Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Análisis, diseño e implementación de datamarts para las áreas de ventas y recursos humanos de una empresa dedicada a la exportación e importación de productos alimenticios(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-10-15) Moreno Reyes, Rolando Heli; Basurto Figueroa, Carla Shirley; Jugo Soma, Edric RicardoHoy en día en donde el tiempo es un factor muy importante para las empresas; muchas de estas se ven en desventaja frente a otras debido a la demora en la toma de decisiones de cara al negocio, esto es debido al retardo de procesamiento de datos; es decir, muchas veces los reportes sobre la venta y compra de productos, manejo de dinero, personal, entre otros, no son realizados a tiempo causando que las decisiones administrativas se realicen de manera tardía. Es por ello que las diversas áreas de una empresa están sujetas a mejoras y depende de los directores o gerentes priorizar sobre qué área llevar a cabo dichas mejoras de acuerdo a las necesidades del negocio. El presente proyecto de fin de carrera ha tomado como estudio una empresa dedicada a la comercialización de productos alimenticios, que en los últimos años ha crecido considerablemente y ha obtenido grandes ganancias; sin embargo arrastra dos problemas claramente marcados relacionados a las áreas de ventas y recursos humanos. Pese a que las ganancias de los últimos años han sido buenas, el sobre-stock de productos ha aumentado debido a la producción masiva de los mismos lo que ha llevado que en muchas épocas de año sean rematados e incluso eliminados de la comercialización. La empresa se encuentra entonces en la necesidad de equilibrar su producción para lo cual debe de considerar una tendencia de las ventas a realizar, así como las diversas zonas del Perú donde serán comercializado los productos, la época del año de dichas zonas y los clientes de las mismas a quienes van dirigidos los productos elaborados. Asimismo la empresa no lleva un control de las metas mensuales a las que deben llegar los vendedores de las distintas zonas donde se comercializa, ni tampoco un control mensual de las devoluciones que en muchas épocas del año han sido más de lo normal. Por otro lado, se ha evidenciado que el personal administrativo no cumple con sus horas de trabajo y excede con el número de solicitudes de licencias, perjudicando así la productividad de la empresa. A esto se suma la gran cantidad de pagos realizados por horas extras ocasionando que el presupuesto destinado para cubrir la planilla y contratación de nuevo personal sea mayor a lo inicial. Para este caso la empresa se encuentra ante la necesidad de evaluar el horario de trabajo de su personal; así como llevar un control del presupuesto que maneja teniendo en cuenta las áreas de la organización, los puestos y los roles del personal. En base a lo anterior, se propone la construcción de una solución de Inteligencia de Negocios mediante la implementación de dos Datamarts para las áreas de ventas y recursos humanos que servirán de apoyo en el proceso de la toma de decisiones administrativas para una empresa dedicada a la exportación e importación de productos alimenticios. El uso de los Datamarts de ventas y recursos humanos permitirá que se cuente con dimensiones (conjunto de información acerca de un evento) que puedan interrelacionarse entre sí y brindar información a detalle sobre una venta, personal o presupuesto de la organización en estudio; así por ejemplo podemos obtener la consulta sobre las ventas realizadas en el segundo trimestre para los clientes del departamento de Ica, o la consultas sobre el personal nombrado del área de producción que no cumplió con sus horas obligatorias en el mes de diciembre del año 2006. Además el uso de Datamarts permitirá tener resultados predefinidos en una o más tablas de hechos (tablas que relaciona las dimensiones y los eventos o hechos); como el monto o la cantidad de ventas mensuales, horas diarias trabajadas del personal, entre otros; los que junto a las dimensiones permitirán que las consultas sean mucho más óptimas y rápidas en comparación con las bases de datos transaccionales en donde las consultas complejas implica barrerse varias tablas del modelo. Para la implementación del presente proyecto de fin de carrera se optó por usar un hibrido de herramientas siguiendo todos los pasos que implica una solución de Inteligencia de Negocios: análisis, diseño y construcción de los Datamarts, creación y programación de los procesos ETL, creación de los cubos, creación de los informes y finalmente la implementación de la plataforma BI (Web). Para el proceso ETL se usó la herramienta Kettle de la suite de Pentaho permitiendo de este modo ahorrar costos de licencia de software ya que esta es una herramienta que se encuentra bajo licencia GNU GPL. Para el diseño y explotación del cubo se usó la herramienta SQL Server 2008 de Microsoft (Analysis Services y Reporting Services) el cual permite explotar los reportes no sólo vía web sino también crear reportes adicionales que se necesite mediante tablas dinámicas en excel. Esta última es la herramienta con la cual los usuarios finales (personal administrativo) ya se encuentran familiarizados ya que es su herramienta del día a día; lo cual se convierte en una ventaja al momento de realizar la explotación del cubo. Resumiendo, el presente proyecto de fin de carrera consiste en implementar una solución de inteligencia de negocios en la empresa en estudio que permita tomar las mejores decisiones frente a los problemas presentados en las áreas de ventas y de recursos humanos; aprovechando, de este modo, todas las ventajas que una solución de BI brinda; como la granularidad de la información, uso de técnicas de explotación como dice, slice, drill down, consultas rápidas y cuyo objetivo es generar una mayor rentabilidad en la organización.