UNIVERSIDAD NACIONALANDRS BELLO 2013PROPUESTA METODOLGICA GIL PARA LA IMPLEMENTACIN DE BUSINESS INTELLIGENCE: CASO PRCTICO EN LA UNIVERSIDAD DE VIA DEL MAR.

MAGISTER EN INGENIERA INFORMTICA

INVESTIGADOR(A) RESPONSABLE:

JOS A. RUIZ CORNEJO

LISTA DE CHEQUEO

INDICESINOPAGINA

I.ResumenX3

II.Investigacin PropuestaX4

II.1.Formulacin del Proyecto, Marco Terico y Revisin SistemticaX4

II.2.Hiptesis del ProyectoX7

II.3.ObjetivosX7

II.4.MetodologaX8

II.5.Plan de TrabajoX11

II.6.Productos EntregablesX12

II.7.Compromiso de dedicacin al ProyectoX13

III.Trabajo adelantado por los(las) autores(as) del ProyectoX14

IV.Otros antecedentesX15

V.RecursosX16

VI.Referencias bibliogrficasX17

I. RESUMEN:

Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en informacin, y la informacin en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios (Sinnexus, 2013). Bajo esta premisa, el objetivo principal de esta investigacin busca la implementacin de un BI exitoso en la Universidad de Via del Mar a travs de una propuesta metodolgica gil. Para lograr que este proyecto BI sea exitoso, este debe medirse con respecto a la forma en que la solucin mejorar el desempeo general mediante una mayor eficacia, basados en la capacidad para conseguir el resultado esperado en la generacin de reportes, la planificacin, las funciones financieras, medidas de desempeo y centralizacin de la informacin. Durante el desarrollo de este proyecto se generarn las bases para lograr generar este desempeo e iniciar el camino hacia el xito.

En la actualizad, no existe en la UVM un sistema centralizado de informacin y reportes que sirva de apoyo de decisiones estratgicas y operacionales de la organizacin, teniendo esta informacin repartida en distintos sistemas y mdulos, lo que dificulta el anlisis de datos y genera prdida de tiempo y recursos en la construccin de indicadores y reportes. Esta problemtica conlleva a la necesidad de desarrollar un sistema de Business Intelligence que permita la optimizacin de recursos, ayude a la consulta y presentacin de informes, procesamiento analtico en lnea, anlisis estadstico y generacin de conocimiento del negocio.

En este proyecto se realizar una propuesta metodolgica gil de implementacin de Business Intelligence, la que se desarrollar, adaptada a sus recursos organizacionales, en la Universidad de Via del Mar. El contexto de implementacin se basa en definir un limitado presupuesto, limitado nmero de desarrolladores en el rea de TI, un determinado nmero de Stakeholders con nula experiencia en Business Intelligence y otros factores que influyen en el xito de una implementacin. Se busca establecer una metodologa gil la cual nos permita asegurar la calidad del producto final de Business Intelligence bajo contextos organizacionales desfavorables.

Esta metodologa gil estar desarrollada para permitir su implantacin en cualquier otra institucin que desee aplicar este desarrollo y posea contextos similares, tanto en el rea de TI como tambin en las reas operacionales y con escenarios que impidan la aplicacin exitosa de metodologas convencionales (Kilball Bill Inmon) de implementacin de BI. Para demostrar estos resultados, se entregar el modelo obtenido a otras universidades del grupo Laureate para validar su implementacin y resultados obtenidos.

II.INVESTIGACIN PROPUESTA.

II.1FORMULACIN DEL PROYECTO, MARCO TERICO Y DISCUSIN BIBLIOGRFICA.

Existe una problemtica dentro de la Universidad de Via del Mar la cual consiste en que no es posible controlar los recursos organizacionales, pues no se cuenta con la informacin certera para tomar las decisiones apropiadas, debido mayoritariamente a la inexistencia de un sistema de reportera centralizada y la falta de indicadores que ayuden a la gestin y manejo de los activos de la Universidad, especficamente de la administracin financiera.

En este proyecto se plantea la implementacin de Business Intelligence, pero no se cuentan con las condiciones metodolgicas que aseguren este objetivo, por ello se propone una metodologa gil para probar la factibilidad de xito en condiciones de inestabilidad. La aplicacin de la tcnica propuesta por Ralph Kimball quien expone que se construya bajo una metodologa Bottom Up, es decir, construyendo un Data Warehouse orientado a temas o reas especficas y que se complemente con otros modelos en el tiempo, es la ideal para proyectos de implementacin de Business Intelligence, pero bajo el escenario existente en la UVM no es factible aplicar.

