Proyecto para la obtención de indicadores de los servicios

tecnológicos que ofrece la DTIC en el sistema de control y

seguimiento de solicitudes de servicio (SCSSS). Por medio

de cuadros de mando en QlickView.

Área de conocimiento: Minería de datos, Inteligencia de negocios

Nombre completo de cada autor: M.A. Alfredo Palma Hernández

Nombre de la Institución en donde realiza el trabajo: Universidad Autónoma del Estado de

México Instituto literario #100, Colonia Centro, C.P. 50000, Toluca, Estado de México.

apalmah@uaemex.mx, Dirección de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

(DTIC) de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMEX). Cerro de Coatepec

s/n, Ciudad Universitaria Ciudad Toluca.

1. Resumen

Con el objetivo de recopilar, procesar y analizar los datos de los indicadores de los servicios

tecnológicos que se ofrecen en la DTIC, se utilizó la herramienta de Business Intelligence de

QlickView para la Creación y diseño de varios cuadros de mando (Dashboard) que permitieran

presentar indicadores en tiempo real de forma gráfica, dinámica y completa que apoyan a la toma

de decisiones informadas de la DTIC.

2. Palabras clave.

Cuadro de mando, indicadores, servicios, datos maestros, MDM.

3. Introducción.

La situación económica y social que caracteriza a la sociedad moderna genera profundos

cambios en las organizaciones las cuales se preparan para ser más flexibles y establecen

estrategias con el objetivo de adaptarse al entorno altamente turbulento en el que

desarrollan sus acciones. Ante ambientes tan poco estables y la imposibilidad de actuar

a ciegas, los miembros de la organización y, en particular, su alta gerencia necesitan

manipular grandes volúmenes de información para cumplir con sus funciones esenciales.

Deben implementarse entonces, prácticas administrativas dirigidas a garantizar el éxito

organizacional y entre ellas, la toma de decisiones, soportada en el análisis de

información, es vital [1].

Por otro lado los datos por si solos no aportan valor, el valor de éstos se da cuando se

convierten en información que es gestionada a tiempo, procesada y traducida, para ser

utilizada en la toma de decisiones, lo anterior da lugar a este proyecto, el cual consiste

en la reingeniería de recopilación, procesamiento y análisis de datos de los indicadores

de los servicios tecnológicos que se ofrecen en la DTIC, con la finalidad de hacer más

eficiente y confiable el cálculo de indicadores.

Para lograr el objetivo se utilizaron las siguientes herramientas de software:

1. Sistema de control y seguimiento de solicitudes de servicio "SCSSS" (software de

Gestión de Servicio Kayako SupportSuite v3.70.02).

2. Gestor de base de datos Mysql.

3. Herramienta de Business Intelligence QlickView, la cual permite presentar

indicadores en tiempo real de forma gráfica, dinámica y sencilla que apoyan a la

toma de decisiones informadas [2].

Tomando como fuente de datos la información de los servicios, recopilada a través de

los “tickets” generados en el SCSSS y haciendo uso de las herramientas de software

mencionadas se diseñaron varios cuadros de mando (Dashboard) o tableros de control,

con indicadores de calidad que se comunican con el SCSSS, que permitiera:

Mostrarlos los datos de forma clara, sencilla.

Fácil filtración de datos.

Modelar los datos a las necesidades de la DTIC, para facilitar su manejo y

presentación de forma visual.

Asociar y relacionar los diferente datos que se almacenado en la Base de datos.

Procesar de forma automática la información estadística,

Consultar los indicadores en línea, en tiempo real.

Trabajar de forma colaborativa a través de grupos de trabajo.

Generación de reportes con información específica, ya sea en un determinado

intervalo de tiempo o por un indicador en específico por parte del personal de

la DTIC.

Exportar la información automáticamente a archivos (Excel).

Para tales fines se llevó a cabo varias etapas del análisis, diseño y detección de datos

maestros de la base de datos creada por el sistema SCSSS, así como la detección de

indicadores que requiere el personal de la DTIC. Posteriormente se llevó a cabo varias

fases de construcción de los cuadros de mando, los cuales se validaron por el equipo del

área “mesa de servicios” para su posterior publicación en el servidor web del QlickView

de la DTIC, con la finalidad de visualizar y explotar la información generada del

modelado de datos e indicadores por parte del personal de la DTIC.

4. Panorama del estado del arte relacionado con la problemática afrontada.

Antes de llevar a cabo el proyecto, para poder obtener los indicadores de los servicios

tecnológicos que ofrece la DTIC, el equipo de trabajo de mesa de servicios, realizaban

consultas al SCSSS con reportes pre configurados, sin embargo no arrojaban la

información suficiente, para obtener la información faltante se revisaba ticket por ticket;

esta información se integraba y procesaba en Excel, los resultados obtenidos no

proporcionaban la información necesaria y suficiente para la toma de decisiones, además

su procesamiento y publicación implicaba mucho tiempo y no era posible tener

información completa y en tiempo real.

