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UNIVERSIDAD DE LAMBAYEQUE FACULTAD DE CIENCIAS DE INGENIERÍA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS TESIS Diseño e implementación de una Plataforma Web para la agencia telecomunicaciones MAR&JOS usando Cloud Computing - Chiclayo 2014 PRESENTADA PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE INGENIERO DE SISTEMAS. AUTOR: BACH. SOFIA PATRICIA VILLAZÓN SOSA KORY DEL ROCIO CHICLAYO, Diciembre del 2016
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UNIVERSIDAD DE LAMBAYEQUE
FACULTAD DE CIENCIAS DE INGENIERÍA
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
TESIS
Diseño e implementación de una Plataforma Web para la agencia
telecomunicaciones MAR&JOS usando Cloud Computing - Chiclayo 2014
PRESENTADA PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE INGENIERODE SISTEMAS.
AUTOR:
BACH. SOFIA PATRICIA VILLAZÓN SOSA KORY DEL ROCIO
CHICLAYO, Diciembre del 2016
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DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UNA PLATAFORMA WEB PARA LA AGENCIA TELECOMUNICACIONES MAR&JOS USANDO CLOUD
COMPUTING
APROBACIÓN
Ing. Ernesto Celi A révalo Presidente
Ing. Nilton Germán Reyes Secretario
Ing. Martin Am puero Pasco Vocal
Ing. R ichard Herrera Piscoya A s e s o r!
3
DEDICATORIA
A Dios por haberme brindado la oportunidad de estudiar y de alcanzar mis metas.
A mis padres y hermanos por brindarme su apoyo y confianza.
4
AGRADECIMIENTO
A Dios por darme la familia que tengo, por la fuerza y las ganas de salir adelante en la vida y por las bendiciones que él ha derramado sobre mí.
A mis padres por todo el apoyo que he recibió de ellos, por sus consejos y por saberme guiar para superar todos los retos que he tenido en mi vida.
A mis hermanos, por haber estado conmigo y compartir todas mis experiencias a lo largo de mi carrera universitaria.
Agradezco a mis maestros, de la Universidad de Lambayeque, que me han instruido durante todos los ciclos académicos.
5
CONTENIDO
I. DESCIPCCIÓN DE LA PROBLEMÁTICA....................................................................... 12
1.1. REALIDAD PROBLEMÁTICA...................................................................................... 12
1.2. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA............................................................................. 13
1.3. OBJETIVOS.................................................................................................................... 13
1.3.1. OBJETIVOS GENERALES.................................................................................. 13
1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS:.............................................................................. 13
II. MARCO TEÓRICO.............................................................................................................15
2.1. ANTECEDENTES BIBLIOGRÁFICOS....................................................................... 15
2.1.1. Implementación de sistema de pre-venta para propuestas de proyectos desoftware en Avantica Technologies...................................................................................... 15
2.1.2. Sistema de gestión de ventas para reducir el tiempo de atención al cliente yaumentar el margen de utilidad en la empresa “Corporación DIJOL SRL” en el año 2012 16
2.1.3. Desarrollo e implementación de un sistema web para generar valor en unapyme aplicando una metodología ágil. Caso de estudio: Manufibras Perez SRL.......17
2.1.4. Implementación de un sistema de información web para el control de ventasen la empresa VEREDAL R.S.M. PERÚ S.A.C..................................................................18
2.1.5. Análisis, diseño e implementación de un sistema de información quemodela el proceso de los registros civiles provinciales..................................................... 19
2.2. BASES TEÓRICAS........................................................................................................ 20
2.2.1. Diseño de software................................................................................................ 20
2.2.2. Aplicación web....................................................................................................... 20
2.2.3. Cloud Computing................................................................................................... 22
2.2.4. Plataforma web...................................................................................................... 24
2.2.5. Framework Django................................................................................................ 24
2.2.6. Scrum - Metodología ágil.....................................................................................26
2.2.7. AngularJS............................................................................................................... 27
2.3. Definición de términos básicos.................................................................................... 27
2.3.1. Cliente..................................................................................................................... 27
2.3.2. Servidor w eb .......................................................................................................... 28
2.3.3. Análisis de sistemas w eb.....................................................................................28
2.3.4. Manifiesto ágil........................................................................................................ 29
2.3.5. Modelo entidad Relación......................................................................................30
2.4. Hipótesis.......................................................................................................................... 31
2.5. Operacionalización de variables..................................................................................31
III. MATERIALES Y MÉTODOS............................................................................................. 33
3.1. Tipos de estudio y diseño de investigación................................................................. 33
6
3.2. Población y muestra en estudio...................................................................................33
3.3. Métodos, técnicas e instrumentos de recolección de datos....................................34
3.3.1. Observación........................................................................................................... 34
3.3.2. Entrevistas.............................................................................................................. 34
3.3.3. Encuestas............................................................................................................... 34
3.4. Procesamiento de datos y análisis estadístico..........................................................35
3.4.1. Análisis de los resultados de la encuesta aplicada al personal de ventas .. 35
3.4.2. Análisis de los resultados de la entrevista aplicada a personaladministrativo........................................................................................................................... 42
3.4.3. Análisis de los resultados de la entrevista aplicada al BackOffice............... 43
IV. RESULTADOS....................................................................................................................45
4.1. GENERALIDADES DE LA PROPUESTA..................................................................45
4.1.1. Resumen de la empresa.....................................................................................45
4.1.2. Organigrama de la empresa................................................................................47
4.1.3. Descripción del producto que se va a hacer..................................................... 48
4.1.4. Determinación del modelo Cloud Computing a utilizar....................................50
4.1.5. Determinación del framework backend.............................................................. 51
4.1.6. Determinación del framework frontend..............................................................52
4.1.7. Determinación de la base de datos....................................................................53
4.2. APLICANDO SCRUM ................................................................................................... 55
4.2.1. ORGANIZANDO EL EQUIPO..............................................................................55
4.2.2. DEFINIR LA LOGÍSTCA.......................................................................................56
4.2.3. CONSTRUIR LA PILA DEL PRODUCTO..........................................................56
4.2.4. ESTIMAMOS LOS TIEMPOS ............................................................................. 57
4.2.5. FASE DE INICIACIÓN.......................................................................................... 57
4.2.6. FASE DE DESARROLLO DE LA PILA DE SPRINTS...................................... 58
4.3. EVALUACIÓN DE RENDIMIENTO........................................................................... 62
4.4. ANÁLISIS FINANCIERO .............................................................................................. 66
V. DISCUSIÓN.........................................................................................................................69
5.1. Tiempos de demora al registrar una venta.................................................................. 69
5.3. Tiempos de consulta de comisiones...........................................................................70
5.4. Tiempo de carga............................................................................................................ 71
5.5. Concurrencia en entorno cloud.................................................................................... 73
VI. CONCLUSIONES.............................................................................................................. 81
VII. RECOMENDACIONES...................................................................................................... 84
VIII. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS................................................................................ 86
IX. ANEXOS 88
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INDICE DE TABLAS
Tabla 01 - Beneficios de metodologías de desarrollo de software........................26
Tabla 02: Tabla de operacionalización de variables ................................................31
Tabla 03: Población de Telecomunicaciones MAR&JOS........................................33
Tabla 04: Demora al registrar una venta - antes de la implementación............. 35
Tabla 05: demora en calcular comisiones - antes de la implementación........ 38
Tabla 06 - Roles y responsables en SCRUM............................................................. 55
Tabla 07- Tareas de la iteración 1................................................................................... 58
Tabla 08- Tareas de la iteración 2 ................................................................................... 59
Tabla 09 : Tareas de la iteración 3 .................................................................................. 61
Tabla 10 : Tareas de la iteración 4 .................................................................................. 61
Tabla 11: Demora al registrar una venta-Después de la implementación......... 62
Tabla 12: Demora en calcular comisiones-Después de la implementación ... 65
Tabla 13: Costos del software...........................................................................................66
Tabla 14: Cálculo del VAN y el T IR .................................................................................67
Tabla 15: Discusión - Tempos de demora al registrar una venta.........................69
Tabla 16: Discusión - Tempos de consulta de comisiones..................................... 70
Tabla 17: Discusión - Tabla resumen tiempo de carga...........................................72
Tabla 18: Discusión - Tabla resumen concurrencia - escenario 1.......................79
Tabla 19: Discusión - Tabla resumen concurrencia - escenario 2 .......................79
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IND IC E DE FIG URAS
G ráfico 01: Capas en una aplicación w eb................................................................. 21
G ráfico 02: Seguimiento de ventas - antes de la implementación...................36
G ráfico 03: Integridad de los datos - antes de la implementación...................37
G ráfico 04: Sustituir el proceso manual - antes de la implementación.............39
G ráfico 05: Registro remoto - antes de la implementación................................. 40
G ráfico 06: Ingresos del mes en curso - antes de la implementación.............41
G ráfico 07: Resumen de ventas entre 03/2014 - 08 /2016 ..................................46
G ráfico 08: O rganigram a............................................................................................... 47
G ráfico 09: Diagrama de la aplicación....................................................................... 48
G ráfico 10: Comparación de Modelos Cloud computing.........................................50
G ráfico 11: Comparacion de Frameworks JS................................................................52
G ráfico 12: Cuadro comparativo Base de Datos...........................................................53
G ráfico 13: Diagrama Paas propuesta....................................................................... 54
G ráfico 14: Seguimiento de ventas - Después de la implementación............ 63
G ráfico 15: Integridad de los datos - Después de la im plem entación...........64
G ráfico 16: Tiempo de respuesta del entorno cloud..............................................71
G ráfico 17: Concurrencia del entorno cloud............................................................. 73
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RESUMEN
Grandes com pañías com o Movistar, ofrecen sus servicios a través de
agencias de venta directa, en calidad de correta je con la fina lidad de
descentra lizar la atención a sus clientes en todo el país.
En la ciudad de Chiclayo existe un gran núm ero de agencias de venta directa
entre ellas tenem os la agencia de te lecom unicaciones M AR&JOS en la cual
el control de ventas se realiza de form a m anual o apoyada en un registro
digital usando hojas de cálculo, las cuales no son las más adecuadas.
El desarrollo de la presente investigación presenta como objetivo D iseñar e
im plem entar una plataform a web para la em presa M AR&JOS basada en
cloud com puting del tipo Paas con el fin de m ejorar su proceso de ventas y
el cálculo de com isiones, a través de la aplicación de software libre aplicando
m etodologías ágiles.
Palabras clave: Diseño, Implementar, Plataforma web, Software libre,
metodologías ágiles.
ABSTRACTBig com panies such as Movistar, o ffer the ir services through direct sales
agents, acting as com m issioner in order to decentra lize care to its custom ers
across the country.
In C hiclayo’s city there are a num ber of agencies d irect selling am ong them
are the te lecom m unications agency MAR & JOS in which the volum e control
is perform ed m anually or supported by a digital record using spreadsheets,
which are not most suitable.
The developm ent of the present investigation has as a goal design and
im plem ents a web platform fo r com panies to MAR & JOS to improve the ir
sales process and calculation of com m issions, through the application of free
software using agile m ethodologies.
Keywords: Design, Implement, Web Platform, Free Software, agile
methodologies.
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INTRODUCCIÓN
La presente investigación se realizó en Telecom unicaciones M AR&JOS, una
agencia de venta directa que trabaja en calidad de correta je para M ovistar,
donde se observó que su gestión de ventas y cálculo de com isiones se
realizan de form a manual, encontrando datos redundantes, d ificu ltades al
obtener inform ación actualizada. De lo anterior se p lanteará im plem entar una
plataform a web, usando Cloud Com puting para m ejorar de los procesos de
ventas y cálculo de com isiones.
En el capítulo uno describ irem os la realidad problem ática, form ularem os el
problem a y defin irem os los objetivos generales y específicos.
Posteriorm ente en el capítu lo dos m encionarem os algunos antecedentes
bibliográficos, se explicarán algunos térm inos básicos usados en los
siguientes apartados y encontrarem os la tabla de operacionalización de
variables.
En el capítu lo tres se hablará del tipo estudio a realizar, se definirá la
población y muestra, al m ism o se m ostrará los método y técnicas de
recolección de datos a utilizar durante la recolección de datos y se realizará
el procesam iento de los datos obtenidos.
P or otro lado, en capítulo cuatro se explicará por qué se escogió el modelo
Paas, se aplicará Scrum para defin ir la form a de trabajo durante el desarrollo
del software y se realizará el análisis financiero de la solución.
A lo largo del capítulo cinco se efectuará una discusión del antes y el después
de la im plem entación del software, al m ismo tiem po se realizarán pruebas
del tiem po de carga y la concurrencia en el entorno cloud.
Durante el Capítulo seis expresarem os las conclusiones de la investigación,
posteriorm ente en el capítulo siete se harán algunas recom endaciones para
fu turas m ejoras en el software, Por otro lado, el capítulo 8 contiene la
bibliografía citada a lo largo de la investigación.
11
CAPÍTULO IDESCRIPCIÓN DE LA
PROBLEMÁTICA
12
I. DESCRIPCIÓN DE LA PROBLEMÁTICA
1.1. REALIDAD PROBLEMÁTICA
En el Perú, la venta de servicios de te lecom unicaciones está
genera lizada en la mayoría de hogares de clase A, B y C ; donde
se ofrecen servicios com o te lefonía fija, Internet, te levisión por
cable, entre otros. G randes com pañías com o M ovistar, ofrecen
sus servicios a través de agencias de venta directa, en calidad de
correta je con la fina lidad de descentra lizar la atención a sus
clientes en todo el país.
En la ciudad de C hiclayo existe un gran núm ero de agencias de
venta d irecta de servicios de te lecom unicaciones con
características y procesos sim ilares, donde se puede apreciar que
las herram ientas de gestión, control de ventas y cálculo de
com isiones, son defic ientes.
