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CIS1310IS09 ATENEA: MODELO TECNOLÓGICO PARA APOYAR LA INTELIGENCIA

COMPETITIVA EN LA EMPRESA CODENSA S.A. ESP.

KATERIN LORENA BEJARANO SERNA ALISSON FABIANA RODRIGUEZ BELTRAN

PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERIA

CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS BOGOTÁ, D.C.

2013

Pontificia Universidad Javeriana Memoria de Trabajo de Grado–Aplicación Práctica

Páginai Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008

CIS1310IS09

ATENEA: Modelo tecnológico para apoyar la Inteligencia Competitiva en la empresa CODENSA S.A. ESP.

Autor(es): Katerin Lorena Bejarano Serna

Alisson Fabiana Rodríguez Beltrán

MEMORIA DEL TRABAJO DE GRADO REALIZADO PARA CUMPLIR UNO DE LOS REQUISITOS PARA OPTAR AL TITULO DE INGENIERO DE

SISTEMAS

Director Julio Ernesto Carreño Vargas

Jurados del Trabajo de Grado Javier López

Efraín Ortiz Página web del Trabajo de Grado

http://pegasus.javeriana.edu.co/~CIS1310IS09/

PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA FACULTAD DE INGENIERIA

CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS BOGOTÁ, D.C.

Mayo, 2013

Ingeniería de Sistemas ISTAR - CIS1310IS09

Página ii

PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA

FACULTAD DE INGENIERIA CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS

Rector Magnífico

Joaquín Emilio Sánchez García S.J.

Decano Académico Facultad de Ingeniería

Ingeniero Jorge Luis Sánchez Téllez

Decano del Medio Universitario Facultad de Ingeniería

P. Antonio José Sarmiento Nova S.J.

Director de la Carrera de Ingeniería de Sistemas

Ingeniero Germán Alberto Chavarro Flórez

Director Departamento de Ingeniería de Sistemas

Ingeniero Rafael Andrés González Rivera


Páginaiii Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008

Artículo 23 de la Resolución No. 1 de Junio de 1946

“La Universidad no se hace responsable de los conceptos emitidos por sus alumnos en sus proyectos de grado. Sólo velará porque no se publique nada contrario al dogma y la moral católica y porque no contengan ataques o polémicas puramente personales. Antes bien, que se vean en ellos el anhelo de buscar la verdad y la Justicia”


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AGRADECIMIENTOS

Agradecimiento de Katerin Bejarano

A mi mamá Lola Serna, a mi papá Jairo Bejarano y a mi hermana Estefany Bejarano, gracias

por el cariño y apoyo incondicional que siempre he recibido de ustedes, con el cual he

logrado culminar con esfuerzo, mi carrera profesional, y sin ustedes no sería posible. Al

término de esta etapa de mi vida, quiero expresar un profundo agradecimiento a mi novio por

impulsarme a seguir con firmeza mis metas y por colaborarme en todo y a mi cuñado John

Rodríguez quién siempre estuvo dispuesto a enseñarme y ayudarme en todo. A mis tíos y

primos gracias por su cariño y compañía. Y a mis compañeros quienes hicieron de estos años

un tiempo de enseñanza y alegrías y en especial quiero agradecer a Alisson Rodríguez por ser

mi amiga de estudio y de aventuras, por estar siempre conmigo.

Por último y el más importante, agradezco a Dios por las bendiciones que día a día me da,

haciendo que todo lo que he llegado a pensar que es imposible se haga posible. Por

demostrarme en todos estos años que es un Dios fiel. Así que hoy culmino uno de mis más

grandes anhelos y metas en mi vida, para ustedes mi familia y para ti… MI DIOS.

Agradecimientos de Alisson Rodríguez

Durante esta larga etapa, los tropiezos y triunfos vividos fueron puntos que marcaron mi vida

profundamente, en los cuales logre reconocer cada vez más mis verdaderos objetivos. A lo

largo de esta confrontación siempre existió alguien que me ofreció el valor, la tolerancia y la

sabiduría para dar lo mejor de mí, éste alguien es Jesucristo, quien me guio por este camino y

por lo cual le agradezco a él todo lo vivido y lo que hay por vivir.

Agradezco a toda mi familia por los consejos y las críticas realizadas, ya que sin ellas no

hubiera logrado llegar a este punto tan importante. A Katerin Bejarano, quien ha sido mi

confidente todos estos años y a la cual aprecio mucho por todo lo que me ha ayudado.

Especialmente quiero dar gracias a mis padres quienes, a pesar de todas mis indecisiones,

siempre me han ofrecido su apoyo y confianza incondicional, lo cual ha sido parte vital de mi

crecimiento como persona y profesional.


Páginav Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008

Contenido

INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 1

I - DESCRIPCION GENERAL DEL TRABAJO DE GRADO ............................... 2 1. OPORTUNIDAD, PROBLEMÁTICA, ANTECEDENTES ..................................................... 2

1.1 Descripción del contexto ............................................................................................... 2 1.2 Formulación del problema que se resolvió ................................................................... 2 1.3 Justificación ................................................................................................................... 3 1.4 Impacto Esperado .......................................................................................................... 4

2. DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO .................................................................................... 5 2.1 Visión global .................................................................................................................. 5 2.2 Objetivo general ............................................................................................................ 5 2.3 Fases Metodológicas o conjunto de objetivos específicos ............................................ 5 2.4 Método que se propuso para satisfacer cada fase metodológica .................................. 6

II - MARCO TEÓRICO ............................................................................................. 8 1. MARCO CONTEXTUAL ................................................................................................ 8 2. MARCO CONCEPTUAL .............................................................................................. 11

III – DESARROLLO DEL TRABAJO ................................................................... 27 1. DEFINICIÓN DE REQUERIMIENTOS DEL NEGOCIO ..................................................... 31

1.1 Recolección de Información Básica de los Procesos de Negocio ............................... 32 1.2 Identificación de Temas Analíticos ............................................................................. 33 1.3 Definición de Matriz de Procesos/Dimensiones (Bus Matrix) .................................... 37 1.4 Priorización de Procesos ............................................................................................ 38

2. DISEÑO DE LA ARQUITECTURA TÉCNICA ................................................................. 39 3. MODELAMIENTO DIMENSIONAL ............................................................................... 42

3.1 Elegir el proceso de negocio ....................................................................................... 42 3.2 Establecer el nivel de granularidad ............................................................................ 42 3.3 Identificar medidas, tablas de dimensión y tablas de hechos ..................................... 43 3.3.1 Modelo de Calidad de Servicio – Proceso de Ajustes .............................................. 44 3.3.2 Modelo Cliente - Proceso de PQR ........................................................................... 44 3.3.3 Modelo Saldo Disputa – Proceso de Ajustes ............................................................ 44 3.3.4 Modelo Reclamo - Proceso de PQR ......................................................................... 45 3.4 Trazabilidad entre modelos y procesos de negocios ................................................... 45 3.5 Definición de Cubos OLAP ......................................................................................... 46 3.5.1 Cubo Atenea Clientes ............................................................................................... 46 3.5.2 Cubo Atenea Reclamos ............................................................................................. 48 3.5.3 Cubo Atenea Saldo Disputa...................................................................................... 50


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3.5.4 Cubo Atenea Calidad Servicio ................................................................................. 51

4. SELECCIÓN DE PRODUCTOS ...................................................................................... 53 4.1 Herramientas ETL ....................................................................................................... 53 4.2 Base de Datos .............................................................................................................. 54

5. DISEÑO FÍSICO ......................................................................................................... 55 5.1 Definición de estándares del entorno .......................................................................... 55 5.2 Definición de estrategia de gestión del cambio .......................................................... 56 5.3 Definición de estrategia de índices ............................................................................. 57 5.4 Definición de estrategia de particionamiento ............................................................. 57

6. DISEÑO DEL SISTEMA DE EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA (ETL) ........... 58 6.1 Definición de tipo de archivos aceptados ................................................................... 60 6.2 Definición del proceso de extracción y limpieza ......................................................... 60 6.3 Definición proceso de transformación ........................................................................ 62 6.4 Definición proceso de carga ....................................................................................... 64

7. ESPECIFICACIÓN DE LA APLICACIÓN ANALÍTICA Y CONSTRUCCIÓN DE ANÁLISIS .... 65 7.1 Establecer listado de herramientas ............................................................................. 66 7.2 Establecer estándares .................................................................................................. 66 7.3 Selección de la herramienta ........................................................................................ 67 7.4 Construcción de Análisis para el proceso PQR .......................................................... 68

8. PRUEBAS Y DESPLIEGUE .......................................................................................... 74 8.1 Pruebas ........................................................................................................................ 74 8.2 Despliegue ................................................................................................................... 75 8.2.1 Aceptación del Cliente .............................................................................................. 75 8.2.2 Análisis de encuestas ................................................................................................ 76

IV - RESULTADOS Y REFLEXIÓN SOBRE LOS MISMOS ............................. 78

V – CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS ..... 79 1. CONCLUSIONES ........................................................................................................ 79 2. RECOMENDACIONES ................................................................................................. 80

3. TRABAJOS FUTUROS ................................................................................................. 80

VI - REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA .............................................................. 81 1. REFERENCIAS ........................................................................................................... 81 2. BIBLIOGRAFÍA .......................................................................................................... 83

VII - ANEXOS ........................................................................................................... 86 ANEXO 1. GLOSARIO .................................................................................................... 86

ANEXO 2. POST-MORTEM ............................................................................................ 87 1. Metodología propuesta vs. Metodología realmente utilizada. ............................... 87


Páginavii Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008

2. Actividades propuestas vs. Actividades realizadas. ............................................... 88 3. Efectividad en la estimación de tiempos del proyecto ............................................ 90 4. Costo estimado vs. Costo real del proyecto ........................................................... 91 5. Efectividad en la estimación y mitigación de los riesgos del proyecto. ................. 92

ANEXO 3. DIAGRAMAS DE LA EMPRESA CODENSA ................................................... 97 ANEXO 4. DOCUMENTO VISIÓN ................................................................................... 97

ANEXO 5. DOCUMENTO SAD (SOFTWARE ARCHITECTURE DOCUMENT) ..................... 97 ANEXO 6. DOCUMENTO SRS (SOFTWARE REQUIREMENTS SPECIFICATION) ................ 97

ANEXO 7. DOCUMENTO AUXILIAR DEL SRS ................................................................ 97 ANEXO 8. ANÁLISIS IMPLEMENTADOS ......................................................................... 97

ANEXO 9. INFORME DE PRUEBAS ................................................................................. 98 ANEXO 10. ENCUESTA DE ACEPTACIÓN ....................................................................... 98

ANEXO 11. REQUERIMIENTOS ESTRATÉGICOS ............................................................. 98


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ABSTRACT From the needs presented in the Customer Relations Department at CODENSA Company

S.A. ESP, concerning knowledge management, specifically in the Competitive Intelligence

process [4], the Kimball methodology [27] was applied as a basis to support the stages of this

process. Thus, the ATHENA technological model is presented as a set of solutions focused

on promoting the production of competitive advantages within the business processes in the

department and later on the organization.

RESUMEN

A partir de las necesidades presentadas en el Departamento Relación Cliente de la empresa

CODENSA S.A. ESP, referentes a la gestión del conocimiento, específicamente en el proceso

de la Inteligencia Competitiva [4], se aplicó la metodología de Kimball [27] como base para

sustentar y apoyar las etapas de este proceso. Es así como el modelo tecnológico ATENEA,

se presenta como un conjunto de soluciones enfocadas en promover la producción de ventajas

competitivas dentro de los procesos de negocios del departamento y posteriormente de la

organización.


Páginaix Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008

RESUMEN EJECUTIVO

El Departamento de Relación Cliente de CODENSA, empresa comercializadora y

distribuidora de energía de Bogotá y Sabana, implementa el proceso de Inteligencia

Competitiva, en el cual se presentaban dificultades relacionadas con la administración,

control y aprovechamiento de la información, como las que se describen a continuación:

• La información requerida se encontraba en diferentes sitios web para lo cual era

necesario dedicar mucho tiempo en la consolidación de la información relevante para

el negocio. Este proceso generaba un carga de trabajo adicional ya que se realizaba

manualmente.

• En ocasiones la información necesaria para hacer Inteligencia Competitiva provenía

de fuentes no confiables.

• No poseían un sistema que les permitiera analizar los datos, en el cual hicieran uso

eficiente y eficaz de la información recolectada.

• Existía poca flexibilidad en el Benchmarking y Briefing.

Es importante resaltar que todo el proceso de Inteligencia Competitiva que se llevaba a cabo

en el departamento se hacía manualmente haciendo que esta labor fuera tediosa y no

explotara al máximo la información obtenida de los competidores.

El trabajo de grado realizado permitió que el Departamento Relación Cliente obtuviera un

modelo tecnológico que apoya el proceso de Inteligencia Competitiva, la cual impulsa el

desarrollo tecnológico y la gestión del conocimiento, factores importantes y necesarios para

la evolución de la empresa.

El desarrollo del trabajo de grado se enfocó en cómo a partir de una metodología basada en la

Inteligencia de Negocios, en este caso la metodología de Kimball [32], fue posible

implementar el proceso de Inteligencia Competitiva, donde la principal relación entre éstas se

aprecia desde dos perspectivas:


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• La primera corresponde a cómo a partir de la identificación de competidores y del

estado del entorno se logran definir cuales factores del mercado (comercial,

tecnológico, etc.) son viables para el progreso de la organización, los cuales se deben

evaluar frente al estado de los procesos de negocio internos, ya que éstos definirán la

factibilidad de la aplicación de las estrategias competitivas que permitan cumplir los

objetivos de progreso en el mercado.

• La segunda perspectiva parte del conocimiento interno de la organización, el cual

permite identificar posibles mejorías en la ejecución de los procesos de negocio

promoviendo la producción de propuestas de innovación. De esta forma, la

implantación de nuevas propuestas impulsa y fomenta la aplicación de nuevas

estrategias competitivas que soporten las actividades de la empresa a nivel del

mercado objetivo.

La selección de la metodología fue basada en factores relacionados con el alcance de

integración de datos dentro de la organización y el tiempo de implementación que ésta

implicaba. La aplicación de IC se definió únicamente dentro del Departamento de Relación

Cliente, para lo cual la metodología de Kimball permitió realizar un diseño adecuado en un

tiempo factible de acuerdo al alcance y las restricciones del proyecto.

A partir de esta selección se llevó a cabo una integración entre ésta y el proceso de

Inteligencia Competitiva, la cual permitió la implantación de ésta última en los procesos de

negocios del departamento. Una vez realizadas las actividades de contextualización sobre el

mercado energético y la empresa CODENSA, se definieron los temas analíticos

(requerimientos estratégicos) percibidos en las necesidades presentadas por el cliente Julián

Arias, profesional Senior del departamento Relación Cliente.

Se definieron los modelos dimensionales correspondientes a cada uno de los requerimientos,

para lo cual se llevó a cabo la priorización de los procesos de negocios, que permitió

seleccionar el proceso a ser implementado en el prototipo. Para la construcción del prototipo

se llevaron a cabo actividades relacionadas con el diseño y desarrollo del sistema ETL

(Extracción, Transformación y Carga de datos) y la selección de una herramienta analítica de


Páginaxi Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008

código abierto que permitió llevar a cabo las etapas de análisis de datos estratégicos, con el

fin dar soporte a la toma de decisiones dentro del departamento.

Se diseñaron cubos de datos OLAP (On-line Analytical Processing ) [50] para cada uno de

los modelos dimensionales, los cuales fueron de gran ayuda para realizar consultas complejas

en las cuales se utilizan agregaciones debido a que el tiempo de respuesta es muy eficiente y

de fácil utilización. Éstos se encuentran enfocados en el análisis de datos lo cual sustentó una

de las etapas más importantes del proceso de Inteligencia Competitiva, y permitió a los

usuarios diseñar consultas sobre grandes cantidades de datos, proporcionando respuestas a

preguntas vitales del negocio referentes a los indicadores de rendimiento clave más

importantes para el departamento.

Para el proceso de pruebas del prototipo se llevaron a cabo pruebas de aceptación con el

cliente, las cuales a partir de encuestas diseñadas se arrojaron resultados satisfactorios que

ratificaron el cumplimiento de los objetivos propuestos y las expectativas del cliente.

El modelo tecnológico permitió realizar un mejor análisis de información y gestión de la

misma, garantizando además, la confiabilidad de los datos durante las fases de obtención,

análisis de información y difusión de resultados del proceso de IC. Al implementar el modelo

en el departamento se logró mejorar la eficiencia y eficacia del proceso de IC que se llevaba a

cabo, permitiendo: entrega oportuna de reportes de análisis de la información, toma de

decisiones, planes de acción oportunos, mejoramientos en los acuerdos de nivel de servicio en

las empresas colaboradoras (Contratistas) o servicios tercerizados, contingencia o backup de

la información relevante de sus competidores y comparación de las mejores prácticas

adoptadas entre diversas empresas del sector que manejan la misma segmentación de clientes.

La pregunta generadora: ¿Cómo se podría apoyar la ejecución del proceso de Inteligencia

Competitiva dentro del Departamento Relación Cliente de la empresa CODENSA

comercializadora y distribuidora de energía?, se logró responder por medio los productos

finales del desarrollo del trabajo de grado, donde el modelo tecnológico ATENEA,

fundamentado en los procesos de negocio del departamento y la implantación de un prototipo


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funcional enfocado en el proceso PQR, ofreció las herramientas necesarias para la

implementación del proceso de Inteligencia Competitiva.

El objetivo general propuesto: “Elaborar un modelo tecnológico que permita apoyar el

proceso de Inteligencia Competitiva en el Departamento de “Relación Cliente” de la empresa

CODENSA S.A. ESP.”, se cumplió satisfactoriamente puesto que el resultado final cumplió

las expectativas del cliente y de los objetivos específicos definidos para el trabajo de grado.


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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008

INTRODUCCIÓN

La Inteligencia Competitiva es un proceso que se basa en la obtención, análisis, interpretación

y difusión de información de valor estratégico sobre la industria y los competidores, que se

transmite a los responsables de la toma de decisiones en el momento oportuno. Este proceso

hace parte de la gestión del conocimiento de una organización, donde sus resultados son los

principales recursos de apoyo para la dirección estratégica, y definen las acciones que la

organización debe realizar a partir del estado de su entorno [8].

En el Departamento de Relación Cliente de CODENSA, empresa comercializadora y

distribuidora de energía de Bogotá y Sabana, se está implementando el proceso de

Inteligencia Competitiva (IC). Sin embargo, durante la ejecución de este proceso se ha

presentado algunas problemáticas relacionadas con la administración, control y

aprovechamiento de la in-formación. Dadas estas falencias en el manejo de la información,

surge la pregunta:

¿Cómo se podría apoyar la ejecución del proceso de Inteligencia Competitiva dentro del

Departamento Relación Cliente de la empresa CODENSA comercializadora y distribuidora

de energía?

Como respuesta a la pregunta anterior, ATENEA se presenta como un modelo tecnológico

que apoya el proceso de IC a partir de un prototipo enfocado en la etapa de obtención,

análisis de información y difusión de resultados, el cual proporcionará las bases estratégicas

para una exitosa ejecución del proceso dentro del Departamento Relación Cliente, el cual

logrará obtener múltiples beneficios enfocados en la eficiencia y eficacia, como lo son:

entrega oportuna de reportes de análisis de la información, toma de decisiones, planes de

acción oportunos, mejoramientos en los acuerdos de nivel de servicio en las empresas

colaboradoras (Contratistas) o servicios tercerizados, contingencia o backup de la

información relevante de sus competidores y comparación de las mejores prácticas adoptadas

entre diversas empresas del sector que manejan la misma segmentación de clientes.


