3C TIC. Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC. ISSN: 2254 – 6529 Ed. 34 Vol. 9 N.º 3 Septiembre - Diciembre
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INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN LA GESTIÓN ADMINISTRATIVA
DE UNA EMPRESA DISTRIBUIDORA DEL SECTOR ELÉCTRICO
BUSINESS INTELLIGENCE IN THE ADMINISTRATIVE
MANAGEMENT OF A DISTRIBUTION COMPANY IN THE
ELECTRICITY SECTOR
Paúl Alberto Garzón Ulloa
Ponticia Universidad Católica del Ecuador Sede Ambato, (Ecuador).
E-mail: paulgu_21@yahoo.es ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9592-2494
Dennis Vinicio Chicaiza Castillo
Docente, Universidad Técnica de Ambato, (Ecuador).
E-mail: dv.chicaiza@uta.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5066-4444
Verónica Maribel Pailiacho Mena
Docente, Ponticia Universidad Católica del Ecuador Sede Ambato, (Ecuador).
E-mail: vpailiacho@pucesa.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8394-3148
Darío Javier Robayo Jácome
Docente, Ponticia Universidad Católica del Ecuador Sede Ambato, (Ecuador).
E-mail: drobayo@pucesa.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0661-6573
Recepción:
29/06/2020
Aceptación:
13/08/2020
Publicación:
29/09/2020
Citación sugerida:
Garzón, P. A., Chicaiza, D. V., Pailiacho, V. M., y Robayo, D. J. (2020). Inteligencia de negocios en la gestión
administrativa de una empresa distribuidora del sector eléctrico. 3C TIC. Cuadernos de desarrollo aplicados a las TIC, 9(3),
43-67. https://doi.org/10.17993/3ctic.2020.93.43-67
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RESUMEN
Las empresas eléctricas del Ecuador en su gran mayoría no cuentan con sistemas integrados de
información para gestionar sus recursos, por ello cuando el nivel gerencial requiere reportes para la
toma de decisiones, el departamento de tecnología se encarga de generarlos, presentando algunos
inconvenientes como: demora de tiempo en realizarlos, cruce de información con los sistemas,
depuración de información inconsistente, etc. Dando solución a esta problemática, se desarrolló una
Plataforma Web de Información Gerencial enfocada en las Empresas Distribuidoras del sector Eléctrico
del Ecuador, aplicando Inteligencia de Negocios para la gestión administrativa. Como metodología de
desarrollo se aplicó Ralph Kimball y como herramienta Qlik Sense. La Empresa Eléctrica Provincial
Cotopaxi S.A (ELEPCOSA) implementó la plataforma, permitiendo a los directivos tomar mejores
decisiones a nivel ejecutivo, intermedio y operativo, al obtener información resumida, actualizada y
estandarizada desde sus fuentes de datos, logrando un manejo eciente y un mejor aprovechamiento de
los recursos humanos, técnicos y económicos.
PALABRAS CLAVE
Información gerencial, QlikSense, Empresa eléctrica, Inteligencia de negocios, Toma de decisiones,
Data Warehouse.
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ABSTRACT
The vast majority of Ecuador’s electric companies do not have integrated information systems to manage their resources.
Therefore, when the management level requires reports for decision making, the technology department is in charge of generating
them, presenting some inconveniences such as time delays, information crossing with the systems, debugging of inconsistent
information, etc. In order to solve this problem, a Management Information Web Platform was developed focused on the
Distribution Companies of the Electricity sector of Ecuador, applying Business Intelligence for administrative management.
Ralph Kimball was applied as a development methodology and Qlik Sense as a tool. . Empresa Eléctrica Provincial Cotopaxi
S.A. implemented the platform, allowing managers to make better decisions at the executive, intermediate and operational
levels, by obtaining summarized and updated information from their data sources, achieving ecient management, and better
use of human, technical and economic resources.
KEYWORDS
Executive information, QlikSense, Electric company, Business intelligence, Decision making, Data Warehouse.