El proceso de control de ventas en Telecom unicaciones M AR &
JO S se realiza de form a manual o apoyado con un registro digital
usando hojas de cálculo, las cuales no son convenientes para éste
tipo de m ercados; por ejemplo, se encuentran casos sobre datos
redundantes, dificultad al obtener información actualizada, al
m ismo tiem po presenta carencia en el control de restricciones por
usuario de m anera que perm ita proteger la inform ación de la
empresa.
13
1.2. FORMULACIÓN DEL PROBLEMAEn base en lo anterior nos preguntam os:
¿Puede el d iseño e im plantación de una plataform a web m ejorar
el proceso de ventas y cálculo de com isiones de la em presa
MAR & JOS?
1.3. OBJETIVOS
1.3.1. OBJETIVOS GENERALESIm plem entar una plataform a web, usando Cloud Com puting
en la agencia de te lecom unicaciones MAR & JOS para
m ejorar de los procesos de ventas y cálculo de com isiones.
1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS:Los objetivos específicos derivados del anterior son los
siguientes.
• D eterm inar y analizar la situación actual de la ejecución
respecto a los tiem pos que se tarda para hacer el
registro de ventas y el cálculo de com isiones en la
em presa Telecom unicaciones MAR&JOS.
• D eterm inar el m odelo Cloud Com puting a utilizar
• D iseñar la p lataform a web orientado a los procesos de
ventas y cálculo de com isiones.
• A p lica r la m etodología Scrum para desarrollo de la
plataforma.
• Im plem entar y evaluar el rendim iento de perform ance
de la solución antes y después de la implementación.
• Realizar un análisis financiero del proyecto.
14
CAPÍTULO IIMARCO TEÓRICO
15
II. MARCO TEÓRICO
2.1. ANTECEDENTES BIBLIOGRÁFICOS
2.1.1. Implementación de sistema de pre-venta para
propuestas de proyectos de software en Avantica
Technologies.
Según Vásquez Bailón (2014) su investigación consiste en
la im plem entación de un sistem a de información para la
generación efectiva de propuestas de proyectos de
software en "Avantica Technologies", dirig ida a los equipos
de preventa en Am érica Latina. Durante la gestión del
proyecto se recolectaron y docum entaron las
especificaciones funcionales y no funcionales para delim itar
el a lcance del producto. Luego, en el desarro llo del
producto de preventa se utilizó la m etodología Scrum y las
m ejores prácticas del (PMI) y Scrum Alliance.
El principal hallazgo de la investigación realizada es el
prototipo funcional (versión 0.0.1) concebido como una
versión pre lim inar del sistem a de preventas en Avantica
Technologies con capacidad de generar docum entos MS
W ord (docx) basado en plantillas de trabajo estándar, y que,
a su vez, perm iten m antener un contenido histórico con
capacidad de reutilización alm acenándose en una base de
datos NoSQL para brindar un m ejor desem peño en el
registro y consum o de los datos.
El estudio de Vásquez Ballón im plem enta un sistem a de
inform ación m ediante m etodología scrum y logra d inam izar
el proceso y reducción de costos asociados a la preventa
de proyectos en "Avantica Technologies".
16
2.1.2. Sistema de gestión de ventas para reducir el tiempo de
atención al cliente y aumentar el margen de utilidad en
la empresa “Corporación DIJOL SRL” en el año 2012
Para Morales Chugnas (2012) en el área de Ventas de la
Em presa Corporación DIJOL SRL las actividades
referentes a los Servicios y Ventas se realizan de form a
m anual, trayendo com o consecuencia la pérdida de tiem po
y fa lta de organización al m om ento de buscar inform ación.
Es por esta razón que se planteó el d iseño de un sistem a
de información que perm ita obtener resultados favorables
facilitando la ejecución de las actividades cotid ianas de
dicha área.
Para este trabajo se em pleó la m etodología Scrum la cual
nos servirá para m onitorear de una form a más adecuada al
desarro llo del s istem a, así m ismo al ser una m etodología
ágil ayudará y facilita rá el desarrollo de la tesis jun to con el
producto software.
Al fina lizar este proyecto podem os citar que se ha podido
lograr el objetivo p lanteado de reducir el tiem po de atención
hacia el cliente en la em presa Corporación DIJOL SRL
gracias a una solución tecnológica, así m ism o ayudar a
tom ar una m ejor decisión sobre la com pra de sus
productos.
M orales Chugnas en su investigaciion dem uestra que es
posible m ejorar los tiem pos de atención con ayuda de una
solución tecnológica y aplicando m etodologías ágiles.
17
2.1.3. Desarrollo e implementación de un sistema web para
generar valor en una pyme aplicando una metodología
ágil. Caso de estudio: Manufibras Perez SRL.
Para Castillo A sencio (2016) la adopción de un sistem a web
que autom atice procesos del negocio, está dejando de ser
una alternativa para pasar a ser un requerim iento en las
pymes, debido a que tienen que estar adaptándose
rápidam ente a los cam bios que puedan presentarse en su
entorno por causa de la alta com petencia de los productos
que elaboran y el poder com petir dentro del mercado.
En este contexto, es viable m ejorar la situación actual para
M anufibras Perez SRL., pues al m om ento todo es un
proceso manual, el cual trae como consecuencia pérdidas
económ icas por errores m anuales y la alta inversión de
tiem po en sus actividades. Por lo que el objetivo del
presente trabajo es la generación de va lor para la
M anufibras Perez SRL.
Al fina lizar el proyecto se dem uestra como con la
consecución del sistem a para la promoción de productos,
gestión de pedidos y registro de ventas, se genera va lor
para la pyme con la reducción de tiempo, costos operativos
y el m ejorar el servicio a los clientes, los cuales perm itirán
que los beneficios sean m ayores a la inversión del proyecto.
Castillo Asencio dem uestra en su investigación que la
im plem entación de un sistem a w eb para la prom oción de
productos, gestión de pedidos y registro de ventas es de
vital im portancia para las pymes que buscan mejorar.
18
2.1.4. Implementación de un sistema de información web para
el control de ventas en la empresa VEREDAL R.S.M. PERÚ S.A.C.
Según Reátegui Ram írez (2014) el objetivo general de la
investigación es Im p lem entar un sistem a de información
web para optim izar el contro l de ventas en la em presa
VER DAL R.S.M. PERÚ S.A.C. Asim ism o tiene como
objetivo específico ; D iagnosticar la situación actual de las
ventas en la em presa VER DAL R.S.M. PERÚ S.A.C ,
Im p lantar un sistem a de información w eb, D eterm inar el
impacto del sistem a de inform ación web en el control de
ventas.
Para el desarro llo de la propuesta se utilizaron diferentes
m etodologías. Para el levantam iento de información se
realizaron técnicas de observación, entrevistas, así com o
tam bién la revisión y evaluación de docum entos; V ista la
necesidad de m ejorar el control de ventas, y por ende lograr
una m ayor efic iencia en los procesos informáticos; el
presente estudio evaluó cómo m ejorar el control de ventas
m ediante la im plem entación de un sistem a de información
web.
Reátegui Ram írez (2014) afirm a en su investigación que la
im plem entación de un sistem a web en VER DAL R.S.M.
PERÚ S.A.C. optim izó el proceso de ventas.
19
2.1.5. Análisis, diseño e implementación de un sistema de
información que modela el proceso de los registros
civiles provinciales.En su investigacion Lujan Taipe (2010) afirm a que existe un
prom edio de 1828 registros civiles entre distritos y
provincias, 1548 en centros poblados m enores y más de
100 en com unidades nativas. La necesidad que tiene cada
m unicipalidad provincial a diferencia de otras es la de
contar con un área de registro civil organizada con
capacidad de brindar un servicio eficiente, confiable y
seguro en la m edida de sus recursos.
Para aliviar esta necesidad, se requiere contar con un
sistem a de información que a lm acene digita lm ente, en una
prim era fase, la inform ación referente a los libros registrales
de nacim iento, m atrim onio civil y defunción de todos los
c iudadanos inscritos anteriorm ente.
• El s istem a desarro llado contribuye a d ism inu ir los errores
del registro manual, debido a que es ordenado en el flu jo
del proceso de registros, consultas, m odificaciones y en el
control.
• Asim ism o, busca d ig ita lizar los docum entos físicos, a
través del a lm acenam iento de im ágenes de actas
previam ente escaneadas.
• Com o m uchos sistem as el sistem a SISREC, busca hacer
disponib le la información, a través de las consultas y
reportes de control
En la investigación de Lujan Taipe realiza el análisis, diseño
e im plem entación de SISREC con el fin realizar el registro
civil de form a d ig ita lizada haciendo uso de una arquitectura
en la nube.
20
2.2. BASES TEÓRICAS
2.2.1. Diseño de softwarePara Pressm an (2005) es el proceso de aplicar distintas
técn icas y principios con el propósito de defin ir un
d ispositivo, proceso o sistem a con los suficientes
detalles como para perm itir su realización física.
Sin embargo, para Som m erville (2011) el d iseño de
software se entiende como una descripción de la
estructura del software que se va a im plem entar, los
m odelos y las estructuras de datos utilizados por el
sistema, las interfaces entre com ponentes del sistem a y,
en ocasiones, los a lgoritm os usados. Los d iseñadores
no llegan inm ediatam ente a una creación term inada,
sino que desarrollan el diseño de m anera iterativa.
Agregan form alidad y detalle conform e realizan su
diseño con backtracking (vuelta atrás) constante para
corregir d iseños anteriores
De lo dicho por Presman y Som m erville se entiende que
el d iseño de software agrupa el conjunto de técnicas,
principios, conceptos y prácticas que llevan al desarro llo
de un sistem a o producto de calidad.
2.2.2. Aplicación webSegún Pressman (2005) los sistem as y aplicaciones
basados en web ofrecen un com plejo arreglo de
contenido y funcionalidad a una am plia población de
usuarios finales.
C onform e las aplicaciones web se integran cada vez
más en las estrategias de negocios para pequeñas y
21
grandes em presas, crece la im portancia y la necesidad
de constru ir sistem as confiables, prácticos y adaptables.
Según Hanm er (2013) las aplicaciones W eb suelen
utilizar una arquitectura de tres niveles. M uestra una
arquitectura típ ica con una presentación de 3 capas en
la parte superior, una capa de lógica, negocio en el
medio, y una capa de base de datos en la parte inferior.
C ada una de estas capas tiene responsabilidades
distintas:
Gráfico 01: Capas en una aplicación web
De lo m encionado anteriorm ente, se entiende que una
aplicación web puede ser vista por un sinnúm ero de
usuarios fina les lo que increm enta cada vez más y más
la necesidad de constru ir sistem as confiables y seguros.
22
2.2.3. Cloud Computing
Para Som m erville (2011) el cloud com puting ha
desem peñado un papel s ign ificativo en el a lo jam iento de
aplicaciones w eb y perm ite soluciones más rápidas, más
fiab les y más baratas para estar en la nube.
Según V ila josana Guillén & Navarro M oldes (2012)
Cloud Computing es una form a de com putación
fundam entada en Internet, mediante la cual los recursos
com partidos, el software y la información, son ofrecidos
a todo tipo de dispositivos con acceso a la Red bajo
dem anda como servicios ubicados en Internet.
Se trata de un cam bio de paradigm a después del paso
de estructura de ordenador central (m ainfram e) a
estructura de cliente-servidor, que lo precedió en la
década de 1980. Los detalles son transparentes para los
usuarios que ya no tienen necesidad de tener
conocim ientos técnicos, ni control sobre la
infraestructura de tecnología "en nube” que los apoya.
Cloud Computing describe un nuevo suplem ento,
consum o y m odelo de prestación de servicios de
tecnologías de la información (TI) basados en Internet, y
que generalm ente implica el sum inistro dinám ico
escalable y m uchas veces vita lizado de los recursos
com o servicio a través de Internet. Es consecuencia de
la facilidad de acceso a los lugares rem otos de
com putación que ofrece In ternet gracias al increm ento
en la calidad de las conexiones (ancho de banda,
latencia y fiabilidad).
Los sistem as de com putación en nube han surgido de
una evolución lógica de los sistem as de parrilla de
23
cálculo. M ientras que la parrilla procuraba el acceso a
recursos bajo dem anda, la nube ha pretendido
desacoplar la dem anda de la infraestructura física
ofreciendo la com putación no en form a de recurso sino
en form a de servicio , haciéndola transparente a la
infraestructura subyacente.
La com putación bajo dem anda se puede encontrar
enfocada desde niveles d iferentes:
•SaaS Software como servicio. M odelo de distribución
de software donde una em presa sirve el m antenim iento,
soporte y operación que usará el c liente durante el
tiem po que haya contratado el servicio. El cliente usará
el s istem a alojado por esa empresa, la cual m antendrá
la información del cliente en sus sistem as y proveerá los
recursos necesarios para explotar esa información.
• PaaS Plataform a como servicio. M odelo en el que se
ofrece todo lo necesario para soportar el ciclo de vida
com pleto de construcción y puesta en m archa de
aplicaciones y servicios web com pletam ente d isponibles
en la Internet. PasS ofrece m últip les servicios, pero
todos provisionados como una solución integral en la
web.
• laaS Infraestructura com o servicio. M odelo de
distribución de infraestructura de com putación com o un
servicio, norm alm ente m ediante una plataform a de
virtualización. En vez de adquirir servidores, espacio en
un centro de datos o equipam iento de redes, los clientes
com pran todos estos recursos a un proveedor de
servicios externo.
24
De lo expuesto por Som m erville V ila josana y Navarro se
entiende que Coud Com puting es un paradigm a que
perm ite ofrecer servicios de com putación a través de la
nube.
2.2.4. Plataforma webPressman (2005) afirm a que es el entorno de desarro llo
de software em pleado para d iseñar y e jecutar un sitio
web y más específicam ente un sitio web dinámico,
m otorizado por una o más bases de datos y/o provisto
de interacción a través del uso de lenguajes
interpretados.
