PROPUESTA DE SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS …

FACULTAD DE INGENIERÍA

Carrera de Ingeniería Informática y de Sistemas

PROPUESTA DE SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA MEJORAR EL CONTROL Y

SEGUIMIENTO COMERCIAL EN UNA FRANQUICIA DE RESTAURANTES

Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Informático

y de Sistemas

MARISOL DEL CARMEN JUNES GERÓNIMO (0000-0003-0153-8841)

Asesor:

Mg. Ricardo Martín Dulanto Ramírez (0000-0002-9943-9974)

Lima – Perú

2020

JURADO DE LA SUSTENTACIÓN ORAL

………………………………..…………………………………………….

Presidente

………………………………..…………………………………………….

Jurado 1

………………………………..…………………………………………….

Jurado 2

Entregado el: __ / __ / 20…

………………………………………

Marisol del Carmen Junes Gerónimo

Graduando

Aprobado por:

………………………………………

Ricardo Martín Dulanto Ramírez

Asesor de Tesis

UNIVERSIDAD SAN IGNACIO DE LOYOLA FACULTAD DE INGENIERÍA

DECLARACIÓN DE AUTENTICIDAD

Yo, Marisol del Carmen Junes Gerónimo identificado con DNI N° 47758276, Bachiller del

Programa Académico de la Carrera de Ingeniería de Sistemas e Informática de la Facultad

de Ingeniería de la Universidad San Ignacio de Loyola, presento mi tesis titulada:

“PROPUESTA DE SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA MEJORAR EL

CONTROL Y SEGUIMIENTO COMERCIAL EN UNA FRANQUICIA DE

RESTAURANTES”.

Declaro en honor a la verdad, que el trabajo de tesis es de mi autoría; que los datos, los

resultados y su análisis e interpretación, constituyen mi aporte. Todas las referencias han

sido debidamente consultadas y reconocidas en la investigación.

En tal sentido, asumo la responsabilidad que corresponda ante cualquier falsedad u

ocultamiento de la información aportada. Por todas las afirmaciones ratifico lo expresado,

a través de mi firma correspondiente.

Lima, …………..de 20……….

……………………………………………..

Marisol del Carmen Junes Gerónimo

DNI 47758276

EPÍGRAFE

El conocimiento es orgulloso por lo mucho

que ha aprendido; la sabiduría es humilde

porque no sabe más

William Cowper

ÍNDICE DE CONTENIDO

INTRODUCCION 1

PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 2

Identificación del Problema 2

Situación Problemática. 2

Descripción de la Franquicia. 7

Formulación del Problema 14

Problema general. 14

Problemas Específicos. 14

MARCO REFERENCIAL 15

Antecedentes 15

Nacionales. 15

Internacionales. 17

Estado del Arte 20

Evolución de la inteligencia de negocios. 20

Aplicación de la inteligencia de negocios en el rubro de restaurantes. 21

Aplicación de la inteligencia de negocios en la mejora de procesos. 22

Marco Teórico 23

Franquicia. 23

Control y seguimiento del negocio. 25

Mejora de procesos. 25

Campañas comerciales. 27

Satisfacción de clientes. 27

Quejas y reclamos. 28

Inteligencia de negocios. 28

Fuentes de información. 30

Staging. 30

Data mart. 31

Data warehouse. 31

Extracción, transformación y carga (ETL). 32

Granularidad. 33

Modelo Dimensional. 33

Metodologías de inteligencia de negocios. 35

Metodología Bill Inmon. 35

Metodología Ralph Kimball. 36

Medidas. 37

Métricas. 37

Indicador. 38

Indicador clave de rendimiento (KPI). 38

Tablero de control (Dashboard). 38

Visualización de datos (Data Viz). 38

Herramientas de inteligencia de negocios. 39

OBJETIVOS 40

Objetivo General 40

Objetivos Específicos 40

JUSTIFICACIÓN 41

Teórica 41

Práctica 41

Social 41

ALCANCE 42

HIPOTESIS 42

Hipótesis General 42

Hipótesis Específicas 42

MATRIZ DE CONSISTENCIA 43

MARCO METODOLÓGICO 45

Metodología 45

Paradigma 45

Enfoque 45

Método 45

VARIABLES 46

Independiente 46

Dependiente 46

POBLACIÓN Y MUESTRA 47

Población 47

Muestra 48

UNIDAD DE ANÁLISIS 48

INSTRUMENTOS Y TÉCNICAS 49

Instrumentos 49

Técnicas 49

PROCEDIMIENTOS Y MÉTODO DE ANÁLISIS 50

Procedimiento 50

Definición de procesos en el control y seguimiento. 51

Seguimiento de venta diaria. 51

Cumplimiento de metas de venta. 51

Resultados de campaña. 53

Quejas y reclamos. 53

Relación con el consumidor. 54

Definición de los entregables del proyecto. 55

Definición de requisitos funcionales y no funcionales. 55

Selección de herramientas de inteligencia de negocios. 56

Definición de objetivos estratégicos de la franquicia. 56

Definición de las métricas e indicadores para el control y seguimiento. 57

Definición de arquitectura de datos. 59

Elaboración del modelo dimensional para el control y seguimiento. 60

Matriz bus. 60

Star net. 62

Jerarquías. 64

Dimensiones. 65

Tablas de Hechos. 73

Modelo dimensional. 79

Mapeo de fuentes de información. 79

Desarrollo del ETL de Ventas. 80

ETL para las dimensiones. 80

ETL para la tabla de hechos. 82

Consulta del data mart de ventas. 85

Creación del cubo OLAP. 86

Configuración de dimensiones. 86

Cubo OLAP. 90

Medidas y cálculos. 91

Herramienta de visualización: Tablero de Control. 93

Desarrollo del tablero de control. 93

Descripción de los gráficos. 95

Diseño móvil del tablero de control. 102

Herramienta de visualización: Reporte en SQL Server. 104

Consultas en SQL Server Analysis Services 104

Consultas en SQL Server Management Studio 105

Herramienta de visualización: Reporte Excel. 106

Reporte Excel – Vista Diaria 106

Reporte Excel – Vista General 106

Reporte Excel – Vista Restaurante 107

Evaluación de la propuesta de solución. 108

Plan de implementación y mantenimiento. 110

Implementación. 110

Mantenimiento. 112

Método de Análisis 113

RESULTADOS 115

Variable: Solución de Inteligencia de Negocios 115

Nivel de integración. 115

Nivel de medición. 116

Cumplimiento de herramienta. 117

Nivel de granularidad. 118

Variable: Mejora del Proceso de Control y Seguimiento 120

Consumo de recursos. 120

Tiempo de entrega. 121

Calidad de información. 122

Visualización del negocio. 123

DISCUSIÓN 125

CONCLUSIONES 127

RECOMENDACIONES 129

REFERENCIAS 130

ANEXOS 134

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1 Fuentes de información de la franquicia de restaurantes 4

Tabla 2 Locales de la franquicia de restaurantes 8

Tabla 3 Tipos de franquicia 24

Tabla 4 Matriz de consistencia 43

Tabla 5 Indicadores de la variable independiente 46

Tabla 6 Indicadores de la variable dependiente 46

Tabla 7 Población de la investigación 47

Tabla 8 Cálculo de la muestra 48

Tabla 9 Instrumentos de la investigación 49

Tabla 10 Técnicas de la investigación 49

Tabla 11 Requisitos funcionales y no funcionales 55

Tabla 12 Métricas e indicadores para el control y seguimiento 58

Tabla 13 Matriz Bus 61

Tabla 14 Jerarquías de las dimensiones 64

Tabla 15 Dimensiones 65

Tabla 16 Atributos de la dimensión DIM_TIEMPO 65

Tabla 17 Atributos de la dimensión DIM_CANAL 66

Tabla 18 Atributos de la dimensión DIM_RESTAURANTE 67

Tabla 19 Atributos de la dimensión DIM_PRODUCTO 68

Tabla 20 Atributos de la dimensión DIM_EMPLEADO 68

Tabla 21 Atributos de la dimensión DIM_CLIENTE 69

Tabla 22 Atributos de la dimensión DIM_BLOQUE 70

Tabla 23 Atributos de la dimensión DIM_CAMPAÑA 71

Tabla 24 Atributos de la dimensión DIM_TIPO_ATENCION 72

Tabla 25 Atributos de la dimensión DIM_ESTADO_ATENCION 72

Tabla 26 Tablas de hechos 73

Tabla 27 Atributos de la tabla de hechos FACT_VENTAS 73

Tabla 28 Atributos de la tabla de hechos FACT_VENTAS_CLI 75

Tabla 29 Atributos de la tabla de hechos FACT_METAS 76

Tabla 30 Atributos de la tabla de hechos FACT_ATENCION 77

Tabla 31 Atributos de la tabla de hechos FACT_ENCUESTAS 78

Tabla 32 Preguntas de encuesta de percepción. 108

Tabla 33 Factores de éxito de la solución de inteligencia de negocios 110

Tabla 34 Roles de actualización de fuentes de datos 112

Tabla 35 Descripción del resultado – Pregunta 1 116








Tabla 43 Consolidado del resultado de la encuesta 125

Tabla 44 Cumplimiento de la hipótesis por unidad/gerencia 126

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Procesos de la gerencia comercial y marketing 3

Figura 2. Árbol del Problemas 6

Figura 3. Estacionalidad de venta 9

Figura 4. Demanda por bloque horario 10

Figura 5. Organigrama del restaurante 10

Figura 6. Proceso de atención al cliente 11

Figura 7. Organigrama corporativo 12

Figura 8. Procesos de las gerencias corporativas 13

Figura 9. Método sistemático de mejora de procesos 26

Figura 10. Jerarquía del conocimiento 28

Figura 11. Niveles de gestión 29

Figura 12. Proceso ETL 32

Figura 13. Esquema estrella 34

Figura 14. Esquema copo de nieve 35

Figura 15. Metodología Bill Inmon 36

Figura 16. Metodología Ralph Kimball 37

Figura 17. Cuadrante mágico sobre plataformas de análisis e inteligencia de negocios 39

Figura 18. Fórmula del tamaño de muestra con población finita 48

Figura 19. Diagrama de Gantt para el desarrollo del proyecto BI 50

Figura 20. Proceso seguimiento de venta diaria 51

Figura 21. Proceso cumplimiento de metas de venta 52

Figura 22. Proceso definición de metas 52

Figura 23. Proceso resultado de campaña 53

Figura 24. Proceso atención de quejas y reclamos 54

Figura 25. Proceso relación con el consumidor 54

Figura 26. Objetivos estratégicos según perspectiva 57

Figura 27. Arquitectura de datos 60

Figura 28. Star net (Grupo 1) 62





Figura 33. Modelo dimensional de la propuesta 79

Figura 34. Mapeo de fuentes 80

Figura 35. Flujo de control en ETL de dimensiones 81

Figura 36. Flujo de datos STG_TIEMPO 82

Figura 37. Flujo de datos DIM_TIEMPO 82

Figura 38. Flujo de control en ETL para tabla de hechos 82

Figura 39. Flujo de datos FACT_VENTAS 85

Figura 40. Consulta de FACT_VENTAS en DM_GCM 85

Figura 41. Estructura de dimensión DIM_TIEMPO 86

Figura 42. Estructura de dimensión DIM_CANAL 86

Figura 43. Estructura de dimensión DIM_RESTAURANTE 87

Figura 44. Estructura de dimensión DIM_PRODUCTO 87

Figura 45. Estructura de dimensión DIM_EMPLEADO 88

Figura 46. Estructura de dimensión DIM_CLIENTE 88

Figura 47. Estructura de dimensión DIM_BLOQUE 89

Figura 48. Estructura de dimensión DIM_CAMPAÑA 89

Figura 49. Estructura del cubo OLAP 90

Figura 50. Medidas del cubo OLAP 91

Figura 51. Desarrollo del informe general 94

Figura 52. Desarrollo del informe a nivel restaurante 94

Figura 53. Gráfico variación venta neta anual / trimestral 95

Figura 54. Gráfico venta neta por día de la semana 96

Figura 55. Gráfico venta neta por canal salón/delivery 97

Figura 56. Gráfico venta neta por mayor 97

Figura 57. Gráfico venta neta por bloque 98

Figura 58. Gráfico venta neta por producto 99

Figura 59. Gráfico venta neta por restaurante 100

Figura 60. Gráfico venta neta por día (fecha) 100

Figura 61. Gráfico producto (ticket vs precio) 101

Figura 62. Gráfico venta neta por empleado 102

Figura 63. Diseño móvil del informe general 103

Figura 64. Diseño móvil del informe nivel restaurante 103

Figura 65. Consulta de ventas usando SSAS 104

Figura 66. Creación de miembros calculados en SSAS 105

Figura 67. Consultas MDX en SSMS 105

Figura 68. Reporte Excel – Vista Diaria 106

Figura 69. Reporte Excel – Vista General 107

Figura 70. Reporte Excel – Vista Restaurante 108

Figura 71. Código QR de encuesta de percepción 109

Figura 72. Job de carga del ETL 111

Figura 73. Vista de variables en SPSS 113

Figura 74. Vista de datos en SPSS 114

Figura 75. Medición de fiabilidad 114

Figura 76. Gráfico de barras – Pregunta 1 115








ÍNDICE DE ANEXOS

Anexo 1. Cuestionario de Entrevista Grupal 134

Anexo 2. Encuesta de Percepción 135

Anexo 3. Recolección de Encuestas de Percepción 138

DEDICATORIA

La presente tesis está dedicada a mis padres

Jesús y Rosa, quienes me han motivado a ser

mejor cada día en lo profesional y personal;

a mi hermana Mercedes por ser la mejor y

acompañarme en cada etapa de mi vida y a

mi novio Manuel por apoyarme en todo el

proceso de este trabajo.

AGRADECIMIENTO

Un agradecimiento a todos los profesores de

la Universidad San Ignacio de Loyola que

fueron construyendo los conocimientos que

me ayudaron a desempeñarme como

profesional y a mi Asesor Ricardo Dulanto

por el apoyo y orientación de la presente

tesis.

RESUMEN

El presente trabajo de investigación tiene como finalidad, proponer una solución de

inteligencia de negocios para mejorar el control y seguimiento de las acciones que realiza la

Gerencia Comercial y Marketing en una franquicia de restaurantes, permitiendo que la

gerencia incremente el enfoque en funciones estratégicas lo cual impactaría en la ventaja

competitiva de la franquicia. En ese sentido, el control y seguimiento abarca los procesos de

seguimiento de venta diaria; el cumplimiento de metas; resultado de campañas; quejas y

reclamos; y relación con el consumidor; sin embargo, la solución se enfoca en el seguimiento

de ventas como una primera propuesta de mejora del proceso.

La ineficiencia de la gerencia para realizar el control y seguimiento se debe a la

dificultad que existe para acceder y gestionar la información de los sistemas aislados y

reportes creados; la incertidumbre generada por los reportes de venta y campaña que se

entregan fuera de tiempo por su complejidad para elaborarlos; poco conocimiento del cliente

de la franquicia; el proceso de atención de quejas y reclamos no está contemplado debido a

la carga laboral; y además, los reportes existentes no se adaptan a las nuevas necesidades de

información por consecuencia de la emergencia sanitaria del COVID-19.

La solución propuesta contempla el desarrollo del cubo OLAP de ventas y la

definición de herramientas de visualización para cada uno de los niveles de gestión de la

franquicia, siendo evaluadas por una muestra de 57 trabajadores que están relacionados con

los resultados de ventas mediante una encuesta de percepción que permite medir los

indicadores de cumplimiento de la solución y la efectividad en la mejora del proceso según

las opiniones de los encuestados. El resultado de la investigación afirma que la solución

propuesta de inteligencia de negocios podría contribuir en la mejora del proceso de control

y seguimiento, minimizando el consumo de recursos, reduciendo el tiempo de entrega de

reportes, mejorando la calidad de la información y proporcionando una visualización

sistemática del negocio. Además, se identifica que la solución propuesta contempla los

requerimientos de la gerencia Comercial y Marketing, pero no son los mismos que necesitan

los gerentes de restaurantes para su gestión.

Palabras clave: Inteligencia de negocios, Data Mart, Tablero de Control,

Visualización de datos, Mejora de Procesos, Control y Seguimiento

ABSTRACT

The purpose of this investigation work is to propose a business intelligence solution

to improve the control and monitoring of the actions carried out by the Commercial and

Marketing Management in a restaurant franchise, allowing that the management increase

focus on strategic functions, which would impact the franchise's competitive advantage. In

this sense, control and monitoring include the processes like daily sales monitoring; the

fulfillment of goals; campaign results; complaints and claims; and consumer relationship;

however, the solution focuses on sales monitoring as a first proposal to improve the process.

The inefficiency of the management to carry out the control and monitoring is due to

the difficulty that exists to access and manage the information of the isolated systems and

the reports created; the uncertainty generated by the sales and campaign reports that are

delivered out of time due to their complexity in preparing them; little knowledge of the

franchise customer; the complaints and claims process is not covered due to the workload;

Furthermore, the existing reports doesn’t adapt to the new information needs as a

consequence of the health emergency COVID-19.

The proposed solution contemplates the development of the sales cube OLAP and the

definition of visualization tools for each of the franchise management levels, being evaluated

by a sample of 57 workers who are related to sales results through a perception survey that

allows to measure the indicators of compliance of the solution and the efficiency in the

process improvement according to the opinions of the surveyed. The result of the

investigation affirms that the business intelligence solution proposed could contribute to the

improvement of the control and monitoring process, minimizing the consumption of

resources, reducing the delivery time of reports, improving the quality of the information and

providing a systematic visualization of the Business. In addition, it identified that the solution

contemplates the Commercial and Marketing Management requirements, but they are not the

same that the managers of restaurants needs for their management.

Keywords: Business intelligence, Data Mart, Dashboard, Data Visualization, Process

Improvement, Control and Monitoring

1

INTRODUCCION

Actualmente, estamos viviendo la era de la información que está dado por la gran

cantidad de datos que generamos en cada momento de nuestra vida gracias al desarrollo de

las tecnologías de la información y comunicaciones (TIC), es decir, muchos de nuestros

movimientos como compras, comentarios en redes sociales, opiniones en blogs, visita a una

página web, entre otros, están siendo almacenados en alguna base de datos y dejando huella

de nuestras acciones, preferencias y hábitos. Por lo tanto, la información que se obtiene a

partir de los datos recolectados representa una gran oportunidad y ventaja competitiva para

las empresas del mercado.

Asimismo, la inteligencia de negocios proporciona una visión integrada y

estructurada de la información dentro del negocio, el cual permite que, las empresas puedan

definir sus estrategias basadas en el conocimiento, pues, existen muchas empresas que al no

contar con la información disponible toman decisiones basadas en la intuición y la

experiencia de sus trabajadores. Además, la gestión correcta de la información genera

múltiples beneficios para las empresas como agilidad de los procesos, optimización de

recursos, reducción del error y medición de resultados.

La franquicia de restaurantes motivo de la presente investigación, ha tenido la

posibilidad de crecer rápidamente a lo largo de sus 23 años en el Perú, por lo que se les ha

dificultado la gestión de la información almacenada en sus diferentes fuentes que no fueron

integradas en su debido momento, esta situación ha generado procesos internos poco

eficientes y una gran desventaja frente a sus múltiples competidores, más aún con la

emergencia sanitaria por el COVID-19, que presupone un gran cambio en el modelo de

negocio y en las preferencias de los consumidores después de la cuarentena. En ese sentido,

la presente tesis consiste en proponer una solución de inteligencia de negocios que permita a

la Gerencia Comercial y Marketing mejorar el control y seguimiento de las ventas, dado que,

actualmente es un proceso muy operativo que consume horas de trabajo, generando

incertidumbre en los resultados de las acciones y dificultando la toma de decisiones. Además,

la solución propuesta contempla la situación y necesidades de la franquicia antes y después

de la cuarentena por lo que se reafirma la necesidad de la correcta gestión de la información

del negocio.

2

PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

Identificación del Problema

Situación Problemática.

El problema que se presenta es la deficiencia de la Gerencia Comercial y Marketing

para el control y seguimiento de acciones, lo cual genera que la gerencia pierda el enfoque

en las funciones estratégicas por dificultades operativas, impactando en la ventaja

competitiva de la franquicia.

La gerencia Comercial y Marketing tiene cuatro (04) procesos principales definidos

en la Figura 1. Los estudios de mercado permiten identificar oportunidades de mejora para

definir las estrategias de la franquicia, se realiza por lo menos dos veces al año y contempla

el entorno, competencia, producto, demanda y consumidores; la planificación comercial

permite tener claridad de los objetivos de la franquicia por lo que se realiza antes de iniciar

el año y se actualiza constantemente de acuerdo a los eventos que susciten; la implementación

es la ejecución de las estrategias definidas por lo que requieren mayor tiempo y dedicación;

y el control y seguimiento es el proceso que permite medir los resultados de las acciones que

se han tomado y alertar cualquier eventualidad que no sea beneficiosa por lo que se realiza

diariamente, sin embargo, el proceso es muy operativo por lo que requiere tiempo generando

deficiencias en otros procesos y no cumpliendo con el objetivo de informar y alertar a tiempo.