Cabe sealar que durante el ao 2009 la Universidad de Via del Mar fue adquirida por el grupo Laureate International Universities, lo que gener muchos cambios internos en la Organizacin, dentro de los cuales se destaca la implementacin del ERP Financiero del grupo, Peoplesoft, durante el 2012 y comienzo del 2013. La implementacin de Peoplesoft fue todo un xito, pero la extraccin de informacin de este sistema y su mdulo de reportes y control no es tan completo como lo necesitan los usuarios clave de la UVM. Los informes que solicita la gerencia se confeccionan de la salida de informacin de Peoplesoft por los mismos usuarios que utilizan el sistema, traspasndolos a MS Excel para de esa forma generar grficos e indicadores. Esto ha generado que en ms de una ocasin los resultados e informes entregados difieran unos de otros o se cometan errores en el traspaso de informacin, lo que conlleva a generar problemas en la toma de decisiones e identifica la necesidad de la construccin de una solucin horizontal a todas las reas involucradas.

Los distintos tipos de usuarios existentes en la organizacin que requieren de informacin confiable y centralizada, ha hecho necesario identificar Stakeholder con diferentes necesidades segn su perfil. Los roles detectados en la UVM para este estudio son:

Rector Prorector Vicerrectores Directores Jefes de reaLos roles antes mencionados adems de tener distintas necesidades, tambin toman distintas decisiones, las que pueden afectar directa o indirectamente a la institucin, por ejemplo, Vicerrector de aseguramiento de la calidad y anlisis institucional requiere como solucin un sistema en el cual tenga informacin depurada y a la vez unificada, para as disponer un de un repositorio oficial para esta vicerrectora. El modelo a construir debe aportar en las distintas visiones que posean los interesados, as tambin en cmo afectar a la organizacin. Estas decisiones se clasifican en:

Decisiones Estratgicas: Estas decisiones afectarn a toda la organizacin y si efecto puede durar por un largo periodo de tiempo. Estas influyen en los objetivos generales de la organizacin y en su modelo de negocio. Son tomadas mayoritariamente por los CEO, Directorio, y Rectora.

Decisiones Tcticas: Estas decisiones afectan nicamente a una parte de la empresa o a algunos de sus procesos. Tienen impacto relevante a mediano plazo, alrededor de 1 o 2 aos. Son tomados mayoritariamente por los Vicerrectores y Directores de unidad de la Organizacin.

Decisiones Operativas: Estas decisiones afectan actividades especficas con un alcance claro. El efecto de estas son inmediatas o muy limitadas en el tiempo. Son tomados mayoritariamente por los niveles ms bajos de la Organizacin tal como los Jefes de unidad.

Cabe destacar que esta clasificacin no se refiere a la importancia de las decisiones. Todas ellas son importantes y necesarias. Una mala decisin operativa puede traer grandes desventajas, as tambin una buena decisin puede suponer la generacin de muchos beneficios. Tambin existen decisiones estratgicas que resultan ser irrelevantes desde el punto de vista econmico o de planificacin.

Otra problemtica detectada en esta implementacin es la carencia de personal especialista y nula experiencia en la implementacin de Business Intelligence. Esto ms la falta de desarrolladores y poco tiempo para su implementacin pone en riesgo el xito del proyecto. Segn lo comentado anteriormente se hace necesario crear una propuesta metodolgica gil que se adapte a las necesidades y estructura organizacional de la UVM. Algunos de los factores a considerar en el desarrollo de esta metodologa, segn el anlisis realizado a la situacin actual de la UVM, son:

Disposicin de personal competente. Limitada cantidad de desarrolladores. Amplio y diverso nmero de Stakeholders. Distintas fuentes de datos. Cantidad determinadas de alumnos y funcionarios. Bajo presupuesto de inversin. Falta de infraestructura tecnolgica. Poco tiempo para implementacin.

Bajo este contexto se busca generar un modelo de implementacin de Business Intelligence gil el que se adapte a la realidad de muchas organizaciones con caractersticas similares.

Beneficios y Caractersticas

El Data Warehouse a implementar en la UVM, segn lo planteado por la consultora en Business Intelligence Sinnexus, debe caracterizarse por ser:

Integrado: los datos almacenados en el Data Warehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La informacin suele estructurarse tambin en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios.

Temtico: slo los datos necesarios para el proceso de generacin del conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales.

Histrico: el tiempo es parte implcita de la informacin contenida en un Data Warehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el contrario, la informacin almacenada en el Data Warehouse sirve, entre otras cosas, para realizar anlisis de tendencias. Por lo tanto, el Data Warehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.