De lo expuesto por Pressman se entiende que una
plataform a web sirve com o base para hacer funcionar
determ inados m ódulos de hardware o de software.
2.2.5. Framework DjangoLos autores Jaiswal & Ratan (2015) nos indican que
Django, escrito en Python, es un Fram ework de
aplicaciones web diseñada para constru ir rápidam ente
aplicaciones com plejas sin ningún tipo de molestia.
Sigue el patrón MVC y se adhiere al principio "No
repetirnos a nosotros m ism os” , lo que hace que cuente
con una base de datos eficiente y a ltam ente escalable,
y es de lejos el fram ew ork de desarro llo web más
popular y m adura de Python.
Por otro lado Holovaty & Kaplan-M oss (2007) afirma
que, siendo muy simple, es un esquem a (un esqueleto,
un patrón) para el desarro llo y/o la im plem entación de
una aplicación. Sí, es una defin ición muy genérica, pero
tam bién puede serlo un fram ework: sin ir más lejos, el
paradigm a MVC (M odel-V iew-Contro ller) dice poco más
25
que "separa en tu aplicación la gestión de los datos, las
operaciones, y la presentación".
En el otro extremo, otros fram eworks pueden llegar al
deta lle de defin ir los nom bres de ficheros, su estructura,
las convenciones de program ación, etc.
¿Qué ventajas tiene utilizar un 'framework'?
Las que se derivan de utilizar un estándar, entre otras:
• El program ador no necesita plantearse una
estructura global de la aplicación, sino que el
fram ew ork le proporciona un esqueleto que hay que
"rellenar".
• Facilita la colaboración. Cualquiera que haya
ten ido que "pelearse" con el código fuente de otro
program ador (¡o incluso con el propio, pasado algún
tiem po!) sabrá lo difícil que es entenderlo y
modificarlo; por tanto, todo lo que sea defin ir y
estandarizar va a ahorrar tiem po y trabajo a los
desarro llos colaborativos.
• Es más fácil encontrar herram ientas (utilidades,
librerías) adaptadas al fram ew ork concreto para
fac ilita r el desarrollo.
Según lo dicho por los autores citados anteriorm ente
D jango es un fram ew ork de desarro llo w eb que ahorra
tiem po y hace que el desarro llo web sea divertido.
U tilizando este fram ew ork puedes crear y m antener
aplicaciones web de alta calidad con m enos esfuerzo.
26
2.2.6. Serum - Metodología ágilStephens (2015) Un proyecto Serum crea una serie de
iteraciones increm entales tim eboxed, que suelen ser
llam ados sprints. El resultado de cada sprint es una
pieza tota lm ente probado y aprobado de software, que
a veces se llama un increm ento potencia lm ente
entregable (PSI).
Para González (2012), SCRUM es una m etodología que
nace ajena al desarro llo del software, de hecho, sus
principios fundam enta les fueron desarro llados en
procesos de reingeniería por Goldratt, Takeuchi y
Nonaka en la década de 1980. Podríam os decir que
SCRUM se basa en cierto "caos contro lado” pero
establece ciertos m ecanism os para contro lar esta
indeterm inación, m anipular lo im predecible y contro lar la
flexibilidad.
Para el desarro llo del sistem a en esta investigación, se
eligió el Fram ework Scrum para im plem entar la
propuesta de solución; para hacer esta elección se
realizó un cuadro en el cuál se describen los beneficios
de tres m etodologías de desarro llo de software.
Tabla 01 - Beneficios de metodologías de desarrollo de software
CRITERIOSPARADIGMAS
XP KANBAN SCRUM
Equipos pequeños Medio Alto Medio/Pequeño
Complejidad del proyecto Media Media Media
Entendimientos de requerimientos Bajo Medio Alto
Conocimiento del dominio del problema Regular Regular Alto
Manejo de las perspectivas de riesgos No SI SI
Tiempos de desarrollo Bajo Bajo Bajo
Costos de los proyectos Medio Medio Medio
Calidad del software Alta Alta Alta
Documentación Bajo Medio Bajo
27
2.2.7. AngularJSPara Pawel Kozlowski (2013), AngularJS es un
fram ew ork del tipo MVC (modelo, vista contro lador) del
lado del cliente basado en JavaScript. Se ejecuta en un
navegador web. Es un fram ew ork de propósito general,
pero que brilla al crear aplicaciones web del tipo CRUD
(C rear Leer Actua lizar Borrar).
Al m ismo tiem po para (Kotaru, 2016) AngularJS es un
fram ew ork súper heroico de JavaScript que perm ite el
desarro llo de aplicaciones utilizando MVC marco
(M odelo-V ista-C ontro lador y sus variantes).
De lo expuesto por Pawel y Kotaru se entiende que
AngularJS es una potente herram ienta en cuanto a
frontend.
2.3. Definición de términos básicos2.3.1. Cliente
W eitzenfe ld (2007) afirm a que el objetivo básico del
cliente en la arquitectura cliente servidor es fac ilita r la
presentación y control de la información adm inistrada
por la aplicación, algo sim ilar al rol de las clases borde
en relación con un actor de tipo usuario. Por lo tanto, la
m ayoría de las tecnologías que se procesan en el cliente
están dirig idas a fac ilita r la visualización y control de la
información.
Según Hanm er (2013) el cliente es un com ponente de la
aplicación que necesita el servicio de al m enos un
servidor. Cuando se necesita un servicio, el cliente pone
su petición en un m ensaje y lo envía al agente, que lo
encam ina al servidor apropiado. Entonces el cliente
puede hacer una de dos cosas: suspender el
procesam iento y esperar a la respuesta del servidor, o
28
continuar con el procesam iento y procesar la respuesta
del servidor cuando llegue.
De lo expuesto por los autores W eitzenfe ld y Hanm er se
entiende que el cliente es quien consum e un servicio
rem oto en otro ordenador conocido com o servidor.
2.3.2. Servidor webVila josana Guillén & Navarro M oldes (2012) afirm an que
un servidor web que se ejecuta en un ordenador se
m antiene a la espera de peticiones por parte de un
cliente (un navegador web o un program a que hace una
llamada a un servicio web).
Cuando el servidor recibe una petición, responde
adecuadam ente m ediante una página web que se
exhibirá en el navegador, o bien m ostrará el m ensaje de
error correspondiente.
Para Som m erville (2011) el servidor W eb es
responsable de todas las com unicaciones del usuario, y
la interfaz de usuario se pone en función m ediante un
navegador Web.
En síntesis, se entiende que es el servidor w eb el
responsable de m antenerse a la espera de cualquier
com unicación con el usuario final.
2.3.3. Análisis de sistemas web
Para Pressman (2005) el análisis de una potencial
aplicación web se enfoca en 3 preguntas importantes:
¿Q ué información o contenido se m anipulará? ¿Q ué
funciones realizará el usuario fina l? ¿Qué
29
com portam ientos exhibirá la Aplicación web conform e
presente contenido y realice funciones?
Por otro lado, para Som m erville (2011) indica que se
trabaja con clientes y usuarios fina les del sistem a para
descubrir el dom inio de aplicación, qué servicios debe
proporcionar el sistema, el desem peño requerido de
éste, las restricciones de hardware, etcétera.
De lo dicho por Pressman y Som m erville se entiende
que el análisis es el m om ento en el que se define las
características que tendrá el s istem a a desarro llar
2.3.4. Manifiesto ágil
Para González (2012) en el "M anifiesto ág il” se definen
los cuatro valores por las que se deberían guiar las
m etodologías ágiles. "Estam os buscando m ejores
m aneras para desarro llar software y ayudar a otros a
desarro lla rlo .” En este trabajo valoram os: Al individuo y
sus interacciones más que al proceso y las
herram ientas, desarro llar software que funciona, más
que obtener una buena docum entación, la colaboración
con el cliente más que la negociación de un contrato,
responder a los cam bios más que seguir una
planificación.
Som m erville (2011) indica que la filosofía detrás de los
m étodos ágiles se refleja en el m anifiesto ágil, que
acordaron m uchos de los desarro lladores líderes de
estos métodos. G racias a este trabajo llegam os a
valorar: A l software operativo sobre la docum entación
exhaustiva, La colaboración con el c liente sobre la
30
negociación del contrato y La respuesta al cam bio sobre
el seguim iento de un plan.
De lo dicho anteriorm ente se entiende que el m anifiesto
ágil es la form a en que el desabo llador debe pensar al
im plem entar una m etodología ágil.
2.3.5. Modelo entidad Relación
Según Barker (1994) el m odelo entidad relación es una
técnica para defin ir las necesidades de información de la
organización. P roporciona una buena base para
sistem as de alta calidad dirig idos a satisfacer las
necesidades de su empresa.
El m odelo entidad relación en su form a más sim ple
implica identificar los asuntos de im portancia dentro de
una organización, las propiedades de esos asuntos y
cóm o se relacionan entre sí.
DE
PE
ND
IEN
TE
IND
EP
EN
DIE
NTE
31
2.4. Hipótesis
La im plem entación de una P lataform a W eb para la em presa
M AR&JOS, perm itirá m ejorar la gestión de las ventas y
com isiones.
2.5. Operacionalización de variables
Tabla 02: Tabla de operacionalización de variables
32
CAPÍTULO IIIMATERIALES Y MÉTODOS
33
III. MATERIALES Y MÉTODOS
3.1. Tipos de estudio y diseño de investigación
La investigación a realizar será del tipo descriptiva. Se utilizarán
m étodos a fin de recopilar los datos sobre una situación existente,
com o observación, entrevistas, encuestas.
3.2. Población y muestra en estudio
La unidad de análisis para la presente investigación serán el
núm ero de pruebas aplicadas al personal de MAR&JOS, entre
ellos tenem os al equipo de ventas, equipo adm in istrativo y
adm inistrador.
Debido a que la población es m uy pequeña (n<; =30), se considera
a toda la población com o la m uestra para el estudio de
investigación es decir se tom aran a los 12 trabajadores.
TO TAL
Adm in istrador 1
BackOffice 1
Asesores de ventas 10
Total 12
Tabla 03: Población de Telecom unicaciones MAR&JOS
34
3.3. Métodos, técnicas e instrumentos de recolección de datos
3.3.1. Observación
Es el registro visual de lo que ocurre en la realidad para
determ inar los procesos que se están consignando
según el problem a que se estudia. Es preciso tener en
cuenta para d iscrim inar adecuadam ente todo este
conjunto, posibles informaciones.
3.3.2. Entrevistas
Las entrevistas se utilizan para recopilar información en
form a verbal, a través de preguntas que propone el
entrevistador. Q uienes responderán son las personas
involucradas.
3.3.3. Encuestas
Se tendrá com o instrumento el cuestionario y será
aplicado al personal de la em presa en cuestión, a fin de
recolectar información re lacionada son sus actividades
diarias.
35
3.4. Procesamiento de datos y análisis estadísticoSe hará uso de la observación para cronom etrar los tiem pos de
dem ora en las siguientes preguntas.
3.4.1. Análisis de los resultados de la encuesta aplicada al personal de ventas
Para ver el form ato de encuesta aplicada (Ver Anexo 10.1).
A. Pregunta 1: ¿Cuál es el tiem po de dem ora al reg istrar una venta?
El siguiente dato se obtuvo cronom etrando los
tiem pos desde el llenado de datos en el form ato
establecido hasta el ingreso en Excel de form a
manual.
¿Cuál es el tiempo de demora al registrar una venta?
Escenario Antes
1 5.5 min
2 6 min
3 7 min4 5 min5 6.3 min6 5.4 min
7 5.1 min
8 2.1 min
9 5.8 min
10 6.2 min
11 7.2 min12 5.1 min
Promedio 5.6 min
Tabla 04: Demora al registrar una venta - antes de la implementación
Análisis e InterpretaciónEl total de personal de ventas de Telecom unicaciones MAR&JOS es de 12 m iem bros de los datos recolectados se deduce que en prom edio se necesitan 5.6 m inutos para hacer el registro de una venta, tiem po que incluye el llenado de la ficha y el ingreso en la m aqueta del mes.
36
B. Pregunta 2: ¿Cómo considera usted el seguim iento de las ventas que realizó con el S istem a de registro de ventas actual?
0%
■ BAJO
■ MEDIO
ALTO
Gráfico 02: Seguimiento de ventas - antes de la implementación
Análisis e InterpretaciónEl total de personal de ventas de Te lecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iem bros de los cuales el 83% opina que el seguim iento de las ventas realizadas por ellos m ism os es bajo, m ientras que el 17% indica seguim iento de estas ventas es medio, y ningún m iem bro de la em presa considera que el seguim iento de sus ventas sea alto.
37
C. Pregunta 3: ¿Cómo calificaría la integridad de los datos durante el registro de ventas?
0%
■ BAJO
■ MEDIO
ALTO
Gráfico 03: Integridad de los datos - antes de la implementación
Análisis e InterpretaciónEl total de personal de ventas de Te lecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iem bros de los cuales el 92% considera que la integridad de los datos es bajo, m ientras que el 8% indica es medio y, ningún m iem bro de la em presa considera que la integridad de los datos ventas sea alta.
38
D. Pregunta 4: ¿Cuánto tiem po le tom a calcu lar sus com isiones del mes?
El siguiente dato se obtuvo cronom etrando los
tiem pos desde la verificación en ATIS hasta que el
backoffice hasta el cálculo manual por cada
trabajador.
¿Cuánto tiempo le toma calcular sus comisiones delmes?
