Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería de Sistemas
SISTEMA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO PARA EL SECTOR SEGUROS
Otto Abreu y Octavio Coffaro Tutor: Ing. Daniel Blanco Ruiz Caracas, Julio del 2005
Derecho de Autor
Quienes suscriben, en condición de autores del trabajo titulado “Sistema de inteligencia de negocio para el sector seguros”, declaramos que: Cedemos a título gratuito, y en forma pura y simple, ilimitada e irrevocable a la Universidad Metropolitana, los derechos de autor de contenido patrimonial que nos corresponden sobre el presente trabajo. Conforme a lo anterior, esta cesión patrimonial sólo comprenderá el derecho para la Universidad de comunicar públicamente la obra, divulgarla, publicarla o reproducirla en la oportunidad de ella así lo estime conveniente, así como, la de salvaguardar nuestros intereses y derechos que nos corresponden como autores de la obra antes señalada. La Universidad en todo momento deberá indicar que la autoría o creación del trabajo corresponde a nuestra persona, salvo los créditos que se deban hacer al tutor o cualquier tercero que haya colaborado o fuere hecho posible la realización de la presente obra.
Otto Abreu
Octavio Coffaro
C.I. 14.535.776
C.I. 15.155.578
En la ciudad de Caracas, a los 7 días del mes de julio de 2005.
Aprobación Considero que el Trabajo de Grado titulado
SISTEMA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO PARA EL SECTOR SEGUROS
elaborado por los ciudadanos Otto Abreu Octavio Coffaro para optar al título de Ingeniero de Sistemas
reúne los requisitos exigidos por la Escuela de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Metropolitana, y tiene méritos suficientes como para ser sometido a la presentación y evaluación exhaustiva por parte del jurado examinador que se designe.
En la ciudad de Caracas, a los 7 días del mes de julio de 2005.
_________________________ Tutor: Ing. Daniel Blanco Ruiz
Acta de Veredicto
Nosotros los abajo firmantes, constituidos como jurado examinador y reunidos en Caracas, el día 21 del mes de julio del año 2005, con el propósito de evaluar el Trabajo Final titulado
SISTEMA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO PARA EL SECTOR SEGUROS presentado por los ciudadanos Otto Abreu Octavio Coffaro para optar al título de Ingeniero de Sistemas emitimos el siguiente veredicto: Reprobado ___ Aprobado ___ Notable ___ Sobresaliente ___ Sobresaliente con Mención Honorífica ___ Observaciones:
Daniel Blanco
Guillermo Peña
Manuel Campos
Agradecimientos
Agradecemos a todas las personas que de una u otra forma nos ayudaron a culminar con éxito el presente trabajo de grado, en especial a nuestro tutor, el Ingeniero Daniel Blanco, por nuestras reuniones semanales, por su continuo apoyo y seguimiento, que nos permitieron cumplir todas las metas planteadas, por ser más que nuestro tutor, nuestro amigo.
Otto Abreu Octavio Coffaro
A mi madre, por respaldarme en todas mis decisiones, sobretodo en la de estudiar ingeniería de sistemas, y brindarme lo necesario para poder finalizar mis estudios A mi hermana Marjorie, por ser un modelo a seguir A Mi hermano quien a pesar de no estar conmigo me brindo muchos años de felicidad. A mi Amigo y Compañero de tesis, Octavio coffaro, por haber estado desde el principio en todos los proyectos. A mi tutor, quien se convirtió en un compañero más de este proyecto. A todos los involucrados con mi formación académica, tanto universitaria como en bachillerato A todos aquellos que tuvieron cuota de participación en este proyecto , en mi formación como persona y como futuro profesional Otto Abreu
“..La innovación distingue entre un líder y un seguidor”. Steve Jobs
A Dios por estar conmigo en todo momento y darme la fuerza necesaria para llevar a cabo todas las metas propuestas, entre ellas la de culminar con éxito el presente trabajo de grado. A mis padres, por ser mis guías, por sus consejos y orientación, por estar siempre presentes en mi vida y darme la oportunidad de poder llevar a cabo mis estudios. A mis hermanos, por siempre hacerme olvidar de los problemas del día a día. A todos mis amigos y a mi compañero de tesis que han estado allí siempre que los he necesitado. A nuestro tutor, por haber tenido la constancia y fuerza que permitieron llevar a cabo el presente trabajo. A todos los profesores que a lo largo de la carrera y durante la realización del presente trabajo me apoyaron a llegar hasta este punto. A todas las personas que de una u otra forma colaboraron para que el presente trabajo de grado se culminara con éxito. Octavio Coffaro
“..porque los que están tan locos como para pensar que pueden cambiar al mundo, son los que a la final lo hacen” Steve Jobs
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TABLA DE CONTENIDO
T A BL A DE C ONTENIDO LISTA DE FIGURAS................................................................................................. VI LISTA DE TABLAS................................................................................................... IX RESUMEN .............................................................................................................. XII INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 1 CAPÍTULO I. TEMA DE INVESTIGACIÓN ................................................................ 5 I.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .............................................................. 5 I.2 OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN:............................................................ 8 I.2.1 OBJETIVO GENERAL:................................................................................. 8 I.2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS: ......................................................................... 8 I.3 ALCANCES Y LIMITACIONES ........................................................................ 9 CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO ........................................................................... 12 II.1 GERENCIA DE DESEMPEÑO CORPORATIVO(C.P.M.) .......................................... 12 II.2 INTELIGENCIA DE NEGOCIO .................................................................... 14 II.2.1 CONCEPTO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO ............................................... 14 II.2.2 ALGUNOS ELEMENTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO:.............................. 15 II.2.3 DASHBOARD ........................................................................................... 16 II.2.4 INDICADORES CLAVES DEL DESEMPEÑO KPI (KEY PERFORMANCE INDICATOR)............................................................................................................... 17 II.2.5 BSC (BALANCED SCORE CARD) ............................................................. 17 II.3 BASE DE DATOS ........................................................................................ 18 II.3.1 CONCEPTO DE BASE DE DATOS............................................................... 18 II.3.2 OTROS CONCEPTOS DE BASES DE DATOS: ............................................... 19
TABLA DE CONTENIDO
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II.3.3 REQUERIMIENTOS DE LAS BASES DE DATOS:............................................. 20 II.3.4 BASE DE DATOS MULTIDIMENSIONAL ........................................................ 20 II.4 OLAP (ON LINE ANALYTICAL PROCESSING)..................................................... 20 II.4.1 CONCEPTO ............................................................................................. 20 II.4.2 CUBO OLAP .......................................................................................... 21 II.4.3 DIMENSIONES OLAP:.............................................................................. 21 II.4.4 ROTAR Y REBANAR: ................................................................................ 23 II.4.5 TALADRAR O DRILLING: ........................................................................... 24 II.4.6 RELATIONAL OLAP (ROLAP).................................................................. 24 II.4.7 MULTIDIMENSIONAL OLAP (MOLAP) ...................................................... 25 II.4.8 HERRAMIENTAS HYBRID OLAP (HOLAP) ................................................ 26 II.5 DATAWAREHOUSE..................................................................................... 26 II.5.1 CONCEPTO ............................................................................................. 26 II.5.2 DATAMINING ........................................................................................... 27 II.5.3 DATA MART ............................................................................................ 27 II.5.4 ETL(EXTRACTION-TRANSFORMATION-LOADING) ...................................... 28 II.5.5 DATO ..................................................................................................... 28 II.5.6 INFORMACIÓN:........................................................................................ 30 CAPÍTULO III. DESARROLLO ................................................................................ 33 III.1 MARCO METODOLÓGICO ........................................................................ 34 III.2 ANÁLISIS DE LA SOLUCIÓN Y REQUERIMIENTOS ................................ 38 III.3 VALIDACIÓN RESULTADOS DE ANÁLISIS .............................................. 48 III.4 DISEÑO LÓGICO ....................................................................................... 52 III.4.1 PERSPECTIVAS VISIBLES DEL NEGOCIO ...................................... 53 III.4.1.1 DIMENSIÓN FECHA ........................................................................ 53
TABLA DE CONTENIDO
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III.4.1.2 DIMENSIÓN SERIES ....................................................................... 54 III.4.1.3 DIMENSIÓN BIEN .......................................................................... 54 III.4.1.4 DIMENSIÓN ZONAS ....................................................................... 55 III.4.1.5 DIMENSIÓN CAUSA RECHAZO SINIESTRO ....................................... 55 III.4.1.6 DIMENSIÓN MONEDA GASTOS ....................................................... 56 III.4.1.7 DIMENSIÓN CAUSA SINIESTRO ...................................................... 56 III.4.1.8 DIMENSIÓN CENTRO COSTOS........................................................ 57 III.4.1.9 DIMENSIÓN CLIENTE ..................................................................... 57 III.4.1.10 DIMENSIÓN COBERTURA ............................................................. 59 III.4.1.11 DIMENSIÓN CONDUCTOR HABITUAL ............................................. 60 III.4.1.12 DIMENSIÓN CONCEPTO RESERVA ................................................ 60 III.4.1.13 DIMENSIÓN CUENTA ................................................................... 61 III.4.1.14 DIMENSIÓN CUENTA CONTABLE................................................... 61 III.4.1.15 DIMENSIÓN DISTRIBUIDOR........................................................... 62 III.4.1.16 DIMENSIÓN EFECTO SINIESTRO ................................................... 62 III.4.1.17 DIMENSIÓN ENTIDAD BANCARIA ................................................... 63 III.4.1.18 DIMENSIÓN ESTATUS PÓLIZA ...................................................... 63 III.4.1.19 DIMENSIÓN ESTATUS SINIESTRO ................................................. 64 III.4.1.20 DIMENSIÓN EVENTOS ESPECIALES .............................................. 64 III.4.1.21 DIMENSIÓN ESTATUS GIRO ......................................................... 65 III.4.1.22 DIMENSIÓN MONEDA .................................................................. 66 III.4.1.23 DIMENSIÓN PERITO..................................................................... 66 III.4.1.24 DIMENSIÓN PRODUCTOS ............................................................. 67 III.4.1.25 DIMENSIÓN RAMO....................................................................... 67 III.4.1.26 DIMENSIÓN SOCIEDAD ................................................................ 68
TABLA DE CONTENIDO
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III.4.1.27 DIMENSIÓN SUCURSAL ................................................................ 68 III.4.1.28 DIMENSIÓN TALLER .................................................................... 69 III.4.1.29 DIMENSIÓN TIPO COBRANZA ....................................................... 70 III.4.1.30 DIMENSIÓN TIPO PÓLIZA ............................................................. 71 III.4.1.31 DIMENSIÓN DEUDOR ................................................................... 71 III.4.1.32 DIMENSIÓN VEHÍCULO................................................................. 72 III.4.1.33 DIMENSIÓN ORDENES INTERNAS COSTOS .................................... 73 III.4.1.34 DIMENSIÓN INTERMEDIARIOS ....................................................... 73 III.4.2 PROCESOS DEL NEGOCIO OBJETO DE ANÁLISIS Y CONSULTA . 74 III.4.2.1 PROCESOS DE PRODUCCIÓN (FACT_PRODUCCIÓN)........................ 74 III.4.2.2 PROCESO DE SINIESTROS (FACT_SINIESTROS) .............................. 77 III.4.2.3 PROCESO DE FINANCIAMIENTO (FACT _FINANCIAMIENTO)................ 79 III.4.2.4 PROCESO DE PERDIDAS PARCIALES (FACT_PERDIDAS_PARCIALES) 80 III.4.2.5 PROCESO DE GASTOS (FACT_GASTOS)......................................... 82 III.4.3 DIAGRAMA DISEÑO LÓGICO ............................................................ 83 III.4.4 ESPECIFICACIONES FUNCIONALES DE LOS REPORTES ............. 85 III.4.4.1 CAPACIDADES ANALÍTICAS DE REPORTE ........................................ 85 III.4.4.2 FUNCIONALIDADES EXTENDIDAS DE REPORTE ................................ 85 III.5 DISEÑO FÍSICO ......................................................................................... 86 III.5.1 DISEÑO FÍSICO DE LAS PERSPECTIVAS VISIBLES DEL NEGOCIO87 III.5.2 DISEÑO FÍSICO DE LAS TABLAS DE HECHO ................................ 100 III.6 INSTALACIÓN DE INFRAESTRUCTURA TÉCNICA................................ 105 III.7 IMPLEMENTACIÓN SOLUCIÓN BI.......................................................... 114 III.8 AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO ....................................................... 118 CAPITULO IV. LA SOLUCIÓN .............................................................................. 121
TABLA DE CONTENIDO
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IV.1. CUBO INICIAL ........................................................................................ 121 IV.2 MODIFICAR EL REPORTE...................................................................... 124 IV.3 ANÁLISIS DRILL-DOWN......................................................................... 128 IV.4 INSERCIÓN Y ANÁLISIS DRILL DOWN DE GRÁFICOS......................... 132 IV.5 CONSTRUCCIÓN DE SEMAFOROS DE INFORMACIÓN....................... 137 IV.6 ANÁLISIS DIMENSIONAL........................................................................ 141 CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .................................. 145 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................... 149 ANEXOS ..………………………………………………………………………...……….155
TABLA DE CONTENIDO
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LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1. ETAPAS DE LA METODOLOGÍA .........................................................38 FIGURA 2. AREAS DEL NEGOCIO A ANALIZAR...................................................44 FIGURA 3. DIAGRAMA DISEÑO LÓGICO.............................................................84 FIGURA 4. DIAGRAMA ARQUITECTURA PROPUESTA .....................................106 FIGURA 5 . PRESENCIA EN EL MERCADO DE DISTINTAS SOLUCIONES BI ..113 FIGURA 6. CUADRANTE MÁGICO GARTNER SOLUCIONES BI........................114 FIGURA 7. AGREGACIÓN DE DIMENSIÓN AL CUBO OLAP – POWERPLAY TRANSFORMER ...........................................................................................116 FIGURA 8. DIMENSIONES CUBO OLAP Y ATRIBUTOS – POWERPLAY TRANSFORMER ...........................................................................................117 FIGURA 9. NIVEL DE GRANULARIDAD CUBO OLAP– POWERPLAY TRANSFORMER ...........................................................................................118 FIGURA 10. TRABAJOS DE AUTOMATIZACIÓN – DECISIONSTREAM .............119 FIGURA 11. EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA – DECISIONSTREAM ......................................................................................................................120 FIGURA 12. BOTON INTERCAMBIADOR DE VISTA ...........................................122 FIGURA 13. BARRA DE TÍTULO MODO EXPLORER ..........................................122 FIGURA 14. BARRA DE TÍTULO MODO REPORTER..........................................122 FIGURA 15. VENTANA INICIAL POWERPLAY ....................................................123 FIGURA 16. REPORTE SEXO / CAUSA...............................................................124 FIGURA 17. REPORTE SEXO / CAUSAS POR ESTADO ....................................125 FIGURA 18. REPORTE SEXO POR EDO. CIVIL / CAUSAS POR ESTADO ........126
TABLA DE CONTENIDO
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FIGURA 19. SEMÁFORO DEL REPORTE SEXO POR EDO. CIVIL / CAUSAS POR ESTADO........................................................................................................127 FIGURA 20. REPORTE FINAL SEXO POR EDO. CIVIL / CAUSAS POR ESTADO ......................................................................................................................128 FIGURA 21. ANÁLISIS DE SINIESTRALIDAD POR MARCA................................129 FIGURA 22. DRILL DOWN DE ANÁLISIS DE SINIESTRALIDAD POR MARCA TOYOTA........................................................................................................130 FIGURA 23. DRILL DOWN DE ANÁLISIS DE SINIESTRALIDAD POR MARCA TOYOTA Y MODELO COROLLA ..................................................................131 FIGURA 24. BARRA DE HERRAMIENTAS DE GRÁFICOS .................................132 FIGURA 25. EJEMPLO GRÁFICO DE BARRAS ...................................................133 FIGURA 26. EJEMPLO GRÁFICO BARRAS 3D ...................................................133 FIGURA 27. EJEMPLO GRÁFICO DE LÍNEAS CON PUNTOS DE DISPERSIÓN POR ANÁLISIS DE CANTIDAD DE EXPEDIENTES ABIERTOS POR TRIMESTRE..................................................................................................134 FIGURA 28. EJEMPLO DE GRAFICO DE BARRA Y 3D ANÁLISIS SINIESTROS POR CAUSAS ...............................................................................................135 FIGURA 29. SELECCIÓN EN GRAFICO TORTA DEL ANÁLISIS DE SINIESTRALIDAD POR MARCA ...................................................................136 FIGURA 30. DRILL DOWN EN GRAFICO TORTA DEL ANÁLISIS DE SINIESTRALIDAD POR MARCA TOYOTA ...................................................137 FIGURA 31. CREACIÓN DE SEMÁFORO DE INFORMACIÓN ANÁLISIS SINIESTRO POR CAUSA .............................................................................139 FIGURA 32. MODIFICACIÓN DE RANGOS SEMÁFORO DE INFORMACIÓN ANÁLISIS SINIESTRO POR CAUSA.............................................................140
TABLA DE CONTENIDO
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FIGURA 33. SEMÁFORO DE INFORMACIÓN CON GRÁFICOS .........................141 FIGURA 34. BARRA DE DIMENSIONES ..............................................................142 FIGURA 35. ANÁLISIS DIMENSIONAL SINIESTRO POR CAUSA .......................142 FIGURA 36. ANÁLISIS DIMENSIONAL POR SEXO - SINIESTRO POR CAUSA .143 FIGURA 37. ANÁLISIS DIMENSIONAL POR SEXO FEMENINO SINIESTRO POR CAUSA ..........................................................................................................144
TABLA DE CONTENIDO
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LISTA DE TABLAS TABLA I MODELO DIMENSIÓN FECHA…………………………………………………..
53
TABLA II MODELO DIMENSIÓN SERIES………………………………………………...
54
TABLA III MODELO DIMENSIÓN BIEN…………………………………………………...