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1. INTRODUCCIÓN
La mayoría de las empresas de distribución de energía eléctrica de Ecuador, carecen de un medio
adecuado en la gestión de información efectiva para la toma de decisiones acertadas, por lo que tienden
a disminuir su efectividad en el desarrollo de sus planes de crecimiento, expansión, distribución y
comercialización de energía eléctrica en cada una de sus áreas de concesión, ocasionando que no se
cumplan con estándares de calidad, equilibrio nanciero y otros indicadores relevantes. Por tal razón,
es indispensable el aprovechamiento eciente de la información para la toma de decisiones a través del
mejoramiento continuo de las tareas y procesos, reducción de tiempos, disminución de los índices de
pérdidas técnicas y no técnicas con ayuda de herramientas de Información Gerencial y descubrimiento
de datos. En este contexto, la aplicación de una herramienta de Inteligencia de Negocios (BI) para
un correcto análisis de su propia información, generaría conocimiento que se pueda compartir entre
los colaboradores y permita tomar las más acertadas decisiones para resolver problemas de manera
inmediata. La implementación de la plataforma web de Información Gerencial fue aplicada en
ELEPCOSA, permitiendo corregir los problemas existentes relacionados con la toma de decisiones a
nivel ejecutivo, intermedio y operativo.
2. METODOLOGÍA
2.1. CONTEXTUALIZACIÓN
2.1.1. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
“La Inteligencia de Negocios permite a las personas de una organización tener acceso y analizar la
información para administrar el negocio, mejorar su rendimiento, descubrir oportunidades y operar
ecientemente” (Howson, 2008). Por otra parte, Jiraldo, Jimenez, y Tabares (2017), mencionan que
“BI… es usado por diferentes expertos para distinguir un amplio rango de tecnologías, plataformas de
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software, aplicaciones especícas y procesos”. Sánchez y Canelo (2017) indican que “BI es un término
general que incluyen las aplicaciones, la infraestructura, las herramientas y las mejores prácticas que
permiten el análisis de la información para mejorar y optimizar las decisiones”. En consecuencia, la
utilización adecuada de un sistema BI lleva a la toma de mejores decisiones de manera ágil, apoyada
en la conversión de los datos en información, junto a los procesos adecuados para una eciente gestión
empresarial.
Para Jiraldo et al. (2017) los resultados que se pueden detectar desde la información almacenada pueden
no ser claros, es decir, datos que pueden ser incorrectos o incompletos; para ello, una alternativa sería
articular la gestión de procesos de negocio (BPM) con los sistemas de inteligencia de negocios para
lograr un mejor desempeño empresarial. Por ello, para Vitt, Luckevich, y Misner (2003), existe una
correlación entre uso efectivo de la inteligencia de negocios y el desempeño de una compañía, ya que
puede proporcionar un verdadero valor comercial cuando es manejada ecazmente. Por otra parte,
relacionado con el descubrimiento de nuevas oportunidades, Howson (2008) señala que: “La inteligencia
de negocios ayuda a las empresas para evaluar y descubrir oportunidades comerciales al investigar
información y probar teorías”; por lo que, es una herramienta que permite analizar la información
desde diferentes escenarios. El mismo autor menciona que existen 5 áreas de aplicación de los sistemas
BI: Administración y control, Mejoramiento del desempeño comercial, Operación, Mejora de procesos
y Servicio al cliente. Todas aportando a que la información obtenida conlleve a la mejora continua de
los procesos y por tanto del negocio.
Entonces, una aplicación BI conduce a aprovechar y analizar información sobre un área particular, para
descubrir tendencias o patrones a partir de los cuales se pueden obtener ideas y conclusiones, las cuales
permiten a las organizaciones evaluar si están alcanzando sus objetivos. Para lograr la implementación
exitosa de una herramienta BI, se debe realizar un proceso de extracción, transformación y carga de
datos (ETL por sus siglas en inglés) desde todas las fuentes de información disponibles (Zamora, 2017).
Como resultado, se logra evidenciar el aporte que tiene el descubrimiento de los registros de eventos
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para analizarlos desde el modelo de procesos organizacional, permitiendo la identicación del estado de
estos en función del comportamiento de las actividades; por ello, la aplicación de BI permite obtener una
solución dinámica y exible para la gestión de procesos de negocio (Giraldo, Jiménez, y Tabares, 2017).
Y es que, al basarse en el análisis de datos existentes, las soluciones de BI ayudan a comprender mejor
y rápidamente los datos, logrando que quienes toman las decisiones puedan hacerlo de forma efectiva.
Por otra parte, proporciona información para responder a los problemas de negocio como promociones
de productos, control nanciero, optimización de costes, planicación de la producción, entre otros.