Escenario Antes
1 10 min
2 12 min
3 13 min
4 14 min
5 12 min
6 10 min
7 11 min
8 10 min
9 12 min
10 14 min
11 15 min
12 13 min
Promedio 12.2 min
Tabla 05: dem ora en ca lcu lar com isiones - antes de la implementación
Análisis e InterpretaciónEl total de personal de ventas de Telecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iem bros de los datos recolectados se deduce que en prom edio se necesitan 12.2 m inutos por traba jador para ca lcu lar sus com isiones del mes.
39
E. Pregunta 5: ¿Basado en su experiencia considera que se debe sustitu ir el proceso manual de registro de ventas por procesos autom atizados?
SI
NO
Gráfico 04: Sustitu ir el proceso manual - antes de la implementación
Análisis e InterpretaciónEl total de personal de ventas de Te lecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iem bros de los cuales el 83% considera que se debe sustitu ir el proceso manual de regis tro de ventas por un sistem a autom atizado, m ientras que el 17% se m uestra en desacuerdo.
40
F. P re g un ta 6: ¿Le gustaría reg istrar sus ventas rem otam ente sin necesidad de ir presencia lm ente a la oficina de M AR&JOS?
0%
SI
■ NO
Gráfico 05: R e g is tro re m o to - antes de la implementación
A n á lis is e In te rp re ta c ió n
El total de personal de ventas de Telecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iem bros de los cuales el 100% está de acuerdo con ingresar sus ventas rem otam ente al nuevo sistem a.
41
G. Pregunta 7: ¿Considera im portante que el nuevo sistem a le informe puntualm ente sobre cuáles son sus ingresos del mes en curso y m eses anteriores, o cuantas ventas tiene hasta la fecha?
0%
SI
NO
Gráfico 06: Ingresos del mes en curso - antes de la implementación
Análisis e InterpretaciónEl total de personal de ventas de Telecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iem bros de los cuales el 100% considera im portante que el nuevo sistem a le informe puntualm ente sobre cuáles son sus ingresos del mes en curso y m eses anteriores, o cuantas ventas tiene hasta la fecha.
42
3.4.2. Análisis de los resultados de la entrevista aplicada a
personal administrativo.
De la entrevista realizada a Nancy Jim énez Saavedra
Adm in istradora de Telecomu nicaciones M AR&JOS se
m anifestó la preocupación en cuanto a la rapidez en el
cálculo de las com isiones que generan los ejecutivos de
ventas, debido que al cierre de mes se encuentra
aproxim adam ente con 80 ventas las cuales debe
organizar y ca lcu lar el ingreso tanto para la em presa como
para cada trabajador; Esto genera retrasos en cuanto al
pago tanto, hacia su personal de venta como hacia sus
proveedores de servicios básicos.
Sostiene que la form a manual de llevar la inform ación
resulta un trabajo laborioso que con el transcurso de los
días y tras su m anipulación constante pueden acarrear un
deterioro total, adem ás se da el caso de que en
determ inadas ocasiones existe redundancia de datos.
M anifiesta que sería de gran ayuda el contar con una base
de datos que contenga la información del personal
adm inistrativo, personal de ventas, com isiones e incluso
de sus clientes. Y que al m ismo tiem po m uestre
inform ación resum ida para la tom a de decisiones.
Considera tam bién que el im plem entar un sistem a
reduciría m ucho el cuello de botella que ella encuentra al
reg istrar las ventas.
Para ver el form ato de entrevista aplicada (Ver Anexo
10.2.).
Luego de la entrevista con Nancy Jim énez notam os que
se requiere un sistem a que apoye en la tom a de
43
decisiones y elim ine el registro manual de las ventas, así
com o la reducción de tiem po en el cálculo de com isiones.
3.4.3. Análisis de los resultados de la entrevista aplicada
al BackOffice
De la entrevista realizada a C laudia Liliana V illazón Sosa
BackOffice de Telecom unicaciones M AR&JOS en cuanto
al cálculo de las com isiones que genera a diario por las
diversas ventas que se realiza, existe gran preocupación
debido a que todo el personal que realiza una venta llena
un form ulario manual y es ella quien ingresa esa
información en un tabla en Excel lo cual es un proceso
tedioso en lo que invierte mucho tiempo, tiem po que
podría utilizar haciendo seguim iento a las ventas, para
asegurar que fueron instaladas a tiem po o si existió algún
otro problem a que necesita de su rápida acción.
M anifiesta que sería de gran ayuda el contar con un
sistem a que le ayude a organizar las ventas, el m ismo
que le perm ita cam biar de estado a las ventas
constantem ente e incluso que le m uestre notificaciones
de cada vez que el personal de venta registra una venta
rem otam ente, y así saber que debe verificar tal venta.
Considera tam bién que el im plem entar un sistem a para
que su personal de ventas realice registros de ventas o
consulte su avance sería de gran ayuda, ya que reduciría
mucho el cuello de botella que ella encuentra al registrar
las ventas.
Luego de la entrevista con C laudia V illazón se entiende la
necesidad del registro rem oto de ventas, así com o el
envío autom ático de notificaciones, y un sistem a de
discusión interno. Para ver el form ato de entrevista
aplicada (Ver Anexo 10.3.)
44
CAPÍTULO VRESULTADOS
45
IV. RESULTADOS
4.1. GENERALIDADES DE LA PROPUESTA
4.1.1. Resumen de la empresa
Telecom unicaciones M AR&JOS es una agencia de venta
directa que trabaja en calidad de correta je para M ovistar
en la ciudad de Chiclayo y Piura desde febrero del 2014.
Tiene como objetivo principal ser una de las m ejores
agencias en el ám bito residencial a nivel local obteniendo
excelentes resultados para nuestro cliente, con el fin de
superar los objetivos propuestos.
Adem ás, busca constru ir relaciones duraderas basadas en
la confianza con nuestros clientes y brindarles un servicio
de prim era con nuestra atención.
El s iguiente gráfico m uestra un resumen de ventas entre
mazo del 2014 y agosto del 2016.
46
VENTAS
Ago-16
Jul-16
Jun-16
May-16
Abr-16
Mar-16
Feb-16
Ene-16
Dic-15
Nov-15
o c t-15
Set-15
Ago-15
Jul-15
Jun-15
May-15
Abr-15
Mar-15
Feb-15
Ene-15
Dic-14
Nov-14
o c t-14
Set-14
Ago-14
Jul-14
Jun-14
May-14
Abr-14
Mar-14
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Gráfico 07: Resum en de ventas entre 03/2014 - 08/2016.
47
4.1.2. Organigrama de la empresa
rFinanzas
Merardo Gonzalez Ruiz
Gerente General
María Saavedra Ulloa
Administrador de Agencia Chiclayo
BackOffice Asesores de venta directa
r
i
BackOffice
Administrador de Agencia Piura
i
Asesores de venta directa
Gráfico 08: organigram a
48
Este capítulo presenta el desarro llo de la investigación
propuesta, su fina lidad es d iseñar e im plem entar una
plataform a w eb para la agencia Telecom unicaciones
M AR&JOS usando cloud computing.
Esta investigación reside en la necesidad de la agencia de
viab ilizar los registros de ventas, que incluya un registro remoto
por parte del personal de ventas y control de com isiones,
incluyendo un sistem a de discusiones.
Se considera im portante que la p lataform a pueda ser vista
desde diferentes d ispositivos m óviles o tab letas m ediante un
navegador. Adem ás, se requiere que los nuevos ingresos de
ventas o los com entarios se m uestren en tiem po real.
Para el desarro llo de la propuesta se aplica la m etodología
SCRUM, cuyo objetivo es gestionar proyectos de software,
gracias a un proceso ágil que usa un enfoque basado en el
va lor para constru ir software, colaborando con el cliente e
incorporando los cam bios continuam ente enfocándose en la
gente y los resultados.
4.1.3. Descripción del producto que se va a hacer.
49
Gráfico 09: Diagrama de la aplicación
50
4.1.4. Determinación del modelo Cloud Computing a utilizar
Infraestructura Plataforma Software(como servicio) (como servicio) (como servicio)
Aplicaciones Aplicaciones Aplicaciones
Datos Datos Datos
Runtime Runtime Runtime
Middleware Middleware Middleware
Sistema Operativo Sistema Operativo Sistema Opetativo
Virtualización Virtualización Virtualización
Servidores Servidores Servidores
AlmacenamientoZ f " 'i
Almacenamiento Almacenamientc
Networking Networking Networking
Gráfico 10: Comparación de Modelos Cloud computing
Cuando hablam os de Cloud Computing, encontram os 3
modelos: IaaS o Infraestructura com o servicio, PaaS o
P lataform a com o servicio y SaaS o Software como servicio,
tres m odelos de los que se ha hablado mucho en los últimos
tiem pos pero que tienen im portantes diferencias entre sí.
En la im agen que m o s tra m o s , se puede n o ta r un esquem a
d o nde se re p re se n ta qu ién es el enca rg a d o de g e s tio n a r
las d is t in ta s p a rte s de la in fra e s tru c tu ra d e p e n d ie n d o del
t ip o de C loud.
Para la p re se n te inve s tig a c ió n e scog im os el m ode lo Paas
ya que n e ces ita m o s te n e r el c o n tro l en la a d m in is tra c ió n
de n u e s tro s d a to s y ap lica c io n e s , po r o tro lado , lo
re fe re n te al s e rv id o r se c o n tra ta rá p o r se rv ic io s de
te rc e ro s .
Descartam os el m odelo Saas ya que es puram ente m anejado
por el proveedor, y el m odelo Iaas perm ite m anejar no
solam ente los datos y las aplicaciones sino tam bién en runtime
y el m iddleware.
51
Python: Django es un fram ew ork web de alto nivel escrito en
Python. G racias a esto D jango hereda todas las características
y facilidades que nos da Python, entre ellas escrib ir código
bastante fácil de entender, y sobre todo te perm ite desarro llar
aplicaciones m uy rápidas y potentes.
► Rapidez: D jango nació en un am biente periodístico, donde
se subían noticias muy rápido, y com o los desarro lladores no
pudieron estar a ese ritmo decidieron crear algo que sí lo haga,
y así fue como nace Django , es por eso que ha sido
estructurado de tal m anera que tus aplicaciones web se crean
muy rápidas.
► DRY: D jango utiliza esta filosofía para no crear bloques de
código iguales y fom entar la reutilización del mismo.
► Admin: ¡Django es el único fram ew ork que "por defecto”
viene con un sistem a de adm inistración activo, listo para ser
utilizado sin ningún tipo de configuración!
4.1.5. Determinación del framework backend
52
4.1.6. Determinación del framework frontend
Características Backbone.js Ember.js Angularjs
M ulti-N avegador IE 6+ , F íre fox 2+, C hrom e, O pera, Safari
IE 9+, FF 11+, C h rom e 17+, S a fa ri 5+
IES +C hrom e , Safari, F ireFox
D iseño w eb adaptab le y sO pen S ource ■/ s yIn tegrac ión con otras
fram ew orks
✓ s
S oporte a ve rs ión ■/ s V'
T am año 51 KB -120 KB 308 KB 81 KB
E stándares H T M L5 •s ✓ ✓
M VC ✓ V'
C om un idad •/ XN o se cuen ta con una com un idad ofic ia l
D ocum entac ión •/ XM uy poca docum en tac ión
C urva d e ap rend iza je ■/ XC urva de
ap rend iza je ab rup ta
XC urva de
ap rend iza je ab rup ta
N avegado r Móvil 1/ ✓
Gráfico 11: Comparación de Frameworks JS
C om o ve m o s en el g rá fic o a n te r io r A n g u la r JS es el
fra m e w o rk m ás m a d u ro y p o te n te de e n tre los m e n c ionados
ya que p ro m u e v e el d ise ñ o w eb a d a p ta b le , es opensou rce ,
liv ia n o , y m u lt in a v e g a d o r.
53
4.1.7. Determinación de la base de datos
Definición Característica Ventaja Desventaja
• Posee una consola • Permite q ie mientras un • Es muy lento en_ l Es un Sistema de gestión unas 100 veoes más proceso escrtoe en una inserciones yo de base de dalos potente que un sistema tabla, otros accedan a b actúa i ¿aciones(J)0) relacionad orientada a de datos tradicional misma tabla sin que mysql.
è1 objetos y fibre, publicado • Completa necesidad de bloqueos.VI bayo fe ficencta BSD documentación • Un tato en ios procesosO
Q_ • Reoicacón asincrona rp afecta al resto.
• Arquitectua • Buena segundad basada • Es medianamenteEs i r sistema de cfcentB1 senador sobre en usuarios'roles. estable.
•ü administración de bases protocolo TCP/IP y • Capacidad de almacenar • Ejecutable pequeño conCÜ de datos relaciona! de otros. elementos BLOB iBtnary
iZ código abierto • Complejo lengiaje para la escritura de disparadores
Large OBpcts}. requerimientoM m ím Imío.
• Tiene un amplio • Posee una conectv^dad • Tiene famitaaones.Sistema de qesfión de subco njunto d lenguaje. segura. • No tiene soporte
_ i base de datos relaaonal. • Agrupa transacciones. • FácJ configuración e • No sincroniza bsO marta di lo y mufeusuaro • Conocividad segura. instalad ón. datos con otras00 con más de seis mitones • Buena integración con bases.1 de mstabciones. php.
Gráfico 12: Cuadro comparativo Base de Datos
E scog im os el g e s to r de bases de d a to s pos tg reS Q L de b id o a su
licenc ia lib re , a la fa c ilid a d de in te g ra c ió n con D ja n g o ,
f ia b ilid a d , in te g r id a d de d a to s y c a ra c te rís tica s in te g ra d a s
en focadas al d e s a rro lla d o r. T iene un p la n ific a d o r de co n su lta s
e x tre m a d a m e n te so fis tica d o , q ue es capaz de u n ir ca n tida d e s
re la t iv a m e n te g ra nd e s de ta b la s e fic ie n te m e n te .
