Monografia Final Desarrollo De Datamart

INTRODUCCIÓN

Los procesos de una organización, indistintamente del rubro al que pertenecen, cada día son más complejos y gestionarlos a veces se hace difícil. Las razones pueden ser múltiples: para brindar nuevos servicios, crear nuevos productos, satisfacer necesidades de clientes, ser competitivos en el mercado, etc. En tanto las tecnologías de información ahora juegan un rol importante en toda la pirámide de la organización, desde la con

sistemas

de

información

transaccionales

base

operativa

la

dirección

hasta

estratégica y gerencial que requieren de sistemas de información para el soporte del proceso de decisiones. Inteligencia de negocios es más que una estrategia aceptada en el campo empresarial. La Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico (OCDA) de la Universidad Nacional Agraria de la Selva de

Tingo

María,

el

área

de

aplicación del presente estudio, es uno de los órganos claves con responsabilidad en la toma de decisiones en materia al factor académico estudiantil, se plantea desarrollar estrategias como: la reducción de alumnos especiales según artículos, aplicar nuevos servicios para el estudiante del Centro

Pre Universitario, pregrado, egresados, emprender

motivación

para los estudiantes,

así

también

campañas de

pretende mejorar

las

relaciones con su entorno, integrar procesos con el mismo y eliminar la duplicidad de actividades para reorganizar los procesos académicos con fin

de

atender

las necesidades conjuntas; por tanto, para el desarrollo de

sus funciones y el soporte de las estrategias mencionadas está presente la necesidad de contar con una herramienta de ayuda que agilice el proceso de decisiones.

Como solución se pretende aplicar la estrategia de negocios, desarrollando un Datamart en la OCDA - UNAS, para proporcionar información adecuada, permitir el análisis datos mediante cubos OLAP con el fin de ayudar en el proceso de toma de decisiones en relación a la situación académica del estudiantil. El presente trabajo monográfico consta de 4 capítulos; en el primer capítulo se describe el sistema de referencia y su entorno, el segundo capítulo presenta brevemente lo antecedentes y se definen la base teórica de la investigación, en el tercer capítulo se muestra el proceso de desarrollo del Datamart; posteriormente el cuarto capítulo se dedica a la generación de reportes y el análisis de datos obtenidos del Datamart. El cambio hace que todos, formemos parte de una sociedad del conocimiento, ésta sociedad aún está en sus inicios, en las primeras etapas de formación pero paso a paso debemos construirla para obtener sus beneficios y mejorar nuestra calidad de vida.

OBJETIVOS

o OBJETIVO GENERAL Proveer una herramienta de inteligencia de negocios para facilitar el proceso de toma de decisiones en la Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico de la Universidad Nacional Agraria de la Selva de Tingo María, con el fin de agilizar el proceso de análisis de datos, formulación de estrategias de prevención y planificación de actividades de una forma mas rápida.

o OBJETIVOS ESPECÍFICOS  Desarrollar un Datamart para la OCDA-UNAS  Realizar el proceso de Datawarehousing (Extracción, Transformación y Carga de Datos)  Diseñar cubos OLAP de notificación Alumnos, Artículos, Semestres.  Generar reportes: cuadros y gráficos estadísticos para el análisis de datos obtenidos del Datamart

JUSTIFICACIÓN Ésta investigación es importante porque está basada en las necesidades y requerimientos de eficiencia operacional de la Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico de la UNAS de Tingo María. La misma que forma parte del desarrollo de una estrategia competitiva, de esta casa superior. En el Presente informe se detalló Aspectos Generales del Sistema como la descripción del sistema en estudio, su estructura, funciones y servicios que ofrece; consecuentemente se elaboró el Proceso de Plan Estratégico, definiendo para ello la visión, misión, Análisis FODA, Objetivos y Acciones Estratégicas a tomar, según los objetivos planteados.

I. DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA DE REFERENCIA

1.1 Antecedentes Históricos La Universidad Nacional Agraria de la Selva (UNAS), fue creada el 17 de febrero de 1964, mediante la Ley Nº 14912, ocupando los terrenos de la ex Estación Experimental Agrícola de Tingo María, transferido a la naciente Universidad por el Ministerio de Agricultura. Su organización estuvo a cargo de las Universidades Nacionales Mayor de San Marcos y Agraria La Molina. La UNAS, se basa en la Ley Universitaria Nº 23733, cuenta con 06 facultades y 10 carreras profesionales. La comunidad universitaria de la UNAS está conformada por 4 estamentos entre ellos por docentes, administrativos, alumnos y egresados. Una de las oficinas de mayor importancia que pertenece a la parte administrativa de la UNAS es la Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico que desde ahora llamaremos OCDA, la cual es una oficina dependiente del Vicerrectorado Académico, encargada de coordinar las actividades académicas a nivel de pregrado y postgrado. La OCDA, esta adscrita a la Universidad Nacional Agraria de la Selva,

depende

académicamente

del

Vicerrectorado

Académico

y

administrativamente del Vicerrectorado Administrativo, según consta en el Estatuto de nuestra Universidad. La OCDA vela por la planificación y cumplimiento de los programas y actividades que contribuyen a la formación integral de toda la comunidad universitaria y de la formación académica de los estudiantes, a través de eventos que buscan el fortalecimiento en virtudes y valores para el bien de la persona humana y su trascendencia en la sociedad.

1.2 Sistema de referencia La delimitación del ámbito de estudio o sistema se reduce a la Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico (OCDA) de la Universidad Nacional Agraria de la Selva (UNAS). El rol organizacional de la OCDA es ofrecer servicios de calidad, en los campos de la coordinación académica y gestión de la información y del conocimiento. La Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico (OCDA), es una oficina de administración académica que asume por delegación del Vicerrector Académico las competencias de dirección, promoción, información y coordinación de los procesos y actividades académicas

y de gestión del

conocimiento de la Universidad.

1.3 Ubicación Geográfica Está ubicada en la ciudad de Tingo María, capital del distrito de Rupa Rupa de la Provincia de Leoncio Prado en Huánuco: geográficamente se localiza a 9º 17'08” de latitud sur y 75º 59’52” de longitud Oeste, a 660 metros sobre el nivel del mar y una temperatura promedio anual de 24º C.

1.4 Plan Estratégico Institucional 1.4.1 Misión Brindar servicios con calidad y eficiencia que contribuyan a la formación integral y humanista de los estudiantes, profesionales y comunidad; fortaleciendo los estándares de acreditación institucional. 1.4.2 Visión Ser líder en la calidad de gestión de los servicios y coordinación académica, que contribuya al desarrollo y formación integral del estudiante, fortaleciendo los estándares de calidad en el proceso de acreditación institucional.

1.5 Objetivos Organizacionales •

Satisfacer las necesidades y expectativas de sus usuarios y beneficiarios.

•

Impulsar la construcción de una Cultura de la Calidad de servicios en la UNAS.

•

Consolidar la Estructura Organizacional de la UNAS.

•

Contribuir al Mejoramiento Profesional y a la Calidad de Vida de su Talento Humano.

1.6 Organigrama Estructural Para el cumplimiento de sus roles, competencias y objetivos, la OCDA ha definido como campos de trabajo la dirección y sus áreas correspondientes: VICERRECTORADO ACADEMICO JEFATURA DIRECCION SECRETARIA

AREA DE ADMISION ACADEMICA

AREA DE REGISTRO ACADEMICO, Y ARCHIVO

REGISTRO ACADEMICO

EQUIPO TECNICO DE ADMISON

SOPORTE INFORMATICO Y SISTEMAS

CERTIFICACION ACADEMICA ARCHIVO Y ESTADISTICA IMPRESIONES

Figura. 1. Organigrama Estructural – OCDA - UNAS1 1

“Manual de Organización y Funciones de la OCDA”. Fuente: Área de Racionalización - Oficina de Planificación. Elaboración: Año 2007.

1.7 Funciones de la Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico2 •

Elaborar el Plan de Funcionamiento de la Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico.