Para ello actualmente existen tres productos dentro del área de BI: Cuadros de Mando Integrales
(CMI), Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) y Sistemas de Información Ejecutiva (EIS) (Arcos et al.,
2015). No en vano la investigación sobre la inteligencia de negocios se ha ampliado considerablemente,
destacándose en países como Estados Unidos, China e Inglaterra y, en Latinoamérica, Brasil consta
dentro de los 15 países que más aportan a la ciencia en esta área (Pinto-López, Malcón-Cervera, 2018).
Por lo expuesto, a partir de la información obtenida se deben seguir procesos de toma de decisión
enfocados en que la gerencia determine efectivamente las acciones a seguir, junto con lineamientos que
apoyen la evaluación de los resultados; siendo los mecanismos que promueven la toma de decisiones
inteligentes en la organización (Ahumada y Perusquia, 2016). En denitiva y de acuerdo con Arcos et al.
(2015) una solución de BI completa debería permitir:
• Observar qué está ocurriendo.
• Comprender por qué ocurre.
• Anticiparse a lo qué ocurrirá.
• Analizar qué debería hacer el equipo.
• Escoger qué camino seguir.
Finalmente, se distingue la necesidad de acceder a la información clave de un negocio, para así dar
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soporte a las decisiones estratégicas en función de los datos analizados. Por ello, las soluciones de BI
permiten acceder a la información relevante de manera oportuna y sistematizada (Fernández, 2018),
a partir de lo cual no solo queda en manos de la parte gerencial, sino también de la parte operativa,
el análisis de esa información para sustentar predicciones y que las decisiones sean las adecuadas. Por
tanto, se puede ver que la inteligencia de negocios ofrece benecios como la capacidad de aprender,
por ejemplo, de los clientes, ayudando a crear objetivos prácticos y funcionales (Cordero-Naspud et al.,
2020); de manera que la gestión de la empresa esté optimizada y, en consecuencia, determinar posibles
estrategias que permitan su crecimiento.
2.1.2. APLICACIÓN DE SISTEMAS BI EN EMPRESAS ELÉCTRICAS
Bajo el contexto de la aplicación de los sistemas BI, el proyecto desarrollado por Armas y Lucio (2012),
ofrece una solución para el monitoreo y control de las centrales hidroeléctricas administradas por
ELEPCOSA; se desarrollaron tres aplicaciones para agilizar el monitoreo de los equipos de generación,
una de ellas dedicada al análisis de datos para obtención de reportes históricos de generación. Para
el desarrollo se utilizó una herramienta propia de BI, obteniendo un resultado positivo ya que facilitó
el monitoreo de los equipos de campo. Se logró la automatización de todo el proceso de monitoreo,
obteniendo exactitud en los reportes y agilizando el proceso de análisis en un 90%; anteriormente
obtener el total de generación de un equipo tomaba alrededor de 3 horas, tiempo que se redujo a
aproximadamente 5 minutos. Sin embargo, dicha aplicación se limita solamente a la gestión de centrales
hidroeléctricas, por lo que ELEPCOSA no pudo utilizarla para la comercialización de energía.
Mencías y Mencías (2012), desarrollaron un proyecto de BI para el área Administrativo-Financiera de la
Empresa Eléctrica Quito S.A. (EEQ), para brindar facilidades en la toma de decisiones estratégicas a los
directivos. El contar con varias fuentes de información y en distintos formatos, hacía que se presentara
un excesivo tránsito de información, por lo que los reportes se generaban manualmente y su contenido
mayoritariamente no estaba completo ni actualizado. Como resultado, se obtuvo una aplicación que
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generó información analítica y estratégica necesaria para los directivos, dando como ventaja la detección
de inconsistencias en la información, mismas que fueron solventadas por los propios usuarios, llevando
a una depuración y corrección de muchos campos de datos.
Por otra parte, se desarrolló un sistema BI para mejorar los procesos en el departamento de distribución
y alumbrado público de la Empresa Eléctrica Riobamba S.A. Para ello, se realizó la extracción,
transformación y carga de la base de datos de esa área, permitiendo la generación de reportes para
la toma de decisiones, identicando principalmente los sectores que presentan inconvenientes, para el
mejoramiento del alumbrado público en las redes de distribución de medio y bajo voltaje, cumpliendo
con los requerimientos de la ciudadanía. Además, estos fueron utilizados para el análisis de la gestión
de los reclamos, logrando con ello una atención inmediata en favor de la satisfacción de sus clientes
(Sánchez, 2016). Pese a tener buenos resultados, es una aplicación orientada únicamente al departamento
mencionado, por lo que es difícil que pueda ser reutilizada para un uso más amplio en otras empresas
similares.