PLAT
FORM
AS
A SE
RVIC
E (P
AAS)
54
REQUEST Y RESPONSE4- Cloud Hosting
FIREWALL SEGURIDAD
Angular JS 1.3.15 / Librerías de terceros FRONTEND
Nginx Gunicorn Django 1.7.6. BACKEND
PostgreSQL 9.1.4. BASE DE DATOS
Ubuntu Server LTS 14.04x64[512MB, 1 CPU] [20GBSSD] S.O
[1GB Transferencia]
Gráfico 13: Diagram a Paas propuesta
55
4.2. APLICANDO SCRUM
En el s iguiente apartado prepararem os la base con la que podemos
iniciar un ciclo iterativo de Scrum, con la logística básica y e lem entos
tentativos que el marco de trabajo Scrum nos sugiere.
El objetivo prim ordial de este capítulo es defin ir nuestro m arco de
trabajo Scrum para el desarro llo de nuestro sistem a para apoyar la
gestión de ventas y com isiones de la empresa. Para ello se trabajó en
la Organización del equipo, la logística del proyecto, construcción de
la pila del producto.
4.2.1. ORGANIZANDO EL EQUIPO
Responsable: Scrum M aster
En este apartado definim os al equipo de trabajo conform ado por
el Dueño del producto o Cliente, M aestro Scrum y M iem bros del
Equipo, quienes son los responsables de llevar a cabo este
proyecto hasta su fina lización y entrega.
Tabla 06 - Roles y responsables en SCRUM
Rol Responsable Alias
Dueño del producto o Cliente Nancy Jiménez Saavedra NJ
Maestro Scrum Sofia ViNazón Sosa SV
Miembro del equipo 01 Sofia Villazón Sosa VV
56
4.2.2. DEFINIR LA LOGÍSTCA
Responsable: Scrum M aster
Al iniciar un proyecto Scrum, necesitam os contar con
elem entos que ayudaran en el ordenam iento y logística a lo
largo del proyecto, los cuales se listan a continuación:
A. Sala de reuniones
B. Pizarra de trabajo
C. Útiles de oficina
4.2.3. CONSTRUIR LA PILA DEL PRODUCTO
Responsable: Scrum Master, Equipo, Dueño del Producto
La prim era reunión es la llamada Reunión de Planificación. Esta
reunión ocurre el prim er día del Sprint, y participan el Dueño del
Producto, el Scrum M aster y los integrantes del Equipo. El
Dueño del Producto presenta y prioriza las historias de la Pila
del Producto. El Equipo las estima, y decide así cuántas
h istorias podrá com pletar durante el Sprint que inicia.
Para ve r los procesos de ventas antes y después de la
im plem entación del software (Ver Anexo 10.4.). Para ver las
h istorias de usuarios (Ver Anexo 10.5). En ésta reunión se
planificó y se inició el trabajo arm ando nuestro tablero Scrum
(Ver Anexo 10.6).
57
4.2.4. ESTIMAMOS LOS TIEMPOS
Responsable: Equipo
Teniendo las historias estimadas, el equipo seleccionó por
orden de im portancia una cantidad de historias para su
realización, es así com o se tienen tareas para que el equipo
inicie su trabajo.
Estas h istorias se com pletarán durante el Sprint, y serán
dem ostradas el ú ltim o día durante la R evisión del Sprint, las
cuales presentam os en el (Anexo 10.7.)
4.2.5. FASE DE INICIACIÓNEn esta segunda fase se inicia el proceso Scrum, con la
defin ición de la P ila del P roducto - Backlog y la P ila del Sprint
(Sprint Backlog). (Ver Anexo 10.8).
Para ver la lista de m ódulos a desarro lla r ver (Anexo 1.9.)
58
4.2.6. FASE DE DESARROLLO DE LA PILA DE SPRINTS
A. ITERACIÓN 1A continuación, observam os las tareas a realizar en la
prim era iteración, de las cuáles se desarro llaron y se
presentaron a los clientes en un prim er increm ento del
producto:
HISTORIAS DE USUARIO Y CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS
Id e n t if ic a d o r ( ID ) d e la H is to r ia
T IP O U S U A R IO ¿ Q U É Q U IE R O ? D IF IC U L T A D B E N E F IC IO (H )
T F 0 0 2 T .F .S C R U M
M A S T E R
E la b o ra c ió n d e m o c k u p s d e la
p ro p u e s taL
A y u d a a l p ro c e s o d e p ro g ra m a c ió n
12h
T F 0 0 3 T .F .S C R U M
M A S T E R
C re a c ió n d e ro le s y a s ig n a c ió n de
p e rm is o s a u s u a r io s
LA s e g u ra la
c o n f id e n c ia lid a d d e la in fo rm a c ió n
2 h
T F 0 0 4 T .F .S C R U M
M A S T E RD is e ñ o d e la bd L
E s n e c e s a r io p a ra m o d e la r la bd
3h
T F 0 0 5 T .F .S C R U M
M A S T E R
C o n f ig u ra r a rq u ite c tu ra s o b re la q u e se t ra b a ja rá
LN e c e s a r io p a ra
in ic ia r la c o d if ic a c ió n
4 h
T F 0 0 6 T .F .S C R U M
M A S T E R
E s c o g e r la v e rs ió n d e d ja n g o s o b re la q u e tra b a ja re m o s
LN e c e s a r io p a ra
in ic ia r la c o d if ic a c ió n
2 h
Tabla 07- Tareas de la iteración 1
Para ver los m ockups del sistem a ver el Anexo 10.10, para
ver tabla de roles y perm isos ver el Anexo 10.11, para ver el
m odelo E-R de la Base de datos Ver el Anexo 10.12, para
ver la arquitectura de la aplicación ver el Anexo 10.13.
59
A continuación, observam os las tareas a realizar en la
segunda iteración, de las cuáles se desarro llaron y se
presentaron a los clientes en un segundo increm ento
del producto: C onsultar Anexo 10.14 para ver
pantallas y sprint de la iteración.
B. ITERACIÓN 2
HISTORIAS DE USUARIO Y CARACTERÍSTICAS TÉCNICASId e n t if ic a d o r
( id ) d e la h is to r ia
T ip o U s u a r io ¿ q u é q u ie ro ? D if. B e n e f ic io H
H IS 0 0 1 S T O R Y B A C K O F F IC EQ u ie ro p o d e r re c o n o c e r fá c ilm e n te q u e v e n ta le
p e r te n e c e a c a d a a s e s o rL
O p t im iz a e l t ie m p o d e b ú s q u e d a d e
c a d a u s u a r io2 0 h
H IS 0 0 2 S T O R Y B A C K O F F IC EQ u ie ro p o d e r c a m b ia r e l
e s ta d o d e la s v e n ta s s e g ú n su s itu a c ió n e n a tis .
L
L o s d u e ñ o s d e la v e n ta s a b rá n en
to d o m o m e n to en q u é e s ta d o se
e n c u e n tra su v e n ta
2 5 h
H IS 0 0 5 S T O R Y B A C K O F F IC EQ u ie ro q u e s e g u a rd e e l
c ó d ig o a t is d e c a d a a s e s o rL
D e e s ta fo rm a c a d a a s e s o r te n d rá la
o b lig a c ió n d e g ra b a r s ie m p re co n
su c ó d ig o
12h
H IS 0 0 7 S T O R Y B A C K O F F IC E
Q u ie ro p o d e r in g re s a r p ro d u c to s n u e v o s c a d a v e z
q u e m o v is ta r in g re s e un n u e v o p ro d u c to
LT e n e r a l d ía la lis ta
d e p ro d u c to s2 0 h
H IS 0 0 8 S T O R Y B A C K O F F IC E
Q u ie ro q u e a l re g is t ra r u n a v e n ta s e g u a rd e la o rd e n d e s e rv ic io c o n 8 c a ra c te re s y e l
c ó d ig o tm d e 10 c a ra c te re s d e fo rm a o b lig a to r ia
L
V a lid a re m o s lo s c ó d ig o s
im p o r ta n te s a l re g is t ra r u n a v e n ta
18h
H IS 0 0 9 S T O R Y B A C K O F F IC E
Q u ie ro q u e lo s a s e s o re s re g is tre n lo s te lé fo n o s d e los c lie n te s d e fo rm a o b lig a to r ia p a ra p o d e r c o n ta c ta r lo s c o n
fa c il id a d
LA y u d a a c re a r un
d ire c to r io d e c lie n te s
2 3 h
H IS 0 1 1 S T O R Y A D M IN IS T R A D O R
Q u ie ro v e r in fo rm a c ió n re s u m id a d e l m e s o m e s e s
a n te r io re s y a l m is m o t ie m p o p o d e r v e r q u ie n fu e e l m e jo r
v e n d e d o r d e l m e s
L
A y u d a a to m a r d e c is io n e s e n b a s e
a a v a n c e d e las v e n ta s
2 8 h
H IS 0 1 4 S T O R Y A D M IN IS T R A D O RQ u ie ro q u e m i p e rs o n a l s e a
c a p a c ita d o e n u s o d e l s is te m a in fo rm á t ic o
LM e jo ra la
in te ra c c ió n c o n e l s is te m a
2 0 h
H IS 0 1 6 S T O R Y A D M IN IS T R A D O RQ u ie ro s a b e r c u á l e s e l
p o rc e n ta je d e v e n ta s c a n c e la d a , te rm in a d a s .. .
LA y u d a a la to m a de
d e c is io n e s17h
H IS 0 2 2 S T O R YA S E S O R D E
V E N T A SQ u ie ro p o d e r v e r m is v e n ta s
d e m e s e s a n te r io re sL
M a n t ie n e in fo rm a d o a l a s e s o r d e v e n ta s
18h
Tabla 08- Tareas de la iteración 2
60
A continuación, observam os las tareas a realizar en la
tercera iteración, de las cuáles se desarro llaron y se
presentaron a los clientes en un prim er increm ento del
p roducto :
C. ITERACIÓN 3
E n u n c ia d o d e la h is to r iaId e n t if ic a d o r
( id ) d e la h is to r ia
T ip o U s u a r io ¿ q u é q u ie ro ? D ifi. B e n e f ic io
H IS 0 0 3 S T O R Y B A C K O F F IC E
Q u ie ro re c ib ir n o t if ic a c io n e s c a d a v e z
q u e a lg u ie n in g re s a u n a n u e v a v e n ta a l s is te m a
o h a c e a lg ú n c o m e n ta r io s o b re la m is m a
L
M e jo ra la c a lid a d d e la
c o m u n ic a c ió n s o b re las
v e n ta s
H IS 0 0 4 S T O R Y B A C K O F F IC E
Q u ie ro p o d e r h a c e r n o ta s p ro p ia s s o b re
c a d a v e n ta p a ra re c o rd a r c o s a s
p a r t ic u la re s d e c a d a c lie n te
L
S e rá m á s fá c il re c o rd a r c a d a
v e n ta y c u á l e s la s itu a c ió n
c o n e l c lie n te
H IS 0 0 6 S T O R Y B A C K O F F IC EQ u ie ro s a b e r s i s e lo g ró
e l o b je t iv o d e l m e s en c u a n to a v e n ta s
L
fe e d b a c k c o n s ta n te h a c ia los a s e s o re s
H IS 0 1 0 S T O R Y B A C K O F F IC EQ u ie ro p o d e r d e s c a rg a r un re p o r te d e v e n ta s de
fo rm a rá p id aL
D e s c a rg a r un re p o r te e s
n e c e s a r io p a ra e n v ia r lo a los c lie n te s c o m o
a d ju n to a l c ie r re d e l m e s
H IS 0 1 2 S T O R Y A D M IN IS T R A D O R
Q u ie ro v e r d e fo rm a re s u m id a c u a le s s o n la s
c o m is io n e s d e m is t ra b a ja d o re s
L
A y u d a a p la n if ic a r los in g re s o s de l
m e s
H IS 0 1 3 S T O R Y A D M IN IS T R A D O RQ u ie ro v e r c u á le s so n la s c o m is io n e s c o m o
e m p re s aL
A y u d a a p la n if ic a r los in g re s o s de l
m e s
H IS 0 1 5 S T O R Y A D M IN IS T R A D O R
Q u ie ro v e r e l p ro g re s o d e n u e s tra s v e n ta s co n
re s p e c to a lo s m e s e s a n te r io re s
LA y u d a a la
to m a d e d e c is io n e s
H IS 0 1 7 S T O R Y A D M IN IS T R A D O R
Q u ie ro q u e s o lo y o p u e d a v e r la in fo rm a c ió n
re la c io n a d a a los in g re s o s d e la e m p re s a
LA y u d a a la
to m a d e d e c is io n e s
H IS 0 1 8 S T O R Y L
61
A S E S O R D E V E N T A S
Q u ie ro v e r in fo rm a c ió n s o b re m is c o m is io n e s
d e l m e s
A y u d a al a s e s o r a
c o n o c e r su s itu a c ió n
a c tu a l
H IS 0 1 9 S T O R YA S E S O R D E
V E N T A S
Q u ie ro p o d e r h a c e r n o ta s s o b re m is v e n ta s
p a ra re c o rd a r a lg o im p o r ta n te s o b re e lla s .