No voltil: el almacn de informacin de un Data Warehouse existe para ser ledo, pero no modificado. La informacin es por tanto permanente, significando la actualizacin del Data Warehouse la incorporacin de los ltimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en l sin ningn tipo de accin sobre lo que ya exista.

Los principales beneficios de la aplicacin de un Data Warehouse para la UVM son:

Proporcionar una herramienta para la toma de decisiones en cualquier rea funcional, basndose en informacin integrada y global del negocio que involucre reas del mbito financiero como acadmico.

Facilitar la aplicacin de tcnicas estadsticas de anlisis y modelizacin para encontrar relaciones ocultas entre los datos del almacn; obteniendo un valor aadido para el negocio de dicha informacin y as simplificar dentro de la organizacin la implantacin de sistemas de gestin integral

La capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir situaciones futuras en diversos escenarios.

Una optimizacin tecnolgica y econmica en entornos de Centro de Informacin, estadstica o de generacin de informes con retornos de la inversin espectaculares.

Uno de los principales desafos que enfrenta la implementacin de BI en la UVM, radica que esta implementacin no es un producto o un sistema, pero si una estrategia en constante cambio, que busca alinear la parte operativa de la empresa y la direccin con las metas estratgicas de la Universidad. Los puntos a tomar en cuenta son la colaboracin, la necesidad de patrocinadores, la necesidad de personal bien calificado, el contar con una metodologa adecuada, planear adecuadamente el proyecto de BI, anlisis del negocio y la estandarizacin de la data, el adecuado proceso de limpieza de la informacin, y el hecho que no hay proyecto de BI perfecto que solucione todos los problemas a todos los perfiles involucrados en el proyecto.

II.2 HIPTESIS DE TRABAJOPregunta de Investigacin

Es posible crear una propuesta metodologa gil adaptado a los recursos organizacionales existentes en la UVM, determinado por un bajo presupuesto, limitado nmero de desarrolladores en el rea de TI y un nmero de Stakeholder con pocos conocimientos en herramientas TIC de apoyo a la gestin y de esa forma asegurar la calidad de la informacin y el xito en la implementacin de Business Intelligence?

Hiptesis de trabajo

Creando una metodologa gil de implementacin de BI, basado en distintos factores de equipos de trabajo, clasificacin de requerimientos de usuarios y estructura organizacional, es posible generar un nuevo ciclo de vida que sirva de gua para una implementacin de Business Intelligence.

La aplicacin de esta metodologa demostrar su efectividad o fracaso en su implementacin y si se puede mantener la calidad de la informacin y lograr el xito del proyecto en un periodo acotado de tiempo y bajo un contexto organizacional poco favorable para su realizacin. De no cumplir con los resultados esperados se definir la necesidad de utilizar otra metodologa no gil ya probada y documentada.

II.3OBJETIVOS:

Objetivo General

Implementar una solucin de Business Intelligence bajo una metodologa gil, la cual se adapte a la realidad y recursos organizacionales existentes en la Universidad de Via del Mar. La metodologa a desarrollarse debe validarse para demostrar as su efectividad o fracaso de acuerdo a los resultados obtenidos.

Objetivos Especficos

Los objetivos especficos son los siguientes:

Caracterizar un modelo de desarrollo gil de soluciones de BI en un contexto de recursos organizacionales limitados, por medio de la implementacin de BI en la UVM. Establecer un marco terico generando por medio de investigacin de metodologas giles (Scrum) y convencionales (ciclo de vida de Kimball) para generar un modelo de implementacin o ciclo de vida gil del proyecto Business Intelligence aplicado a la UVM. Determinar de xito o fracaso, por medio de los experimentos realizados, resultados obtenidos y buenas prcticas, de una muestra acotada (Data Mart financiero), en la implementacin de metodologa gil de Business Intelligence.

II.4METODOLOGA:

Aplicar ciclo de vida gil para el desarrollo del proyecto de Business Intelligence para la UVM permite aproximar la solucin al problema iterativamente, con la conformidad del cliente validada a lo largo de todo el proyecto, es decir, que es un proceso continuo y no una implementacin generada de forma completa de una sola vez. Bajo esta premisa, la metodologa seleccionada es la Metodologa Cuantitativa ya que esta nos permitir examinar los datos de forma numrica y a la vez medir los resultados esperados. Esta se concentra en aspectos aptos de cuantificacin y utiliza estadsticas para el anlisis de los datos. Segn el anlisis realizado, todo resultado puede ser medible, de tal manera que se cuantifique su xito o fracaso.

Para utilizar esta metodologa utilizaremos la recoleccin y anlisis de datos para as abordar cada uno de los objetivos del proyecto y probar la hiptesis establecida anteriormente.

