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 base operativa

con sistemas de información transaccionales hasta la dirección

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 campañas de

motivación para los estudiantes, así también 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:

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.

VICERRECTORADO ACADEMICO

JEFATURA

DIRECCION

SECRETARIA

AREA DE ADMISION ACADEMICA

AREA DE REGISTRO ACADEMICO, Y ARCHIVO

EQUIPO TECNICO

DE ADMISON

SOPORTE INFORMATICO Y

SISTEMAS

ARCHIVO Y ESTADISTICA

REGISTRO ACADEMICO

CERTIFICACION ACADEMICA

IMPRESIONES

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

Centralizar la información relacionada con el aspecto

académico.

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

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

1.9 Asignación de Cargos de la OCDA

Tabla 1: Cuadro de Asignación de Cargos

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

UNIDAD

ORGÁNI

CA

CARGO

CLASIFICADOCARGO ESTRUCTURAL

OCDA

Director Director de Administración

Académica

Técnico

Administrativo III

Técnico Académico

Técnico

Administrativo III

Técnico Académico

Técnico

Administrativo III

Técnico en Impresiones

Secretaria II Secretaria

Técnico

Administrativo II

Técnico en Operaciones

Académicas

1.10 Organización interna de la oficina de coordinación y desarrollo

académico.

Jefe de Oficina : Ingº Jorge Adriazola Del Aguila

Directora : Lic.Adm. Educ. Olivia Ruth Pulgar T.

Secretaria : Sra. Mery Julia Malpartida Jaramillo

Área de Admisión : Sr. Andrés Oré Aguilar.

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

A través del Proceso de admisión de

la UNAS

Procedimiento de los registros

académicos de la UNAS

Líder en la atención de los Servicios

Académicos

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.

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

2.2 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 instituciones para dar charlas,

seminarios y cursos de especialización 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

curriculares de

educación acorde con

las exigencias del

mercado local y nacional.

Área de

Registro,

Dirección y los

Departamento

académicos de

Facultades

3 años Cantidad de

cursos.

Difundir Programas y

Proyectos de

investigación y

Desarrollo Tecnológico

por Facultad.

Jefe de OCDA y

Dirección

1 año Numero de

Programas y

Proyectos.

Brindar becas a los

mejores estudiantes por

cada semestre

Jefe de OCDA y

Dirección

4 meses Cantidad de

becas por

estudiante.

PLANIFICACIÓN OPERATIVA

Brindar servicio de calidad a los alumnos.

ESTRATEGIA RESPONSABLE PLAZO INDICADOR

Capacitación Periódica

del personal

Área de

Dirección de la

1 año Nº de

capacitaciones

administrativo. OCDA por año.

Atención oportuna en las

necesidades del

estudiante

OCDA 60 días Nº de

requerimientos

por 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 de datos para soportar procesos

transaccionales en 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 en el

contenido de datos. Establecidas las

reglas de transformación, deben crearse e

incluirse las definiciones en las rutinas de transformación.”5

DataWarehouse y DataMart

Un DW contiene la información de toda la empresa.

Cualquier 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 todos. Un Datamart (DM) almacena la información

de un área o departamento especifico y un conjunto de DM’s

forman un DW.

Cuadro Nº 2 Diferencia entre BD Operacionales y

Datawarehouse

Base de Datos DataWarehouseDatos Operacionales Datos del negocio para Orientado a la aplicación Orientado al sujetoActual Actual + históricoDetallada Detallada + más resumidaCambia continuamente 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 histórico; está

preparado para ser explotado mediante herramientas

específicas que permiten la extracción de 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

ht tp:// www.navactiv a.co m/web/es/atic/aseso /desarrollo/asesor1/2005/32086.j

sp

5

h t tp :// www . p r og r amaci on . c o m / b bd d / tu t o ri a l/ wareho us e / 6/ # ware h o u s i n g _ar q u

i t ect u r a_o p erac i on e

• Herramientas de base de datos multidimensionales / OLAP

Las primeras soluciones OLAP (On Line Analytical

Processing), estuvieron basadas en bases 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 open-

end. 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 más avanzadas para generar modelos y

asociaciones como redes neuronales, detección 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”

4.1DATAWAREHOUSE

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 tomar las decisiones

correspondientes, que pueden ser:

Designación de presupuesto.

Capacitación de profesionales.

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

4.3DTS: 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, Recursos

Naturales Renovables, Industrias, FACEA y Sistemas.

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

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http://www. p rogramacio n . c om/bbdd/ t utorial / war e house/6/# w arehou

s ing _ arquite c t ura_operacione, 2006

- Dirección General de Información en Salud. “Bases de Datos

en formato de

Cubo Dinámico”. URL: h t tp://dgi s . salud.gob.m x / cubos.html

- INEI. “Manual de Construcción de un DataWarehouse”.

URL:

http://www.ine i .gob.pe/bibli o i neipub / ban c opub/Inf/

Lib5084/I N DEX.H T M

- MINSA. “Plan Estratégico Institucional” URL:

www . min s a . gob.pe/portal/06Tran s p -

AccesoInf/05PlanEstrategico/Archivos/pei/EvaluacionPEI270805.p

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2005

- Morales Eduardo. “Datamart” URL:

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- Rayner Huamantumba. “Manual para diseño y desarrollo de

Datamart”. URL:

http://www. r u edatecno l o gica . c o m, 2007

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

Gartner Group.

URL:

ht t p://www.gar t ner.com / w e bl e tter/ i b m b us i nt/ar t ic l e 4/art i c l e4.h t ml.

San

Diego, California, 1998