Este ámbito tiene gran importancia para la franquicia, pero depende de la adecuada gestión

de la información, ya que, como decía H. James Harrington, autor reconocido sobre mejora

de procesos y gestión del conocimiento, “Medir es el primer paso hacia el control y

eventualmente hacia la mejora. Si no puedes medir algo, no puedes entenderlo. Si no puedes

entenderlo, no puedes controlarlo. Si no puedes controlarlo, no puedes mejorarlo.”; porque

para controlar algo es necesario medirlo y esto nos permitirá mejorarlo.

3

Figura 1. Procesos de la gerencia comercial y marketing

Fuente: Elaboración propia

Por consiguiente, es preciso indicar que la deficiencia en el control y seguimiento

comercial se intensifica debido a la dificultad existente para acceder y gestionar la

información; incertidumbre en los reportes de ventas y campañas; las estrategias comerciales

no cuentan con un enfoque en el cliente; el control y seguimiento de quejas y reclamos no

está definido; y además, los reportes existentes son difíciles de adaptar a las nuevas

necesidades del negocio por consecuencia de la emergencia sanitaria del COVID-19.

Al respecto, la dificultad para acceder y gestionar la información se debe a que la

franquicia cuenta con varias fuentes de información aisladas que se fueron creando con la

implementación de sistemas tecnológicos y reportes necesarios para el negocio, las cuales

son: Micros Oracle para el registro de ventas (cajas), ANT para la gestión de cuentas de

contabilidad, FOX PRO para la gestión de personal, GEM para el seguimiento de encuestas

4

de satisfacción del cliente, Excel de las metas de ventas, Excel de las atenciones de quejas y

reclamos enviados por las agencias, Excel de campañas realizadas, base de datos externas

adquiridas para la identificación del cliente, bases de datos de POS enviadas por VISA y

MasterCard, base de datos de campañas de recolección de datos y comentarios de Redes

Sociales que se detallan en la Tabla 1; además, la ausencia de un proceso de estandarización

de los datos generó que las fuentes sean incompatibles entre sí y no se puedan relacionar, es

decir, mientras que en una fuente se muestra un código de producto, éste es diferente en otra

fuente. En consecuencia, la gestión de la información como se está realizando ha ocasionado

el consumo innecesario de tiempo de los trabajadores de la gerencia para tareas operativas y

rutinarias que no permite el enfoque más estratégico. Adicionalmente, se estima que luego

de la emergencia sanitaria, se crearán nuevas fuentes de información debido a la variación

de la propuesta de valor de la franquicia, lo cual se debería acoplar a la solución propuesta

de inteligencia de negocios.

Tabla 1

Fuentes de información de la franquicia de restaurantes

N° Fuente Tipo Descripción

Sistemas

1 Micros Oracle Base de datos Transacciones de ventas en cajas de cada

restaurante.

2 ANT Base de datos Registro de cuentas y asientos contables y

financieros.

3 FOX PRO Base de datos Gestión de planillas del personal.

4 GEM Base de datos Encuestas de satisfacción que realizan los

clientes por la web.

Archivos

5 Metas Excel Metas diarias definidas por la Gerencia

Comercial y Marketing.

6 Quejas y Reclamos Excel Quejas y reclamos gestionados por la

agencia contratada.

7 Campañas Excel Listado de campañas mensuales actualizado

por Jefe de Marketing.

8 Recolección de datos Excel Listado de datos recolectados en la web y

cupones.

9 Datos externos Excel Listado de datos de personas comprados por

la franquicia.

10 Visa Plano Registro de transacciones registrados por

Visa mediante los POS.

11 MasterCard Plano Registro de transacciones registrados por

MasterCard mediante los POS.

5

Servicio en línea

12 Facebook Redes Sociales Comentarios realizados en el Facebook de la

franquicia.


De la misma manera, antes y después de la cuarentena los reportes siguen siendo un

soporte de información del negocio, sin embargo, los procesos ya existentes generan

incertidumbre en los reportes de ventas y campañas, dado que, la creación y actualización de

éstos se realiza de forma poco eficiente, es decir, una persona se encarga de registrar en un

Excel la venta diaria que alerta el sistema de cajas para actualizar los reportes de seguimiento

de venta y en el caso de los reportes de seguimiento de campañas se crean a demanda del

negocio ya que dependen del personal de sistemas para extraer la información con los filtros

adecuados; estos procesos son muy engorrosos por lo que presentan un alto índice de error

humano; y los reportes no están disponibles para la toma de decisiones ya que no se actualizan

oportunamente. En ese sentido, el desconocimiento de los resultados genera principalmente

la desmotivación de los trabajadores de los restaurantes, ya que, no tienen el reconocimiento

de las acciones realizadas y les dificulta la planificación de las acciones futuras, es decir, no

pueden estimar las compras de insumos, ajustar las horas de los empleados y definir

estrategias propias del local; además, genera retrasos en los procesos corporativos como la

entrega de estados de pérdidas y ganancias; el pago por puntos (porcentaje de ventas) y

propinas a los empleados; y la aplicación de nuevas campañas por falta de sustento de los

resultados de venta.

Además, la definición de estrategias sin enfoque en el cliente en la gestión comercial

se debe a que existen pocos espacios para la recolección de datos, pocas campañas para la

captación de estos, el desconocimiento del perfil y las preferencias de los consumidores. En

consecuencia, se puede decir que las estrategias comerciales son ineficientes, dado que, se

emplean campañas masivas con alta inversión, poca efectividad en potenciales clientes para

la franquicia y comunicación poco asertiva para los distintos grupos y tipos de clientes. Cabe

resaltar que, debido a la coyuntura actual, se ha incrementado la necesidad de conocer al

cliente ya que las campañas comerciales deben ser aún más dirigidas para poder acercarnos

al cliente potencial y personalizar nuestra oferta de productos.

6

Por otra parte, el control y seguimiento de quejas y reclamos no está definido a pesar

de la importancia de las necesidades de clientes como parte de la cultura de la franquicia, es

decir, los clientes cuentan con tres canales de atención: call center, redes sociales y los locales

físicos; las quejas y reclamos presentados por los clientes en call center y redes sociales son

atendidos por agencias terceras y las que se presentan en los restaurantes son atendidos por

los gerentes de servicio, sin embargo, no son gestionados adecuadamente y no se controla el

progreso de la atención aunque las agencias entregan un reporte del estado de las quejas y

reclamos. Por consiguiente, al no llevar un control que permita visualizar los motivos de las

insatisfacciones de los clientes, dificulta la toma de acción al respecto, genera aumento en

las quejas y reclamos y la pérdida de clientes. En la Figura 2, se muestra el árbol de problemas

que contiene el despliegue de la problemática en el proceso de control y seguimiento que

realiza la Gerencia Comercial y Marketing.

Figura 2. Árbol del Problemas


7

Descripción de la Franquicia.

La presente investigación no cuenta con autorización expresa de la franquicia que es

objeto de estudio, por lo tanto, la denominaremos en adelante “franquicia de restaurantes”

para referirnos a la misma.

La franquicia de restaurantes pertenece a una cadena americana internacional

especializada en la venta de comida americana y bebidas con altos estándares de calidad,

cuenta con más de 900 restaurantes a nivel mundial por lo que es una marca muy bien

posicionada, asimismo, se caracteriza por ofrecer una experiencia única a todos sus clientes.

Misión:

“Ser siempre mejor. Superar siempre las expectativas”

Visión:

“Ser la compañía de restaurantes más respetada en el planeta”

Valores:

- Respeto: Verdadero servicio a nuestros huéspedes

- Compromiso: Constante actitud de servicio y calidad

- Innovación: Crear constantemente promociones

- Divertido: Ambiente agradable, alegre y amistoso

Gestión Restaurantes

La franquicia de restaurantes tiene 23 años en el Perú, a la fecha cuenta con catorce

(14) restaurantes a nivel nacional de los cuales doce (12) se ubican en Lima Metropolitana y

dos (02) están en las principales provincias; en la Tabla 2 se muestran los locales a nivel

nacional. Los restaurantes ofrecen un ambiente informal con decoración de antigüedades y

muros que enmarcan la historia y cultura de la franquicia de restaurantes, contando con una

distribución similar y definida para el bar, cocina, comedor, almacén, taller (preparación de

insumos), zona de despacho y oficina.

8

Tabla 2

Locales de la franquicia de restaurantes

N° Restaurante Año de Apertura Distrito

Lima Metropolitana

1 Ovalo Gutiérrez 1997 Miraflores

2 Jockey Plaza 2005 Santiago de Surco

3 Open San Miguel 2007 San Miguel

4 Asia 2009 Asia

5 Larcomar 2009 Miraflores

6 Salaverry 2014 Jesús María

7 Primavera 2015 Santiago de Surco

8 La Rambla SB 2018 San Borja

9 Aeropuerto 2018 Callao

10 Mall del Sur 2018 San Juan de Miraflores

11 Plaza San Miguel 2019 San Miguel

12 Puruchuco 2020 Ate

Provincia

13 Arequipa 2011 Cayma

14 Trujillo 2012 Trujillo


Además, la marca fomenta una cultura única entre sus empleados caracterizada por

ofrecer la diversión y calidez de un “viernes” durante todos los días de la semana, es por ello,

que los clientes que asisten a sus locales pueden estar acompañados de amigos y familiares

e inclusive asisten solos ya que encontrarán en el local un ambiente divertido y un equipo

enérgico.

La franquicia de restaurantes cuenta con una carta variada de comida, bebidas y

misceláneos. Los platos principales están basados en la comida americana y se clasifican en

las familias Appetizers, Burgers, Breakfast, Chicken & Seafood, From de Grill, Pastas, Fresh

Mex, Salads y Desserts; las bebidas se clasifican en cerveza, vino, licor y no alcohólicos; y

además ofrece giftcards para los clientes que quieren hacer un regalo para una ocasión

especial. La carta es la misma en todos los restaurantes del Perú y es renovada 2 veces al año,

pero se mantienen los platos íconos de la franquicia de restaurantes.

9

La venta neta anual, venta sin impuesto general de ventas (IGV) ni recargo de

consumo (RC), oscila entre los 50-60 millones de soles, sin embargo, cuenta con una

estacionalidad o temporada alta de ventas entre los meses de mayo, junio, julio, agosto y

diciembre como se muestra en la Figura 3. La venta neta en el mes de Julio puede superar en

13% a la venta promedio del año por lo que es el mes con mayor foco para las gerencias,

incluso supera las expectativas de la temporada navideña.

Figura 3. Estacionalidad de venta


El horario de atención de los restaurantes, a excepción del local ubicado en el

aeropuerto, es de 12:00 a 03:00 horas; el restaurante en el Aeropuerto atiende las 24 horas

por la gran demanda de viajeros que existe por lo cual es el local con mayor participación de

venta. La demanda de la franquicia de restaurantes se concentra los viernes y sábados, debido

a que además de ser restaurante también tiene zona de bar, la venta en estos días representa

el 36% del total de una semana. En la Figura 4 se muestra que el bloque horario con mayor

preferencia de lunes a sábado es de 19:00 a 22:00 y los domingos es de 12:00 a 16:00 horas.

10

Figura 4. Demanda por bloque horario


Los restaurantes están clasificados por su ubicación en Región Norte y Sur, sin

embargo, el responsable de la gestión de este es el Gerente de Restaurante que está en

constante coordinación con el Jefe de la Región para definir las estrategias en conjunto. En

la Figura 5 se muestra el organigrama del restaurante donde se observa que cada local cuenta

con tres (03) gerentes adicionales para la gestión de cocina, servicio y bar.

Figura 5. Organigrama del restaurante


11

El proceso de atención al cliente se detalla en la Figura 6, donde se incluye el flujo

desde el momento en que el cliente ingresa a un restaurante hasta que se retira

satisfactoriamente. Los trabajadores que están en contacto con los clientes son el anfitrión

que se encarga de distribuir las mesas, registrar las reservas y evitar que los clientes se retiren

insatisfechos; y el mesero que se encarga principalmente de asegurar una buena estadía de

los clientes, entregar el pedido en buenas condiciones, realizar el cobro debido e incentivar

al cliente que pida más productos. El personal de cocina y bar son los encargados de preparar

los productos solicitados en Micros (Sistema de cajas de Oracle) que aparecen en los KDS

(Kitchen Display System) y asegurar la calidad de todos los productos que se solicitan en su

debido tiempo.

Figura 6. Proceso de atención al cliente


La competencia en el mercado de restaurantes y bar es muy amplia, sin embargo, los

competidores directos de la franquicia de restaurantes en concordancia con el tipo de

producto y servicio que ofrecen son Chili´s, Tony Roma’s y Lucy Juicy.

12

Gestión Corporativa

La franquicia de restaurantes cuenta con dos (02) oficinas de gestión corporativa

ubicadas en Lima Metropolitana, una específicamente para la gerencia de contabilidad y

finanzas, y otra para las demás gerencias que están indicadas en el organigrama corporativo

de la Figura 7.

El organigrama actual cuenta con seis (06) gerencias corporativas para la gestión del

negocio, cada gerencia cuenta con 2-6 personas a cargo, excepto contabilidad y finanzas que

es la gerencia con aproximadamente 25 personas. Además, la jerarquía cuenta con cinco (05)

niveles de cargos.

Figura 7. Organigrama corporativo


13

En la Figura 8 se muestran los procesos principales que deben contemplar cada

gerencia para el cumplimiento de su gestión. La gerencia Business Intelligence es una

gerencia que se ha implementado recientemente por lo cual aún no se cuenta con una solución

de inteligencia de negocio para la franquicia de restaurantes, por otro lado, la gerencia de

Sistemas ha sido la encargada de proporcionar acceso a la información según requerimiento

del usuario interno.

Figura 8. Procesos de las gerencias corporativas


14

Formulación del Problema

Problema general.

¿Cuál es la solución adecuada que contribuya a mejorar el control y seguimiento comercial

que realiza la Gerencia Comercial y Marketing en la franquicia de restaurantes?

Problemas Específicos.

1. ¿Cuál es el proceso adecuado que contribuya a facilitar la integración de la

información de ventas desde diversas fuentes?

2. ¿Cuáles son los indicadores necesarios que permitan la medición de las ventas en

el tiempo?

3. ¿Cuáles son las herramientas adecuadas que permitan el procesamiento de datos

y dar soporte a los integrantes del negocio?

4. ¿Cuáles son los niveles de granularidad necesarios para la visualización de ventas?

5. ¿Cuál es el tablero de control de ventas piloto que permitirá evaluar la solución

propuesta?

15

MARCO REFERENCIAL

Antecedentes

Nacionales.

Díaz (2020). En su investigación titulada “Plataforma de inteligencia de negocios para

análisis de ventas en caserío restaurante bar de la ciudad de Chiclayo” desarrolla una solución

de inteligencia de negocios que permita medir y analizar las transacciones del restaurante de

Chiclayo, el proyecto involucra la definición de indicadores, analizar la base de datos

transaccional, diseñar el modelo multidimensional de datos y plasmar los resultados en un

tablero de gestión de uso práctico para los usuarios. Para evaluar los resultados, se realizaron

encuestas a los tres (03) expertos del equipo de ventas sobre los beneficios del uso de la

plataforma de inteligencia de negocios y se concluye que el 67% considera que se ha reducido

el tiempo del procesamiento de recolección de datos para la toma de decisiones sobre ventas.

Tapia, Ramos, Julio y Lipe (2019). En su investigación “Application of Business

Intelligence to Improve Utilities by Increasing Customer Satisfaction in Restaurants”, tiene

el objetivo de incrementar las utilidades del restaurante con el uso de la inteligencia de

negocios para mejorar la satisfacción de los clientes, además, se ha utilizado la minería de

datos para el análisis de preferencias y necesidades de los clientes, específicamente el método

del árbol de decisión para la técnica de clasificación que permitió concluir los hallazgos para

atraer y fidelizar a los clientes, elevando la satisfacción e incrementando la afluencia al

restaurante.

Chávez (2015). En su investigación titulada “Sistema de soporte a la toma de

decisiones basado en inteligencia de negocios para mejorar los procesos comerciales del

importador peruano” tiene como fin el poder implementar un debido procesamiento de los

datos, para la estructuración de información que se obtiene del negocio y así poder absolver

los requerimientos de los importadores, asimismo, se precisa que la situación problemática

esta presentada por información desvinculada en diferentes formatos, por lo cual la gestión

de la información se dificulta, lo cual genera una indebida orientación a los importadores

16

peruanos. La solución planteada utiliza la metodología de Ralph Kimball debido a que es un

método eficaz para implementar el data warehouse. Se consideró como muestra a 5 personas

que entran en contacto directo con los importadores para la evaluación de la hipótesis, para

lo cual se tomaron en consideración reportes y entrevistas sobre la situación real y simulada

de acuerdo con el sistema que se está planteando. En ese sentido, se concluye que el sistema

ha contribuido a mejorar el proceso de toma de decisiones para que sea más oportuna y así

reduciendo el tiempo en un 70% (de 10 a 3 minutos), obteniendo una ventaja competitiva.

Palacios y Del Rosario (2015). En su investigación con el título “Implementación de

una solución de inteligencia de negocios basado en el algoritmo de serie temporal para la

mejora del proceso de toma de decisiones gerenciales en una empresa comercial” tiene como

objetivo el poder mejorar el proceso de toma de decisiones de la empresa “EL OFERTÓN

SAC” a través de la implementación de la Solución de Inteligencia de Negocios basado en

el algoritmo de Serie Temporal. Los problemas identificados son que los reportes que solicita

la gerencia eran entregados fuera del tiempo determinado debido a que el personal encargado

de realizar dichos reportes tenía mucha dificultad en culminarlos, generando costos

adicionales para la empresa, esto ocasionaba que la calidad de información sea pésima. Por

otro lado, se suscitaban descuidos en los stocks ya que la información no reflejaba la realidad,

por lo cual la gerencia desconfiaba de la calidad de los reportes y se veía una significativa

disminución de satisfacción. La muestra fue obtenida de las personas que toman las

decisiones dentro de la empresa “El Ofertón” las cuales son 3 y se buscaba que se tenga un

margen de error del 0%. Para la realización de este estudio se consideró la Muestra Censal

debido a que este tipo identifica el poder conocer las características poblacionales e incluso

el tamaño de universo de cómo son conformadas. Los resultados obtenidos fueron mejorar

significativamente la toma de decisiones en la empresa a través de tableros de control de

gestión del proceso de compras y ventas del negocio; y así poder mejorar el análisis de la

información teniendo una interfaz intuitiva. Asimismo, se pudo disminuir el tiempo

promedio en la elaboración de informes solicitados por la alta gerencia en un 96,25%.

También se puedo mejorar la calidad de la información solicitada en una escala de 5 puntos

en el estilo Likert y se generó una proyección de las ventas para los próximos 3 meses

utilizando el algoritmo de serie temporal MIXED por ser el más eficaz.

17

Candela (2019). En su planteamiento titulado “Propuesta de implementación de un

tablero de control para medir la satisfacción del cliente en un restaurante” tiene como meta

el poder implementar un Tablero de Control, para medir la Satisfacción del Cliente en el

Restaurante “El Argentino”, debido a que este negocio no cuenta con los sistemas de soporte

informático para conocer el avance de sus objetivos y optimizar los resultados futuros,

asimismo, se busca que los clientes se fidelicen al negocio y que este sea recomendado de

boca a boca. La población que se tomó como muestra son cinco clientes que asistían al

restaurante “El Argentino” donde se estudió a través de encuestas y entrevistas sobre los

productos y servicios ofrecidos durante el proceso de atención. Por otro lado, se utilizó la

investigación correlacional (medición), que es para estudiar la relación entre la variable

dependiente e independiente, utilizando una metodología cuantitativa y transversal debido a

que se busca analizar datos en un tiempo específico. El resultado sería que se implemente el

Tablero de Control en el restaurante “El Argentino” y así poder mejorar la rentabilidad e

incrementar la cantidad de pedidos mensuales, lo cual implicaría un aumento del 40% de los

pedidos al mes y ayudaría a fidelizar a los clientes.

Internacionales.

Jaramillo (2019). En su investigación titulada “Caso de estudio en restaurante sobre

la optimización de los costos de procesos internos desde prácticas de mercadeo mediante la

aplicación de inteligencia de negocios” busca analizar el desempeño del restaurante en el

ámbito operativo, es decir, definir los costos de producción en base a la composición de las

recetas, tiempo que se emplea para la preparación y la demanda de uso de servicios

adicionales de preparación y medir el aporte al negocio por producto para tomar acciones

necesarias, es por ello, que se ve necesario la aplicación de una solución de inteligencia de

negocios que permita la visualización de los resultados por producto y facilite la

identificación de productos que cumplen con el margen de utilidad requerido por la empresa.