•

Planificar y proponer normas y programas sobre los servicios académicos, así como el desarrollo académico, mediante el uso de la tecnología educativa.

•

Coordinar las actividades académicas, que realizan las diferentes facultades de la Universidad Nacional Agraria de la Selva.

•

Cumplir y hacer cumplir el Reglamento de Estudios y Acuerdos del Consejo Universitario.

•

Organizar, coordinar e implementar anualmente el proceso de admisión en sus diferentes modalidades de ingreso

•

Elaborar y procesar las Actas de notas para los exámenes de medio curso, final, subsanación, ciclo de nivelación, escuela de Postgrado y curso de especialización Profesional

•

Visar los Certificados de estudios, constancia de estudios y constancias de Orden de mérito.

•

Llevar los registros de matrícula,

actas de calificación y

certificados de estudios. •

Elaborar y proponer el Calendario Académico

•

Consolidar los horarios de clases en coordinación con las Facultades.

•

Realizar la matrícula de estudiantes de pregrado en los dos Semestres Académicos.

•

Gestionar los carnés universitarios ante la ANR

•

Racionalizar el uso de aulas y coordinar con las oficinas correspondientes su adecuado mantenimiento y limpieza

2

“Manual de Organización y Funciones de la OCDA”. Fuente: Área de Racionalización - Oficina de Planificación. Elaboración: Año 2007.

•

Centralizar

la

información

relacionada

con

el

aspecto

académico. •

Llevar el registro y control de graduados, y efectuar estudios de seguimiento de los egresados

•

Mantener el registro permanente de notas, planes de estudios, currículo y sílabos de cada una de las Facultades y escuela de Post Grado.

•

Seleccionar de estudiantes que ocuparon los Primeros Puestos en el semestre académico concluido en estricto Orden Mérito y de acuerdo a su Reglamentación.

•

Verificar los Registros de Notas con los asentados en Actas de los posibles egresados para su posterior certificación.

•

Presentar el informe anual de las actividades realizadas.

1.8 Servicios que Ofrece3 •

Asesoramiento personalizado del reglamento de estudios a los alumnos, padres de familia y docentes.

•

Brindar Certificado de Estudios

•

Brindar Actas de Notas para los exámenes final, subsanación, ciclo de nivelación, escuela de Postgrado, y curso de especialización Profesional.

•

Ofrece el Calendario Académico

•

Realiza y brinda Horario de clases

•

Entrega los Carnés Universitarios

•

Realizar el proceso de Matricula

•

Realizar el Proceso de Admisión

•

Brinda el registro permanente de notas, currículo y silabos de los cursos de las facultades y escuelas Postgrado

3

“Manual de Organización y Funciones de la OCDA”. Fuente: Área de Racionalización - Oficina de Planificación. Elaboración: Año 2007.

1.9 Asignación de Cargos de la OCDA Tabla 1: Cuadro de Asignación de Cargos UNIDAD

CARGO

ORGÁNI

CARGO ESTRUCTURAL

CLASIFICADO

CA

Director

Director

de

Administración

Académica Técnico

Técnico Académico

Administrativo III Técnico OCDA

Técnico Académico

Administrativo III Técnico

Técnico en Impresiones

Administrativo III Secretaria II

Secretaria

Técnico

Técnico

Administrativo II

Académicas

en

Operaciones

1.10Organización interna de la oficina de coordinación y desarrollo académico. Jefe de Oficina

:

Ingº Jorge Adriazola Del Aguila

Directora

:

Lic.Adm. Educ. Olivia Ruth Pulgar

Secretaria

:

Sra. Mery Julia Malpartida Jaramillo

Área de Admisión

:

Sr. Andrés Oré Aguilar.

T.

Área de Registro Académica

:

Sr. Juan Pujay Campó.

Certificación Académica

:

Lic.Adm. Zulia Rodríguez Ch.

