos central, se compone por dos módulos. El primero administra los catálogos corporativos facilitando el alta, baja, consulta, modificación y lista de registros. Mientras que el segundo se encarga de replicar la imagen de los catálogos en las tres bases de datos de regionales – donde se encuentran los puntos de venta: Matriz, sucursal Norte y sucursal Sur - a través de los servicios de publicación del manejador de base de datos.


Toma de Decisión 4.2

Diagnóstico 4.1

Servicios de trans-formación

Proceso analítico

lí

Tienda de Datos 3.2

Base de datos Sur 2.4

Base de datos Matriz 2.2

Base de datos Norte 2.3

Base de datos Central 2.1

Prototipo de Sistema

Administrador de

E x p l o t a c i ó n 5

C o n o c i m i e n t o

4

I n f o r m a c i ó n 3

D a t o s 2

P r i n c i p a l 1

Figura 30. Arquitectura Modular de Procesos.

alta

c o n s u l t a

m o d i f i c a

l i s t a

b a j a

Cliente

Empleado

Sucursal

Estado

Factor

Producto

Proveedor

Región

Replicación

H a c i a N o r t

H a c i a S u r

H a c i a M a t

Catálogos

Base de datos Central 2.1

Figura 31. Arquitectura Modular de la Base de Datos Central.

Planeación 69

La arquitectura de la Figura 32 ilustra la organización idéntica que tienen las bases de datos regionales (matriz, norte y sur). Compuesta por tres ramas; donde la primera ofrece la consulta y listado de los catálogos. La segunda administra las tablas usadas en la planeación (pronósticos de venta) y control (factores y producto): Mientras que la tercera se encarga de las transacciones del almacén, compra y venta de los productos. Estos últimos dos módulos ofrecen las operaciones de alta, baja, consulta, modificación y listado. Figura 32. Arquitectura Modular de las Bases de Datos Regionales. 4.1.3 Arquitectura para el Refinamiento de Información Por lo que respecta al subsistema especializado en el refinamiento de la información. El primer módulo es el responsable de extraer y convertir los datos primarios almacenados en las cuatro bases de datos que integran a la capa de “datos” para depositarlos en una tienda especializada en el comercio que se realiza en todo el corporativo. Se encarga de integrar todas las operaciones, catálogos, elementos de planeación y control en un modelo único, a través de los procesos organizados en la arquitectura mostrada en la Figura 33.

Base de datos Norte 2.3

Base de datos Matriz 2.2

Base de datos Sur 2.4

Catálogos

Cliente

Empleado

Sucursal

Estado

Factor

Producto

Proveedor

Región

Unidad

Factor

Producto

Pronóstico

Pronóstico

Pronóstico

Planeación y Control

Transacciones

Compras

Ventas

Almacén

alta c o n s u l t a m o d i f i c a l i s t ab a j a


Servicios de Transformación

de Datos 3 1 Figura 33. Arquitectura de los Servicios de Transformación de Datos. Dada a la naturaleza del proceso encargada de crear y mantener la tienda de datos, esta no cuenta con los servicios clásicos de administración de las bases de datos – es decir, no se requieren las operaciones de alta, baja y modificación –. Debido a que el mecanismo que alimenta y actualiza la información proviene de los servicios de transformación de datos. Por lo tanto la función principal radica en el almacenamiento de la información en el modelo de tienda de datos y en las facilidades de acceso que ofrece a otros procedimientos, como se ilustra en la Figura 34. Figura 33. Arquitectura Modular de la Tienda de Datos.

Central a Comerci

o

Sucursal producto

Factor Metas producto

Pronóstico de venta

Venta Compra

Catálogos

Cliente

Empleado

Sucursal

Estado

Factor

Producto

Proveedor

Región

Unidad

Relaciones

Sucursal -

Parámetros

Tienda de Datos

3 2

Sucursal-

Planeación y Control

Factor

Producto

Pronóstico

Pronóstico

Pronóstico

Factor

Producto

Pronóstico

Pronóstico

Pronóstico

Transacciones

Compra s

Ventas

Compra

Ventas

Planeación 71

El nivel superior de la capa de información representa una plataforma completa de proceso a través de un manejador de servicios “OLAP” encargados de extraer la información proveniente de la tienda de datos para almacenarla en las estructuras “MOLAP” y “ROLAP” adecuadas a diversos criterios de consulta representadas a través de parámetros especiales (que se describen en el siguiente subcapítulo), generando una estructura como la mostrada en la Figura 35.

Librerías

Dimensiones Compartidas

Fuente de

Proceso Analítico en Línea 3 3

Cubos

Cliente

Empleado

Estado

Factor

Proveedor Unidad

Factor

Producto

Pronóstico

Pronóstico

Pronóstico

Figura 35. Arquitectura Modular del Proceso Analítico en Línea OLAP. 4.1.4 Arquitectura para la Manipulación de Conocimiento En lo concerniente al subsistema administrador de conocimiento. E éste se encuentra organizado conceptualmente en dos módulos funcionales apoyados por tres mecanismos de soporte proporcionados por el lenguaje de programación de la Inteligencia Artificial Prolog como se muestra en la Figura 36.

D I A G N Ó S T I C O 4.1

Base de Conocimientos

Interface de comunicación

Mecanismo de Inferencia

TOMA DE DECISIÓN 4.2

C O N O C I M I E N TO

Figura 36. Arquitectura Modular de la Administración de Conocimiento.


4.2 ORGANIZACIÓN DE DATOS, INFORMACIÓN Y CONOCIMIENTO 4.2.1 Esquema General En esta sección se ofrece una descripción del marco de almacenamiento de datos, información y conocimiento mediante la presentación de las estructuras, tablas, esquemas y bases. Las características generales son presentadas en esta sección mediante ilustraciones, ventanas emitidas por el programa administrador y conceptos que brindan una idea de su composición y contenido. Como el esquema general de almacenamiento de datos, información y conocimiento mostrado en la Figura 37.

Norte

Sur

Central

Matriz

B A S E D E D A T O S

Base de

conocimientos

C O N O C I M I E N T O T I E N D A D E D A T O S

Tienda de datos

Estructuras de almacenamiento OLAP

Cubos

Base de datos

Figura 37. Esquema de Almacenamiento de Datos, Información y Conocimiento. 4.2.2 Organización de la Base de Datos De acuerdo con la Figura 37, se aprecia que para el nivel de datos en el manejo de transacciones se emplean cuatro bases de datos. Tres corresponden a los puntos de venta y la cuarta se encarga de la administración de los catálogos corporativos. Las tablas que integran la base de datos central se muestran en la Figura 38. Estas tablas aparecen replicadas en las regionales y son acompañadas por las tablas de operaciones comerciales del periodo, históricas, de planeación y control para en conjunto integrar la base de datos regional (matriz, norte y sur). Es decir, cada una de estas bases de datos tienen la misma organización, la diferencia radica en su contenido. Debido a que almacenan la información comercial local, como se ilustra en la Figura 39. 4.2.3 Organización de la Tienda de Datos La capa de información usa dos modelos de estructuras para almacenar sus elementos: El primero es la tienda de datos, y el segundo el modelo de cubos. La tienda de datos representa una base de datos corporativa compuesta por catálogos, transacciones, criterios de planeación y control para toda la empresa. La tienda integra la información proveniente de las fuentes central, matriz, sucursal norte y sur en un solo medio como aparece en la Figura 40. El modelo de cubos usa diversas librerías que contienen fuentes de datos y dimensiones compartidas – como se ilustró en la Figura 35 -. Cada uno de estos elementos tiene una función y elementos especiales que se explican a continuación:

Planeación 73

Figura 38. Esquema de la Base de Datos Central.

Figura 39. Esquema de las Bases de Datos Regionales. Fuente de datos. Es el procedimiento encargado de establecer la conexión entre la aplicación y la fuente de datos seleccionada (denominada “fuente de datos de origen”). En este caso la tienda de datos de donde se van a consultar las tablas que alimentan la definición de dimensiones y cubos.