La conclusión de la investigación es que la inteligencia de negocios permitió mejorar el

margen de los productos y del restaurante, además, permite mejorar las operaciones del

negocio ya que proporciona una visión 360°.

18

Meléndez, Rodríguez y Murrieta (2014). En su investigación “Inteligencia de

negocios y competitividad en hoteles y restaurantes del sur de Tamaulipas” busca definir los

factores internos que impactan en la competitividad de hoteles y restaurantes en la región sur

de Tamaulipas en México para poder ofrecer alternativas que potencien estos factores

mediante la inteligencia de negocios. El tamaño de la muestra fue 49 hoteles y 51 restaurantes

y la técnica aplicada fue la entrevista personal para la que se definieron 52 preguntas dirigido

a los administradores de cada empresa. Finalmente se concluyó que no existe diferencia

significativa entre la competitividad y los factores internos (tecnologías de la información,

planeación estratégica, calidad en el servicio, capacidades de marketing y competencias

gerenciales), sin embargo, si existen muchas dificultades operativas que generan ineficiencia

y bajas utilidades.

Sarango (2014). En su investigación “La inteligencia de negocios como una

herramienta de apoyo para la toma de decisiones” busca demostrar los beneficios que se

pueden efectuar mediante la implementación de una solución de inteligencia de negocios en

el área de ventas de una empresa en el rubro de consumo masivo, puesto que, ésta cuenta con

un repositorio ineficiente para el personal y genera demasiada información que resulta

irrelevante para el negocio lo que aumenta el tiempo de procesamiento de las consultas por

el volumen exponencial de los datos, además, el data warehouse no soporta las necesidades

del negocio porque no permite obtener resultados rápidos de las ventas basados en las

diferentes estrategias comerciales. La investigación se realizó mediante encuestas y

entrevistas realizadas a varios empleados de la empresa para medir los resultados obtenidos

en el estudio del muestreo. En conclusión, la inteligencia de negocios permitió diseñar una

herramienta que genere beneficios en la gestión de la empresa, ya que esto proporciona que

el tiempo de procesamiento de los datos sea más rápido, reduce el esfuerzo del personal y

facilita el despliegue de los resultados con mayor precisión, lo cual desarrolla el interés y

compromiso de los trabajadores porque pueden denotar las cualidades y beneficios de la

aplicación.

Larco (2014). En su investigación titulada “Análisis de un sistema de inteligencia de

negocios para la administración de una base de datos. Caso: Grupo Startv” tiene el objetivo

de aplicar la inteligencia de negocios en la administración de una base de datos y definir su

contribución en la rentabilidad del grupo Startv. La investigación realizada es de forma

19

empírica, sin embargo, se realizaron encuestas a 9 empleados (cobradores). La conclusión

del estudio es que la implementación de esta solución incrementa la rentabilidad en 14%,

mejora el posicionamiento del grupo y demuestra el beneficio de utilizar información para la

definición de estrategias competitivas; la aplicación de inteligencia de negocios genera un

incremento de 84% en la utilidad neta debido la reducción de costo técnicos justificada por

la gestión de la información en BI.

Martínez (2010). Desarrolla la investigación “La inteligencia de negocios como

herramienta para la toma de decisiones estratégicas en las empresas: análisis de su

aplicabilidad en el contexto corporativo colombiano” donde tiene como finalidad el poder

acercar la tecnología de la información a las organizaciones colombianas, especialmente a

las empresas corporativas que tienen un sistema de inteligencias de negocios y que estas se

entienden como un sistema de información de apoyo a la toma de decisiones, es por este

motivo que esta investigación nace para evidenciar si realmente es necesario contar con esta

herramienta, debido a que en todas las partes del mundo se suele utilizar pero en algunos

contextos o empresas no resulta ser tan eficaz por la poca viabilidad de la información. Para

este caso se consideró a 98 empresas fueron entrevistadas para el muestreo de la encuesta,

estas desarrollan sus actividades en Colombia y en algunos casos se tenía sedes fuera del

país, también se dio la colaboración del programa de estadística de la Universidad Nacional,

con un margen de error del 10% y de confiabilidad del 95%, se obtuvo como resultado de

forma cuantitativa y cualitativa atributos de objetos medibles considerados como la materia

prima para la generación de la información. Los resultados fueron que la inteligencia de

negocios para la toma de decisiones es considerada de vital importancia para las empresas y

que en un futuro se realice seguimiento de los aspectos contemplados en esta presente

investigación.

20

Estado del Arte

Actualmente, las empresas están inmersas en la era de la información por lo cual

deben enfrentar una serie de desafíos para alcanzar una cultura de conocimiento que

represente una ventaja competitiva. Por lo cual, la inteligencia de Negocios ha obtenido

mayor importancia como la solución para generar conocimiento del negocio que proporcione

soporte a la toma de decisiones.

En ese sentido, el objetivo de la tesis es proponer una solución de inteligencia de

negocios que permita mejorar el control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y

Marketing, impactando en recursos, tiempo, calidad y visualización del negocio.

Evolución de la inteligencia de negocios.

La inteligencia de Negocios cuenta con múltiples definiciones, sin embargo, se puede

englobar como el conjunto de metodologías, herramientas, prácticas y estrategias que están

enfocadas en generar conocimiento del negocio, permitiendo una visión integrada, completa

y actualizada de la situación de la empresa.

El concepto tuvo su origen en la década de los 90 con las publicaciones de Bill Inmon

y Ralph Kimball, en la primera generación Business Intelligence 1.0 “Tool Centricity”

aparecieron múltiples aplicaciones con ciertas limitantes, eran herramientas para usuarios de

nivel de TI, pocas fuentes de información, informes muy detallados, generalmente a nivel

mensual y precios muy altos, lo cual género que la inteligencia de negocios siga siendo

inaccesibles para varias empresas. Sin embargo, en la década del 2000, llegó el Business

Intelligence 2.0 “Web Centricity” que permitió a los usuarios explorar, predecir y generar el

reporte a medida mediante soluciones web con acceso a diversas fuentes inclusive data

externa como redes sociales. Actualmente, la generación Business Intelligence 3.0 “App

Centricity” permite la que el usuario empresarial con cualquier capacidad genere contenido

e informes con la información necesaria a tiempo real mediante una aplicación móvil lo que

genera la colaboración en las empresas.

21

Aplicación de la inteligencia de negocios en el rubro de restaurantes.

Chipotle es una cadena de restaurantes americana que cuenta con 2,400 locales a nivel

internacional y ofrece productos como burritos, tacos y ensaladas. La gran cadena de

restaurantes no contaba con una vista integrada de los restaurantes debido a que tenían 100

diversas fuentes de información lo que no permitía que sus equipos se mantengan

informados. Por lo tanto, decide implementar una solución de inteligencia de negocios en

Tableau que le permitió centralizar la información y logrando lo siguiente: seguimiento de

la operación de los restaurantes, velocidad en la entrega de reportes, incrementar la eficiencia

del personal, toma de decisiones estratégicas, medición de desempeño y finalmente generar

atracción de los clientes con las acciones tomadas.

Wendy’s es una cadena de restaurantes mexicana que tiene presencia en 30 países a

nivel internacional, posicionada en la venta de hamburguesas. En el 2014, recibió el premio

de distinción de Information Builders, ya que, la empresa ha creado un portal WebFocus que

cuenta con tecnología de inteligencia de negocios y un tablero que permite integrar la

información proveniente de todos los puntos de venta, que les permite tener informes

específicos con mayor nivel de granularidad para los responsables de la toma de decisiones,

por lo tanto, los gerentes tienen un mejor control de los costos y márgenes de todos sus

restaurantes. Esta plataforma nació como un portal ejecutivo donde algunos de los gerentes

podían ver los indicadores principales de venta, velocidad del servicio, costos y satisfacción

del cliente, sin embargo, el éxito fue tan rápido que en poco tiempo la gran mayoría de

responsables querían el acceso a la plataforma para mejorar sus procesos.

Hardee’s es una cadena de restaurantes americana con más de 1,800 restaurantes en

15 países a nivel mundial y considerada la quinta franquicia más importante de estados

unidos en la venta de hamburguesas. Este caso es muy relevante ya que la cadena se

encontraba en bancarrota, pero mediante el uso de su sistema de inteligencia empresario con

tecnología de inteligencia de negocios y analítica, pudo introducir un nuevo producto al

mercado “Monster Thickburger” que fue constantemente monitoreado y generó un

incremento de la venta en 8% en el lanzamiento, este incremento se fue potenciando que en

lapso de 3 años logró recuperar a la empresa y generar ganancias.

22

Aplicación de la inteligencia de negocios en la mejora de procesos.

Bayer es una empresa alemana que se dedica al rubro de salud, nutrición y materiales

de alta tecnología y se encuentra a nivel global, sin embargo, pese a ser una gran empresa

tenía dificultad para consolidar los procesos que se realizaban en cada país, generando que

muchos trabajadores realicen la misma actividad para cargar distintos formatos de forma

manual con alta probabilidad de error, por lo tanto, la empresa no contaba con una visibilidad

del negocio, se tenía trabajadores exclusivamente para procesar la información y en los países

con pocos recursos se tuvo que tercerizar a costos muy altos. Después de la implementación

de Cognos BI por parte de IBM se logró la disponibilidad de la información para la toma de

decisiones, estandarización de reportes, creación de cubos OLAP y tableros de gestión, lo

que permitió la reducción de gastos en infraestructura, licencias y consultoría.

Sodimac es una empresa chilena del rubro retail dedicada a la venta de productos de

construcción, ferretería y mejoramiento para el hogar. En el 2009 decidieron consolidar la

información que estaba en diversas fuentes para poder analizarla y lo hicieron

implementando un data warehouse con Sybase IQ, invirtieron $500,000 en el desarrollo del

proyecto que le permitió crear un modelo de datos que permitió analizar la evolución de los

principales indicadores de venta y gastos del negocio.

El banco de crédito del Perú (BCP) implemento una solución de inteligencia de

negocios que consolidar la información de diversas fuentes como los análisis de riesgo, los

consumos en las tarjetas de crédito y los préstamos, lo cual permitió que el área de

planeamiento comercial pueda lanzar campañas dirigidas, con mayor asertividad en la

comunicación y con menor presupuesto, en el caso de BCP se repotenció la estrategia de

marketing y la toma de decisiones.

Alicorp es una empresa de bienes de consumo que opera en todo américa utilizó la

inteligencia de negocio para conocer la productividad de sus trabajadores, es decir, con la

solución implementada pudieron identificar los vendedores que tenían mayor volumen de

venta y con mejor margen de venta, con lo que implementaron un sistema de incentivos para

motivar la venta de los trabajadores.

23

Marco Teórico

Franquicia.

Según Duarte (2003), la franquicia es un modelo de negocio donde el franquiciador,

empresa dueña de la marca y el formato del negocio, crea una relación comercial y financiera

con el franquiciatario, empresa que adquiere los derechos para usar la marca y conocimientos

del negocio mediante el pago de regalías, para expandir el negocio y generar mayores

ingresos.

Según Díez y Rondán (2004), en su investigación determina que las razones que

impulsan a un empresario ser franquiciador son recursos financieros limitados debido a que

este modelo les permite crecer el negocio con pocos recursos en comparación con otras

formas de comercio; el personal de las franquicias son independientes por lo que no existe

relación laboral con el franquiciador, lo cual conlleva a talento directivo, mejores salarios y

mayor motivación en las franquicias ya que el esfuerzo les generará sus propios ingresos; el

conocimiento del mercado que puede tener el franquiciatario que les permitirá ingresar a

nuevos mercados donde el franquiciador no tiene información, esto se da principalmente en

el proceso de internacionalización; y el control que tiene el franquiciador sobre el

franquiciatario en este modelo es mayor que vendiendo las acciones en el mercado de

capitales. Por otro lado, las razones que impulsan a un empresario en convertirse en

franquiciatario son bajo riesgo ya que la franquicia ha establecido como un negocio seguro,

aunque en la práctica no siempre es así; y la independencia dado que el reciben apoyo y el

conocimiento del franquiciador pero la gestión del negocio y estrategias es propia.

Según Cortés (2008), las franquicias se clasifican según el grado de funcionamiento,

tipo de contrato y cobertura como se detalla en la Tabla 3. La franquicia de restaurantes en

investigación es de tipo formato de negocio según grado de funcionamiento, franquicia

maestra según contrato y franquicia regional según cobertura para instalar locales a nivel

nacional.

24

Tabla 3

Tipos de franquicia

N° Tipo de Franquicia Descripción

Según Grado de Funcionamiento

1 Franquicia de distribución exclusiva El franquiciatario se desempeña como el

distribuidor del franquiciador por lo que no se

pagan regalías.

2 Franquicia de producto y marca El franquiciador comparte el conocimiento

técnico del proceso de los productos o servicios,

por lo que el franquiciatario está obligado a

pagar regalías según sus ventas.

3 Franquicia de formato de negocio El franquiciador otorga al franquiciatario el

derecho de uso del modelo de negocios

desarrollado que incluye el plan de marketing,

manuales, producto y marca por lo que se paga

regalías.

Según Contrato

1 Franquicia unitaria o individual El franquiciador otorga al franquiciatario el

derecho de operar una tienda en un determinado

espacio.

2 Franquicia maestra El franquiciatario obtiene los derechos del

franquiciador para franquiciar el modelo de

negocio desarrollado por lo cual se da cuando

parte del negocio original.

Según Cobertura

1 Franquicia regional El franquiciatario tiene el derecho de establecer

una determinada cantidad de franquicias en un

territorio que lo requiera.

2 Franquicia múltiple El franquiciatario tiene el derecho de varias

franquicias de la misma marca.

3 Franquicia de conversión El franquiciatario ya posee un negocio

independiente en operación y decide convertirse

en franquicia de formato de negocio por lo que

debe cumplir las normas del franquiciador.


25

Control y seguimiento del negocio.

Según Veiga (2008) en su libro titulado “Control de la gestión empresarial” indica

que cuando se habla de la administración de empresas se tienen cuatro procesos

fundamentales que son planificación, organización, dirección y control. En ese sentido, el

control es un proceso de gestión que tiene el objetivo de asegurar el cumplimiento de los

objetivos definidos en la planificación mediante la medición de resultados y acción.

El proceso de control consiste en comparar el resultado real con lo planificado lo que

permitirá valorar el cumplimiento de los objetivos, analizar e interpretar los resultados y

culmina con las acciones que se realizarán para asegurar y encaminar el cumplimiento

esperado. Además, el control del negocio exige un sistema que contemple los indicadores

clave para medir los resultados de la empresa.

Por otro lado, según Cerón, Trujillo y Escobar (2011) el seguimiento se define en la

teoría de planificación del desarrollo como el proceso sistemático para identificar la calidad

de un proceso para realizar cambios pertinentes. El seguimiento o monitoreo permite medir,

analizar el avance y proponer acciones anticipadamente ya que se identifica el posible éxito

y riesgos antes de concluir con un resultado no esperado.

En la franquicia el control y seguimiento es un proceso que realiza la gerencia

Comercial y Marketing que consiste en monitorear el avance de las ventas para anticiparnos

al fracaso o éxito de las metas, y la medición de los resultados para valorar el cumplimiento

de los objetivos.

Mejora de procesos.

Zaratiegui (1999) en su investigación “La gestión por procesos: Su papel e

importancia. Economía industrial” define que los procesos son una secuencia de actividades

que transforman las entradas que podrían ser datos, materiales, materias primas, equipos,

entre otros; en salidas que son productos finales, servicios y resultados requeridos por los

clientes del proceso.

26

Sobre la mejora de procesos, Zaratiegui refiere que todos los procesos son mejorables,

es decir, siempre se puede mejorar algún detalle del proceso para aumenta el rendimiento en

relación con la productividad y para adaptarlos a los cambios del mercado. Recomienda la

aplicación de la mejora continua que se muestra en la Figura 9 para asegurar mejores

resultados y la evaluación constante mediante los indicadores del proceso establecidos.

Figura 9. Método sistemático de mejora de procesos

Fuente: Zaratiegui, J. R. (1999). La gestión por procesos: Su papel e importancia. Economía

industrial, 330, 81-82.

Según la investigación del Ministerio de Fomento (2005), la mejora continua de

procesos genera beneficios para los clientes debido a que la empresa es capaz de brindar

mejor atención de sus requerimientos, para la empresa porque permite aumentar la eficiencia

e identificar oportunidades, y en esencia para los trabajadores porque les permite mejorar la

capacidad, motivación laboral y satisfacción con lo realizado. Algunos de los principales

beneficios de la aplicación son:

- Disminución del uso de recursos debido al aumento de la eficiencia.

- Disminución del tiempo, por el aumento de la productividad.

- Disminución de errores, por el aumento de la calidad.

- Visión sistemática del negocio.

27

Entonces podemos afirmar que la mejora de los procesos contempla todas las

acciones, herramientas y procesos que tienen el objetivo de cambiar la forma como se

desarrollan una o varias actividades de un proceso, beneficiando a los clientes, empresa y

trabajadores mediante un proceso con mejor uso de recursos, tiempo, calidad y visión del

negocio.

Campañas comerciales.

Según Guzmán (2003) en su investigación titulada “Desarrollo de campaña

publicitaria” define las campañas como un plan de publicidad que se desarrolla

estratégicamente para el cumplimiento de ciertos objetivos comerciales.

Según Stanton, Walker y Etzel (2004) indica que la campaña transforma un tema en

un plan publicitario, para la realización de una campaña se debe iniciar con establecer los

objetivos que se esperan, elaborar el presupuesto lo más cercano a la realidad, definir los

mensajes que se quieren comunicar a los clientes, definir los medios de comunicación según

los objetivos planteados y se finaliza con la evaluación de la eficiencia de la campaña. Sin

embargo, este último paso es el más descuidado por la dificultad que se presenta para medir

los resultados obtenidos.

Satisfacción de clientes.

La satisfacción de los clientes es un estado de goce donde los clientes han obtenido

el producto o servicio esperado de acuerdo con sus expectativas. Según Thompson (2005),

el nivel de satisfacción se calcula como la diferencia entre el rendimiento percibido del

producto o servicio y las expectativas que se tenían, donde se identifican 3 niveles que son

insatisfacción (rendimiento<expectativa), satisfacción (rendimiento=expectativa) y

complacencia (rendimiento>expectativa). Además, indica los beneficios que se obtienen al

satisfacer al cliente:

- Asegurar la recompra del cliente.

- Marketing de boca a boca.

- Mayor participación del mercado.

28

Quejas y reclamos.

Según Shirley Guerrero y Fátima Trujillo (2014), indica que una queja es una

comunicación o expresión de malestar o descontento que proviene por la experimentación

de algo inadecuado en relación de un producto o servicio proveniente de una empresa o

negocio, por otro lado, el reclamo es una disconformidad directamente con el servicio o

producto adquiridos el cual conlleva a una insatisfacción del cliente el cual este ponen en

manifiesto de manera formal, directa o indirecta, mediante empresas reguladoras y así

evidencian sus opiniones y pensamientos de lo acontecido.

Inteligencia de negocios.

La Inteligencia de negocios como definición propia es el conjunto de procesos,

herramientas, tecnologías y prácticas que proporcionan una visualización integrada del

negocio a partir de sus datos almacenados y el análisis de estos, generando conocimiento a

los responsables para tomar decisiones adecuadas. En la Figura 10 se muestra la evolución

de los datos al conocimiento para conducir una acción.

Figura 10. Jerarquía del conocimiento


Según Idensa (2001) menciona que la inteligencia de negocio es un conjunto de

servicios y productos que permiten al usuario final poder conocer el estado en la que se

encuentra la organización a través de la información y a partir de ello tomar decisiones a

29

nivel estratégico, táctico y operativo como se muestra en la Figura 11. El nivel estratégico es

la alta dirección de la empresa por lo que requiere de información con los indicadores

principales para la toma de decisiones estratégicas de la compañía, por otro lado, el nivel

táctico son las gerencias medias y analistas que requieren de información para las decisiones

mensuales y es de utilidad para el seguimiento del negocio. Por último, se encuentra el nivel

operativo que está dado por el personal a nivel de operaciones, que requiere de información

transaccional para las decisiones diarias del negocio.

Figura 11. Niveles de gestión


Según Cardona (2005) menciona que el término Inteligencia de Negocios fue creado

por Richard Green en el año 1966, el cual lo definió como la información procesada que es

de interés de la administración de la empresa y es el entorno en donde debe operar la empresa.

Según Palma, Palma y Pérez (2009) sostiene que a raíz de las grandes masas de

información que proviene de diversos lugares, la capacidad de procesar dichas fuentes y la

ventaja competitiva por mejorar los servicios informáticos fueron las que dieron origen a la

Inteligencia de Negocio, que tiene como finalidad establecer protocolos y recursos

destinados a favorecer el conocimiento a través del análisis e interpretación de datos

acumulados en una empresa.

30

Según Salazar (2017) menciona que el grado de información está relacionado a la

aversión al riesgo que tiene la empresa y que la inteligencia de negocios permite transformar

esta información en conocimiento, lo cual permitirá visualizar la situación de la empresa,

descubrir eventos que desconocíamos y tomar decisiones. Además, menciona los beneficios

que se consiguen con su aplicación:

- Beneficios tangibles: Incremento de ingresos y reducción de gastos.