Finalmente, Hidalgo (2019), presenta un trabajo cuyo propósito es elaborar un tablero de control orientado
a la gestión de los reclamos en una Empresa Eléctrica de Distribución, utilizando una herramienta de
BI. Como parte del proyecto, se logró la exibilización del sistema de reportes, la reducción de cálculos y
procesos manuales que incrementaban la probabilidad de fallas, la optimización de la información sobre
el porcentaje de resolución y el tiempo promedio de vencimiento en días de los reclamos, lo que llevó
a la empresa a implementar acciones preventivas y correctivas; determinándose un incremento en el
porcentaje de resolución de los reclamos, lo que conlleva a la mejora de la calidad del servicio al cliente.
Como puede observarse, existen varias aplicaciones BI desarrolladas para Empresas de Distribución
Eléctrica, sin embargo, están orientadas a áreas o procesos especícos, lo que diculta su utilización en
otras empresas similares; por esta razón, se decide desarrollar software BI basado en los requerimientos
especícos de ELEPCOSA, para satisfacer las necesidades y solventar algunos problemas presentados
al momento de tomar decisiones.
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2.2. DESARROLLO
ELEPCOSA está formada por alrededor de 405 empleados entre administrativos y obreros, de los cuales
más del 60% son administrativos; este grupo generalmente usa los sistemas de información diariamente
y pese al uso de los módulos de reportes, siempre existen nuevas necesidades de información que el
sistema actual no puede generarlas automáticamente. Por ejemplo, se necesita entregar mensualmente
información periódica especíca y actualizada sobre el número de cuentas activas, medidores bifásicos
instalados, incentivos aplicados, cocinas vendidas, entre otras. Para obtener los datos, el funcionario
envía una solicitud del requerimiento al departamento de informática de la institución vía memorando
o vía correo electrónico, para que mediante la ejecución de “scripts SQL” que no son otra cosa que
consultas a la base de datos vía código, se obtienen los datos que el usuario necesita conocer mediante
un reporte especíco, estas consultas contienen los detalles de campos, rangos de fechas, entre otros.
Este tipo de actividad conlleva demasiado tiempo y dependencia absoluta del área informática para la
presentación de los datos requeridos. Es por eso, que la necesidad de generar una plataforma de carácter
gerencial se hace indispensable actualmente, pues ayudaría a la generación de nuevos datos, a partir de
su propia información almacenada en sus sistemas y así brindar mayor conocimiento y descubrimiento
de datos ocultos, que con un efectivo análisis ayudará a mejorar la gestión administrativa y la toma de
decisiones en la institución.
Hoy en día existen diversas metodologías de diseño y construcción de Data Warehouse (que se dene como
una colección de datos empresariales orientada a un tema especíco, que soporta el proceso de toma de
decisiones) para BI, con ello cada fabricante de software de inteligencia de negocios busca implementar
una metodología con sus productos (Rivadera, 2019). Sin embargo, entre estas metodologías se impone
la de Kimball debido a la inclusión del concepto de Data Mart (Kimball, 2008) que es un repositorio
de información, similar a un DataWarehouse, pero orientado a un área o departamento especíco de la
organización, por lo que se tomó esta opción para la implementación del proyecto, el cual se desarrolló
en las fases enlistadas en el gráco y descritas más adelante:
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Figura 1. Metodología de Kimball. Fuente: (Kimball, Roos y Thornthwaite, 2008).
2.2.1. PLANIFICACIÓN DEL PROYECTO
Dada la necesidad de información, de acuerdo con el alcance del proyecto y con el n de implantar
el uso masivo de la información generada, se planicó diseñar una plataforma web de información
gerencial, la misma que permitirá compartir información no sólo en el interior de la institución sino
incluso fuera de ella, cuando los usuarios requieran efectuar análisis de su información para participar
en reuniones externas o internas con organismos de control. Para esto se debe realizar un levantamiento
de información inicial.