Ítem Texto completo enlazado Mejora del proceso de una pequeña empresa desarrolladora de software: caso Competisoft - Peru LIM.LAMBDA, segundo ciclo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2012-09-18) Palomino Vásquez, Marco Antonio Ibsen; Dávila Ramón, Abraham Eliseo; Basurto Figueroa, Carla ShirleyEn los últimos años la industria del software viene alcanzando niveles de crecimiento considerables en diversos países. Estas tasas de crecimiento plantean la necesidad de implementar metodologías enfocadas en procesos para garantizar un ordenado y correcto crecimiento. Entre los principales modelos de referencia para el mejoramiento de procesos de la industria de software encontramos a CMMI, ISO 9001:2008, MoProSoft y MPS.BR. Este proyecto de fin de carrera, comprende la implementación de un segundo ciclo de mejora de procesos de software basado en el marco COMPETISOFT (MoProSoft, EvalProSoft, PMCompetisoft). La implementación se realiza en una PYME de Perú perteneciente a la industria de software que ya ha sido partícipe de un primer ciclo de mejora. Entre sus principales características se encontró la dedicación al desarrollo de soluciones de TI en diversos giros de negocio y el OutSourcing de Procesos integrados a Tecnologías de Información. El marco COMPETISOFT está compuesto por una evaluación inicial del nivel de capacidades de los procesos. Del cual, se obtiene un Plan de Mejora de Procesos que se ejecuta de manera coordinada por el equipo de mejora de la organización y el consultor COMPETISOFT-PUCP. La participación del autor de este proyecto de fin de carrera comprende la asistencia y asesoramiento en la implementación del proceso de mejora al equipo de mejora de la organización. Finalmente, se incluye una evaluación de capacidades al concluir el ciclo de mejora. Estas evaluaciones (inicial y final) de capacidades de los procesos toman como modelo de referencia a MoProSoft y están basadas en la norma ISO/IEC 15504. Al finalizar el ciclo, se observó que se cumplió el desarrollo, en su totalidad, del Plan de Mejora propuesto. Teniendo como resultado, el cumplimiento de los objetivos principales y la implantación de una metodología basada en el modelo de referencia MoProSoft. En síntesis, este trabajo presenta la ejecución de un ciclo de mejora realizada en una empresa de desarrollo de software bajo el contexto del proyecto COMPETISOFT Perú 2da Fase donde participan empresas, universidades y GIDIS-PUCP.Ítem Texto completo enlazado Análisis y diseño de una herramienta de desarrollo de soluciones para inteligencia de negocios módulo de extracción(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-05-09) Infantas Asunción, Pilar Eliana; Mendoza Suárez, César Manuel; Uribe Uribe, María Magdalena; Morales, Luis; Basurto Figueroa, Carla Shirley; Flores, Luis; Davila, AbrahamLa Tecnología de Información (TI) es, en la actualidad, un componente de gran importancia para cualquier organización. Sin embargo, son los datos y su adecuado manejo como transformaciones, búsqueda de patrones, y consolidaciones; lo que le da un carácter estratégico a la TI en la organización. En este contexto es donde aparecen conceptos como el de Inteligencia de Negocios, que apoyados en técnicas, estrategias, metodologías y herramientas buscan ofrecer información más adecuada para la toma de decisiones. Una solución de Inteligencia de Negocios puede, con gran posibilidad, cambiar el rumbo de una organización. La implementación de soluciones de Inteligencia de Negocios se apoya necesariamente en un conjunto de herramientas informáticas que tienen que cubrir un ciclo de trabajo que comienza con la definición de un almacén de datos o Data Warehouse, la extracción y transformación de los datos desde diversas fuentes de información, y finalmente, la explotación de la información a través de diversos reportes tabulares y gráficos que permitan a la alta dirección de una organización la toma de decisiones. El presente proyecto de tesis busca realizar el análisis y diseño del módulo de extracción de una herramienta básica para Soluciones de Inteligencia de Negocios que cubra todos los procesos del ciclo de trabajo. La arquitectura permitirá que una organización provea el servicio de Inteligencia de Negocios a múltiples organizaciones. Además, se toma en cuenta la escalabilidad del producto para soportar mayor número de fuentes de datos en futuras versiones.