- Beneficios intangibles: Reducción de tiempos operativos, metas más realistas para el

negocio, entre otros.

- Beneficios estratégicos: Conocimiento que permita la formulación de estrategias

como perfil del cliente, productos preferidos, patrones de compra, entre otros.

Fuentes de información.

Las fuentes de información son diferentes archivos, herramientas y plataformas que

almacenan datos que proporcionan información para satisfacer la necesidad de conocimiento

del negocio.

Según Cano (2007), las fuentes de información a las que se puede acceder para

obtener la información del negocio son las que provienen de los sistemas operacionales o

sistemas desarrollados a medida del negocio; sistemas de información departamental que

usualmente son archivos Excel desarrollados para las funciones del área tales como

presupuestos, compras, campañas, entre otros; y fuentes de información externa que permite

ampliar la información que se tiene de los clientes y puede ser comprada a empresas terceras.

Staging.

Según Cabanillas, Gladys y Mendoza (2011), es un área temporal en la base de datos

donde se almacenan los datos que se extraen, se ejecutan los procesos de transformación y

se trasladan los datos a la base de datos final. El staging tiene la característica de ser volátil

ya que cuando culmina el proceso ETL se deben eliminar los datos para dejar el área vacía

para nuevos procesos.

31

Data mart.

Según Loayza (2018) menciona que los Data Mart son subconjuntos de datos que

están almacenados en un Data Warehouse por lo que estos tienen la ventaja de centrarse en

áreas específicas dentro de la organización y pueden contener datos que son alimentados

desde una base de datos transaccional.

Según Espinosa (2010), el Data Mart es un repositorio que almacena información como

parte de un data warehouse pero que estos responden a un objetivo concluyente de análisis

de un grupo de trabajo o de un área específica dentro de la empresa. Las características del

Data Mart son las siguientes:

- Mayor rapidez de consulta

- Comprende un área especifica

- Tiene un propósito especifico

- Se puede realizar consultas SQL sencillas

- Permite llevar un historial de información

Data warehouse.

Según Puerta (2016), menciona que la tecnología llamada Data Warehouse sirve

como un repositorio para datos almacenados que vienen de múltiples fuentes extraídas,

consiste en una base de datos completa que contiene información de las empresas para el

análisis y toma de decisiones. Además, se suele relacionar como un conjunto integrado de

Data Marts.

Según Sinnexus (2017), menciona que los Data Warehouse son los principales

dispositivos de origines de datos. Con relación a este los datos se hallar desnormalizados ya

que pasan de sistemas operacionales normalizados e independientes a un único sistema

desnormalizado en el que los datos se integran completamente.

Según Loayza (2018) menciona que el Data Warehouse tiene las características de

registrar información organizada de tal manera que los elementos estén relacionados a los

mismos eventos de la realidad y unidos entre sí. Asimismo, almacena la variante en el tiempo,

es decir, que los datos que fueron cambiados a lo largo del tiempo persistan como un referente

32

para informes y que estos reflejen las variaciones realizadas. Además, no son volátiles,

porque no se modifica ni se elimina la información registrada. Por consiguiente, es integrado

porque contiene todos los datos de diversos sistemas operacionales de la empresa y deben

ser consistentes.

Extracción, transformación y carga (ETL).

Según Salazar (2017), el ETL es un proceso que consiste en la extracción de datos

desde las diferentes fuentes de información, transformarlos para asegurar la limpieza y

calidad de los datos, y almacenarlos en una base de datos específica denominado Data Mart

o en el gran almacén de datos conocido como Data Warehouse como se muestra en la Figura

12, en algunas situaciones el ETL extrae los datos a un staging y luego se procede con la

transformación y carga.

Figura 12. Proceso ETL

Fuente: Salazar Tataje, J.L. (2017). Implementación de Inteligencia de Negocios para el área

comercial de la empresa Azaleia – Basado en metodología ágil scrum

Según Gómez (2012), el ETL es la etapa de un proyecto de inteligencia de negocios

que consume entre el 60%-80% del tiempo por lo que es de gran importancia para el

desarrollo de este. Este proceso consta de 5 subprocesos:

33

- Extracción: Recupera los datos en bruto desde la fuente que lo contenga.

- Limpieza: Validación de la calidad de los datos, eliminación de duplicados e

identificación de errores en los datos.

- Transformación: El proceso busca la estandarización de los datos, corrección de

errores y espacios vacíos.

- Integración: El proceso valida la integridad de los datos en relación con la

información proveniente de otras fuentes de información.

- Actualización: Permite añadir de forma automatizada nuevos datos al proceso creado.

Granularidad.

Según Minaya y Del Águila (2017), define la granularidad como el nivel de detalle

que se quiere tener de la información, está depende de los requerimientos del negocio y del

análisis que se requiere. El diseño del Data Warehouse debería tener inicialmente el más alto

nivel de detalle para que se puedan forman otros niveles de acuerdo con lo que se requiera.

Modelo Dimensional.

Según Ramos (2016), el modelo dimensional es una forma de estructurar las

soluciones de inteligencia de negocios, usando las tablas de hechos y las dimensionales.

Las tablas de hechos están formadas con los detalles del negocio que se analizarán y

sus componentes son clave principal para identificar como única cada registro, claves

externas para referenciar a las dimensiones que están relacionadas, medidas que son los datos

numéricos que serán analizados y metadatos que nos permite obtener información adicional

sobre los mismos datos.

Las dimensiones son almacenes de características o atributos por las que se puede

filtrar la información permitiendo contextualizar los hechos, está conformada por una clave

subrogada que identifica cada registro como único sin relación con el negocio y el atributo.

Para modelar el Data Mart o Data Warehouse es necesario identificar el esquema

adecuado para el resultado esperado que puede ser un esquema en estrella, copo de nieve o

híbrido.

34

El esquema estrella que se muestra en la Figura 13 es el más habitual, consiste en una

tabla de hechos que contiene todas las medidas y está relacionada con las dimensiones con

las que se quiere analizar la información.

Figura 13. Esquema estrella

Fuente: Ramos, S. (2016). Data Warehouse, Data Marts y Modelos Dimensionales. SolidQ

Global.

El esquema en copo de nieve mostrado en la Figura 14 es más compleja que la estrella,

consiste en una tabla de hechos central que se relaciona con las dimensiones, pero estas

dimensiones también se relacionan con otras dimensiones; y el esquema híbrido que es una

combinación del esquema estrella y copo de nieve.

35

Figura 14. Esquema copo de nieve

Fuente: Ramos, S. (2016). Data Warehouse, Data Marts y Modelos Dimensionales. SolidQ

Global.

Metodologías de inteligencia de negocios.

Metodología Bill Inmon.

La metodología de Bill Inmon se conoce como “Top-Down”, consiste en la extracción

de la información, transformación de los datos y carga al Data Warehouse, por lo que el Data

Mart de cada área se creará a partir de los datos organizados y estructurados del Data

Warehouse. El método es el más usado y conocido como entidad-relación.

Según Salazar (2017), indica que la metodología de Inmon consiste en tener el

enfoque global para elaborar el detalle posteriormente como se muestra en la Figura 15. El

Data Warehouse no tiene un modelo dimensional sino en tercera forma normal (3FN).

36

Figura 15. Metodología Bill Inmon



Metodología Ralph Kimball.

La metodología de Ralph Kimball se conoce como “Bottom-Up” que consiste en la

construcción de cada uno de los Data Mart para acoplarlos entre sí y formar el Data

Warehouse de la empresa como se muestra en la Figura 16.

Según Salazar (2017), indica que está metodología consta de cuatro fases para el

desarrollo de la solución de inteligencia de negocios:

- Selección del área de negocio que requiera la solución y tenga más prioridad

- Definir la granularidad de la información, es decir a que niveles de información se

requiere almacenar para los análisis del negocio.

- Definición de las dimensiones necesarias para crear el Data Mart del área.

- Construcción de la tabla de hechos que consolida las transacciones del área.

37

Figura 16. Metodología Ralph Kimball



Medidas.

Según Martín (2004), es el valor numérico de un atributo de una entidad capturado

después de una medición en un determinado momento en el tiempo. Por ejemplo, 1000 soles

de venta, 10 productos vendidos, etc.

Métricas.

Según Rojas (2014), son aquellos datos numéricos que se recogen durante la

realización de una actividad o como resultado de esta, se utiliza para cuantificar y medir la

efectividad del proceso del negocio.

Según Martín (2004), son métodos de cálculo y mediciones del atributo de una

entidad, existen métricas directas que no dependen de otras métricas como el monto de venta,

la cantidad de productos, etc. Y las métricas indirectas que dependen de otras métricas para

su cálculo, están basadas en una fórmula dada por el negocio, por ejemplo, monto de venta

por empleado, cantidad de productos por cliente, etc.

38

Indicador.

Según Martín (2004), el indicador es un valor que se obtiene aplicando un método de

cálculo y escala según lo definido por el negocio, permiten interpretar con facilidad los

valores de una o más métricas para estimar un concepto para una necesidad de información.

Los indicadores pueden ser elementales que no dependen de otros indicadores como nivel de

productividad, cumplimiento de metas, etc. Y globales que dependen de otros indicadores

como calidad, costo, etc.

Indicador clave de rendimiento (KPI).

Según Salazar (2017), son los indicadores principales para la gestión del negocio,

permiten medir el desempeño de procesos vinculados al cumplimiento de los objetivos de la

empresa, lo cual facilita la visualización del progreso de los objetivos de la empresa.

Tablero de control (Dashboard).

Según Cabanillas, Gladys y Mendoza (2011), se le conoce como Tablero de Comando

o Dashboard a una mezcla de datos, métricas, indicadores, tablas, gráficos, mapas y filtros

mediante el cual se puede hacer un seguimiento gráfico de los diferentes indicadores,

elaborar reportes automáticos y proporcionar accesibilidad. Las principales características

son que se pueden desplegar en tiempo real, concede al usuario un campo visual más

completo y se adecua a las necesidades de cada negocio.

Visualización de datos (Data Viz).

Según la investigación de Olguín (2017), la visualización de datos es el proceso por

el cual se grafican los datos para que mayor claridad y eficacia. Es una herramienta universal

por el cual se analiza e interpreta datos complejos rápidamente y de una manera fácil. Los

pasos que se recomiendan realizar en el proceso de visualización de datos son:

- Adquirir: Extraer los datos de una fuente tecnológica.

- Analizar: Revisar los datos adquiridos y colocarlos en una estructura intuitiva para

cualquier usuario, colocando etiquetas para evidenciar el contenido.

- Filtrar: Identificar los datos que son necesarios para la visualización en curso y

eliminar los que no son relevantes.

39

- Minar: Contextualizar los datos de forma matemática, aplicando técnicas de

estadística.

- Representar: Escoger el visualizador más adecuado para representar los datos.

- Refinar: Aplicar estilos, detalles, gráficos basados en vectores escalables (SVG),

entre otros para mejorar la representación gráfica.

- Interactuar: Incorporar mecanismos para controlar la visualización de los datos que

permita adecuar a las necesidades del negocio.

Herramientas de inteligencia de negocios.

Las herramientas de inteligencia de negocios son tecnologías utilizadas para el

desarrollo de la solución de inteligencia de negocios, permite realizar el proceso de

extracción, transformación, carga de datos y visualización de reportes. En la Figura 17 se

muestra el cuadrante mágico de plataformas de análisis e inteligencia de negocio publicado

por Gartner en febrero 2020, donde se identifica como líderes del mercado a las marcas

Microsoft, Tableau, Qlik y ThoughtSpot.

Figura 17. Cuadrante mágico sobre plataformas de análisis e inteligencia de negocios

Fuente: Gartner (2020).

40

OBJETIVOS

Objetivo General

Proponer una solución que contribuya a mejorar el control y seguimiento que realiza la

Gerencia Comercial y Marketing en la franquicia de restaurantes.

Objetivos Específicos

1. Proponer el proceso adecuado que contribuya a facilitar la integración de la

información de ventas desde diversas fuentes

2. Definir los indicadores necesarios que permitan la medición de las ventas en el

tiempo

3. Proponer las herramientas adecuadas que permitan el procesamiento de datos y

dar soporte a los integrantes del negocio

4. Proponer los niveles de granularidad necesarios para la visualización de ventas

5. Elaborar el tablero de control de ventas piloto que permitirá evaluar la solución

propuesta

41

JUSTIFICACIÓN

Teórica

La finalidad del trabajo de investigación es demostrar que la inteligencia de negocios

permite generar conocimiento mediante una visualización integrada del negocio, lo cual

genera beneficios estratégicos en toda la franquicia de restaurantes mejorando los procesos

internos como el control y seguimiento del negocio. Asimismo, demostrar la importancia de

la disponibilidad, calidad y análisis de los resultados para el proceso de toma de decisiones.

Práctica

Con la solución de inteligencia de negocios en la franquicia de restaurantes

lograremos mejorar el proceso de control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y

Marketing y generar una ventaja competitiva, ya que actualmente, es un proceso operativo

que requiere tiempo del personal, dificulta la visualización total del negocio, presenta errores

por la manipulación de los datos y no está disponible cuando se requiere para tomar

decisiones.

Debido a este problema los reportes generados no están al alcance de todos los

involucrados, por lo que el uso de inteligencia de negocios permitiría estructurar, integrar y

validar la información del negocio y ponerlo a disposición del personal necesario mediante

una herramienta de visualización interactiva y práctica.

Social

El aporte del trabajo de investigación es utilizar la inteligencia de negocios para

generar una ventaja competitiva al negocio a través del uso de la información, sin dejar de

lado las necesidades del cliente. Además, demostrar a los empresarios y nuevos

emprendedores que existe la necesidad de usar la información de la empresa para generar

conocimiento lo cual contribuye en la mejora los procesos y las herramientas tecnológicas de

inteligencia de negocios facilitan el proceso de la transformación de datos al conocimiento.

42

ALCANCE

La Gerencia Comercial y Marketing requiere la implementación de una solución de

inteligencia de negocios que incluya los 5 procesos del control y seguimiento, sin embargo,

el alcance de la presente investigación es desarrollar una propuesta de solución de

inteligencia de negocios que permita del control y seguimiento de ventas como una primera

propuesta de mejora del proceso, que consiste en el desarrollo del cubo OLAP y la

elaboración de 3 herramientas de visualización según las necesidades de los usuarios.

La propuesta no será implementada en la franquicia de restaurantes por lo que será

evaluada según la percepción de los trabajadores de la misma.

HIPOTESIS

Hipótesis General

La solución de inteligencia de negocios propuesta contribuye en la mejora del control y

seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y Marketing en la franquicia de restaurantes.

Hipótesis Específicas

1. La solución de inteligencia de negocios propuesta contribuirá con facilitar la

integración de la información de ventas desde diversas fuentes

2. La solución de inteligencia de negocios propuesta permitirá la medición de ventas

en el tiempo

3. La solución de inteligencia de negocios propuesta permitirá el procesamiento de

datos y dar soporte a los integrantes del negocio

4. La solución de inteligencia de negocios propuesta permitirá la visualización de

ventas por niveles de granularidad

5. El tablero de control de ventas piloto permitirá evaluar la solución propuesta como

una prueba para las partes interesadas

43

MATRIZ DE CONSISTENCIA

Tabla 4

Matriz de consistencia

PROBLEMA OBJETIVOS HIPOTESIS VARIABLES METODOLOGIA

Problema general

¿Cuál es la solución adecuada

que contribuya a mejorar el

control y seguimiento

comercial que realiza la

Gerencia Comercial y

Marketing en la franquicia de

restaurantes?

Problemas específicos

1. ¿Cuál es el proceso adecuado

que contribuya a facilitar la

integración de la información

Objetivo general

Proponer una solución que

contribuya a mejorar el

control y seguimiento que

realiza la Gerencia

Comercial y Marketing en la

franquicia de restaurantes.

Objetivos específicos

1. Proponer el proceso

adecuado que contribuya a

facilitar la integración de la

Hipótesis general

La solución de inteligencia de

negocios propuesta contribuye en

la mejora del control y

seguimiento que realiza la

Gerencia Comercial y Marketing

en la franquicia de restaurantes.

Hipótesis especificas

1. La solución de inteligencia de

negocios propuesta contribuirá

con facilitar la integración de la

X1: Solución

de Inteligencia

de negocios

X2: Mejora del

proceso de

control y

seguimiento

Metodología

Correlacional,

transversal y

bivariada

Paradigma

Positivista

Enfoque

Cuantitativo

Método

No experimental

44

de ventas desde diversas

fuentes?

2. ¿Cuáles son los indicadores

necesarios que permitan la

medición de las ventas en el

tiempo?

3. ¿Cuáles son las herramientas

adecuadas que permitan el

procesamiento de datos y dar

soporte a los integrantes del

negocio?

4. ¿Cuáles son los niveles de

granularidad necesarios para la

visualización de ventas?

5. ¿Cuál es el tablero de control

de ventas piloto que permitirá

evaluar la solución propuesta?

información de ventas desde

diversas fuentes

2.Definir los indicadores

necesarios que permitan la

medición de las ventas en el

tiempo

3. Proponer las herramientas

adecuadas que permitan el



negocio

4. Proponer los niveles de

granularidad necesarios para

la visualización de ventas

5. Elaborar el tablero de

control de ventas piloto que

permitirá evaluar la solución

propuesta

información de ventas desde

diversas fuentes


negocios propuesta permitirá la

medición de ventas en el tiempo


negocios propuesta permitirá el



negocio


negocios propuesta permitirá la

visualización de ventas por niveles

de granularidad

5. El tablero de control de ventas

piloto permitirá evaluar la solución

propuesta como una prueba para

las partes interesadas


45

MARCO METODOLÓGICO

Metodología

La metodología del trabajo de investigación se realizará con el paradigma positivista

que está basada en criterios objetivos medidos por la aplicación de la estadística en una

muestra representativa; el enfoque es cuantitativo al tratarse de un proyecto de ingeniería se

busca medir los objetivos propuestos para solucionar el problema; el método es no

experimental ya que no se manipula directamente las variables de la investigación; estudio

transversal ya que permite estudiar una población en un momento determinado y bivariada.

Paradigma

El presente trabajo utiliza el paradigma positivista, según González (2003) este

paradigma tiene fundamento filosófico y es conocido por ser hipotético, deductivo,

cuantitativo y empírico. Los supuestos de los que parte son que asume la existencia de una

sola realidad, es decir, el mundo existe independiente de quien lo estudia. En consecuencia,

el estudio conlleva a la formulación de hipótesis de una realidad donde se relacionan

variables, cuya medición cuantitativa permitirá comprobarlas o refutarlas en el proceso de

investigación.

Enfoque

El enfoque de la investigación es cuantitativo, considerando lo indicado por Vega-

Malagón, G., Ávila-Morales, J., Vega-Malagón, A. J., Camacho-Calderón, N., Becerril-

Santos, A., & Leo-Amador, G. E. (2014) que indican que el estudio sobre los fenómenos

sociales deben ser científicos, es decir, medibles en el tiempo; utiliza la recolección y análisis

de datos para dar respuesta a las preguntas de la investigación y con ello probar las hipótesis

planteadas con una medición numérica.

Método

El método es no experimental porque no se realiza la implementación de la solución

propuesta entonces no se manipula directamente las variables según lo indicado por Sabino

(2014).

46

VARIABLES

Independiente

Solución de Inteligencia de Negocios es la variable independiente de la investigación

y para su definición se han establecido los indicadores que se muestran en la Tabla 5.

Tabla 5

Indicadores de la variable independiente

N° Indicador Descripción

1 Nivel de Integración Cumplimiento de la integración de las fuentes de

información

2 Nivel de medición Cumplimiento de medición de indicadores de

resultados de ventas

3 Nivel de soporte Cumplimiento de las herramientas para el soporte de

ventas

4 Nivel de granularidad Cumplimiento de los niveles de granularidad

necesarios para la visualización de ventas


Dependiente

Mejora del proceso de control y seguimiento es la variable dependiente de la

investigación y para su explicación se han definido los indicadores que se muestran en la

Tabla 6.

Tabla 6

Indicadores de la variable dependiente

N° Indicador Descripción

1 Consumo de Recursos Cumplimiento de la minimización del consumo de

recursos en el proceso de control y seguimiento

2 Tiempo de Entrega Cumplimiento de la minimización del tiempo de entrega

de resultados del proceso de control y seguimiento

3 Calidad de Información Cumplimiento de la mejora en la calidad de la

información de los reportes de control y seguimiento

4 Visualización del Negocio Cumplimiento de la mejora de la visualización del

negocio que ofrece el proceso de control y seguimiento


47

POBLACIÓN Y MUESTRA

Población

La población definida para la presente investigación está conformada por el personal

de la Gerencia Comercial y Marketing que son responsables del proceso de control y

seguimiento. Además, se incluyen a las personas que dependen de la actualización de los

resultados de ventas del negocio como gerente general, gerentes corporativos, gerentes de

cada uno de los restaurantes de la franquicia y el personal de la Gerencia de Sistemas que se

encargan del mantenimiento y actualización de reportes.