Figura 40. Esquema de la Tienda de Datos. Dimensión: Representa al conjunto de criterios que se usan para acumular la información de acuerdo a los niveles de una jerarquía, por medio de los siguientes componentes: • Modelo. Es la forma de relacionar las tablas que aportan sus criterios – valores que no serán

acumulables, pero que se emplean para agregar a otros -, disponiendo de dos opciones: 1) Plano o estrella. Emplea una tabla principal y varias secundarias que tienen relación directa a través de columnas comunes (“llaves”). 2) Copo de nieve. Es un esquema relacional de tablas asociadas entre sí por medio de llaves, sin que exista una principal como núcleo de todas.

• Tabla de dimensión. Es la tabla empleada (puede haber varias) para definir la dimensión en cualquiera de los modelos posibles que aporta los criterios, como puede ser un catálogo de clientes que identifica el estado del domicilio y región del país pertenece.

• Criterios. Son las columnas elegidas de las tablas que se usan para definir la dimensión y su nivel de jerarquía, por ejemplo la clave de región, estado y cliente.

• Niveles. Es la jerarquía conceptual que se forma al declarar más de un criterio, procurando que el primero agrupe a los demás, el segundo a los restantes y así sucesivamente. Por ejemplo las regiones del país tienen varios estados y estos incluyen distintos clientes.

Cubo. Es el modelo de almacenamiento de datos con diversos niveles de agregación (de acuerdo a las dimensiones asociadas) para los conceptos numéricos que son susceptibles de sumarse y de emitir un valor derivado de un cálculo; su definición requiere los siguientes elementos:

Planeación 75

• Tabla de hechos. Es la información proveniente de la fuente de datos declarada que aporta los valores que serán acumulados (denominados medidas).

• Medidas. Son los valores numéricos que se usan para acumulación. Por ejemplo las ventas, descuentos, costos y cantidades con base a un criterio de agrupación (dimensión).

• Tabla de dimensión. Es la dimensión elegida para proporcionar los elementos y jerarquía para calcular los niveles de agregación. Por ejemplo, ventas por región, estado y cliente.

• Tipo de almacén OLAP. Es la estructura usada para depositar los datos y agregaciones del cubo generado de acuerdo a las tres opciones citadas en el subcapítulo 2.7.

• Agregaciones. Son acumulaciones precalculadas que se almacenan en el modelo elegido. Como por ejemplo: Total de unidades vendidas por producto, sucursal, y cliente.

• Miembros calculados. Son valores resultantes de una operación hecha entre medidas y/o miembros calculados previamente definidos. Por ejemplo: Promedios, varianzas, máximos, mínimos y diferencias como la utilidad bruta resultante del ingreso menos el costo.

El diseño y construcción de estos elementos se ilustran a través de los siguientes esquemas: Estructura general OLAP. Se representa como un “árbol” en la Figura 41 con el nombre “servidor OLAP” – es el computador donde reside la información, en este caso “NE08” -. Donde procede la base de datos OLAP – es el ambiente de servicios y datos, identificados en este caso “OLAPComercio”. En el cual están definidos los cubos (aparecen cinco: “Ccliente”, “Compra”, ...), la fuente de datos (“DMComercio”) y las dimensiones compartidas entre los cubos. Para el ejemplo se definieron cinco: “Dcliente”, “Dempleado”, .....

Figura 41. Estructura General OLAP. Edición de la dimensión. Las dimensiones formuladas disponen de una consola como la mostrada en la Figura 42 donde se aprecian los criterios y el nivel de jerarquía con sus propiedades Además de las tablas de dimensión empleadas con sus ligas de asociación (ver la segunda columna). Al ser interpretada y procesada esta definición se genera la estructura jerárquica de datos ilustrada en la columna de la derecha, con la instancia de valor asociado a cada criterio y de acuerdo al nivel.


Figura 42. Edición de una Dimensión OLAP. Edición de un cubo. La estructura y operación de un cubo se define en la consola ilustrada en la Figura 43. La cual está compuesta por una sección que contiene el árbol con el nombre del cubo (en este caso “CCliente”); las dimensiones con sus criterios organizados por el nivel de jerarquía (en el ejemplo está la dimensión “Dcliente”, con los criterios “Sucursal”, “Región”, etc.); las medidas (“Cuota Periodo”, “Ventas Perido”,..) y los miembros calculados ( “Logro_Periodo”, “Desviación:_Período”,...). En la parte inferior se muestran las propiedades asociadas al cubo, mientras que en el lado derecho se grafican la tabla de hechos y las de dimensión con los campos y asociaciones correspondientes. De acuerdo a estas especificaciones se procesan los datos y generan los cálculos con los distintos niveles de agregación como aparecen en la Figura 44. 4.2.4 Organización de la Base de Conocimiento Debido a la complejidad de la aplicación al integrar varias plataformas de programación y productos ofertados por diversas compañías, la interfaz de comunicación entre el lenguaje Prolog y el ambiente de tienda de datos y servicios OLAP. Se integra en el programa la base de conocimientos para el diagnóstico y la toma de decisiones por medio de hechos y reglas codificadas bajo las reglas del lenguaje citado y cuya muestra se presenta en las ventas, que exponen código, de la Figura 45. La primera ventana muestra un ejemplo de la base de conocimientos destinada al diagnóstico de los resultados obtenidos. Mientras que la segunda corresponde al tipo de decisiones que se eligen conforme al diagnóstico previo.

Planeación 77

Figura 43. Edición de un Cubo OLAP.

Figura 44. Información Generada por un Cubo OLAP.


Figura 45. Ejemplo de la Base de Conocimientos. 4.3 INTERFAZ DE COMUNICACIÓN 4.3.1 Características Principales El ambiente de trabajo entre el usuario y el sistema es considerado “amigable” al estar basado en un ambiente de intranet – derivado de la tecnología de internet para uso restringido del personal de una empresa – organizado en páginas, botones de exploración y menús de opciones de proceso. También se puede emplear el ambiente de operación por consola compuesto por utilerías que usan ventanas y gráficos para la declaración de procesos, donde se programa su ejecución automática conforme a una agenda y que una vez implementados no requieren atención adicional (para el caso del prototipo, ya están declarados los necesarios). En buena medida el sistema puede ser operado por el usuario final sin mayor distracción del administrador. 4.3.2 Composición de la Página El diseño de las páginas utiliza un marco - el cual define la estructura y tipos de páginas que la integran – compuesto por tres secciones con las siguientes características: • Titular. Es la barra horizontal superior donde aparece el logotipo, nombre e hipervínculos a

los subsistemas. • Contenido. Es la columna izquierda utilizada para ofrecer los botones de navegación a los

módulos integrantes del subsistema en el que se encuentra el usuario en ese momento. • Principal. Es la sección del desplegado del contenido propio de la página, donde aparece el

producto del código HTML – lenguaje de hipertexto – y los componentes de código escritos en diversos lenguajes y paquetes de cómputo. Cada uno de ellos con su ambiente gráfico de comunicación y servicios adecuados al procedimiento que realiza.

Planeación 79

Figura 46. Composición de la Página. 4.3.3 Estructura del Sitio El ambiente de comunicación descansa esencialmente en el uso de programas especializados en la creación, administración y operación de “portales” – sistema de cómputo necesario en la creación de un ambiente de publicación para el internet compuesto por varias capas de programas -. Los programas que se identifican a continuación son una opción dentro de las diversas que están disponibles en el mercado: Sistema operativo. Se emplea Microsoft® Windows® Server versión 2003, especializado en la administración de ambientes de red. Servidor de sitios para internet: Se usa Microsoft® Internet Information Server® versión 6.0, especializado en el manejo de sitios para internet. Desarrollador de páginas. Microsoft® Front Page® versión 2003, útil para crear sitios y páginas. Navegador para internet. Se emplea Microsoft® Explorer® versión 6.0, compatible con la plataforma tecnológica de desarrollo empleada. El esquema del sitio aparece en la Figura 47, donde se aprecia la columna vertical que contiene un árbol compuesto por un servidor de sitio – computador dedicado a la publicación de páginas -, con el apelativo “ne08”. El nombre del sitio (para el proyecto se denomina “SAC”), un directorio donde están organizadas las carpetas que contienen las páginas, organizadas en cinco subsistemas (presentados en la Figura 30). Y una más para almacenar las páginas de uso común, amén de la página para inicio del sistema – denominada “default” – que se despliega en la sección derecha.