55
TABLA IV MODELO DIMENSIÓN ZONAS…………………………………………………
55
TABLA V MODELO DIMENSIÓN CAUSA RECHAZO SINIESTRO…………………………
56
TABLA VI, MODELO DIMENSIÓN MONEDA GASTOS…………………..……………….
56
TABLA VII, MODELO DIMENSIÓN CAUSA SINIESTRO…………………………………..
57
TABLA VIII, MODELO DIMENSIÓN CENTRO COSTOS…………………………………..
57
TABLA IX, MODELO DIMENSIÓN CLIENTE………………………………………………
58
TABLA X, MODELO DIMENSIÓN COBERTURA…………………………………………..
59
TABLA XI, MODELO DIMENSIÓN CONDUCTOR HABITUAL…………………………….
60
TABLA XII, MODELO DIMENSIÓN CONCEPTO RESERVA……………………………….
60
TABLA XIII, MODELO DIMENSIÓN CUENTA…………………………………………….
61
TABLA XIV, MODELO DIMENSIÓN CUENTA CONTABLE……………………………….
61
TABLA XV, MODELO DIMENSIÓN DISTRIBUIDOR………………………………………
62
TABLA XVI, MODELO DIMENSIÓN EFECTO SINIESTRO………………………………
63
TABLA XVII, MODELO DIMENSIÓN ENTIDAD BANCARIA……………………………...
63
TABLA XVIII, MODELO DIMENSIÓN ESTATUS PÓLIZA…………………………………
64
TABLA XIX, MODELO DIMENSIÓN ESTATUS SINIESTRO……………………………….
64
TABLA XX, MODELO DIMENSIÓN EVENTOS ESPECIALES……………………………
65
TABLA XXI, MODELO DIMENSIÓN ESTATUS GIRO……………………………………..
65
TABLA XXII, MODELO DIMENSIÓN MONEDA…………………………………………..
66
TABLA XXIII, MODELO DIMENSIÓN PERITO…………………………………………….
66
TABLA XXIV, MODELO DIMENSIÓN PRODUCTOS………………………………………
67
TABLA XXV, MODELO DIMENSIÓN RAMO……………………………………………...
68
TABLA XXVI, MODELO DIMENSIÓN SOCIEDAD………………………………………...
68
TABLA XXVII, MODELO DIMENSIÓN SUCURSAL……………………………………….
69
TABLA XXVIII, MODELO DIMENSIÓN TALLER………………………………………….
70
TABLA XXIX, MODELO DIMENSIÓN TIPO COBRANZA…………………………………
70
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TABLA DE CONTENIDO
TABLA XXX, MODELO DIMENSIÓN TIPO PÓLIZA……………………………………….
71
TABLA XXXI, MODELO DIMENSIÓN DEUDOR…………………………………………..
71
TABLA XXXII, MODELO DIMENSIÓN VEHÍCULO………………………………………..
73
TABLA XXXIII MODELO DIMENSIÓN ORDENES INTERNAS COSTOS…………………..
73
TABLA XXXIV, MODELO DIMENSIÓN INTERMEDIARIOS……………………………….
74
TABLA XXXV, CÁLCULOS DEL PROCESO DE PRODUCCIÓN…………………………
76
TABLA XXXVI, CÁLCULOS DEL PROCESO DE SINIESTROS……………………………
79
TABLA XXXVII, CÁLCULOS DEL PROCESO DE FINANCIAMIENTO……………………...
80
TABLA XVIII, CÁLCULOS DEL PROCESO DE PERDIDAS PARCIALES…………………
82
TABLA XXXIX, CÁLCULOS DEL PROCESO DE GASTOS………………………………
83
TABLA XL, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN FECHA………………………………………
87
TABLA XLI, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN TALLER……………………………………….
88
TABLA XLII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN DISTRIBUIDOR………………………………
88
TABLA XLIII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN CENTRO COSTOS………………………….
88
TABLA XLIV, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN SOCIEDAD………………………………….
89
TABLA XLV, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN EVENTOS ESPECIALES……………………
89
TABLA XLVI, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN MONEDA GASTOS………………………….
89
TABLA XLVII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN CTO RESERVA……………………………
89
TABLA XLVIII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN ESTATUS GIRO…………………………
90
TABLA XLIX, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN ENTIDAD BANCARIA……………………….
90
TABLA L, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN TIPO COBRANZA………………………………..
90
TABLA LI, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN CUENTA CONTABLE…………………………...
91
TABLA LII, DISEÑO FÍSICO ORDENES INTERNAS COSTOS……………………………
91
TABLA LIII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN EFECTO SINIESTRO………………………….
91
TABLA LIV, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN CAUSA SINIESTRO…………………………
92
TABLA LV, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN CAUSA RECHAZO SINIESTRO………………..
92
TABLA LVI, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN ESTATUS SINIESTRO………………………
92
TABLA LVII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN BIEN…………………………………………
92
TABLA LVIII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN MONEDA…………………………………...
93
TABLA LIX, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN ZONAS………………………………………..
93
TABLA LX, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN TIPO POLIZA………………………………….
93
TABLA LXI, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN ESTATUS POLIZA…………………………….
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TABLA DE CONTENIDO
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TABLA LXII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN CUENTA……………………………………..
94
TABLA LXIII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN RAMO……………………………………….
94
TABLA LXIV, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN SUCURSAL…………………………………
95
TABLA LXV, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN SERIES………………………………………
95
TABLA LXVI, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN PERITO……………………………………..
95
TABLA LXVII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN COBERTURA……………………………….
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TABLA LXVIII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN CONDUCTOR HABITUAL …………………
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TABLA LXIX, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN VEHÍCULO…………………………………..
97
TABLA LXX, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN INTERMEDIARIO……………………………..
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TABLA LXXI, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN PRODUCTOS……………………………….
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TABLA LXXII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN CLIENTE……………………………………
98
TABLA LXXIII, DISEÑO FÍSICO DIMENSIÓN DEUDOR…………………………………..
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TABLA LXXIV, DISEÑO FÍSICO FACT GASTOS…………………………………………
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TABLA LXXV, DISEÑO FÍSICO FACT PERDIDAS PARCIALES…………………………
100
TABLA LXXVI, DISEÑO FÍSICO FACT FINANCIAMIENTO……………………………….
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TABLA LXXVII, DISEÑO FÍSICO FACT SINIESTRO……………………………………
102
TABLA LXXVIII, DISEÑO FÍSICO FACT PRODUCCIÓN………………………………….
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RESUMEN
RESUMEN SISTEMA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO PARA EL SECTOR SEGUROS
Autores: Otto Abreu Octavio Coffaro Tutor: Ing. Daniel Blanco Ruiz Caracas, julio de 2005 El presente trabajo de grado tiene como objetivo principal, desarrollar un sistema de inteligencia de negocios utilizando el ciclo CPM, para así manejar y planificar la información que se encuentra en las diferentes fuentes de datos que maneja el negocio, logrando de esta manera una mejor visualización de la información y mejorar el proceso de toma de decisiones. Para poder llevar a cabo el desarrollo del sistema de inteligencia de negocio, se requirió adquirir conocimientos acerca del funcionamiento general del sector seguros. Se homologó la información relevante del negocio y se almacenó en una bodega de datos, la cuál mediante el uso de herramientas de modelamiento y análisis multidimensional permite la creación de cubos OLAP de los cuales se derivan reportes multidimensionales, buscándose de esta forma, que los encargados de tomar decisiones cuenten con un sistema que les permita facilitar el proceso de análisis de la información. Como resultado, se obtiene una solución de inteligencia de negocio, cuyas funcionalidades facilitan el desarrollo de reportes multidimensionales, los cuales permiten el análisis del tipo “drill – down” para así visualizar niveles inferiores de granularidad de la información, apoyados de ser necesario en diferentes tipos de gráficas; a su vez, permite la reacción en tiempo real de la organización ya que es posible monitorear en cualquier momento el estado de la empresa y así realizar los reajustes al plan de negocios con una mayor efectividad cuando sea necesario. Esta solución está enfocada al sector seguros en general, por lo cual puede ser aplicado a cualquier empresa comercial que pertenezca al sector estudiado.
1
INTRODUCCION
INTRODUCCIÓN
Las empresas que han apostado por una gestión orientada a procesos de negocio, hoy en día celebran los resultados de su elección. Su mayor éxito ha sido aplicar el sentido común, que les ha hecho informatizar su metodología de trabajo. La importancia que tiene el disponer de información del negocio, para tomar decisiones acertadas y alcanzar los objetivos propuestos, radica en la continuidad de poder seguir siendo competitivos, dentro de un mercado cambiante y con un factor de riesgo elevado como el que presenta el sector seguros.
Cada día, las organizaciones enfrentan nuevos retos y para abordarlos con éxito necesitan interpretar lo que está ocurriendo en la empresa, permitiendo tomar decisiones e introducir mejoras. La clave del negocio está en el valor de la información y en la evidencia de que no se puede gestionar lo que no controlamos, ni controlar lo que no se mide.
Mediante el uso de Sistemas de Inteligencia de Negocios, orientados hacia la alta gerencia, se proporcionará el ambiente adecuado sobre los procesos necesarios para la posterior toma de decisiones, apoyados en cuadros de mando, reportes, tendencias e indicadores básicos para la implementación de la filosofía conceptual de la gerencia de alto desempeño (CPM).
INTRODUCCION
2
A veces, se percibe que algo no funciona bien. Saber qué y por qué no es tarea fácil, sólo a partir de los datos de la empresa analizados podremos reajustar los planes y los procesos de la organización.
Las empresas con cierta madurez tecnológica disponen de diferentes soluciones informáticas para automatizar sus procesos de negocio de Gestión Empresarial (ERP), Mercadeo y Ventas (CRM), Cadena de Suministro (SCM), entre otros. Si las soluciones no están integradas, nos encontramos ante verdaderos silos de conocimiento, con lo que sólo podemos tener una visión parcial y fragmentada del negocio.
Hay que tener en cuenta que el primer paso para implantar soluciones de análisis de negocio es garantizar la calidad de la información en su origen. A través del uso de información validada y consolidada permitirá medir, controlar y gestionar adecuadamente el negocio a través del uso de un Datawarehouse, que responda a las dimensiones relevantes del negocio. Por esta razón, el proceso de depuración de los datos pasa por la utilización de una herramienta de Extracción, Transformación y Carga de datos (ETL) y por la construcción de un almacén de datos (Datawarehouse) o DataMart si esta solo requiere analizar una unidad del negocio.
3
INTRODUCCION
Por esta razón se plantea el uso de herramientas de inteligencia de negocio (BI) pensadas para que los usuarios finales puedan realizar sus propias consultas y análisis multidimensional de los datos de la organización.
Para poder conceptualizar el modelo de CPM, se requirió adquirir conocimientos acerca de términos relacionados con la gerencia de alto desempeño, términos del sector seguros e inteligencia de negocios. Debido a esto,
se
adaptaron
las
nuevas
tendencias
enfocadas
al
análisis
multidimensional permitiendo hacer evaluaciones sobre los factores antes mencionados.
El presente trabajo final de grado se organiza en cinco capítulos principales: Capitulo I: Tema de Investigación; Capítulo II: Marco Teórico; Capítulo III: Marco Metodológico; Capítulo IV: La propuesta y el Capítulo V: Conclusiones y Recomendaciones.
En el Capítulo I: Tema de Investigación, se describe el problema presentado y el objetivo del presente Trabajo de Grado.
En el Capítulo II: Marco Teórico, se presenta toda la base teórica para comprender correctamente el desarrollo del proyecto. Entre los temas expuestos en este capítulo se encuentran: Corporate Performance Management (C.P.M.) y Business Intelligence (BI).
INTRODUCCION
4
En el Capítulo III: Marco Metodológico, se describe de forma detallada el trabajo en relación a la metodología utilizada y el producto que se obtiene en cada una de las fases que ésta propone.
En el Capítulo IV: La propuesta, se realiza una descripción sobre la solución orientada al sector seguros bajo las mejores prácticas del C.P.M.
Finalmente, en el Capítulo V: Conclusiones y Recomendaciones, se exponen las conclusiones además de las recomendaciones para futuras investigaciones.
CAPITULO I. TEMA DE INVESTIGACION
5
CAPÍTULO I. TEMA DE INVESTIGACIÓN
I.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Las compañías de seguros basan sus operaciones en la venta de pólizas que generan una relación entre el cliente y la empresa, basado en cualquier ente que sea asegurable pudiendo ser un bien por producto, o un producto visto como un paquete dentro de la misma compañía para uno o más clientes, produciéndose almacenamiento dinámico a distintas fuentes de datos.
Entre algunos de los problemas existentes dentro de las compañías de seguros bajo el actual manejo de datos, se encuentra la información duplicada sobre clientes con distintos servicios (clientes cruzados), además de una inadecuada evaluación de la siniestralidad por cliente y producto, que genera el inadecuado análisis de los reportes planos emitidos por los sistemas transaccionales, los cuales no logran responder las preguntas del negocio.
Otro punto a ser considerado, es que la información recopilada no es consolidada, además de no apoyar en el proceso de toma de decisiones. A su vez el actual manejo de datos genera incongruencia de criterios dentro de
CAPITULO I. TEMA DE INVESTIGACION
6
las distintas áreas del negocio, ya que muchas veces un mismo producto se vende bajo diferentes términos o condiciones.
Los procesos actuales son evaluados por sistemas que no permiten la homologación de las distintas fuentes de datos que almacenan la información referente al negocio, generando disparidad entre los números presentados por los distintos departamentos.
De
permanecer el modelo vigente, la rentabilidad de las operaciones
actuales se verán afectadas de manera negativa en base a los posibles análisis de riesgo, planificación de carteras e índices de siniestralidad, haciendo que el negocio sea menos competitivo, debido a que las mediciones relacionadas con el núcleo del negocio no son capaces de responder a los reajustes necesarios dentro de todo plan de negocios en tiempo adecuado. La gran mayoría de las empresas del sector seguros están adquiriendo tecnologías basadas en modelos multidimensionales que generen
reportes capaces de ofrecer cierta granularidad (nivel de
dimensión) del estado del negocio.
Para ello es necesario la elaboración de un sistema de inteligencia de negocios que consolide en una única fuente de datos (Datawarehouse) la información de los distintos procesos que se desarrollan en producción, los cuales son requeridos por la gerencia. En el diseño de la bodega de datos se
7
CAPITULO I. TEMA DE INVESTIGACION
requiere que esta sea escalable y sostenible en el tiempo, para que se adapte a los nuevos requerimientos generados por el negocio.
Para ello los modelos basados en Inteligencia de Negocios necesitan consolidar en pasado, presente y futuro, las métricas definidas dentro de cada uno de los procesos funcionales, contenidos en los reportes requeridos por parte de las distintas áreas del negocio.
Justificación:
Debido a la alta competitividad del mercado, hoy en día es necesario que las
empresas
inviertan
sus
recursos hacia
la
automatización
y
mejoramiento de sus procesos internos en el manejo de información, para así
poder
permanecer
competitivos
dentro
del
mercado.
Las
organizaciones líderes cuentan con mecanismos que permiten obtener información y proyecciones basadas en información histórica de todas las áreas funcionales, estas se logran unificando las fuentes de información de la empresa para todos los procesos de negocio, y así llevar a cabo un proceso de toma de decisiones acertado.
Por ello es necesario que la información obtenida a través de la consolidación de los campos y de las distintas dimensiones, sean capaces
8
CAPITULO I. TEMA DE INVESTIGACION
de medir las operaciones de una organización que
establezcan
las
directrices o parámetros gerenciales necesarios para solventar el manejo de los indicadores, permitiendo el análisis, monitoreo y la generación de reportes contemplados en el ciclo de CPM.
I.2 OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN:
I.2.1 Objetivo General:
Desarrollar un sistema de inteligencia de negocio utilizando el ciclo Corporate Performance Management (C.P.M) el cual manejará y planificará la información que se encuentra en las diferentes fuentes de datos existentes en la empresa, logrando una mejor visualización de la información para así mejorar el proceso de toma de decisiones a nivel gerencial.
I.2.2 Objetivos Específicos:
•
Analizar los requerimientos de información de la organización en las áreas de producción, recaudo, reclamaciones, siniestro, riesgo, administrativo y contabilidad.
•
Diseñar el modelo conceptual de almacenamiento multidimensional.
CAPITULO I. TEMA DE INVESTIGACION
•
9
Desarrollar el sistema utilizando el ciclo de C.P.M. para la gestión operativa de la empresa, basado en el diseño establecido.
•
Implantar el sistema propuesto.
I.3 ALCANCES Y LIMITACIONES
El diseño de la propuesta determina el alcance en términos de cumplimiento sobre el objetivo general de la investigación, dirigida esta al desarrollo de un sistema de inteligencia de negocios para el sector seguros. El sistema de inteligencia de negocios estará en capacidad de ofrecer:
•
Diseño y desarrollo de un Datawarehouse, como solución a la integración entre los distintos departamentos funcionales del sector seguro y que responda a los procesos de negocio. El mismo permitirá a la empresa objetivos alineados, reducción de re-trabajo y conciliación entre las imprecisiones de los datos transaccionales, con lo cual la visión estratégica del negocio podrá ser analizada bajo una perspectiva multidimensional.
•
El datawarehouse se alimentará de las tablas transaccionales de los procesos de producción, recaudos, reclamaciones, siniestro, riesgo, administrativo y contabilidad.
10
CAPITULO I. TEMA DE INVESTIGACION
•
Recolección de información, control y colaboración del flujo de procesos a través del ciclo CPM, encargado de planificar los procesos administrativos, monitorear las tendencias e indicadores claves de desempeño y entregar la información a través de distintos reportes para su posterior análisis.
•
El análisis multidimensional del sistema de Inteligencia de Negocios está dirigido a los tomadores de decisiones, permitiendo la entrega de la
información
desde
distintas
perspectivas
o
dimensiones
relacionadas al tiempo de estudio.
•
Con la propuesta se logra la obtención y entrega de reportes bajo Windows y escalable a una arquitectura web, con reportes OLAP para los análisis multidimencionales.