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I - DESCRIPCION GENERAL DEL TRABAJO DE GRADO

1. Oportunidad, Problemática, Antecedentes 1.1 Descripción del contexto

El mercado de energía eléctrica ha tenido cambios afectando la manera de venta y como son

proporcionados los servicios. Esto ha llevado a una desregulación y a una completa reestructuración

del sector energético. Actualmente empresas que tienen participación en sistemas de generación,

transmisión y distribución, no son las únicas que compran y venden energía eléctrica en los

mercados mayoristas sino también los comercializadores de energía, quienes por lo general no son

propietarios de ningún elemento de la estructura tradicional de los sistemas eléctricos. En síntesis

debido a la libertad de venta y compra de energía, se han incrementado la cantidad de competidores

en este mercado. La reestructuración del mercado eléctrico ha creado un ambiente competitivo para

la comercialización de la electricidad y han surgido como uno de los actores fundamentales en los

emergentes mercados competitivos.

En este entorno de negocio tan competitivo en el que participan empresas de todos los tamaños y

sectores de Colombia, el desarrollo tecnológico y la difusión del comercio global, el ambiente de

negocios ha cambiado más deprisa, ocasionando que al momento de tomar decisiones estratégicas

se requiera de información precisa y detallada ya que hoy en día, una decisión equivocada llega

incluso a causar que la compañía salga del mercado. Una empresa que desee mantenerse y crecer en

el mercado busca adquirir ventajas competitivas sostenibles que a los ojos de los clientes y

consumidores representen un beneficio adicional en el servicio que reciben.

Hoy en día es necesario saber dónde y con quién se compite, cómo dirigir el rumbo de la compañía

y cómo mantener ventajas sobre la competencia (ventajas competitivas), todo esto se logra por

medio del proceso de la Inteligencia Competitiva. [7]

1.2 Formulación del problema que se resolvió

El Departamento de Relación Cliente de CODENSA, empresa comercializadora y distribuidora de

energía de Bogotá y Sabana, implementa el proceso de Inteligencia Competitiva, el cual le permite

diseñar estrategias de negocios teniendo como base de conocimiento e información el monitoreo o


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vigilancia del estado de su entorno [2] [3]. Sin embargo, durante la ejecución de este proceso se

habían presentado problemas relacionados con la administración, control y aprovechamiento de la

información, como los que se describen a continuación:

• La información requerida se encontraba en diferentes sitios web para lo cual era necesario

dedicar mucho tiempo para la consolidación de la información relevante para el negocio.

Este proceso consumía mucho tiempo y esfuerzo ya que se realizaba manualmente.

• En ocasiones la información necesaria para hacer Inteligencia Competitiva provenía de

fuentes no confiables.

• No poseían un sistema que les permitiera analizar los datos en el cual hicieran uno eficiente

y eficaz de la información recolectada.

• Había poca Flexibilidad en el Benchmarking y Briefing.

1.3 Justificación

El desarrollo del trabajo de grado generó un aporte esencial para uno de los escenarios que la

Pontificia Universidad Javeriana pretende abordar dentro de su misión para la resolución de la

problemática: La deficiencia y la lentitud en el desarrollo científico y tecnológico [6].

El trabajo de grado realizado permitió que el Departamento Relación Cliente obtuviera un modelo

tecnológico que apoye el proceso de Inteligencia Competitiva, la cual impulsa el desarrollo

tecnológico y la gestión del conocimiento, factores importantes y necesarios para la evolución de la

empresa. El modelo tecnológico permitió realizar un mejor análisis de información y gestión de la

misma, garantizando además, la confiabilidad de los datos durante las fases de obtención, análisis

de información y difusión de resultados del proceso de IC.

Al implementar el modelo en el departamento se logró mejorar la eficiencia y eficacia del proceso

de IC que se llevaba a cabo, permitiendo: entrega oportuna de reportes de análisis de la

información, toma de decisiones, planes de acción oportunos, mejoramientos en los acuerdos de

nivel de servicio en las empresas colaboradores (Contratistas) o servicios tercerizados, contingencia

o backup de la información relevante de sus competidores y comparación de las mejores prácticas

adoptadas entre diversas empresas del sector que manejan la misma segmentación de clientes.


Página 4

Los modelos dimensionales diseñados que conforman el modelo tecnológico, plasmaron cada uno

de los requerimientos estratégicos de los procesos de Ajustes y PQR del departamento, donde a

partir de un mapeo profundo de la información recolectada desde los sistemas fuentes hacia la base

de datos del negocio, se permitió a los usuarios realizar la selección de información estratégica

pertinente. A partir de los cubos de datos implementados, los usuarios lograron crear consultas

sobre grandes cantidades de datos, lo cual proporcionó respuestas a preguntas vitales del negocio

referentes a los indicadores de rendimiento clave más importantes para el departamento.

1.4 Impacto Esperado

ATENEA es un modelo tecnológico que logra generar un impacto a corto plazo, y se espera que

también lo logre a mediano y largo plazo, ya que éste es la base de conocimiento para próximos

proyectos o trabajos de grado. ATENEA es un conjunto de modelos con un prototipo de software

enfocado en el proceso de IC dando hincapié en su ejecución dentro del Departamento de Relación

Cliente de la empresa CODENSA proporcionando toda la información de valor para el

departamento. A mediano y largo plazo se espera que este modelo sea complementado por medio de

un framework, el cual se encargue de ofrecer los recursos necesarios para apoyar el proceso dentro

de diversas empresas además de las enfocadas en la venta o comercialización de energía.

Ya que ATENEA ofrece apoyo al proceso de IC dentro del ámbito de dirección estratégica del

Departamento de Relación Cliente de CODENSA, se espera que sea ampliado y enriquecido con

información relevante de otros entornos para que sea implado en más departamentos de la empresa.

Adicionalmente, se espera que la aplicación del modelo se realice en múltiples mercados, no sólo el

energético, ya que es preciso mencionar que la estructura del trabajo de grado permite adaptar

diferentes enfoques dentro de la Inteligencia Comercial hacia la competencia. Esto permitirá el

desarrollo de avances en los mercados de Colombia mundialmente, generando así un gran impacto

de crecimiento en muchos sectores económicos.


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2. Descripción del Proyecto 2.1 Visión global

ATENEA es un modelo tecnológico que apoyó el proceso de Inteligencia Competitiva a partir de un

prototipo enfocado en la etapa de obtención, análisis de información y difusión de resultados para la

exitosa ejecución del proceso dentro del “Departamento Relación Cliente”. El desarrollo de este

trabajo de grado fue basado según la metodología de Kimball la cual fue enriquecida con elementos

importantes del proceso de Inteligencia Competitiva y a partir de esto se construyeron modelos

dinámicos para los procesos de Ajustes y PQR del departamento “Relación Cliente” y del cual fue

seleccionado PQR para implementar un prototipo funcional de Inteligencia Competitiva para éste,

el cual hace uso de ETL, Datamarts, y análisis de datos.

2.2 Objetivo general

Elaborar un modelo tecnológico que permita apoyar el proceso de Inteligencia Competitiva en el

Departamento de “Relación Cliente” de la empresa CODENSA S.A. ESP.

2.3 Fases Metodológicas o conjunto de objetivos específicos

Las fases metodológicas que se manejaron para el desarrollo de este proyecto se describen a

continuación.

Fase 1: Exploración contextual

Esta fase fue alineada de acuerdo al siguiente objetivo específico: Caracterizar los procesos del

Departamento Relación Cliente de la empresa CODENSA, contextualizándolos en la Inteligencia

Competitiva (IC). Principalmente se realizaron actividades referentes a la búsqueda de información

y contextualización de los temas correspondientes a los procesos del departamento e Inteligencia

Competitiva, con el fin de comprender las bases y las fronteras conceptuales del proyecto.

Fase 2: Concepción

Esta fase fue definida de acuerdo al siguiente objetivo específico: Identificar los requerimientos

estratégicos que se alinean a las necesidades presentadas en los procesos del Departamento de

Relación Cliente de CODENSA.


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Para el desarrollo de esta fase se realizaron actividades de recolección y análisis de las necesidades

del departamento enfocadas en los datos e información que en éste se utilizan y que podrían ser de

gran importancia en la identificación de ventajas competitivas en el mercado.

Fase 3: Elaboración

Esta fase fue alineada de acuerdo al siguiente objetivo específico: Diseñar los modelos de datos,

extracción, y análisis que soporten el modelo tecnológico que apoya las etapas de obtención,

análisis de información y difusión de resultados del proceso de IC en el Departamento de Relación

Cliente de CODENSA. Durante esta fase se realizaron actividades relacionadas con el análisis de

los requerimientos recolectados en la fase anterior y el diseño de la arquitectura y modelos

correspondientes a la metodología utilizada.

Fase 4: Construcción

Esta fase fue alineada de acuerdo al siguiente objetivo específico: Implementar los modelos de un

proceso del core del Departamento de Relación Cliente de CODENSA. Durante ésta se realizaron

actividades asociadas al despliegue de cada uno de los componentes de extracción, datos y análisis,

diseñados en la fase anterior, junto a las pruebas correspondientes con el usuario.

2.4 Método que se propuso para satisfacer cada fase metodológica

Para cada fase metodológica fue necesario aplicar un conjunto de métodos que permitieran

estructurar las actividades y productos finales que se esperaban.

1. Exploración contextual: Para esta fase se propuso utilizar la metodología cualitativa, la cual

se basa en el análisis profundo no-matemático de datos descriptivos. A partir de ésta se

identificaron las principales características de los procesos del Departamento Relación

Cliente de CODENSA.

2. Concepción: Esta fase se basó en la etapa de Elaboración del Proceso Unificado de Rational

(RUP), la cual permite identificar los requerimientos esenciales los cuales definen las

principales características que el modelo tecnológico presenta respecto al proceso de IC.

3. Elaboración: Para el diseño de los modelos de datos, extracción y análisis de los procesos

del Departamento Relación Cliente enfocados en IC, se utilizó la metodología de Kimball


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[14], con la cual se logró dimensionar las estructuras de datos pertinentes para el diseño del

modelo tecnológico.

4. Construcción: Esta fase se enfocó en la construcción de un prototipo encargado de cumplir

con la etapa de obtención, análisis de información y difusión de resultados del proceso de IC

aplicados al proceso seleccionado del Departamento Relación Cliente. Para lo cual se optó

por utilizar la metodología de Kimball [14], con el fin abarcar las principales actividades del

desarrollo y despliegue en esta etapa.


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II - MARCO TEÓRICO

1. Marco Contextual Para el trabajo de grado que se propone, se abarcará el concepto de Inteligencia Competitiva

aplicada a la empresa comercializadora y distribuidora de energía CODENSA, dentro del

contexto actual de Colombia. A partir de este concepto se han presentado varios estudios que

definen y justifican la importancia del proceso de IC para las organizaciones, sin embargo,

éstos han sido enfocados en la ejecución del proceso dentro de un contexto no específico sin

tener en cuenta muchas de las condiciones a las cuales se ven sometidas las organizaciones.

Uno de los estudios mencionados se presenta en el artículo titulado: “The Internal and

External Communication of Intelligence and the Competitive Intelligence Process: The Case

of the Higher Educational Sector in Serbia” [10], el cual destaca la importancia de tener en

cuenta la comunicación interna y externa de la empresa para el proceso de la Inteligencia

Competitiva (IC). La parte interna de la IC se define como la transferencia y compartición de

información dentro de la organización y la parte exterior de la transferencia y el intercambio

de inteligencia entre los competidores. Entender la IC dentro de una organización puede

ayudar a las empresas a ser más competitivas y más eficaces. Otro artículo titulado:

“Empirical study on E-Commerce influences to competitive intelligence” [11], afirma que el

desarrollo del comercio electrónico trae nuevos temas para la investigación de Inteligencia

Competitiva. Por esto indagar sobre las influencias del comercio electrónico en la IC, permite

generar un mayor apoyo a la planificación e implementación de ésta en las empresas.

En el estudio titulado: “Analysis on the competitive intelligence in Business Management”

[12], se abarca la temática sobre la Inteligencia Competitiva (IC), en donde la describe como

la práctica de la recolección y análisis de información sobre los competidores con el fin de

obtener una ventaja en el mercado. Postula que la IC ofrece una ventaja estratégica para las

empresas en el momento en que ellas quieran tomar decisiones mejor informadas.

Inteligencia Competitiva en el mundo

El impacto de la globalización ha sido tan importante que muchos países han desarrollado

programas de Inteligencia Competitiva, con el fin de proporcionar el entorno necesario que


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permita desarrolla nuevos y mejorados negocios que conlleven a un crecimiento sostenible y

una sociedad con una mejor calidad de vida. En los países desarrollados, y especialmente en

Estados Unidos y norte de Europa, el desarrollo de Inteligencia Competitiva se inició en

1980, y se dice que Estados Unidos ha sido la cuna de la IC.

Debido al auge y la necesidad de implementar la Inteligencia Competitiva en las empresas, en

diferentes países la realización de este proceso se ha desarrollado en múltiples formas como,

por ejemplo, Francia donde una de las fases que llevan a cabo es el análisis de las áreas

tecnológica, comercial, jurídica, y financiera. En este país se creó un programa nacional de

Inteligencia Competitiva en el cual consistió primeramente en divulgar los conceptos

relacionados con la IC, luego se centró en el desarrollo de la competitividad, y por último la

utilización de la Inteligencia Competitiva para desarrollar la cooperación internacional y

generar vínculos con empresas extranjeras.

En Indonesia, el proceso de la Inteligencia Competitiva es similar al de Francia, ya que es un

programa educativo especializado a largo plazo, pero que posee un inconveniente para el

completo desarrollo de IC que es el acceso a la información a través de Internet, y los costos

de información. China involucra al Estado en el desarrollo de la Inteligencia Competitiva

junto a una modalidad diferente de asociación público-privada. Allí mismo se impulsa un

modelo que está relacionado con empresas que quieren dejar el sistema de “copia” y pasar a

la innovación.

En Tailandia o Filipinas, la Inteligencia Competitiva está estrechamente unida a la Vigilancia

Tecnológica, la cual consiste en el análisis de tecnologías disponibles capaces de intervenir

en nuevos productos o procesos. Los países anglosajones están orientados hacia el enfoque

estadounidense, en donde se inclinan por el desarrollo de las empresas, los mercados y en el

conocimiento de los competidores. Francia también cuenta con este enfoque y a su vez con

un sistema nacional que defiende los intereses franceses en el sistema internacional, pero que

también promueve la reindustrialización regional.


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Adicionalmente, se observa que la aplicación de este proceso ha empezado a ser utilizado

por empresas colombianas, por ejemplo, por medio de Ruta N (Centro de Innovación y

Negocios de Medellin) [56], corporación creada por la alcaldía de Medellín, UNE y EPM.

Mediante ésta se han apoyado empresas como: Kauel (Desarrolladora de imágenes y

metodologías 3D), Fabricato (Productora y comercializadora de Textiles), Edatel (Empresa

de Telecomunicaciones) y Argos (Productora y Comercializadora de Cemento y Concreto).

Empresa CODENSA

En la década de los 90, la antigua Empresa de Energía de Bogotá pasaba por una crisis

financiera generada por el elevado servicio de la deuda, causado esencialmente por la

construcción de El Guavio y el Régimen Tarifario de 1990-1995, que obligó a la empresa a

suministrar el servicio a precios por debajo de sus costos. Por lo anterior, el 100% de los

ingresos cubrían únicamente el 80% de los intereses de la deuda en el cual se veía

imposibilitada de cumplir con sus obligaciones técnicas y financieras.

De acuerdo con la Ley y antes de realizar la capitalización se separaron los negocios en:

Generación, Transmisión y Distribución de energía, correspondientes a las siguientes tres

empresas independientes: Emgesa para manejar el negocio de generación, CODENSA para

manejar el negocio de distribución y comercialización y la nueva EEB que conservó el

negocio de transmisión. El 23 de octubre de 1997, CODENSA comenzó a gestionar como

empresa distribuidora y comercializadora de energía para Bogotá, 94 municipios de

Cundinamarca, 1 de Boyacá y 1 de Tolima. Actualmente CODENSA es la empresa

distribuidora de energía más grande de Colombia. Que atiende aproximadamente el 22% de

la demanda nacional, con cerca de dos millones de clientes en Bogotá. [24]

El personal de CODENSA trabaja enfocado a ofrecer a sus clientes un servicio confiable y

de calidad. Al igual busca el éxito volcando la organización hacia los clientes, entendiendo

sus expectativas Y necesidades y respondiendo a ellas mediante el desarrollo de nuevos

productos y servicio que agreguen valor. [24]


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2. Marco Conceptual ATENEA estará enfocado en el apoyo a la ejecución del proceso de Inteligencia Competitiva,

dentro de la empresa CODENSA, donde se presentará como un recurso de apoyo para los

procesos del Departamento Relación Cliente. Los conceptos de mayor importancia que

permitirán identificar las limitaciones o alcance del proyecto se muestran a continuación.

A. Dirección estratégica:

Es un proceso continuo que se encarga de apoyar las metas y los objetivos a largo plazo,

siendo éstos trazados por la organización con la finalidad de obtener una posición estratégica.

Dentro de este proceso se establecen las acciones necesarias para el cumplimiento de la

misión y visión de la organización, teniendo como principal herramienta la elaboración de

estrategias que influyan tanto en procesos internos como en factores externos [1] [7].

B. Estrategia de negocio

Se define como una acción o conjunto de acciones que se enmarcan en una dirección común,

en la cual se han establecido metas a largo plazo. Este tipo de estrategia tiene como principal

fin definir la manera de competir con éxito en determinados mercados o negocios a los cuales

la organización se enfoca [7].

C. Vigilancia tecnológica

Es un procedimiento sistemático el cual se basa en la recolección y análisis de información

técnica relevante para el crecimiento de la organización. El principal objetivo de la

información obtenida es el apoyo que puede ofrecer a la toma de decisiones en el área de

producción o en procesos internos de la organización. A diferencia del proceso de IC, la

vigilancia tecnológica busca innovar la tecnología implementada dentro de la organización

[9].

D. Inteligencia Competitiva

La Inteligencia Competitiva se enfoca en el conocimiento externo de la organización, ésta se

define como: “el proceso de obtención, análisis, interpretación y difusión de información de

valor estratégico sobre la industria y los competidores, que se transmite a los responsables de

la toma de decisiones en el momento oportuno”, siendo el añadir valor a la información y


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transmitirla su principal propósito. En la siguiente ilustración se presentan las etapas del

proceso IC [3] [4] [6].

Ilustración 1. Proceso IC

La primera etapa corresponde a la Planificación y dirección, en la cual se definen las

necesidades que la organización busca resolver o mejorar. Para cumplir con esta actividad se

deben definir los desafíos o cuestionamientos que la organización espera cumplir. Por

ejemplo, para el mejoramiento de la relación entre la empresa y los clientes se podrían definir

los siguientes desafíos:

• ¿Cómo podemos aumentar la adquisición y retención de clientes?

• ¿Quiénes son los clientes más rentables y cómo podemos atraer más de ellos?

• ¿Qué tipos de Clientes son los más leales y qué podemos hacer para aumentar la

fidelidad de los otros? ¿Qué están diciendo lo clientes sobre nosotros en el

mercado? ¿Qué nuevos productos los clientes quieren de nosotros?