Área de Soporte Informático

:

Bach. Edwin Vega Ventocilla

Sección de Archivos

:

Sr. Fredy Alvino Guevara

Sección de Impresiones

:

Sr. Victor Garrido Atencia

CAPITULO II “PLANEAMIENTO ESTRATÉGICO” 2.1. Definición de la Visión y Misión 2.1.1. Visión La visión de futuro de la OCDA, de acuerdo a las expectativas e ideales por parte del personal administrativo que labora en ella, es como sigue: VISIÓN Ser líder en la atención de los servicios académicos referentes al proceso de admisión a la universidad, el procesamiento de los registros académicos acorde con las exigencias y la modernidad frente al mundo globalizado.

Líder en la atención de los Servicios Académicos

A través del Proceso de admisión de la UNAS

Procedimiento de los registros académicos de la UNAS

Fig 2. Visión de Desarrollo de la OCDA

2.1.2 Misión La misión que todos y cada uno del personal perteneciente a la OCDA persiguen día a día para alcanzar la Visión de desarrollo de la OCDA es como sigue: MISIÓN Brindar servicios académicos con calidad y eficiencia que contribuyan a la formación integral y humanista de los estudiantes, profesionales y comunidad; fortaleciendo los estándares de acreditación institucional

2.1

Análisis FODA 2.2.1 Análisis Externo Oportunidades •

Cooperación de las demás oficinas para disponer de información necesaria para el desarrollo de las actividades.

•

Convenios

con

seminarios

y

instituciones cursos

de

para

dar

especialización

charlas, a

los

trabajadores. Amenazas •

Mejoras en la tecnología en cuanto al robo de información y daños informáticos.

•

Inadecuada disposición laboral.

•

No

se

realizan

actividades

de

mantenimiento

permanente en los servicios. •

Malas políticas académicas gubernamentales.

2.2.2 Análisis Interno Fortalezas •

Red informática y telefónica instalada.

•

Respaldo de la información.

•

Trabajo en equipo dentro del área.

•

Existe vocación de

servicio e iniciativa en los

integrantes de OSA. •

Contar con un parque informático (Pc’s) necesarios para el sistema de información automatizado.

Debilidades

•

Infraestructura física inadecuada.

•

Falta de conciencia por parte de las autoridades de la importancia de OCDA.

•

Mal manejo de la información y de la tecnología.

•

No se cuenta con un sistema de gestión y control de bienes.

•

Incumplimiento de reglamentos.

•

Tiempo de respuesta en la atención a los usuarios en ocasiones lenta.

•

Falta de complemento en el conocimiento de la computación.

•

No contar con adecuadas políticas de seguridad.

2.3 Definición de Objetivos Estratégicos •

Alcanzar un alto nivel de competencia en los estudiantes y egresados.

•

Brindar servicio de calidad a los alumnos.

2.4 Formulación de Estrategias

PLANIFICACIÓN OPERATIVA Alcanzar un alto nivel de competencia en los estudiantes y egresados. ESTRATEGIA RESPONSABLE PLAZO INDICADOR Fortalecer los programas Área de 3 años Cantidad de curriculares

de

Registro,

con

Dirección y los

del

Departamento

mercado local y nacional.

académicos de

Difundir

Facultades Jefe de OCDA y

educación las

acorde

exigencias

Programas

Proyectos

de

investigación Desarrollo

y

cursos.

1 año

Dirección

Numero Programas

y

de y

Proyectos.

Tecnológico

por Facultad. Brindar becas

a

los

mejores estudiantes por

Jefe de OCDA y

4 meses

Dirección

Cantidad de becas por estudiante.

cada semestre

PLANIFICACIÓN OPERATIVA Brindar servicio de calidad a los alumnos. ESTRATEGIA RESPONSABLE PLAZO Capacitación Periódica Área de 1 año

Nº

del

capacitaciones por

personal

administrativo. Atención oportuna en las necesidades

del

Dirección de la OCDA OCDA

60 días

INDICADOR

año. Nº

de

de

requerimientos por

estudiante

alumno.