5. Descripción de la metodología o técnica usada.

Para este proyecto se llevaron a cabo varias etapas de análisis, descubrimiento y

detección información, así como varios ciclos de construcción de los cuadros de mando,

los cuales se basaron en la metodología de Gestión o Administración de Datos Maestros

por sus siglas en inglés “MDM” (Master Data Management). La cual se describe a

continuación.

Un dato maestro, es un registro único que sirve de referencia para toda la empresa, es

decir son datos clave para el funcionamiento del negocio y es utilizado transversalmente

a través de diferentes aplicaciones, sistemas, módulos permitiendo una integración entre

las diferentes funciones Corporativas [3].

Según Master Data Management Institute: La Gestión o administración de datos

maestros es la autorización para que los datos maestros sean utilizados en muchas

aplicaciones con el objetivo de proporcionar una visión única de la verdad, sin importar

dónde se encuentran [4].

Con esto, la Administración de datos maestros (MDM) resuelve el problema común de

cómo proporcionar y mantener una única versión de la verdad para un dominio de

información como: cliente, producto o servicio. Pero aunque hay muchos "estilo de

aplicación MDM" para diferentes proyectos, la verdad es que en muchas

implementaciones actuales se enfrentan a diseñar un entorno único de estilo MDM [5].

Por lo tanto, la gestión de datos maestros es la combinación de las aplicaciones y

tecnologías que consolidan, limpian e incrementan la colección de datos maestros, y

sincronizan esto con todas las aplicaciones, procesos de negocio y herramientas de

análisis [6]. Como se muestra en la figura 1.

Figura 1 Ejemplo de implementación MDM [5].

Generalmente se usa Sub-Definiciones para la administración de datos maestros (MDM)

los cuales son [4]:

Operacional: Se refiere a la definición, creación y sincronización de los datos

maestros necesarios para los sistemas transaccionales y entregados a través de

la arquitectura orientada a servicios. Un ejemplo son los centros de datos de

clientes actualizados en tiempo real.

Analítica: Se refiere a la definición, creación y análisis de datos maestros.

Ejemplos de esto son las aplicaciones de gestión de riesgo de contraparte e

información financiera, gasto global o plan de cuentas de consolidación.

Colaborativa: Se refiere a la definición, creación y sincronización de datos de

referencia a través de flujos de trabajo, servicios de salida. Ejemplo: gestión de

la información de los productos [7].

Por otro lado, existen fases para un proyecto para la gestión de datos maestros, las cuales

son [8]:

Fase cero: Definir el alcance de la siguiente fase, capturar requerimientos,

proyectar el retorno sobre la inversión, vender y evaluar el proyecto.

Fase uno: Desarrollar una entidad maestra por cada división o departamento

del negocio, ejemplo cliente o producto.

Fase dos: Elegir una entidad maestra para la empresa.

Fase tres: Compartir los datos maestros.

Además, el diseño de la solución para la gestión de datos maestros debe tener una

arquitectura orientada a servicios (SOA) [8].

Cabe mencionar que para este proyecto se omitió la “Fase Cero” ya que la UAEMEX es

una institución pública sin fines de lucro, por lo que no requirió proyectar el retorno

sobre la inversión, ni vender. En cuanto a las fases 1,2 y 3 se ajustaron a los

requerimientos de la DTIC, ver Figura 2. Los cuales se enlistan a continuación:

Fase uno: Se detectó el flujo de la información en el sistema SCSSS. Además se

analizó la estructura lógica y física (objetos de base de datos: tablas, llaves

primarias, índices, etc.) de la Base de datos (Mysql). En consecuencia se

descubrieron e identificaron varios datos maestros.

Fase dos: Del análisis de la estructura de la Base de datos, se obtuvo la entidad

maestra: Ticket del Servicio, con la que se capturan, almacenan y procesan los datos

de interés para los indicadores de la DTIC.

Fase tres: Con la identificación de los datos maestros, se procedió a la detección

de los principales indicadores requerido por la DTIC (proporcionados por el área:

mesa de servicios). Posteriormente junto con los datos maestros, la entidad maestra

y los principales indicadores de la DTIC, se procedió a la construcción de los

cuadros de mando (Dashboard) o tablero de control con la herramienta QlickView.

Este proceso paso por varias etapas de construcción:

1. Validación de datos e indicadores visualizados en los cuadros, por parte del

equipo de trabajo de área “mesa de servicios” de la DTIC.

2. Ajuste y reconfiguración visual de datos e indicadores, una vez identificados

los datos e información faltante.

3. Revalidación final de datos e indicadores por parte del equipo de mesa de

servicios.

4. Puesta en marcha de los cuadros de mando en el servidor web de QlickView

de la DTIC para su utilización.

http://?????????????/qlikview/FormLogin.htm, ver figura 3.