Durante esta etapa se debe definir o seleccionar los temas de interés estratégicos pertinentes

para cumplir con sus objetivos, misión y/o visión, esta selección dependerá de las prioridades

y necesidades que haya definido la organización. Existen varias áreas del proceso IC a las

cuales se puede orientar, éstas se describen a continuación [5]:

• La Inteligencia Comercial: se enfoca en la información correspondiente a los

clientes, proveedores, productores, compradores y distribuidores que intervienen

en la cadena de la red de ventas.

• La Inteligencia de los Competidores: se enfoca en todos los aspectos relevantes

de la competencia, tales como políticas de precio, producto, promoción,

distribución y posibles productos sustitutos.


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• La Inteligencia Técnica y Tecnológica: se enfoca en la situación de la

investigación básica y aplicada, procesos, fábricas, normas y patentes.

• La Inteligencia de la estructura social: se enfoca en el ámbito de relación,

impuestos, mercados financieros y política, e incluyendo las características de la

sociedad.

Con el fin de comprender el alcance de la Inteligencia Competitiva dentro de la organización,

es necesario analizar y establecer una relación entre los temas de interés estratégicos y los

objetivos que este proceso posee. A continuación se presentan cada uno de estos objetivos

[23].

• Anticipar y proveer una temprana advertencia de aquellas tendencias que podrían

afectar negativamente el negocio.

• Identificar aquellas tendencias que representen una oportunidad para el

crecimiento o mejoramiento de la empresa.

• Consultar regularmente las actividades de los competidores para permitir a la

organización diferenciar efectivamente las preferencias de los clientes.

• Construir una base de conocimiento corporativo colectiva y accionable que

permita tomar decisiones rápidamente.

• Informar y estimular el planeamiento estratégico a través de la diseminación de la

inteligencia en la empresa.

• Crear un sistema de conocimiento colectivo por el cual los miembros de la

organización puedan obtener y usar la inteligencia.

Una vez definidos los temas de interés estratégicos se inician las siguientes etapas, la

Recolección y manipulación de datos e información, seguida de la etapa de Análisis, en la

cual se debe realizar una interpretación de toda la información y darle el valor de

conocimiento.

El tipo de información permisible para el proceso de IC debe enfocarse en el entorno de la

organización. Algunos medios por cuales se puede obtener esta información son:

• Publicaciones de prensa de los competidores.


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• Canales web y medios de comunicación social.

• Percepciones de los consumidores frente a los competidores.

• Noticias y artículos de la industria.

• Desempeño de los productos de la competencia.

• Cambios en ofertas, propuestas y tácticas de ventas.

• Actividades ejecutivas clave.

A partir de la información obtenida se debe aplicar diferentes tipos de análisis que permitan la

fácil conversión de ésta en conocimiento, a continuación se muestran algunos.

Tipo Análisis Descripción

Cross tabulation

(Crosstab)

Se basa en la tabulación cruzada, donde a partir de datos con

baja cardinalidad (categorías) es posible “sumarizar” los datos.

Drill down Consiste en presentar datos generales y a partir de una selección

o parámetro profundizar en los niveles inferiores.

Roll up Consiste en presentar datos específicos (granularidad fina) a

partir de los cuales se asciende a niveles altos (datos generales).

Slice and Dice Se basa en la selección de datos específicos para los cuales se

obtiene la información correspondiente a éstos.

Tendencia

Consiste en comparar valores sometidos a una variable de

tiempo, donde se logra identificar los cambios que éstos

presentan.

Tabla 1. Tipos de Análisis [28] [39]

La quinta etapa, Difusión de resultados, permite dar a conocer la inteligencia a todos los

responsables de llevar a cabo las estrategias definidas o la toma de decisiones. Para realizar

una distribución correcta de ésta, se deben identificar con anterioridad quienes son las

personas involucradas y que cuyas responsabilidades permitirán que la inteligencia obtenida

logre ser aplicada por la organización.

Y por último, la etapa de Acciones, la cual permite realizar una retroalimentación de que tan

efectivos fueron los resultados del proceso, si estos cumplieron los objetivos que se


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planificaron, y además, permite descubrir nuevas necesidades que no se lograban identificar

hasta alcanzar un cambio en el entorno de la organización.

Tanto en esta etapa como en la etapa de Planificación y Dirección, se deben analizar y

ratificar el cumplimiento de los principios del proceso de IC, los cuales permitirán el éxito de

éste. Estos principios hacen hincapié en la estructura y recursos que deben tenerse en cuenta

al momento de aplicar IC, éstos se muestran a continuación [23].

1. Patrocinio Ejecutivo: Dentro del equipo responsable del proceso de IC debe existir

un líder Senior, esta persona debe conocer la importancia de practicar la IC y

entender como este proceso más que un privilegio es un deber para promover el

mejoramiento y evolución del negocio.

2. Alineamiento con los objetivos del negocio: Todas las actividades que se ejecuten

dentro del proceso IC debe estar enfocados en cumplir o apoyar los objetivos de la

organización.

3. Sistemas de comunicación fuertes: Es indispensable contar con sistemas de

comunicación que permitan informar oportunamente a los líderes de la organización

sobre la inteligencia obtenida. Estos informes deben ser sintéticos y objetivos.

4. Motivos de la creación de relaciones: Se deben crear relaciones fuertes con los

proveedores de información crítica y las personas a las cuales esta información es de

gran utilidad dentro de la organización.

5. Del sesgo a la acción: La información recolectada, analizada y distribuida debe

llevar o implicar una acción. Es decir, la información que se provee a los líderes debe

crear un punto decisivo para ellos, en el cual es necesario tomar una decisión que

direccione el camino que tomará la organización.

E. DATA WAREHOUSE

Para el proceso de IC es de vital importancia que los datos sean gestionados y almacenados

adecuadamente, de tal forma que los interesados puedan adquirirlos en tiempo real, uno de

los sistemas que facilita esta gestión es el Data Warehouse (DW). “El Data Warehouse es una

colección de datos, orientados a un tema, integrados, no volátiles, variantes en el tiempo,

organizados para el apoyo a toma de decisiones.” William Inmon: [17].


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Para el funcionamiento de un Data Warehouse se debe contar con: [18]

• Bloque de bases de datos operacionales: capturan los datos y son la fuente de

datos del Data Warehouse.

• Bloque de extracción, transporte, transformación, estandarización, limpieza y

carga de los datos: responsable de poblar el Data Warehouse.

• Almacén o base de datos de DW: donde se almacena la información integrada,

orientada al tema, histórica y actualizada.

• Bloque de explotación o acceso: donde se encuentran las aplicaciones que

permiten el acceso, exploración y análisis de los datos.

• Metadatos: otra base de datos que contiene información acerca de los datos que

hay en el Data Warehouse, acerca de los procesos y acerca del negocio.

A continuación se muestra la arquitectura de un Data Warehouse.

Ilustración 2. Arquitectura general de un DW/BI [35]

F. DATA MART

Un data mart es una implementación de un DW con un determinado alcance de información y

un soporte limitado para procesos analíticos, que sirve a un sólo departamento de una

organización o para el análisis de problemas de un tema particular. Así mismo, puede definirse

como un subconjunto de información corporativa con formato adicional a la medida de un

usuario específico del negocio.

Bill Inmon, quien es considerado el padre del DW, propuso la idea de que los data marts se

sirven del DW para extraer información. Estos tienen más usuarios y más temas que un data

mart, brindando una vista más amplia entre múltiples áreas. Los data marts serán siempre

menor en complejidad y alcance de los datos [22].


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G. MODELADO DIMENSIONAL

En un Data Warehouse los datos son modelados a partir de cubos de datos (Data Cubes), los

cuales se muestran como estructuras multidimensionales donde existen conjuntos de medidas

(facts o hechos) descritas por dimensiones.

Ilustración 3. Cubo de datos.

Análisis Dimensional

Se basa en un esquema de estrella, el cual cuenta con una tabla de hechos central donde se

sitúan todas las medidas y con la cual se relacionan las tablas de dimensiones. Este esquema

es de fácil entendimiento y utilidad ya que en éste se selecciona una dimensión a la cual se le

califican unas medidas y le son agregadas.

En cuanto a los queries multidimensionales, éstos se basan en la búsqueda de medidas de una

dimensión específica con las cuales es posible aplicar un análisis que permita cumplir con las

necesidades del negocio. Es preciso mencionar que un modelo de datos de este estilo se debe

crear y estructurar para un foco específico del negocio. A continuación se presentan los

conceptos más importantes dentro del análisis dimensional:

Hechos (Facts): Colecciones de datos relacionados compuestas por medidas y un contexto.

La tabla de hechos es la principal tabla dentro de un modelo dimensional, donde se localizan

las medidas numéricas del desempeño del negocio. Los datos de medición resultantes de un

proceso de negocio son almacenados en un data mart.

1. Tipos de Hechos (Medidas)

Nombre Descripción

Aditiva Medidas que pueden ser agregadas (sumadas) por todas las dimensiones

de la tabla de hechos.

Semi-aditiva Medidas que pueden ser agregadas por solo algunas dimensiones de la


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tabla de hechos.

No-aditiva Medidas que no pueden ser agregadas por ninguna dimensión de la tabla

de hechos.

Tabla 2. Tipos de Medidas o Hechos

2. Tipos de Tablas de Hechos

Nombre Descripción

Transaccional Esta tabla posee las medidas a su nivel más fino de granularidad, el cual

corresponde al punto en el tiempo en el cual fue creada la medida.

Snapshot En esta tabla las medidas son creadas según el periodo de tiempo que se

desea obtener (intervalos de tiempo regulares).

Accumulating

Snapshot

En esta tabla las filas o tuplas se actualizan reflejando los últimos cambios

presentados en las medidas que posee.

Tabla 3. Tipo de tablas de Hechos

3. Llave Natural (Business Key)

La llave primaria de una tabla de Hechos está compuesta por las llaves primarias de cada

una de las dimensiones que se encuentran asociadas a ésta, donde cada una es una llave

sustituta. Adicionalmente, puede contar con una columna más como una llave secuencial,

esto sucede cuando una medida puede presentarse más de una vez. Esta última llave es

una llave natural puesto que representa un valor de negocio.

Dimensiones: Perspectivas o entidades respecto a las cuales una organización desea que sus

datos sean organizados. Las tablas de dimensiones contienen descriptores textuales del

negocio, y son compañeras integrales de la tabla de hechos. Cada dimensión es definida por

su llave primaria (PK), la cual se utiliza como base para la integridad referencial con

cualquier tabla de hechos. Los atributos de la tabla de dimensión juegan un papel vital en el

DW, puesto que estos permiten que sea utilizable y comprensible.

1. Jerarquías

Las jerarquías pueden presentarse dentro de las tablas de dimensiones, donde los atributos

se agrupan según un orden preestablecido. Una jerarquía implica una organización de

niveles, donde cada nivel representa el total agregado de los datos del nivel inferior. Las


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jerarquías se pueden modelar de dos formas: una es donde una tabla contiene toda la

información de la jerarquía, y la segunda es donde se crea una tabla para cada nivel de la

jerarquía.

2. Llave Sustituta (Surrogate Key/Non-business Keys)

La llave primaria de una dimensión es una llave sustituta, la cual no tiene valor de negocio

y simplemente se le asigna un número secuencial o al azar. Esta llave permite darle a la

dimensión la habilidad de ser completamente independiente de cualquier sistema fuente.

3. Slowly Changing Dimension

La mayoría de las dimensiones son constantes a lo largo del tiempo, sin embargo, existen

dimensiones cuyos atributos pueden cambiar lentamente, por ello es esencial determinar

una apropiada estrategia que gestione este cambio. Se puede conservar la independencia de

las estructuras de cada dimensión realizando pequeños ajustes que confronten los cambios.

Estos ajustes están representados por estrategias aplicadas a los atributos y se encuentran

clasificadas por tipos [27] [31] [33].

Estrategia Descripción

Tipo 1 –

Sobrescribir el

valor

Consiste en sobrescribir el valor antiguo en la misma fila de la

dimensión, remplazándolo con el valor más reciente. De esta forma

el atributo siempre refleja la asignación más reciente, sin embargo

no preserva un historial de los valores.

Tipo 2 – Agregar

una fila a la

dimensión

Consiste en agregar una nueva fila con el valor del atributo

actualizado a la dimensión. Permite conservar un histórico de los

atributos, lo cual es una técnica clave para el rastreo de atributos en

dimensiones de tipo slowly changing.

Tipo 3 – Agregar

una columna a la

dimensión

Consiste en agregar una nueva columna para capturar el cambio del

atributo, preservando el antiguo valor. Es apropiado cuando existe

una fuerte necesidad de soportar dos vistas del mundo

simultáneamente, ya que muestra los datos nuevos e históricos de

los hechos relacionados por los nuevos o antiguos valores del

atributo.

Tabla 4. Técnicas de slowly changing dimensions


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Agregados: Los agregados son resúmenes pre calculados derivados de la tabla de hechos más

granular el cual permiten que las consultas se ejecuten más rápido y el rendimiento de cada

una de estas consultas mejore drásticamente. Es decir el agregado de datos permite crear una

columna, sin necesidad de que esta se encuentre “físicamente” en alguna de las tablas de

nuestra base de datos sumarizando totales con esto evitando recorrer el detalle de las tablas se

dirige directamente a un total ya calculado.

Cubos: Un cubo es un conjunto de datos que normalmente se construyen a partir de un

subconjunto de un almacén de datos, se organizan y se resumen en una estructura

multidimensional definida por un conjunto de dimensiones y medidas.

Los cubos proporcionan un mecanismo para consultar datos con tiempos de respuesta rápidos

y uniforme fácil de usar todo esto mediante datos pre-calculados llamados agregaciones.

Cada cubo tiene un esquema, que es el conjunto de tablas combinadas en el almacén de datos

de la que este extrae sus datos de origen. Los esquemas centrales son las tabla de hechos, la

fuente de las medidas del cubo. Las dimensiones de un cubo pueden contener una jerarquía

de niveles para especificar la ruptura categórica a disposición de los usuarios finales. Cada

nivel de una dimensión es de granularidad más fina que su padre. [41]

Para los cubos es importante tener en cuenta:

• Las fuentes de datos: Un cubo tiene un único origen de datos. Las dimensiones de

un cubo deben tener el mismo origen de datos como el cubo, pero sus particiones

pueden tener diferentes fuentes de datos.

• Medidas: Estas no se comparten con otros cubos.

• Dimensiones: Estas pueden ser compartidas con otros cubos en la base de datos o

privadas para el cubo.

• Funciones Cube: Cada cubo debe tener al menos una función de cubo con el fin de

proporcionar acceso a los usuarios finales. Las funciones de cubo se derivan de las

funciones de base de datos.


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H. ETL (Extracción, Transformación, y Carga)

ETL es el proceso que organiza el flujo de los datos entre diferentes sistemas en una

organización y aporta los métodos y herramientas necesarias para mover datos desde múltiples

fuentes a un almacén de datos, reformatearlos, limpiarlos y cargarlos en otra base de datos,

data mart o bodega de datos [29]. Este comprende dos capas dentro de la arquitectura de un

DW, estas son: la capa de Adquisición de datos y la capa de Distribución.

Adquisición de datos:

Dentro la arquitectura técnica esta capa pertenece a la etapa de población de datos, donde

básicamente se abarcan procesamientos que se enfatizan en el entendimiento de los datos

requeridos, las diferencias entre las fuentes, ambiente técnico y el DW.

Distribución de datos:

Esta capa se encarga fundamentalmente de transferir los datos desde el DW (repositorio

central) hacia los data marts, para ello debe realizar la conversión de formatos

correspondientes y cargar los datos al data mart específico [30].A continuación se describen

los procesos que se realizan con un ETL:

• Extracción: Se exploran diversas fuentes OLTP, y se extrae la información que se

considere relevante. Si los datos operacionales residen en un SGBD Relacional, el

proceso de extracción se puede reducir a consultas en SQL o rutinas programadas. Una

vez que los datos son seleccionados y extraídos, se guardan en un almacenamiento

intermedio, lo cual permite:

ü Manipular los datos sin interrumpir ni paralizar los OLTP, ni tampoco el DW.

ü No depender de la disponibilidad de los OLTP.

ü Almacenar y gestionar los metadatos que se generarán en los procesos ETL.

ü Facilitar la integración de las diversas fuentes, internas y externas.

• Transformación: Convierte datos inconsistentes en un conjunto de datos compatibles

y congruentes para que puedan ser cargados en el DW. La transformación incluye

varios subprocesos: Limpieza, fusión, ordenamiento, definición de identificadores

únicos, aseguramiento de marcas de tiempo de población, creación de datos, validación

de datos, aseguramiento de integridad, agregación, resumen y perfilamiento de datos.


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• Carga: En este proceso se lleva a cabo la carga de datos que se le realizará al DW con

el objetivo de añadir al depósito aquellos datos nuevos que se fueron generando desde

la última actualización. Este también se encarga de mantener la estructura del DW.

I. METODOLOGIA KIMBALL

La metodología de Kimball es un conjunto de actividades estructuradas y enfocadas en el

Ciclo de Vida Dimensional del Negocio (Business Dimensional Lifecycle), el cual enfatiza los

siguientes principios fundamentales:

- Centralizarse en añadir valor al negocio a través de toda la organización.

- Estructurar dimensionalmente los datos que son distribuidos en el negocio.

- Desarrollar iterativamente el entorno DW/BI en incrementos manejables del ciclo

de vida.

En la siguiente ilustración se presenta el diagrama del Ciclo de Vida de Kimball y enseguida

se hace una descripción de cada etapa que se abarca en éste.

Ilustración 4. Ciclo de vida de Kimball [32]

Planeación del Proyecto/Programa:

Para esta etapa se deben tener en cuenta varios factores para definir un plan concreto y

estable. En primer lugar se debe tener en cuenta el impacto del DW en la organización, en

segundo lugar, se debe contar con una fuerte motivación para construir DW, y por último, la

factibilidad es un importante factor dado que si no se cuenta con los recursos para cumplir

con los objetivos no será recomendable llevar a cabo el proyecto. También se define cómo

realizar la administración o gestión de éste, con las siguientes actividades:

• Monitoreo del estado de los procesos y actividades.


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• Rastreo de problemas.

• Desarrollo de un plan de comunicación comprensiva que direccione la empresa y

las áreas de TI.

Definición de Requerimientos de Negocio:

A esta etapa corresponden las actividades de planeación de requerimientos, la recolección de

requerimientos y por último la post-recolección la cual permite verificar que la información

recolectada cumple con las necesidades del negocio. Para este proceso es necesario realizar

entrevistas y a partir de éstas identificar temas analíticos y procesos de negocio. Los temas

analíticos agrupan requerimientos comunes en un tema común.

Por otra parte, a partir del análisis se puede construir una herramienta de la metodología

denominada matriz de procesos/dimensiones (Bus Matrix). Esta matriz tiene en sus filas los

procesos de negocios identificados, y en las columnas, las dimensiones identificadas.

Diseño de la Arquitectura Técnica:

A partir de la definición de requerimientos se inicia el proceso de diseño. Los requerimientos

son el input que orientan el diseño de la arquitectura y los atributos de calidad que se

necesitan cumplir. En esta etapa se debe diseñar y documentar un modelo de alto nivel, y

diseñar y especificar los subsistemas. Adicionalmente, es de gran importancia determinar las

fases de implementación de la arquitectura.