CAPÍTULO III. “MARCO TEÓRICO”

3.1. Inteligencia de Negocios, Datawarehouse y Datamart Para el desarrollo del Datamart es necesario contar con una base teórica en lo referente a que es la inteligencia de negocios y para que se usa un Datamart. 3.1.1 Inteligencia de Negocios Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI), es el conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa. Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en común las siguientes características: Accesibilidad a la información: Apoyo en la toma de decisiones: Orientación al usuario final. 3.2.2 Datawarehouse Es un almacén de datos relacionados a las actividades de una

organización grabadas en una base de datos diseñada

específicamente con el propósito de hacer informes para después analizar estos informes y conseguir información estratégica. El DataWarehouse (DW) tiene como objetivo agrupar los datos de toda la empresa con el fin de facilitar su análisis, de forma que sean útiles para acceder y analizar información sobre la propia empresa.

Figura Nº 4 Esquema de un Datawarehouse 3.2.3 Componentes en la creación de un Datamart Fuentes de Datos Son

las

que

alimentan

de

información

al

DW,

están

diseñadas para registrar grandes cantidades de transacciones. Entre ella tenemos la base de datos OLTP (Una base de datos para soportar procesos transaccionales). Características: • Son pobladas por usuarios finales. • Se optimizan en función a procesos transaccionales. • Se actualizan constantemente.

• Contienen mucha información de detalle.

OLTP:

“Una

base

transaccionales

en

de

datos

para

soportar

procesos

línea (OLTP), puede no ser adecuada

para el DW ya que ha sido diseñada para maximizar la capacidad transaccional y la optima actualización de sus datos.”4

Procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) Los datos registrado en sistemas OLTP, debe ser extraídos y transformados antes de cargar los resultados en el DW. Uno de los desafíos de cualquier implementación de DW, es el problema de transformar los datos. La transformación de datos también se encarga de las inconsistencias contenido

en el

de datos. Establecidas

reglas de transformación,

deben

las

crearse

e

incluirse las definiciones en las rutinas de transformación.”5

DataWarehouse y DataMart Un

DW

contiene

Cualquier

la

información

de

toda

la

empresa.

departamento puede acceder a la información de

cualquier otro departamento mediante un único medio, así como obligar a que los mismos términos tengan el mismo significado para de

todos. un

área

Un

Datamart

(DM)

almacena

la

información

o departamento especifico y un conjunto de DM’s

forman un DW. Cuadro Nº 2 Diferencia entre BD Operacionales y Datawarehouse Base de Datos Datos Operacionales Orientado a la aplicación Actual Detallada Cambia continuamente

DataWarehouse Datos del negocio para Orientado al sujeto Actual + histórico Detallada + más resumida Estable

Fuente: Manual de construcción de Datawarehouse

Herramientas de Explotación El DW está orientado a la toma de decisiones. Almacena datos de acuerdo a categorías o estructurándolos de forma que favorezcan el análisis de los datos, el análisis preparado

para

específicas

que

ser

explotado

permiten

la

histórico;

mediante

extracción

de

está

herramientas información

significativa y patrones de comportamiento que permanecen ocultos en un enorme repositorio de datos. Las herramientas software que existen son: • Herramienta de consulta y reporte Las herramientas de consulta al igual que la mayoría de herramientas visuales, permiten apuntar y dar un click a los menús y botones para especificar los elementos de datos, condiciones, criterios de agrupación y otros atributos de una solicitud de información. La herramienta de consulta genera entonces un llamado a una base de datos, extrae los datos pertinentes, efectúa cálculos adicionales, manipula los datos si es necesario y presenta los resultados en un formato claro.

4 Datamart http://www.navactiva.com/web/es/atic/aseso/desarrollo/asesor1/2005/32086.j sp 5

http://www.programacion.com/bbdd/tutorial/warehouse/6/#warehousing_arqu itectura_operacione

• Herramientas de base de datos multidimensionales / OLAP Las

primeras

Processing),

soluciones

OLAP

estuvieron basadas

(On en

Line bases

Analytical de

datos

multidimensionales (MDDBS). Un cubo estructural (dos veces un hipercubo o un arreglo multidimensional) almacenaba los datos para que se puedan manipular intuitivamente y claramente ver las asociaciones a través de dimensiones múltiples, pero este enfoque tiene varias limitaciones: - Las nuevas estructuras de almacenamiento de datos requieren bases de datos propietarias. No hay realmente estándares disponibles para acceder a los datos multidimensionales. - La segunda limitación de un MDDB concierne al desarrollo de una estructura de datos.