Figura 2. Fases de gestión de datos maestros para la DTIC. Elaboración propia.

Figura 3. Cuadros de Mando de indicadores de servicios de la DTIC

6. Resultados experimentales.

A continuación se describe los resultados obtenidos de este proyecto, basados en la

utilización y evaluación de los cuadros de mando por parte del equipo de trabajo de

“mesa de servicios”. Quienes proporcionaron esta información, la cual se enlistan a

continuación:

Se logró dar perspectiva a los datos e información que permitió tomar nuevas

decisiones en las diferentes áreas de la DTIC.

Eficiencia en el procesamiento de información.

Detección de posibles cuellos de botellas y mejoras en tiempos de respuestas.

Facilidad de acceso a la información.

La información presentada cumple con los criterios de búsqueda que requiere

la DTIC.

Facilita la toma de decisiones informadas.

Exportación de información automáticamente (archivos Excel).

Interfaz intuitiva, amigable con el usuario.

Resultados confiables.

Trabajo colaborativo.

Reducción de tiempos de respuesta en servicios.

7. Conclusiones y trabajos futuros de investigación.

Se concluye que la herramienta de Business Intelligence de QlickView, es muy buena

para modelar, buscar, visualizar y analizar datos de diferentes fuentes como: gestores

(Oracle, Mysql, SQL Server, etc.), archivos: planos, excel, etc. Permitiendo una

perspectiva visual de indicadores e información asociada y relacionada.

Se concluye que el modelado y análisis de estructura de datos de la base SCSSS, permitió

el descubrimiento de datos maestros. Junto con la identificación y recopilación de los

principales indicadores que requiere la DTIC, facilitaron la creación de cuadros de

mando, los cuales permiten visualizar la información de forma clara, sencilla y fácil de

filtrar para los usuarios.

Se concluye que los cuadros de mando que se han creado para la DTIC, han dado una

perspectiva real de lo que sucede con los datos e información que se genera día con día,

a lo largo del tiempo en el SCSSS, así como la identificación de nueva información que

genera áreas de oportunidad para la mejora en sus procesos de servicios tecnológicos que

ofreces dicha dependencia a toda la comunidad universitaria de la UAEMEX.

Se concluye que los cuadros de mando que se han creado, han permitido compartir el

conocimiento entre las diferentes áreas de la DTIC, Este conocimiento se sugiere

compartir con otras dependencias de la UAEMEX, ya que les sería de gran ayuda en la

toma de decisiones.

Se sugiere modelar y analizar fuentes de datos de otros sistemas de la UAEMEX, como

por ejemplo Control Escolar. Ya que por su importancia dentro da la institución, le sería

de gran ayuda contar con un cuadro de mando que le permita dar una perspectiva de

datos e información para mejorar su administración y toma de decisiones.

8. Referencias.

[1] D. Díaz. Toma de decisiones: el imperativo diario de la vida en la organización moderna.

ACIMED, Ciudad de La Habana, v. 13, n. 3, p. 1, Jun. 2005. Disponible en

<http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1024-

94352005000300010&lng=es&nrm=iso>. Consultado: 13 de Marzo de 2016.

[2] ¿Por qué qlick es diferente?, Disponible en <http://global.qlik.com/es/>. Consultado: 04 de

Febrero de 2016.

[3] C. Castillo. Una gestión de datos para mejorar y dar soporte a la toma de decisiones en los

negocios. Tesis Maestría. México, D.F. pp. 14, Julio 2015.

[4] MDM Institute, 2015, What is MDM?. Disponible en

<http://0046c64.netsolhost.com/whatIsMDM.html>. Consultado: 04 de Febrero de 2016.

[5] InfoSphere Master Data Management Best Practices. Disponible en

<https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/88eb2a27-5a3f-4f7c-87e5-

88005d2664c7?lang=en>. Consultado: 04 de Febrero de 2016.

[6] Oracle, 2011, Master Data Management, U.S.A., pp. 5. Disponible en

<http://www.oracle.com/us/products/applications/master-data-

management/018876.pdf#page=9&zoom=auto,-169,788>. Consultado: 04 de Febrero de 2016.

[7] F. Aguilar. Gestión de datos maestros y de referencia basada en el marco de una arquitectura

empresarial. Tesis Licenciatura. México, D.F. pp. 30, 2014.

[8] MDM Institute, 2009, MDM & DATA GOVERNANCE READINESS ASSESSMENT: A

Summary Practical Guide to Systems Integrators & Consultancies, U.S.A, pp. 3. Disponible en

<http://www.tcdii.com/PDF/A%20Summary%20Practical%20Guide%20to%20Systems%20Inte

grators%20&%20Consultancies%20for%20MDM%20&%20DG.pdf>. Consultado: 08 de

Febrero de 2016.