La población está conformada por un total de 70 personas que trabajan en la

franquicia de restaurantes. El detalle de la población identificada se muestra en la Tabla 7.

Tabla 7

Población de la investigación

N° Cargo Cantidad de Personas

Corporativo 14

1 Gerente General 1

2 Gerente Comercial y Marketing 1

3 Personal Comercial y Marketing 4

4 Gerente de Operaciones 1

5 Gerente de Recursos Humanos 1

6 Gerente de Contabilidad y Finanzas 1

7 Gerente de Sistemas 1

8 Personal de Sistemas 2

9 Gerente de Business Intelligence 1

10 Personal de Business Intelligence 1

Restaurantes 56

11 Gerente de Restaurante 14

12 Gerente de Cocina 14

13 Gerente de Servicio 14

14 Gerente de Bar 14

Total Población 70


48

Muestra

Según Torres (2006), la fórmula para calcular el tamaño de la muestra de una

investigación donde se conoce el tamaño de la población se muestra en la Figura 18.

Figura 18. Fórmula del tamaño de muestra con población finita

Fuente: Torres, M., Paz, K., & Salazar, F. (2006). Tamaño de una muestra para una

investigación de mercado. Boletín electrónico, 2, 1-13.

Se realizó el cálculo del tamaño de la muestra con los valores indicados en la Tabla

8, se obtuvo que debemos estudiar a 57 trabajadores de la franquicia de restaurantes para

tener un resultado con 95% de confianza y 2.5% de error.

Tabla 8

Cálculo de la muestra

Variable Definición Valor Fórmula

N Tamaño de la población 70 70

Z Nivel de confianza 95.0% 1.960

P Probabilidad de éxito 95.0% 0.950

Q Probabilidad de fracaso (1-P) 5.0% 0.050

D Precisión (Error máximo admisible) 2.5% 0.025

n Tamaño de la muestra 57


UNIDAD DE ANÁLISIS

La unidad de análisis del presente estudio son las personas que trabajan en la

franquicia de restaurantes realizando el control y seguimiento, y en relación con los

resultados de venta. Los trabajadores serán encuestados para medir los resultados.

49

INSTRUMENTOS Y TÉCNICAS

Instrumentos

Los instrumentos utilizados en la investigación se detallan en la Tabla 9.

Tabla 9

Instrumentos de la investigación

N° Instrumento Definición

1 Plataforma Zoom Se utilizó la plataforma de Zoom para la entrevista

grupal con el personal de la Gerencia Comercial y

Marketing debido a la coyuntura actual.

2 Google Form Se utilizó la herramienta de Google para realizar las

encuestas al personal de forma virtual.


Técnicas

Las técnicas utilizadas para estudiar los resultados de la investigación se detallan en

la Tabla 10.

Tabla 10

Técnicas de la investigación

N° Técnica Definición

1 Entrevista grupal Se realizó una entrevista grupal al personal de la

Gerencia Comercial y Marketing para conocer sobre el

proceso de Control y Seguimiento. En el Anexo 1 se

muestra el cuestionario predefinido.

2 Encuesta Virtual Se realizó una encuesta de percepción a una muestra de

trabajadores de la franquicia de restaurantes para medir

los indicadores. En el Anexo 2 se muestra el formulario

desarrollado.


50

PROCEDIMIENTOS Y MÉTODO DE ANÁLISIS

Procedimiento

En la Figura 19, se muestra el cronograma para el desarrollo de la propuesta de

solución para mejorar el control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y

Marketing. El plan de trabajo está basado en la metodología de gestión de proyectos BI con

el ciclo PDCA (Planificación, Hacer, Verificar y Actuar) para asegurar una mejora continua

de la solución propuesta, considerar que se ha contemplado el datamart de ventas.

Figura 19. Diagrama de Gantt para el desarrollo del proyecto BI


1 2 3 4 5

Etapa de Planificación 28

Identificación del Problema 4

Definición de los objetivos 2

Definición de procesos en el control y seguimiento 7

Definición del alcance y entregables 2

Definición de requisitos funcionales y no funcionales 3

Selección de herramientas de inteligencia de negocios 2

Definición de objetivos estratégicos de la franquicia 3

Definición de las métricas e indicadores 5

Etapa de Desarrollo 47

Definición de arquitectura de datos 2

Elaboración del modelo dimensional 10

Mapeo de fuentes de información 7

Desarrollo del ETL de Ventas 7

Creación del cubo OLAP 6

Herramienta de visualización: Tablero de Control 7

Herramienta de visualización: Reporte en SQL Server 2

Herramienta de visualización: Reporte Excel 6

Etapa de Evaluación 15

Desarrollo de Encuestas de Percepción 2

Despliegue de Encuestas a los 57 trabajadores 10

Análisis de Resultados de Encuestas 3

Etapa de Implementación 10

Definición de roles 2

Capacitación de personal 6

Plan de Mantenimiento 2

ACTIVIDADES MESES DURACION

(días)

51

Definición de procesos en el control y seguimiento.

De acuerdo con los conocimientos de la empresa y lo indicado por el equipo de la

Gerencia Comercial y Marketing, se han definido los flujos de tareas que siguen en cada uno

de los procesos que forman parte del control y seguimiento comercial.

Seguimiento de venta diaria.

La venta de cada restaurante se registra por el mesero en el sistema de cajas Micros,

para efecto de los reportes la base de datos considera la venta neta, es decir, se excluye el

impuesto general de venta (IGV) y el recargo de consumo (RC) aplicado. En la Figura 20 se

detalla el proceso de seguimiento de la venta que se realiza diariamente por el equipo

comercial y permite alertar las variaciones en la venta neta para que se puedan tomar acciones

al respecto. El control de venta se realiza a nivel de trimestre y año, sin embargo, el

seguimiento de ventas se realiza por día y semana, considerando que la semana comercial

inicia el martes y termina el lunes.

Figura 20. Proceso seguimiento de venta diaria


Cumplimiento de metas de venta.

La Gerencia Comercial y Marketing realiza el seguimiento de la meta de venta

diariamente, sin embargo, la medición del cumplimiento de las metas de venta se realiza al

cierre del trimestre para comunicar los resultados a los interesados y premiar la gestión de

los restaurantes como se muestra en la Figura 21.

52

Figura 21. Proceso cumplimiento de metas de venta


Además, el proceso de definición de las metas de venta mostrada en la Figura 22, se

realiza a partir de la meta anual que define el gerente general juntamente con el directorio y

culmina en el Excel de metas de venta que está desagregado a nivel diario y por restaurante.

Está definición representa una limitante ya que imposibilita desagregar las metas de venta en

otras vistas como canal, producto, empleado, etc.

Figura 22. Proceso definición de metas


53

Resultados de campaña.

El proceso de medición de campañas se realiza a demanda, por ejemplo, cuando se

quiere replicar una campaña o modificar las condiciones de ésta. La Gerencia Comercial y

Marketing depende de la atención del área de Sistemas para obtener la información como se

muestra en la Figura 23.

Figura 23. Proceso resultado de campaña


Quejas y reclamos.

En la Figura 24 se muestra el proceso de atención de quejas y reclamos, donde la

solicitud presentada por el cliente es atendida por el gerente de restaurante si es física y por

la agencia contratada si es por un medio digital, ambos responsables entregan los registros

de atención a la Gerencia Comercial y Marketing, sin embargo, el proceso de control y

seguimiento de quejas y reclamos no es realizado debido a la carga laboral que tiene la

gerencia.

54

Figura 24. Proceso atención de quejas y reclamos


Relación con el consumidor.

El proceso de relación con el consumidor mostrado en la Figura 25 consiste en realizar

un estudio especializado en el consumidor de la franquicia de restaurantes para identificar

oportunidades, este proceso se realiza a demanda del negocio, requiere de investigación en

los restaurantes y por terceros, ya que, no se cuenta con información del cliente al alcance.

Figura 25. Proceso relación con el consumidor


55

Definición de los entregables del proyecto.

La Gerencia Comercial y Marketing necesita la implementación de una solución de

inteligencia de negocios que incluya los 5 procesos del control y seguimiento, sin embargo,

la presente investigación se enfocará en el desarrollo del control y seguimiento de ventas

como una primera propuesta de mejora del proceso. Los entregables del proyecto serán:

- Las métricas e indicadores del control y seguimiento.

- Modelo dimensional del control y seguimiento

- Arquitectura de datos para el proceso de control y seguimiento

- Mapa de fuentes de información que alimentarán el modelo dimensional

- ETL de tablas relacionadas al control y seguimiento de ventas.

- Cubo OLAP con las métricas e indicadores para el control y seguimiento de ventas.

- Tablero de gestión y reportes con las métricas e indicadores de ventas.

- Plan de implementación y mantenimiento

Definición de requisitos funcionales y no funcionales.

Los requisitos funcionales y no funcionales indicados en la Tabla 11, se han definido

a partir de las necesidades identificadas en la Gerencia Comercial y Marketing.

Tabla 11

Requisitos funcionales y no funcionales

Código Descripción

Requisitos Funcionales

RF01 El sistema debe recoger los datos de diversas fuentes con las que cuenta la

franquicia de restaurantes según lo indicado en la Tabla 1: “Fuentes de

información de la franquicia de restaurantes”

RF02 El sistema debe proveer visualización de los datos según el nivel de gestión de la

Figura 10: “Niveles de gestión”

RF03 El sistema debe permitir la actualización de los indicadores diariamente

RF04 El sistema debe facilitar el despliegue de los datos para mayor detalle (drill-

down)

RF05 El sistema debe permitir calcular los indicadores definidos previamente.

RF06 El sistema debe ser intuitivo para que los usuarios puedan hacer sus propios

reportes

56

Requisitos No Funcionales

RNF01 La visualización debe ser soportado para el celular y web

RNF02 La visualización de datos debe estar disponible las 24 horas

RNF03 La visualización de datos debe limitar el acceso según el usuario

RNF04 Utilizar software licenciado, considerando que se cuenta con licencias Microsoft


Selección de herramientas de inteligencia de negocios.

Microsoft cuenta con herramientas para desarrollar soluciones de inteligencia de

negocios tales como SQL Server que permite transformar los datos en un informe entendible

mediante sus servicios SQL Server Integration Services (SSIS) para el desarrollo de ETL

desde diversas fuentes, SQL Server Analysis Services (SSAS) para el desarrollo de cubos y

SQL Server Reporting Services (SSRS) para la elaboración de reportes; y PowerBI que

ofrece la visualización de los datos de forma muy interactiva, segura y disponibilidad.

Por lo tanto, considerando las características de estas herramientas y que la franquicia

de restaurantes cuenta con licencias propias, se ha definido utilizar estas herramientas para

el desarrollo de la propuesta dado que permiten cumplir con los requisitos definidos.

Definición de objetivos estratégicos de la franquicia.

Los objetivos estratégicos de la franquicia de restaurantes mostrados en la Figura 26,

se han definido a partir de la información compartida por el personal de la Gerencia

Comercial y Marketing, están clasificados en las cuatro (04) perspectivas de un cuadro de

mando integral.

57

Figura 26. Objetivos estratégicos según perspectiva


Definición de las métricas e indicadores para el control y seguimiento.

Las métricas e indicadores establecidos para el control y seguimiento están detallados

en la Tabla 12, estos permiten medir el progreso de los objetivos estratégicos planteados en

el procedimiento anterior, considerar que no se incluye impuesto general de ventas (IGV) ni

recargo de consumo (RC). Además, no se muestra la meta ya que la definición se realiza

trimestralmente a nivel de restaurante y por día, por lo tanto, esta definición representa una

limitante ya que imposibilita desagregar las metas de venta en otras vistas como canal,

producto, empleado, etc. El proyecto no contempla la mejora del proceso de definición de

metas que realiza la Gerencia Comercial y Marketing.

58

Tabla 12

Métricas e indicadores para el control y seguimiento

Objetivo Métrica/Indicador Frecuencia Fórmula

Perspectiva Financiera

Incrementar

las ventas

Monto de venta neta Diaria ∑Venta Neta

Cantidad de

transacciones

Diaria Contar transacciones únicas

Cantidad de clientes Diaria Contar clientes únicos

Unidades vendidas Diaria ∑Cantidad de unidades vendidas

Cumplimiento

de metas

%Variación de venta

vs meta

Diaria ∑Venta Neta (sin impuestos) /

∑Venta Meta -1

%Variación de venta

vs historia

Diaria ∑Venta Neta (sin impuestos) /

∑Venta Histórica -1

Perspectiva Procesos

Controlar el

flujo de caja

Monto de descuento Diaria ∑Monto Descuento

Monto de anulaciones

(VOID)

Diaria ∑Monto Void

Monto de

devoluciones

Diaria ∑Monto Devolución

Eficiencia de

procesos

% Efectividad de

campaña

Diaria ∑Monto de Venta de Campaña /

∑Monto Inversión de Campaña -1

% Conversión cliente Diaria ∑Unidades vendidas / ∑Personas

en mesa

% Venta de salón Diaria ∑Venta Neta de salón / ∑Venta

Neta

% Venta de delivery Diaria ∑Venta Neta de delivery / ∑Venta

Neta

% Venta de comida Diaria ∑Venta Neta de comida / ∑Venta

Neta

% Venta de bebidas Diaria ∑Venta Neta de bebidas / ∑Venta

Neta

Perspectiva de Aprendizaje

Incrementar

la

productividad

Venta promedio por

empleado

Diaria ∑Venta Neta / ∑Cantidad de

empleados

Descuento promedio

por empleado

Diaria ∑ Monto de Descuento /

∑Cantidad de empleados

Unidades vendidas

por empleado

Diaria ∑Unidades vendidas / ∑Cantidad

de empleados

Perspectiva de Cliente

Nivel de Satisfacción Diaria ∑Encuestas positivas /

∑Encuestas válidas

59

Mejorar la

satisfacción

del cliente

Cantidad de quejas y

reclamos

Diaria Contar solicitudes de quejas y

reclamos

% Solicitudes

atendidas

Diaria

Contar solicitudes atendidas /

Contar solicitudes de quejas y

reclamos

Conocer al

cliente

Ticket promedio Diaria ∑Venta Neta / Contar

transacciones únicas

Precio promedio Diaria ∑Venta Neta / ∑Unidades

vendidas

Personas por compra Diaria ∑Personas en mesa / Contar

transacciones únicas


Definición de arquitectura de datos.

En la Figura 27 se muestra la arquitectura que se ha trabajado para el desarrollo de la

solución propuesta de inteligencia de negocios, consiste en utilizar la herramienta SQL

Server Integration Services (SSIS) para la extracción de información a la base de datos

temporal (staging), la transformación de los datos y carga al data mart DM_GCM; luego se

utiliza el SQL Server Analysis Services (SSAS) para la implementación del cubo OLAP y la

creación de los indicadores definidos anteriormente.

Finalmente, se han establecido tres (03) herramientas de visualización según el nivel

de gestión, es decir, el tablero de control se creó con un fin más estratégico para facilitar la

visibilidad del negocio; el reporte en SQL Server es más táctico ya que permite la

modificación de los indicadores de acuerdo con las necesidades y ofrece mayor rapidez; y el

reporte en Excel es más operativo porque permite la manipulación de los datos mediante

tablas dinámicas. Las herramientas de visualización cuentan con la conexión al cubo OLAP.

60

Figura 27. Arquitectura de datos


Elaboración del modelo dimensional para el control y seguimiento.

Matriz bus.

La matriz bus es una herramienta esencial para diseñar la arquitectura de

almacenamiento de datos, consiste en una matriz que cruza las dimensiones del negocio

contra las métricas o indicadores y las intersecciones marcadas con un aspa indican que existe

una relación entre las dimensiones y los indicadores. En la Tabla 13 se muestra la matriz Bus

elaborada con la información de la franquicia de restaurantes lo que nos permite identificar

la arquitectura de datos necesaria.

61

Tabla 13

Matriz Bus

Dimensiones

Métrica/Indicador

Tie

mp

o

Can

al

Rest

au

ran

te

Prod

ucto

Em

ple

ad

o

Cli

en

te

Blo

qu

e

Cam

pañ

a

Tip

o A

ten

ció

n

Est

ad

o A

ten

ció

n

Gru

po

Monto de venta neta X X X X X X X X 1

Cantidad de transacciones X X X X X X X X 1

Cantidad de clientes X X X X X X X 2

Unidades vendidas X X X X X X X X 1

%Variación de venta vs meta X X 3

%Variación de venta vs historia X X X X X X X X 1

Monto de descuento X X X X X X X X 1

Monto de anulaciones (VOID) X X X X X X X X 1

Monto de devoluciones X X X X X X X X 1

% Efectividad de campaña X X X X X X X X 1

% Conversión cliente X X X X X X X 2

% Venta de salón X X X X X X X X 1

% Venta de delivery X X X X X X X X 1

% Venta de comida X X X X X X X X 1

% Venta de bebidas X X X X X X X X 1

Venta promedio por empleado X X X X X X X X 1

Descuento promedio por empleado X X X X X X X X 1

Unidades vendidas por empleado X X X X X X X X 1

Nivel de Satisfacción X X X 5

Cantidad de quejas y reclamos X X X X X 4

% Solicitudes atendidas X X X X X 4

Ticket promedio X X X X X X X X 1

Precio promedio X X X X X X X X 1

Personas por compra X X X X X X X 2


62

Star net.

El Star net es una herramienta que parte de la matriz bus y permite visualizar la

estructura del modelo dimensional, consiste en una malla que agrupa a la izquierda los

indicadores o métricas que están relacionados, a la derecha están las dimensiones necesarias

para los indicadores y en la línea se muestran los niveles de granularidad de las dimensiones

que son necesarios para el análisis de dichos indicadores.

Para el desarrollo de la solución de inteligencia de negocios que requiere la Gerencia

Comercial y Marketing, hemos identificado que el Star net se divide en cinco (05) grupos

debido a la relación de las dimensiones con los indicadores. A continuación, se ha graficado

cada grupo, sin embargo, la solución propuesta contempla lo indicado en la Figura 28 que

muestra los indicadores de venta con las mismas dimensiones.

Figura 28. Star net (Grupo 1)


La Figura 29 contiene los indicadores relacionados al cliente con las mismas

dimensiones relacionadas.

63



La Figura 30 contiene los indicadores relacionados a la meta de venta, debido a que

la meta solo puede ser medida por las dimensiones tiempo y restaurante.



La Figura 31 contiene los indicadores relacionados a la gestión de quejas y reclamos

que son medidos por las mismas dimensiones.



64

La Figura 32 contiene los indicadores relacionados a la satisfacción del cliente como

resultado de las encuestas realizadas y registradas en el sistema GEM.



Jerarquías.

En la Tabla 14 se muestra la definición de los niveles de las jerarquías para cada una

de las dimensiones, se identifican a partir del star net.

Tabla 14

Jerarquías de las dimensiones

Dimensión Jerarquía

Tiempo . Año

.. Trimestre

… Mes

…. Semana

….. Día

Canal . Canal

Restaurante . Territorio

.. Región

… Restaurante

Producto . Mayor

.. Familia

… Producto

Empleado . Modalidad

.. Empleado

Cliente . Cliente

Bloque . Bloque

Campaña . Campaña

Tipo Atención . Tipo Atención

Estado Atención . Estado Atención


65

Dimensiones.

Para el desarrollo del modelo dimensional hemos identificado 10 dimensiones, que

se muestran en la Tabla 15.

Tabla 15

Dimensiones

N° Dimensión

1 DIM_TIEMPO

2 DIM_CANAL

3 DIM_RESTAURANTE

4 DIM_PRODUCTO

5 DIM_EMPLEADO

6 DIM_CLIENTE

7 DIM_BLOQUE

8 DIM_CAMPAÑA

9 DIM_TIPO_ATENCION

10 DIM_ESTADO_ATENCION


A continuación, se detalla las características de los atributos y el código de creación

en SQL de cada una de las dimensiones.

Dimensión DIM_TIEMPO

La dimensión contiene los niveles en el tiempo por los que se medirán las operaciones

comerciales. En la Tabla 16 se muestran las características de cada uno de los atributos

definidos para esta dimensión.

Tabla 16

Atributos de la dimensión DIM_TIEMPO

Llave Nombre de Atributo Tipo Descripción

PK ID_TIEMPO integer Identificador único de la dimensión

FECHA date Fecha de la operación

DIA integer Número del día de la semana (1-7)

DIA_NOMBRE string Nombre del día de la semana

SEMANA integer Número de semana comercial (1-52)

66

MES integer Número del mes (1-12)

MES_NOMBRE string Nombre del mes

TRIMESTRE integer Número del trimestre (1-4)

TRIM_NOMBRE string Nombre del trimestre

AÑO integer Año comercial


Código de creación de tabla en SQL:

CREATE TABLE DIM_TIEMPO

(

ID_TIEMPO INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

FECHA DATE NOT NULL,

DIA INT,

DIA_NOMBRE VARCHAR(20),

SEMANA INT,

MES INT,

MES_NOMBRE VARCHAR(20),

TRIMESTRE INT,

TRIM_NOMBRE VARCHAR(20),

AÑO INT)

Dimensión DIM_CANAL

La dimensión contiene los canales con los que cuenta la franquicia de restaurantes,

actualmente tiene salón que es venta de los restaurantes, y delivery que es la venta que

realizan los restaurantes mediante Rappi. Los atributos definidos para esta dimensión se

muestran en la Tabla 17.