•
Se analizará la granularidad de cada una de las tablas de hecho, no se analizarán tablas de otros negocios, ni tampoco se analizarán áreas de reaseguro.
CAPITULO I. TEMA DE INVESTIGACION
•
11
La propuesta no realizará operaciones transaccionales, solamente gestionará las existentes en la base de dato que hayan sido extraídas, transformadas y cargadas hacia la bodega de datos.
12
CAPITULO II. MARCO TEORICO
CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO
II.1 Gerencia de Desempeño Corporativo (C.P.M.)
La Gerencia de Desempeño Corporativo (C.P.M. , por sus siglas en ingles de Corporate Performance Management) es un término genérico utilizado para describir la metodología, la métrica, los procesos y los sistemas empleados para supervisar y gestionar el rendimiento de una compañía, En la actualidad, un creciente número de grandes organizaciones internacionales se basan en soluciones de CPM para controlar los procesos que posibilitan lograr el éxito. CPM proporciona las herramientas de creación de reportes esenciales necesitadas por los ejecutivos para saber qué áreas de su compañía tienen un buen rendimiento, para seguir las tendencias del negocio y para saber qué oportunidades aprovechar. (Townley, 2004)
CPM lleva la información corporativa a los ejecutivos y permite exponer la información precisa actual a toda la organización con una gran rapidez. En muchos
casos,
las
corporaciones
se
basan
en
software
“en
compartimentos” para realizar una función determinada, sin poder utilizarlo para otras áreas fundamentales de la compañía. El software utilizado para la elaboración de presupuestos no funcionará para la creación de reportes públicos; el software diseñado para gestionar la estructura de costes no es
13
CAPITULO II. MARCO TEORICO
eficaz cuando se aplica a la gestión de la demanda y a la planificación del negocio. Una buena solución de CPM cubre todo el proceso estratégico.
El ciclo CPM permite unir las iniciativas con los objetivos estratégicos, supervisando así de cerca y controlando las actividades cruciales para lograr sus objetivos. CPM permite a los ejecutivos, gerentes y empleados medir el progreso, seguir
las tendencias de negocio fundamentales y
centrarse en áreas de gran oportunidad.
Se puede enumerar algunas de las ventajas que permite la implantación del ciclo CPM en un negocio:
•
Integrar con regularidad la información financiera clave en una misma base de datos, mejorando así la capacidad de análisis y la precisión de la información financiera.
•
Proporcionar flexibilidad del usuario en reportes, análisis y entrada de planificación a la vez que se mantienen la coherencia, el formato y los procesos corporativos.
•
Reducir significativamente la cantidad de tiempo dedicado por los analistas financieros a la recopilación, manejo y reportes de información no estándar y con el análisis ad-hoc.
CAPITULO II. MARCO TEORICO
•
14
Proporcionar una perspectiva del plan “en tiempo real” durante todo el proceso de planificación.
II.2 INTELIGENCIA DE NEGOCIO
II.2.1 Concepto de Inteligencia de Negocio
Es un concepto que trata de englobar todos los Sistemas de Información de una organización para obtener de ellos no solo información o conocimiento, si no una verdadera inteligencia que le confiera a la organización una ventaja competitiva por sobre sus competidores.
La Inteligencia de Negocio (BI, por sus siglas en ingles de Business Intelligence) se compone de todas las actividades relacionadas a la organización y entrega de información así como el análisis del negocio. Esto incluye Minería de Datos, Administración del Conocimiento, Aplicaciones Analíticas, Sistemas de Reportes y principalmente Data Warehousing. El conjunto de tecnologías que usan Data Warehousing y OLAP (On-line Analitic Procesing, procesamiento analítico en línea), combinado con herramientas de reporte, son referidas como Inteligencia de Negocio, porque ayudan a las compañías a ganar inteligencia en operaciones y desempeño
CAPITULO II. MARCO TEORICO
15
debido a que les proporciona la habilidad de consolidar información y analizarla con la suficiente velocidad y precisión para descubrir ventajas y tomar mejores decisiones de negocios. (Navarrete, 2004)
Este concepto ha tomado la delantera en los últimos años, los proveedores de soluciones cuentan con tecnología mas amigable y presentan datos mas fáciles de analizar, apostando hacia la adopción masiva de dichos sistemas por parte de las organizaciones.
La Inteligencia de Negocio no es una sola tecnología o aplicación. No es una "cosa", sino que se trata de un "suite" de productos que trabajan de manera conjunta para proveer datos, información y reportes analíticos que satisfagan las necesidades de una gran variedad de usuarios finales. (Navarrete, 2004).
II.2.2 Algunos elementos de la Inteligencia de Negocio:
Los sistemas actuales de Inteligencia de Negocio están construidos en una moderna infraestructura que consisten de una arquitectura federada (también conocida como modular) que acomoda todos los componentes en un moderno sistema de inteligencia del negocio Estos sistemas incluyen:
•
Data Warehousing y Data Marts, sistemas de almacén de datos.
CAPITULO II. MARCO TEORICO
•
Aplicaciones analíticas.
•
Data Mining, herramientas para minería de datos.
•
OLAP, herramientas de procesamiento analítico de datos.
•
Herramientas de consulta y reporte de datos.
•
Herramientas de producción de reportes personalizados.
•
ETL, herramientas de extracción, traducción y carga de datos.
•
Herramientas de administración de sistemas.
•
Portales de información empresarial.
•
Sistemas de base de datos.
16
Una organización puede implementar por separado cada una de éstas herramientas y alcanzar un buen nivel de inteligencia, o como es recomendable, implementar una solución completa de Business Intelligence.
II.2.3 Dashboard
Es un “panel de control” que le ofrece en todo momento al usuario de un sistema de Inteligencia de Negocio, la situación en tiempo real de los diferentes indicadores del negocio como pueden ser: “ventas”, “ventas por área y producto” , “producción” , “inventario”, “flujo de caja” , “información de mercado”, entre otros. (Alonso, 2004)
CAPITULO II. MARCO TEORICO
17
II.2.4 Indicadores Claves del Desempeño KPI (Key Performance Indicator)
Los Indicadores claves del Desempeño, también conocido como KPI, ayudan a una organización a medir el progreso hacia las metas trazadas por esta. Los Indicadores claves del Desempeño son medidas cuantificables, concordadas de antemano, que reflejan los factores críticos de éxito de una organización. Ellos diferirán dependiendo del tipo de organización. (Reh, 2005)
II.2.5 BSC (Balanced Score Card)
Dentro de una organización, los directores, analistas, gerentes y accionistas han utilizado tradicionalmente indicadores financieros claves para medir el progreso de un negocio,
pero mientras los indicadores financieros sólo
ofrecen una vista excelente del pasado, ellos proporcionan una visión incompleta hacia el futuro.
El BSC es un sistema que rastrean el progreso de otros aspectos importantes del negocio además de medidas financieras, para proporcionar una visión equilibrada y estratégica de la organización.
18
CAPITULO II. MARCO TEORICO
El enfoque tradicional de BSC sugiere cuatro perspectivas en las maneras en que pueden ser evaluadas las actividades de una compañía, las cuales son:
•
La perspectiva Financiera (¿cómo miramos a nuestros accionistas?)
•
La perspectiva de Cliente (¿cómo miramos a nuestros clientes?)
•
Procesa la perspectiva (¿en qué procesos debemos sobresalir para triunfar?)
•
Perspectiva de la innovación y aprendizaje (¿cómo sostendremos nuestra habilidad de cambiar y mejorar?)
BSC empieza con la Estrategia de la compañía y la Visión. Desde aquí, se definen los factores críticos del éxito y se plantean los objetivos, para que las áreas claves a la estrategia puedan ser medidas y gestionadas. La premisa fundamental es que la innovación y la mejora dentro de una organización, unido a procesos efectivos de negocio, generará satisfacción al cliente a través de los productos y servicios.
II.3 BASE DE DATOS II.3.1 Concepto de Base de datos
Una base de datos se puede definir como un conjunto de información relacionada
que
se
encuentra
agrupada
ó
estructurada.
CAPITULO II. MARCO TEORICO
19
Desde el punto de vista de la informático, la base de datos es un sistema formado por un conjunto de datos almacenados en discos que permiten el acceso directo a ellos y un conjunto de programas que manipulen ese conjunto de datos. (Raga, 2004)
II.3.2 Otros conceptos de bases de datos:
•
Base de datos: es la colección de datos aparentes usados por el sistema de aplicaciones de una determinada empresa.
•
Base de datos: es un conjunto de información relacionada que se encuentra agrupada o estructurada. Un archivo por sí mismo no constituye una base de datos, sino más bien la forma en que está organizada la información es la que da origen a la base de datos.
•
Base de datos: colección de datos organizada para dar servicio a muchas aplicaciones al mismo tiempo al combinar los datos de manera que aparezcan estar en una sola ubicación.
CAPITULO II. MARCO TEORICO
20
II.3.3 Requerimientos de las bases de datos:
El análisis de requerimientos para una base de datos incorpora las mismas tareas que el análisis de requerimientos del software. Es necesario un contacto estrecho con el cliente; es esencial la identificación de las funciones e interfaces; se requiere la especificación del flujo, estructura y asociatividad de la información. (Raga, 2004)
II.3.4 Base de datos Multidimensional
Base de datos de estructura basada en dimensiones orientada a consultas complejas y alto rendimiento. Puede utilizar un SGBDR en estrella (Base de datos Multidimensional a nivel lógico) o SGBDM (Base de datos Multidimensional a niveles lógico y físico o Base de datos Multidimensional Pura). (De La Herrán, 2004)
II.4 OLAP (On Line Analytical Processing) II.4.1 Concepto
Es una tecnología que permite analizar grandes volúmenes de datos, organizándolos en forma de cubos multidimensionales. Mediante esta
CAPITULO II. MARCO TEORICO
21
tecnología, se puede navegar por la información de forma dinámica e intuitiva. OLAP mantiene actualizadas las totalizaciones definidas en el cubo de manera que al consultar la información, ésta ya está disponible, por lo que se logra un rápido acceso a los datos, sin depender de la cantidad de datos de origen, ni la complejidad de las consultas.
II.4.2 Cubo OLAP
La información de un data warehouse se accede mediante los cubos OLAP, estos son una representación de datos en forma de dimensiones que permite analizar interacciones entre grupos de datos.
II.4.3 Dimensiones OLAP:
Los archivos OLAP o cubos modelan los datos en dimensiones. Una dimensión es una clasificación de alguna actividad en una organización por la cual se puede medir su éxito. Por ejemplo, puede monitorear sus ventas contra los productos o clientes en un periodo de tiempo.
Hay dos clases de dimensiones que se pueden utilizar, dimensiones regulares y dimensión de medida.
CAPITULO II. MARCO TEORICO
22
Dimensiones regulares son aquellos datos que se quieren medir, por ejemplo, si desea seguir el control de sus ventas, puede utilizar:
Clientes: ¿Quienes son los mejores, donde se encuentran, que es lo que compran?
Productos: ¿Con respecto a los clientes, quien los compra? Que productos se están vendiendo?
Tiempo: ¿Como voy ahora con respecto al ultimo año o último mes?
En otro tipo de aplicaciones, por ejemplo cuentas por cobrar, se pueden utilizar dimensiones como el Tiempo para llevar control del vencimiento de sus documentos. En contabilidad, una dimensión podría ser su catalogo de cuentas.
Estas dimensiones se conforman de elementos que están dispuestos en niveles jerárquicos o simplemente niveles. Los niveles pueden ser por ejemplo, país, estado, ciudad. Se puede navegar a través de esta jerarquía a través de los niveles o a través de sus elementos.
CAPITULO II. MARCO TEORICO
23
Dimensión de medida son los números que aparecen en el análisis dependiendo de los elementos seleccionados en las dimensiones regulares. Por ejemplo, en un cubo de ventas, podríamos escoger ver las ventas, el número de artículos vendidos, ganancia, costo, entre otros.
Una vez que se tienen estos datos, se pueden poner en una estructura de datos altamente sofisticada que se llama cubo multidimensional. Este cubo le permitirá analizar su información de la manera que desee. Se puede cruzar todas las dimensiones para obtener nueva información que responderá a las preguntas que hace y le permitirá tomar mejores decisiones.
II.4.4 Rotar y Rebanar:
Se puede cambiar las dimensiones del cubo que esta viendo y obtener una nueva vista de información. Por ejemplo, 'Ventas por producto' puede cambiarse fácilmente a 'Ventas por vendedor'. Rotar es lanzar el cubo como si fuera un dado para obtener una nueva cara del cubo. Rebanar es cambiar el valor de una dimensión por otro valor, por ejemplo, de las ventas de Enero a las ventas de Febrero.
CAPITULO II. MARCO TEORICO
24
II.4.5 Taladrar o Drilling:
Los datos de las dimensiones se pueden abrir para obtener mas detalle. Una especie de taladro que se hunde mas en la información. Si se desea ver información geográfica, puede pasar de un continente a un país y luego a una ciudad en particular.
Con esta simple combinación de cosas, se puede abrir la información generada por un negocio o información corporativa para todos el personal tomador de decisiones en formas que antes no era posible realizarlo.
II.4.6 Relational OLAP (ROLAP)
Relational Online Analytical Processing, o proceso analítico relacional en línea, es una forma de procesamiento analítico en línea (OLAP) que ejecuta análisis multidimencional sobre datos almacenados en una base de datos relacional, en vez de una base de datos multidimensional, como se considera el estándar de OLAP. (Daccach , 2005)
El procesamiento de los datos puede suceder en el sistema de bases de datos, un servidor de capa media, o en el cliente. En una arquitectura de dos niveles, el usuario envía una consulta en SQL a la base de datos y recibe el
CAPITULO II. MARCO TEORICO
25
resultado de la misma. En una arquitectura de tres niveles, el usuario envía el requerimiento para el análisis multidimensional, y el motor ROLAP lo convierte a SQL para ser enviado a la base de datos. Posteriormente se ejecuta la operación en sentido contrario. El motor convierte los resultados del SQL a un formato multidimensional, antes de servírselo al cliente para su análisis. (Daccach , 2005)
II.4.7 Multidimensional OLAP (MOLAP)
MOLAP (multidimensional online analytical processing – procesamiento analítico multidimensional en línea) es un proceso analítico en línea (OLAP) que indexa directamente en una base de datos multidimensional. Por lo general una aplicación OLAP considera los datos en forma multidimensional, el usuario es capaz de ver diferentes aspectos o facetas de agregados de datos, como las ventas por tiempo, geografía y modelo del producto. Si la información se almacena en una base de datos relacional, se puede ver en forma multidimensional, pero solo mediante el acceso secuencial y el procesamiento de una tabla para cada dimensión o aspecto que se quiera ver. (Daccach , 2005)
Los procesos MOLAP usan información que ya están almacenados en un arreglo multidimensional, en el cual todas las posibles combinaciones de los
26
CAPITULO II. MARCO TEORICO
datos se reflejan, cada uno en una celda que puede ser accesado directamente. Por ésta razón, MOLAP es, para la mayoría de los usos, más rápida y más ágil para responder al usuario que el ROLAP. El MOLAP se usa particularmente en proyectos de bodegas de datos. (Daccach , 2005)
II.4.8 Herramientas Hybrid OLAP (HOLAP)
Permiten
un
análisis
híbrido
de
la
información,
puede
proveer
simultáneamente un análisis de datos guardados tanto en base de datos relacionales como en bases de datos multidimensionales.
II.5 DATAWAREHOUSE
II.5.1 Concepto
Un datawarehouse es un sistema que almacena de manera centralizada, toda la información que provienen de sus diferentes sub sistemas en un solo archivo,
permitiendo
que
determinados usuarios
efectuen
consultas
particulares y realicen un análisis partiendo desde niveles generales hacia niveles específicos. (Alva, 2004)
27
CAPITULO II. MARCO TEORICO
Un
sistema
datawarehousing,
define
un
nuevo
concepto
para
el
almacenamiento de datos, integra la información generada en todos los ámbitos de una actividad de negocios (ventas, producción, finanzas, marketing, etc.) y permite un acceso y explotación de la información contenida en la base de datos, facilitando un amplio abanico de posibilidad de análisis multivariables que permitirán la toma de decisiones estratégicas. El proceso integra toda la información de la compañía en un único depósito
II.5.2 Datamining
Es el proceso de extracción de información significativa de grandes bases de datos, información que revela inteligencia del negocio, a través de factores ocultos, tendencias y correlaciones para permitir al usuario realizar predicciones que resuelven problemas del negocio proporcionando una ventaja competitiva.
II.5.3 Data Mart
Un Data Mart es la implementación de un data warehouse con un ámbito de datos y funciones de data warehouse más pequeño y restringido, que sirve a un departamento único o a una parte de la organización o empresa, pero sin
CAPITULO II. MARCO TEORICO
28
diferencias técnicas esenciales entre ellos. Es utilizado por una herramienta OLAP para procesar información, elaborar informes y vistas.
II.5.4 ETL(Extraction-Transformation-Loading)
Son los procesos relacionados con la extracción, transformación y carga de una data en un datawarehouse.
II.5.5 Dato
Un dato es un conjunto discreto, de factores objetivos sobre un hecho real. Dentro de un contexto empresarial, el concepto de dato es definido como símbolos que describen condiciones, hechos, situaciones o valores. Un dato no dice nada sobre el porqué de las cosas, y por sí mismo tiene poca o ninguna relevancia o propósito.
Las organizaciones actuales normalmente almacenan datos mediante el uso de tecnologías. Desde un punto de vista cuantitativo, las empresas evalúan la gestión de los datos en términos de coste, velocidad y capacidad.
29
CAPITULO II. MARCO TEORICO
Todas las organizaciones necesitan datos y algunos sectores son totalmente dependientes
de
ellos.
Bancos,
compañías
de
seguros,
agencias
gubernamentales y la Seguridad Social son ejemplos obvios. En este tipo de organizaciones la buena gestión de los datos es esencial
para su
funcionamiento, ya que operan con millones de transacciones diarias. Pero en general, para la mayoría de las empresas tener muchos datos no siempre es bueno. Las organizaciones almacenan datos sin sentido. Realmente esta actitud no tiene sentido por dos razones. La primera es que demasiados datos hacen más complicado
identificar aquellos que son relevantes.