Figura 47. Estructura del Sitio. Cada subsistema tiene su propia estructura con varios niveles de carpetas y páginas acordes al contenido a publicar y la variedad de temas y procesos a presentar. Cada página requiere la integración de tres, debido al uso de marcos, conforme a la composición descrita en la sección anterior. Por lo que se crea una estructura jerárquica arborescente compuesta por varias ramas con distintos niveles de profundidad como se describen a continuación: Principal. Este sistema ofrece una descripción general y técnica del sistema además de un instructivo como se aprecia en la Figura 48.

Figura 48. Estructura de la Carpeta Principal.

Planeación 81

Datos. Representa la capa de transacciones, la cual organiza el contenido en carpetas para la documentación y de base de datos. Estas bases de datos tienen directorios para organizar la administración de los catálogos y operaciones comerciales, de acuerdo con la Figura 49.

Figura 49. Estructura de la Carpeta de Datos. Información. Ofrece una descripción del perfil del subsistema y publica el contenido de la tienda de datos y de los cubos preparados por los servicios OLAP, en la forma mostrada en la Figura 50. En esa imagen se exhibe una consulta de ventas por cliente.

Figura 50. Estructura de la Carpeta de Información.


Conocimiento. Exhibe los módulos de control para las ventas realizadas contra sus metas por diversos conceptos. Como por ejemplo: Cliente, empleado y periodo en la forma ilustrada en la Figura 51:

Figura 51. Estructura de la Carpeta de Conocimiento. Explotación. Presenta las decisiones que se toman de acuerdo al diagnóstico previo para distintos conceptos como se muestra en la Figura 52.

Figura 52. Estructura de la Carpeta de Explotación.

Planeación 83

4.3.4 Consolas de Operación Existen tareas para el manejo de datos como la replicación, transformación y proceso de cubos que se realizan automáticamente. Para ello se emplea una agenda programada con el calendario y horario de ejecución, sin requerir su activación manual por parte del administrador del sistema. En ambos casos, el ambiente de trabajo es gráfico compuesto por ventanas, menús e íconos de sencilla interpretación, como se aprecia en los siguientes ejemplos: Replicación. A través del administrador de base de datos Microsoft® SQL Server® versión 2000 se activa el servicio a través de una utilería que presenta una secuencia de ventanas con opciones para responder. Como por ejemplo, las tablas que serán copiadas a otra base de datos como se ilustra en la Figura 53. Sin embargo, este proceso bien puede programarse para ejercerse automáticamente todas las noches a las 24:00 horas (cuando ya no hay operaciones).

Figura 53. Declaración de un Proceso de Replicación. Transformación de datos. Este servicio, incluido en Microsoft® SQL Server®, se compone de varias tareas que extraen la información residente en las bases de datos para convertirla, integrarla y almacenarla en la tienda de datos. También se pueden programar procesos que se activan automáticamente como se muestra en la Figura 54: Proceso de cubos. Se programa la generación o actualización automática de los cubos a través de los servicios de proceso de tareas incluidos en el programa Microsoft® SQL Server® de la manera representada en la Figura 55. Una vez declarado no requiere la intervención del operador.


Figura 54. Programación de Procesos de Transformación de Datos.

Figura 55. Declaración de Procesos para la Generación de Cubos. 4.4 RESUMEN En este apartado se presentaron los tres principales componentes del sistema: Procesos, esquemas de almacenamiento e interfaz de comunicación. En cada uno de ellos se puso de manifiesto su estructura de organización, propósito y ejemplos de resultados obtenidos a nivel de construcción. Resulta evidente el nivel de tecnología empleada en cada una de las capas de datos, información y conocimiento, la necesidad de realizar enlaces para el acceso entre sus elementos a través de distintos programas y procedimientos, como el acceso a cubos desde programas codificados en un leguaje de programación para la Inteligencia Artificial. El sistema responde a las tendencias de crear un ambiente de operación basado en Web.

CAPÍTULO 5. DESARROLLO

5. DESARROLLO En este capítulo se ofrece una descripción general de los componentes de un sistema de Inteligencia de Negocios y el procedimiento para su creación a través de tres secciones que explican el desarrollo de las capas de datos, información y conocimiento. En cada una de ellas se presentan ventanas que exhiben como se construye una tabla, proceso o programa utilizando las herramientas de programación, mostrando la secuencia de pasos y el resultado generado. Para el nivel de datos, se expone la construcción de tablas por medio de ventanas desplegadas por el programa manejador de base de datos Microsoft® SQL Server® versión 2000; y secciones de instrucciones escritas en el lenguaje SQL – Lenguaje de Consulta Estructurado – además de bloques de código escrito en Microsoft® Visual Basic® versión 6.0, y HTML – lenguaje de hipertexto – y el modelo de organización de los controles involucrados. La capa de información utiliza el mismo manejador de base de datos para mostrar ejemplos de procedimientos e instrucciones usadas para crear los servicios de transformación de datos y las tablas integrantes de la tienda de datos. Mientras que para el desarrollo del ambiente de servicios OLAP emplea el programa Microsoft® OLAP Server® para definir y procesar las dimensiones y cubos. El estrato de administración de conocimiento describe los componentes participantes en el acceso a la información depositada en los cubos, su transferencia al programa codificado en Visual Prolog® versión 5.1 y el mecanismo para emitir un diagnóstico y toma de decisión. Así mismo, se presenta un ejemplo de la exposición de resultados obtenidos. Esta sección representa el núcleo del proyecto al estar encaminada a satisfacer los requerimientos y los objetivos planteados. Por lo que resulta interesante apreciar el nivel de tecnología empleada al servicio de la solución propuesta como prototipo de sistema de Inteligencia de Negocios. 5.1 DESARROLLO DE LA CAPA DE DATOS 5.1.1 Definición de las Bases de Datos A través de la consola del administrador empresarial del programa manejador de base de datos Microsoft® SQL Server®, se crea un servidor de base de datos denominado “NE08”, para declarar en la carpeta “DataBases” las cuatro bases de datos empleadas por el prototipo: “BDCentro”, “BDMatriz”, “BDNorte” y “BDSur”. Cada una de ellas tiene como componentes diagramas, tablas y procedimientos. En la sección “tables” aparecen las tablas propietarias del sistema (programa manejador de base de datos) y las declaradas para el sistema. Las primeras usan el prefijo “sys” y las desarrolladas emplean “PT” como se aprecia en la Figura 56. La definición de las tablas integrantes de cualquier base de datos dispone de dos procedimientos: El primero de ellos se expone en la Figura 57 y se compone de una secuencia de ventanas donde se eligen opciones y declaran parámetros en forma interactiva. El segundo procedimiento se describe en el subcapítulo 5.2. Una vez creada la taba se pueden insertar datos y observar su contenido como se ilustra en la Figura 58, donde se emplea Microsoft® SQL Server Query Analizer® para codificar instrucciones propias del lenguaje SQL.


Figura 56. Organización de Base de Datos y Tablas. 1) En la consola del manejador de base de datos Microsoft® SQL Server®

2) Se captura en el nombre de la tabla a crear

3) Inserta para cada columna susparámetros

Figura 57. Creación de una Tabla. 1) Mediante Microsoft® SQL Server Query Analizer® se transmiten los renglones a insertar a la base de datos

1) Con una instrucción codificada en el lenguaje SQL se consulta la tabla deseada.

Figura 58. Inserción y Acceso de Registros a una Tabla.