2.2.2. DEFINICIÓN DE REQUERIMIENTOS DEL NEGOCIO
En ELEPCOSA, cuando los altos directivos y funcionarios requieren presentar informes totalizados o
de carácter estadístico, para mantener reuniones de trabajo o informar a entidades superiores como el
Directorio, Junta de Accionistas u organismos reguladores, como el Ministerio de Electricidad y Energía
Renovables y el ARCONEL, se apoyan en su departamento de informática para conseguirlos, asignando
tiempo valioso que restan de sus actividades operativas normales de desarrollo y soporte. Debido a la
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naturaleza de su información, no se puede estandarizar el proceso de atención, y los funcionarios solicitan
simplemente que se generen reportes en formato texto y luego los reprocesan o los resumen en grácos
que usualmente no son comprensibles y tardan un tiempo considerable en elaborarlos. La información
que es requerida corresponde a la de los cortes del servicio eléctrico por falta de pago de sus clientes,
distribución geográca del personal de cortes, clasicación de deuda, número de planillas adeudadas,
control de energía, calidad del servicio, facturación, recursos humanos, recaudación, consumos por
sectores en KWH. Por mostrar un ejemplo, en la siguiente gura se puede apreciar una captura de
pantalla del sistema INFOCEL donde se generan los listados para cortes de energía, siendo ésta tediosa
de manipular y no se logra una adecuada discriminación de cuál agencia, sector o ruta atacar con la
campaña de cortes que genera en un periodo determinado.
Figura 2. Sistema comercial – Listado de cortes. Fuente: Elepco S.A.
Como se puede observar, estos reportes carecen de un ltrado óptimo de la información para distribuirla
al personal operativo y que ellos puedan salir al campo y efectuar las respectivas inspecciones del
cliente. Con base en entrevistas a diferentes funcionarios de la institución, se obtuvieron los siguientes
requerimientos que se encuentran agrupados:
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Tabla 1. Lista de Requerimientos del Usuario.
TEMA
ANALÍTICO
ANÁLISIS O REQUERIMIENTO INFERIDO O SOLICITADO
FUENTE DE
DATOS
Clientes
Datos de clientes, totales por tarifa – agencia – sector - ruta y distribución política. Tipo
de cliente urbano o rural
Sistema
Comercial
INFOCEL
Datos de
Medidores
Información técnica de medidores, esferas, voltaje, totales por tipo de fase, marca y
detalle de cada uno.
Cartera de
Clientes
Información del total de cartera y total de clientes por diferentes criterios de clasicación
como agencia, sector y ruta, para preparar listas de corte efectivo, con total deuda en
dólares y número de planillas adeudadas.
Recaudación
Información histórica de la recaudación efectuada a nivel de año, mes y día, para
determinar días pico de recaudación. Presentar total de recaudación mensual.
Facturación
Información histórica de los valores facturados originales con totales en dólares, KWH
facturados en forma anual y mensual, para realizar análisis de consumos pico en
determinados meses del año.
Recaudación Vs
Facturación
Cuadro donde se reejen los valores recaudados de una determinada emisión de
facturación y poder ver su índice de recaudación.
Datos de clientes
PEC
Número exacto de clientes del programa PEC que hayan aplicado, detalle de estos
clientes y su distribución en todas las agencias de la empresa.
Datos de clientes
del Plan RENOVA
Número de clientes que se encuentran registrados en el plan Renova y totalizar clientes
por estados de registro, por marca de refrigeradora y agencia del cliente.
Rangos de
Consumo
Clientes que tengan un rango de consumo de acuerdo con el ltro aplicado y extraer su
detalle para revisión.
Datos de
Recaudación por
Ingresos de Caja
Datos por año, mes y día de recaudación, realizados por ingresos de caja, para
determinar los días pico y el horario que usualmente los clientes acuden a pagar sus
planillas.
Reclamos
Atendidos por
facturación
Datos de las refacturaciones efectuadas por cada usuario, donde se presente la fecha,
tarifa, motivo, acción y un detalle para analizar el motivo más común de reclamos y el
índice de trabajo de los facturadores.
Análisis de
Lecturas tomadas
y no tomadas
Informe del total de lecturas tomadas y no tomadas por parte del contratista de lecturas
y determinar el índice de lecturas relacionado con el total de clientes activos por año y
mes de facturación.
Lecturas
Catastradas
Análisis de cada informe del contratista de lecturas que no se tomaron regularmente en
los equipos móviles y se catastraron, información por agencia/sector/ruta y las lecturas
que se lograron unir al sistema comercial.
Archivo
Excel
contratista
Información de
empleados o
funcionarios
Resumen de empleados por Dirección/Departamento, grácos por cargos,
remuneraciones y determinar la edad real por décadas a partir de 20 años.
Sistema de
Nómina
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TEMA
ANALÍTICO
ANÁLISIS O REQUERIMIENTO INFERIDO O SOLICITADO
FUENTE DE
DATOS
Resumen
de Viáticos y
Subsistencias
Presentar información consolidada y detallada de todas las movilizaciones efectuadas
por los empleados de la institución por año y mes, departamento y zona. Totalizar por
empleado el número de desplazamientos realizados.
