Implementación de una solución de inteligencia de negocios basada en la metodología extreme Scoping para la Empresa Diesel Import Herrera S.C.R.L.

• Autores: Herrera Huaman, Luis Felipe, Olivera Rondón, Luis Abel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Andina del Cusco
• Repositorio: UAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uandina.edu.pe:20.500.12557/3692
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12557/3692
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia de negocios; Cuadro de mando integral; Reportería; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente proyecto nace como solución coadyuvante de la iniciativa para establecer una cultura de datos dentro de la empresa Diesel Import Herrera S.C.R.L., que no solo permita optimizar las decisiones a nivel gerencial, sino que también contribuya al crecimiento del negocio. La disposición de las fuentes internas de información en dicha organización no permitía explorar los datos de manera precisa y detallada, por lo que fue necesario apoyarse en herramientas tecnológicas que aporten valor descriptivo a los datos operacionales. El principal objetivo del proyecto fue implementar una solución de Inteligencia de Negocios basada en la metodología ágil Extreme Scoping para gestionar adecuadamente el flujo de datos desde las fuentes de origen hacia interfaces finales dinámicas e intuitivas para los colaboradores y gerentes. Se buscó satisfacer la apremiante necesidad de información consistente y oportuna (de calidad) para la toma de decisiones justificadas en cuanto a los procesos de gestión interna de las áreas de Ventas, Logística y Finanzas. El diseño y desarrollo de la solución se realizó mediante el uso de la herramienta Microsoft Power BI Desktop, que permite especificar el modo de almacenamiento de las tablas individualmente –ya sea en memoria o disco– de acuerdo con los requerimientos del modelo, pero unificándolos en un solo conjunto de datos. Posteriormente se realizó la construcción de data marts particulares para satisfacer las necesidades no funcionales de cada área identificada, lo cual demandó realizar un arduo proceso de extracción, carga y transformación de los datos. La metodología escogida para el desarrollo del proyecto se caracteriza por su flexibilidad a través de cualquiera de las seis etapas del proceso, y busca generar valor de negocio con cada resultado obtenido. Las características ágiles de Extreme Scoping permiten coordinar actividades de retroalimentación en cada iteración, lo que incentiva la participación sinérgica de los usuarios finales y el equipo de desarrollo.