Desarrollo 89

5.1.2 Replicación de la Base de Datos Los catálogos del sistema se administran localmente en la base de datos “Central” donde se realiza el alta, baja y modificación de los registros. Al final del día se ejecuta el proceso de replicación a las bases de datos de punto de venta para disponer de la nueva versión. Este procedimiento se ilustra por medio de la secuencia de ventanas de la Figura 59, En donde se aprecia la creación de la publicación (base de datos origen a copiar) y la suscripción (destino). 1) Se crea la publicación 2) Arranca la utilería que guía al usuario 3) Elección de las tablas a replicar

4) Una vez hecha la publicación se crea una suscripción

5) Se elige la base de datos destinataria 6) Queda registrada la suscripción

Figura 59. Definición de la Replicación de la Base de Datos Central.


5.1.3 Administración de la Base de Datos La inserción, baja, consulta, modificación y desplegado de los registros de cada una de las tablas de las cuatro bases de datos y tienda de datos se realiza a través de los tres niveles de servicio, expresados en el subcapítulo 2.4, de la siguiente manera: Servicios al usuario. Están representados por la página codificada en código HTML generado por Microsoft® FrontPage®. Se encarga de exhibir el encabezado, controles y contenido donde pueden aparecer componentes escritos en otros programas que representan el tema a publicar o proceso a operar, como se exhibe en la Figura 60. 1) Se crea la carpeta para almacenar la página

2) Se crea la nueva página 3) Se diseña la página de contenido con los botones de navegación deseados

4) Se asocia la página titular que es compartida

5) Se diseña la página principal con textos, componentes y efectos

6) La página de marco integra las tres previas y se encarga de la activación

Figura 60. Desarrollo de los Servicios de Usuario. Servicio de negocios. Es el procedimiento implementado en Microsoft® Visual Basic®, encargado de aplicar las reglas y procedimientos de cálculo, integridad y cualquier procedimiento especial requerido, su desarrollo implica las 3 tareas descritas en la Figura 61.

Desarrollo 91

1) Se crea el proyecto y control definido por la ventana de trabajo con el usuario y el código que implementa las reglas de negocio

2) La compilación del control requiere diversos programas y el acceso al componente de servicios de negocio “cPUti1”

3) Una vez insertado el componente (ver cuadro anterior) en la página, al desplegarse tiene el siguiente aspecto

Figura 61. Desarrollo de los Servicios de Negocio. Servicio de datos. La capa se encarga de consultar la base de datos y realizar las operaciones de administración necesarias. Está a cargo de un componente de código interno – conocido como programa “dll”- denominado “cPUti1”, cuya muestra se presenta en la Figura 62. 1) Se crea el proyecto y componente compuesto por código e interfaces de acceso a la base de datos deseada para implementar servicios de datos

2) La compilación del control requiere diversos programas

Figura 62. Desarrollo de los Servicios de Datos. 5.2 DESARROLLO DE LA CAPA DE INFORMACIÓN 5.2.1 Creación de la Tienda de Datos La tienda de datos es el repositorio que conjuga la información del corporativo proveniente de las bases de datos central y punto de venta (Matriz, Norte y Sur). Ya que se encarga de filtrar, acumular y transformar los registros de los catálogos, transacciones y planes comerciales como las metas por empleado, sucursal y producto que se esperan alcanzar a lo largo del año.


La formulación de la tienda es idéntica a la presentada en el subcapítulo anterior donde se describe la creación de la base de datos. Por lo que el procedimiento ilustrado en la Figura 57 también se utiliza para los mismos fines, pudiéndose alternar con el que se muestra en la Figura 63, el cual se basa en instrucciones del lenguaje estructurado de consulta SQL. 1) Se codifican las instrucciones que definen los atributos de la tabla y se ejecutan

2) La tabla creada aparece en la consola

Figura 63. Creación de una Tabla por Medio de SQL. 5.2.2 Formulación de los Servicios de Transformación de DatosLos procedimientos que extraen los datos de las fuentes primarias son formulados por medio de una serie de parámetros que especifican la fuente de datos de donde provienen, las tareas de transformación y la secuencia en que se deben realizar, como se muestra en la Figura 64. 5.2.3 Construcción del Ambiente OLAP El ambiente de análisis de datos en línea “OLAP” se fundamenta en la definición de las dimensiones y cubos. Los primeros se ocupan de establecer los criterios de agregación de la información conforme al procedimiento ilustrado en la Figura 65. Mientras que los segundos, se encargan de modelar la información que responda eficientemente a ciertos criterios de explotación mediante las especificaciones presentadas en la Figura 66.

Desarrollo 93

1) Selección de los servicios de transformación para crear un paquete

2) Identificación de la fuente de datos desde donde se hará la extracción

3) Definición de un proceso de transformación por medio de código SQL

4) Definición de un proceso de transformación por medio de un programa ejecutable

5) Definición de la secuencia de ejecución de procesos al terminar, si hay éxito o error

6) Flujo completo de un paquete de transformación de datos

Figura 64. Creación de un Proceso de Transformación de Datos.


1) Selección de la utilería para crear una dimensión

2) Elección de la tabla que servirá como pivote en el modelo “estrella” para la dimensión

3) Definición de las columnas que sirven como niveles jerárquicos de agregación

4) Exposición de los datos ligados a la dimensión

5) Asociación de mas tablas en la definición y proceso de la dimensión éxito o error

6) Procesamiento de la dimensión

Figura 65. Establecimiento de Criterios de Agregación.

Desarrollo 95

1) Selección de la utilería para crear una dimensión

2) Elección de la tabla que servirá como pivote en el modelo “estrella” para la dimensión

3) Definición de las columnas que sirven como niveles jerárquicos de agregación

4) Exposición de los datos referidos a la dimensión

5) Asociación de mas tablas en la definición y proceso de la dimensión éxito o error

6) Procesamiento de la dimensión

Figura 66. Modelado de la Información. La creación de las dimensiones y cubos se programa de la misma forma que los servicios de transformación de datos (ilustrados en la Figura 64) estableciendo el calendario de procesamiento automático como se exhibe en la Figura 67:


1) Empleo de la fuente que accesa los servicios OLAP y elección de la dimensión o cubo a procesar

2) Definición del flujo de operación al terminar, ocurrir éxito o error

3) Precisión de los atributos de la tarea que procesa los cubos y dimensiones OLAP

4) Programación de la ejecución de la tarea

5) Definición de parámetros para el calendario de ejecución

6) Ejecución del proceso

Figura 67. Programación de la Ejecución de Cubos y Dimensiones. 5.2.3 Exposición de la Capa de Información Esencialmente hay dos módulos de explotación ofrecidos en el subsistema de refinamiento de información. El primero se orienta a mostrar el contenido de las tablas integrantes de la tienda de datos – no se requieren la operaciones de alta, baja o modificación –. El segundo se especializa en proveer las facilidades de análisis de datos al explotar la información de los cubos. La integración de los procesos que componen los dos módulos de explotación, se apega al esquema de tres capas de servicio y ejemplificados en las Figuras 60 a la 62 de la sección anterior. Por tal motivo se expone a continuación los principales aspectos de la construcción de los tres niveles asumiendo los conceptos y procedimientos citados, ilustrando las aportaciones que esta capa ofrece.