L
S e rá m á s fá c il re c o rd a r c a d a
v e n ta y c u á l e s la s itu a c ió n
c o n e l c lie n te
H IS 0 2 0 S T O R YA S E S O R D E
V E N T A S
Q u ie ro re c ib ir n o t if ic a c io n e s c a d a v e z
q u e e l B a c k O ff ic e c a m b ia d e e s ta d o u n a
d e m is v e n ta s
L
M a n t ie n e in fo rm a d o al
a s e s o r de v e n ta s
H IS 0 2 1 S T O R YA S E S O R D E
V E N T A S
Q u ie ro re c ib ir n o t if ic a c io n e s s i u n a d e
m is v e n ta s fu e e lim in a d a
L
M a n t ie n e in fo rm a d o al
a s e s o r de v e n ta s
H IS 0 2 2 S T O R YA S E S O R D E
V E N T A S
Q u ie ro p o d e r v e r m is v e n ta s d e m e s e s
a n te r io re sL
M a n t ie n e in fo rm a d o al
a s e s o r de v e n ta s
Tabla 09 : Tareas de la iteración 3
C onsultar Anexo 10.15 para ver pantallas y sprint de la iteración
A. ITERACIÓN 4
A continuación, observam os las tareas a realizar en la cuarta
iteración, de las cuáles se desarro llaron y se presentaron a
los clientes en un prim er increm ento del producto:
HISTORIAS DE USUARIO Y CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS
Id e n t if ic a d o r ( ID ) d e la H is to r ia
T IP O U S U A R IO ¿ Q U É Q U IE R O ? D IF IC U L T A D B E N E F IC IO (H )
T F 0 0 2 T .F .S C R U M
M A S T E RP ru e b a s L
A s e g u ra un c o r re c to
fu n c io n a m ie n to d e la a p lic a c ió n
12h
T F 0 0 3 T .F .S C R U M
M A S T E RIm p le m e n ta c ió n
d e l s is te m aL
M e jo ra e l p ro c e s o d e re g is tro d e
v e n ta s y c á lc u lo d e c o m is io n e s
2 h
Tabla 10 : Tareas de la iteración 4
C onsultar Anexo 10.4 para ver los flu jogram as del antes y el después de la im plem entación
62
El sistem a Inform ático ya se encuentra im plem entado en la em presa
de Telecom unicaciones M AR&JOS, y es m om ento de realizar una
encuesta al personal de la em presa y así va lidar los resultados del
nuevo sistem a.
A. Pregunta 1: ¿Cuál es el tiem po de dem ora al reg istrar una venta con el nuevo sistem a?
El siguiente dato se obtuvo cronom etrando los tiem pos desde el
ingreso de la venta en el form ulario hasta el guardado de la
inform ación en el sistema.
4.3. EVALUACIÓN DE RENDIMIENTO
¿Cuál es el tiempo de demora al registrar una venta?
Escenario Después1 2.9 min2 3 min3 2.5 min4 2 min5 3 min6 2 min7 2.7 min8 2.5 min9 2.8 min
10 2.7 min11 2.1 min12 2.8 min
Promedio 2.6
Tabla 11: Demora al registrar una venta - Después de la implementación
Análisis e InterpretaciónEl total de personal de ventas de Telecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iembros; de los datos recolectados se sabe que con el nuevo sistem a la dem ora es en promedio de 2.6 minutos.
63
B. Pregunta 2: ¿Cómo considera usted la facilidad de
seguim iento de las ventas que realizó con el nuevo
sistem a?
0%
■ Alto
■ Medio
■ Bajo
Gráfico 14: Seguimiento de ventas - Después de la implementación
Análisis e InterpretaciónEl total de personal de ventas de Telecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iem bros de los cuales el 92% opina que el seguim iento de las ventas realizadas por ellos m ism os es alta, m ientras que el 8% indica seguim iento de estas ventas es medio.
64
C. Pregunta 3: ¿Cómo calificaría la integridad de los datos durante el registro de ventas?
0%
■ Alto
■ Medio
■ Bajo
Gráfico 15: Integridad de los datos - Después de la implementación
Análisis e InterpretaciónEl total de personal de ventas de Telecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iem bros de los cuales el 92% opina que la integridad de los datos es alta, m ientras que el 8% indica seguim iento de estas ventas es medio.
65
D. P re g un ta 4: ¿Cuánto tiem po le tom a calcu lar sus com isiones del mes?
El siguiente dato se obtuvo cronom etrando los tiem pos
desde el ingreso al s istem a hasta la revisión del reporte
de cálculo de com isiones.
¿Cuánto tiempo le toma calcular sus comisiones delmes?
Escenario Después1 1 min2 4 min3 2 min4 0.8 min5 1 min6 1 min7 2 min8 1.3 min9 1 min
10 2 min11 2 min12 13 min
Promedio 2.6 min
T ab la 12: Demora en ca lcu lar com isiones - Después de la implementación
A n á lis is e In te rp re ta c ió n
El total de personal de ventas de Telecom unicaciones M AR&JOS es de 12 m iem bros de los datos recolectados se deduce que en prom edio se necesitan 2.6 m inutos por traba jador para calcular sus com isiones del mes.
66
4.4. A N Á LIS IS FINANCIERO
A continuación, se m uestra un cuadro de costos de diseño, im plem entación, alojam iento; así como los costos en producción.
COSTOS DE IMPLEMENTACIÓN
M ódulo de Ingreso a usuarios S/.1,000.00
M ódulo de seguridad y perm isos S/.1,200.00
M ódulo Gestión de personal de ventas S/.2,300.00
M ódulo de ventas S/.3,000.00
M ódulo de com isiones com o em presa S/.1,000.00
M ódulo de com isiones para vendedores S/.2,500.00
M ódulo de reportes de ventas y com isiones S/.1,100.00
Gastos en el análisis, S/.300.00
A lo jam iento en la nube durante toda la ejecución del proyecto
S/.750.00
Gastos adicionales en la etapa de pruebas S/.810.00
Útiles escritorio S/.980.00
Servicios básicos S/.350.00
Configuración de servidor S/.320.00
Capacitación y e laboración de m anuales S/.250.00
M igración de datos del últim o año S/.240.00
Total S/.16,100.00
COSTOS EN PRODUCCIÓN
M antenim iento en producción (Mensual) S/.1000.00
A lo jam iento en producción S/.200.00
Total S/.1200.00
T ab la 13: Costos del software
67
En el s iguiente gráfico hacem os el cálculo de VAN y TIR con el fin com probar la viabilidad de la inversión, v iendo los resultados arrojados, nos indica que el sistem a para MAR & JOS es netam ente rentable y tam bién es viable desde el
punto de vista tecnológico y económ ico.
CostosMESES 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
APLICACIÓN 16100MANTENIMIENTO
Y SERVICIO - 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200
16100 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200Beneficios
MESES 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12INGRESOS
ADICIONALES - 3750 3751 3752 3753 3754 3755 3756 3757 3758 3759 3760 3761
- 3750 3751 3752 3753 3754 3755 3756 3757 3758 3759 3760 3761Beneficios - Costos
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12FLUJO NETO -16100 2550 2551 2552 2553 2554 2555 2556 2557 2558 2559 2560 2561
VAN S/. 1,304.82
TIR 12%
Tab la 14: Cálculo del VAN y el TIR
(*) In g re s o s a d ic io n a le s -.Ingresos antes de la implementación m enos Ingresos con el sistema nuevo
(*) VAN -. El Valor Actual Neto es una medida de la rentabilidad absoluta neta que proporciona el proyecto para saber si es factible o no. El van del proyecto se analizará con una tasa de descuento del 10% siendo el VAN S/. 1,304.82. en 12 meses.
(*) TIR -. La inversión inicial rendirá una tasa de interés del 12% durante la vida del proyecto.
68
CAPÍTULO VDISCUSIÓN
69
V. DISCUSIÓN
La discusión se realizará en base a los indicadores definidos en la
operacionalización de variables y se hará una com paración entre los datos
recaudados durante las encuestas realizadas antes y después de la
implementación.
5.1. T ie m p o s de d e m o ra al re g is tra r una ve n ta
¿Cuál es el tiempo de demora al registrar una venta?
Escenario Antes Después
1 5.5 2.9
2 6 3
3 7 2.5
4 5 2
5 6.3 3
6 5.4 2
7 5.1 2.7
8 2.1 2.5
9 5.8 2.8
10 6.2 2.7
11 7.2 2.1
12 5.1 2.8
Promedio 5.6 2.6
Tab la 15: D iscusión - Tempos de demora al registrar una venta
53.13%Reducción de tiempo
Se obtuvo para el prim er indicador una reducción al 53.13%. Quiere
decir que se redujo la dem ora en el registro de ventas de 5.6 a 2.6
m inutos.
70
5.3. T ie m p o s de c o n s u lta de c o m is io n e s
¿Cuánto tiempo le toma calcular sus comisiones del mes?
Escenario Antes Después
1 10 1
2 12 4
3 13 2
4 14 0.8
5 12 1
6 10 1
7 11 2
8 10 1.3
9 12 1
10 14 2
11 15 2
12 13 13
Promedio 12.2 2.6
Reducción de tiempo 78.48 %
Tab la 16: D iscusión - Tempos de consulta de comisiones
Se obtuvo para el prim er indicador una reducción al 78.48%. Quiere decir
que se redujo la dem ora en el cálculo de com isiones de 12.2 a 2.6
m inutos.
71
5.4. T ie m p o de ca rg a
Para estim ar el tiem po de carga en el sistem a cloud se utilizará la
herram ienta dotcom -tools.
E sce n a rio 1: El el prim er escenario se hizo la prueba con Chom e ,
encontrando que el prom edio de tiem po de carga es de 2.2 segundos.
O AVG LOAD TIME 2,2 seconds O ERRORS FROM
0 Locations
G ráfico 16: Tiempo de respuesta del entorno cloud
E sce n a rio 2 : El segundo escenario se hizo la prueba con firefox,
encontrando que el prom edio de tiem po de carga es de 1.6 segundos.
Q s c re e n s h o t
NY, USA
© L O A D T IM E ± P A G E S IZE
474.0 761.8m il l is e c o n d s KB
O AVG LOAD TI ME A ERRORS FRO M1,6 seconds v o Locations
72
E sce n a rio 3: El te rcer escenario se hizo la prueba con I.E.,
encontrando que el prom edio de tiem po de carga es de 1.5 segundos.
MN, USA
© L O A D T IM E ± P A G E S IZ E
503.0 940.2m il l is e c o n d s K B
O AVG LOAD TI ME A ERRORS FROM1.5 seconds v 0 Locations
A continuación, con ayuda de la tabla resumen podem os notar que el
prom edio de tiem po de carga es de 1.77 segundos.
T A B L A RESÚMEN
E sce n a rioT ie m po de
ca rg aN avegado r
1 2.2 segundos Chrom e
2 1.6 segundos Firefox
3 1.5 segundos I.E.
P ro m e d io 1.77 s e g u n d o s
Tab la 17: D iscusión - Tabla resumen tiempo de carga
73
5.5. C o n c u rre n c ia en e n to rn o c lo u d
Para las pruebas de concurrencia usarem os Locust, una herram ienta de
pruebas de carga fácil de usar. D irigido a sitios w eb de pruebas de carga
(u otros sistem as) para averiguar el núm ero de usuarios concurrentes
que el sistem a puede manejar.
La idea es que, durante una prueba, un grupo de usuarios fa lsos ingresa
al sitio web, el com portam iento de cada uno se define en la aplicación y
el proceso de prueba se contro la desde una interfaz web en tiem po real.
Para los siguientes escenarios usarem os el concepto RPS (Request per
seconds) que es la m edición de la cantidad de solic itudes están siendo
enviados al servidor de destino.
Escenario 1:M o m en to 1: con 130 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo un
RPS de 19.7 y 0% de operaciones fallidas.
G ráfico 17: Tiempo de respuesta del entorno cloud
LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSHATCHING130 usersEdit
RPS
19.7FAILURES0% n
STOP 1®¡
Reset Stats
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 182 0 1300 1240 253 2027 2325 13.8
POST / 80 0 2300 2228 719 3397 6921 5.9
Total 262 0 1300 1542 253 3397 3728 19.7
M o m en to 2: con 425 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo un
RPS de 26 y 0% de operaciones fallidas.
LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSHATCHING425 usersEdit
RPS
26FAILURES0% IT*
■ STOP ■
Reset Stats
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 730 2 1800 2164 156 10591 2325 22.3
POST / 205 0 4700 5263 719 10103 6921 3.7
Total 935 2 1800 2844 156 10591 3332 26
74
M o m en to 3: con 1435 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 19.2 y 0% de operaciones fallidas.
M o m en to 4: con 1944 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 20.1 y 1% de operaciones fallidas.
LOCUSTA MOMMI T«*w«0 TOOL
STATO*HATCHING1944 usm 2 0 . 1 i% El R«e.SUB
StflfllSDCS
G£T 1 3862 33 300 683 1S4 10691 232S 201
POST t 0 0 0 0 0 0 0 0
TOM 3862 33 300 683 1S4 10691 2326 201
M o m en to 5: con 2118 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 19.9 y 1% de operaciones fallidas.
LOCUSTT ( V A MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUS RPS FAILURES
HATCHING 1 f t Q 1 %2118 users - L í J . Í Í ! - 1
1 STOP f
Reset Stats
Edit
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 4224 39 300 651 154 10591 2325 19.9
POST / 205 0 4700 5263 719 10103 6921 0
Total 4429 39 300 864 154 10591 2537 19.9
M o m en to 6: con 2842 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 19.5 y 1% de operaciones fallidas.
75
LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSHATCHING2842 usersEdit
19.5FAILURES
1%
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # tails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 5718 48 280 550 154 10591 2325 19.5
POST / 205 0 4700 5263 719 10103 6921 0
Total 5923 48 280 713 154 10591 2484 19.5
M o m en to 7: con 3134 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 20.1 y 1% de operaciones fallidas.
LOCUST STATUS RPS FAILURES
HATCHING OH 1 1%3134 users ¿ \ J . ± 1 - 1 Reset Stats
A MODERN LOAD TESTING TOOL Edit
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 6318 55 270 522 154 10591 2325 20.1
POST / 205 0 4700 5263 719 10103 6921 0
Total 6523 55 270 671 154 10591 2469 20.1
M o m en to 8: con 3426 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 19.6 y 1% de operaciones fallidas.
LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSHATCHING3426 usersEdit
RPS
19.6FAILURES
1%
■■B
Reset Stats
1 STOP 1
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 6919 62 270 500 154 10591 2325 19.6
POST / 205 0 4700 5263 719 10103 6921 0
Total 7124 62 270 637 154 10591 2457 19.6
M o m en to 9: con 4016 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 21.1 y 1% de operaciones fallidas.
vVL LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUS RPS FAILURES HATCHING *i 1 %4016 users 1 - 1
■ STOP ■
Reset Stats
Edit
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 8166 68 270 565 154 383987 2325 21
POST / 207 0 4600 5221 719 10103 6921 0.1
Total 8373 68 270 680 154 383987 2438 21.1
76
Escenario 2:
M o m en to 1: con 562 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo un
RPS de 12.75 y 0% de operaciones fallidas.
LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSHATCHING562 usersEdit
RPS
12.75FAILURES0% r r i
■ STOP ■
Reset Stats
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 75 0 2600 3083 1260 5693 2325 10.75
POST / 15 0 1600 2245 1080 3794 6921 2
Total 90 0 2600 2944 1080 5693 3091 12.75
M o m en to 2: con 768 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo un
RPS de 5 y 0% de operaciones fallidas.
o LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSHATCHING768 usersEdit
RPS
5FAILURES0% i m
■ STOP ■
Reset Stats
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 21 0 250 403 168 755 2325 3.33
POST / 10 0 1500 1449 1402 1489 6921 1.67
Total 31 0 250 740 168 1489 3807 5
M o m en to 3: con 1124 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 15.6 y 0% de operaciones fallidas
o LOCUSTA MOOCBM UWO rtSTMG KXK
HATCHING1124 UMTOEt»
1 0 . 6
» a u m
0 % QRnctStáB
Statistics
GET i 146 0 230 0 3031 178 12248 2325 1 0 6
POST t 0 0 0 0 0 0 0 0
Total 148 0 2 300 3031 178 12248 2325 1 0 6
77
M o m en to 4: con 1771 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 20.2 y 0% de operaciones fa llidas
v \> LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSHATCHING1771 usersEdit
RPS
20.2FAILURES
0% "7 9■ STOP ■
Reset Stats
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 275 0 2600 3691 164 12455 2325 11.1
POST / 125 0 7700 6251 1080 8651 6921 9.1
Total 400 0 2600 4491 164 12455 3761 20.2
M o m en to 5: con 2296 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 20.4 y 0% de operaciones fallidas.
o LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSHATCHING2296 usersEdit
RPS
20.4FAILURES
0 % r m■ STOP ■
Reset Stats
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 339 0 2500 3038 164 12455 2325 13.2
POST / 125 0 7700 6251 1080 8651 6921 7.2
Total 464 0 2500 3903 164 12455 3563 20.4
M o m en to 6: con 2985 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 12.1 y 0% de operaciones fallidas.
LOCUSTA MOOCMl LOAD rtSTMO «001
(TATU)HATCHING2966 users 1 2 . 1 0% r l
S ta tis ts
GET / 433 2 2200 2422 160 12456 232S 121
POST t o 0 0 0 0 0 0 0
TocU 433 2 2200 2422 160 12456 2326 121
M o m en to 7: con 3052 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 12.3 y 1% de operaciones fallidas.
LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSHATCHING3052 usersEdit
RPS
12.3FAILURES1% Reset Stats
■ STOP ■Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 472 4 2000 2740 159 31759 2325 12.3
POST / 141 0 8900 7718 971 11303 6921 0
Total 613 4 2000 3885 159 31759 3382 12.3
78
M o m en to 8: con 3993 usuarios y 10 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 12.9 y 1% de operaciones fallidas.
o LOCUST* UOCCflft LO O ’ tSTWmi « X X
S T I tV SH A T C H I N G3 9 9 3 u s e nE d t
12.9 i % BR * s e c S u n
S t a t i s t i c s E ' i
G E T ; S 8 2 s 3 1 0 I M S 1C 0 1 2 4 S S 2 3 Ä 1 2 9
P O S T / 0 0 0 0 0 0 0 0
To m s « 5 3 1 0 I M S IC O 1 2 4 S S 2 3 2 S 1 2 9
M o m en to 9: con 4186 usuarios y 7.6 usuarios por segundo se obtuvo
un RPS de 7.6 y 4% de operaciones fallidas.
LOCUSTA MODERN LOAD TESTING TOOL
STATUSRUNNING4186 usersEdit
RPS
7.6FAILURES
4%■ STOP ■
Reset Stats
Statistics Failures Exceptions Download Data
Type Name # requests # fails Median Average Min Max Content Size # reqs/sec
GET / 168 7 200 214 157 434 2325 7.6
POST / 0 0 0 0 0 0 0 0
Total 168 7 200 214 157 434 2325 7.6
79
A continuación, vem os las tablas resumen de am bos escenarios y
podem os notar que a m ayor concurrencia (de 10 a 100) se evidencian
más casos de fa llas en el envío de datos (POST); como se aprecia en
el e s c e n a rio 1 (en los m om entos 9 y 3) y en el e s c e n a rio 2(en los
m om entos 3, 6, 8 y 9).
ESCENARIO UNO - Con 4200 usuarios a razón de 10 usuarios por segundo.
MOMENTO USUARIO U/S RPS ERROR(%)1 130 10 19.7 0
2 425 10 26 0
3 1435 10 19.2 1
4 1944 10 20.1 1
5 2118 10 19.9 1
6 2842 10 19.5 1
7 3134 10 20.1 1
8 3426 10 19.6 1
9 4016 10 21.1 1
P ro m e d io 2163.33 - 20.58 0.78
Tab la 18: D iscusión - Tabla resumen concurrencia - escenario 1
ESCENARIO DOS - Con 4200 usuarios a razón de 100 usuarios por segundo.
MOMENTO USUARIO U/S RPS ERROR
1 562 100 12.75 0
2 768 100 5 0
3 1124 100 10.6 0
4 1771 100 20.2 0
5 2296 100 20.4 0
6 2985 100 12.1 0
7 3052 100 12.3 1
8 3993 100 12.9 1
9 4186 100 7.6 4
Prom edio 2304.11 - 12.65 0.67Tab la 19: D iscusión - Tabla resumen concurrencia - escenario 2
80
CAPÍTULO VICONCLUSIONES
81
VI. C O N CLU SIO NES
1. Los resultados del análisis antes de la im plem entación del software en se
determ inó que la dem ora al reg istrar una venta era en promedio de 5.6
minutos, m ientras que la dem ora en la consulta de com isiones era en
prom edio de 12.2 m inutos.
2. Para la presente investigación escogim os el m odelo Paas ya que
necesitam os tener el control en la adm inistración de nuestros datos y
aplicaciones, por otro lado, lo referente al servidor se contratará por
servicios de terceros.
Descartam os el m odelo Saas ya que es puram ente m anejado por el
proveedor, descartam os tam bién el m odelo Iaas ya que m anejar no
solam ente los datos y las aplicaciones sino tam bién en runtime y el
m idd lew are .
3. Se logró d iseñar la p lataform a web utilizando el fram ew ork Django y
Gunicorn, para fac ilita r la configuración en el entorno cloud. A ngular JS
que es un potente y extensib le fram ew ork en el lado del cliente. Como
gestor de base de datos usam os PostgreSQL por su ágil integración con
django. En cuanto a hardware se usó un servicio en la nube para a lo jar el
sistem a web.
4. Con la aplicación de un marco de trabajo ágil, com o lo es Scrum, se
obtuvo una m ayor com unicación con el usuario puesto que se pudo
concretar varias reuniones, en las cuales se validaban los increm entos y
el usuario brindaba una retroalim entación al desarro llo del producto.
No se presentaron d ificu ltades al e laborar nuestro marco de trabajo
Scrum, organizar al equipo, la logística del proyecto, construcción del
Scrum backlog, para posteriorm ente se leccionar las h istorias de usuario
por orden de im portancia para su realización y se com pletaron en los
sprint respectivos.
82
5. Vem os por los datos analizados a lo largo del presente docum ento que
im plem entar una plataform a web influyó positivam ente perm itiendo que la
dem ora en la gestión de ventas se reduzca en 53.13% y la dem ora en el
cálculo de com isiones se redujo en 78.48%.
Previo a la im plem entación se hicieron varias pruebas con herram ientas
de análisis de nuestro entorno cloud y entendim os el com portam iento de
la p lataform a frente a una concurrencia de 10 y 100 usuarios por segundo.
6. Se logró defin ir los costos del diseño e im plem entación de la aplicación
desarro llada y al m ism o tiem po se com probó que es factib le recuperar la
inversión inicial en 1 año.
83
CAPÍTULO VIIRECOMENDACIONES
84
VII. R ECO M ENDACIO NES
1. En un fu turo apoyar la gestión de venta con un m ódulo especia lizado de
tom a de decisiones.
2. Preservar la arquitectura de la p lataform a desarro llada para futuras
versiones del producto ya que los com ponentes dem ostraron ser los
idóneos para la solución técnica establecida.
3. Usar la m etodología de desarrollo ágil Scrum para la construcción de
cualquier versión posterior a la p lataform a desarro llada en la presente
investigación; así com o para otros proyectos inform áticos puesto que
Scrum perm ite gestionar de una m anera m ucho más ágil el desarro llo de
un proyecto m ediano con requerim ientos cambiantes.
85
CAPÍTULO VIIIREFERENCIAS
BIBLIOGRAFICAS
86
VIII. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Barker, R. (1994). El modelo entidad-relación. España: Ediciones Díaz de Santos.
Castillo Asencio , L. P. (2016). Desarrollo e implementación de un sistema web para generar valor en una pyme aplicando una metodología ágil. Caso de estudio: Manufibras Perez SRL. Lima: UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS.
Firtman, M. R. (2008). AJAX: Web 2.0 para profesionales. México: Alfaomega.
González, J. F. (2012). Introducción a las metodologías ágiles: Otras formas de analizar y desarrollar. España: Universitat Oberta de Catalunya.
Hanmer, R. (2013). Pattern-Oriented Software Architecture For Dummies®. Coventry: WILEY.
Holovaty, A., & Kaplan-Moss, J. (2007). The Definitive Guide to Django: Web Development Done Right. USA: APRESS.
Jaiswal, S., & Ratan , K. (2015). Learning Django Web Development. Birmingham: Packt Publishing.
Kotaru, K. (2016). Material Design Implementation with AngularJS. Hyderabad: APRESS.
Lujan Taipe, J. E. (2010). ANALISIS, DISEÑO EIMPLEMETACION DE UN SISTEMA DE INFORMACIÓN QUE MODELA EL PROCESO DE LOS REGISTROS CIVILES PROVINCIALES. Lima: PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ.
Mateu, C. (2004). Desarrollo de aplicaciones web. Barcelona: Universitat Oberta de Catalunya.
Morales Chugnas, J. E. (2012). SISTEMA DE GESTIÓN DE VENTAS PARA REDUCIR EL TIEMPO DE. Cajamarca: UNIVERSIDAD PRIVADA DEL NORTE.
Pawel Kozlowski, P. B. (2013). Mastering Web Application Development with AngularJS. Birmingham, UK: PACKT PUBLISHING.
Pressman, R. S. (2005). Ingeniería de software un enfoque práctico. México: McGraw-Hill.
Reátegui Ramírez, F. I. (2014). 2.1.4. Implementación de un sistema de información web para el control de ventas en la empresa VEREDAL R.S.M. PERÚ S.A.C. Tarapoto: Universidad Nacional de San Martín.
Sommerville, I. (2011). INGENIERÍA DE SOFTWARE. Ciudad de Mexico: PEARSON.
Stephens, R. (2015). BEGINNING SOFTWARE ENGINEERING. Indianapolis: WROX.
Vásquez Ballón, J. L. (2014). IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMA DE PRE-VENTA PARA. Lima: Universidad San Martín de Porres.
Vilajosana Guillén, X., & Navarro Moldes, L. (2012). Arquitectura de aplicaciones web. España: Universitat Oberta de catalunya.
Weitzenfeld, A. (2007). Ingeniería de software orientada a objetos con UML, Java e internet. Mexico: THOMSON.
87
CAPÍTULO VIIIANEXOS
88
IX. AN EXO S
10.1. FO RM ATO DE ENCUESTA
89
10.2. FORMATO DE ENTREVISTA A ADMINISTRADOR
ENTREVISTA PARA EL GERENTE DE LA AGENCIA TELECOMUNICACIONES MAR & JOS
UNIVERSIDAD DE LAMBAVEQUE
Nombre del entrevistado: Fecha de la entrevista: / /
OBJETIVO: D is e ñ a r e im p le m e n ta r una p la ta fo rm a w e b p a ra la e m p re s a M A R & J O S c o n e l f in d e q u e
a g il iz a r su p ro c e s o de v e n ta s y c á lc u lo d e c o m is io n e s , a tra v é s d e u n a a p lic a c ió n b a s a d a en s o ftw a re
lib re y m e to d o lo g ía s á g ile s p a ra su d e s a rro llo .
1. ¿C óm o ca lifica la rapidez en registro de ventas actual?
2. ¿ Q u é o p in a de la ra p id e z co n la q u e se c a lc u la n las c o m is io n e s en el s is te m a a c tu a l e n f in d e
m es?
3. ¿ B a s a d o en su e x p e rie n c ia c o n s id e ra que el proceso de reg istro de ventas y cálculo de com isiones es e ficiente?
4 . ¿El s istem a actual le perm ite conocer cuá l es su ingreso m ensual com o epresa con rapidez?
5. ¿ B a s a d o en su e x p e rie n c ia c o n s id e ra que se debe sustitu ir el proceso manual de registro de ventas por procesos autom atizados?
6. ¿ Le g u s ta r ía q u e su p e rso n a l d e v e n ta s in g re s e s u s v e n ta s re m o ta m e n te s in n e c e s id a d d e ir
p re s e n c ia lm e n te a la o fic in a d e M A R & J O S ?