Selección e instalación del producto:

Durante esta etapa se identifican los productos que se acoplan a las necesidades y

restricciones del negocio. Se diseña una matriz de comparación entre los productos,

evaluando detalles de desempeño. Es posible acudir al manejo de prototipos con el fin de

familiarizarse con el producto, sólo si es necesario.

Modelamiento Dimensional:

Existen cuatro (4) etapas principales dentro del proceso de diseño dimensional, cada uno de

ellos se explica enseguida.


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Etapa Descripción

Seleccionar el proceso de

negocio a modelar

Es indispensable interactuar con los usuarios, dado que ellos

permitirán conocer las fronteras de cada proceso de negocio

y quienes participan en estos.

Declarar la granularidad del

proceso de negocio

En esta etapa se define que representará exactamente cada

fila de la tabla de hechos. La granularidad permitirá definir el

nivel de detalle asociado a las mediciones de la tabla de

hechos.

Escoger las dimensiones

que aplican a cada columna

de la tabla de hechos

Se definen las dimensiones asociadas a las tablas de hechos.

Estas se podrán identificar a partir de los datos que da como

resultado el proceso de negocio.

Identificar los hechos

numéricos que se

almacenarán en cada fila de

la tabla de hechos

Se debe identificar las medidas de desempeño que los

usuarios buscan analizar. Cada hecho debe estar alineado a la

granularidad definida.

Tabla 5. Proceso de diseño dimensional [27]

Diseño físico: A partir de los modelos de datos definidos en la etapa anterior, se debe definir

un diseño físico para éstos. Este diseño debe contar con el detalle especifico de la base de

datos física, incluyendo nombres de las columnas físicas, tipos de datos, declaraciones de

llaves y permisos de valores null.

Diseño y desarrollo de puesta en escena de los datos (ETL): Una vez elaborado el diseño

físico se debe formular el plan de staging de los datos, en el cual se define el diseño de la

aplicación de ETL y se toma la decisión de construir o adquirir esta herramienta. Se debe

realizar un proceso de preparación del staging para las tablas de dimensiones y las tablas de

hechos, basándose en la extracción, transformación y carga de datos en los correspondientes

recursos.

Especificación de la aplicación analítica: A partir de los requerimientos de negocio se debe

definir un conjunto de diez a quince aplicaciones analíticas, con el fin de conocer las


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capacidades de cada una de ellas y verificar cuál de ellas cumple las expectativas del

proyecto.

Para realizar esta actividad es necesario establecer estándares para las aplicaciones, por

ejemplo el nivel de output look and feel, ya que con esta información se puede identificar

cada plantilla (template) de cada aplicación, identificando así sus fortalezas y debilidades.

Desarrollo de la aplicación analítica: Esta etapa puede iniciar una vez que el diseño de la

base de datos esté completado, la herramienta de acceso a datos y la metadata estén

instalados, y además, una vez un subconjunto de datos ya se encuentre cargados.

Despliegue: En esta etapa convergen todos los productos finales de las etapas anteriores

(datos, tecnología y aplicación analítica). Las principales actividades realizadas son las de

distribución del producto y distribución de éste a los usuarios. Se debe realizar un planeación

de esta etapa ya que las actividades de despliegue pueden llegar a tener variaciones

inesperadas de tiempo.

Mantenimiento y Crecimiento: Es muy importante brindar soporte al usuario, ya que con

esto permitirá a la organización comprender y encajar el sistema dentro del negocio. Además,

permite que los usuarios identifiquen nociones que pueden apoyar el crecimiento del sistema

[27] [32].

J. SECTOR ENERGETICO

El mercado de energía eléctrica de Colombia se encuentra estructurado en cuatro etapas:

Producción, Transporte, Distribución y Comercialización. Esta estructura permite que se

presenten eficiencias reflejadas principalmente en costos bajos, donde las empresas tienen la

oportunidad de enfocarse en alguna etapa específica sin tener que abarcar toda la cadena de

producción de la energía eléctrica [19].

A partir de esta estructura se pueden identificar diferentes agentes dentro de este mercado:

productores/generadores, transmisores, distribuidores y comercializadores. Los generadores

son aquellas empresas que se encargan de desarrollar la actividad de producción de la


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electricidad, la cual puede ser transada en la Bolsa o mediante contratos bilaterales con otras

empresas generadoras, comercializadoras o directamente con usuarios no regulados.

Los transmisores son los responsables de movilizar la energía en el Sistema de Transmisión

Nacional (STN), éstos deben permitir a cualquier usuario, comercializador o generador el

acceso a las redes de su propiedad si éste lo solicita. Al igual que éstos, los distribuidores

desarrollan la actividad de transporte, sin embargo, se encargan de movilizarla en los sistemas

de distribución: el Sistema de Transmisión Regional (STR) y el Sistema de Distribución

Local (SDL). Se presentan casos en los cuales algunas empresas distribuidoras cumplen con

el papel de comercializadoras.

En último lugar se encuentran los agentes comercializadores, los cuales se encargan de

prestar un servicio de intermediación entre los usuarios finales y los agentes que la generan,

transmiten y distribuyen. Se han definido dos tipos de mercado de usuarios: Usuarios no

regulados y Usuarios regulados.

Frente al primer tipo se encuentran aquellos usuarios con una demanda de potencia superior a

los 100 KW, los cuales pueden establecer con el comercializador un contrato bilateral donde

los precios de venta y cantidades de energía son acordados entre las partes. El segundo tipo

hace referencia a aquellos usuarios que no cumplen las condiciones de usuarios no regulados,

los cuales están sujetos a un contrato de condiciones uniformes donde las tarifas son

reguladas por la CREG [20].

Como parte del sector energético también se encuentran entidades nacionales responsables de

gestionar las actividades dentro del mercado, entre ellas encontramos: El Ministerio de Minas

y Energía el cual cumple la labor de dirección, la UPME encargada de las actividades de

planeación, la CREG responsable de la regulación, el Concejo Nacional de Operación, el

Comité Asesor de Comercialización, la Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios

encargada del control y vigilancia, y por último, XM Compañía de Expertos en Mercados

responsable de la operación y administración del mercado [21].


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III – DESARROLLO DEL TRABAJO

Una organización debe contar con una dirección estratégica que comprenda y abarque toda la

información que la podría afectar, tanto de sus procesos internos como de su entorno, para así

establecer el estado y las condiciones en las cuales ésta se encuentra. Igualmente, esta

información juega un papel muy importante para las proyecciones que se tengan para el

desarrollo del negocio [1] [2].

Es importante mencionar que no es suficiente sólo poseer esta información, es necesario

llevar a cabo un proceso de análisis que permita la conversión de ésta en conocimiento,

función responsable del área de la Gestión del conocimiento, la cual se define como la

disciplina responsable de gestionar el conocimiento interno y externo de las organizaciones,

con el fin de generar ventajas competitivas sostenibles [8].

En la siguiente ilustración se observa cómo tanto la Inteligencia de Negocios (IN) como la

Inteligencia Competitiva (IC) juegan un papel muy importante en el proceso de

transformación de esta información, la cual posteriormente alimenta a la Inteligencia

Organizacional (IO) ofreciendo todo el conocimiento que soportará la toma de decisiones

gerenciales de un organización [3].

Ilustración 5. Relación entre IC, IN y OI [44]

Mientras la IN se enfoca en la obtención y análisis de información interna de la organización

(procesos de negocio) la IC se orienta en la información externa (entorno competitivo). Dado

que estos conocimientos individuales, dentro de la IO, se convierten en un conocimiento

corporativo se puede afirmar que éstas se complementan desde dos perspectivas.


Página 28

• La primera corresponde a cómo a partir de la identificación de competidores y del estado

del entorno se logran definir cuales factores del mercado (comercial, tecnológico, etc.)

son viables para el progreso de la organización, los cuales se deben evaluar frente al

estado de los procesos de negocio internos, ya que éstos definirán la factibilidad de la

aplicación de las estrategias competitivas que permitan cumplir los objetivos de progreso

en el mercado.

• La segunda perspectiva parte del conocimiento interno de la organización, el cual

permite identificar posibles mejorías en la ejecución de los procesos de negocio

promoviendo la producción de propuestas de innovación. De esta forma, la implantación

de nuevas propuestas impulsa y fomenta la aplicación de nuevas estrategias competitivas

que soporten las actividades de la empresa a nivel del mercado objetivo.

A partir del contexto de la empresa CODENSA, dentro del Departamento Relación Cliente,

se identifica una oportunidad de aplicación del proceso IC fomentada en la IN que allí se

implementa. Donde los temas de interés estratégicos para el departamento apuntan a la

inteligencia comercial (área del proceso IC), principalmente hacia los factores de los

reclamos de clientes y ajustes de facturación [5].

Para la aplicación de este proceso se evaluaron las metodologías afines a los objetivos del

trabajo de grado, con el fin de establecer un marco inicial que estructure todas las etapas del

proceso. Dado que las metodologías de Ralph Kimball [32] y Bill Inmon [42] se enfocan en

la implantación de la IN, es posible trabajar la IC a partir de éstas, esto se sustenta en cuanto a

la complementación que los dos procesos ofrecen, al ser estos los cuales proveen el

conocimiento base para la posterior conversión a inteligencia en la IO.

Para la selección de la metodología se evaluaron el alcance de integración de datos con la

organización y el tiempo de implementación, a continuación se presenta un cuadro

comparativo de éstas.

Inmon Kimball

Tipo de diseño Top-Down: Se enfoca

inicialmente en el diseño de un

Bottom-Up: Se enfoca inicialmente

en el diseño de data marts


Página29


DW central, el cual alimenta cada

uno los data marts

departamentales.

departamentales (conectados a

través de un bus), los cuales

conformarán el DW corporativo.

Tiempo de

implementación

Debido a que la implementación

se realiza a partir de la

construcción del DW y

posteriormente de los data marts

el tiempo empleado en éste es

largo.

Debido a que es posible

implementar la arquitectura tan sólo

para un departamento de la

organización, lo hace más flexible y

sencillo de implementar, es decir, el

tiempo de construcción es menor.

Tabla 6. Metodologías de Inteligencia de Negocios [27] [43]

Dado que el trabajo de grado tiene como alcance la aplicación de IC únicamente dentro del

Departamento de Relación Cliente, se optó por utilizar la metodología de Kimball [32], la

cual permitió realizar un diseño adecuado en un tiempo factible de acuerdo a las restricciones

del proyecto gracias al manejo de alcances pequeños dentro de los métodos que posee.

Adicionalmente, ésta brinda una ventaja de integración y mantenimiento del proceso, ya que

es posible agregar nuevos data marts para futuros departamentos que deseen implantar el

proceso de IC, apoyando de esta manera el crecimiento del sistema y la ampliación del

alcance del proceso en cuanto a los desafíos que se deseen resolver en cuanto a la

competencia de la organización.

Aplicación de metodología Kimball dentro de la Inteligencia Competitiva:

El proceso de IC cuenta con cinco (5) etapas, cada una orientada a los datos e información

pertinentes, en este caso, de los procesos de negocio del departamento de Relación Cliente de

la empresa CODENSA. Para la implementación de este proceso se establecieron relaciones

entre éste y las etapas de la metodología Kimball [32], con el propósito de estructurar y

enriquecer las actividades que se realizan en la IC, apoyándolas en un marco técnico. A

continuación se presentan las relaciones definidas.

Etapa proceso IC Etapa(s) Kimball Asociada(s)

Planificación y • Definición de Requerimientos del Negocio.


Página 30

dirección • Modelamiento Dimensional.

• Selección de Productos.

• Diseño de la Arquitectura Técnica.

• Diseño Físico.

Recolección y manipulación

de datos e información • Diseño y Desarrollo del sistema ETL.

Análisis • Especificación de la Aplicación Analítica.

• Desarrollo de la Aplicación Analítica.

Difusión de Resultados • Despliegue.

Acciones

No aplica. Esto se debe a que en esta etapa se realiza

una retroalimentación de los resultados obtenidos a

partir de la aplicación de las estrategias definidas.

Tabla 7. Relación entre proceso IC y metodología Kimball [32]

Para la etapa de Planificación y dirección se aplicaron las actividades reconocimiento

contextual, donde se realizó una investigación sobre los procesos de negocio del

departamento y el comportamiento que estos presentan en el mercado energético (entorno

competitivo). A partir de esta información se continuó con la recolección y análisis de

requerimientos enfocados en las necesidades del cliente, donde se evaluaron los datos que

eran necesarios obtener sobre los competidores.

En esta etapa también se realizaron actividades de modelamiento dimensional,

correspondientes a la abstracción de los requerimientos identificados en un diseño propuesto.

Se aplicó la priorización de procesos de negocio con el fin de seleccionar el proceso a

implementar en el prototipo, lo cual permitió definir de forma inicial el alcance de los datos

disponibles e identificar los sistemas fuentes que los podrían proveer.

En la etapa de Recolección y manipulación de datos e información se realizaron

actividades relacionadas con la extracción, transformación y carga de los datos identificados

en la etapa anterior. Durante ésta se gestionaron los datos de tal manera que la información


Página31


que se obtuviera de éstos fuera la adecuada frente a lo solicitado por el cliente y los factores

del mercado competitivo de la empresa CODENSA.

Una vez recolectados los datos adecuados se inició la etapa de Análisis, en la cual se

especificaron los tipos de análisis a utilizar para presentar la información ante el usuario. A

partir de éstos se seleccionó la herramienta analítica que cumpliera con las necesidades del

cliente, siempre resaltando las facultades de usabilidad que podría representar para éste.

Por último, en la etapa de Difusión de Resultados, se realizaron las actividades de

despliegue y pruebas en las cuales se evaluaron los análisis diseñados para el apoyo a la IC y

se presentaron los resultados obtenidos. Para la evaluación del prototipo se realizó una

encuesta de aceptación hacia el cliente.

A continuación se describe todo el proceso del desarrollo del trabajo de grado en detalle,

basado en la metodología de Kimball [32] como medio para estructurar los avances

realizados y aplicar la Inteligencia Competitiva dentro de los procesos de negocio del

Departamento Relación Cliente de la empresa CODENSA.

El proceso ha sido enriquecido con aspectos relacionados a la Inteligencia Competitiva, de

modo que en cada una de las etapas que se describen se presentan los aportes realizados, los

cuales fundamentan la aplicación del proceso a partir de las actividades realizadas.

1. Definición de Requerimientos del Negocio

Para la identificación y especificación de los requerimientos estratégicos de los procesos de

PQR y Ajustes se realizaron las siguientes actividades.


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1.1 Recolección de Información Básica de los Procesos de Negocio

El proceso de investigación abarcó las siguientes actividades: recolección de informes de la

organización y documentos de estrategia interna y externa, identificación de empresas

competidoras en el mercado, análisis de la estructura y terminología del mercado energético,

identificación de entes de vigilancia del mercado e identificación de los procesos de negocio

del Departamento Relación Cliente.

La información recolectada y analizada permitió identificar los procesos de negocios

gestionados por el departamento definiendo así las principales actividades realizadas allí,

éstos se describen a continuación.

Proceso de

Negocio Descripción

PQR

Atender de manera oportuna, eficiente y definitiva las consultas,

requerimientos, reclamos y controversias de los clientes, a través de los canales

definidos, mediante la planificación y ejecución de las actividades y recursos

necesarios, para así lograr su satisfacción.

Adicionalmente, se enfoca en tramitar las Resoluciones, investigaciones de

requerimientos y fallos de la Superintendencia de Servicios Públicos.

Logrando brindar oportuna respuesta a las solicitudes del cliente presentadas

mediante peticiones o recursos, recibidos de manera escrita, con impacto legal,

teniendo en cuenta el cumplimiento de los derechos y deberes del Cliente y de

la Compañía.

Ajustes

Este proceso se encarga de atender y gestionar las solicitudes de los clientes

asegurando los ingresos de la compañía y mitigando los riesgos y re-procesos

operativos, administrativos y comerciales de acuerdo a los lineamientos

corporativos y regulatorios, así como el análisis de la información con el fin de

garantizar la solución y satisfacción del cliente.

Tabla 8. Procesos de Negocio - Departamento Relación Cliente [34]

En el Anexo 3 podrá encontrar información de la estructura organizacional de CODENSA, el

diagrama de flujo para el proceso de Ajustes y la descripción detallada de los diagramas de


Página33


flujo. Por motivos de interés del trabajo de grado a continuación se ilustra el diagrama de

flujo del proceso de PQR.

Ilustración 6. Diagrama de flujo del proceso PQR [26]

Para ver la descripción detallada de este proceso diríjase al Anexo 3.

• Aporte IC

Estas actividades se realizaron con base en la etapa de planificación y dirección del

proceso de IC, dado que a partir de la identificación de los competidores se puede definir

los contextos claves que describen las estrategias gestionadas por éstos. Es así, como esta

actividad permite identificar los factores que se deben analizar con el fin de crear un

marco comparativo que represente la visión de la empresa dentro del mercado

competitivo.

1.2 Identificación de Temas Analíticos

Una vez profundizados los términos y procesos manejados por el Departamento Relación

Cliente se definieron los temas analíticos, los cuales agrupan requerimientos comunes en un

tema específico.

A continuación se presenta la lista de los temas identificados, donde se establece la relación

de pertenencia con cada proceso de negocio y muestra las posibles aplicaciones que pueden


Página 34

tener los requerimientos, de acuerdo a los usuarios, en términos de funcionalidades dentro del

proceso de IC.

Temas Analíticos

ID Req.

Análisis requeridos

Procesos del Negocio

Observaciones Cliente

Respuestas por reclamos

RQ01 PQR en proceso PQR Serviría para identificar el top diez (10) de las empresas de MENOR índice de PQR. Evoluciones e históricos, para tomar decisiones y planes de mejoras.

RQ02 PQR accedidas, accedidas parcialmente, no accedidas

PQR

RQ03 PQR revocadas PQR Empresas dedicadas al sector energético

RQ04 Empresas comercializadoras de energía

Ajustes Se solicita para verificar el plan de expansión, que se enmarca en los objetivos estratégicos del grupo (Empresas activas). RQ05 Empresas

distribuidoras de energía

Ajustes

Clientes RQ06 Número de clientes que posee cada empresa comercializadora de energía.

PQR Permitiría conocer cómo se expande la competencia y analizar estrategias realizadas para aumentar el número de clientes (relación entre número total de cliente contra números de reclamos presentados). Por ejemplo, el porcentaje de participación en comercialización que tiene la empresa EPM en el mercado.

Tarifas RQ07 Tarifas ofrecidas a clientes regulados

PQR/Ajustes

Permite verificar las re-facturaciones con otros comercializadores.

RQ08 Tarifas ofrecidas a clientes no regulados

PQR/Ajustes

Peajes RQ09 Costos de peaje Ajustes Permite verificar las re-facturaciones con otros comercializadores.

Facturación RQ10 Subsidios facturados Ajustes Permite verificar las re-facturaciones con otros comercializadores. RQ11 Contribuciones

facturadas Ajustes

Número de reclamos

RQ12 Número de PQR por periodo

PQR Serviría para identificar el top diez (10) de las empresas de MENOR índice de PQR. Evoluciones e históricos para tomar decisiones y planes de mejoras.

RQ13 Número de PQR por causal

PQR

RQ14 Número de PQR por PQR


Página35


empresa competidora

Causal de reclamos

RQ15 Reclamos por aforo PQR Sirve para realizar Análisis Pareto con otros comercializadores. Es importante que la información se muestre en porcentaje.