Segundo, y todavía más importante, es que los datos no tienen significado en sí mismos.
Los datos describen únicamente una parte de lo que pasa en la realidad y no proporcionan juicios de valor o interpretaciones, y por lo tanto no son orientativos para la acción. La toma de decisiones se basará en datos, pero estos nunca dirán lo que hacer. Los datos no dicen nada acerca de lo que es importante o no.
A pesar de todo, los datos son importantes para las
organizaciones, ya que son la base para la creación de información. (Carrión, 2004)
CAPITULO II. MARCO TEORICO
30
II.5.6 Información:
Como han hecho muchos investigadores que han estudiado el concepto de información, lo describiremos como un mensaje, normalmente bajo la forma de un documento o algún tipo de comunicación audible o visible. Como cualquier mensaje, tiene un emisor y un receptor. La información es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, es capaz de impactar sobre sus juicios de valor y comportamientos. Tiene que informar; son datos que marcan la diferencia. La palabra “informar” significa originalmente “dar forma a “ y la información es capaz de formar a la persona que la consigue, proporcionando ciertas diferencias en su interior o exterior. Por lo tanto, estrictamente hablando, es el receptor, y no el emisor, el que decide si el mensaje que ha recibido es realmente información, es decir, si realmente le informa. Un informe lleno de tablas inconexas, puede ser considerado información por el que lo escribe, pero a su vez puede ser juzgado como “ruido” por el que lo recibe. (Carrión, 2004)
La información se mueve entorno a las organizaciones a través de redes formales e informales. Las redes formales tienen una infraestructura visible y definida: cables, buzones de correo electrónico, direcciones, entre otros. Los mensajes que estas redes proporcionan incluyen e-mail, servicio de entrega de paquetes, y transmisiones a través de Internet. Las redes informales son
31
CAPITULO II. MARCO TEORICO
invisibles. Se hacen a medida. Un ejemplo de este tipo de red es cuando alguien te manda una nota o una copia de un artículo.
A diferencia de los datos, la información tiene significado
(relevancia y
propósito). No sólo puede formar potencialmente al que la recibe, sino que esta organizada para algún propósito. Los
datos se convierten en
información cuando su creador les añade significado. Transformamos datos en información añadiéndoles valor en varios sentidos. Hay varios métodos:
•
Contextualizando: sabemos para qué propósito se generaron los datos.
•
Categorizando:
conocemos
las
unidades
de
análisis
de
los
componentes principales de los datos. •
Calculando: los datos pueden haber sido analizados matemática o estadísticamente.
•
Corrigiendo: los errores se han eliminado de los datos.
•
Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa.
Los ordenadores nos pueden ayudar a añadir valor y transformar datos en información, pero es muy difícil que nos puedan ayudar a analizar
el
contexto de dicha información. Un problema muy común es confundir la información (o el conocimiento) con la tecnología que la soporta. Desde la televisión a Internet, es importante tener en cuenta que el medio no es el
32
CAPITULO II. MARCO TEORICO
mensaje. Lo que se intercambia es más importante que el medio que se usa para hacerlo. Muchas veces se comenta que tener un teléfono no garantiza mantener conversaciones
brillantes. En definitiva, que actualmente
tengamos acceso a más tecnologías de la información no implica que hayamos mejorado nuestro nivel de información.(Carrión, 2004)
CAPITULO III. DESARROLLO
33
CAPÍTULO III. DESARROLLO
El presente trabajo de grado responde a una solución de negocio orientada a la optimización de procesos, con el fin de incrementar el rendimiento de la empresa, ya que la misma se basa en diseñar una arquitectura del almacén de datos que fundamente una solución de Inteligencia de Negocio, mediante la cual se puedan observar y analizar los resultados técnicos y medibles para las operaciones de seguros.
También se plantea y sugiere mecanismos que permitan la oportuna generación e integración de la información de las diferentes fuentes de datos del negocio para así optimizarlo. A su vez se desea sentar las bases para la construcción de un modelo técnico y contable integrador, que consolide la información de los sistemas existentes, permitiendo el análisis de los procesos relevantes de negocio mediante indicadores de gestión, apoyando así el proceso de toma de decisiones tácticas y estratégicas.
La propuesta planteada genera la posibilidad de contar con un mecanismo que permita obtener información estándar para todas las áreas funcionales, lograr que haya una única fuente de información en la empresa para todos los procesos de negocio de la aseguradora, y permitir que las labores operativas se reduzcan y ofrezcan mayor capacidad de análisis.
CAPITULO III. DESARROLLO
34
En este punto, es importante señalar que los sistemas de inteligencia de negocios, no son sistemas autónomos, ya que no sustituyen al encargado de tomar la decisión a la hora de solucionar los problemas. Son herramientas de soporte y ayuda a la toma de la mejor decisión posible. Por lo tanto, la responsabilidad de la toma de decisión, ejecución y consecuencias de la misma, debe ser asumida por los miembros de la alta gerencia del negocio. Estos necesitan tomar decisiones de manera rápida y efectiva debido a que en el sector seguros se presentan grandes índices de operaciones con riesgo, duplicidad de clientes (clientes cruzados) con distintos productos, información de siniestralidad por producto y clientes, negociaciones de perdidas adquiridas que necesitan ser evaluadas y generadas por diferentes escenarios o alternativas de decisión, que permiten considerar otras opciones que podrían ser las óptimas.
III.1 MARCO METODOLÓGICO
Para el diseño del sistema propuesto, se utilizará la combinación de varias metodologías como la implementada por Gartner Group para la elaboración de Sistemas de Inteligencia de Negocios, basadas en el Ciclo de Vida del Desarrollo de un Sistema (S.D.L.C. por sus siglas en inglés, Systems Development Life Cycle). Como para el diseño del Datawarehouse se usó la
CAPITULO III. DESARROLLO
35
metodología de Ralph Kimball la cual parte de un enfoque de desarrollo incremental de una serie de data-marts conformados por un diseño de estrella, que se acoplan a la arquitectura dentro del ambiente de la herramienta multidimensional y enfocada por área funcional.
Las fases y actividades que comprende la metodología de Gartner Group para el desarrollo de sistemas de inteligencia de negocio son las siguientes:
1. Análisis de la Solución y Requerimientos: Durante esta fase, se programan y ejecutan las entrevistas a la comunidad de usuarios, buscando el levantamiento de requerimientos. Complementando esta labor, se realiza un análisis preliminar de las fuentes de información y se documentan los resultados y conclusiones derivadas del ejercicio.
2. Validación Resultados de Análisis: Una vez detallados los criterios de validación sobre los requerimientos, se evalúa el alcance basado en la documentación, permitiendo conocer la funcionabilidad y veracidad de la información presentada.
3. Diseño Lógico: El establecimiento del diseño lógico comprende la creación del modelo dimensional para la Bodega de Datos y su posterior validación. Desde el Front End, se modela la aplicación con
CAPITULO III. DESARROLLO
36
base en el esquema de consultas y se definen los reportes a crear. El resultado de este proceso se valida con el usuario final.
4. Diseño Físico: El diseño físico traduce en estructuras, tablas e índices las entidades definidas en el diseño lógico. Se crean las áreas de trabajo en las bases de datos, especificando las volumetrías requeridas. Adicionalmente, se definen los procesos ETL y se validan contra las fuentes físicas.
5. Instalación de Infraestructura Técnica: En esta etapa se instala la plataforma computacional necesitada para apoyar la solución. Esta infraestructura tecnológica incluye base de datos, herramientas de extracción, herramientas de apoyo, herramientas BI, software de comunicaciones, entre otros.
6. Implementación Solución BI: Se plantea un esquema de desarrollo evolutivo, planteado sobre la construcción de un prototipo que permita dimensionar el alcance completo del sistema de información gerencial. Además un acercamiento al desarrollo incremental permite identificar y aplicar correctivos anticipadamente sobre los posibles puntos críticos del sistema. Desde el Back End, se deben construir las tablas y la extracción inicial de los Datos. Esto permite la validación inicial de la calidad de los datos en la Bodega y una evaluación de los procesos
37
CAPITULO III. DESARROLLO
de extracción. Paralelamente, las labores de Front End se concentran en la construcción de catálogos y generación de cubos. Estos cubos, en diseño y datos, son validados por el usuario líder en reportes de prueba. La aplicación y su funcionalidad son revisadas y validadas.
7. Automatización del Proceso: Entre las actividades planeadas para esta
etapa,
se
destaca
la planeación de
la
administración,
mantenimiento y afinamiento de la arquitectura para su puesta en producción.
Se
automatizan
los
procesos
de
extracción,
transformación y carga en el Back End y se programan actividades de respaldo y recuperación. El esquema de seguridad debe haber sido probado y el proceso validado completamente.
CAPITULO III. DESARROLLO
38
Figura 1. Etapas de la Metodología Fuente: Elaboración Propia (Basada en Gartner Group et. al., 2004)
III.2 ANÁLISIS DE LA SOLUCIÓN Y REQUERIMIENTOS
Durante esta etapa se realizó el levantamiento de información necesario para la ejecución del proyecto, entre lo que se incluía el análisis detallado de toda la documentación existente y la planificación, preparación y desarrollo de una serie de entrevistas, a fin de lograr la determinación de manera correcta de los objetivos y requerimientos del sistema así como también poder sustentar y verificar su validez para finalmente conseguir el enfoque que se adapta a los objetivos del presente trabajo de grado. Esto reviste suma importancia ya
CAPITULO III. DESARROLLO
39
que afectará de forma significativa la relevancia de las conclusiones al término del trabajo.
En las etapas iniciales del presente trabajo, se tenía una idea básica referente a cual sería el problema a solucionar, el cual no es otro que la creación de un sistema de inteligencia de negocios dirigido hacia las empresas aseguradoras. Una vez conocido esto, se procedió al curso de acciones que permitirían establecer de manera más clara todos los aspectos referentes al problema planteado, para determinar los alcances y limitaciones que se presentarían antes, durante y una vez culminado el desarrollo del trabajo.
Se realizó una investigación bibliográfica que aportara datos documentados concretos sobre el tema y ayudará a sustentar el trabajo de grado, pero que a su vez permitiera una comprensión mas clara del problema planteado y su posible solución, asimismo se efectuaron diversas entrevistas a personas relacionadas con el área de investigación.
Las primeras entrevistas realizadas con el Ing. Daniel Blanco, Gerente de Negocios de Synergy Gartner , permitieron un gran acercamiento al tema y un gran apoyo a la hora de concretar aspectos que definieron la orientación que tomó este. A raíz de estas entrevistas se discutió de cómo la competencia ha evolucionado notablemente en los últimos años, siendo un
CAPITULO III. DESARROLLO
40
factor del negocio clave el poder obtener información clara, de confianza, precisa y consolidada para así conseguir que en el momento de la toma de decisiones se obtenga la más acertada, que conlleve al éxito de la empresa.
Luego se realizó una entrevista con el Sr. Luís Gómez, Consultor de tecnología MAPFRE Seguros, esta entrevista fue de vital importancia ya que con los conocimientos del entrevistado se pudieron conocer los principales factores a tomar en cuenta a la hora de la toma de decisiones en el sector seguros, también se pudo obtener una mejor idea del alcance que se deseaba sobre el proyecto y de las áreas y procesos de la empresa a trabajar en el sistema.
Se efectuó a su vez una entrevista con el Sr. William Guevara, gracias a sus amplios conocimientos en el área de diseño y desarrollo de sistemas de inteligencia de negocios se logró estar al tanto de las últimas tecnologías que hay en el mercado y adquirir una noción de cuales se iban a implementar en el proyecto.
En una segunda entrevista con el Sr. Luís Gómez Consultor de tecnología MAPFRE Seguros, fue facilitada la data necesaria con la cual se realizó luego la implantación y prueba del sistema, a su vez se efectuó también una segunda entrevista con el
Sr. William Guevara, Desarrollador de
aplicaciones de Inteligencia de Negocios, con lo cual se decidió luego de un
CAPITULO III. DESARROLLO
41
proceso de análisis, cual iba a ser la solución tecnológica a implementar en el proyecto, asimismo fue de gran ayuda a la hora de lograr la obtención de todo el software necesario para el desarrollo del sistema.
Finalmente, el resto del material bibliográfico se encontró en paginas Web y en diversas bibliotecas o facilitadas por parte del Ing. Daniel Blanco en forma de libros, software, publicaciones Gartner y trabajos de grado.
Luego del levantamiento y análisis de la información recaudada, se proceden a enumerar los requisitos y requerimientos del sistema que permitirán encaminar el desarrollo del sistema asegurando no desviarse de las funciones primordiales.
Requerimientos Analíticos y de Información
•
El sistema analizará las áreas del negocio de producción, riesgos, reclamaciones, administrativo, recaudo y contabilidad.
•
El sistema debe permitir la exploración analítica de los procesos anteriormente mencionados con especial énfasis en los ramos de automóviles.
42
CAPITULO III. DESARROLLO
•
El sistema debe permitir la gestión efectiva de los intermediarios
•
Los modelos construidos deben contener, a partir del sistema transaccional las siguientes medidas como mínimo: primas emitidas, primas cobradas, primas netas retenidas, porcentajes de retención, primas netas y brutas devengadas, siniestros brutos, siniestros incurridos (año actual y años anteriores), comisiones y gastos directos, y gastos indirectos distribuidos. Estas medidas base servirán para cálculos derivados como: loss ratio, expense ratio, combined ratio, porcentaje de cobranza y otros similares.
•
Las medidas anteriormente descritas deben ser observadas por las siguientes dimensiones: Fecha (incluye mes, trimestre, año y relativas de tiempo para su comparación), Ramo (incluye niveles para subramo y cobertura), Bien, Producto (incluye la visión comercial de empaquetamiento de coberturas), Cliente ( incluye el segmento y el sector económico o “target”), Intermediario, Sucursal, Unidad de Negocio.
•
Particularmente
para
el
ramo
de
automóviles,
los
procesos
contemplados deben observarse por las características del vehículo (marca, modelo, versión), conductor habitual, y la cobertura (total o parcial). Estas dimensiones se adicionan al modelo para profundizar
CAPITULO III. DESARROLLO
43
sobre los ramos en cuestión.
•
Los análisis deben observar las renovaciones para determinar el nivel de retención de clientes. Igualmente es importante reconocer el número de nuevas pólizas generadas para el período y pólizas anuladas.
•
Todos los análisis deben ajustarse a los períodos de vigencia de las pólizas, contando con este factor temporal a la hora de reportar sobre los agregados y los conteos.
•
Todos los conteos de pólizas y siniestros observados por todas las dimensiones de negocio deben ser vistos transparentemente. En conjunción con los montos de primas, conteos de pólizas, vehículos (bienes asegurados), clientes (contratantes), pagos por siniestros, se deben derivar los promedios por todas las dimensiones diseñadas.
CAPITULO III. DESARROLLO
44
Figura 2. Areas del Negocio a Analizar Fuente: Elaboración Propia (Basada en Cognos et. al., 2004)
Factores de Calidad Contemplados •
La aseguradora debe consolidar su visión de orientación al mercado, derivando una aproximación coherente y compartida al interior de la organización sobre sus productos. Esto implica conciliar una visión
CAPITULO III. DESARROLLO
45
técnica con una visión comercial de Productos. Los sistemas transaccionales deben reflejar esta visión y su interpretación debe ser clara y entendible por las áreas funcionales e informáticas.
•
Es importante que la aseguradora revise el concepto aplicado al término de cliente asegurado, emprendiendo un esfuerzo para unificar la codificación en los sistemas que garanticen la homologación de términos usados dentro del negocio. Es de suma importancia derivar e implantar en los sistemas el identifcador único para cliente.
Disponibilidad del Sistema •
El sistema debe estar disponible permanentemente para la consulta, aún durante los períodos de refresco de información, con excepción durante los posibles procesos de mantenimiento del sistema.
Mantenimiento de la Arquitectura •
Se desea contar con flexibilidad en el sistema, (i.e. para agregar nuevos procesos de negocio o fuentes de datos) y así poder integrar nuevos temas de análisis.
CAPITULO III. DESARROLLO
46
Limitaciones de Diseño y Construcción
•
La calidad de los datos manejados por parte de la aseguradora se convierte en una limitación de diseño y construcción, sí estos presentan niveles inaceptables de calidad los reportes analizados mostraran información no fiable. Entre los criterios a considerar cuando se ejecute un proceso de garantía de calidad de datos, estos deben ser: accesibilidad, completitud, integridad, suficiencia de datos, entre otros.
Requerimientos de Personal y Soporte Administrativo
•
El administrador del sistema debe poseer habilidades técnicas en la plataforma construida y el suficiente entendimiento del negocio para asegurar la integridad de la arquitectura de la bodega de datos.
•
Se debe propender por el establecimiento de roles administrativos que apalanquen la arquitectura de bodega de datos según los lineamientos propuestos por el Data Warehousing Institute.
Requerimientos Fuera del Alcance Inicial
CAPITULO III. DESARROLLO
•
47
Todos aquellos procesos que tengan que ver con las reaseguradoras quedan por fuera del alcance inicial. Tanto su plataforma operativa como el objeto de análisis para integración no se contemplan en esta fase de diseño de la solución.
•
Aquellos procesos que no están completamente gestionados sobre el sistema de información quedan por fuera del alcance inicial. Algunos de estos procesos incluyen la cotización de pólizas e inspección de bienes.
•
Todas aquellas cifras del sector asegurador que sirvan para propósitos de benchmarking y que provengan de fuentes externas de información no serán incluidas en los modelos analíticos diseñados en esta fase.
•
La información del BSC según es presentada no es objeto del diseño de la arquitectura. Aunque ciertos elementos pueden ser derivados e incluidos a partir de esta herramienta de reporteo y gestión, se sugiere incluir su diseño y desarrollo para fases posteriores de la arquitectura.