Desarrollo 97

Explotación de las tablas. Se ciñe al mecanismo mostrado en las Figuras 60 a la 62, por lo que en la Figura 68 se presenta una síntesis del proceso de desarrollo de los servicios de usuario: 1) Servicios del Usuario: La página incorpora el control encargado del despliegue de la tabla de la tienda de datos elegida

2) Servicios de Negocio: se muestra un ejemplo del código y diseño del control

3) Servicio de Datos: se presenta una parte del código responsable de la interfaz con la tienda de datos

Figura 68. Desarrollo de los Servicios de Usuario. Análisis de datos. Este módulo es rico en variedad de opciones de consulta, niveles de agregación y formas de presentación. Sin embargo, el procedimiento que permite la consulta a la información residente en cubos y dimensiones es digno de ser considerado. Para ello, en las Figuras 69 y 70 se presenta una secuencia de ilustraciones donde se describe la creación de la hoja de cálculo, sus facilidades de explotación y la generación de la página que accede a la información del ambiente OLAP. 5.3 CONSTRUCCIÓN DE LA CAPA DE CONOCIMIENTO 5.3.1 Arquitectura de la Capa En el ámbito de la Inteligencia Artificial son escasos los programas comerciales para la creación de aplicaciones generales. Normalmente los diseños se orientan a proyectos específicos utilizando tecnología propietaria – dedicada a computadoras, programas y requerimientos muy precisos -. Por esta razón es difícil obtener alguna herramienta que pueda integrarse a la plataforma de un sistema de Inteligencia de Negocios. Sin embargo para efectos de demostración se hace uso de uno de los dos lenguajes de programación más populares del ámbito de la Inteligencia Artificial: Prolog, herramienta orientada a la programación lógica. Y dado, que el ambiente de desarrollo empleado en la construcción del prototipo es “visual”, se echa mano de una versión adecuada que se opera a través de un ambiente gráfico amable: Visual Prolog®. Esta versión académica dispone de el cual dispone de utilerías para realizar la interfaz con el ambiente de programación Microsoft® Visual Basic®


1) Acceso a base de datos desde la hoja de cálculo

2) Uso de la interfaz del ambiente OLAP que accesa al cubo deseado

3) Esquema de los datos a presentar en la hoja de cálculo

4) Acomodo de los datos la hoja de cálculo

5) Ubicación de los datos a partir de la celda especificada

6) Desplegado de la información en la hoja de cálculo

Figura 69. Desarrollo de la Hoja de Cálculo que consulta OLAP. 1) Acceso a las dimensiones 2) Desgloce “drill down” – “drill up”

por agregaciones 3) Generación de gráficas a partir de los datos desplegados

Figura 70. Facilidades de Explotación de la Hoja de Cálculo Dinámica.

Desarrollo 99

1) Grabación de la hoja como página 2) Elección de los servicios interactivos de la página

3) Selección de servicios de tabla dinámica

4) Integración de la tabla dinámica en la página

5) Exhibición de la página con la hoja dinámica en el ambiente de internet

Figura 71. Generación de la Página que accede OLAP. La idea fundamental, es emplear un control que facilite el acceso a los datos residentes en los cubos administrados por el ambiente OLAP en la capa de refinamiento de la información. Y de esa manera manipular la información por medio del componente escrito en Visual Prolog®. Este módulo se encarga de ejecutar las funciones de diagnóstico y toma de decisión por medio de reglas lógicas “Si-entonces”. Las conclusiones son enviadas al control de Visual Basic® para que las exhiba por medio del esquema de proceso mostrado en la Figura 72.


usuario

Administración del conocimiento

Control ActiveX en Visual Basic

Componente DLL en Visual Prolog


Componente “DLL” ActiveX en Visual Basic

Página HTML en FrontPage

Figura 72. Descripción de la Capa de Conocimiento. 5.3.2 Base de Conocimientos La representación de conocimiento se hace por medio del cálculo de predicados, particularmente las cláusulas de Horn que se representan por medio de hechos59 y reglas60. Se codifica el programa mediante la observancia de la sintaxis del lenguaje Visual Prolog®, cuya estructura se organiza en dos segmentos de instrucciones que se e ilustran en la Figura 73 y se describen a continuación: • Declaración de predicados. Se componen de varias secciones con encabezados para

identificar los “predicados globales”, “base de datos” y ”predicado”. Los primeros se emplean en diversos programas. Los segundos corresponden al tipo y cantidad de valor que puede asociarse a los predicados. Mientras que los terceros son los predicados locales usados en el programa.

• Cláusulas. Son los hechos y reglas que integran los mecanismos de control, inferencia y base de conocimientos expresados en el programa.

59 Afirmaciones lógicas 60 Condiciones que implican una sola conclusión

Desarrollo 101

1) La declaración de predicados define su nombre, los términos que emplea precisando su tipo (entero, real, etc.), función (entrada “i” o salida “o) y el tipo de llamada a otros lenguajes como aparece en la sección de “predicados globales”.

2) En esta figura se muestran las primeras cláusulas del programa, consistentes en tres hechos y cuatro reglas encargadas de la evaluación, toma de decisión y formato del diagnóstico y decisión correspondiente a los resultados, mediante tres condiciones asociadas a la conclusión que representa al control del periodo, acumulado del año y anual.

Figura 73. Declaración de Hechos y Reglas. La base de conocimientos se compone por dos bloques: Diagnóstico. Contiene las reglas que comparan la meta contra el resultado, estableciendo diversas medidas de cumplimiento, tanto en sobrepasar el estimado o en haber quedado por debajo de lo esperado. En función a la proporción de desviación se emite la calificación correspondiente. La base tiene tres alcances de evaluación por periodo, acumulado al año y anual – es decir, determina la expectativa de alcanzar la meta establecida en función a una proyección de los resultados obtenidos y al lapso restante - como se describe en la Figura 74. Toma de decisión. Emplea hechos para asociar el título del plan que se elige en respuesta a la calificación emitida por el diagnóstico de acuerdo al periodo de control, acumulado o meta anual, como se muestra en la Figura 75. 5.3.3 Mecanismo de Inferencia El motor de inferencia utiliza el método de resolución propuesto por Robinson acompañado de búsqueda ciega a profundidad. Este método está implementado en la máquina de inferencia integrada a Visual Prolog®. Por lo que las reglas y hechos declarados en el programa son interpretados a luz del funcionamiento del mecanismo que se activa al invocar la regla cuyo predicado es “control” en la conclusión. Esta regla aparece en el segundo cuadro de la Figura 73 en tres modalidades anteponiendo una letra (“p” para el control del periodo, “a” correspondiente al acumulado al año e “y” orientada a la meta anual).


1) Resultados por periodo 2) Resultados acumulados al año 3) Expectativa para el logro de meta anual

Figura 74. Base de Conocimientos de Diagnóstico. 1) Resultados por periodo 2) Resultados acumulados al año 3) Expectativa para el logro de meta anual

Figura 75. Base de Conocimientos para Toma de Decisión. Cada una de ellas consta de una conclusión que tiene los términos de entrada61 como “meta” y “resultado” y los términos de salida62 como “diagnóstico” y “decisión” para su exhibición en la página. También disponen de tres condiciones para efectuar la evaluación, toma de decisión y formato de los resultados para prepararlos en su envío al control codificado en Visual Basic® 5.3.4 Interfaz La comunicación entre el componente escrito en Visual Prolog® y el control hecho en Visual Basic® se logra mediante una serie de declaraciones en los dos ambientes, conforme al orden que se ilustra en la Figura 76 y describe a continuación: Definición de la conexión desde el control. El componente hecho en Visual Basic® dispone de una interfaz con el usuario para emitir los resultados e invocar al componente escrito en Visual Prolog® a través de las instrucciones expresadas en el primer cuadro de la Figura 76.

61 Parámetros provenientes del programa en Visual Basic® que fueron extraídos de los cubos OLAP 62 Argumentos que se transmiten al control de Visual Basic®

Desarrollo 103

Invocación del programa. En la segunda imagen de la Figura 76 se muestra el código empleado al momento de elegir los resultados a evaluar (presionando el apuntador sobre un renglón). Se activa el evento que invoca la regla codificada en el componente escrito en Visual Prolog® a través de las reglas “dll_mark_gstack” y “pcontrol”. Donde la primera “abre la conexión” y la segunda transmite los parámtros de “entrada” (metas y resultados) y recibe los valores de “salida” (diagnóstico y decisión). Posteriormente se procede a “liberar” la conexión por medio de la función “dll_release_gstack”. 1) Declaración de los predicados globales que son invocados desde el control de Visual Basic® además de los servicios de acceso al ambiente OLAP para acceder los cubos y el componente DLL que provee los servicios de datos

2) Invocación de las reglas escritas en el componente“DLL” de Visual Prolog® conexión, llamado (transferencia de parámetros y recepción de resultados) y liberación.

Figura 76. Interfaz en Visual Basic®

Declaración de la conexión en el componente. Como se muestra en la Figura 77, en Visual Prolog® se definen las reglas empleadas para establecer la interfaz, mediante declaraciones que aparecen en un archivo tipo “VPR”. Este archivo es exclusivo para definir predicados encargados de la conectividad. Mientras que en la sección “Global Predicates” del programa (ver la Figura 73) se declaran dichos predicados a continuación del encabezado “clauses” con el que se describen. Compilación del proyecto. Una vez que se han expresado los predicados de conexión, las reglas y hechos del programa y base de conocimientos en el ambiente Visual Prolog® se crea el componente “dll” conforme a la siguiente secuencia presentada en la Figura 78.