RQ16 Reclamos por alto consumo

PQR

RQ17 Reclamos por calidad del servicio

PQR

RQ18 Reclamos por cobro de otros cargos de la empresa

PQR

RQ19 Reclamos por cobro múltiple

Ajustes/PQR

RQ20 Reclamos por cobros por servicios no prestados

Ajustes/PQR

RQ21 Reclamos por conexión

PQR

RQ22 Reclamos por entrega y oportunidad de la factura

Ajustes/PQR

RQ23 Reclamos por error de lectura

PQR

RQ24 Reclamos por estrato PQR RQ25 Reclamos por otras

inconformidades PQR

RQ26 Reclamos por pago sin abono a cuenta

PQR

RQ27 Reclamos relacionados con cobros por promedio

PQR

RQ28 Reclamos por revisiones a las instalaciones y medidor del suscriptor o usuario

PQR

RQ29 Reclamos por solidaridad

PQR

Ventas RQ30 Consumo de kW por periodo

Ajustes/PQR

Permite comparar los sectores que más KW consumen según estrato y ubicación, ayudando a tomar medidas de acción para satisfacer a los clientes


Página 36

RQ31 Valor de consumo por periodo

Ajustes/PQR

de mayor consumo y ofrecerles una excelente atención.

Inspección de infraestructura

RQ32 Número de revisiones (lecturas) realizadas satisfactoriamente por periodo

Ajustes Permite verificar aumentos de oportunidad en la revisión. También es importante para la división de pérdidas de energía.

RQ33 Tiempo empleado en las revisiones realizadas

Ajustes

RQ34 Número de revisiones (lecturas) no realizadas satisfactoriamente por periodo

Ajustes

Morosidad en cuentas

RQ35 Número de suscriptores con morosidad por periodo

Ajustes Permite verificar los índices de reclamos que son impactados por este motivo. También es importante para la división de gestión cartera.

RQ36 Sectores con mayor índice de morosidad por periodo

Ajustes

Calidad del servicio

RQ37 Número de soluciones ofrecidas anualmente con respecto a re-facturaciones por las empresas competidoras

Ajustes Permite verificar los índices de soluciones de re-facturaciones ofrecidas.

RQ38 Tiempo promedio empleado en la generación de re-facturaciones por las empresas competidoras

Ajustes

Saldos en disputa RQ39 Número de casos en saldos en disputa de las empresas de energía por periodo

Ajustes Es muy importante ya que la empresa CODENSA posee 30000MM aproximadamente en saldos en disputa y se necesita verificar índices por estos conceptos. RQ40 Valores que se

encuentran en saldos en disputas de las empresas de energía

Ajustes


Página37


por periodo

RQ41 Tiempo empleado en la realización de ajustes para saldos en disputa por periodo

Ajustes

Tabla 9. Temas Analíticos

Los temas analíticos definidos se encuentran enfocados en la obtención de datos

pertenecientes a las empresas de energía, las cuales se encuentran en el mercado como

posibles competidores directos de la empresa CODENSA.

• Aporte IC

Para lograr que la obtención de la información permita satisfacer las necesidades de los

clientes durante el estudio de IC, se realizó una lista de temas analíticos la cual nos

permite conocer qué tipo de información será útil para el departamento y así poderla

convertir en información estratégica para que pueda servir de base a los análisis.

1.3 Definición de Matriz de Procesos/Dimensiones (Bus Matrix)

A partir de los temas analíticos identificados se procede a la definición de las dimensiones y

su correspondiente relación con los procesos de Negocio.

Dimensión Descripción

Empresa Representa aquellas empresas u organizaciones legales participantes y

competidoras dentro del mercado de energía de Colombia.

Periodo Representa lapsos de tiempo en los cuales se presenta algún tipo de

actividad relacionada con los procesos de atención al cliente.

Mercado Representa los grupos de clientes que las empresas competidoras poseen,

describiendo si son parte del mercado regulado o no regulado.

Localización Representa la ubicación en la cual se presentan los reclamos.

Causal Representa las causas o razones por las cuales son presentados peticiones,

quejas o reclamos ante las empresas competidoras.

Respuesta Representa los diferentes estados de respuestas que un PQR posee.


Página 38

Tabla 10. Dimensiones

En la siguiente tabla se define la relación que existe entre los procesos y cada una de las

dimensiones definidas.

Dimensiones

Procesos de

Negocio

Empr

esa

Perio

do

Mer

cado

Loca

lizac

i

ón

Cau

sal

Res

pues

ta

PQR X X X X X X

Ajustes X X X

Tabla 11. Matriz de Procesos/Dimensiones

• Aporte IC

Al profundizar los procesos, logramos obtener mayor conocimiento del negocio, así como

el tipo de información requerida por Ajustes y PQR para poder realizar un correcto

proceso de IC el cual arroje información relevante para una correcta toma de decisiones

en el cual logre obtener ventajas a CODENSA sobre sus competidores.

1.4 Priorización de Procesos

Según el alcance definido (ver sección 2.4 Fases metodológicas o conjunto de objetivos

específicos), se seleccionó uno de los procesos de negocio del departamento para su posterior

implementación, esta selección se realizó construyendo una gráfica que permite evaluar el

nivel de impacto que causa el proceso como potencial del negocio y la factibilidad que existe

para implementarlo. En la siguiente ilustración se muestra la clasificación de los procesos de

negocio identificados.

Ilustración 7. Priorización de procesos de negocio


Página39


Como se observa en la ilustración el proceso PRQ refleja un alto impacto para el

departamento de Relación Cliente con respecto a la IC, dado que a partir de la información

recolectada, la cual describe el nivel de satisfacción de los clientes, es posible identificar

fácilmente cuales son las estrategias que permitirán que este nivel aumente. Mientras que el

proceso de Ajustes tiene un enfoque pequeño frente a las necesidades de los clientes, el cual

se orienta a las re-facturaciones (ajustes en facturas) de reclamos realizados por ellos. Dada

esta priorización se define que el proceso de negocio a implementar es el proceso PQR.

• Aporte IC

Para que el proceso de IC proporcione información valiosa, fue importante observar que

los datos disponibles por los sistemas fuentes (entes de vigilancia) ofrecen una mayor

cobertura inclinada hacia el proceso PQR.

Lo anterior nos ofrece una mayor facilidad en el acceso y obtención de la información, lo

cual se puede aprovechar para explotar cada dato valioso proporcionado por estos

sistemas, y dar soporte y ayuda en la toma de decisiones en el departamento. Dado que

los entes de vigilancia son entidades oficiales del gobierno de Colombia, se puede afirmar

que los datos e información recolectados presentan un alto nivel de confiabilidad,

proporcionando seguridad en la información utilizada en el proceso de IC de ATENEA.

2. Diseño de la Arquitectura Técnica

El diseño de la arquitectura en un alto nivel se encuentra definido en capas, donde cada una

cumple un papel principal en la administración de los datos que se recolectan. A partir de las

condiciones y necesidades del cliente se definió la siguiente arquitectura.


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Ilustración 8. Arquitectura de Alto Nivel.

Descripción Sistemas Fuente:

Los sistemas fuentes son aquellos sistemas que proporcionan los datos disponibles para su

recolección, transformación, almacenamiento y posterior análisis. En este caso los entes de

vigilancia autorizados de Colombia son quienes representan a estos sistemas. A continuación

se presentan cada uno de ellos.

Ente de Vigilancia Descripción

Superintendencia de

Servicios Públicos

Domiciliarios (SSPD)

Organismo de carácter técnico, creado por la Constitución de

1.991 para que, por delegación del Presidente de la República,

ejerza el control, la inspección y la vigilancia de las entidades

prestadoras de servicios públicos domiciliarios.

Comisión de

Regulación de Energía

y Gas (CREG)

Entidad técnica que tiene como objetico lograr que los servicios

de energía eléctrica, gas natural y gas licuado de petróleo

(GLP) se presten al mayor número posible de personas, al

menor costo posible para los usuarios y con una remuneración

adecuada para las empresas que permita garantizar calidad,

cobertura y expansión.

Ministerio de Minas y

Energía

Entidad pública de carácter nacional del nivel superior

ejecutivo central, cuya responsabilidad es la de administrar los

recursos naturales no renovables del país asegurando su mejor y

mayor utilización, la orientación en el uso y regulación de los

mismos. Tabla 12. Descripción Sistemas Fuentes [36] [37] [38]


Página41


Descripción Capa ETL:

Esta capa realiza principalmente tres operaciones: Extraer, Transformar y Cargar. En la

operación de extracción se lleva a cabo la obtención de datos desde los sistemas fuentes hacia

el sistema. Posteriormente en la operación de transformación, se inicia la conversión,

ordenación y selección de los datos pertinentes, terminando así con la operación de carga, la

cual corresponde al envió de los datos tratados hacia la capa de presentación.

Descripción Capa Presentación:

La capa de presentación es la plataforma donde se encuentran almacenados los datos, allí

estos pueden ser consultados por la capa de Aplicación IC. En esta capa se almacenan los

cubos OLAP definidos según el modelamiento dimensional, junto a los agregados que se

aplican a las medidas de los cubos.

Descripción Capa Aplicación IC:

Corresponde a la aplicación analítica que permitirá al usuario final acceder a los datos e

información almacenados en el sistema. Esta capa pretende ofrecer al usuario el manejo de

funciones de análisis y creación de reportes que permitan generar soporte dentro del proceso

IC con la definición de estrategias competitivas.

A continuación se muestra un diagrama de flujo que especifica el comportamiento del sistema

a través de las capas descritas anteriormente.

Ilustración 9. Flujo de operaciones de la arquitectura.


Página 42

• Aporte IC

Las capas descritas anteriormente se relacionan con algunas de las actividades de IC,

específicamente en la capa de ETL y la capa de presentación, donde éstas proporcionan

los datos y el tratamiento necesario para que éstos ofrezcan un valor importante en el

análisis (etapa de Obtención y manipulación de datos). Adicionalmente, la capa de

Aplicación IC contribuye en gran manera en el análisis y distribución de la información.

3. Modelamiento Dimensional

Las actividades realizadas para la etapa de modelamiento dimensional se describen a

continuación.

3.1 Elegir el proceso de negocio

De acuerdo a la priorización de los procesos de negocio, basada en la metodología de

Kimball (ver sección 1.4 Priorización de Procesos), se eligió al proceso PQR como proceso a

implementar debido a sus ventajas. Sin embargo, el modelamiento dimensional abarca todos

los procesos definidos en el departamento.

3.2 Establecer el nivel de granularidad

Los niveles de granularidad definidos para los modelos dimensionales son, según la

dimensión de Periodo: por meses y años, según la dimensión de Empresa: por empresas y

tipo de servicio, según la dimensión de Mercado: por tipo de mercado, por ubicación y

mercado, y por último, según la dimensión de Localización: por municipio y por

departamento.


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Estos niveles permiten organizar la estructura del mercado de energía de Colombia,

ofreciendo una amplia visión de caracterización de las empresas competidoras, donde además

se puede identificar la dispersión en cuanto a territorios que éstas abarcan. Esta

caracterización permite que CODENSA pueda obtener a tiempo un conocimiento relevante

de los diferentes ambientes de sus competidores para una buena toma de decisiones.

3.3 Identificar medidas, tablas de dimensión y tablas de hechos

En la siguiente sección se muestra las tablas de hechos con sus correspondientes medidas y

relaciones hacia las dimensiones (ver detalles en Anexo 5. Documento SAD).

A través de la identificación y cálculo de estas medidas se obtiene información estratégica

sobre las capacidades y comportamiento de los competidores, actuales y potenciales de

CODENSA, ayudando explícitamente así a conocer el estado actual del ámbito de atención al

cliente en Colombia. Para la representación de todos los elementos del modelo dimensional

se utilizaron tres vistas:

• Modelo Conceptual: Corresponde a la representación de entidades como conceptos

del mundo real. En este modelo la notación se define de esta manera: las entidades

marcadas con una letra D corresponden a las dimensiones, y las marcadas con una

letra H a las tablas de hechos.

• Modelo Lógico: Corresponde a la representación del modelo conceptual desde el

punto de vista relacional, es decir, los datos se presentan en tablas con sus

correspondientes relaciones.

• Modelos Físico: Corresponde a representación del modelo lógico como instrucciones

en lenguaje sql de todos los objetos diseñados. Este fue creado a partir de un archivo

script.

A continuación se muestran los modelos conceptuales correspondientes a las dimensiones y

hechos identificados, para consultar una descripción detallada de cada uno de éstos ver el

Anexo 5. Documento SAD, donde además encontrará las vistas lógica y física definidas.


Página 44

3.3.1 Modelo de Calidad de Servicio – Proceso de Ajustes

• Vista Conceptual

Ilustración 10. Modelo de Calidad de Servicio

3.3.2 Modelo Cliente - Proceso de PQR


Ilustración 11. Modelo Cliente

3.3.3 Modelo Saldo Disputa – Proceso de Ajustes


Ilustración 12. Modelo Saldo Disputa


Página45


3.3.4 Modelo Reclamo - Proceso de PQR


Ilustración 13. Modelo Reclamo

3.4 Trazabilidad entre modelos y procesos de negocios

En el siguiente diagrama se presenta la vista conceptual general de todas las entidades

definidas en el modelamiento dimensional.

Ilustración 14. Diagrama general de los modelos dimensionales

Con el fin de identificar el alcance de cada modelo dentro de los procesos de negocios, a

continuación se presenta la matriz (Bus Matrix) donde se establece la relación entre las

dimensiones y los hechos contra los procesos de negocios identificados anteriormente (PQR y

Ajustes). Cada celda de la matriz representa en cual proceso participa la relación.


Página 46

Dimensiones

Facts

Empr

esa

Perio

do

Mer

cado

Loca

lizac

ió

n Cau

sal

Res

pues

ta

Cliente PQR PQR PQR - - -

Calidad Servicio Ajustes Ajustes Ajustes - - -

Saldo Disputa Ajustes Ajustes Ajustes - -

Reclamo PQR PQR - PQR PQR PQR

Tabla 13. Matriz de Procesos/Dimensiones

3.5 Definición de Cubos OLAP

A partir de los esquemas de estrella diseñados se realizó la construcción de los cubos OLAP

(On-line Analytical Processing), los cuales se basan en la asociación de dimensiones y

medidas. Este tipo de cubo es de gran ayuda para realizar consultas complejas en las cuales se

utilizan agregaciones debido a que el tiempo de respuesta es muy eficiente y de fácil

utilización. Está enfocado en el análisis de datos a partir de la visualización de

multidimensional de variadas actividades de negocio, en este caso, actividades de las

empresas competidoras [50]. Para el diseño del sistema se definieron los siguientes cubos

aplicados al proceso de PQR con base en los modelos lógicos (ver Anexo 5. Documento

SAD).

3.5.1 Cubo Atenea Clientes

Ilustración 15. Diagrama Multidimensional Cubo Clientes


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Nombre Cubo Atenea Clientes

Dimensiones Asociadas

Nombre en

Modelo Lógico Descripción

DIM_EMPRESA Representa aquellas empresas del mercado energético de Colombia que pueden

posibles competidoras de la empresa CODENSA.

DIM_PERIODO Representa periodos de tiempo.

DIM_MERCADO Representa los mercados que son manejados por las empresas del mercado

energético de Colombia.

Medidas Asociadas

Nombre Tabla de Hechos

Asociada Descripción

Cantidad_Clientes FACT_CLIENTE Corresponde al número de clientes que posee una empresa

del mercado energético. Agregado: SUM.

Consumo FACT_CLIENTE Corresponde al consumo KW de energía que es

consumido. Agregado: SUM.

Valor_Consumo FACT_CLIENTE Corresponde al valor del consumo en COP (Pesos

Colombianos). Agregado: SUM.

Tarifa FACT_CLIENTE Corresponde a la tarifa medio manejada por las empresas

competidoras. Agregado: AVG.

Modelos Asociados

DC (Diseño Cliente)

Tabla 14. Documentación Cubo Clientes

A continuación se presenta un diagrama que muestra el mapeo entre el modelo lógico y el

cubo diseñado.


Página 48

Ilustración 16. Mapeo modelo lógico a cubo Clientes

3.5.2 Cubo Atenea Reclamos

Ilustración 17. Diagrama Multidimensional Cubo Reclamos

Nombre Cubo Atenea Reclamos


Nombre en


DIM_EMPRESA Representa aquellas empresas del mercado energético de Colombia que pueden

posibles competidoras de la empresa CODENSA.



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DIM_CAUSAL Representa aquellos motivos presentados por los reclamos.

DIM_LOCALIZA

CION

Representa la ubicación geográfica, en términos de departamentos y municipios,

del origen de los reclamos.

DIM_ESTADO_R

ESPUESTA

Representa las repuestas asignadas a los reclamos por parte de las empresas

competidoras.

Medidas Asociadas

Nombre Tabla de Hechos

Asociada Descripción

Cantidad_Radicado

s FACT_RECLAMO

Corresponde al número de reclamos radicados por las

empresas competidoras. Agregado: MAX.

Modelos Asociados

DR (Diseño Reclamo)

Tabla 15. Documentación Cubo Reclamos


cubo diseñado.

Ilustración 18. Mapeo modelo lógico a cubo Reclamos


Página 50

3.5.3 Cubo Atenea Saldo Disputa

Ilustración 19. Diagrama Multidimensional Cubo Saldo Disputa

Nombre Cubo Atenea Saldo Disputa


Nombre en


DIM_EMPRESA Representa aquellas empresas del mercado energético de Colombia que

pueden posibles competidoras de la empresa CODENSA.


DIM_MERCADO Representa los mercados que son manejados por las empresas del mercado

energético de Colombia.

Medidas Asociadas

Nombre Tabla de

Hechos Asociada Descripción

Cantidad_SD FACT_SALDO_

DISPUTA

Cantidad de casos en saldo en disputa. --- Agregado:

SUM.

Valor_Total FACT_SALDO_

DISPUTA Valor total de los saldos en disputa. --- Agregado: SUM.

Tiempo_Promedio FACT_SALDO_

DISPUTA

Tiempo promedio en recibir respuesta del fallo de la

superintendencia. --- Agregado: AVG.

Modelos Asociados

DSD (Diseño Saldo Disputa)

Tabla 16. Documentación Saldo Disputa


Página51



cubo diseñado.

Ilustración 20. Mapeo modelo lógico a cubo Saldo Disputa

3.5.4 Cubo Atenea Calidad Servicio

Ilustración 21. Diagrama Multidimensional Cubo Calidad Servicio

Nombre Cubo Atenea Calidad Servicio


Nombre en


DIM_EMPRESA Representa aquellas empresas del mercado energético de Colombia que

pueden posibles competidoras de la empresa CODENSA.


Medidas Asociadas

Nombre Tabla de Descripción


Página 52

Hechos Asociada

Cantidad_Revisiones

_Exitosas

FACT_CALIDAD

_SERVICIO

Número de veces en que la visita a una residencia se ha

podido llevar a cabo. --- Agregado: SUM.

Cantidad_Revisiones

_NoExitosas

FACT_CALIDAD

_SERVICIO

Número de veces en que la visita a una residencia no se

ha podido llevar a cabo. --- Agregado: SUM.

Tiempo_Promedio_R

evisiones

FACT_CALIDAD

_SERVICIO

Tiempo promedio de la duración de una revisión. ---

Agregado: AVG.

Cantidad_Incidencia

_Indispo

FACT_CALIDAD

_SERVICIO

Cantidad de veces en las cuales no se ha proporcionado

el servicio de energía. --- Agregado: SUM.