Dentro de los tipos de investigacin cuantitativa podemos encontrar la de Investigacin Descriptiva. Esta permite ordenar el resultado de la investigacin propuesta de acuerdo a distintos factores definidos, mtricas, para el xito del proyecto. Este tipo de investigacin no tiene una hiptesis exacta ya que se cimenta en anlisis y prueba para generar una valoracin demostrable. Segn los objetivos especficos planteados anteriormente, juicio experto y entrevistas con Stakeholder se han detectado 2 tipos de variables experimentales que han sido clasificadas segn su funcin para el resultado de la implementacin del ciclo de vida gil para el proyecto BI en UVM:

Variables independientes: Son las variables explicativas, es decir corresponden a los factores o elementos dispuestos a explicar o describir las variables dependientes. Estas sern ocupadas para influir, incidir o afectar a otras variables que influyan en el resultado de la implementacin de BI.

Variable dependientes: Reciben este nombre las variables a explicar, es decir, el objeto de la investigacin. Estas variables son las que se deben medir para la obtencin del resultado esperado.

Segn lo plateado anteriormente y en base a la formulacin del proyecto antes descrita, se definen las siguientes variables independientes que afectan o impactan directamente en la construccin de la metodologa gil de BI y caracterizaran el proceso de desarrollo:

Disposicin de personal competente. Limitada cantidad de desarrolladores. Amplio y diverso nmero de Stakeholders. Distintas fuentes de datos. Cantidad determinada de alumnos y funcionarios. Bajo presupuesto de inversin. Falta de infraestructura tecnolgica. Poco tiempo para implementacin.

Cuanto afectan estas variables se medir en base a un juicio experto de los Stakeholders, medible segn su nivel de impacto en la implementacin de esta metodologa, valorizndolo de 1 a 9 como se detalla en la tabla que se muestra a continuacin:

Medida cualitativa(impacto)Medida cuantitativa (peso o ponderacin)

Sin importancia1

Poco importante3

Indiferente5

Importante7

Muy Importante9

Tabla 1: Escala Likert Impacto.Fuente: Propia.

Asimismo, para medir el resultado de la implantacin de esta metodologa basndose en la calidad de la solucin, se pueden definir las siguientes variables independientes, nivel superior, junto con sus respectivas dependencias, las que ayudarn a:

Calidad informacin Relevancia de los datos Nivel de detalle Exactitud Actualidad Comprensin de los datos Completitud Calidad del sistema Ubicar los datos Accesos al sistema Herramientas Tiempo de espera y respuesta Flexibilidad cambio de exigencias Calidad del servicio Capacitacin del usuario Respuesta personal de soporte Solucin efectiva personal soporte Gerencia fomenta uso y desarrollo Apoyo y soporte de la gerencia Usabilidad Uso general Uso promedio Uso tiempo promedio Satisfaccin del usuario Recomendara el sistema

Estas variables se pueden priorizar y dar nivel de impacto segn la importancia dentro de la implementacin de Business Intelligence y nivel de relevancia de usuarios clave en la toma de decisiones. Se propone generar una encuesta Likert la cual nos entregar nuevas mtricas de peso o ponderacin de acuerdo a lo percibido por los usuarios:

Nivel de cumplimiento de la mtricaGrado de cumplimiento mtrica (%)Medida cualitativa (umbral) Medida cuantitativa (peso o ponderacin)Medida cualitativa

No cumple0% 24 %0%0,2totalmente inadecuado

cumple mnimamente25% 49 %15%0,4inadecuado

cumple parcialmente50% 74%50%0,6indiferente (ni adecuado, ni inadecuado)

cumple mayoritariamente75% 99%75%0,8adecuado

Cumple totalmente100%100%1muy adecuado

Tabla 2: Escala Likert Ponderacin y Umbral.Fuente: Propia.

Complementando el nivel de importancia, prioridad de variables y el peso obtenido por la toma de encuesta se pueden generar mtricas para medir el xito o fracaso de la investigacin. Esta metodologa debe aplicarse dentro de la primera fase de la implementacin de BI en la UVM, en especfico, para el rea financiera de la organizacin.

II.5PLAN DE TRABAJO:

Basando en el conjunto de conocimientos adquiridos en implantaciones de BI, adaptando el ciclo de vida de Kimball y propuestas de desarrollo de aplicaciones de software, se genera la siguiente planificacin para el proyecto de Business Intelligence gil en la UVM, dividido en 4 fases principales:

Planificacin Diseo de experimentos - Metodologa gil Ejecucin y Construccin Cierre

Imagen 1: Planificacin BI gil en UVMFuente: Propia.