1) Declaración de los predicados para establecer la conectividad

2) Descripción de los predicados globales

Figura 77. Interfaz en Visual Prolog®

1) Definición del proyecto 2) Compilación de los módulos 1) Exposición de resultadosl

Figura 78. Compilación del Componente Visual Prolog® 5.3.4 Funcionamiento La prestación de los servicios de usuario, negocio y datos está a cargo de los elementos de la arquitectura mostrada en la figura 5.16 con base a las siguientes características Visual Basic® : Servicios al usuario. Están a cargo de la página hecha en HTML generada por FrontPage® en la que se incrusta el control escrito en Visual Basic®. Este programa es responsable de proveer la “malla” donde se despliega la información extraída de los cubos y los resultados generados por el control producido por Visual Prolog® como se muestra en la Figura 79. Servicio de negocios. El control escrito en Visual Basic® es el responsable de ejercer las funciones de activación del proceso de diagnóstico y decisión en respuesta a la elección del caso a evaluar conforme a la ilustración presentada en la Figura 80.

Desarrollo 105

1) Diseño del control en Visual Basic® para servir de interfaz al usuario

2) Inserción del control en la página como parte del cuerpo principal

Figura 79. Desarrollo de la Capa de Servicio de Usuario. 1) Diseño del control en Visual Basic® para controlar la interfaz con el usuario

2) Inserción del control en la página para representar los servicios de negocio

Figura 80. Desarrollo de la Capa de Servicio de Negocio. Servicios de datos. Corre a cargo del control y del componente “DLL” escritos en Visual Basic®. Para ello, se consideran las declaraciones de conectividad, los parámetros del ambiente OLAP, el acceso al cubo, la carga de la malla con encabezado y valores, así como el acceso a la tienda de datos para almacenar las respuestas emitidas por el componente Visual Prolog®. Este proceso se describe mediante la serie de ilustraciones que aparecen en la Figura 81.


1) Declaración de la conexión con el resto de componentes

2) Identificación de parámetros del cubo que se accesan

3) Inicia el acceso a los datos contenidos en el cubo

4) Inserción de encabezados de renglón y columna

5) Almacenamiento de la información en las celdas

6) Copia la información y resultados de los renglones en la tienda de datos

Figura 81. Desarrollo de los Servicios de Negocio. 5.4 DESARROLLO DE SUBSISTEMAS COMPLEMENTARIOS 5.4.1 Función En respaldo a los procedimientos a cargo de los subsistemas de administración de datos, información y conocimiento presentados. Existen dos mas orientados a describir las características y facilidades de explotación que brinda un sistema de Inteligencia de Negocios, organizados de la siguiente manera: Principal. Se compone por tres secciones dedicadas a ofrecer la bienvenida al usuario, expresar el instructivo de operación y presentar un perfil de la documentación del sistema.

Desarrollo 107

Explotación. Brinda información referente a los resultados, planes y control de las entidades como ventas de los empleados, sucursales, regiones y clientes en una imagen integral que permite identificar con facilidad las expectativas, logros, evaluaciones y decisiones. 5.4.2 Desarrollo La creación de los dos subsistemas complementarios se ciñe a los preceptos empleados por los otros componentes del sistema y utiliza también las mismas herramientas de programación en las tres capas de servicios. La composición del subsistema principal consiste solamente de los servicios de usuario por enfocarse a publicar información descrita en la misma página codificada en HTML en cada una de sus secciones como se ilustra en la Figura 82.

Construcción de las páginas del subsistema principal

Figura 82. Desarrollo del Subsistema Principal. El subsistema de explotación emplea los tres niveles de servicio por medio de una página que funge de interfaz con el usuario con un control hecho en Visual Basic®. Esta página es responsable de ejercer los servicios de negocio e invocar al componente “DLL” dedicado a soportar los servicios de datos al representar la interfaz con la tienda de datos, tal como aparece en la Figura 83. 5.5 RESUMEN En este capítulo se ha expuesto el procedimiento y componentes aplicados en la construcción de los elementos integrantes de un sistema de Inteligencia de Negocios. También se puso de manifiesto la observancia de los conceptos vertidos en el marco teórico, se materializó las pretensiones establecidas en la visión del sistema y se aplicaron las especificaciones realizadas a lo largo de la planeación descrita en la capítulo anterior. A través de las figuras presentadas en este apartado se mostró una secuencia ilustrativa de las fases de desarrollo y el tipo de tecnología empleada. Con ello se puso de manifiesto la diversidad de herramientas y la organización de los servicios especializados en tareas que brindan la atención al usuario, ejecutan las reglas del negocio y en la conexión entre las plataformas de datos, información y conocimiento.


1) Creación de la página 2) Desarrollo del control 2) Descripción del componente “DLL”

Figura 83. Construcción del Subsistema de Explotación.

CAPÍTULO 6. EXPLOTACIÓN

6. EXPLOTACIÓN Esta sección presenta el ambiente de operación de un sistema de Inteligencia de Negocios por medio de una de menús, ventanas y gráficas publicadas en las páginas que integran el medio de explotación del sistema. A través de la secuencia de figuras que se exhiben, se pone de manifiesto las capas de administración de datos, información y conocimiento; permitiendo observar el flujo de comunicación entre los tres niveles y como a través de su operación, contribuyen a demostrar la hipótesis del proyecto. Sobresale la sencillez de operación de los módulos a través de la navegación entre páginas, botones y marcos propios del ámbito de internet, cuya capacidad de integrar diversas plataformas de tecnología resulta evidente a lo largo de la exposición que se ofrece a continuación. 6.1 EXPLOTACIÓN DE LA CAPA DE DATOS 6.1.1 Administración de tablas Las tablas integrantes de las base de datos regionales disponen de un modelo de operación idéntico para efectuar la inserción, baja, consulta, modificación y listado de registros. Para tal fin, se emplea una página que cuenta con un control escrito en Visual Basic®, el cual a su vez invoca a un componente codificado en el mismo lenguaje para manipular la información de la tabla deseada. Las acciones que realiza el usuario en el manejo de los datos para cada tipo de operación son muy simples. Se basan en el menú mostrado en la Figura 84, donde se elige el procedimiento a ejecutar para luego proporcionar los datos correspondientes, tal como se observa en la secuencia de ilustraciones de las figuras 85 a la 89.

Figura 84. Menú Principal para Administrar una Tabla.


1) Elegir “alta” y proporcionar la llave del registro 2) Alimentar los datos, confirmar o rechazar la operación

Figura 85. Alta de un Registro en una Tabla. 1) Elegir consulta y proporcionar la llave 2) Despliega los datos, se confirma o rechaza la operación

Figura 86. Consulta de un Registro en una Tabla. 1) Modificar el registro, se proporciona su llave 2) Se digitan los nuevos valores y confirma o rechaza

Figura 87. Modificación de un Registro en una Tabla.

Explotación 113

1) Se proporciona la llave del registro a borrar 2) Despliega el registro a borrar confirmando o rechazando la intención

Figura 88. Baja de un Registro en una Tabla. 1) Se opta por “lista” 2) Exhibe una ventana con los registros de la tabla

Figura 89. Lista los Registros de una Tabla. 6.1.2 Replicación de las bases de datos Se mencionó en la sección de interfaz del capítulo cuatro que existen módulos cuya operación no requiere la intervención del usuario al estar programada su ejecución como en la replicación de las bases de datos. Sin embargo al efectuarse estos procesos en la consola del administrador del sistema se pueden apreciar resultados como los exhibidos en la Figura 90.