7. ¿ C o n s id e ra im p o rta n te q u e el n u e v o s is te m a le in fo rm e p u n tu a lm e n te s o b re c u á le s so n sus
in g re s o s d e l m e s en cu rs o y m e s e s a n te r io re s , o c u a n ta s v e n ta s t ie n e h a s ta la fe c h a ?
90
10.3. FORMATO DE ENTREVISTA A BACKOFFICE
ENTREVISTA PARA LOS BACKOFFICE DE LA AGENCIA TELECOMUNICACIONES MAR & JOS
UNIVERSIDAD DE LAMBAYEQUE
Nombre del entrevistado: Fecha de la entrevista: / /
OBJETIVO: D is e ñ a r e ¡m p le m e n ta r u n a p la ta fo rm a w e b p a ra la e m p re s a M A R & J O S c o n e l f in d e q u e
a g il iz a r s u p ro c e s o d e v e n ta s y c á lc u lo d e c o m is io n e s , a t ra v é s d e u n a a p lic a c ió n b a s a d a e n s o ftw a re
lib re y m e to d o lo g ía s á g ile s p a ra s u d e s a rro llo .
1. ¿ B a s a d o e n s u e x p e r ie n c ia c o n s id e ra que el p roceso de reg is tro de ven tas es e fic ien te?
2 . Q ué op ina del uso de Excel para llevar e l reg is tro de 200 ven tas m ensua les ap rox im adam ente .
3 . ¿ L e g u s ta r ía te n e r a c c e s o a to d a la in fo rm a c ió n re s u m id a d e la s v e n ta s , d e q u ie n e s la s re a liz a n y
p o d e r c o n f ig u ra r s u s e s ta d o s , to d o e n u n m is m o s is te m a ?
4 . ¿ B a s a d o e n s u e x p e r ie n c ia c o n s id e ra que se debe sustitu ir el p roceso m anua l de reg is tro de ven tas por p rocesos au tom a tizados?
5 . ¿ L e g u s ta r ía q u e s u p e rs o n a l d e v e n ta s in g re s e s u s v e n ta s re m o ta m e n te , lo c u a l a g il iz a r ía s u s
la b o re s ?
6 . ¿ C o n s id e ra im p o r ta n te q u e e l n u e v o s is te m a le p e rm ita c o n f ig u ra r e l e s ta d o e n e l q u e s e
e n c u e n tre c a d a v e n ta ?
91
10.4. PROCESO DE VENTAS ANTES VS DESPUÉS
- PROCESOS DE VENTAS - ANTES DE LA IM PLEM ENTACIO N
- PROCESO DE CALCULO DE COM ISIONES - ANTES DE LA IM PLEM ENTACIO N
CRUZA INFORMACION CON LAS COMISIONES DE LA EMPRESA Y
REALIZA EL PAGO
RECIBE PLANTILLA DE PRECIOS POR
PRODUCTO
VERIFICA EL ESTADO DE CADA
VENTA EN ATIS
ELABORA EL INFORME DE COMISIONES X
TRABAJAODR
PROCESO DE CALCULO DE COMISIONES - ANTES DE LA IMPLEMENTACION
APRUEBA EL INFORME DE XOMISIÓN X
TRABAJDOR
H ACE EL C Á LC U LO► MANUAL DE CADA
RECIBE INFORMACION
ANTES DE LA IMPLEMENTACION
92
- FLUJO G RAM A DEL PROCESO DE VENTAS PROPUESTO
- FLUJO G RAM A DEL PROCESO DE CÁLCULO DE COM ISIONES PROPUESTO
PO<T)
53* 3f l i p
i lililí25 I!¡ I
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94
10.6. BACKLOG
P R O D U C T B AC KLO G
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VBCA MIA lEHISifi EDSAS AVOEFICRESMflUCULAFlSOE CADACUENTE BENEFICIOtAYlIM A LAKMA KBBfFIOOSERANASFAOl DEOSDNESR ECO FfiA F: CA M VIXTA Y (UAL E5u m f n n B M K
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KNEFiaO:ML»:«ALA WERE ELLASHT ffl ACO:W (ONE 95TEMA K NEFIOO: DEI A MA5 FAIL
lEOZfDAR CAM VIX1A YOJAAES
95
10.7. SPRINT BACKLOG
SPRINTBACKLOGHISOM L
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VOPUEM V» LA INMFMAO:« lEIAMC'HkM AIPS MGRES3S0E IAEMFKSABENEFIQOAT'JC* AIATONA Et CCQSDK5
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USUAR»: UWMFRCI iOUÉ OUIEBOh QUERO MDffl CAMBIST: El ESTAEO DE lASWNTAS Stalli $U SITUACI* EKATIS. BENEFIQOiCrS WIEtoS DE IA VBiV SA IRA li ENTCOO WSWEATB ENQlEESHEOStEItCUEKTHESU
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96
10.8. BACKLOT Y SPRIT BACKLOG
U S U A R ß BACKOFFICE ¿QUÉ Q U IE R O * QU IT O SAR EI51 5 E10 W j EL OBJITVJ DEL k tS EN CUANTO AVENIAS BENEIICIOc FÜMACKCQNSTANTE HAQALl >$ASESC(IS
USUARIO: ASESCRKVBHAM M p m iM6VEKTAS K MESES A N T E M F IS B E M FIQ0:M A NTlEli M fQ M A O O A l ASES CR DEVENIAS
USUARIO ASESCft EC V1NTA ¿QUÉ QUIERO?: Q U IT O KC1E1I HOHR CACICA Ei C AM V E QUE El BACICf F F I 'LAMEIA DE ESTACO U M DE MC VENTAS BENEFICIOtMANTlENE INFO FM ADO A L A S E S » K K N T A S
USUAflOt ASESOR K VENTA ¿ G tf QUIEIKX!: QUETOVEF! UfG IM A C N N S C R FIN tS C C M E D K S D EIM ES BENEFICTGAVUM AIASESCRA CGRDIER SU SITUAOS« ATUAl
v t uu u in iu U t hM WOUKATOFM M I A f COER (CM lkCTAFIOSCDNFMlDAD BENEFICIOAVUDA A C FIAI UN
COMISIONES DE M STIAM M C C VES B E N E F i a O :A n i M A P l A N F « Rl ß S R 8 » E S 0 5 D a * S
0 MESES A M T E im S Y AL M EMO T1EMTO PCOEI VIR Q U IN FUE E l M EJ)RVENDEDGIDB.M ES B EN EF IQ O :A W M A T C M A I
ASESORB EN E F ia O D E ESTA FOFH AC AM ASESCA TENDIA IA OILAj ACEM DE GRABARSJEM >IECC*SUCO»SO
VBI1A M I A IECCWAR C5AS PARTI(UlAFISDE CAM (HEUTE BENE ElQ O fE R A MAS FADl R E QOIM ROA M M HTAY CUALE5 LASITUACNN CÍA E l CUENTE
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VENTA A l 5CTEMAOHACE ALGUN CO ME K U H 0 SCAIE LA MSMA K N EF IQ O :M Ü C tiA LA C M JM O D E IA (CMUNKACßNSCCRE LAS
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B EN E F IC IO O F T N IU EL J I N P O OEEU S (AI E M DECADA USUAMO
B EN EFia O :T B IER A L H A IA LISTAOE RROOUCTQS
ANTEFIERESB E N E F I C F f tA f U O A A lA E N A KDEOSDNES
M I A IEC EAM R JIGO IMMAT ANTE M ER E B IASBENEFICIO jf f i A MAS F K L R EO FÖ A R C A M V EN TA YO JA LES
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HB) 16 L
USUARIO: AONMI51MDOR ¿QUE QUIERO?: « M B S A B OJAL ESEL TO RIN TAJE DEVINTAS CAFE F L A M TEM M ADAS.... B EN EFIC IO A 'lU M A LA TOMA DE DECE1M ES
USUARIO: A M IM S T ITO O I¿QFJE QU IERO !; Q U E IO V EI CUALES SON IASG 0M EEN E5 CENO EMPIESABEN EEKTO tAVUM APlAN flC AR IOS MGIESGSDEL MES
BUGS & ERRORS
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TECHNICAL FEATURES & ISSUES
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TPMS L USUABOt ASEM RDE VEI¿QUE QU IERO !: E U K f J V
USUABOt A5EM RDE VENTA M XW JFSO E L A P IO H IS * X iX QU IER O !. COM Ö J I A I BEHEFIQ»>.AY,JC%A AL PICa r o u i i e c t u i a s q « e u q k s e f t o c m m a c i : *T lifiA U R AB EN EF ia O tN E C ß A H O M IA « U F A R IA C O HCA C E *
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USUARIO: ASE50I DEVENIA cOUl C U ER O ? : LI K b ) DE IA BD K HEFIdOiES Vf CE54RI) PiftA M ) K L A I L A K '
97
10.9. MÓDULOS A DESARROLLAR
M ó d u lo s
M ódulo de Ingreso a usuarios
M ódulo de seguridad y perm isos
Gestión de personal de ventas
M ódulo de ventas
M ódulo de com isiones com o em presa
M ódulo de com isiones para vendedores
M ódulo de reportes de ventas y com isiones
98
- Login
10.10. MOCKUP
LICUX - LOGIN
Password
□ Recordarm
ENTRAR
Dashboard
99
10.11. PERMISOS Y ROLES
- Rol: Super usuario
- Rol: Administrativo
100
- Rol: BackOffice
- Rol: Ejectivo(asesor de ventas)
10.12. MODELO DE BASE DE DATOS
3 Venta 3 Comentario ▼ 3 Usuario
id IMT id INT id INT
O petición VARCHAR(9) 0 mensaje V ARCHAR(255) O username VARCHAR(50)
¿ordenjservido VARCHAR(S) ¿ venta Jd INT ¿ nombres VARCHAR(IOO)
¿tele'fcno_asignado VARCHAR(15) ■> usuario Jd INT ¿apellidos VARCHAR(IOO)
Otm VARCHAR(IO) ► Odni V ARCHAR(8)
¿fecha_alta DATETIME ¿email VARCHAR(255»
¿ codigo_atis V ARCHA R(8) ¿dirección VARCHAR(255)
O observación VARCHAR(255) >1---------1------ ------------ ir ¿fechajiacimiento DATETIME
O precio_real_historico DECIMAL (8,2) O num ero_telefcnico VAROHAR(IO)
O predo_com isi on Jtístorico DE QM AL (8,2) ¿ codi go_atis V ARCHAR(8)
¿ producto Jd INT » - | ¿imagen VARCHAR(255)
^diente jd INT 1 ¿tipo_usuarioENUM(...)Jestadoventajd INT ¿ is_active BOOL
¿ usuario Jd IMT SH---------------- ¿ is_adm in BOOL
¿ creadojjor INT Ois_staff BOOL► ►
3 EstadoVentaid IMT
O descripción VARCHAR(50)
¿ estedo BOOL
_ l Categoría
id INT
O descripción VAR(HAR(5Q)
O slug VAR CHAR (255)
_ l Notificación
id INT
O mensaje VARCHAR(IOO)
Ourl VARCHAR(255)
OledoBOa
¿tipo ENUM(...)
¿ usuario Jd I NT
31 Cliente
3 TipoProducto T
id INT
¿descripción VARCHAR(IOO)
O estado BOOL
O slug V ARCH AR(255)
♦ categoria Jd INT
B 9
31 Productoid INT
¿ descripción VARQiAR(lOQ)' precio_real DECIMAL (8,2)
O precio_com ision DEQMAL(8,2)
permanencia VARCHAR(IQQ)
O slug VARCHAR(255)
¿ tipoproductojd INT
t id INT
¿nombres VARCHAR(70)
O apellidos VARQtAR(7Q)
Orazon_sodal VARCHAR(100)
¿dni VARCHAR(8)
rue VARCHAR(ll)L> direction VARCHAR(255)
referenda VARCHAR(45)
¿fechajiacimiento VARCHAR(45)
O lugarjnacimiento V ARQtAR(45)
Otipo_clientE ENUM(,,,)
O created DATETIME
¿ updated DATETIME
> deleted BOOL
_I DirectorioTelefonico
¿id INT Ottpo ENUM(...)
O numero VARCHAR(6)
£ ¿created DATETIME
¿updated DATETIME
¿deleted BOOL
cliente id INT
PLAT
FORM
AS A
SER
VICE
(PAA
S)
101
10.13. ARQUITECTURA DE LA APLICACIÓN
REQUEST Y RESPONSE4- Cloud Hosting
FIREWALL SEGURIDAD
Angular JS1.3.15 / Librerías de terceros FRONTEND
Nginx Gunicorn Django 1.7.6. BACKEND
PostgreSQL 9.1.4. BASE DE DATOS
Ubuntu Server LTS 14.04 x64 [512 MB, 1 CPU] [20GB SSD]
[1GB Transferencia]S.O
102
10.14. ITERACION 1 Y PANTALLAS
103
104
105
106
107
108
10.15. ITERACION 2 Y PANTALLAS
109
= LIC U X
#1 Home
,.J ventas
Ejecutivos de venta
* °
C £ Configuraciones
O» Demo
Reporte de comisiones de Agostopor ejecutivo de ventas
Ejecutivo de ventas ven tas term inadas Total com is ión SI.
O a
Zapata Mondragón, Lucia □ 1,518.00
Cieza Villegas. Katherine D 1.330.00
Saavedra Ulloa. Esperanza □ 859.00
Céspedes Barboza. Carmen □ 1.400 00
García Puentes. Rosalía □ 970.00
Nuñes vilanueva. Abelardo □ 958.33
Álvarez Agreda. Sandra □ 1.278.00
Panta Peña. Mónica □ 1.090 00
Sosa Lopes. Mathias D 1.511.00
Barrios Y an ay acó. Mgail □ 1.069.00
Total general 11,983.33
110
