Tesis profesional presentada por Ana Cristina González Morales

Licenciatura en Ingeniería en Sistemas Computacionales. Departamento de Computación, Electrónica y Mecatrónica. Escuela de Ingeniería y Ciencias, Universidad de las Américas Puebla.

Jurado Calificador

Presidente: Dra. Genoveva Vargas-Solar
Vocal y Director: Dra. Ofelia Delfina Cervantes Villagómez
Secretario y Co-director: Dr. José Luis Zechinelli Martini

Cholula, Puebla, México a 17 de diciembre de 2007.

Resumen

Este documento presenta el prototipo PIE (PyMEs Inteligencia Empresarial) el cual apoya la toma de decisiones en las PyMEs integrando de las técnicas de la inteligencia empresarial: datawarehousing, OLAP y data mining.

El área de apoyo elegida fue la de Customer Relationship Managment, y se utilizó la técnica de Market Basket Analysis. Esto se obedece a que el prototipo se realizó con base en los requerimientos del caso de estudio: Abarrotera Coscomatepec, una PyME de tipo comercial con necesidades de análisis de información para mejorar la relación con sus clientes.

Hoy en día las técnicas de inteligencia empresarial no se aplican comúnmente a las PyMEs, por que se piensa que es un proceso muy costoso, no solo para su creación, sino también para su mantenimiento y que se necesita de personal experto y capacitado para poder lograr buenos resultados.

Esta tesis presenta una solución factible para la aplicación del proceso de inteligencia empresarial a las PyMEs, en donde no se requieren de enormes volúmenes de datos, con los que generalmente cuentan las grandes empresas, y tampoco se requiere de personal experto en el área de inteligencia empresarial para poder tener acceso a dichos procesos y entender la información que se entrega como resultado.

También se mencionan en el documento, los resultados obtenidos, las pruebas realizadas, los beneficios del sistema, sus limitantes y el trabajo a futuro tanto para el sistema como para el conocimiento teórico relacionado con la inteligencia empresarial.

Este trabajo esta licenciado bajo Creative Commons License. (Creative Commons, 2007).

Índice de contenido

Portada (archivo pdf, 23 kb)

Agradecimientos y Dedicatorias (archivo pdf, 23 kb)

Capítulo 1. Introducción (archivo pdf, 185 kb)

  • 1.1 Las PYMEs y la toma de decisiones
  • 1.2 Antecedentes
  • 1.3 Descripción del problema
  • 1.4 Motivación
  • 1.5 Objetivo general
  • 1.6 Objetivos específicos
  • 1.7 Metodología de investigación
  • 1.8 Organización del documento

Capítulo 2. Inteligencia empresarial (archivo pdf, 654 kb)

  • 2.1 Datawarehousing
  • 2.2 OLAP
  • 2.3 Data Mining
  • 2.4 Customer Relationship Management
  • 2.5 Estándar CRISP-DM
  • 2.6 Aplicación a la toma de decisiones
  • 2.7 Discusión final

Capítulo 3. Herramientas y suites de inteligencia empresarial (archivo pdf, 265 kb)

  • 3.1 Herramientas simples
  • 3.2 Suites
  • 3.3 Discusión final

Capítulo 4. Análisis y diseño (archivo pdf, 423 kb)

  • 4.1 Caso de estudio
  • 4.2 Arquitectura del sistema
  • 4.3 Modelo de datos multidimensional
  • 4.4 Limpieza e integración de los datos
  • 4.5 Reportes necesarios
  • 4.6 Estructuras y parámetros para los algoritmos de data mining
  • 4.7 Discusión final

Capítulo 5. Implementación (archivo pdf, 1 mb)

  • 5.1 Creación de capa de integración
  • 5.2 Creación de capa de análisis
  • 5.3 Ambiente integrado
  • 5.4 Optimización
  • 5.5 Discusión final

Capítulo 6. Estado actual y perspectivas (archivo pdf, 159 kb)

  • 6.1 Resultados obtenidos
  • 6.2 Validación
  • 6.3 ¿Cómo escalar las funcionalidades del sistema PIEα
  • 6.4 Recomendaciones al sistema
  • 6.5 Discusión final

Referencias (archivo pdf, 47 kb)

Apéndice A. Diagrama entidad-relación de los datos de la empresa (archivo pdf, 64 kb)

Apéndice B. Transformaciones realizadas en el proceso de ETL (archivo pdf, 191 kb)

Apéndice C. Listado de reglas de asociación (archivo pdf, 76 kb)

González Morales, A. C. 2007. Inteligencia empresarial para la toma de decisiones en la PyME enfocada en la administración de la relación con el cliente (CRM) utilizando análisis de la canasta de compra (MBA). Tesis Licenciatura. Ingeniería en Sistemas Computacionales. Departamento de Computación, Electrónica y Mecatrónica, Escuela de Ingeniería y Ciencias, Universidad de las Américas Puebla. Diciembre. Derechos Reservados © 2007.