Figura 90. Resultados Emitidos por la Replicación. 6.2 EXPLOTACIÓN DE LA CAPA DE INFORMACIÓN 6.2.1 Ejecución de los Servicios de Transformación de Datos Este módulo se ejecuta automáticamente de acuerdo con el calendario asociado, emitiendo una ventana que publica los resultados generados en la consola del administrador como aparece en la siguiente ilustración: 1) Inicio de la ejecución de acuerdo a la secuencia establecida

2) Continuación de la ejecución 3) Conclusión exitosa de los procesos

Figura 91. Ejecución de los Procesos de Transformación de Datos. 6.2.2 Explotación de la tienda de datos La explotación de la tienda de datos consiste en la generación de una lista del contenido de la tabla elegida, puesto que las operaciones de inserción, baja y actualización corren a cargo de los servicios de transformación de datos cada vez que la “refrescan”63. Como ejemplo de la lista que se genera, en la Figura 92 se aprecia la relación de un catálogo de unidades.

63 Actualizan el contenido de la tienda con el de las bases de datos

Explotación 115

Figura 92. Explotación de una Tabla de la Tienda de Datos. 6.2.2 Generación del Ambiente OLAP Conforme a la programación de la producción de las tablas y cubos definidos para la plataforma OLAP se ejercen los procesos en forma automática, sin la intervención del usuario. La ejecución del proceso se exhibe en la consola del administrador por medio de una ventana que muestra la secuencia y resultado de los procedimientos como la ejemplificada en la Figura 93.

Figura 93. Producción de las Dimensiones y Cubos. Una vez procesadas las dimensiones y cubos que integran el ambiente OLAP, se puede apreciar su estructura y contenido desde la consola del administrador, observando las características que se muestran en la Figura 94. 6.2.3 Proceso de Análisis en Línea OLAP. La plataforma OLAP generada tiene las finalidad de proveer los insumos de información organizada de acuerdo a los requerimientos de análisis establecidos. Por lo que en el caso del sistema de Inteligencia de Negocios se utiliza la hoja de cálculo incrustada en la página para acceder a los datos almacenados en los cubos. Una vez inmersos en la página, la información es evaluada con base a diversos niveles de agregación mediante operaciones “drill – down”64– y “drill – up”65 como se muestra en la Figura 95.

64 Detallar los niveles jerárquicos 65 Mostrar información acumulada en las altas escalas de la jerarquía


1) Estructura de la dimensión compuesta por una tabla “pivote” y varias relacionadas en un modelo “estrella”

2) Describe la jerarquía de las agregaciones y las instancias que las conforman

Figura 94. Desplegado del Contenido de una Dimensión. 1) Acceso al cubo desde la página 2) Desplegado de la información con

el mas alto nivel de agregación 3) “Drill – down” hasta el segundo nivel de agregación

Figura 95. Ejecución de los Procesos de Transformación de Datos. 6.3 DIAGNÓSTICO Y TOMA DE DECISIÓN AUTOMÁTICA 6.3.1 Procedimiento General La automatización de la etapa de control consiste en la evaluación de los resultados de las ventas arrojadas por algún concepto específico - como por empleado, cliente, región o sucursal – a la luz de las metas establecidas para el mes en curso, acumulado desde enero a la fecha y anual. Para ello se elige el concepto y período de control, se publican los resultados de las diversas instancias contenidas en las dimensiones y cubos asociados. A continuación se elige el o los casos a evaluar con respecto al lapso de tiempo deseado (mes, acumulado o anual) y se obtiene el diagnóstico y toma de decisión, las cuales son generadas automáticamente por el sistema.

Explotación 117

6.3.2 Publicación de los Resultados La secuencia para la exposición de las ventas inicia con la elección del tipo del tramo de control (mes, acumulado o anual) y el desplegado de la malla en blanco. Continúa con la selección de carga de los datos y la identificación del número de mes al que se reportan los resultados para proceder a su exposición. Las ventas correspondientes al concepto y periodo son exhibidas en la página a través de una malla compuesta por encabezados de columna y renglón que identifican las medidas y agregaciones respectivamente. En el cuerpo de la matriz aparecen los datos de las ventas para el lapso elegido como se muestra en la Figura 96. 1) Elección del lapso de control mes, acumulado o anual

2) Exhibición de la malla vacía donde se carga la información

3) Elección del mes al que se asocian los resultados 2) Publicación de las ventas conforme a las medidas y agregaciones diseñadas

Figura 96. Publicación de los Resultados de Venta.


6.3.3 Control Automático Una vez publicada la información elegida, se procede a ejercer el control del caso de interés. Para ello se presiona el botón del apuntador en el renglón correspondiente para activar el evento que ejecuta el componente a cargo del diagnóstico y decisión. Este componente se encarga de publicar su evaluación y propuesta en las columnas asociadas al resultado en evaluación. Este proceso se ejemplifica en las secuencias insertadas en la Figuras 97, 98 y 99. En ellas aparece además el contenido de la tabla de la tienda de datos donde se almacenan los valores correspondientes a resultados, metas, diagnósticos y decisiones: 1) Exhibición del diagnóstico y decisión para el control de las ventas por mes

2) Almacenamiento de los resultados del control en la tabla de la tienda de datos correspondiente

Figura 97. Control de Ventas por Periodo. 1) Exhibición del diagnóstico y decisión para el control de las ventas acumulado al año


Figura 98. Control de Ventas Acumuladas al Año.

Explotación 119

1) Exhibición del diagnóstico y decisión para el control del cumplimiento de las metas anuales


Figura 99. Control de la Expectativa de Cumplimiento de la Meta Anual. 6.4 EXPLOTACIÓN DE LOS SUBSISTEMAS COMPLEMENTARIOS 6.4.1 Subsistema Principal Este módulo se compone de tres secciones encargadas de publicar un perfil descriptivo del sistema a través de páginas como las ejemplificadas en la Figura 100. 1) Exhibición de la bienvenida 2) Publicación del instructivo 3) Presentación de la documentación

Figura 100. Publicaciones del Subsistema Principal. 6.4.2 Subsistema de Explotación Este subsistema se rige con un procedimiento idéntico al del subcapítulo anterior. Donde primero se elige el concepto a consultar (perfil de empleado, cliente, sucursal o región) y el desplegado de la malla vacía. Después se escoge el mes de la información a mostrar y se carga la matriz con los encabezados para columnas y renglones con los registros de venta, meta, diagnóstico y decisión por mes, acumulado y anual, tal como se muestra en la secuencia contenida en la Figura 101.


1) Elección del concepto a explotar 2) Exhibición de la malla vacía

3) Elección del mes al que se asocian los resultados 2) Muestra las ventas, metas, diagnóstico y decisión para el mes, acumulado y anual

Figura 101. Explotación de un Concepto Plan – Control. 6.5 INSTALACIÓN Y PUESTA EN MARCHA DEL SISTEMA 6.5.1 Preparación del Ambiente Para desarrollar un sistema de Inteligencia de Negocios es necesario acondicionar la instalación, equipo y red de cómputo descrita en el subcapítulo 3.6 “requerimientos”. Para lo cual es necesario elaborar un presupuesto basado en un estudio de mercado para conocer la oferta de los proveedores. Una vez recibidas las posiciones de los fabricantes y distribuidores, se evalúa las características, servicio, garantía, precio, y nivel de calidad de los recursos ofertados. Con estos elementos se procede a comprar los recursos necesarios para integrar el ambiente de trabajo.