Tiempo_Promedio_I

ndispo

FACT_CALIDAD

_SERVICIO

Tiempo promedio en las cuales no se ha proporcionado

el servicio de energía. --- Agregado: AVG.

Cantidad_Suspencio

nes

FACT_CALIDAD

_SERVICIO

Cantidad de suspensiones de energía realizadas a los

clientes. --- Agregado: SUM.

Modelos Asociados

DCS (Diseño Calidad Servicio)

Tabla 17. Documentación Cubo Calidad Servicio


cubo diseñado.

Ilustración 22. Mapeo modelo lógico a cubo Calidad Servicio

• Aporte IC

Los modelos dimensionales diseñados plasman cada uno de los temas analíticos de los

procesos de Ajustes y PQR, donde se realiza un mapeo de la información recolectada desde


Página53


los sistemas fuentes hacia la base de datos del negocio, lo cual permite la selección de

información estratégica que contribuye al departamento.

Al estructurar los datos en cubos los usuarios puedan crear consultas sobre grandes

cantidades de datos, proporcionando respuestas a preguntas vitales del negocio que constan

de los indicadores de rendimiento clave más importantes para el departamento, como

categorías descriptivas (dimensiones) y valores cuantitativos (medidas).

4. Selección de Productos

Los productos seleccionados para llevar a cabo la implementación del sistema son:

4.1 Herramientas ETL

A continuación se muestra la lista de las herramientas candidatas a ser seleccionadas para la

realización del sistema ETL.

Herramienta Descripción

Talend Data

Integration v. 5.2.2

[13]

Herramienta libre de integración de datos, con un alto desempeño

y un conjunto de herramientas para acceder, transformar e

integrar datos de cualquier sistema de negocio en tiempo real o

por lotes. Permite una integración masiva de grandes datos,

NoSQL y ETL para la inteligencia empresarial.

Kettle [15]

Herramienta libre que ofrece una potente Extracción,

Transformación y Carga (ETL) basado en metadatos. Con un

entorno de diseño y arquitectura probada, escalable y basada en


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estándares.

Tabla 18. Herramientas ETL

De las herramientas anteriores se eligió Talend Data Integration debido a que es una

herramienta gratis que permite realizar de manera eficaz y eficiente el proceso de ETL y

posee una interfaz de usuario amigable lo cual nos permitió aprender fácilmente el manejo

del software.

4.2 Base de Datos

A continuación se muestra la lista de los manejadores de bases de datos candidatos a ser

seleccionados para la realización de la capa de presentación.


Oracle data base 11g

v. 11.2.0.3 [16]

Oracle data base proporciona escalabilidad, seguridad y

fiabilidad incluyendo funciones completas para gestionar

fácilmente el procesamiento de transacción exigentes,

inteligencia empresarial y aplicaciones de gestión de contenidos.

My SQL v. 5.5 [25] Sistema de gestión de bases de datos relacional, multihilo y

multiusuario.

Postgresv. 9.2.4 [26]

Es un sistema de gestión de bases de datos objeto-relacional.

Utiliza un modelo cliente/servidor y usa multiprocesos en vez de

multihilos para garantizar la estabilidad del sistema. Permite

crear índices compuestos, únicos, parciales y funcionales B-

Tree, R-Tree, hash o GiS.

Tabla 19. Bases de datos

La base de datos seleccionada fue Oracle Data Base, ya que a diferencia de las otras esta

permite la creación de índices bitmap, componente esencial para el rendimiento dentro del

modelo dimensional al realizar consultas. Es importante mencionar que para el

funcionamiento de las dos herramientas seleccionadas se debe contar: JDK (v. 7.0), JRE (v.

7) y Sistema Operativo Windows 7/XP.


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5. Diseño Físico

A partir del diseño lógico definido, se realizaron actividades para definir las estructuras que

dieran soporte a éste. A continuación se describe el proceso realizado.

5.1 Definición de estándares del entorno

Entre los estándares definidos se encuentran las formas con las cuales se asignan nombres

dentro del sistema, en la siguiente tabla se especifican éstas.

Objeto Nombre

Tablas de dimensión

Estas deben llevar el siguiente formato: “DIM_NOMBRE”, donde

la palabra DIM hace referencia a dimensión, NOMBRE

corresponde al nombre de la tabla y se maneja un guion de piso

entre palabras.

Tablas de hechos

Estas deben llevar el siguiente formato: “FACT_NOMBRE”,

donde la palabra FACT hace referencia a los hechos, NOMBRE

corresponde al nombre de la tabla y se maneja un guion de piso

entre palabras.

Campos de las

tablas

Los nombres asignados a los campos o columnas de cada tabla

deben manejar la primera letra en mayúscula y un guion de piso

entre palabras.

Índices Los índices deben manejar el siguiente formato:

“NOMBRETABLA__NOMBREINDICE_IDX”.

Disparadores Los triggers o disparadores deben manejar el siguiente formato:

“NOMBRETABLA_TRIGGER”.

Secuencias Las secuencias deben manejar el siguiente formato:


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“NOMBRETABLA__SEQ”.

Esquema El nombre utilizado para la asignación del esquema de la base de

datos es: ATENEA.

Tabla 20. Formato Nombres

5.2 Definición de estrategia de gestión del cambio

Para cada tabla de dimensión se adaptaron un grupo de técnicas (de slowly changing

dimension) que permiten manejar los posibles cambios de los datos.

Tabla de Dimensión Estrategia del cambio

DIM_EMPRESA

En esta tabla se manejan las técnicas tipo 2 y tipo 3, con las

cuales se captura el cambio en una nueva fila y se agregar una

nueva columna para rastrear el valor activo del campo. Los

campos que participan en esta estrategia son: Nombre_Empresa

y Tipo_Servicio.

DIM_PERIODO En esta tabla se maneja la técnica tipo 1. Los campos que

participan en esta estrategia son: Año y Mes.

DIM_MERCADO

En esta tabla se manejan las técnicas tipo 2 y tipo 3, con las

cuales se captura el cambio en una nueva fila y se agregar una

nueva columna para rastrear el valor activo del campo. Los

campos que participan en esta estrategia son: Tipo_Mercado,

Ubicación.

DIM_LOCALIZACION

En esta tabla se manejan las técnicas tipo 2 y tipo 3 de igual

manera que algunas de las tablas anteriores. Los campos que

participan en esta estrategia son: Departamento, Municipio.

DIM_CAUSAL

En esta tabla se manejan las técnicas tipo 2 y tipo 3 de igual

manera que algunas de las tablas anteriores. El campo que

participa en esta estrategia es: Causal.

DIM_CASO_SUPER En esta tabla se maneja la técnica tipo 1. El campo que participa

en esta estrategia es: Tipo_Mercado.


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DIM_RESPUESTA En esta tabla se maneja la técnica tipo 2 y 3. El campo que

participa en esta estrategia es: Respuesta.

Tabla 21. Estrategia para la gestión del cambio

5.3 Definición de estrategia de índices

La estrategia que se maneja para las tablas de dimensión y de hechos se describe en la

siguiente tabla.

Tablas Definición de índices

Dimensión

Para este tipo de tabla se utilizaron índices únicos, correspondientes a las

llaves primarias, e índices B-Tree en la dimensión Empresa principalmente,

con el fin de disminuir el número de lecturas al disco.

Hechos

Para estas tablas se utilizan índices tipo bitpmap, los cuales se aplican a las

llaves foráneas referentes a las tablas de dimensión. La utilización de éste se

debe a la baja cardinalidad que en estos campos se presenta, dado que en la

tabla de hechos se almacenan todas las medidas de las dimensiones según el

nivel de granularidad presentando así valores repetidos, para lo cual este tipo

de índice permite mejorar el rendimiento de búsqueda.

Tabla 22. Estrategia de índices

5.4 Definición de estrategia de particionamiento

Dado al alto volumen de datos que se almacenan en las tablas de hechos es permisible definir

particiones que faciliten la administración y acceso a subconjuntos de datos de forma rápida y

eficaz, a la vez que se mantiene la integridad de la colección de datos.

Se utiliza el tipo de particiones por rangos, el cual mapea filas a particiones basadas en el

rango de valores de una o varias columnas, este tipo es útil si los datos tienen rangos lógicos

en los que pueden ser distribuidos. El método de particionamiento utilizado consiste en crear

particiones en las tablas de hechos basadas en la llave foránea referente a la dimensión

Periodo (DIM_PERIODO), la cual permite generar subconjunto de datos enfocados en el

tiempo, en los cuales se hace distinción de datos basados en el año al cual pertenecen las

medidas. Para consultar más detalles sobre el diseño físico del sistema ver Anexo 5.

Documento SAD.


Página 58

6. Diseño del sistema de Extracción, Transformación y Carga (ETL)

En esta etapa se realizó la construcción del sistema ETL de acuerdo a las condiciones de los

sistemas fuentes. A continuación se presenta la arquitectura del sistema y el diagrama del

proceso que realiza el ETL.

Ilustración 23. ETL [40]

• Componente de sistemas fuentes:

Son las páginas oficiales de los entes reguladores del sector energético en Colombia.

• Componente de Extracción:

EXTRACCIÓN

Operación Descripción

Data Cleaning Recibe archivos de extensión .csv que contienen espacios en

blanco, y formatos con datos no deseados.


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Reconstrucción Recibe archivos de extensión .csv y .xls que deben procesarse

en el ETL.

Tabla 23. Descripción componente Extracción

• Componente de Transformación:

TRANSFORMACIÓN


Data Cleaning Limpia los espacios en blanco, y los datos no deseados

dejándolos en un nuevo archivo .xls.

Reconstrucción

Divide, convierte, da formatos, decodifica campos, fusiona

información, filtra duplicados e integra los datos dejándolos en

archivos.xls.

Tabla 24. Descripción componente Transformación

• Componente de Carga:

CARGA


Data mart Carga, anexa y actualiza los datos directamente en la base de

datos.

Tabla 25. Descripción componente Carga

• Aporte IC

El motivo de llevar a cabo el sistema de ETL se debe a que permite remodelar los

datos relevantes de los sistemas fuente en información útil, para así ser almacenados

en el datamart y convertirlos en información estratégica para el proceso de

Inteligencia Competitiva.

La recolección y tratamiento o manipulación aplicado a los datos es una parte

fundamental para la etapa de Obtención de datos del proceso IC, ya que éstos

permiten realizar una revisión y validación por parte de los usuarios de negocio de

los sistemas fuentes, donde siendo estos últimos pertenecientes a entes oficiales del

país presentan un alto nivel de fiabilidad y calidad de los datos.


Página 60

Para la extracción, transformación y carga se hizo uso de un software libre llamado

Talend Open Studio ya que proporciona flexibilidad y ahorra el mantenimiento de

una herramienta propia. A partir de las fuentes de datos identificadas, se realizaron

actividades para definir las estructuras que dieran soporte a éstas. A continuación se

describe el proceso realizado.

6.1 Definición de tipo de archivos aceptados

Para la implementación de los requerimientos enfocados en el proceso de PQR, el sistema de

ETL se basó en los archivos fuente para los modelos Cliente y Reclamo. Los tipos de

archivos con las cuales se hará la obtención de datos para la IC requieren de un proceso de

extracción, transformación y carga.

Objeto Descripción

.csv Archivos .csv para la extracción de datos de clientes y reclamos.

.xls Archivos .xls para la transformación de datos que se requieren

realizar y para la extracción de datos de empresas.

Fact Table Fact table que contiene la base de datos.

Dimensiones Dimensiones que contiene la base de datos.

Tabla 26. Formato Nombres

Adicionalmente a los dos modelos referentes al proceso de PQR, se realiza la carga de los

datos de las empresas activas en el mercado. Para obtener más información sobre los campos

de datos extraídos desde los archivos y las tablas (de dimensión y hechos) mencionados

diríjase al Anexo 5. Documento SAD.

6.2 Definición del proceso de extracción y limpieza

Para el proceso de extracción de datos, de acuerdo al proceso de Inteligencia Competitiva

aplicada a CODENSA, se establecieron los sistemas fuentes de los cuales se obtendrán datos

para convertirlos en información y conocimiento. Para el prototipo del proceso de PQR fue

fundamental obtener la información de la página oficial del Sistema Único Integrado:


Página61


(http://reportes.sui.gov.co/reportes/SUI_ReporteEnergia.htm) del cual se debe descargar

manualmente los archivos de Empresa, Clientes y Reclamos en extensión xls. Debido a que la

información que se extrae no es de gran volumen y no es actualizada diariamente, sino

mensualmente, no fue necesario generar una extracción automática.

El módulo de extracción obtiene los archivos desde un directorio específico. La estrategia de

extracción que se llevó a cabo fue de tipo estado periódico, el cual guarda históricos de los

datos. Por ende, después de la carga inicial, el almacén de datos se mantiene actualizado

mensualmente [41]. A continuación se ilustra un ejemplo del estado del data mart con la

estrategia descrita anteriormente.

Ilustración 24. Ejemplo estrategia de Extracción [41]

Para la extracción de los datos correspondientes al modelo de Clientes, Reclamos y Empresas

se diseñaron proceso a partir de los componentes de la herramienta Talend, estos se muestran

a continuación.

• Extracción y limpieza del modelo de Clientes

Ilustración 25. Diagrama Extracción y limpieza Clientes


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• Extracción y limpieza del modelo de Reclamos

Ilustración 26. Diagrama Extracción y limpieza Reclamos

• Extracción, transformación y carga de Empresas

Ilustración 27. Diagrama Extracción, transformación y limpieza Empresas

- Métodos de acceso a fuentes: Debido a que la información que se suministra al sistema

está expuesta al público directamente en las páginas oficiales de los entes regulatorios no

habrá sanciones legales ni limitaciones de la información pública. Para una descripción

detallada de cada componente de los diagramas anteriores, por favor diríjase al Anexo 5.

Documento SAD.

6.3 Definición proceso de transformación

En la transformación se buscó cambiar los datos de origen en los formatos exactos y

estructuras apropiadas para el almacenamiento en el data mart. Los pasos que se siguieron

para realizar este proceso son:

I. Selección, división y unión de campos necesarios para convertir los datos en

información estratégica.

II. Conversión, la cual consiste en estandarizar los campos para hacer los datos útiles.

III. Revisiones de formato, correspondientes a cambios de tipos de datos, y longitudes.


Página63


El uso de la herramienta nos permitió mejorar la eficiencia y precisión. A continuación se

especifica el proceso que se llevó a cabo para la transformación de los archivos de Clientes y

Reclamos:

• Transformación de Clientes

Ilustración 28. Diagrama Transformación Clientes

Ilustración 29. Diagrama Transformación Clientes (parte 2)

Ilustración 33. Diagrama consolidación de archivos


Página 64

En la anterior ilustración se muestra la consolidación de los archivos agrupados

anteriormente. Para una descripción detallada de cada componente de los diagramas

anteriores, por favor diríjase al Anexo 5. Documento SAD.

6.4 Definición proceso de carga

Este proceso está definido por dos etapas:

I. Carga inicial: Momento en el que se aplica todos los datos desde el archivo fuente.

II. Añadir: Momento en que se agrega incondicionalmente datos entrantes,

preservando los datos existentes en la tabla de destino.

La estrategia que se llevó a cabo en la implementación fue el mapeo de campos desde los

archivos transformados hacia las dimensiones y las fact tables. A continuación se ilustra el

mapeo llevado a cabo para clientes y reclamos:

- Carga Clientes

Ilustración 30. Diagrama Carga Clientes

En este proceso se mapea los datos transformados de los Clientes en el formato deseado, para

llevarlos a las tablas de almacenamiento correspondientes.


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- Carga Reclamos

Ilustración 31. Diagrama Carga Reclamos

En este proceso se mapea los datos transformados de los Reclamos en el formato deseado,

para llevarlos a las tablas de almacenamiento correspondientes.

7. Especificación de la Aplicación Analítica y construcción de

Análisis

En esta etapa se realizaron las actividades de recolección y análisis de los requerimientos de

la herramienta/aplicación analítica con la cual se precisa aplicar la IC dentro del proceso de

PQR y de igual manera la construcción de los análisis que dan soporte a éste (ver Anexo 6.

Documento SRS).

A partir de los temas analíticos definidos inicialmente, se estableció un marco de trabajo en el

cual se analizaron las restricciones de información y de presupuesto definidos para el trabajo

de grado, con lo cual se optó por la utilización de una herramienta de código abierto que

cumpla con las necesidades de los usuarios. Esta selección se llevó a cabo por medio de las

siguientes actividades:


Página 66

7.1 Establecer listado de herramientas

Esta actividad consistió en la recolección de información sobre las herramientas de acceso

libre, donde se observaron las distintas funcionalidades que cada una ofrece.


Pentaho BI [45]

Herramienta especializada en análisis de negocio y la integración de

datos. Está diseñada para ser fácilmente integrable y cumplir con los

requisitos de datos grandes y cambiantes. Permite la creación de

reportes, análisis y dashboards.

Talend Data Quality

[46]

Herramienta para la gestión de calidad de los datos de la empresa,

que incluye un potente software de integración de datos, para

evaluar y limpiar prácticamente cualquier tipo de datos y realizar

inteligencia de negocios a partir de análisis de datos.

Radip Analytics [47]

Herramienta enfocada en el análisis aplicado al ETL y datos,

incluyendo la creación de reportes predictivos. Permite realizar

tareas de análisis de datos críticos para el negocio.

JasperReports [48]

Herramienta especializada en el diseño de reportes y análisis

aplicado a éstos. Puede ser integrado en una aplicación web o

móvil, así como funcionar como un centro de información de la

empresa mediante la entrega de información.

Tabla 27. Herramientas Analíticas candidatas.

7.2 Establecer estándares

La información recolectada en la actividad anterior permitió establecer los principales

lineamientos en los cual se debe basa el software de apoyo para el proceso de IC. Es así como

se definieron los estándares básicos que la herramienta seleccionada debe cumplir para

ofrecer un alto nivel de calidad en cuanto a usabilidad y funcionalidad.

Estándar Descripción

Navegación La navegación por ventanas de la interfaz gráfica de usuario de la

herramienta debe ser de fácil comprensión y accesibilidad, permitiendo de


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esta manera un rápido aprendizaje para los usuarios.

Acceso de

usuarios

Debe existir un control de acceso a los datos y/o reportes que se realicen y

almacenen en la herramienta. Esto permitirá gestionar la seguridad de las

tareas realizadas por los usuarios.

Look and feel

La interfaz gráfica de usuario debe ser amigable y homogénea, lo cual

permitirá al usuario familiarizarse con la herramienta y con la

operatividad de ésta.

Funcionalidad

de análisis

Las principales tareas operativas que la herramienta debe permitir al

usuario realizar son: creación de reportes, interacción entre los datos para

la realización de análisis y creación de dashboards.

Tabla 28. Estándares de la herramienta Analítica

7.3 Selección de la herramienta

A partir de los estándares definidos se evaluó cada una de las herramientas identificadas,

calificándolas de acuerdo a un rango numérico (de 1 a 3 donde: 1=No lo cumple, 2=Lo

cumple parcialmente, 3=Lo cumple) el cual determina el nivel de cumplimiento de los

estándares.