Las

compañías

generalmente

almacenan los datos de la empresa en bases de datos relacionales, lo que significa que alguien tiene que extraer, transformar y cargar estos datos en el hipercubo. • Sistemas de información ejecutivos El concepto de EIS (Executive Information Systems) es simple: los ejecutivos no tienen mucho tiempo, ni la habilidad en muchos casos, para efectuar el análisis de grandes volúmenes de datos. El EIS presenta vistas de los datos simplificados, altamente consolidados y mayormente estáticas. • Herramientas de Data Mining Data Mining es una categoría de herramientas de análisis openend. En lugar de hacer preguntas, se toma estas herramientas y

se

pregunta

algo

"interesante", una tendencia o una

agrupación peculiar, por ejemplo. El proceso de Data Mining extrae los conocimientos guardados o información predictiva desde el DW sin requerir pedidos o preguntas específicas. Las herramientas Mining usan algunas de

las

técnicas

de

computación asociaciones

más

avanzadas

como

redes

para

generar

neuronales,

modelos

detección

y de

desviación, modelamiento predictivo y programación genética. Modelo Dimensional El modelado dimensional se basa en HECHOS (Facts), tiene algunos

atributos como medidas que se le conoce como

METRICAS. La Fact a su vez cuenta con dimensiones (tablas) que la rodean, todo depende de la complejidad del mismo y de lo que se quiera mostrar. Diseño de Datamarts6 En el proceso de diseño y construcción de los DM’s, existen diversos patrones de desarrollo,

entre

los

cuales

podemos

mencionar tres: el primero conocido como Top Down el cual tiene como base un sistema de DW para toda la empresa y a partir de este se desarrollan los DM’s para las divisiones o departamentos. Un segundo

patrón

denominado

Bottom

-

up, el cual se fundamenta en la construcción de los DM’s de cada departamento o división de la empresa, a partir de los cuales se construye la DW; y un tercer modelo, el cual consiste en llevar una construcción paralela entre ambas estructuras.

6 Sánchez K. Generalidades y Patrones de Desarrollo de Datamarts. Revista Intercedes, 2006

CAPÍTUL O IV. “DESARROLLO DEL DATAMART”

4.1 DATAWAREHOUSE En nuestro sistema desarrollado, lo primero que tuvimos en cuenta fue la creación de nuestro DataWarehouse el cual lo pusimos de nombre “OSA_MART”, el cual se encuentra en el Administrador Corporativo del SQL SERVER 2000, creando en ella el diagrama de datos estrella.

4.2 CREACIÓN DE LAS DIMENCIONES Para la creación del modelo estrella se necesitan elegir las dimensiones para eso nos basamos en las siguientes preguntas.

¿Cantidad de Alumnos que encontraron incurso en los siguientes artículos: 75, 76, 77, 78, 84, 85.

por facultades y respectivos

semestres? ART. 75º Alumno en observación, que al finalizar el ciclo no alcanzo un promedio de 11 el siguiente semestre e matricula como máximo 15 créditos y pago por cada crédito es de S/. 10.00 (ALUMNOS ESPECIALES). ART 76º El alumno que no haya cumplido con rendimiento mínimo en el periodo de observación será suspendido de la UNAS, En el semestre siguiente. ART 77º Separado definitivamente de la UNAS. ART 84º El alumno que no concluya en el periodo de 10 semestres, perderá la gratuidad de enseñanza y los beneficios de Acuerdo al Art. 57º de la Ley 23733. ART 85º El tiempo máximo de permanecía para su formación profesional será de 16 semestres efectivos. Esta Información nos permitirá conocer el desarrollo académico de cada alumno y en que condición académica se encuentra, de acuerdo a los artículos establecidos. ¿Cantidad de Alumnos que se matricularon por semestres? Esta información nos servirá para poder realizar un análisis detallado de la demanda existente en cada facultad, de acuerdo a esta información

la

administración

podrá

correspondientes, que pueden ser: •

Designación de presupuesto.