Tabla 17

Atributos de la dimensión DIM_CANAL


PK ID_CANAL integer Identificador único de la dimensión

CANAL_NOMBRE string Nombre del Canal


67


CREATE TABLE DIM_CANAL

(

ID_CANAL INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

CANAL_NOMBRE VARCHAR(20)

)

Dimensión DIM_RESTAURANTE

Contiene la descripción de los 14 restaurantes con los que cuenta la franquicia de

restaurantes. En la Tabla 18 se muestra los atributos definidos para esta dimensión.

Tabla 18

Atributos de la dimensión DIM_RESTAURANTE


PK ID_RESTAURANTE integer Identificador único de la dimensión

REST_NOMBRE string Nombre del restaurante

REGION integer Número de región (1-2)

REG_NOMBRE string Nombre de la región

TERRITORIO integer Número del territorio (1-2)

TERRIT_NOMBRE string Nombre del territorio



CREATE TABLE DIM_RESTAURANTE

(

ID_RESTAURANTE INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

REST_NOMBRE VARCHAR(20),

REGION INT,

REG_NOMBRE VARCHAR(20),

TERRITORIO INT,

TERRIT_NOMBRE VARCHAR(20)

)

68

Dimensión DIM_PRODUCTO

Contiene la descripción de los productos que se distribuyen en 13 familias y éstas a

su vez pertenecen a un mayor de producto que puede ser comida, bebidas y misceláneos. En

la Tabla 19 se muestra los atributos definidos para esta dimensión.

Tabla 19

Atributos de la dimensión DIM_PRODUCTO


PK ID_PRODUCTO integer Identificador único de la dimensión

PROD_NOMBRE string Nombre del producto

FAMILIA integer Número de familia

FAM_NOMBRE string Nombre de familia

MAYOR integer Número de mayor (1-3)

MAYOR_NOMBRE string Nombre de mayor



CREATE TABLE DIM_PRODUCTO

(

ID_PRODUCTO INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

PROD_NOMBRE VARCHAR(20),

FAMILIA INT,

FAM_NOMBRE VARCHAR(50),

MAYOR INT,

MAYOR_NOMBRE VARCHAR(50)

)

Dimensión DIM_EMPLEADO

Contiene el detalle de los empleados e incluye la modalidad de trabajo. En la Tabla

20 se muestra los atributos definidos para esta dimensión.

Tabla 20

Atributos de la dimensión DIM_EMPLEADO


PK ID_EMPLEADO integer Identificador único de la dimensión

69

DOCUMENTO string Número de DNI / Pasaporte

EMP_NOMBRE string Nombre del empleado

EMP_APELLIDO string Apellidos del empleado

GENERO string Género del empleado (M/F)

MODALIDAD integer Número de modalidad (1-2)

MOD_NOMBRE string Nombre de la modalidad del empleado



CREATE TABLE DIM_EMPLEADO

(

ID_EMPLEADO INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

DOCUMENTO VARCHAR(20),

EMP_NOMBRE VARCHAR(50),

EMP_APELLIDO VARCHAR(50),

GENERO VARCHAR(20),

MODALIDAD INT,

MOD_NOMBRE VARCHAR(20)

)

Dimensión DIM_CLIENTE

Contiene el detalle de los clientes que han participado en alguna campaña de

recolección de datos o que han registrado su compra con su documento de identidad. Las

características y atributos de la dimensión se muestran en la Tabla 21.

Tabla 21

Atributos de la dimensión DIM_CLIENTE


PK ID_CLIENTE integer Identificador único de la dimensión

DOCUMENTO string Número de DNI / Pasaporte

CLI_NOMBRE string Nombre del cliente

CLI_APELLIDOS string Apellidos del cliente

GENERO string Género del cliente (M/F)

FECNAC date Fecha de Nacimiento del cliente

SITLABORAL string Situación laboral (Dependiente/Independiente)

70

DISTRITO string Distrito de residencia del cliente

PROVINCIA string Provincia de residencia del cliente

DEPARTAMENTO string Departamento de residencia del cliente

CONTACTABILIDAD integer Disponibilidad de contacto (1-2)



CREATE TABLE DIM_CLIENTE

(

ID_CLIENTE INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

DOCUMENTO VARCHAR(20),

CLI_NOMBRE VARCHAR(50),

CLI_APELLIDOS VARCHAR(50),

GENERO VARCHAR(20),

FECNAC DATE,

SITLABORAL VARCHAR(20),

DISTRITO VARCHAR(50),

PROVINCIA VARCHAR(50),

DEPARTAMENTO VARCHAR(50),

CONTACTABILIDAD INT)

Dimensión DIM_BLOQUE

Contiene el detalle del bloque horario, la franquicia de restaurantes cuenta con cinco

(05) rangos de horas que se han definido para analizar la información. En la Tabla 22 se

muestran los atributos definidos para esta dimensión.

Tabla 22

Atributos de la dimensión DIM_BLOQUE


PK ID_BLOQUE integer Identificador único de la dimensión

BLOQUE_NOMBRE string Nombre del bloque

BLOQUE_HORARIO string Rango de horas del bloque


71


CREATE TABLE DIM_BLOQUE

(

ID_BLOQUE INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

BLOQUE_NOMBRE VARCHAR(20),

BLOQUE_HORARIO VARCHAR(50)

)

Dimensión DIM_CAMPAÑA

Contiene información de las campañas que se han realizado por la Gerencia

Comercial y Marketing. En la Tabla 23 se muestran los atributos definidos para esta

dimensión.

Tabla 23

Atributos de la dimensión DIM_CAMPAÑA


PK ID_CAMPAÑA integer Identificador único de la dimensión

CAMP_NOMBRE string Nombre de la campaña

FECINI date Fecha de inicio de la campaña

FECFIN date Fecha de fin de la campaña

INVERSION float Monto de inversión de la campaña

DESCRIPCION string Descripción de las condiciones de la campaña



CREATE TABLE DIM_CAMPAÑA

(

ID_CAMPAÑA INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

CAMP_NOMBRE VARCHAR(50),

FECINI DATE,

FECFIN DATE,

INVERSION FLOAT,

DESCRIPCION VARCHAR(100)

)

72

Dimensión DIM_TIPO_ATENCION

Contiene el detalle de los tipos de atención, pueden ser reclamo o queja. En la Tabla

24 se muestran los atributos definidos para esta dimensión.

Tabla 24

Atributos de la dimensión DIM_TIPO_ATENCION


PK ID_TIPO_AT integer Identificador único de la dimensión

TIPO_AT_NOMBRE string Nombre del tipo de solicitud o atención



CREATE TABLE DIM_TIPO_ATENCION

(

ID_TIPO_AT INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

TIPO_AT_NOMBRE VARCHAR(50))

Dimensión DIM_ESTADO_ATENCION

Contiene el detalle de los estados por los que pasa una solicitud de atención que puede

ser pendiente, en proceso, en stand by y atendido. Los atributos de la dimensión se muestran

en la Tabla 25.

Tabla 25

Atributos de la dimensión DIM_ESTADO_ATENCION


PK ID_ESTADO_AT integer Identificador único de la dimensión

ESTADO_AT_NOMBRE string Nombre del estado de solicitud o atención



CREATE TABLE DIM_ESTADO_ATENCION

(

73

ID_ESTADO_AT INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,

ESTADO_AT_NOMBRE VARCHAR(50))

Tablas de Hechos.

En las Tabla 26, se muestran las 5 tablas de hechos que se han identificado a partir

del Star net.

Tabla 26

Tablas de hechos

N° Tabla de Hechos

1 FACT_VENTAS

2 FACT_VENTA_CLI

3 FACT_METAS

4 FACT_ATENCION

5 FACT_ENCUESTAS


FACT_VENTAS

Contiene el detalle de las transacciones de venta que ha realizado la franquicia de

restaurantes, se incluye hasta el nivel de producto. En la Tabla 27 se muestran los atributos

definidos para la tabla de hechos.

Tabla 27

Atributos de la tabla de hechos FACT_VENTAS

Llav

e Nombre de Atributo Tipo Descripción

FK ID_TIEMPO integer Identificador único de DIM_TIEMPO

FK ID_CANAL integer Identificador único de DIM_CANAL

FK ID_RESTAURANTE

integer Identificador único de

DIM_RESTAURANTE

FK ID_PRODUCTO integer Identificador único de DIM_PRODUCTO

FK ID_EMPLEADO integer Identificador único de DIM_EMPLEADO

FK ID_CLIENTE integer Identificador único de DIM_CLIENTE

FK ID_BLOQUE integer Identificador único de DIM_BLOQUE

FK ID_CAMPAÑA integer Identificador único de DIM_CAMPAÑA

CH_TRX string Código de la transacción de venta

74

MONTO_VENTA_NETA float Monto de venta neta en soles

MONTO_DESCUENTO float Monto de descuento en soles

MONTO_ANULADO float Monto de venta anulada en soles

MONTO_DEVOLUCION float Monto de venta devuelta en soles

UNIDADES integer Cantidad de unidades vendidas



CREATE TABLE FACT_VENTAS

(

ID_TIEMPO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIEMPO

(ID_TIEMPO),

ID_CANAL INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CANAL

(ID_CANAL),

ID_RESTAURANTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_RESTAURANTE

(ID_RESTAURANTE),

ID_PRODUCTO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_PRODUCTO

(ID_PRODUCTO),

ID_EMPLEADO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_EMPLEADO

(ID_EMPLEADO),

ID_CLIENTE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CLIENTE

(ID_CLIENTE),

ID_BLOQUE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_BLOQUE

(ID_BLOQUE),

ID_CAMPAÑA INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CAMPAÑA

(ID_CAMPAÑA),

CH_TRX VARCHAR(50),

MONTO_VENTA_NETA FLOAT,

MONTO_DESCUENTO FLOAT,

MONTO_ANULADO FLOAT,

MONTO_DEVOLUCION FLOAT,

UNIDADES INT)

75

FACT_VENTAS_CLI

Contiene el detalle de las transacciones de venta, no incluye el nivel de producto. En

la Tabla 28 se muestran los atributos definidos para la tabla de hechos.

Tabla 28

Atributos de la tabla de hechos FACT_VENTAS_CLI




FK ID_RESTAURANTE integer Identificador único de DIM_RESTAURANTE

FK ID_EMPLEADO integer Identificador único de DIM_EMPLEADO


FK ID_BLOQUE integer Identificador único de DIM_BLOQUE

FK ID_CAMPAÑA integer Identificador único de DIM_CAMPAÑA

CH_TRX string Código de la transacción de venta

ACOMPAÑANTES integer Cantidad de personas en la mesa

UNIDADES integer Cantidad de unidades vendidas



CREATE TABLE FACT_VENTAS_CLI

(

ID_TIEMPO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIEMPO (ID_TIEMPO),

ID_CANAL INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CANAL (ID_CANAL),


(ID_RESTAURANTE),

ID_EMPLEADO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_EMPLEADO

(ID_EMPLEADO),


(ID_CLIENTE),

ID_BLOQUE INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_BLOQUE (ID_BLOQUE),

ID_CAMPAÑA INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CAMPAÑA

(ID_CAMPAÑA),

CH_TRX VARCHAR(50),

ACOMPAÑANTES INT,

UNIDADES INT)

76

FACT_METAS

Contiene los registros de metas de venta para analizar a nivel de restaurante y día. En

la Tabla 29 se muestran los atributos definidos.

Tabla 29

Atributos de la tabla de hechos FACT_METAS

Llav



FK ID_RESTAURANTE integer Identificador único de

DIM_RESTAURANTE

MONTO_VENTA_NETA float Monto de venta neta en soles

META_VENTA_NETA float Monto meta de venta neta en soles



CREATE TABLE FACT_METAS

(

ID_TIEMPO INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIEMPO

(ID_TIEMPO),


(ID_RESTAURANTE),

MONTO_VENTA_NETA FLOAT,

META_VENTA_NETA FLOAT

)

FACT_ATENCION

Contiene los registros de atención al cliente por quejas y reclamos, proviene de los

reportes que envían los gerentes de restaurante y la agencia contratada. En la Tabla 30 se

indican los atributos definidos.

77

Tabla 30

Atributos de la tabla de hechos FACT_ATENCION

Llav





FK ID_TIPO_AT integer Identificador único de DIM_TIPO_ATENCION

FK ID_ESTADO_AT integer Identificador único de

DIM_ESTADO_ATENCION

DETALLE_AT string Detalle de la solicitud de atención



CREATE TABLE FACT_ATENCION

(



(ID_RESTAURANTE),


(ID_CLIENTE),

ID_TIPO_AT INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_TIPO_ATENCION

(ID_TIPO_AT),

ID_ESTADO_AT INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_ESTADO_ATENCION

(ID_ESTADO_AT),

DETALLE_AT VARCHAR(100)

)

FACT_ENCUESTAS

Contiene el resultado de encuestas realizadas a los clientes mediante el sistema GEM.

En la Tabla 31 se indican los atributos definidos.

78

Tabla 31

Atributos de la tabla de hechos FACT_ENCUESTAS





ENC_POSITIVAS integer Cantidad de encuestas positivas según GEM

ENC_VALIDAS integer Cantidad de encuestas válidas según GEM



CREATE TABLE FACT_ENCUESTAS

(


ID_CANAL INT FOREIGN KEY REFERENCES DIM_CANAL (ID_CANAL),


(ID_RESTAURANTE),

ENC_POSITIVAS INT,

ENC_VALIDAS INT

)

79

Modelo dimensional.

El modelo dimensional de la solución propuesta de inteligencia de negocios se

muestra en la Figura 33, consta de 10 tablas dimensionales y 5 tablas de hechos. Se ha

desarrollado la estructura en la base de datos DM_GCM.

Figura 33. Modelo dimensional de la propuesta


Mapeo de fuentes de información.

Antes de desarrollar el ETL de ventas, se ha realizado el mapeo de las fuentes de

información que alimentan cada una de las dimensiones y tablas de hechos definidos en el

modelo dimensional.

80

En la Figura 34, se detalla gráficamente el flujo de datos que debe considerarse para

el desarrollo de la solución propuesta.

Figura 34. Mapeo de fuentes


Desarrollo del ETL de Ventas.

Para la carga del modelo dimensional se ha utilizado el SQL Server Integration

Services (SSIS), se ha desarrollado un ETL para la carga de dimensiones y otro ETL para la

carga de la tabla de hechos.

ETL para las dimensiones.

El flujo de control del ETL desarrollado para la carga de dimensiones se muestra en

la Figura 35, consiste en la limpieza de las tablas que se usan como staging y por cada

dimensión se ha creado un flujo de datos para la extracción desde las fuentes originales al

staging y un segundo flujo de datos para la transformación y carga de datos a la tabla

dimensional.

81

Figura 35. Flujo de control en ETL de dimensiones


El código para limpiar tablas de Staging:

TRUNCATE TABLE STG_TIEMPO

TRUNCATE TABLE STG_CANAL

TRUNCATE TABLE STG_RESTAURANTE

TRUNCATE TABLE STG_PRODUCTO

TRUNCATE TABLE STG_EMPLEADO

TRUNCATE TABLE STG_CLIENTE

TRUNCATE TABLE STG_BLOQUE

TRUNCATE TABLE STG_CAMPAÑA

TRUNCATE TABLE STG_TIPO_ATENCION

TRUNCATE TABLE STG_ESTADO_ATENCION

En el flujo de datos mostrado en la Figura 36, el staging se crea con la estructura y

los datos originales que se extrae de las fuentes de información, es decir, se extrae los datos

sin cambios, lo cual se realiza en cada dimensión.

82

Figura 36. Flujo de datos STG_TIEMPO


El flujo de datos mostrado en la Figura 37, extrae los datos del staging para limpiar

los datos, transformarlos y cargarlos en la estructura definida en el modelo dimensional.

Figura 37. Flujo de datos DIM_TIEMPO


ETL para la tabla de hechos.

El flujo de control del ETL para la carga de la tabla de hechos mostrado en la Figura

38, consiste en la limpieza de las tablas que se usan como staging, un flujo de datos para la

extracción de los datos al staging y un segundo flujo de datos para la transformación y carga

de datos a la tabla de hechos final.

Figura 38. Flujo de control en ETL para tabla de hechos


83

La venta extraída como muestra de la franquicia de restaurantes ha sido determinada

mediante el siguiente código:

select top 10000

CONVERT(VARCHAR(8),t_business_date,112) + RIGHT(REPLICATE('0',4) +

CONVERT(VARCHAR,a.rest_obj_num),4) + RIGHT(REPLICATE('0',4) +

CONVERT(VARCHAR,c_chk_num),4) as checkid,

t_business_date as fecha,

a.rest_name as restaurante,

CASE WHEN A.famgrpdef_obj_num IN ('5016', '5017', '5018', '5011') THEN 'Delivery'

ELSE 'Salón' END as canal,

midef_name as producto, b.i9_id1_number as documento_emp,

CASE

WHEN (CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN '22:00:00' AND '23:59:59')

OR (CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN '00:00:00' AND '03:00:00') THEN

'22:00 a 03:00'

WHEN A.REST_OBJ_NUM = '25' AND CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN

'03:00:00' AND '12:00:00' THEN '03:00 a 12:00'

WHEN A.REST_OBJ_NUM <> '25' AND CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN

'03:00:00' AND '11:00:00' THEN '22:00 a 03:00'

WHEN A.REST_OBJ_NUM = '25' AND CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN

'12:00:00' AND '16:00:00' THEN '12:00 a 16:00'

WHEN A.REST_OBJ_NUM <> '25' AND CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN

'11:00:00' AND '16:00:00' THEN '12:00 a 16:00'

WHEN CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN '16:00:00' AND '19:00:00' THEN

'16:00 a 19:00'

WHEN CONVERT(time, t_start_date_tm) BETWEEN '19:00:00' AND '22:00:00' THEN

'19:00 a 22:00'

END as bloque_horario,

case when customerID is null or CustomerID='0' then '00000000' else customerid end as

cliente,

cast(1 as int) as campaña,

84

d_rpt_ttl as venta_neta,

CASE WHEN A.r_dtl_type = 'D' THEN A.d_rpt_ttl ELSE 0 END as descuento,

CASE WHEN A.d_ob_dtl05_void_flag = 'T' THEN A.d_rpt_ttl ELSE 0 END as anulado,

CASE WHEN A.dcdef_obj_num IN ('10') AND A.r_dtl_type = 'D' THEN A.d_rpt_ttl ELSE

0 END as devolucion,

A.d_rpt_cnt as unidades

from insidef.dbo.T_PMIX_Fralisa a

left join bi.dbo.T_Employee b on a.tempdef_obj_num=b.obj_num and

a.rest_obj_num=b.rest_obj_num

left join (select CONVERT(VARCHAR(8),MicrosBsnzDate,112) +

RIGHT(REPLICATE('0',4) + CONVERT(VARCHAR,rest_obj_num),4) +

RIGHT(REPLICATE('0',4) + CONVERT(VARCHAR,MicrosChkNum),4) as checkid,

customerID from insidef.dbo.T_Fiscal_Fralisa) d on d.checkid=

CONVERT(VARCHAR(8),t_business_date,112) + RIGHT(REPLICATE('0',4) +

CONVERT(VARCHAR,a.rest_obj_num),4) + RIGHT(REPLICATE('0',4) +

CONVERT(VARCHAR,c_chk_num),4)

inner join dm_gcm.dbo.dim_producto c on a.midef_name COLLATE

Modern_Spanish_CI_AS = c.PROD_NOMBRE COLLATE Modern_Spanish_CI_AS

inner join dm_gcm.dbo.dim_cliente e on case when customerID is null or CustomerID='0'

then '00000000' else customerid end COLLATE

Modern_Spanish_CI_AS=e.DOCUMENTO COLLATE Modern_Spanish_CI_AS

inner join dm_gcm.dbo.dim_empleado f on f.documento COLLATE

Modern_Spanish_CI_AS=b.i9_id1_number COLLATE Modern_Spanish_CI_AS

where t_business_date>convert(date,'01/01/2019')

and i9_id1_number<>''

En la Figura 39 se muestra el flujo de datos desarrollado para la carga de la tabla de

hechos FACT_VENTAS, consiste en la transformación de los datos cargados en el staging

y la combinación con las dimensiones relacionadas para extraer el identificador de cada tabla.

85

Figura 39. Flujo de datos FACT_VENTAS


Consulta del data mart de ventas.