Explotación 121

Los catálogos, transacciones y registros históricos utilizados en la capa de manejo de datos, así como las metas esperadas para cada uno de los conceptos, son semejantes a la realidad del ambiente de trabajo que sirvió como referencia, sin embargo ningún dato es real pero sí representativo del medio. 6.5.2 Auditoria a los Procesos de Manejo de Datos e Información Una vez provistos los registros necesarios para crear catálogos, tablas de transacciones, metas e históricos. Es necesario revisar cuidadosamente los resultados arrojados por los procesos de replicación y transformación de datos. Evaluar el contenido de la tienda de datos para poder confirmar su función de integrar los acervos de diversas fuentes primarias en un modelo homogéneo único. Posteriormente, es necesario examinar los resultados emitidos por el procedimiento de generación de las dimensiones y cubos. Se debe apreciar su capacidad de diversificación de la información y facilidad para crear agregaciones a los niveles de profundidad necesarios. Los cuales deben ser versátiles para cubrir los diversos niveles jerárquicos de la organización. 6.5.3 Evaluación del Diagnóstico y Toma de Decisión Automática Considerando el modelo de toma de decisiones “prescriptivo”. Es posible apreciar los beneficios de disponer de un sistema de Inteligencia de Negocios responsable de controlar el cumplimiento y desviación de las metas para los casos en que las variables se comportaron dentro del grado de regularidad acostumbrado. A través de su explotación, el responsable de la función de planeación y control debe hacer la comparación de los diagnósticos y decisiones emitidas por el sistema de Inteligencia de Negocios contra las que él mismo tomaría usando los mismos datos, elementos de información y criterios de razonamiento. Si el sistema de Inteligencia de Negocios cumple con los requerimientos expresados por el usuario, es posible esperar cierto grado de precisión en los diagnósticos y decisiones tomadas. Sin embargo la ventaja del sistema de Inteligencia de Negocios resulta evidente en el tiempo de respuesta que le tomó hacer el diagnóstico y decisión contra el empleado por el usuario. Otro beneficio radica en la capacidad de programar el procedimiento completo de control sin necesidad de intervención del operador. Dicho servicio se completa con la emisión de excepción para informar las desviaciones significativas. Al tomar la iniciativa de crear un sistema de Inteligencia de Negocios se afronta el reto de integrar diversas capas de tecnología en un ambiente común. Con este escenario, las aplicaciones basadas en conocimiento, propias del ámbito de la Inteligencia Artificial, ofrecen un adecuado soporte al ambiente administrativo del proceso de planeación y control de la empresa.


6.6 RESUMEN A lo largo del capítulo se ha puesto de manifiesto el ambiente “amigable” de operación de los cinco subsistemas pertenecientes a un sistema de Inteligencia de Negocios basado en Web. Para ello es necesario diseñar el sitio compuesto por los recursos, servicios, procedimientos y páginas que faciliten la operación de cualquier usuario. También fue posible apreciar el tipo de resultados que los procesos programados exhiben en la consola del administrador para informar el estado y conclusión de su labor conforme al calendario de ejecución. A través de las ilustraciones mostradas en los distintos apartados se identifican las características de los procedimientos de administración de datos, información y conocimiento. A través de las ventanas mostradas en las figuras fue revelada como la riqueza de representatividad entre un nivel y otro, crece en la medida que se trasciende de una capa a otra. Por ejemplo; un conjunto de datos tales como cliente, producto y monto, nos revelan el resultado de una transacción comercial; al integrarlas en una tienda de datos y de ahí agregarlas en un cubo podemos hacer un análisis de la información que nos revela el comportamiento del cliente a lo largo de un periodo. También es posible evaluar estos resultados contra las metas establecidas a la luz de los criterios de conocimiento expresados por el responsable de la función. Dichos argumentos son representados en el sistema para formular un diagnóstico y tomar una decisión. Como conclusión se puede afirmar que sistema de Inteligencia de Negocios extiende el alcance acostumbrado por los sistemas de información convencionales.

CONCLUSIONES

CONCLUSIONES En la obra se ha podido apreciar el método para plantear y desarrollar un sistema de Inteligencia de Negocios, a partir de comprender un perfil que describe su naturaleza. Al apreciar los atributos de la Inteligencia de Negocios se aprecia que esta no reemplaza a las Tecnologías de la Información convencionales. Sino que más bien, convive con ellas e integra a las Tecnologías del Conocimiento en un marco organizado jerárquicamente en campas de proceso. La de Inteligencia de Negocios se nutre de un marco conceptual interdisciplinario, en donde conviven disciplinas Administrativas con las Ingenierías de Software y del Conocimiento. Cada una de ellas aporta los métodos, técnicas y herramientas que en conjunto contribuyen a proveer los elementos adecuados a la toma de decisiones ejercida por los niveles estratégicos y tácticos. La Ingeniería de Sistemas usada en la construcción del prototipo de Inteligencia de Negocios, permite comprender las cuatro etapas que dan vida a una aplicación. Es por ello que los capítulos 3 al 6 se dedicaron a presentar las actividades realizadas y los resultados arrojados en las cuatro etapas. Así mismo, en ejemplo desarrollado, se compartieron los elementos logísticos que pueden ser aprovechados para el desarrollo de proyectos semejantes y de mayor complejidad. En lo concerniente a los Almacenes de Datos, estos repositorios de información representan la plataforma para emitir los análisis de datos y explotación de conocimiento a cargo de los procesos especializados como OLAP. Con respecto a la capa de consulta, esta constituye como la herramienta que produce los elementos de información necesarios para la toma de decisiones. Así mismo, al incorporar el nivel de administración de conocimiento, se puede sistematizar la toma de decisiones rutinarias a partir de la información seleccionada del almacén. Actualmente la tendencia de diseño y operación de los sistemas de información, como también los propios de la Inteligencia de Negocio, es orientada al ambiente de la Internet. Para tal fin, se requiere de la infraestructura de recursos y procedimientos a efecto de publicar información con las reservas de seguridad en el acceso a los usuarios, a cambio de facilitar la recuperación de información desde cualquier parte del mundo. La integración de la Inteligencia Artificial a los sistemas de información ayuda a extender los alcances tradicionales. Por tanto, en los ambientes de Inteligencia de Negocios, su aboga por establecer las interfaces de información y proceso adecuadas para permitir aprovechar las bondades que cada capa tecnológica ofrece en el tratamiento de información y conocimiento. El paradigma de la administración de conocimientos; es la frase que actualmente las empresas lideres del mercado como Microsoft® acuñan para representar las tendencias en el proceso de información y en el impacto que provocan en el seno de la organizaciones. De acuerdo con el material presentado en este ejemplar, considero que la Inteligencia de Negocios tiene un futuro promisorio que aportará gran utilidad a la sociedad contemporánea. Y que por lo tanto, la sociedad está siendo testigo del cumplimiento de la profecía revelada a Daniel en el libro que lleva u nombre perteneciente al antiguo testamento de la Biblia, que al termino del verso 4 en el capitulo 12 cita: “,,, y la ciencia se aumentará”.

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Impreso en los Talleres Gráficos de la Dirección de Publicaciones del Instituto Politécnico Nacional

Revillagigedo 83, Centro Histórico, 06070, México, D.F.

Enero de 2006. Edición: 1,000 ejemplares

Diseño Portada. Alejandro Peña Ayala

Fotografía de la Portada: Océano Glacial Ártico, Point Barrow 72º Norte, Expedición al Polo Norte, Febrero 2001

La Inteligencia de Negocios es un área de aplicación emanada de las Tecnologías de la Información y del Conocimiento. Esta área de desarrollo y aplicaciónrepresenta un nivel dedicado a la concentración y tratamiento de la información que los niveles tácticos y estratégicos de la organización demandan. La Inteligencia de Negocios se nutre de los datos emanados de los sistemas de información convencionales, aquellos que procesan transacciones y administran bases de datos. Para ello, hace uso de los servicios de transformación de datos que eligen la información apropiada. Con esta información se recrean ambientes de Almacenes de Datos, Proceso Analítico de Datos y de Administración del Conocimiento. Al disponer de su propio acervo de información y mecanismos de tratamiento, la Inteligencia de Negocios provee de elementos de soporte a la toma de decisiones que los niveles directivos de la empresa demandan. En este ejemplar, se ofrece al lector una descripción del ámbito de la Inteligencia de Negocios y un perfil de la metodología dedicada a crear un sistema de Inteligencia de Negocios. En los capítulos se describen las tareas que componen las etapas y se muestra un ejemplo de su aplicación mediante el desarrollo de un prototipo que se construye paulatinamente hasta producir un sistema completo. La obra se dirige a los estudiantes, profesionistas y especialistas del ámbito de los sistemas, la Informática y la Computación, que están interesados en ampliar sus conocimientos para desarrollar aplicaciones de la Inteligencia de Negocios.

ISBN: 970-94797-1-7 # 001

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