•

Capacitación de profesionales.

tomar

las

decisiones

•

Contratación de docentes.

•

Implementación de laboratorios.

•

Mejoramiento de infraestructura.

Las dimensiones encontradas según a las preguntas realizadas son:

DIMENSIONES MaeAlu_Dim MaeFac_Dim Time_Dim

4.3 DTS: DATA TRANSFORMATION SERVICES

CAPITULO V “ANÁLISIS DE LOS DATOS”

CONCLUSI ONES

1. Se logró estructurar el modelo estrella teniendo en cuenta las dimensiones

como:

MaeFac_dim,

MaeAlu_dim,

Time_dim,

relacionándola con nuestra tabla central llamada Hechos. 2. A través del DTS se pudo migrar los datos de la Base de Datos transaccional OSA al DatawareHouse OSA_MART. 3. Mediante la creación de los cubos, que se encuentran con el nombre de Origen de Datos llamado DW_OSA, se pudo analizar las consultas como: la cantidad de alumnos que estuvieron incursos en los artículos: 75, 76, entre otros y la cantidad de demanda de alumnos existentes en las

distintas

facultades

como:

Zootecnia, Agronomía,

Naturales Renovables, Industrias, FACEA y Sistemas.

Recursos

RECOMENDACIO NES

1. Se recomienda el rediseño del Modelado de la Base de Datos Transaccional de la OCDA “Oficina de Coordinación y Desarrollo Académico”, para eliminar la redundancia de datos e inconsistencia en las tablas, como en el caso de la tabla MaeUso que no se encuentra relacionada con las tablas movimientos del sistema, ya que esta tabla se usa para registrar usuario y sin ninguna relación no se puede llevar el control de los usuarios. 2. Se recomienda a la UNAS, la entera migración de sus tablas “dbf” a un gestionador de Base de Datos como es SQL Server 2000, con la finalidad de tener una mejor administración de los datos. 3. Se recomienda la creación de un DATAWAREHOUSE, para almacenar información histórica de los movimientos de la OCDA, de tal manera que podamos realizar las respectivas consultas para una mejor toma de decisiones.

REFERENC IAS

a. Referencias Bibliográficas -

Sánchez K. “Generalidades y Patrones de Desarrollo de

Datamarts”. Revista Intercedes, 2006

b. Referencias Electrónicas -

Casares Claudio. “Datawarehousing”. Bases de datos. URL: http://www.programacion.com/bbdd/tutorial/warehouse/6/#warehou sing_arquitect ura_operacione, 2006

-

Dirección General de Información en Salud. “Bases de Datos

en formato de Cubo Dinámico”. URL: http://dgis.salud.gob.mx/cubos.html -

INEI. “Manual de

Construcción de

un

DataWarehouse”.

URL: http://www.inei.gob.pe/biblioineipub/bancopub/Inf/Lib5084/INDEX. HTM -

MINSA. “Plan Estratégico Institucional” URL:

www.minsa.gob.pe/portal/06TranspAccesoInf/05PlanEstrategico/Archivos/pei/EvaluacionPEI270805.p df. Lima, Perú, 2005 -

Morales Eduardo. “Datamart” URL: http://ccc.inaoep.mx/~emorales/Cursos/KDD/node162.html, 2006.

-

Rayner Huamantumba. “Manual para diseño y desarrollo de

Datamart”. URL: http://www.ruedatecnologica.com, 2007 -

Strange Kevin. “DataWarehouse Vs. DataMarts”. Home page de

Gartner Group. URL: http://www.gartner.com/webletter/ibmbusint/article4/article4.html. San Diego, California, 1998