•
Toda aquella información que no esté debidamente codificada y parametrizada en la aplicación, no será incluida en el diseño
48
CAPITULO III. DESARROLLO
propuesto. Toda información que sea grabada en campos de comentarios o textuales (como por ejemplo los datos de los deducibles) no serán sujetos de análisis.
•
La arquitectura no incluirá fuentes de datos externas como las interfaces web o los aplicativos de digitalización o workflow.
III.3 VALIDACIÓN RESULTADOS DE ANÁLISIS
En esta etapa se formulo la verificación de los reportes funcionales del negocio contra los reportes planos existentes, con el objetivo de examinar que los informes y resultados necesarios para el entendimiento de las preguntas del negocio se encontraran contenidos y validados en concepto y forma para la construcción de los reportes de usuario.
Estos informes y reportes son validados por el alcance, dirigido al desarrollo de un sistema de inteligencia de negocios para el sector seguros que contempla a través del diseño y desarrollo del Datawarehouse, la solución que homologa las distintas fuentes de datos sobre una misma lógica de análisis de negocio, entendiendo la empresa a través de pequeñas unidades departamentales,
capaces
de
generar
requerimientos
individuales
y
colectivos, aumentando el factor de colaboración organizacional, con
49
CAPITULO III. DESARROLLO
objetivos alineados, reducción de re-trabajo y conciliación entre las imprecisiones de los datos transaccionales, con lo cual la visión estratégica del negocio podrá ser analizada bajo una perspectiva multidimensional.
También como resultado del análisis de toda la información adquirida, se llegó a la definición de algunos de los indicadores claves KPI fundamentales a la hora de la toma de decisiones en el sector seguros, a continuación se enumerará cada uno con su correspondiente formulación y descripción.
•
Tasa de Anulación o Grado de Fidelización: Describe la relación entre la cantidad de pólizas anuladas y las pólizas emitidas en un periodo de tiempo determinado. Este indicador es calculado con la siguiente fórmula:
•
# de Pólizas Anuladasen un Periodo "100 . # de Pólizas Emitidasen un Periodo
! Importe Primas Emitidas ( " primas emitidas netas ): Importe de las
primas emitidas netas de seguro durante un periodo de tiempo, sin ! aceptado ni deducir las del cedido. incluir las de reaseguro
•
Importe Siniestralidad Contable: Suma del importe de los siniestros pagados durante un periodo de tiempo determinado. Es calculado de la siguiente manera:
!
" Monto Siniestro + gastos de peritaje + otros gastos .
50
CAPITULO III. DESARROLLO
•
Ratio
Combinado:
Permite
observar
un
análisis general del
comportamiento del negocio, es usado como estándar en la gran mayoría de las empresas del sector para analizar el estado de la organización. Mientras el ratio sea menor, mejor será el estado de la empresa. Se calcula de la siguiente manera: [(siniestralidad del periodo neta + gastos de producción + participación en beneficios y extornos – otros ingresos técnicos + otros gastos técnicos)/Importe Primas Emitidas] x 100.
•
Situación de Primas y Siniestros: Se requiere conocer la cantidad de primas que han sido cobradas y pendientes por cobrar, a su vez se solicitan indicadores para estar al tanto de la cantidad de expedientes pagados y la siniestralidad incurrida durante un periodo de tiempo determinado.
•
Perdida Promedio:
Se necesita estar al tanto de las perdidas
promedio por siniestro dado una zona o ubicación, perito, mes u otro periodo de tiempo determinado, vehículo, sexo del conductor, entre otros. Se calculan de la siguiente manera:
!
" Siniestralidades . n
CAPITULO III. DESARROLLO
•
51
Riesgo Operación: Permite una relación entre el número de siniestros ocurridos en un periodo de tiempo determinado con los pagos recibidos en ese mismo periodo, para que el negocio de la aseguradora sea rentable el valor de este indicador debe ser menor al 40%, según estudios realizados por las empresas del sector. Su formula es la siguiente: Monto Siniestros Periodo + Gastos Peritaje + Otros Gastos Técnico "100 . Monto primas neto Periodo + Otros Ingresos Técni cos
!
•
Rentabilidad del Producto u Operación: Este indicador permite conocer cual es la rentabilidad promedio neta en bolívares de un producto o paquete en un periodo de tiempo determinado. Para su cálculo se utiliza la siguiente fórmula:
# de Polizas Vendidas " Monto promedio prima # Número Siniestros " Monto promedio perdidas Número de Polizas Periodo
!
CAPITULO III. DESARROLLO
52
III.4 DISEÑO LÓGICO
En esta etapa se contextualizará el diagrama dimensional y el modelo lógico de datos diseñado para el datamart del sistema de inteligencia de negocio. A su vez, se determinarán los reportes que el sistema generará.
A continuación se definirán cada una de las perspectivas visibles del negocio, conocidas técnicamente como las dimensiones, y los procesos del negocio que buscan ser impactados y analizados en estructuras técnicamente se reconocen como tablas de hechos (Fact Tables).
que
53
CAPITULO III. DESARROLLO
III.4.1 PERSPECTIVAS VISIBLES DEL NEGOCIO III.4.1.1 Dimensión Fecha
La dimensión de tiempo para el modelo permite hacer análisis de tendencias y patrones históricos al tiempo que ofrece la posibilidad de extender el análisis hacia el futuro para posibilitar el análisis de proyecciones. Adicionalmente a los atributos jerárquicos que agrupa la dimensión, la dimensión ofrece otros atributos descriptivos de fechas que soportan análisis extendidos sobre los procesos de negocio.
Tabla I, Modelo Dimensión Fecha Fuente: Elaboración Propia Atributos Fecha Calendario Día del mes. Día Feriado Día Laborable Fin de semana Días corridos del mes Días hábiles corridos del mes Día de la semana. Día del año. Días totales Semana del mes Semana del año Semanas totales Número de mes Nombre mes Meses totales Trimestre del año Trimestres totales
Ejemplo – Descripción Periodo en que ocurre el evento que se analiza. Establece el día del 1 al 28, 29, 30 ó 31 según sea el mes. S,N S,N S,N 1,2, ..., 30 1,2, ..., 30 Lunes, Martes, ... , Domingo. 1,2,3, ... , 365 ó 366. 1,2,3,...etc 1,2,3,4 1,2,3, ..., 54 1,2,3,..., etc. 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 y 12 Enero, Febrero, ... , Diciembre 1,2,3, ..., etc 1,2,3,4 1,2,3, ... , etc.
54
CAPITULO III. DESARROLLO
Semestre Año Semestres totales Año Años totales Fecha Actualización Fecha Creación
1,2 1,2,3, ... , etc 1999,2000,2001, ... , 2004 1,2,3, ... , etc. 02/05/2005 01/05/2005
III.4.1.2 Dimensión Series
Esta dimensión contiene las posibles agrupaciones de días necesarias para efectuar análisis de líneas de tiempo.
Tabla II, Modelo Dimensión Series Fuente: Elaboración Propia Atributos Id_Serie Descripción Serie Fecha Actualización Fecha Creación Id Periodo Descripción Periodo
Ejemplo – Descripción 343443 Algún tipo de descripción 05/02/2005 05/02/2005 001 Primer Periodo
III.4.1.3 Dimensión Bien
Esta dimensión es la categoría genérica del bien asegurado en el caso en que sean patrimoniales. Es una categoría que se particulariza en el caso de automóviles.
55
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla III, Modelo Dimensión Bien Fuente: Elaboración Propia
Atributos
Ejemplo – Descripción
Descripción Bien. Id Bien Fecha Creación Fecha Actualización
Edificaciones 454544 05/02/2005 05/02/2005
III.4.1.4 Dimensión Zonas
Esta dimensión contiene la estructura geográfica para apoyar la construcción dimensional para la ocurrencia de siniestros, ubicación de clientes, entre otros.
Tabla IV, Modelo Dimensión Zonas Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Zonas. Id Zona. Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Chacao 112454 05/02/2005 05/02/2005
III.4.1.5 Dimensión Causa Rechazo Siniestro
En esta dimensión están contenidas las causas de los rechazos de los siniestros.
56
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla V, Modelo Dimensión Causa Rechazo Siniestro Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Causa de Rechazo del Siniestro Id Causa Rechazo Siniestro Fecha Creación Fecha Actualización
Embriaguez, menor de edad. 1654654654 05/02/2005 05/02/2005
III.4.1.6 Dimensión Moneda Gastos
Se implementa una dimensión para los diferentes tipos de moneda para las transacciones de los gastos.
Tabla VI, Modelo Dimensión Moneda Gastos Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Moneda Gastos Id Moneda Gastos Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Gastos en Bolivares 1654654654 05/02/2005 05/02/2005
III.4.1.7 Dimensión Causa Siniestro
Esta dimensión contiene las diferentes causas por las cuales un siniestro es reportado para darle entrada en el sistema.
57
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla VII, Modelo Dimensión Causa Siniestro Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Descripción Causa del Siniestro Id Causa Siniestro Fecha Creación Fecha Actualización
Choque. 25654654 05/02/2005 05/02/2005
III.4.1.8 Dimensión Centro Costos
Esta dimensión contiene los diferentes centros de costos por los cuales se puede analizar la aseguradora desde el punto de vista contable.
Tabla VIII, Modelo Dimensión Centro Costos Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Centro de Costo Id Centro Costos Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción UEA Operaciones 1654654654 05/02/2005 05/02/2005
III.4.1.9 Dimensión Cliente
La dimensión Cliente es clave en cualquier modelo de negocio orientado al mercado. Mínimamente, se deben reconocer los clientes por sus segmentos (Unidades de Negocio). Es importante unificar los clientes en llave principal.
58
CAPITULO III. DESARROLLO
Se debe tratar de llevar la mayor cantidad de atributos posibles. Se requiere mínimamente la fecha de creación del cliente. En proyección, estos atributos serán claves para derivar un valor de cliente.
Tabla IX, Modelo Dimensión Cliente Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Tipo de Cliente Id Tipo de Cliente Descripción Segmento Cliente Id. Descripción Segmento Cliente Descripción del Target Id Target Id Cliente Nombre Cédula de identidad Dirección Teléfono 1 Teléfono celular Teléfono Fax Email Estado Civil Estado Civil Cliente Fecha de nacimiento Descripción Actividad Id Actividad Id. Localidad Fecha de creación del cliente Fecha de Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Natural, Jurídico 324234 Corporativo, Pyme, particular, masivo 234234 Bebidas y comidas 874983473 23423412123 Pedro Pereira 12.212.121 Calle principal de Altamira, Edificio Atalas piso 2 0212-12345678 0212-12345678 0212-12345678
[email protected] 1 Casado 28/12/1980 Ingeniero Industrial 34343 15454 25/05/2004 25/05/2004 25/05/2004
59
CAPITULO III. DESARROLLO
III.4.1.10 Dimensión Cobertura
La cobertura es el mínimo nivel de detalle de la dimensión en la jerarquía ramo - subramo. Si hay muchas coberturas en relación uno a muchos con los subramos, se debe considerar separar ramo de cobertura como dimensiones independientes.
Esta dimensión debe analizarse muy bien en conjunción con la dimensión producto. En caso que los datos determinen que el producto comercial es simplemente otra manera de organizar coberturas, se debe revisar la posibilidad de incluir la jerarquia de producto en la dimensión cobertura.
Tabla X, Modelo Dimensión Cobertura Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción de cobertura. Id Cobertura Id Tipo Cobertura Descripción Tipo Cobertura Fecha actualización Fecha Creación
Ejemplo – Descripción Casco, Responsabilidad Civil, etc. 1564 1564 Responsabilidad civil menor 25/05/2004 25/05/2004
60
CAPITULO III. DESARROLLO
III.4.1.11 Dimensión Conductor Habitual
La dimensión conductor habitual contiene los datos básicos de los conductores que estan registrados al momento de suscribir la póliza.
Tabla XI, Modelo Dimensión Conductor Habitual Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Nombre del Conductor Habitual Id Conductor Habitual Descripción del Estado Civil del Conductor Id Edo. Civil Sexo del Conductor Descripción de la Ocupación del Conductor Id Ocupación Fecha de Nacimiento del Conductor Fecha Creación Fecha Actualización
Dana Abreu 414 Casada 454 Femenino Abogada 154 22/04/1978 25/05/2004 25/05/2004
III.4.1.12 Dimensión Concepto Reserva
Esta dimensión contiene los conceptos referidos a las reservas de los siniestros. Tabla XII, Modelo Dimensión Concepto Reserva Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Concepto de la Reserva Id Concepto Reserva Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Honorarios, gastos e indemnizaciones 3443 25/05/2004 25/05/2004
61
CAPITULO III. DESARROLLO
III.4.1.13 Dimensión Cuenta
Se implementa una dimensión cuenta que pretende servir agrupamiento de las pólizas por clientes tanto flotas como corporativos.
Tabla XIII, Modelo Dimensión Cuenta Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Cuenta. Id Cuenta Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Panamco de Venezuela 3443 25/05/2004 25/05/2004
III.4.1.14 Dimensión Cuenta Contable
La dimensión cuenta contable lleva la jerarquía para las cuentas contables.
Tabla XIV, Modelo Dimensión Cuenta Contable Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Cuenta Contable Id Cuenta Contable Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Gastos Administrativos 3443 25/05/2004 25/05/2004
62
CAPITULO III. DESARROLLO
III.4.1.15 Dimensión Distribuidor
El área funcional de compensaciones expreso su necesidad por hacer análisis por los distribuidores de repuestos para automóviles. Esta dimensión debería tener atributos que explicaran la naturaleza de los repuestos que ofrecen, bien sea por categoría o marca de repuestos.
Tabla XV, Modelo Dimensión Distribuidor Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Distribuidor. Id Dimensión Distribuidor Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Repuestos el YXXYXY. 3443 25/05/2004 25/05/2004
III.4.1.16 Dimensión Efecto Siniestro
Esta dimensión contiene los diferentes efectos que pueden acontecer después de ocurrido un siniestro.
63
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XVI, Modelo Dimensión Efecto Siniestro Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Descripción Efecto del Siniestro Id Efecto Siniestro Fecha Creación Fecha Actualización
Perdida Total 343 25/05/2004 25/05/2004
III.4.1.17 Dimensión Entidad Bancaria
Esta dimensión presenta las entidades bancarias por las cuales se realizan los pagos a la aseguradora.
Tabla XVII, Modelo Dimensión Entidad Bancaria Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Entidad Bancaria Id Entidad Bancaria Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Provincial, Mercantil, Venezuela 343 25/05/2004 25/05/2004
III.4.1.18 Dimensión Estatus Póliza
La dimensión estatus_poliza contendrá los diferentes estatus que puede tener una póliza en un momento determinado.
64
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XVIII, Modelo Dimensión Estatus Póliza Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Descripción Estatus de la póliza. Id Estatus Poliza Fecha Creación Fecha Actualización
Anulada, renovada, vencida 3443 25/05/2004 25/05/2004
III.4.1.19 Dimensión Estatus Siniestro
Los diferentes estatus por los cuales pasa un siniestro desde que es reportado hasta que es generado el pago están incluidos en la dimensión estatus del siniestro.
Tabla XIX, Modelo Dimensión Estatus Siniestro Fuente: Elaboración Propia Atributos Estatus del Siniestro Id Estatus Siniestro Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Reportado. 343 25/05/2004 25/05/2004
III.4.1.20 Dimensión Eventos Especiales
Como anexo a las causas de los siniestros en esta dimensión se pueden apreciar los eventos especiales que pueden causar siniestralidad, como el
65
CAPITULO III. DESARROLLO
caso de los hechos ocurridos en Vargas, las vaguadas u otros casos especiales. Tabla XX, Modelo Dimensión Eventos Especiales Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Descripción Eventos Especiales Id Eventos Especiales Fecha Creación Fecha Actualización
Vaguada Febrero 2005 343 25/05/2004 25/05/2004
III.4.1.21 Dimensión Estatus Giro
Esta dimensión refleja el estatus de un giro asociado al financiamiento de una poliza emitida.
Tabla XXI, Modelo Dimensión Estatus Giro Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Estatus Giro Id Estatus Giro Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Pagado 343 25/05/2004 25/05/2004
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CAPITULO III. DESARROLLO
III.4.1.22 Dimensión Moneda
Se implementa una dimensión para los diferentes tipos de moneda.
Tabla XXII, Modelo Dimensión Moneda Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Descripción moneda. Id Moneda Fecha Creación Fecha Actualización
Euro, Bolívar, Dólar. 343 25/05/2004 25/05/2004
III.4.1.23 Dimensión Perito
El perito es la dimensión que categoriza al analista de siniestros. Se debe observar qué tan bien esta parametrizado este campo en la aplicación.
Tabla XXIII, Modelo Dimensión Perito Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción del Perito Id Perito Fecha Ingreso Fecha Egreso Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción José Contreras 213 22/01/2004 30/03/2005 22/01/2004 30/03/2005
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CAPITULO III. DESARROLLO
III.4.1.24 Dimensión Productos
La dimensión producto es la visión comercial de la oferta de la aseguradora que puede ofrecer pólizas con coberturas para diferentes ramos. Si no hay una multiplicidad de coberturas cubriendo diferentes ramos, se debe observar la posibilidad de incluirla como jerarquía de la dimensión cobertura.
Tabla XXIV, Modelo Dimensión Productos Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Tipo de Producto Id. Producto Id. Tipo Producto Fecha Vigencia Fecha Fin Vigencia Descripción Producto MCA Activo Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Ciclo Vital (Individual) 15412 23423 22/01/2004 22/01/2005 Ciclo Vital 22/01/2004 22/01/2004
III.4.1.25 Dimensión Ramo
Se implementa una dimensión que permita analizar los diferentes ramos y sub-ramos del negocio.
68
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XXV, Modelo Dimensión Ramo Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Descripción Ramo Id Ramo Id Subramo Descripción Subramo Fecha Creación Fecha Actualización
Autos, Vida, etc. 1151 115654 Rusticos 22/01/2004 22/01/2004
III.4.1.26 Dimensión Sociedad
La sociedad es una dimensión que se implementa pensando en los posibles análisis corporativos, donde la aseguradora es un atributo más de análisis.