Herramientas

Estándar

Pent

aho

BI

Tale

nd D

ata

Qua

lity

Rad

ip

Ana

lytic

s Ja

sper

Rep

or

ts

Navegación 3 2 1 2

Acceso 3 2 3 3

Look and feel 3 3 2 3

Funcionalidad 3 2 3 2

Tabla 29. Selección Herramienta Analítica

De acuerdo a la anterior tabla, la herramienta seleccionada fue Pentaho BI ya que es completa

y permite realizar todos los análisis y reportes adecuados para obtener información relevante


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del departamento y las empresas competidoras. Además, ésta brinda las funcionalidades de

creación de cubos (análisis OLAP) con el componente Pentaho Analysis (Mondrian) [49]

integrado, facilitando la mantenibilidad de ATENEA en el futuro.

7.4 Construcción de Análisis para el proceso PQR

Para el análisis de datos se utilizaron tres (3) componentes de presentación proporcionados

por la herramienta seleccionada, en los cuales se manejan diferentes tipos de análisis. Los

componentes se describen a continuación.

Componente ID

(CID) Descripción

Análisis CPA

Permite interactuar directamente con las dimensiones y

medidas definidas en los cubos OLAP. Proporciona la opción

de mostrar la información en diseño de tablas o gráficas, e

igualmente la exportación en diferentes tipos de archivos.

Dashboard CPD

Se basa en la construcción de dashboards, los cuales permiten

al usuario visualizar interactivamente las métricas desde

diferentes puntos de vista en un punto del tiempo establecido,

creando relaciones que asistan el análisis base para la toma de

decisiones.

Reportes CPR

Permite la creación de reportes estáticos, los cuales proveen

un respaldo formal de los análisis realizados. Proporciona la

opción de mostrar la información en diseño de tablas o

gráficas, e igualmente la exportación en diferentes tipos de

archivos.

Tabla 30. Componentes de presentación de la herramienta analítica

A partir de estos componentes se definieron los tipos de análisis que se aplican a los datos:

que fueron recolectados en la etapa de obtención de información.


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ID

(TAID)

Tipo Análisis

Seleccionado Aporte

CT

Cross

tabulation

(Crosstab)

Este tipo de análisis permite “sumarizar” los datos recolectados,

presentándolos de tal forma que el usuario podrá obtener una visión

concreta de algunas de las actividades de las empresas competidoras

frente al servicio de atención al cliente.

DD Drill down

Este tipo de análisis permite, a partir de datos generales sobre las

empresas, profundizar sobre valores más detallados que muestran los

comportamientos de los índices de reclamos desde diferentes

perspectivas.

SL Slice and Dice

Este tipo de análisis permite al usuario obtener la información

correspondiente a los parámetros específicos que desee, ofreciendo

una visión puntual sobre las medidas que éste solicita.

T Tendencia

Este tipo de análisis permite obtener el comportamiento de un valor

puntual frente a una variable de tiempo especifica (en este caso:

meses y/o años), a partir del cual se observan las tendencias que cada

empresas competidora podría tener.

Tabla 31. Tipos de Análisis aplicados a los datos [39] [28]

Con el fin de apoyar la etapa de análisis de datos del proceso de Inteligencia Competitiva, la

cual se basa en identificar las actividades de los competidores en cuanto un factor especifico,

y a partir de éstas lograr establecer las estrategias que permitan crear una ventaja competitiva,

se han definido una serie de análisis basados en las actividades realizadas dentro del proceso

de PQR. En la siguiente tabla se describen cada uno de los análisis aplicados con el

correspondiente componente de presentación utilizado.

Cubo

Asociado CID TAID Nombre Análisis Descripción

Atenea

Clientes CPA CT

Cantidad Clientes

vs. Tarifa por tipo

de mercado

Ofrece al usuario obtener una amplia visión del

número de clientes que poseen las empresas contra la

tarifa media que manejan según el mercado Regulado


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y No Regulado. Lo cual permite identificar la

estrategia de precios para la obtención de clientes

más utilizada.

Atenea

Reclamos CPA CT

Numero de

Reclamos por

empresa y

departamento


número de reclamos que poseen las empresas según

los departamentos de Colombia. Lo cual permite

identificar cuáles son las zonas en las cuales se debe

mejorar el servicio, o las cuales presentan un índice

favorable de las empresas competidoras.

Atenea

Reclamos CPA CT

Numero de

Reclamos por

empresa y causales


número de reclamos que son presentados antes las

empresas con su correspondiente causa. Lo cual

permite identificar cuáles son factores del servicio de

energía que se deben tener en cuenta para mejorar la

atención al cliente.

Atenea

Reclamos CPA CT

Numero de

reclamos por tipo

de servicio


número de reclamos que son presentados según los

tipos de servicios que proveen las empresas. Lo cual

permite identificar el estado de reclamos de los

servicios, dentro de la estructura del mercado, que

presentan un índice menor.

Atenea

Reclamos CPA CT

Numero de

reclamos por tipo

de mercado y

Departamento


número de reclamos que son presentados según los

tipos de servicios que proveen las empresas dentro de

cada departamento de Colombia. Lo cual permite

identificar el estado de reclamos de los servicios,

dentro de la estructura del mercado, en las zonas que

presentan un índice menor.

Atenea

Clientes CPA CT

Top 10 Empresas –

Número de

Clientes vs.

Consumo

Ofrece al usuario identificar el consumo (KW) de las

empresas frente al número de clientes que éstas

poseen. Lo cual permite observar si las actividades de

consumo de los clientes representan un nivel alto con

respecto a la cantidad de suscriptores.

Atenea CPA CT Top 10 Empresas Ofrece al usuario identificar las empresas con menor


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Reclamos con menor índice

de reclamos

(Nacional)

Comercializadoras

y distribuidoras de

energía.

número de reclamos a nivel nacional (Colombia) que

se dedican al mismo tipo de servicio de CODENSA.

Lo cual permite identificar fácilmente cuales son los

posibles competidores para la empresa en cuanto a

mejor servicio prestado.

Atenea

Clientes CPD DD

Información

Clientes

Permite identificar el número de clientes de las 10

empresas con mayor índice, profundizando este valor

en cuanto al tipo de mercado, la ubicación y la

ramificación del mercado que poseen. Lo cual

permite conocer el estado del número de clientes

desde diferentes niveles, identificando en cuales

mercados se debe aplicar una estrategia de obtención

de clientes.

Atenea

Clientes CPD DD

Información

Consumo

Permite identificar el consumo generado por los

clientes de las 10 empresas con mayor índice,

profundizando este valor en cuanto al tipo de

mercado, la ubicación y la ramificación del mercado

que poseen. Lo cual permite conocer el estado del

consumo generado desde diferentes niveles,

identificando en cuales mercados se debe aplicar una

estrategia de obtención de clientes.

Atenea

Clientes CPD DD,T

Información Tarifa

media

Permite identificar la tarifa media manejada por las

empresas competidoras frente a la utilizada por

CODENSA. Esto se realiza profundizando el valor en

cuanto al tipo de mercado, la ubicación, la

ramificación del mercado que poseen y la tendencia

que presentan en años cercanos. Lo cual permite

conocer si las tarifas manejas son las indicadas para

las estrategias de obtención de clientes manejadas.

Atenea

Clientes CPD DD

Información Valor

Consumo

Permite identificar el valor de consumo (COP)

generado por los clientes de las 10 empresas con

mayor índice, profundizando este valor en cuanto al

tipo de mercado, la ubicación y la ramificación del


Página 72

mercado que poseen. Lo cual permite conocer el

estado del valor del consumo generado desde

diferentes niveles, identificando en cuales mercados

se debe aplicar una estrategia de obtención de

clientes.

Atenea

Reclamos CPD DD,SD

Reclamos por

causal y

localización

Ofrece al usuario obtener los 10 causales con mayor

y menor índice de número de reclamos presentados,

al igual que este valor para las empresas según un

causal y un departamento específico. Lo cual permite

identificar cuales causales, dentro de una zona

específica, deben ser analizados con el fin de mejorar

el servicio que se relacionada con éstos.

Atenea

Reclamos CPD SD

Reclamos por

causales

Ofrece al usuario obtener las 10 empresas con menor

número de reclamos según el mayor número de

clientes. Igualmente, a partir de la selección de una

empresa se obtiene los 10 porcentajes de los causales

con mayor índice de reclamos y porcentaje de

participación en los departamentos de Colombia.

Atenea

Reclamos CPD T

Reclamos por

localización

Permite obtener las 10 empresas con menor número

de reclamos con su correspondiente porcentaje según

los departamentos en que fueron radicados. Lo cual

es esencial para identificar específicamente en que

zonas el índice de reclamos está presentando un

comportamiento favorable para las empresas

competidoras.

Atenea

Reclamos CPR CT

Reporte Numero

Clientes por

Empresas

Ofrece al usuario obtener el número de clientes por

empresas a nivel nacional. Lo cual permite tener un

documento que respalde los datos analizados.

Atenea

Reclamos CPR CT

Reporte Reclamos

por Empresas

Ofrece al usuario obtener el número de reclamos por

empresas a nivel nacional. Lo cual permite tener un

documento que respalde los datos analizados.

Tabla 32. Análisis implementados


Página73


A continuación se muestran algunos de los análisis implementados en la herramienta Pentaho

BI (ver Anexo 8. Análisis implementados).

Cubo Reclamos

- Numero de Reclamos por causal y localización (Departamentos)

Ilustración 32. Análisis de Reclamos

• Aporte IC

Las actividades de construcción de los análisis realizados a partir de la aplicación

analítica se encuentran presentes en la etapa de Análisis y Difusión de información de

IC. Éstas se basaron en la generación de análisis, reportes y dashboards, los cuales

permiten a los usuarios visualizar de forma dinámica y estática la información obtenida

en la fase de Obtención, y de esta forma proceder a trasformar la información en

conocimiento estratégico. Este conocimiento da soporte al departamento en la toma

decisiones basadas en el estado actual de las empresas del sector energético, buscando

siempre crear nuevas ventajas competitivas para CODENSA frente a sus competidores.

Por medio de esta herramienta se lleva a cabo el proceso mediante el cual se agrega e

interpreta la información y se obtienen las conclusiones y/o recomendaciones que se

aplicarán en la toma de decisiones.


Página 74

8. Pruebas y Despliegue

8.1 Pruebas

Para el despliegue del sistema se llevaron a cabo un conjunto de pruebas referentes a cada

uno de los subsistemas definidos. En la siguiente tabla se ilustra los niveles de pruebas que se

realizaron.

Niveles de pruebas

Pruebas Objetivo Ambiente Método Participantes

Unitarias Detectar errores en los datos,

lógica y algoritmos. Desarrollo Caja blanca Programadores

Integraci

ón

Detectar errores de interfaces y

relación entre componentes. Desarrollo

Caja blanca y

bottom up. Programadores

Funcional

Detectar errores en la

implementación de

requerimientos.

Desarrollo Funcional Analistas

Sistema Detectar fallas en el cubrimiento

de los requerimientos. Desarrollo Funcional Analistas

Aceptaci

ón

Detectar fallas en la

implementación del sistema Productivo Funcional

Analistas y

clientes

Tabla 33. Niveles de Pruebas [51]

Para obtener mayor información sobre las pruebas realizadas diríjase al Anexo 9. Informe de

Pruebas, donde se presentan los resultados de cada uno de éstas.


Página75


8.2 Despliegue

A continuación se ilustra el despliegue de la aplicación desde el cague de datos hasta la

herramienta de análisis.

Para consultar los análisis realizados diríjase a la sección 7.4 Construcción de Análisis para el

proceso PQR.

8.2.1 Aceptación del Cliente

Para la validación del prototipo funcional se realizó una encuesta basada en la metodología

Technology Acceptance Model, el cual está diseñado para predecir la aceptación de los

sistemas de información por los usuarios en las organizaciones.

Este modelo tiene en cuenta la utilidad y la facilidad de uso para predecir el uso de las TIC.

La utilidad percibida (PU) se refiere al grado en que una persona cree que usando un sistema

en particular mejorará su desempeño en el trabajo, y la facilidad de uso percibida (PEOU)

señala hasta qué grado una persona cree que usando un sistema en particular realizará menos

esfuerzo para desempeñar sus tareas. [42]

Para poder llevar a cabo la metodología TAM, primero se describieron los perfiles de las

personas que deberían realizar la encuesta, para esto se tuvo en cuenta que ATENEA se

realizó para el proceso de PQR, el organigrama del departamento y los ejecutivos que harán

uso de la herramienta, se decidió convenientemente aplicar la encuesta a los profesionales

Senior que cuentan con el siguiente perfil (ver el Anexo 10. Encuesta de Aceptación.):


Página 76

• Profesional Senior CODENSA: Profesional Ingeniero y/o Administración con

experiencia mínima de cuatro (4) años en atención al cliente que tenga conocimientos en

inteligencia competitiva, análisis de información.

• Profesional Experto CODENSA: Profesional Ingeniero Electricista con experiencia

mínima de diez (10) años en análisis de datos y toma de decisiones que tenga

conocimientos en inteligencia competitiva, análisis de información.

8.2.2 Análisis de encuestas

En la siguiente gráfica se muestran los resultados obtenidos a partir de las encuestas

realizadas. En ésta se especifican las variables evaluadas del modelo tecnológico ATENEA,

con su respectivo calificador.

Ilustración 33. Grafica de resultados encuesta.

Se puede observar que cada una de las variables presentó un valor superior a 4,2, lo cual

indica que el prototipo funcional fue aceptado y es conveniente para las actividades de IC del

departamento. En cuanto a la facilidad de uso, se evidenció que es necesario tener un

conocimiento previo sobre los temas del sector, sin embargo esto no causa gran impacto en la

utilización práctica del prototipo.

Con respecto a la utilidad percibida, es preciso consultar nuevos sistemas fuentes sobre KPIs

del sector, no obstante de acuerdo a los objetivos propuestos el prototipo cumple las

funcionalidades deseadas, y aun así fue especificado por uno de los calificadores como un

sistema que puede dar soporte no sólo en el departamento de Relación Cliente.

1

2

3

4

5

Julián Arias Cesar Goyes Juan Barajas TOTAL

Facilidad de uso

U?lidad percibida

Per?nencia


Página77


En la variable de pertinencia se observó que se deben refinar algunas presentaciones de los

datos, sin embargo los tipos de análisis definidos son los adecuados para realizar las

actividades del proceso de IC, lo cual da soporte a la toma de decisiones.

Para obtener una mayor información sobre las estadísticas presentadas en las encuestas

diríjase al Anexo 10. Encuesta de Aceptación.


Página 78

IV - RESULTADOS Y REFLEXIÓN SOBRE LOS MISMOS

Este trabajo de grado cumplió con los objetivos propuestos. A continuación se enuncian los

objetivos específicos y la forma en la que fueron cumplidos durante el desarrollo del trabajo.

1. Objetivo: Caracterizar los procesos del Departamento Relación Cliente de la

empresa CODENSA, contextualizándolos en la Inteligencia Competitiva (IC) (ver

Anexo 4. Documento Visión).

2. Objetivo: Identificar los requerimientos estratégicos que se alinean a las necesidades

presentadas en los procesos del Departamento de Relación Cliente de CODENSA.

(ver Anexo 11. Requerimientos estratégicos).

3. Objetivo: Diseñar los modelos de datos, extracción, y análisis que soporten el

modelo tecnológico que apoya las etapas de obtención, análisis de información y

difusión de resultados del proceso de IC en el Departamento de Relación Cliente de

CODENSA (ver Anexo 5. Documento Requerimientos SAD).

4. Objetivo: Implementar los modelos de un proceso del core del Departamento de

Relación Cliente de CODENSA.

Para el cumplimiento de este objetivo se llevó a un proceso estructurado para la

selección del proceso a implementar (ver sección 1.4 Priorización de Procesos),

siendo el proceso PQR el más adecuado.

Basado en las actividades de cada etapa del desarrollo del trabajo de grado se llevó a

cabo la construcción del sistema según las necesidades planteadas por el cliente, lo

cual se puede verificar que se cumplió con éxito por medio de los resultados de la

encuesta de aceptación, donde el cliente Julián Arias, ratifica el cumplimiento de las

funcionalidades del prototipo.


Página79


V – CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS

1. Conclusiones La Inteligencia Competitiva es un proceso fundamental que hoy en día las empresas más

exitosas realizan en sus organizaciones, lo cual ha impulsado la necesidad de implementarlo

en las empresas Colombianas, ya que las ventajas que ésta proporciona son muy grandes,

haciendo de los datos públicos información estratégica para su día a día.

ATENEA es un modelo tecnológico que permite aprovechar los datos públicos existentes de

las empresas del sector energético y los convierte en conocimiento estratégico para el

Departamento Relación Cliente. De esta manera se realiza un aporte de gran magnitud no

sólo a éste sino también a la empresa CODENSA en la toma de decisiones, la cual influye en

ámbitos económicos, culturales y estratégicos.

Se logró incentivar a la innovación por medio de la implantación del modelo tecnológico,

aplicando una participación significativa en CODENSA, al apoyar el proceso de Inteligencia

Competitiva y aportar en gran medida a la agilización y sistematización de las diferentes

etapas que requiere este proceso.

La realización completa del desarrollo de este trabajo fue exitosa por la aplicación de la

metodología escogida y el aporte realizado para la IC, lo cual permitió cumplir con los

objetivos propuestos y construir un prototipo funcional de calidad, lo cual se verifica en los

resultados de la encuesta de aceptación.

El objetivo general propuesto: “Elaborar un modelo tecnológico que permita apoyar el

proceso de Inteligencia Competitiva en el Departamento de “Relación Cliente” de la empresa

CODENSA S.A. ESP.”, se cumplió satisfactoriamente puesto que el resultado final cumplió

las expectativas del cliente y de los objetivos específicos definidos para el trabajo de grado.


Página 80

2. Recomendaciones A continuación se proponen algunas recomendaciones para el momento de realizar trabajos

de grado:

• Realizar backups todas las semanas de los avances realizados para el trabajo de grado.

• Concretar reuniones con el director de trabajo de grado todas las semanas, llevándole a

él/ella avances realizados.

• Hacer seguimiento al cronograma y cumplir con éste.

3. Trabajos Futuros Este trabajo de grado pretende a corto plazo ofrecer apoyo al proceso de IC dentro del ámbito

de dirección estratégica del Departamento de Relación Cliente de CODENSA, con el fin que

éste logre generar un posicionamiento estratégico en el mercado en cuanto a la satisfacción

que los clientes tienen de la organización, constituyéndose así como líder del mercado en

Colombia. De igual manera se espera generar una publicación sobre el resultado final

obtenido, esto con el fin de motivar a otras organizaciones a llevar a cabo la aplicación del

proceso de IC.

Posteriormente, a mediano plazo se espera continuar la implementación de los modelos del

proceso de Ajustes y la generación de nuevos modelos para los demás departamentos de la

empresa CODENSA. Adicionalmente, se espera realizar la implementación de indicadores

(KPIs) aun más profundos y específicos que permitan abarcar todas las fronteras de la

organización en el mercado energético.

Por último, a largo plazo se espera que este modelo tecnológico sea complementado por

medio de un framework, el cual se encargue de ofrecer los recursos necesarios para apoyar el

proceso IC dentro de diversas empresas, es decir, llevar a cabo su aplicación en múltiples

sectores económicos (mercados competitivos). Se espera igualmente que la IC sea aplicada

no solo a los mercados de Colombia, sino que se genere una visión más amplia de las mejores

prácticas utilizadas por las mejores empresas del mundo, fomentando así el crecimiento de

Colombia como un país de alto nivel competitivo.


Página81


VI - REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA

1. Referencias [1] A. A. Castro, “Direccionamiento estratégico y crecimiento empresarial: algunas reflexiones en

torno a su relación,” Pensamiento & Gestión, no. 28, pp. 85–106, 2010.