Luego del desarrollo y ejecución del ETL para las dimensiones y tabla de hechos se

procede a validar la carga al data mart mediante la herramienta SQL Server Management

Studio como se muestra en la Figura 40.

Figura 40. Consulta de FACT_VENTAS en DM_GCM


86

Creación del cubo OLAP.

Para la creación del cubo se ha utilizado la herramienta SQL Server Analysis Services

(SSAS), donde se parte añadiendo el origen de datos, la vista del origen de datos y se

configuran las dimensiones según se indica en la Tabla 14: “Jerarquías de las dimensiones”.

Configuración de dimensiones.

Dimensión DIM_TIEMPO

En la Figura 41 se detalla la estructura de la dimensión DIM_TIEMPO conformada

por atributos, jerarquías y vista del origen de datos.

Figura 41. Estructura de dimensión DIM_TIEMPO


Dimensión DIM_CANAL

En la Figura 42 se detalla la estructura de la dimensión DIM_CANAL conformada


Figura 42. Estructura de dimensión DIM_CANAL


87

Dimensión DIM_RESTAURANTE

En la Figura 43 se detalla la dimensión DIM_RESTAURANTE conformada por

atributos, jerarquías y vista del origen de datos.

Figura 43. Estructura de dimensión DIM_RESTAURANTE


Dimensión DIM_PRODUCTO

En la Figura 44 se detalla la estructura de la dimensión DIM_PRODUCTO

conformada por atributos, jerarquías y vista del origen de datos.

Figura 44. Estructura de dimensión DIM_PRODUCTO


Dimensión DIM_EMPLEADO

En la Figura 45 se detalla la estructura de la dimensión DIM_EMPLEADO


88

Figura 45. Estructura de dimensión DIM_EMPLEADO


Dimensión DIM_CLIENTE

En la Figura 46 se detalla la estructura de la dimensión DIM_CLIENTE conformada


Figura 46. Estructura de dimensión DIM_CLIENTE


Dimensión DIM_BLOQUE

En la Figura 47 se detalla la estructura de la dimensión DIM_BLOQUE conformada


89

Figura 47. Estructura de dimensión DIM_BLOQUE


Dimensión DIM_CAMPAÑA

En la Figura 48 se detalla la estructura de la dimensión DIM_CAMPAÑA


Figura 48. Estructura de dimensión DIM_CAMPAÑA


90

Cubo OLAP.

Después de la configuración de las dimensiones, se procesa el cubo para

implementarlo en la base de datos y la estructura creada se muestra en la Figura 49 que

corresponde al modelo dimensional diseñado.

Figura 49. Estructura del cubo OLAP


91

Medidas y cálculos.

Las medidas que se han generado automáticamente con el procesamiento del cubo se

muestran en la Figura 50.

Figura 50. Medidas del cubo OLAP


Además, se ha creado cálculos para los indicadores de venta que no fueron creados

por defecto, usando el lenguaje MDX. A continuación, se detalla la sentencia de cada

indicador:

% Venta de Delivery (VTA_DELIVERY):

([DIM CANAL].[CANAL NOMBRE].[Delivery],[Measures].[MONTO VENTA NETA])/

([DIM CANAL].[CANAL NOMBRE].[ALL],[Measures].[MONTO VENTA NETA])

% Venta de Salón (VTA_SALON):

([DIM CANAL].[CANAL NOMBRE].[Salón],[Measures].[MONTO VENTA NETA])/


% Venta de Comida (VTA_COMIDA):

([DIM PRODUCTO].[MAYOR NOMBRE].[Comida],[Measures].[MONTO VENTA

NETA])/


92

% Venta de Bebidas (VTA_BEBIDA):

([DIM PRODUCTO].[MAYOR NOMBRE].[Bebida],[Measures].[MONTO VENTA

NETA])/


% Variación de venta vs historia trimestral (VAR_VTA_HIST):

CASE WHEN ISEMPTY([Measures].[MONTO VENTA NETA])

THEN 0 ELSE

(([DIM TIEMPO].[Jerarquía].CURRENTMEMBER,[Measures].[MONTO VENTA

NETA])/

([DIM TIEMPO].[Jerarquía].PREVMEMBER,[Measures].[MONTO VENTA NETA])-1)

END

% Variación de venta vs historia semanal (VAR_VTA_HIST_SEM):

CASE WHEN ISEMPTY([Measures].[MONTO VENTA NETA])

THEN 0 ELSE

(([DIM TIEMPO].[SEMANA].CURRENTMEMBER,[Measures].[MONTO VENTA

NETA])/

([DIM TIEMPO].[SEMANA].PREVMEMBER,[Measures].[MONTO VENTA NETA])-1)

END

% Efectividad de campaña (EFECT_CAMP):

CASE WHEN [DIM CAMPAÑA].[ID CAMPAÑA]=1

THEN 0 ELSE

[Measures].[MONTO VENTA NETA]/[Measures].[INVERSION]-1

END

Ticket promedio (TICKET_PROM):

[Measures].[MONTO VENTA NETA]/[Measures].[Recuento distinto CH TRX]

Precio promedio (PRECIO_PROM):

[Measures].[MONTO VENTA NETA]/[Measures].[UNIDADES]

93

Venta promedio por empleado (VTA_EMP):

[Measures].[MONTO VENTA NETA]/[Measures].[Recuento distinto ID EMPLEADO]

Descuento promedio por empleado (DSCTO_EMP):

[Measures].[MONTO DESCUENTO]/[Measures].[Recuento distinto ID EMPLEADO]

Unidades vendidas por empleado (UNID_EMP):

[Measures].[UNIDADES]/[Measures].[Recuento distinto ID EMPLEADO]

Herramienta de visualización: Tablero de Control.

PowerBI cuenta con una versión Desktop Gratuita para el desarrollo de los tableros

de control; una aplicación web que permite compartir de forma privada a los usuarios con

licencias PowerBI Pro; y una aplicación móvil para acceder a los reportes en cualquier

momento y lugar.

Desarrollo del tablero de control.

Luego de la creación del cubo OLAP, se procede a desarrollar el tablero de control

de ventas usando la herramienta PowerBI Desktop, el tablero consta de dos (02) informes, el

primero mostrado en la Figura 51 tiene una visión general, es decir, permite conocer

ampliamente la situación de venta del negocio con 14 visualizadores (6 gráficos y 8 etiquetas)

y el segundo informe mostrado en la Figura 52 tiene una visión a nivel de restaurante, ya que

contiene el despliegue a detalle por fecha, producto y empleado en 8 visualizadores (4

gráficos y 4 etiquetas).

94

Figura 51. Desarrollo del informe general


Figura 52. Desarrollo del informe a nivel restaurante


95

Descripción de los gráficos.

A continuación, se describe cada uno de los gráficos de los informes para mayor

detalle considerando como filtro solo el año 2020.

Gráfico: Informe general - Variación venta neta anual / trimestral

El gráfico de variación de venta ubicado a la izquierda del informe general que

permite identificar rápidamente el monto vendido en el periodo seleccionado y la variación

de la venta neta de este periodo respecto el periodo anterior, este indicador se evalúa a nivel

anual y trimestral debido a que es la medición establecida por el negocio. En la Figura 53, se

muestra que el monto de venta neta del 2020 es 20,811 soles y la variación es -69% respecto

a la venta neta total del 2019.

Figura 53. Gráfico variación venta neta anual / trimestral


Gráfico: Informe general – Venta neta por día de la semana

El gráfico de venta neta por día de semana permite medir el monto de venta neta de

cada día, además, considera que la semana comercial inicia el martes y termina el lunes

debido a que la gestión de venta se realiza semanal En la Figura 54 se muestra que el pico de

venta del 2020 es viernes con una venta neta total de 5,309 soles, sin embargo, el ticket

promedio (venta promedio por transacción) de los sábados es más alto que otros días por lo

que se podría fomentar la demanda de los sábados con alguna estrategia comercial e

incrementar la ventas.

96

Figura 54. Gráfico venta neta por día de la semana


Gráfico: Informe general - Venta neta por canal

El gráfico de venta por canal permite describir la situación de venta por delivery y

salón, esta vista del negocio no estaba contemplada antes de la cuarentena, sin embargo,

debido a la coyuntura actual la franquicia de restaurantes ha tenido que potenciar y expandir

el canal de delivery por lo que es una necesidad diferenciar la venta. En la Figura 55, se

muestra que la venta del salón representa un 67% de la venta anual 2020 y el precio promedio

de los productos vendidos por este canal es superior al delivery.

97

Figura 55. Gráfico venta neta por canal salón/delivery


Gráfico: Informe general - Venta neta por mayor

El gráfico de venta por mayor permite agrupar la venta en comida, bebida y

misceláneo, pero comida es la categoría que produce la mayor venta. En la Figura 56, se

muestra que la venta de comida representa un 70% de la venta anual 2020 y el precio

promedio de los productos vendidos de este mayor es superior que bebidas, además, los

descuentos se concentran en la comida.

Figura 56. Gráfico venta neta por mayor


98

Gráfico: Informe general - Venta neta por bloque

El gráfico permite identificar cual es el bloque horario con mayor venta y muestra el

detalle de cada bloque para analizar las diversas situaciones, la franquicia de restaurantes

cuenta con cinco (05) bloques pero el Breakfast (03:00 a 12:00) solo aplica para restaurante

en el aeropuerto. En la Figura 57 se muestra que el bloque Lunch tiene la mayor venta debido

a la gran cantidad vendida en productos de bajo precio (7.76 soles), sin embargo, los clientes

están dispuestos a pagar más en el bloque Dinner.

Figura 57. Gráfico venta neta por bloque


Gráfico: Informe general - Venta neta por producto

El gráfico permite identificar cual es producto más vendido con los filtros aplicados,

el producto estrella de la franquicia de restaurantes es el Chicken Fingers. En la Figura 58 se

muestra que el producto con mayor venta en el 2020 es el Chicken Fingers versión menú

lunch debido a que tiene un precio más bajo que en carta y en segundo lugar el mismo

99

producto pero a precio de carta, es decir, el precio del producto bajo 41% y la cantidad

vendida incremento en 253%.

Figura 58. Gráfico venta neta por producto


Gráfico: Informe nivel restaurante - Venta neta por restaurante

El gráfico ubicado a la izquierda del informe nivel de restaurante contiene el

desagregado de venta por restaurante lo que permite comparar los resultados obtenidos. En

la Figura 59 se muestra que el restaurante en el Óvalo Gutiérrez tiene la mayor venta, sin

embargo, Aeropuerto presenta el ticket promedio más alto por lo cual se podría decir que son

clientes de mayor valor adquisitivo y se podrían ofrecer combos de productos.

100

Figura 59. Gráfico venta neta por restaurante


Gráfico: Informe nivel restaurante - Venta neta por día

El gráfico de venta por día (fecha) permite poder comparar el resultado del día

respecto las fechas anteriores, es más preciso para el control y seguimiento de restaurantes.

En la Figura 60 se muestra que el pico de venta de enero fue el día 17 porque tuvo mayor

cantidad de transacciones y un ticket promedio alto.

Figura 60. Gráfico venta neta por día (fecha)


101

Gráfico: Informe nivel restaurante – Producto (Ticket vs Precio)

El gráfico de dispersión Producto cruza los indicadores ticket y precio para identificar

los productos que generan la compra de otros productos, es decir, incrementan el ticket

promedio. En la Figura 61 se muestra el producto Bacon Ribs que se ubica en el cuadrante

con mayor precio y ticket, lo que nos indica que el producto durante el 2020 usualmente es

acompañado con otros productos.

Figura 61. Gráfico producto (ticket vs precio)


Gráfico: Informe nivel restaurante – Venta neta por Empleado

El gráfico de barras por empleado permite identificar rápidamente a los empleados

que han registrado más ventas en el periodo seleccionado. En la Figura 62 se muestra que el

empleado Flores López consiguió vender 6,474 soles, con el ticket promedio más alto pero

no consiguió la cantidad de transacciones necesarias para superar la venta de Fajardo

Calderón.

102

Figura 62. Gráfico venta neta por empleado


Diseño móvil del tablero de control.

El PowerBI permite diseñar la vista que aparecerá cuando se accede al tablero

mediante un móvil, en caso no se cuente con un diseño, la aplicación mostrará el reporte

reducido tal cual se muestra en la web. Entonces, considerando que este medio será el más

usado por su practicidad, se ha considerado realizar el diseño propio para mayor claridad de

los datos que se muestran y evitar complicaciones al manipular la información.

En la Figura 63, se muestra el diseño desarrollado en la herramienta PowerBI Desktop

para el informe general y en la Figura 64 se muestra el diseño desarrollado para el informe a

nivel de restaurante, la estructura definida sigue la secuencia de gráficos realizada en el

diseño web.

103

Figura 63. Diseño móvil del informe general


Figura 64. Diseño móvil del informe nivel restaurante


104

Herramienta de visualización: Reporte en SQL Server.

La gestión táctica de la empresa requiere realizar consultas más específicas del

negocio por lo que es necesario que puedan acceder al cubo de información para agilizar las

consultas y definir las condiciones necesarias, además, requiere adecuar la solución de

inteligencia de negocios a los nuevos requerimientos del negocio por lo que es muy necesario

contar con un especialista para la manipulación del cubo OLAP.

Consultas en SQL Server Analysis Services

La herramienta SQL Server Analysis Services (SSAS) permite realizar consultas

preestablecidas al cubo de una forma práctica usando el explorador que se muestra en la

Figura 65.

Figura 65. Consulta de ventas usando SSAS


Sin embargo, si es necesario crear nuevos indicadores que no han sido contemplados

o crear cálculos más específicos para un reporte, la herramienta permite crear miembros

calculados para implementarlos en el cubo como se muestra en la Figura 66.

105

Figura 66. Creación de miembros calculados en SSAS


Consultas en SQL Server Management Studio

Además, SQL Server Management Studio (SSMS) permite acceder al cubo OLAP y

hacer consultas pero requiere de un especialista en la manipulación de la herramienta ya que

las consultas se realizan en lenguaje MDX como se muestra en la Figura 67.

Figura 67. Consultas MDX en SSMS


106

Herramienta de visualización: Reporte Excel.

La gestión operativa de la franquicia de restaurantes requiere utilizar la información

de la empresa para generar sus propios reportes por lo que se ha creado un reporte en Excel

con conexión al cubo OLAP que incluye vistas predefinidas para que el usuario pueda

manipular la información.

Reporte Excel – Vista Diaria

En la Figura 68 se muestra la vista diaria desarrollada con la finalidad de medir la

venta y el ticket promedio a nivel diario, a partir de estos datos los usuarios podrían comparar

resultados según lo requiera y medir la venta por canal, bloque horario y restaurante.

Figura 68. Reporte Excel – Vista Diaria


Reporte Excel – Vista General

En la Figura 67 se muestra la vista general que permite conocer la situación del

negocio rápidamente, ya que se ha incluido un gráfico de barras con la participación de venta

por canal para continuar potenciando el delivery; un gráfico circular con la participación de

venta por bloque horario para realizar acciones de acuerdo al horario preferido, un ranking

107

de clientes para conocer su frecuencia y monto de compra; y ranking de productos más

vendidos para identificar oportunidades.

Figura 69. Reporte Excel – Vista General


Reporte Excel – Vista Restaurante

En la Figura 70 se muestra la vista restaurante que permite comparar los resultados

de venta de los restaurantes y medir la productividad del restaurante, mediante los resultados

por empleado.

108

Figura 70. Reporte Excel – Vista Restaurante


Evaluación de la propuesta de solución.

Para evaluar la solución propuesta, se ha realizado una encuesta de percepción a 57

trabajadores de la franquicia de restaurantes para medir la variable solución de inteligencia

de negocios y mejora del proceso de control y seguimiento. En la Tabla 32 se muestran las 8

preguntas planteadas donde las respuestas están definidas en la escala de Likert (puntaje del

1-5) para medir los indicadores de las variables.

Tabla 32

Preguntas de encuesta de percepción.

Indicador Pregunta

Respecto a la solución de inteligencia de negocios

Nivel de

Integración

¿Crees que el tablero mostrado cumple con recopilar la información

de las ventas?

Nivel de medición ¿Crees que el tablero mostrado tiene los indicadores necesarios para

medir las ventas?

Cumplimiento

herramienta

¿Crees que el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar?

Nivel de

granularidad

¿Crees que el tablero mostrado tiene el despliegue de información

necesaria para medir las ventas?

109

Respecto a la mejora del proceso de control y seguimiento

Consumo de

Recursos

¿Crees que el tablero mostrado aumentará la productividad?

Tiempo de

Entrega

¿Crees que el tablero mostrado reducirá el tiempo de entrega de

reportes de ventas?

Calidad de

Información

¿Crees que el tablero mostrado mejoraría la calidad de los reportes de

ventas?

Visualización del

Negocio

¿Crees que el tablero mostrado facilitaría la toma de decisiones sobre

el negocio?


La encuesta se ha desarrollado usando la herramienta de Google Form, consta de un

breve video explicativo sobre el tablero de control de ventas para mostrar la estructura,

funcionalidad e indicadores, con la finalidad que los trabajadores puedan contestar las

preguntas en base a sus percepciones. Para acceder a la encuesta de percepción realizada se

puede escanear el código QR de la Figura 71.

Figura 71. Código QR de encuesta de percepción


110

Factores críticos de éxito de la propuesta.

La propuesta de solución desarrollada se considera exitosa si logra contribuir en la

mejora del proceso de control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y Marketing,

sin embargo, existen otros factores de éxito en el desarrollo de la solución como se detalla

en la Tabla 33.

Tabla 33

Factores de éxito de la solución de inteligencia de negocios

Factor Descripción

Factores organizativos

Cultura organizacional Compromiso de los trabajadores en el uso de las herramientas

Soporte gerencial Apoyo para la toma de decisiones a nivel gerencial

Asignación de recursos Gestión de tiempo de los trabajadores

Participación de los usuarios Contribuye a la correcta definición de la solución BI

Reputación de la franquicia Está definida por la productividad de los trabajadores

Relación con el cliente Mejorar la asertividad de las comunicaciones y la atención de clientes

Factores técnicos

Conocimiento técnico Capacitación del personal para el uso de la solución BI

Tiempo de entrega Reducir el tiempo de entrega de resultados de venta

Calidad de la información Minimizar el error presentado en la información

Visualización del negocio Visibilidad de los resultados del negocio


Plan de implementación y mantenimiento.

El proyecto desarrollado no es implementado en la franquicia de restaurantes por lo

que se propone los procesos necesarios para la implementación y mantenimiento de la

solución propuesta.

Implementación.

Fuente de datos

El proyecto tiene definido como ruta de los archivos fuente definidos en la Figura 34:

“Mapeo de fuentes” la siguiente dirección: C:\Proyectos\DM_GCM\Archivos, si es

111

necesario se debe actualizar por una ruta compartida para que se mantenga actualizado los

archivos.

Automatización de carga

En la Figura 72 se muestra la creación del Job que permite automatizar la ejecución

del ETL de las dimensiones y la tabla de hechos diariamente, la hora debe definirse

considerando que los archivos indicados en el punto anterior deben estar cargados en la ruta

antes de ejecutar el ETL.

Figura 72. Job de carga del ETL


Acceso a reportes

La franquicia de restaurantes debe definir los usuarios que podrán acceder a cada una

de las herramientas de visualización según los niveles de gestión y la sensibilidad de los

datos. Además, los reportes de Excel pueden ser colados en rutas compartidas para los

interesados, los usuarios del tablero deben contar con un usuario PowerBI Pro (pagado) para

revisar los informes y el reporte en SQL debe ser manipulado por una persona especializada.

112

Pruebas del proceso ETL y herramientas de visualización

Se debe programar un periodo de pruebas para validar que el proceso ETL se ejecute

correctamente y las herramientas de visualización se actualicen con las condiciones definidas

por la franquicia de restaurantes.

Capacitación del personal

Se debe programar un periodo de capacitación para los empleados que tendrán acceso

a los diferentes reportes para asegurar el uso de la herramienta en las actividades laborales,

lo cual permitirá cumplir con el objetivo de mejorar el proceso de control y seguimiento.

Mantenimiento.

Actualización

En la Tabla 34 se propone a los responsables de la franquicia de restaurantes que

deben encargarse de la actualización de los archivos que son la fuente de datos de los

procesos ETL.