Tabla XXVI, Modelo Dimensión Sociedad Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Sociedad Id Sociedad Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Mapfre Seguros 213 22/01/2004 30/03/2005
III.4.1.27 Dimensión Sucursal
Se implementa una dimensión sucursal para romper la asignación obligatoria de intermediario a sucursal. Esto posibilita el análisis para grandes corredores y asociados bancarios con operación nacional.
69
CAPITULO III. DESARROLLO
Se
pueden
adicionar
todos
los
atributos
relevantes
como
planta
administrativa, metros cuadrados, entre otros, según la fuente disponible.
Tabla XXVII, Modelo Dimensión Sucursal Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Sucursal Id Sucursal Descripción Ejecutivo Id Ejecutivo Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Caracas 23 Carlos MENA 214332 22/01/2004 30/03/2005
III.4.1.28 Dimensión Taller
Esta perspectiva es especialmente útil para el proceso de recuperación de automóviles siniestrados. Se quiere observar el volumen de transacciones por los talleres que trabajan para la aseguradora. Los atributos deben incluir: especialidades, número de empleados, entre otros.
70
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XXVIII, Modelo Dimensión Taller Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Descripción Taller Id Ubicación Geográfica Id Tipo Taller Descripción Tipo Taller Id Taller Telefono Taller Teléfono Adicional Fax Taller Dirección Taller Nombre Contacto Id. Clasificación Taller Descripción Clasificación Taller Fecha Creación Fecha Actualización
Talleres Rootes 23423 23222 Latonería 567 5656545 4555127 4544333 La castellana Luis Perez 2342 Nivel 2 22/01/2004 30/03/2005
III.4.1.29 Dimensión Tipo Cobranza
Se implementa una dimensión que permita analizar las diferentes alternativas de cobro. Tabla XXIX, Modelo Dimensión Tipo Cobranza Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Tipo de Cobro Id Tipo Cobranza Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Ejecutado, Pendiente 213 22/01/2004 30/03/2005
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CAPITULO III. DESARROLLO
III.4.1.30 Dimensión Tipo Póliza
Se implementa una dimensión que permita realizar análisis de los tipos de póliza, como lo son, individuales, certificadas/individuales y colectivas.
Tabla XXX, Modelo Dimensión Tipo Póliza Fuente: Elaboración Propia Atributos
Ejemplo – Descripción
Descripción Tipo de Póliza. Id Tipo de Póliza Fecha Creación Fecha Actualización
Individual, Colectiva, etc. 213 22/01/2004 30/03/2005
III.4.1.31 Dimensión Deudor
Esta dimensión contiene los datos de un cliente deudor que tiene un financiamento. Tabla XXXI, Modelo Dimensión Deudor Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Tipo de Deudor Id Tipo de Deudor Descripción Segmento Deudor Id. Descripción Segmento Deudor Descripción del Target
Ejemplo – Descripción Natural, Jurídico 324234 Corporativo, Pyme, particular, masivo 234234 Bebidas y comidas
72
CAPITULO III. DESARROLLO
Id Target Id Cliente Nombre Cédula de identidad Dirección Teléfono 1 Teléfono celular Teléfono Fax Email Estado Civil Estado Civil Deudor Fecha de nacimiento
874983473 23423412123 Pedro Pereira 12.212.121 Calle principal de Altamira, Edificio Atalas piso 2 0212-12345678 0212-12345678 0212-12345678
[email protected] 1 Casado 28/12/1980
III.4.1.32 Dimensión Vehículo
Esta dimensión caracteriza al vehiculo. La mayor cantidad de atributos para esta perspectiva debe ser incluida. Los atributos incluyen modelo, marca, color, entre otros.
Tabla XXXII, Modelo Dimensión Vehículo Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Marca Id. Marca Id. Linea Descripción Línea Descripción Modelo Id. Modelo Serial Motor Serial Carrocería Año Color Id Uso Vehículo Descripción Uso Vehículo
Ejemplo – Descripción Daewoo 233 3434 GXS Nubira 2343 20783465892734657 345245234532452345 2004 Rojo 342 Particular
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CAPITULO III. DESARROLLO
Placa Id Grupo Descripción Grupo Fecha Creación Fecha Actualización
ABT-52X 454 Rusticos 22/01/2004 30/03/2005
III.4.1.33 Dimensión Ordenes Internas Costos
Esta dimensión contiene los costos asociados a las ordenes internas del negocio.
Tabla XXXIII Modelo Dimensión Ordenes Internas Costos Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Ordenes Internas Costos Id Ordenes Internas Costos Fecha Creación Fecha Actualización
Ejemplo – Descripción Orden realizada para… 213 22/01/2004 30/03/2005
III.4.1.34 Dimensión Intermediarios
Esta dimensión contiene la información relacionada a los intermediarios entre la aseguradora y el cliente.
74
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XXXIV, Modelo Dimensión Intermediarios Fuente: Elaboración Propia Atributos Descripción Intermediario Id Intermediario Id Tipo Intermediario Descripción Tipo Intermediario Fecha Creación Fecha actu
Ejemplo – Descripción Aseguradores Williamson 213 12 Vendedor de Polizas 22/01/2004 30/03/2005
III.4.2 PROCESOS DEL NEGOCIO OBJETO DE ANÁLISIS Y CONSULTA
III.4.2.1 Procesos de Producción (Fact_Producción)
Esta tabla de hecho se implementa con la finalidad de realizar análisis rápidos y confiables referidos al corazón de la organización, tomando en cuenta temas como la emisión, renovación, endosos y anulación de las pólizas, la granularidad de esta tabla esta soportada por la cobertura que es el mínimo nivel de análisis.
Las medidas, o valores numéricos, generados en el proceso de medición, control y gestión son observados por las siguientes dimensiones:
•
Cobertura
•
Cliente
CAPITULO III. DESARROLLO
•
Cuenta
•
Estatus de Póliza
•
Sucursal
•
Vehiculo
•
Bien
•
Conductor habitual
•
Producto
•
Moneda
•
Ubicación Geográfica
•
Ramo
•
Tipo de Póliza
•
Fecha. Se analiza por:
Fecha de emisión de la póliza.
Fecha de renovación de la póliza.
Fecha de vencimiento de la póliza.
Fecha de emisión del recibo.
Fecha de vencimiento del recibo.
Fecha de emisión de la cobertura
75
76
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XXXV, Cálculos del Proceso de Producción Fuente: Elaboración Propia Nro 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
Descripción Medida Monto prima emitida Monto prima cruta Monto prima cedida Monto prima neta Monto ajuste reserva bruta Monto ajuste reserva cedida Monto prima reserva neta Monto prima devuelta bruta Monto prima devuelta cedida Monto prima devuelta neta Monto deducible Monto prima pendiente Monto bonos ente Monto reserva prima Monto reserva comisión Monto reserva 100 Monto comision agente Monto cedido Monto facultativo Monto retención Monto cuota parte Monto Excedente especial Monto Prioridad Monto I excedente Monto II excedente Monto I excedente vida Monto Facultativo obligatorio Monto exceso perdida Monto suma riesgo Porcentaje Comision Porcentaje suma riesgo Monto renovacion automática
En este proceso se define como póliza cobrada a toda aquella póliza que tenga la sumatoria de sus cobros independiente del vencimiento, mayor a
CAPITULO III. DESARROLLO
77
cero. Para el cálculo de la Suma Asegurada se debe tomar la sumatoria del valor máximo de las coberturas de los bienes.
III.4.2.2 Proceso de Siniestros (Fact_Siniestros)
En esta tabla de hechos se llevan los siniestros incurridos. Las medidas, o valores numéricos, generados en el proceso de medición, control y gestión son observados por las siguientes dimensiones:
•
Cobertura
•
Cliente
•
Cuenta
•
Estatus de Póliza
•
Sucursal
•
Vehículo
•
Bien
•
Estatus de Siniestro
•
Conductor Habitual
•
Perito
•
Concepto Reserva
•
Producto
CAPITULO III. DESARROLLO
•
Intermediario
•
Ubicación Geográfica Siniestro
•
Ramo
•
Causa de Siniestro
•
Causa Rechazo de Siniestro
•
Causa Rehabilitación de Siniestro
•
Efecto Siniestro
•
Eventos Especiales
•
Fecha. Se analiza por:
Fecha de ocurrencia del siniestro.
Fecha de declaración del siniestro.
Fecha de registro del siniestro.
Fecha de pago del siniestro.
Fecha de terminación del siniestro.
Fecha de rehabilitación (reapertura) del siniestro.
Fecha de la reserva.
78
79
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XXXVI, Cálculos del Proceso de Siniestros Fuente: Elaboración Propia Nro 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Descripción Medida Monto reserva inicial Monto reserva actual Monto reserva mes Monto reserva año Monto pagado mes Monto pagado año Monto Deducible Monto gasto Valor Rva. promedio Valor cambio Porcentaje participación agente Monto facultativo Monto recuperable
III.4.2.3 Proceso de Financiamiento (Fact_Financiamiento)
Esta tabla de hecho se implementa con la finalidad de permitir financiamiento de pólizas a los clientes:
•
Estatus Giro
•
Tipo Cobranza
•
Moneda
•
Sucursal
•
Intermediario
•
Deudor
80
CAPITULO III. DESARROLLO
•
Entidad Bancaria
•
Fecha. Se analiza por:
Fecha de pago giro.
Fecha de aprobación recibo.
Fecha de vencimiento.
Fecha Creación
Tabla XXXVII, Cálculos del Proceso de Financiamiento Fuente: Elaboración Propia Nro 1 2 3 4 5 6 7 8
Descripción Medida Monto vencimiento Monto inicial Monto interes Monto giro Monto gastos Acumulado vencido Acumulado cobrado Acumulado pendiente
III.4.2.4 Proceso de Perdidas Parciales (Fact_Perdidas_Parciales)
Esta tabla de hecho está relacionada con las perdidas parciales de siniestros. El foco temático de esta tabla de hechos se relaciona particularmente con los Automóviles. La fuente de datos debe ser explorada
CAPITULO III. DESARROLLO
81
para saber si mantiene relación con reparaciones. Las medidas son observadas por las siguientes dimensiones:
•
Vehículo
•
Ramo
•
Bien
•
Cobertura
•
Intermediario
•
Distribuidor
•
Moneda
•
Cuenta
•
Cliente
•
Taller
•
Sucursal
•
Fecha. Se analiza por:
Fecha de la transacción.
Fecha del siniestro.
82
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XVIII, Cálculos del Proceso de Perdidas Parciales Fuente: Elaboración Propia Nro 1 2 3 4 5 6
Descripción Medida Monto del siniestro Monto bruto de perdidas parciales Monto generado por gastos Monto neto de perdidas parciales Porcentaje bruto de perdidas parciales Porcentaje neto de perdidas parciales
III.4.2.5 Proceso de Gastos (Fact_Gastos)
Esta Fact debe ser la fuente para ejecutar las distribuciones sobre comisiones y reservas administrativas. Las medidas son observadas por las siguientes dimensiones:
•
Sociedad
•
Cuenta Contable
•
Ordenes Internas Costo
•
Centro de Costo
•
Moneda Gastos
•
Fecha. Se analiza por:
Fecha del asiento.
CAPITULO III. DESARROLLO
83
Tabla XXXIX, Cálculos del Proceso de Gastos Fuente: Elaboración Propia Nro Descripción Medida 1 Monto presupuestado para la cuenta 2 Monto real en cuenta
III.4.3 DIAGRAMA DISEÑO LÓGICO
Una vez especificados todos los atributos a utilizar en las dimensiones y tablas de hecho del negocio se procede a realizar el diagrama del diseño lógico, donde se puede observar las relaciones entre las dimensiones y los procesos a analizar.
A continuación se presenta el diagrama del diseño lógico simplificado de la bodega de datos, el diagrama completo que posee todos los atributos se encuentra ubicado en la sección de anexos.
CAPITULO III. DESARROLLO
Figura 3. Diagrama Diseño Lógico Fuente: Elaboración Propia
84
CAPITULO III. DESARROLLO
85
III.4.4 ESPECIFICACIONES FUNCIONALES DE LOS REPORTES
III.4.4.1 Capacidades Analíticas de Reporte
•
Todos los procesos objetos de análisis deben ser analizados dimensionalmente, permitiendo cruzar las medidas por todas las dimensiones disponibles.
•
Todos los agregados deben permitir profundización a través de las jerarquías dimensionales. Todo el nivel de detalle debe estar contenido en la bodega de datos aunque aquellas exploraciones de nivel detallado deben ser atendidas por herramientas de generación de reportes.
III.4.4.2 Funcionalidades Extendidas de Reporte
•
La información presentada en el sistema debe ser fácilmente manipulable para el análisis y proveer capacidades de exportación a Excel presentando gráfica y dinámicamente los datos.
CAPITULO III. DESARROLLO
•
86
Se busca contar con información para exploración gráfica que permita las proyecciones y simulaciones de indicadores financieros. Se hace la salvedad de que la herramienta de análisis multidimensional no provee funcionalidad para hacer simulaciones complejas, y que en cualquier caso, éstas deben ser construidas a partir de la inclusión de fuentes de datos externas que permitan la simulación.
III.5 DISEÑO FÍSICO
El diseño físico de la base de datos se focaliza sobre la selección de las estructuras necesarias para soportar el diseño lógico. Algunos de los elementos principales de este proceso son la definición de convenciones estándares de nombres y parametrizaciones específicas del ambiente de la base de datos.
A continuación se describirá con detalle el diseño físico de cada una de las dimensiones y tablas de hechos.