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[3] D. J. Teece, “Business models, business strategy and innovation,” Long Range Planning, vol.

43, no. 2_3, pp. 172–194, 2010.

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[18] CIBERTEC. Inteligencia de Negocios Teoría [Documento en línea] Disponible en:

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20Teor%25C3%25ADa.pdf&ei=p2KZUb7tPOiX0QGZvIC4Aw&usg=AFQjCNH5keZ5V3dhOjJh

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en: https://www.xm.com.co/Pages/DescripciondelSistemaElectricoColombiano.aspx

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[21] Quantil. Introducción al Sector Eléctrico Colombiano. [Documento en línea] Quantil,

Matemáticas Aplicadas; 2012. Disponible en:

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[22] UTN Facultad regional Rosario. Datawarehouse. [Documento en línea] Universidad

Tecnológica Nacional - Facultad Regional Rosario. Disponible en: http://sdg-

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[24] CODENSA S.A. ESP, Información general. [Documento en línea] CODENSA S.A. ESP;

2010. Disponible en: http://www.CODENSA.com.co/publicaciones.aspx?cat_id=118

[27] R. Kimball, M. Ross. The Data Warehouse Toolkit. The Complete Guide to Dimensional

Modeling. Second Edition. United States of America: John Wiley & Sons, Inc.; 2002.


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[28] R. Kimball, M. Ross. The Data Warehouse Toolkit. The Complete Guide to Dimensional

Modeling. Second Edition. United States of America: John Wiley & Sons, Inc.; 2002. Paginas

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[29] Bernabeu R. HEFESTO. [Documento en PDF] Bernabeu R 2007. Disponible en:

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[30] Laberge R. The DATA WAREHOUSE MENTOR. Practical Data Warehouse and Business

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1-2-3/

[32] Kimball Group. Design Tip #115 Kimball Lifecycle in a Nutshell. [Documento en línea] ©

Kimball Group; 2009.Disponible: http://www.kimballgroup.com/2009/08/04/design-tip-115-

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[33] Imhoff C., Galemmo N., Geiger J. G. Mastering Data Warehouse Design. Relational and

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[39] Ydirín M. Data Warehouses. [Documento en línea] Universidad de las Américas Puebla 2008-

2013. Disponible en:

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[41] Ponniah P, Data Warehousing, second edition fundamentals for it professionals.John Wiley &

Sons, Inc. Published 2010.

2. Bibliografía [13] Talend. Talend Data Integration.Talend 2006–2013 Disponible en:

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[34] Departamento Relación Cliente. Proceso Ajustes Relación Cliente. [Documento] CODENSA

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[36] CREG. Comisión de regulación de energía y gas Disponible en: http://www.creg.gov.co

[37] Super Servicios. Super Intendencia de Servicios Públicos. Superservicios 2008-2013.

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[38] Ministerio de minas y energía. 2013. Disponible en: http://www.minminas.gov.co

[40] Zepeda B. Que es un ETL. [Documento en línea] Probando Código 2013. Disponible en:

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[46] Talend. Open Studio Data Quality. Talend; 2013. Disponible en:

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[48] Jaspersoft. JasperReports Server. Jasper Community; 2013. Disponible:

http://community.jaspersoft.com/

[49] Pentaho. Pentaho Analysis Services (Mondrian). Pentaho Community; 2013. Disponible en:

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[51] IEEE. (1998). Software Test Plan (STP) Template. IEEE Standard for Software Test

Documentation, 5-14.


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[52] FundiBeq. Diagrama Pareto. [Documento en línea] Fundación Iberoamericana para la Gestión

de la Calidad. Disponible en:

http://www.fundibeq.org/opencms/export/sites/default/PWF/downloads/gallery/methodology/tools/

diagrama_de_pareto.pdf

[53] Bussines Dictionary. Benchmarking [Documento en línea] Bussines Dictionary; 2012.

Disponible en: http://www.businessdictionary.com/definition/benchmarking.html

[54] Bussines Dictionary. Brief [Documento en línea] Bussines Dictionary; 2012. Disponible en:

http://www.businessdictionary.com/definition/brief.html

[55] Free Bees. What is Software FrameWork – Its Uses And Types. [Documento en línea]

MoWeble; 2013. Disponible en: http://www.moweble.com/what-is-software-framework-its-uses-

and-types.html

[56] Ruta N Medellín. Centro de Innovación y Negocios de Medellín. Disponible en:

http://www.rutanmedellin.org


Página 86

VII - ANEXOS

Anexo 1. Glosario A

Ajustes Proceso implementado por el departamento de Relación Cliente de la

empresa CODENSA.

Análisis Pareto

Es un método gráfico para definir las causas más importantes de una

determinada situación y, por consiguiente, las prioridades de intervención

[52].

B

Benchmarking

Es un sistema de medidas de calidad de los principales componentes de

unas organizaciones, tales como: políticas, productos, estrategias, etc.

[53]

Briefing

Resumen realizado con el fin de ofrecer al lector una vista rápida vista

general de los hechos, descubrimientos y objetivos que se llevan a cabo

en una investigación en específico [54].

C

CAC Comité Asesor de Comercialización

CON Consejo Nacional de Operación

CREG Comisión de Regulación de Energía y gas.

D

DW Data Warehouse

E

ETL Extracción, Transformación y Carga (Extract, Transform and Load)

F

Framework Conjunto de programas que trabajan como un esqueleto de soporte para la

construcción de una solución [55].

I

IC Inteligencia Competitiva (Competitive Inteligence)

IN Inteligencia de Negocios (Bussines Intelligence)


Página87


O

OLAP On-Line Analytical Processing.

P

PQR Peticiones. Quejas y reclamos. Proceso implementado por el

departamento de Relación Cliente de la empresa CODENSA.

R

RUP Proceso Unificado de Rational (Rational Unified Process).

S

SAD Documento de Arquitectura Software (Software Architecture Document).

SDL Sistema de Distribución Local.

SIU Sistema de Información Único.

SSPD Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios

STM Sistema de Transmisión Nacional

STR Sistema de Transmisión Regional

Sumarizar Termino asociado a la acción de generalizar un conjunto de datos,

permitiendo identificar puntos claves para su correspondiente análisis.

T

TAM Technology Acceptance Model.

U

UPME Unidad de Planeación Minero Energética

Anexo 2. Post-Mortem 1. Metodología propuesta vs. Metodología realmente utilizada.

Las metodologías propuestas para el desarrollo del trabajo de grado se siguieron a

cabalidad, permitiendo un control y seguimiento de las actividades del cronograma

definido.

El cumplir con las metodológicas permitió que cada fase fuera controlada y se logrará

notificar algún tipo de retraso de cada una de las actividades, lo cual generó

confiabilidad en el cumplimiento de los objetivos.


Página 88

Sin embargo, en el inicio del trabajo de grado se realizaron varias iteraciones para

definir específicamente el core que se tendría como objetivo principal.

2. Actividades propuestas vs. Actividades realizadas.

Para el desarrollo del trabajo de grado fue necesario el cumplir con cada una de las

actividades definidas en el cronograma. A continuación se presentan el estado de

cada una de ellas.

Actividad Estado

Recolectar información sobre conceptos importantes relacionados

con Inteligencia Competitiva y herramientas que lo soporten. Realizado

Realizar un estudio sobre el contexto político, económico, social,

tecnológico y legal de la empresa comercializadora de energía

CODENSA.

Realizado

Recolectar información sobre los procesos que se ejecutan en el

departamento de Relación Cliente, los cuales se encuentren

enfocados a la IC.

Realizado

Elaborar el documento investigativo Visión. Realizado

Revisión del documento investigativo. Realizado

Corrección del documento. Realizado

Definir y analizar los requerimientos estratégicos de la etapa de

obtención, análisis de información y difusión de resultados del

proceso de IC para el departamento Relación Cliente.

Realizado

Elaborar el documento de requerimientos estratégicos

identificados a partir de las necesidades del departamento Relación

Cliente para cada uno de sus procesos.

Modificado

Revisión del documento. Modificado

Corrección del documento. Modificado


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Identificar las fuentes de datos y seleccionar el subconjunto de

datos apropiados. Realizado

Diseñar modelo dimensional y físico del componente de datos Realizado

Elaborar diseño de los componentes de extracción y análisis. Realizado

Elaborar documento SAD Realizado

Revisión y corrección del documento. Realizado

Identificación de requerimientos según las necesidades del proceso

seleccionado del departamento de Relación Cliente. Realizado

Elaboración de documento SRS. Realizado


Identificar las herramientas de análisis de datos pertinentes para el

apoyo del proceso de IC. Realizado

Elaboración de documento SDD. No Realizado

Revisión y corrección del documento. No Realizado

Realizar implementación del componente de datos. Realizado

Realizar implementación del componente de extracción. Realizado

Realizar implementación del componente de análisis. Realizado

Realizar pruebas unitarias y de integración. Realizado

Elaborar manual de usuario. Realizado


Realizar pruebas finales con el usuario. Realizado

Realizar reuniones de observación para identificar las fortalezas y

debilidades que se presentan en el prototipo. Realizado

Elaborar informe de resultados de pruebas. Realizado

Elaborar memoria de trabajo de grado. Realizado

Revisión y corrección de los documentos. Realizado

Se observa que varias actividades no fueron realizadas o tuvieron modificaciones,

a continuación se especifica las razones de estos cambios realizados.


Página 90

- Actividad: Elaborar el documento de requerimientos estratégicos identificados a

partir de las necesidades del departamento Relación Cliente para cada uno de sus

procesos. Debido a la metodología llevada a cabo y el enfoque que ésta proyecta,

realizar el documento SRS aplicado a los requerimientos estratégicos no

proporcionaba una valor agregado justificable, por esta razón se decidió realizar

un documento propuesto por la metodología, el cual da un punto de partida más

claro para el diseño.

- Actividad: Elaboración de documento SDD. Esta actividad no fue realizada

debido a que el enfoque del proyecto y las herramientas utilizadas para su

implementación, fueron abarcadas en el documento SAD completamente, siendo

así la elaboración del documento SDD una actividad innecesaria y que no

aportaba nuevos conceptos.

3. Efectividad en la estimación de tiempos del proyecto

La estimación realizada inicialmente para la terminación del trabajo de grado no fue

satisfecha, dado que se presentaron atrasos en las actividades de implementación de

los componentes de Extracción y Análisis. Esto se debió a que el proceso de

instalación y utilización eran complejos.

• Estimación inicial:


Página91


• Tiempos reales:

4. Costo estimado vs. Costo real del proyecto

Los costos estimados inicialmente frente a los costos reales del proyecto muestran

que la estimación proporcionó los recursos necesarios para el desarrollo del trabajo

de grado con presupuesto sobrante. En la siguiente tabla se muestra las estimaciones

definidas en comparación a real.

Estimación Inicial Estimación Real

Hardware Hardware

Computador $ 4.000.000,00 Computador $ 0,00

USB $ 40.000,00 USB $ 40.000,00

Micrófono $ 20.000,00 Micrófono $ 20.000,00

Servicios Servicios

Internet $ 190,000.00 Internet $ 190,000.00


Página 92

Servicio impresión

$ 400,000.00 Servicio impresión $ 190,000.00

Energía $ 160,000.00 Energía $ 190.000,00

Transporte $ 47,000.00 Transporte $ 160.000,00

Agua $ 210,000.00 Agua $ 210.000,00

Licencias $ 570,000.00 Licencias $ 270.000,00

Otros Otros

Conocimientos previos

$ 8,000,000.00 Conocimientos previos

$ 9.000.000,00

Costo total $ 13,637,000.00 Costo total $ 10.080.000,00

Se observa que los recursos de hardware no fueron necesarios puesto que se

adquirieron cuatro (4) computadores, proporcionados por los integrantes.

Adicionalmente, el servicio de impresión no tuvo un impacto muy grande, esto

se debe a que el servicio de préstamos de libros permitió el acceso a fuentes de

información bibliotecaria.

Sin embargo, el servicio de energía presentó un aumento debido al nivel de

utilización de los recursos electrónicos necesarios para la implementación, y de

igual manera, los conocimientos previos aumentaron debido a la investigación

necesaria para comprender e implementar el proyecto.

5. Efectividad en la estimación y mitigación de los riesgos del proyecto.

La efectividad y estimación de mitigación de riesgos que se realizó durante la

realización del proyecto se llevó a cabo de la siguiente manera:


Página93


1. Se describieron cada uno de los riesgos que se podían presentar durante el

trabajo de grado.

2. Se indicó el impacto que ocasionaría si se presentara el riesgo, clasificándolas

en tres categorías:

o Alta: El impacto que acarrearía que se presente ese requerimiento se

estima entre un 70% a 100% que el proyecto no se culminara.

o Media: El impacto que acarrearía que se presente ese requerimiento es

media el cual se estima entre un 40% y 69 % que traería inconvenientes

pero se pueden solucionar a tiempo.

o Baja: El impacto que acarrearía que se presente ese requerimiento es

baja, el cual se estima con un impacto menor a 40% que indica que si

no se realiza no trae muchos inconvenientes para culminar el proyecto.

3. Se clasificaron los riesgos según prioridad, indicando que en el caso en que

este riesgo se presente cuál es su prioridad. A continuación se describen las

variables:

• Urgente: Un riesgo se clasifica como urgente cuando tanto su impacto

como su probabilidad de ocurrencia es demasiado alta, estos riesgos

ocasionarían que el proyecto se desechara o que no le generara al cliente

un alto nivel de insatisfacción.

• Tolerable: Un riesgo se clasifica tolerable cuando la probabilidad de

ocurrencia es alta y el impacto es medio, estos riesgos generan cambios

en el proyecto pero se pueden realizar sin tener que desechar el proyecto.

Su prioridad hace que sea importante pero no urgente el cual permite la

continuación del proyecto pero debe resolverse el riesgo cuanto antes.

• Permisible: Un riesgo se clasificara permisible cuando la probabilidad de

ocurrencia no es alta y la el impacto es bajo.

4. A continuación se muestra una tabla en la cual describe para cada riesgo su

impacto, su prioridad, plan de contingencia, mitigación y el estado. El estado

indica si ese riesgo se presentó en algún momento en el que se desarrolló el


Página 94

trabajo de grado, de haberse presentado, los planes especificados

(Contingencia) se llevaron a cabo.

Riesgo Impacto

si se presenta

Prioridad Contingencia Mitigación Estado

Cancelación de reuniones con el directo del trabajo de grado

Baja Permisible

Agendar una reunión más extensa en los que se traten todos los temas pendientes.

Se coordinó reuniones todos los jueves, todas las semanas.

No se presentó

Cancelación de reuniones entre los integrantes del proyecto

Media Tolerable

Agendar una reunión más extensa en los que se traten todos los temas pendientes.

Se coordinó reuniones entre semana todos los días de 8 am a 5 pm.

No se presentó

Mala estimación del tiempo requerido para la realización de una actividad.

Alta Urgente

Apoyo de los integrantes para la pronta culminación de la actividad, si es el caso se aumenta las horas de trabajo.

Antes de realizar una actividad ya se ha estudiado sobre el tema.

Se presentó

Falta de recursos Medio Tolerable

Hacer uso de los recursos disponibles en la universidad Javeriana.

Se planea con anterioridad los recursos necesarios para el desarrollo del proyecto.

No se presentó


Página95


Atraso de trabajo de un integrante por factores externos.

Alta Urgente

Solucionar los problemas con los factores externos, y se aumenta el apoyo por parte de todos los integrantes.

Se tiene un cronograma el cual se debe cumplir.

Se presentó

Insatisfacción del cliente Alta Permisible

Realizar las modificaciones necesarias para satisfacer al cliente.

Cumplir con los requerimientos solicitados.

No se presentó

Interpretación errónea de los requerimientos.

Alta Urgente

Analizar nuevamente los requerimientos en compañía del cliente.

Se coordinaron reuniones con el cliente para revisión y corrección de los requerimientos.

No se presentó

Documento con baja calidad Alta Urgente

Revisar y corregir los documentos cumpliendo con los estándares de calidad.

Se seguirán plantillas específicas para el desarrollo de documentos.

No se presentó

Mala definición del alcance del proyecto

Alta Urgente

Modificar el alcance antes del inicio del trabajo de grado.

Con meses de anterioridad se definió el alcance del proyecto.

No se presentó


Página 96

Asignar mal los recursos para cada actividad

Baja Permisible

reasignar los recursos satisfaciendo las necesidades de cada actividad

Se planeó con anterioridad las actividades a realizar y los recursos necesarios para llevar a cabo estas.

No se presentó

No tener seguimiento de tareas o actividades

Media Tolerable Hacer seguimiento de las actividades diariamente.

Se realizó un cronograma detallado para llevar a cabo el proyecto.

No se presentó

Los clientes no se involucran en los requerimientos

Media Tolerable

Realizar los requerimientos de acuerdo a los documentos de la empresa.

Se coordinaron reuniones con el cliente.

No se presentó

Poca disponibilidad por parte del cliente

Media Tolerable

Hacer uso de otros medios por ejemplo el correo para tratar los temas necesarios.

Se coordinaron reuniones con el cliente con anterioridad.

Se presentó

Fuentes de investigación de mala calidad

Alta Urgente

Buscar diferentes fuentes de información que cumplan lo que se requiere.

Estudio anticipado de las fuentes de información.

No se presentó

Prototipo no terminado Alta Urgente

Aumento de las horas de trabajo para culminar el prototipo.

Seguimiento a cabalidad del cronograma

No se presentó


Página97


Perdida de los documentos y software desarrollado

Alta Urgente

Hacer uso de herramientas de restauración y hacer backups todos los días.

Repositorio con la información de todo el trabajo de grado.

Se presentó

Tabla 34. Riesgos Anexo 3. Diagramas de la empresa CODENSA Ver documento Diagramas empresa CODENSA.

Anexo 4. Documento Visión

Ver documento Visión.

Anexo 5. Documento SAD (Software Architecture Document)

Ver documento SAD.

Anexo 6. Documento SRS (Software Requirements Specification)

Ver documento SRS.

Anexo 7. Documento Auxiliar del SRS

Ver documento Especificación de Requerimientos.

Anexo 8. Análisis implementados

Ver documento Análisis Implementados.


Página 98

Anexo 9. Informe de Pruebas

Ver Informe de Pruebas.

Anexo 10. Encuesta de Aceptación ATENEA: Modelo tecnológico para apoyar la Inteligencia Competitiva en el Departamento

Relación Cliente de la empresa CODENSA S.A. ESP.

OBJETIVO: El objetivo de esta encuesta es conocer el nivel de aceptación del prototipo

funcional ATENEA e identificar las modificaciones necesarias con el fin que este cumpla el

nivel aceptación de los clientes.

ENCUESTA DE SATISFACCIÓN

• Para ver el formato de la encuesta vea el documento: Encuesta de satisfacción.

• Para ver la encuesta realizada a Julián Arias vea el documento: Encuesta de

satisfacción de Julián Arias.

• Para ver la encuesta realizada a Cesar Goyes vea el documento: Encuesta de

satisfacción de Cesar Goyes.

• Para ver la encuesta realizada a Juan Barajas vea el documento: Encuesta de

satisfacción de Juan Barajas.

Ver documento de estadísticas de las encuestas realizadas.

Anexo 11. Requerimientos Estratégicos

Ver documento Requerimientos Estratégicos.

memoria de trabajo de grado-2 - …pegasus.javeriana.edu.co/~cis1310is09/memoria/memoria de trabajo...

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