II.6PRODUCTOS ENTREGABLES:

El informe de investigacin del proyecto de tesis contendr, como parte de sus entregables, lo siguiente:

Generacin de metodologa basada en un ciclo de vida gil para la implementacin de una solucin de Business Intelligence para la UVM. Documentos de experimentos. Desarrollo de metodologa gil BI. Resultado de xito o fracaso en la aplicacin de esta metodologa gil. Generacin de un Data Mart con informacin financiera. Producto de software de BI implantado en la organizacin. Manuales y documentacin del proyecto. Informe con lecciones aprendidas.

II.7COMPROMISO DE DEDICACIN A ESTE PROYECTO:

NOMBRE RECURSOFUNCIONHH

Jos A. RuizJefe de Proyecto150

Jos A. RuizAnalista240

Jos A. RuizExperimentador235

Jos A. RuizDocumentador235

Por definirRevisor150

Cristian Olivares R.Profesor Gua100

Total1.110

Tabla 3: Compromiso dedicacin del proyecto. Fuente: Propia.III.TRABAJO ADELANTADO POR LOS (LAS) AUTORES(AS) DEL PROYECTO: Si corresponde, resuma los principales resultados de sus trabajos anteriores sobre el tema. N/AIV.OTROS ANTECEDENTES: Seale otros aspectos que usted considere relevantes para la evaluacin del proyecto que no estn especificados en otras secciones. La extensin mxima de esta seccin es de 1 pgina (letra tamao 10, Arial o Verdana).

N/AV. RECURSOS:

Los recursos a utilizar son los siguientes:

SoftwareOracle PeopleSoft EnterpriseMicrosoft Business Intelligence Development StudioQlikView 9

Hardware1 Notebook.2 Servidores Windows 2008 R2.

Usuarios

Personal de desarrollo

CargoNombre/OrganizacinTelfonoE-mail

Jefe de sistemasJos A. Ruiz56-32-2462558jruiz@uvm.cl

Tabla 4: Usuarios desarrolladores. Fuente: Propia.

Interesados del Proyecto

CargoNombre/OrganizacinTelfonoE-mail

RectorJuan Pablo Prieto Cox56-32-2462420rectoria@uvm.cl

ProrectorErnesto Sols Grau56-32-2462420rectoria@uvm.cl

Vicerrector AcadmicoMarco Vega Lpez 56-32-2462490vra@uvm.cl

Vicerrector de aseguramiento de la calidad y anlisis inst.Jos Palacios Guzmn 56-32-2462557jpalacios@uvm.cl

Vicerrector FinancieroDinko Krstulovic Lara56-32-2462490vraf@uvm.cl

Director de Gestin AcadmicaEnrique Ortega Fuenzalida56-32-2462559eortega@uvm.cl

Director de TIJorge Biaut Otrola56-32-2462486jbiaut@uvm.cl

Director de Control de GestinSebastin Guzmn56-32-2462647sguzman@uvm.cl

Tabla 5: Interesados del Proyecto. Fuente: Propia.

VI.REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS

Artculos de edicin en lnea:

Sinnexus, Sinergia e Inteligencia de Negocio S.L (17-10-2013). Datos, informacin, conocimiento. Recuperado de:http://sinnexus.es/business_intelligence/

Lyndsay Wise (18-06-2007). Pasos para lograr un proyecto de Business Intelligence exitoso. Artculo Tomado de: TEC - Technology Evaluation CenterRecuperado de:http://www.nase-it.com/

Kimball Group, (04-08-2009). Kimball LifecycleRecuperado de:http://www.kimballgroup.com/

Project Management Institute (2008). Gua de los fundamentos para la direccin de proyectos (gua del pmbok) cuarta edicin.Recuperado de:http://www.pmi.org/

Publicaciones:

Sirawit Kleesuwana, Somsak Mitathab, Preecha P. Yupapinc y Bunjong Piyatamrongd (10-12-2009). Business Intelligence in Thailand's Higher Educational Resources Management.Recuperado de:http://www.sciencedirect.com/

Libros:

Ralph Kimball, Margy Ross (2006). The Data Warehouse Toolkit Second Edition. Editorial: Wiley India Pvt. Limited.Inmon, William H. (2005). Building the data warehouse 4a Edicin.Editorial: Wiley India Pvt. Limited

Hernndez Sampieri R, Fernndez Collado C, Baptista Lucio P. 2003.Metodologa de la Investigacin. 3. Edicin. Mc Graw-HillInteramericana; Mxico DF, Mxico; 703 pp. 1