87
CAPITULO III. DESARROLLO
III.5.1 DISEÑO FÍSICO DE LAS PERSPECTIVAS VISIBLES DEL NEGOCIO
Tabla XL, Diseño Físico Dimensión Fecha Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Fecha Fec_Calendario Dia_mes MCA_Dia_Feriado MCA_Dia_Laborable MCA_Fin_de_Semana MCA_Ultimo_Dia_Mes Dias_Corridos_Mes Dias_Semana Dias_Annio Dias_Totales Dias_Habiles_Corridos_Mes Semana_Mes Semana_Annio Semanas_Totales Num_Mes Nombre_Mes Meses_Totales Trimestre_Annio Trimestres_Totales Semestre_Annio Annio Annio_Totales Fecha_Creacion Fecha_Actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
88
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XLI, Diseño Físico Dimensión Taller Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Taller ID_Ubicacion_Geo ID_Tipo_Taller Desc_Tipo_Taller ID_Taller Desc_Taller Tel_Taller Fax_Taller Tel_Adicional Dir_Taller Nom_Contacto ID_Clasificacion_Taller Desc_Clasificacion_Taller Fec_Creacion Fec_Actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla XLII, Diseño Físico Dimensión Distribuidor Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Distribuidor ID_Distribuidor Desc_Distribuidor Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla XLIII, Diseño Físico Dimensión Centro Costos Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Centro_Costos ID_Centro_Costos Desc_Centro_Costos Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
89
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XLIV, Diseño Físico Dimensión Sociedad Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Sociedad ID_Sociedad Desc_Sociedad Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla XLV, Diseño Físico Dimensión Eventos Especiales Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Eventos_Especiales ID_Eventos_Especiales Desc_Eventos_Especiales Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla XLVI, Diseño Físico Dimensión Moneda Gastos Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Moneda_Gastos ID_Moneda_Gastos Desc_Moneda_Gastos Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla XLVII, Diseño Físico Dimensión CTO Reserva Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_CTO_Reserva ID_CTO_Reserva Desc_CTO_Reserva Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
90
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla XLVIII, Diseño Físico Dimensión Estatus Giro Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Estatus_Giro ID_Estatus_Giro Desc_Estatus_Giro Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18)
Tabla XLIX, Diseño Físico Dimensión Entidad Bancaria Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Entidad_Bancaria ID_Entidad_Bancaria Desc_Entidad_Bancaria Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(50) Datetime Datetime
Tabla L, Diseño Físico Dimensión Tipo Cobranza Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Tipo_Cobranza ID_Tipo_Cobranza Desc_Tipo_Cobranza Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(50) Datetime Datetime
91
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LI, Diseño Físico Dimensión Cuenta Contable Fuente: Elaboración Propia Atributos
Tipo de Dato
SK_Cuenta_Contable ID_Cuenta_Contable Desc_Cuenta Contable Fec_Creacion Fec_actu
numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LII, Diseño Físico Ordenes Internas Costos Fuente: Elaboración Propia Atributos
Tipo de Dato
SK_Ordenes_Internas_Costos ID_Ordenes_Internas_Costos Desc_Ordenes_Internas_Costos Fec_Creacion Fec_actu
numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LIII, Diseño Físico Dimensión Efecto Siniestro Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Efecto_Sini ID_Efecto_Sini Desc_Efecto_Sini Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
92
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LIV, Diseño Físico Dimensión Causa Siniestro Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Causa_Siniestro ID_Causa_Siniestro Desc_Causa_Siniestro Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LV, Diseño Físico Dimensión Causa Rechazo Siniestro Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Causa_Rechazo_Sini ID_Causa_Rechazo_Sini Desc_Causa_Rechazo_Sini Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LVI, Diseño Físico Dimensión Estatus Siniestro Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Estatus_Siniestro ID_Estatus_Siniestro Desc_Estatus_Siniestro Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LVII, Diseño Físico Dimensión Bien Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Bien ID_Bien Desc_Bien Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
93
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LVIII, Diseño Físico Dimensión Moneda Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Moneda ID_Moneda Desc_Moneda Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LIX, Diseño Físico Dimensión Zonas Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Zonas ID_Zonas Desc_Zonas Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LX, Diseño Físico Dimensión Tipo Poliza Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Tipo_Poliza ID_Tipo_Poliza Desc_Tipo_Poliza Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(100) Datetime Datetime
94
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LXI, Diseño Físico Dimensión Estatus Poliza Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Estatus_Poliza ID_Estatus_Poliza Desc_Estatus_Poliza Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LXII, Diseño Físico Dimensión Cuenta Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Cuenta ID_Cuenta Desc_Cuenta Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(100) Datetime Datetime
Tabla LXIII, Diseño Físico Dimensión Ramo Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Sub_Ramo ID_Ramo Desc_Ramo ID_Sub_Ramo Desc_Sub_Ramo Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
95
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LXIV, Diseño Físico Dimensión Sucursal Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Sucursal ID_Sucursal Desc_Sucursal ID_Ejecutivo Desc_Ejecutivo Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LXV, Diseño Físico Dimensión Series Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Series ID_Series Desc_Series ID_Periodo Desc_Periodo Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LXVI, Diseño Físico Dimensión Perito Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Perito ID_Perito Desc_Perito Fec_Ingreso Fec_Egreso Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18)
96
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LXVII, Diseño Físico Dimensión Cobertura Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Cobertura ID_Tipo_Cobertura Desc_Tipo_Cobertura ID_Cobertura Desc_Cobertura Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LXVIII, Diseño Físico Dimensión Conductor Habitual Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Conductor_Habitual ID_Conductor_Habitual Nom_Conductor_Habitual ID_Estado_Civil Desc_Estado_Civil Fec_Nacimiento Sexo ID_Ocupacion Desc_Ocupacion Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18)
97
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LXIX, Diseño Físico Dimensión Vehículo Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Vehículo ID_Vehiculo ID_Marca Desc_Marca ID_Linea Desc_Linea ID_Modelo Desc_Modelo Annio Color Placa Serial_Carroceria Serial_Motor ID_Uso_Vehiculo Desc_Uso_Vehiculo ID_Grupo Desc_Grupo Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LXX, Diseño Físico Dimensión Intermediario Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Intermediario ID_Tipo_Intermediario Desc_Tipo_Intermediario ID_Intermediario Desc_Intermediario Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
98
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LXXI, Diseño Físico Dimensión Productos Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Productos Desc_Tipo_Producto ID_Producto Desc_Producto Fec_Inicio_Vigencia Fec_Fin_Vigencia MCA_Activo Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
Tabla LXXII, Diseño Físico Dimensión Cliente Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Cliente ID_Segmento_Cliente Desc_Segmento_Cliente ID_Target Desc_Target ID_Tipo_Cliente ID_Cliente Nom_Cliente CI_Cliente Dir_Cliente Tel_Cliente Cel_Cliente Fax_Cliente Email_Cliente Edo_Civil_Cliente Fec_Nacimiento Edo_Civil ID_Actividad_Cliente Desc_Actividad_Cliente ID_Localidad Fec_Creacion_Cliente Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
99
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LXXIII, Diseño Físico Dimensión Deudor Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Deudor ID_Segmento_Deudor Desc_Segmento_Deudor ID_Target Desc_Target ID_Tipo_Deudor ID_Deudor Nom_Deudor CI_Deudor Dir_Deudor Tel_Deudor Cel_Deudor Fax_Deudor Email_Deudor Edo_Civil_Deudor Fec_Nacimiento Edo_Civil ID_Actividad_Deudor Desc_Actividad_Deudor ID_Localidad Fec_Creacion_Deudor Fec_Creacion Fec_actu
Tipo de Dato numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Datetime
100
CAPITULO III. DESARROLLO
III.5.2 DISEÑO FÍSICO DE LAS TABLAS DE HECHO
Tabla LXXIV, Diseño Físico Fact Gastos Fuente: Elaboración Propia Atributos
Tipo de Dato
SK_Sociedad SK_Centro_Costos SK_Ordenes_Internas_Costo Fec_Asiento SK_Cuenta_Contable SK_Moneda_Gastos Mto_Cuenta_Presup Mto_Cuenta_Real Fec_Carga
Numeric(10) Numeric(10) Char(18) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Char(18) Numeric(10 , 2) Datetime
Tabla LXXV, Diseño Físico Fact Perdidas Parciales Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Cliente SK_Bien SK_Cobertura SK_Sucursal SK_Vehiculo SK_Taller SK_Distribuidor SK_Moneda SK_Cuenta Fec_Tramite SK_Intermediario SK_Ramo Num_Siniestro Num_Poliza Mto_Siniestro Mto_Perdidas_Parciales_Bruto
Tipo de Dato Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Char(18) Char(18) numeric(18 , 2) numeric(18 , 2)
101
CAPITULO III. DESARROLLO
Mto_Gastos_Generados Mto_Perdidas_Parciales_Neto PCT_Perdidas_Parciales_Bruto PCT_Perdidas_Parciales_Neto Fec_Carga
numeric(18 numeric(18 numeric(18 numeric(18 Datetime
, 2) , 2) , 10) , 10)
Tabla LXXVI, Diseño Físico Fact Financiamiento Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Estatus_Giro SK_Tipo_Cobranza SK_Moneda SK_Sucursal SK_Fecha SK_Intermediario SK_Deudor SK_Entidad_Bancaria Fec_Vencimiento Fec_Pago_Giro Fec_Aprob_Recibo Num_Giro Num_Expediente Num_Recibo Numero_Giros Dias_Vencidos Dias_X_Vencer MCA_Vencimiento Mto_Inicial Mto_Interes Mto_Giro Mto_Gastos Acum_Vencido Acum_Cobrado Acum_Pendiente Int_Mora Fec_Creacion
Tipo de Dato Char(18) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18)
102
CAPITULO III. DESARROLLO
Tabla LXXVII, Diseño Físico Fact Siniestro Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Estatus_Poliza SK_Cuenta SK_Cliente SK_Ramo SK_Bien SK_Cobertura SK_Sucursal SK_Vehiculo SK_Estatus_Siniestro SK_Perito SK_Conductor_Habitual SK_Eventos_Especiales SK_Intermediario SK_Causa_Rechazo_Sini SK_Causa_Siniestro Fec_Ocur_Sini SK_Productos SK_CTO_Reserva SK_Efecto_Sini SK_Series SK_Zona Num_Sini Num_Poliza Num_Recibo Num_Cuenta Num_Riesgo Mto_RVA_Inicial Mto_RVA_Actual Mto_Ajuste_RVA_Mes Mto_Ajuste_RVA_Annio Mto_Deducible Mto_Gastos Valor_RVA_Promedio Valor_Cambio PCT_Part_Agente Fec_Decla_Sini Fec_Reg_Sini Fec_Term_Sini Annio_Cesion Periodo_Cesion
Tipo de Dato Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Char(18) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 10) Char() Datetime Datetime Datetime Char(18)
103
CAPITULO III. DESARROLLO
MCA_Facultativo MCA_Recuperable IND_Estatus_Sini Fec_Carga
Char(10) Char(18) Char(1) Datetime
Tabla LXXVIII, Diseño Físico Fact Produccion Fuente: Elaboración Propia Atributos SK_Estatus_Poliza SK_Cuenta SK_Cliente SK_Ramo SK_Bien SK_Cobertura SK_Sucursal SK_Vehiculo SK_Conductor_Habitual SK_Intermediario SK_Productos SK_Moneda SK_Tipo_Poliza SK_Tipo_Cobranza Fec_Emision_Poliza SK_Series SK_Zonas SK_Entidad_Bancaria ID_Estatus_Poliza ID_Cliente ID_Cobertura ID_Sucursal ID_Vehiculo ID_Bien ID_Productos ID_Moneda ID_Sub_Ramo ID_Cuenta ID_Tipo_Poliza ID_Intermediario ID_Conductor_Habitual ID_Tipo_Cobranza
Tipo de Dato Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Char(18) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Numeric(10) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18)
104
CAPITULO III. DESARROLLO
Fec_Renov_Poliza Fec_Anul_Poliza Fec_Emision_Recibo Fec_Renov_Recibo Fec_Vcto_Recibo Fec_Anul_Recibo Fec_Emision_Cobertura Fec_Vcto_Cobertura Num_Poliza Num_Situacion Num_Certificado Num_Recibo Num_Asegurado Num_Dias_Vigencia Num_Dias_No_Transc Suma_Asegurada Suma_Asegurada_Casco Mto_Prima_Emitida Mto_Prima_Bruta Mto_Prima_Cedida Mto_Prima_Neta Mto_Ajuste_Rva_Bruta Mto_Ajuste_Rva_Cedida Mto_Ajuste_Rva_Neta Mto_Prima_Dev_Bruta Mto_Prima_Dev_Cedida Mto_Prima_Dev_Neta Mto_Deducible Mto_Prima_Pendiente Mto_Bono_Agente Mto_RVA_Prima Mto_RVA_Comision Mto_RVA_100_ Mto_Comis_Agente Mto_Coa_Cedido Mto_Facultativo Mto_Retencion Mto_Cuota_Parte Mto_Exced_Especial Mto_Prioridad Mto_I_Excedente Mto_II_Excedente Mto_I_Excedente_Vida Mto_Facult_Oblig
Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Datetime Char(18) Decimal() Datetime Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Char(18) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2) Numeric(18 , 2)
105
CAPITULO III. DESARROLLO
Mto_Exec_Perdida Mto_Suma_Riesgo Pct_Comision Pct_Suma_Riesgo MCA_Renov_Aut Fec_Carga
Numeric(18 , 2) Char(18) Numeric(18 , 10) Char(18) Char(1) Datetime
III.6 INSTALACIÓN DE INFRAESTRUCTURA TÉCNICA
En la arquitectura propuesta se implantara en tres bloques principales de flujo de información, el primero de ellos es el bloque de adquisición el cual está compuesto por las fuentes de datos transaccionales con las que cuenta el negocio, además de todos aquellos archivos planos que contienen información como pueden ser metas y presupuesto. Se utilizará para este bloque DecisionStream como herramienta de ETL para sustentar las labores de carga y actualización periódica de información.
El segundo bloque con que cuenta esta arquitectura es el bloque de almacenamiento, el cual está compuesto por la base de datos que contendrá la bodega de datos a ser implementada en la solución BI. Este segmento de la arquitectura se implementará sobre el servidor de base de datos Microsoft SQL Server 2000. El servidor dedicado para la bodega de datos deberá contener instancias separadas para el área de paso (“staging area”, donde se ejecutan los procesos de depuración e integración de datos) y el área de
106
CAPITULO III. DESARROLLO
producción (donde residen las estructuras dimensionales para consulta y acceso de las herramientas de front end).
El último elemento que compone la arquitectura a utilizar será el Bloque de Acceso, en el cual se generarán los reportes multidimensionales que facilitan el análisis de la información relacionada con el negocio. La información contenida en los esquemas dimensionales será consultada utilizando la herramienta de análisis multidimensional Cognos PowerPlay. Es posible dada la flexibilidad de este modelo el poder integrar otras herramientas de acceso que pueden incluir utilitarios de terceros, herramientas de scorecard y aplicaciones de data mining.
Figura 4. Diagrama Arquitectura Propuesta Fuente: Gartner Group
CAPITULO III. DESARROLLO
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En la primera fase como se había descrito se utilizará la herramienta DecisionStream, es la herramienta de Extracción, Trasformación y Carga (ETL) que permite crear los distintos Data Marts que componen el Data Warehouse. Si bien DecisionStream cae dentro del concepto ETL, la ventaja principal está claramente marcada en la facilidad para crear Data Marts integrados manejando el concepto de marco dimensional único. A continuación se detallaran las características de DecisionStream:
Documentador automático que facilita la comprensión del proceso de carga definido.
Soporta estructuras de datos OLAP y relacionales.
Múltiples fuentes de datos simultáneamente.
Procesamiento en paralelo.
Múltiples destinos (incluso con integración a los bulk loaders tradicionales).
Wizard especial para creación de dimensión tiempo.
CAPITULO III. DESARROLLO
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Dimensiones compartidas y conformadas.
Capacidad para manejar dimensiones estáticas y dimensiones cambiantes a lo largo del tiempo (slowly changed dimensions).
Manejo automático de claves sustitutas, especialmente para el manejo de las dimensiones que cambian a lo largo del tiempo.
Transforma los datos crudos en estructuras Data Mart orientadas a un área temática en particular, las cuales están optimizadas para análisis, asegurando que esos datos sean accedidos de la forma que los usuarios del negocio piensan (por tiempo, ubicación, producto, cliente, ventas, etc).
Soporte para creación de tablas agregadas en la base de datos relacional.
Provee dimensionalidad, que permite combinar diferentes fuentes de datos para construir las jerarquías.
Dimensiones reutilizables y extensibles.
Manejo de Dimensiones desbalanceadas (ej: estructuras padre-hijo).
CAPITULO III. DESARROLLO
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Escalabilidad asegurada y controlada a lo largo de toda la corporación, construyendo desde soluciones departamentales a toda la plataforma empresarial, evitando así el fracaso del proyecto de Data Warehouse corporativo.
Soporte para conectase con motores de bases de datos más importantes como ser SqlServer, Oracle, DB2, Informix o a través de ODBC y/o archivos de texto.
No es una solucion que corre en un motor de base de datos por lo que maneja con la menor linea de codigos, la integración a múltiples fuentes
Entrega soluciones BI consistentes desde fuentes de datos y sus transformaciones.
Carga y desarrollo de los modelos de negocios y reportes (creación de metadata y cubos PowerCube y/o cubos SQLServer Analysis Services dentro de DecisionStream logrando prototipos con alto rendimiento).
CAPITULO III. DESARROLLO
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SQL Server 2000 será el manejador de base de datos utilizado en el bloque de almacenamiento en donde se encontrará físicamente la bodega de datos. Este motor de BD posee muy buenas características tanto para administración de la base de datos, como de interacción con las herramientas de inteligencia de negocios como con las de Cognos.
Entre las características de SQL Server 2000 podemos enumerar las siguientes:
Cuenta con el uso de procedimientos almacenados y vistas, optimizando el rendimiento y comunicación con la aplicación. Con el uso de vistas se puede trabajar con una porción específica de la base de datos, evitando la necesidad de utilizar el modelo relacional completo que puede llegar a incluir un gran número de relaciones, tablas o archivos. Gracias a esto, el análisis y manipulación de los datos se facilita bastante.
Su rendimiento es muy aceptable hasta con 15 terminales con un modelo bien diseñado.
Las actividades del administrador se ven facilitadas con el propio motor y la documentación del sistema.
CAPITULO III. DESARROLLO
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Aunque no esta orientado a un nivel interno como su paralelo Oracle satisface de buena forma una base de datos mediana para un número medio de terminales, ideal tanto para pequeñas y medianas empresas así como para negocios de gran tamaño como son las aseguradoras que cuenten con un hardware adecuado.
Para la creación de cubos OLAP se utilizará Cognos PowerPlay Transformer, el cual permite a los diseñadores crear modelos dimensionales que combinan datos desde múltiples fuentes.
PowerPlay Transformer es una herramienta de diseño y construcción de cubos temáticos OLAP con capacidad de trabajo off-line lo cual permite su posterior trasporte y consulta.
Los cubos OLAP creados por PowerPlay Transformer se denominan PowerCubes, estos son altamente compactos, de alto rendimiento y fáciles de explorar, mantener y transportar, ya que se permite un trabajo fuera de línea (con usuarios en modalidad Windows).
Los PowerCubes son fáciles de crear y mantener, y escalan a grandes volúmenes de datos – decenas de millones de registros con medio millón o más de categorías (miembros). Con esos volúmenes, los PowerCubes entregan un alto rendimiento de consulta (tiempos menores a 10 segundos y
CAPITULO III. DESARROLLO
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en promedio 3 segundos) que es virtualmente imposible de lograr usando un RDBMS o una solución OLAP Relacional.
Es posible utilizar más de una fuente de datos para alimentar un mismo modelo, aunque se recomienda la utilización de la bodega de datos como mecanismo de consolidación de información.
Para la etapa final de la arquitectura propuesta, conocida como bloque de acceso, se utilizará Cognos PowerPlay para la generación de reportes multidimensionales, exploración avanzada, reportes adhoc de tendencias y excepciones. Se pueden acceder cubos remotos a través de redes de área amplia, cubos locales (cubos offline) y cubos basados en LAN a través PowerPlay Personal Server.
Cuenta con dos alternativas de uso, explorer o reporter siendo la primera el formato de navegación de un cubo (idem a Web) y en el caso reporter permite la construcción de reportes complejos en contenido y estructura. Los reportes modo Reporter son consumidos en la Web mediante el PowerPlay Web Viewer (componente de la solución PowerPlay Web).
El uso de las herramientas Cognos es debido a que este es el principal proveedor de Business Intelligence (BI) y de gestión del rendimiento corporativo a escala mundial, su software contribuye a dirigir, monitorizar y
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CAPITULO III. DESARROLLO
comprender el rendimiento de los negocios. Según estudios de Gartner Group, las herramientas Cognos de inteligencia de negocios poseen la mayor capacidad de ejecución, un robusto manejo de reportes y a su vez una completa visión actualizada de lo que es el BI en el mercado corporativo, como se puede ver gráficamente en las siguientes figuras.
Figura 5 . Presencia en el mercado de distintas soluciones BI Fuente: Gartner Group
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CAPITULO III. DESARROLLO
Figura 6. Cuadrante mágico Gartner soluciones BI Fuente: Gartner Group
III.7 IMPLEMENTACIÓN SOLUCIÓN BI
Una vez obtenido el modelo físico diseñado a través de la herramienta Erwin, se procede a exportar las tablas, esquemas y vistas de la base de datos ubicada en SQL 2000 Server, para la creación dentro del servidor que contendrá la bodega de datos. Definida la arquitectura general de BI
CAPITULO III. DESARROLLO
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considerando los procesos de Extracción, Transformación y Carga, el DW, los Cubos que deberán ser diseñados y el alcance de los análisis OLAP y los reportes que se podrán obtener de dicha infraestructura, se implanta el almacén de datos corporativo sobre la aplicación de Cognos Decision Stream, previamente configurado en ambiente de Desarrollo y Producción para el proyecto. Se considero otorgar la seguridad de los cubos a través de la herramienta propietaria de Access Manager y recuperación a través de Check in y Check Out propia de Descion Stream o el uso de Visual Source Safe manejador de versiones.
Se procedió a poblar inicialmente el DW en ambiente de desarrollo para obtener los rechazos (por incumplimiento de las reglas de consistencia del ETL). Una vez corregidas las fuentes de datos, se implantará el DW en el servidor de producción y se realizará una segunda población con la depuración de los datos fuentes (rechazos de la ejecución de la primera población del DW). Posteriormente se paso a producción los ETLs y activación de los jobs de actualización / mantenimiento del DW.