Tabla 34

Roles de actualización de fuentes de datos

Responsables Archivos

Asistente de Sistemas CALENDARIO.xls

CANAL.xls

RESTAURANTE.xls

PRODUCTO.xls

TIPOATENCION.xls

ESTADOATENCION.xls

BLOQUE.xls

Asistente de Marketing CLIENTE_BDEXTERNA

CLIENTE_RECOLECCION

CAMPAÑA

METAS

ATENCIONES

ENCUESTAS


113

Soporte del Proceso y Herramientas de visualización

Por otro lado, la gerencia de sistemas debería responsabilizarse de la gestión de la

solución propuesta, en los siguientes momentos:

- Generar un nuevo usuario de PowerBI

- Reprocesar el ETL ante cualquier eventualidad

- Proporcionar el acceso a los usuarios según lo definido

- Alertar alguna incidencia de carga a los usuarios interesados

Método de Análisis

Para el análisis de las encuestas de percepción realizadas se ha utilizado el programa

estadístico IBM SPSS Statistics v22.0 que facilita el cálculo de medidas que permiten

describir estadísticamente los resultados del instrumento. Para la evaluación de resultados de

la investigación es necesario indicar las variables (indicadores de las Tablas 5 y 6), etiquetas

(preguntas formuladas) y el valor (equivalencia numérica de las opciones) que se ha definido

en la encuesta de percepción dirigida a los trabajadores de la franquicia de restaurantes como

se muestra en la Figura 73.

Figura 73. Vista de variables en SPSS


114

Después, se procede con la carga de datos, es decir, se ha insertado las respuestas de

las 57 encuesta realizadas por Google Form, en la Figura 74 se observa los datos ingresados.

Figura 74. Vista de datos en SPSS


Antes del análisis descriptivo, se ha realizado el análisis de fiabilidad para asegurar

la consistencia de los elementos y escala del instrumento. En la Figura 75 se muestra el

resultado obtenido, donde el alfa de Cronbach es 0.836 lo cual según Frias-Navarro, D.

(2019) es un aceptable y por lo tanto, valida la encuesta realizada.

Figura 75. Medición de fiabilidad

Fuente: Resultado SPSS - Fiabilidad

115

RESULTADOS

El análisis estadístico de las encuestas de percepción mediante el programa SPSS ha

sido de gran utilidad para interpretar los resultados obtenidos.

Variable: Solución de Inteligencia de Negocios

La variable independiente que es la solución de inteligencia de negocios cuenta con

4 indicadores que miden la integración, medición, herramienta y granularidad de la

información, lo que permite evaluar el cumplimiento de la variable. A continuación, se

detalla los resultados obtenidos para cada indicador.

Nivel de integración.

El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta contempla la

integración de las fuentes de información sobre ventas. En la Figura 76 se muestran los

resultados obtenidos para la pregunta enfocada a este indicador, donde 38.60% de

encuestados opina que el tablero mostrado ha cumplido con la recopilación de la información

de ventas, mientras que, el 50.86% opina que existe información de ventas que no se ha

mostrado en el tablero y el 10.53% se mantiene neutral al respecto.

Figura 76. Gráfico de barras – Pregunta 1

Fuente: Resultado de SPSS

A partir de los datos indicados en la Tabla 35, se puede decir en la escala de Likert

(1-5 puntos) que 22 trabajadores calificaron el indicador de integración con 5 puntos, 29

0.00% 0.00%

10.53%

50.88%

38.60%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

Totalmentedesacuerdo

Parcialmentedesacuerdo

Neutral Parcialmente deacuerdo

Totalmente deacuerdo

1. ¿Crees que el tablero mostrado cumple con recopilar la información de las ventas?

116

trabajadores con 4 puntos y 6 trabajadores con 3 puntos por lo que se obtiene 244 de 285

puntos, lo que concluye en 85.6% de cumplimiento de este indicador.

Tabla 35

Descripción del resultado – Pregunta 1

¿Crees que el tablero mostrado cumple con recopilar la información de las ventas?

Frecuencia Porcentaje Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Válido

Neutral 6 10,5 10,5 10,5

Parcialmente de

acuerdo 29 50,9 50,9 61,4

Totalmente de

acuerdo 22 38,6 38,6 100,0

Total 57 100,0 100,0


Nivel de medición.

El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta ha abarcado los

indicadores de ventas necesarios para el negocio. En la Figura 77 se muestran los resultados

obtenidos en la pregunta enfocada en este indicador, donde 29.82% de encuestados opina

que el tablero mostrado contiene los indicadores necesarios de venta, sin embargo, el 52.63%

opina que no se muestra la totalidad de indicadores de venta y el 17.54% se mantiene neutral

al respecto.



0.00% 0.00%

17.54%

52.63%

29.82%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%





2. ¿Crees que el tablero mostrado tiene los indicadores necesarios para medir las ventas?

117

Analizando los datos de la Tabla 36 y aplicando la escala de Likert (1-5 puntos), se

puede indicar que 17 trabajadores calificaron el indicador de medición con 5 puntos, 30



Tabla 36


¿Crees que el tablero mostrado tiene los indicadores necesarios para medir las

ventas?

Frecuenc

ia

Porcenta

je

Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Váli

do

Neutral 10 17,5 17,5 17,5

Parcialmente de

acuerdo 30 52,6 52,6 70,2

Totalmente de

acuerdo 17 29,8 29,8 100,0

Total 57 100,0 100,0


Cumplimiento de herramienta.

El objetivo de este indicador es demostrar que la herramienta utilizada facilita el

soporte para la gestión de ventas por lo que debe ser entendible y fácil para el usuario. En la

Figura 78 se muestran los resultados obtenidos en la pregunta enfocada en este indicador,

donde 43.86% de encuestados opina que el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar,

el 35.09% opina que se puede mejorar, sin embargo, el 21.05% no opina o no le pareció ni

fácil ni entendible.

118



Aplicando la escala de Likert (1-5 puntos) en la Tabla 37, se puede indicar que 25

trabajadores califican la herramienta con 5 puntos, 20 trabajadores con 4 puntos, 10



Tabla 37


¿Crees que el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar?

Frecuenc

ia

Porcenta

je

Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Váli

do

Parcialmente

desacuerdo 2 3,5 3,5 3,5

Neutral 10 17,5 17,5 21,1

Parcialmente de

acuerdo 20 35,1 35,1 56,1

Totalmente de

acuerdo 25 43,9 43,9 100,0

Total 57 100,0 100,0


Nivel de granularidad.

El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta tiene el

despliegue de información de ventas necesario para la gestión del negocio. En la Figura 79

0.00% 3.51%

17.54%

35.09%43.86%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%





3. ¿Crees que el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar?

119

se muestran los resultados obtenidos, donde 40.36% de encuestados opina que el tablero

mostrado tiene el despliegue de información necesario para medir las ventas, el 40.35% opina

que se puede incluir más niveles de medición, sin embargo, el 19.29% no opina o cree que

no se cumple con la granularidad.




trabajadores califican la granularidad de la solución propuesta con 5 puntos, 23 trabajadores

con 4 puntos, 10 trabajadores con 3 puntos y 1 trabajadores con 2 puntos por lo que se obtiene

239 de 285 puntos, lo que concluye en 83.9% de cumplimiento del nivel de granularidad en

la solución presentada.

Tabla 38


¿Crees que el tablero mostrado tiene el despliegue de información necesaria para

medir las ventas?

Frecuencia Porcentaje Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Váli

do

Parcialmente

desacuerdo 1 1,8 1,8 1,8

Neutral 10 17,5 17,5 19,3

Parcialmente de

acuerdo 23 40,4 40,4 59,6

Totalmente de

acuerdo 23 40,4 40,4 100,0

0.00% 1.75%

17.54%

40.35% 40.35%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%





4. ¿Crees que el tablero mostrado tiene el despliegue de información necesaria para medir las ventas?

120

Total 57 100,0 100,0


Variable: Mejora del Proceso de Control y Seguimiento

La variable dependiente que es la mejora del proceso de control y seguimiento cuenta

con 4 indicadores que miden el cumplimiento de los beneficios que son reducir el consumo

de recursos, reducir el tiempo de entrega, mejorar la calidad y ofrecer una visualización

sistemática del negocio, lo que permite evaluar el cumplimiento de la variable. A

continuación, se detalla los resultados obtenidos para cada indicador.

Consumo de recursos.

El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta permitiría reducir

el consumo de recursos por lo tanto generar mayor productividad en la franquicia de

restaurantes. En la Figura 80 se muestran los resultados obtenidos, 33.33% de encuestados

opina que el uso del tablero aumentaría la productividad en los trabajadores, el 40.35% opina

que parcialmente mejoraría la productividad y el 26.32% no opina al respecto.




trabajadores califican la efectividad en el consumo de recursos con 5 puntos, 23 trabajadores

con 4 puntos y 15 trabajadores con 3 puntos por lo que se obtiene 232 de 285 puntos, lo que

concluye en 81.4% de cumplimiento del aumento de productividad.

0.00% 0.00%

26.32%

40.35%33.33%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%





5. ¿Crees que el tablero mostrado aumentaría la productividad del personal?

121

Tabla 39


¿Crees que el tablero mostrado aumentará la productividad?

Frecuenc

ia

Porcenta

je

Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Váli

do

Neutral 15 26,3 26,3 26,3

Parcialmente de

acuerdo 23 40,4 40,4 66,7

Totalmente de

acuerdo 19 33,3 33,3 100,0

Total 57 100,0 100,0


Tiempo de entrega.

El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta permitiría reducir

el tiempo de entrega de los reportes de venta. En la Figura 81 se muestran los resultados

obtenidos en la pregunta enfocada en este indicador, 45.61% de encuestados opina que el uso

del tablero reduciría el tiempo de entrega de reportes de venta, el 31.58% opina que

parcialmente ayudaría en el tiempo de entrega porque pueden haber otros factores y el

22.81% no opina al respecto.



0.00% 0.00%

22.81%31.58%

45.61%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%





6. ¿Crees que el tablero mostrado reduciría el tiempo de entrega de reportes de ventas?

122


trabajadores califican la efectividad en el tiempo de entrega de reportes con 5 puntos, 18

trabajadores con 4 puntos y 13 trabajadores con 3 puntos, obteniendo 241 de 285 puntos, lo

que concluye en 84.6% de cumplimiento en reducción de tiempo de entrega.

Tabla 40


¿Crees que el tablero mostrado reducirá el tiempo de entrega de reportes de

ventas?

Frecuenc

ia

Porcenta

je

Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Váli

do

Neutral 13 22,8 22,8 22,8

Parcialmente de

acuerdo 18 31,6 31,6 54,4

Totalmente de

acuerdo 26 45,6 45,6 100,0

Total 57 100,0 100,0


Calidad de información.

El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta permitiría

mejorar la calidad de la información, minimizando el error en los reportes de ventas. En la

Figura 82 se muestran los resultados obtenidos, 43.86% de encuestados opina que el uso del

tablero mejoraría la calidad de los reportes de venta, el 43.86% opina que existen otros

factores que afectan la calidad y el 12.28% no opina al respecto.

123




trabajadores califican la efectividad en la calidad de información con 5 puntos, 25

trabajadores con 4 puntos y 7 trabajadores con 3 puntos, obteniendo 246 de 285 puntos, lo

que concluye en 86.3% de cumplimiento en mejora de la calidad de reportes de venta.

Tabla 41


¿Crees que el tablero mostrado mejoraría la calidad de los reportes de ventas?

Frecuenc

ia

Porcenta

je

Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Váli

do

Neutral 7 12,3 12,3 12,3

Parcialmente de

acuerdo 25 43,9 43,9 56,1

Totalmente de

acuerdo 25 43,9 43,9 100,0

Total 57 100,0 100,0


Visualización del negocio.

El objetivo de este indicador es demostrar que la solución propuesta permitiría

mejorar la visualización del negocio de una forma sistemática lo cual facilita la toma de

decisiones. En la Figura 83 se muestran los resultados obtenidos, 45.61% de encuestados

0.00% 0.00%

12.28%

43.86% 43.86%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%





7. ¿Crees que el tablero mostrado mejoraría la calidad de los reportes de ventas?

124

opina que el uso del tablero facilitaría la toma de decisiones, el 42.11% opina que podría

contribuir a la toma de decisiones y el 12.28% no opina al respecto.




trabajadores califican la efectividad del tablero en la toma de decisiones del negocio con 5

puntos, 24 trabajadores con 4 puntos y 7 trabajadores con 3 puntos, obteniendo 247 de 285

puntos, lo que concluye en 86.7% de cumplimiento de la visualización sistemática del

negocio.

Tabla 42


¿Crees que el tablero mostrado facilitaría la toma de decisiones sobre el

negocio?

Frecuenc

ia

Porcenta

je

Porcentaje

válido

Porcentaje

acumulado

Váli

do

Neutral 7 12,3 12,3 12,3

Parcialmente de

acuerdo 24 42,1 42,1 54,4

Totalmente de

acuerdo 26 45,6 45,6 100,0

Total 57 100,0 100,0


0.00% 0.00%

12.28%

42.11% 45.61%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%





8. ¿Crees que el tablero mostrado facilitaría la toma de decisiones sobre el negocio?

125

DISCUSIÓN

Después de revisar los resultados de los indicadores definidos para la evaluación de

las dos variables de la investigación, se ha realizado el consolidado de la Tabla 43, donde se

observa que los trabajadores de la franquicia de restaurantes opinan que la solución propuesta

de inteligencia de negocios puede cumplir con el 83.9% de las características necesarias para

la gestión de ventas del negocio; y que ésta podría tener un efecto del 84.7% en la mejora del

proceso de control y seguimiento que realiza la Gerencia Comercial y Marketing.

Por lo tanto, podemos concluir que con un 95% de confianza la hipótesis “La solución

de inteligencia de negocios propuesta contribuye en la mejora del control y seguimiento que

realiza la Gerencia Comercial y Marketing en la franquicia de restaurantes” se cumple en

84.3%, considerando que está basado en un estudio de percepción.

Tabla 43

Consolidado del resultado de la encuesta

Pregunta Cantidad

Respuestas

Puntaje

Obtenido

Puntaje

Máximo

%

Cumplido

Respecto a la solución de inteligencia de

negocios 228 957 1140 83.9%

Nivel de Integración 57 244 285 85.6%

Nivel de medición 57 235 285 82.5%

Nivel de Soporte 57 239 285 83.9%

Nivel de granularidad 57 239 285 83.9%

Respecto a la mejora del proceso de

control y seguimiento 228 966 1140 84.7%

Consumo de Recursos 57 232 285 81.4%

Tiempo de Entrega 57 241 285 84.6%

Calidad de Información 57 246 285 86.3%

Visualización del Negocio 57 247 285 86.7%

Inteligencia de negocios en la mejora de

procesos 456 1923 2280 84.3%


Además, en la Tabla 44 se muestran los resultados de la hipótesis por unidad o

gerencia a la que pertenece el trabajador de la franquicia de restaurantes, donde se observa

que la Gerencia Comercial y Marketing considera que la solución de inteligencia de negocio

126

propuesta podría cumplir en 91.0% con mejorar el proceso de control y seguimiento, en

segundo lugar está el personal de las gerencias corporativas con 86.9% de cumplimiento y

los gerentes de restaurante con 83.0%. Por lo cual se puede asumir que la gestión de

restaurantes requiere un proyecto más dirigido, evaluando sus propias necesidades.

Tabla 44

Cumplimiento de la hipótesis por unidad/gerencia

Pregunta

Cantidad

de

Respuestas

Puntaje

Obtenido

Puntaje

Máximo

%

Cumplido

Gerencia Comercial y Marketing 40 182 200 91.0%

Corporativa 72 313 360 86.9%

Restaurante 344 1428 1720 83.0%

Inteligencia de negocios en la mejora de

procesos 456 1923 2280 84.3%


127

CONCLUSIONES

El trabajo de investigación realizado sobre la inteligencia de negocios en la mejora

de procesos, permite concluir lo siguiente:

La propuesta de solución de inteligencia de negocios plantea mejorar los procesos

internos de la franquicia de restaurantes, reduciendo la operatividad del control y seguimiento

que realiza la Gerencia Comercial y Marketing. La propuesta contribuiría específicamente

en el seguimiento de ventas que es parte del proceso, lo cual según los 57 encuestados opinan

que cumpliría 84.3% en generar mayor disponibilidad de recursos, menor tiempo de entrega

de reportes de venta, mejor calidad de información y la visualización sistemática del negocio.

La propuesta de solución de inteligencia de negocios plantea facilitar la unificación

de datos provenientes de las diversas fuentes que son utilizadas dentro de la franquicia de

restaurantes, asegurando la fiabilidad, integridad y veracidad de los datos recopilados, como

se muestra en el resultado de la pregunta ¿Crees que el tablero mostrado cumple con recopilar

la información de las ventas?, donde el 89.48% de encuestados opina que el tablero mostrado

ha cumplido parcialmente/totalmente con la recopilación de información de ventas; además,

la propuesta permitiría el despliegue de la información en los múltiples niveles requeridos

por el negocio para el análisis y gestión de las ventas como se muestra en el resultado de la

pregunta ¿Crees que el tablero mostrado tiene el despliegue de información necesaria para

medir las ventas?, donde el 80.7% de encuestados opina que el tablero cumple

parcialmente/totalmente con esta necesidad.

Las herramientas de inteligencia de negocios propuestas permitirían la medición de

resultados de ventas y las herramientas de visualización propuestas facilitarían el acceso a

datos procesados como se demuestran en las preguntas ¿Crees que el tablero mostrado tiene

los indicadores necesarios para medir las ventas?, donde el 82.45% de los encuestados

opinaron que permite medir los indicadores de venta necesarios y en la pregunta ¿Crees que

el tablero mostrado es entendible y fácil de utilizar?, donde el 78.95% de encuestados

opinaron que el tablero mostrado cumple con proporcionar facilidad; permitiendo a los

integrantes del negocio una visión integrada de las ventas para la gestión y toma de

decisiones.

128

Por otro lado, se ha evidenciado que los trabajadores vieron en el tablero de control

una solución a sus problemas, lo que quiere decir, que requieren de información para realizar

correctamente su trabajo y mejorar su productividad.

Cabe resaltar, que la implementación de la inteligencia de negocio, permitirá que la

Gerencia Comercial y Marketing, genere múltiples reportes sin tener que depender de la

Gerencia de Sistemas u otro proveedor de información, ya que tendrá los datos procesados y

fáciles de adaptar a cualquier requerimiento

129

RECOMENDACIONES

La franquicia de restaurantes requiere implementar una solución de inteligencia de

negocios progresiva, es decir, debe desarrollar cada uno de los data mart necesarios para las

diferentes gerencias, priorizando los procesos de negocio principales, hasta complementar el

data warehouse de la misma, lo cual permitirá tener mayor análisis de las ventas del data

mart desarrollado.

Además, se recomienda que todos los sistemas o reportes nuevos que puedan

generarse a partir de la implementación de la solución propuesta de inteligencia de negocios

deben acoplarse al data mart de ventas o planificar su desarrollo posterior para asegurar la

continuidad de la solución.

Sobre la información proporcionada, se recomienda redefinir el proceso de creación

de metas ya que actualmente se cuenta con la meta por día y restaurante; lo que genera

limitantes cuando se quiere medir el cumplimiento de metas de venta a otros niveles

requeridos como por producto, canal, empleado, etc.

Sobre la realización de la investigación, se recomienda identificar quienes son los

actores y usuarios del proceso que se quiere analizar con la finalidad de desarrollar una

solución completa y adaptable para cada usuario, dado que en la tesis se identificó que la

opinión de los gerentes de restaurantes sobre la solución mostrada es menor que de los

gerentes corporativos.

Sobre los resultados, se recomienda que después de la implementación de la solución

propuesta de inteligencia de negocios en la franquicia de restaurantes, se debe realizar una

segunda investigación para medir la efectividad real de la solución, ya que en la investigación

se ha considerado como resultado las opiniones de los trabajadores.

Se recomienda fomentar y capacitar en el uso de las herramientas de visualización

para la generación del conocimiento, ya que la solución no generará mejoras en el proceso si

no son utilizadas por el personal.

130

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134

ANEXOS

Anexo 1. Cuestionario de Entrevista Grupal

El cuestionario se ha desarrollado para obtener la información necesaria de la

franquicia de restaurantes y los procesos realizados por la Gerencia Comercial y Marketing

con la finalidad de definir la propuesta de solución de inteligencia de negocios lo más cercano

a la realidad.

1. Conocer sobre el negocio

a. Misión

b. Visión

c. Valores

d. Objetivos estratégicos

e. Público objetivo

f. Productos

g. Horarios de atención

h. Locales del restaurante

2. Conocer sobre la Gerencia Comercial y Marketing

a. Objetivos de la Gerencia

b. Estrategias definidas

c. Funciones de la Gerencia

d. Cantidad de empleados

e. Indicadores/Métricas

3. Conocer sobre los procesos internos de la Gerencia Comercial y Marketing

a. Procesos Principales

b. Desarrollo de Procesos

c. Herramientas utilizadas

d. Roles de acceso a la información

e. Tiempo de entrega

f. Problemas ocurridos

g. Fuentes de información

135

Anexo 2. Encuesta de Percepción

La encuesta tiene la finalidad de recolectar la percepción de los trabajadores de la

franquicia de restaurantes frente al tablero desarrollado como una propuesta de contribuye a

la mejora del proceso de control y seguimiento.

138

Anexo 3. Recolección de Encuestas de Percepción

La plataforma de Google Form permitió la recolección de los datos de 57 encuestados

de forma rápida y además, facilitó la tabulación de los datos recolectados.

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