Luego se procedió a instalar las herramientas de análisis COGNOS PowerPlay, ejecutando pruebas de rendimiento local y remoto (cargas de cubos prueba). En el siguiente paso a través del departamento a modelar, se conciben las dimensiones del cubo y se procede a construir en COGNOS PowerPlay Transformer, sobre el Frame Work de trabajo ubicado en el
CAPITULO III. DESARROLLO
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Dimension Map, el cual contenga las medidas, fuentes de datos y niveles de seguridad, necesarios para alimentar los reportes multidimensionales. Cuando esta modelado el cubo, se procede a crear el cubo en PowerPlay Transformer para luego cargarlo y diseñar los distintos reportes en Power Play for Windows.
En PowerPlay Transformer a la hora de crear el cubo OLAP se escogieron las dimensiones y atributos de estas que se desea que contenga el cubo. Todo esto se logra a través de un proceso guiado por “wizards” de manera sencilla y amigable.
Figura 7. Agregación de Dimensión al Cubo OLAP – PowerPlay Transformer Fuente: Elaboración propia
CAPITULO III. DESARROLLO
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Figura 8. Dimensiones Cubo OLAP y Atributos – PowerPlay Transformer Fuente: Elaboración propia
Una vez realizado esto, se puede escoger el nivel de granularidad deseado en cada una de las dimensiones. Para luego proceder a la generación automática del powercube que se usará para la generación de reportes con PowerPlay for Windows.
CAPITULO III. DESARROLLO
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Figura 9. Nivel de Granularidad Cubo OLAP– PowerPlay Transformer Fuente: Elaboración propia
III.8 AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO
Los procesos de automatización están definidos bajo calendarios (Schedule) de trabajo sobre el refrescamiento de los datos y cubos de acuerdo a las necesidades del negocio (recomendado carga diaria en horas nocturnas), para ello Cognos DecisionStream provee un ambiente de construcción de Data Mart automatizado usando JobStreams. Una vez que son definidos los
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CAPITULO III. DESARROLLO
dimension build y fact build de mayor detalle, éstos pueden ser combinados fácilmente en un JobStream que ejecuta automáticamente todos los builds (sentencia SQL) , en una secuencia específica, con total manejo de logging y errores.
Figura 10. Trabajos de Automatización – DecisionStream Fuente: Elaboración Propia
A modo de ejemplo, se ejecutan en paralelo todas las dimensiones builds para los Data Mart, antes de los
fact builds (o propios Data Mart). El
monitoreo del status del JobStream en algún punto, ya sea, continuar el
CAPITULO III. DESARROLLO
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JobStream o ejecutar procesos de manejo de errores, usa una completa librería de funciones y variables definidas por el usuario, para asignar valores sobre las acciones que deban ser tomadas, como por ejemplo restablecer el proceso de carga ante una falla.
Figura 11. Extracción, Transformación y Carga – DecisionStream Fuente: Elaboración Propia
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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CAPITULO IV. LA SOLUCIÓN
En este capítulo se presenta la implementación de la solución obtenida luego del análisis y desarrollo del sistema de inteligencia de negocios, el cual se basa en la presentación de información en forma de reportes de fácil lectura y creación. Los reportes presentados a continuación son dinámicos gracias al análisis multidimensional lo cual permite buscar diversos sectores de impacto relevantes al negocio y presentarlos en un formato único.
Para la creación y visualización de estos reportes, se utiliza la herramienta Cognos PowerPlay el cual permite una fácil manipulación de cubos de información previamente elaborados, además de ofrecer diversas funciones, que permiten una cómoda comprensión de la información deseada.
A continuación se procederá a describir la creación y análisis de reportes a fin de ilustrar el funcionamiento general del sistema.
IV.1. CUBO INICIAL
Se muestra el cubo en su estado original luego de su realización en Cognos Transformer, en la parte superior se muestran las diferentes dimensiones que se pueden agregar a un reporte. El primer paso que se debe tomar para
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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la modificación y creación de un reporte es visualizar los datos desde el modo “explorer”, el cual nos permite la manipulación del cubo para la elaboración del reporte que se desee, para ello se presiona el botón que permite el cambio de modo “visualización” al modo “explorer”, ubicado en la barra superior de herramientas.
Figura 12. Boton Intercambiador de Vista Fuente: Cognos PowerPlay Podemos ver en la barra de título de la ventana de PowerPlay que aparece entre paréntesis el modo que se está ejecutando en el momento, en este caso el modo explorer.
Figura 13. Barra de Título modo Explorer Fuente: Cognos PowerPlay
Figura 14. Barra de Título modo Reporter Fuente: Cognos PowerPlay
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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En la siguiente gráfica se ve el cubo inicial el cual solo tiene vistas relacionadas con tiempo, a este cubo se le pueden agregar diferentes vistas arrastrando y soltando las carpetas que se encuentran en el menú explorador ubicado en la parte izquierda de la ventana. Dentro de estas carpetas se encuentran los distintos atributos de las dimensiones.
Figura 15. Ventana Inicial PowerPlay Fuente: Elaboración Propia
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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IV.2 MODIFICAR EL REPORTE
Una vez cargado el cubo inicial se procede a insertar las vistas deseadas para el reporte, para esto se tomó la carpeta que contienen las especificaciones por sexo y luego las causas de los siniestros para obtener un reporte que indique las causas de los siniestros y su estadísticas dado un sexo determinado. Hay que resaltar que se pueden hacer distintos reportes basados en el mismo cubo de información, la escogencia de estas vistas es a manera de ejemplo.
Figura 16. Reporte Sexo / Causa Fuente: Elaboración Propia
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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A partir de este reporte se disgrega la información de las causas de los siniestros por los estados del país, lográndose así una información mas precisa y con un nivel de detalle más complejo.
Figura 17. Reporte Sexo / Causas por Estado Fuente: Elaboración Propia
Luego de la inserción de los estados, se procede a agregar el estado civil de los clientes, disgregando así la vista de sexo. También se agrega un título para lograr una mejor identificación del reporte.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Figura 18. Reporte Sexo por Edo. Civil / Causas por Estado Fuente: Elaboración Propia
Una vez realizado el reporte a partir de la información que se desea, se procedió a agregar semáforos de información los cuales tienen la finalidad de alertar al usuario cuando una cifra está llegando a un nivel considerado crítico o cuando lo sobrepasa.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Figura 19. Semáforo del Reporte Sexo por Edo. Civil / Causas por Estado Fuente: Elaboración Propia
Para finalizar una vez establecida la información que se desea visualizar en el reporte, se procede a agregar un gráfico de tipo torta para facilitar en análisis de la información. Una vez hecho esto el reporte adquiere una forma mas amigable.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Figura 20. Reporte final Sexo por Edo. Civil / Causas por Estado Fuente: Elaboración Propia
IV.3 ANÁLISIS DRILL-DOWN
Este análisis nos permite acceder a una información mas precisa que se encuentra dentro de una categoría. Como su nombre lo indica no es mas que taladrar dentro de una categoría para visualizar un nivel de granularidad mas profundo en detalle.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Es de destacar que en esta parte se utilizó la modalidad de visualización “reporter”, la cual permite delimitar la información sin modificar la estructura del reporte. Esta modalidad a su vez permite realizar los análisis drill-down, la implantación de semáforos de información y la generación de gráficas. Como se puede ver en la siguiente gráfica en la barra de título se destaca entre paréntesis el modo en que se encuentra. La escogencia de este reporte y su modo de visualización es a manera ilustrativa siendo real su fuente de datos.
Figura 21. Análisis de Siniestralidad por Marca Fuente: Elaboración Propia
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Basándonos en el reporte Siniestralidad por Marca, se realiza la selección de una celda que contenga la información a la cual se desea realizarle un Drill Down, en este ejemplo se seleccionó los vehículos marca Toyota. Luego de hacer click sobre esta celda en particular, debajo de ella se hace el despliegue automático de los modelos asociados a la marca escogida. En la imagen siguiente aparecen seleccionados en negritas.
Figura 22. Drill Down de Análisis de Siniestralidad por Marca Toyota Fuente: Elaboración Propia
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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A su vez se realizó un análisis a la celda que posee la información de los automóviles Corolla marca Toyota, llegando al nivel máximo de granularidad que soporta esta dimensión. Es de resaltar que cada dimensión posee diferentes niveles de granularidad y el análisis dependerá de la misma. Una vez seleccionada la casilla se desplegó la información referente a los diferentes tipos de modelos Corolla que posee la marca Toyota en nuestro país.
Figura 23. Drill Down de Análisis de Siniestralidad por Marca Toyota y modelo Corolla Fuente: Elaboración Propia
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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IV.4 INSERCIÓN Y ANÁLISIS DRILL DOWN DE GRÁFICOS
La herramienta Cognos PowerPlay nos permite como se ha visto anteriormente agregar gráficos a los reportes generados, además de esto permite un análisis drill down de estos gráficos, mostrando la información que se encuentra en un nivel de detalle inferior.
Para insertar el gráfico anexo al reporte se debe presionar el botón de “control” en el teclado y luego escoger el tipo de gráfico que se desea de la barra de herramientas de gráficos que se muestra a continuación. De no presionar el botón “control” en el teclado, solo se visualizará el gráfico sin la tabla que contiene la información del reporte.
Figura 24. Barra de herramientas de gráficos Fuente: Cognos PowerPlay
La herramienta como muestra la figura anterior ofrece una diversidad de tipos de gráficos, los cuales son muy útiles a la hora de un análisis, a continuación se mostrará algunos ejemplos de los tipos de gráfico que ofrece.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
Figura 25. Ejemplo Gráfico de Barras Fuente: Elaboración Propia
Figura 26. Ejemplo Gráfico Barras 3D Fuente: Elaboración Propia
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CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Figura 27. Ejemplo Gráfico de Líneas con Puntos de Dispersión por Análisis de cantidad de expedientes abiertos por trimestre Fuente: Elaboración Propia La herramienta no limita el número de gráficos que se pueden tener en el reporte, como prueba de esto elaboramos un ejemplo en el cual basados en un reporte de data real se agregó dos gráficos de diferente tipos, uno de barras y un segundo de tercera dimensión, con lo cual se puede visualizar la información relevante del reporte de una mejor manera.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Figura 28. Ejemplo de Grafico de Barra y 3D Análisis Siniestros por Causas Fuente: Elaboración Propia Luego de la selección e inserción del gráfico que se desea visualizar en el reporte, en este caso torta, se selecciona la información mostrada en el gráfico que se desea resaltar, al hacer esto la porción que está representada en el gráfico se separará del resto y a su vez aparece seleccionada en la tabla de información. En el ejemplo a continuación se selecciona sobre el gráfico la porción relacionada a la marca Chevrolet, identificada en el gráfico con un color azul.
136
CAPITULO IV. LA SOLUCION
Figura 29. Selección en Grafico Torta del Análisis de Siniestralidad por Marca Fuente: Elaboración Propia Una vez realizado lo anterior se procede a seleccionar la marca Toyota, y haciendo “doble click” sobre su porción se obtuvo la información relacionada con
sus
diferentes
modelos,
inmediatamente en el gráfico.
los
cuales
aparecieron
reflejados
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Figura 30. Drill Down en Grafico Torta del Análisis de Siniestralidad por Marca Toyota Fuente: Elaboración Propia
IV.5 CONSTRUCCIÓN DE SEMAFOROS DE INFORMACIÓN
A partir de un reporte previamente elaborado es posible agregar semáforos de información que indiquen niveles críticos que se deseen desatacar, facilitando así el análisis de algún caso particular.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Para la inserción de un semáforo se procede de la siguiente manera, en primer lugar se selecciona en el menú “explore” ubicado en la barra de menús de la herramienta la opción “Custom Exceptions”, al hacer esto, se abrirá una nueva ventana donde se introducirá el nombre que se desee que lleve el semáforo de información. Esta opción permite a su vez editar como el semáforo se va a mostrar permitiendo al usuario crear semáforos con sus propios estilos, los cuales se podrán guardar en la herramienta para un futuro uso. En esta ventana se procede a insertar los rangos de valores a ser seleccionados junto con el estilo que estos llevarán y las categorías que serán afectadas.
A continuación se muestra un ejemplo de un semáforo de información junto a la ventana Custom Exceptions, donde se muestran los rangos escogidos y las categorías a resaltar.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Figura 31. Creación de Semáforo de Información Análisis Siniestro por Causa Fuente: Elaboración Propia Modificando los rangos se puede ver que cambia las filas afectadas como se ilustra en la siguiente figura.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Figura 32. Modificación de Rangos Semáforo de Información Análisis Siniestro por Causa Fuente: Elaboración Propia Al agregar uno o más gráficos a un reporte con Semaforos de Información, estos se verán reflejados los estilos utilizados en las tablas para resaltar los datos como se muestra a continuación.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
141
Figura 33. Semáforo de Información con Gráficos Fuente: Elaboración Propia
IV.6 ANÁLISIS DIMENSIONAL
Para realizar este tipo de análisis se utiliza la barra de dimensiones que se observa en la parte superior del reporte, estas dimensiones al ser seleccionadas se despliegan lo cual permite delimitar la información que se desea en el reporte. A continuación se muestra un ejemplo de la barra de dimensiones.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
142
Figura 34. Barra de Dimensiones Fuente: Elaboración Propia Se desea restringir por sexo el reporte inicial de siniestros por causas que se ilustra en la siguiente figura.
Figura 35. Análisis Dimensional Siniestro por Causa Fuente: Elaboración Propia
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Se selecciona en el botón “sexo” la categoría que se desea visualizar, como se puede observar en la siguiente figura.
Figura 36. Análisis Dimensional por Sexo - Siniestro por Causa Fuente: Elaboración Propia
Finalmente se puede observar en la siguiente figura los datos que son mostrados tanto en la tabla del reporte como en la gráfica son únicamente los del sexo femenino, permitiendo así un análisis mucho mas preciso.
CAPITULO IV. LA SOLUCION
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Figura 37. Análisis Dimensional por Sexo Femenino Siniestro por Causa Fuente: Elaboración Propia
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CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
El desarrollo del presente trabajo de grado, basado en el uso eficiente de los reportes e indicadores de gestión, generados a través del sistema inteligencia de negocios para el sector seguros, se creó la materialización del concepto de la gestión corporativa de alto desempeño (CPM) para dicho sector. Se concluye lo siguiente:
Se
logró
con
éxito
la
idealización
y
diseño
de
los
modelos
multidimencionales del sector de seguros, logrando la organización de las áreas neurálgicas involucradas en el proceso.
El ciclo de retroalimentación que permite la reacción en tiempo real de la organización, fue logrado a nivel de datos, mediante el uso del DataWarehouse,
creando la fundación de CPM, capa necesaria para
realizar los reajustes al plan de negocios.
En la evaluación de los modelos del sector se logro identificar a nivel funcional sobre las áreas o departamentos (DataMarts), los procesos propios del sector, considerando los reportes, indicadores y análisis necesarios para responder las preguntas del analista.
CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
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El sistema de inteligencia de negocios cumple con todos los requerimientos establecidos. Se tomaron las medidas necesarias para evitar salirse de las funciones establecidas desde las fases iniciales del desarrollo del sistema.
Se comprueba que las características propias de las herramientas de BI (Cognos Serie 7), contemplan toda su operatividad en función de las metodologías implementadas en este trabajo de grado, las cuales permiten visualizar en el futuro las propiedades de una herramienta altamente funcional y exitosa, que evalúa procesos reales, generando resultados precisos, que ayuda a la toma de decisiones optimizando la misma y permite llevar una secuencia de resultados consolidados de los datos de la empresa.
Dentro del trabajo de grado se muestra una visión general sobre los objetivos planteados en su inicio y logros alcanzados a su término, todo gracias a la extensa investigación realizada sobre los reportes funcionales del sector de seguros, los sistemas de inteligencia de negocios para la toma de decisiones y todos los entes relacionados al tema de investigación.
Utilizar la suite de productos de Cognos serie 7, SQL Server 2000, Erwin, como herramientas modeladoras y de desarrollo orientadas a las mejores
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CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
practicas de inteligencia de negocios, representando una gran ventaja para la creación del sistema, por su fácil manejo y múltiples aplicaciones especializadas en las fases del proyecto, así como su capacidad de creación de interfaces amigables al usuario.
A través de la investigación realizada se pudieron conocer las áreas operativas para las compañías de seguros en: Producción, Riesgos, Recaudos,
Reclamaciones,
Administrativo
y
Contabilidad,
siendo
evaluados de manera conjunta y consolidada.
Aunque el modelo desarrollado es sencillo y cuenta con un front end amigable, se recomienda que el usuario tenga conocimientos básicos de computación para un mejor entendimiento y manejo de la herramienta.
Para hacer de esta herramienta un sistema más efectivo, se recomienda ampliar los módulos en función del concepto de CPM.
El sistema de inteligencia de negocios esta implantado bajo ambiente Windows, que facilita las actualizaciones, creando la administración y el acceso a las aplicaciones.
Se recomienda realizar estudios funcionales sobre los requerimientos individuales (reportes, análisis, tendencias, etc.) de las áreas neurálgicas
CAPITULO V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
148
de la compañía, ya que el diseño modular del Datawarehouse, permite el crecimiento de las áreas impactadas sobre la organización. Esto presenta la oportunidad a estudios futuros sobre como establecer claramente estas condiciones y ampliar el sistema teniendo disponible toda la información correspondiente.
Medir la efectividad de los modelos de inteligencia de negocios cada cierto tiempo para saber si las dimensiones y medidas deben ser alterados de manera que coincidan con la realidad del momento.
El sistema puede ser utilizado como referencia para aplicarse en otras áreas que necesiten realizar análisis multidimencionales, como por ejemplo el área de reaseguros o los modelos pertinentes al desarrollo del plan de negocios.
El sistema de inteligencia de negocios puede ser aplicado en cualquier empresa comercial del sector seguros, solo cambiado el origen de la fuente de datos y configurando alguna exigencia particular de la compañía de seguros que la aplique.
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ANEXOS
ANEXOS