Archivo
Excel de
viáticos
Fuente: elaboración propia.
2.2.3. DISEÑO DE LA ARQUITECTURA TÉCNICA Y SELECCIÓN DE LA
HERRAMIENTA
Luego de llevar a cabo un análisis entre varias plataformas líder de BI, se determinó que para este
proyecto en particular y dadas sus características y requerimientos propios, se utilizará la herramienta de
Qlik Sense, por ser fácil e intuitiva, muy adecuada para explorar y comprender los datos desde el punto
de vista empresarial, permitiendo la visualización y descubrimiento de datos, que cubre las necesidades
analíticas de segmentos y secciones necesarias para este proyecto; sus usuarios (ejecutivos o no) obtienen
un exible y potente análisis de datos, sin perder el principio de seguridad centralizada. Gracias a
ella se logra liberar las habilidades analíticas de las personas en las organizaciones, aprovechando al
máximo la información y optimizando la manera como se la utiliza (Garcia, 2015; Llacqua, Cronström,
y Richardsom, 2015).
Otro aspecto importante que permitió escoger esta herramienta es la posición de la misma en el
cuadrante de líderes Gartner, al estar entre las herramientas líderes en el mercado a nivel mundial
(Fernández, 2020).
2.2.4. MODELADO DIMENSIONAL
Luego de las reuniones con los directivos de la empresa y con las personas que va a hacer uso de la
información gerencial se decidió por la creación de un DataMart enfocado en el área de ventas, se
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realizó un análisis de requerimientos de los cuales se generaron las siguientes dimensiones, con su grado
o nivel de granularidad, como se puede apreciar en la tabla siguiente:
Tabla 2. Dimensiones, Nivel de granularidad y Medidas.
Proceso de negocio Nivel de granularidad Dimensiones Medidas Tabla de hechos
Clientes
Detalle
Agencia – sector ruta
Total clientes Clientes
Cantón – Parroquia
Consolidado
Estado - Tarifa - Clase
cliente - Condición
ciudadana - Estado
Civil
Datos de Medidores
Detalle Agencia–sector–ruta
Total medidores Medidores
Consolidado
Estado cuenta – Tarifa
– Esferas – Fases -
Marca
Cartera de Clientes
Detalle Agencia – sector – ruta Total clientes
Cartera
Consolidado
Cantón – Parroquia
-Estado – Tarifa -
Número planillas
Total deuda USD
Recaudación Consolidado
Agencia – Cantón
-Año – Mes
Total recaudación Recaudación
Facturación Consolidado
Agencia - Cantón -
Año – Mes - Tarifa
Total facturación en
USD y KWH
Total clientes
Promedio USD
Facturación
Recaudación Vs.
Facturación
Consolidado
Año Facturación -
Mes Facturación -
Año Recaudación -
Mes Recaudación -
Fecha de pago
Total USD facturación
y recaudación
Diferencia recaudación
contra facturación
Porcentaje de
recaudación efectiva
Facturación vs.
Recaudación
Datos de clientes PEC
Detalle Agencia – Sector -
Total clientes PEC
Consolidado
Cantón - Estado
cuenta - Tipo incentivo
- Tipo fase -Tarifa
- Fecha aplicación
incentivo
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Proceso de negocio
Nivel de granularidad
Dimensiones
Medidas
Tabla de hechos
Datos de clientes del
Plan RENOVA
Consolidado
Estado cuenta -
Estado contrato
- Refrigeradora
reemplazada - Agencia
Total clientes Renova
Rangos de consumo
Detalle
Agencia - Sector -
Ruta
Total clientes Consumo
Consolidado
Tarifa - Consumo
promedio (6 meses)
Datos de Recaudación
por Ingresos de Caja
Detalle Día Hora Total ingresos
I/C
Consolidado
Año – Mes -
Recaudador
Total USD
Reclamos Atendidos
por facturación
Detalle Mes - día – tarifa
Total clientes Reclamos
Consolidado
Objeto reclamo –
Acción -Tipo cliente
- Agencia
Análisis de Lecturas
tomadas y no tomadas
Detalle
Mes - Agencia - Sector
– Ruta
Total lecturas tomadas
Lecturas
Consolidado Año
Total lecturas no
tomadas
Total lecturas del mes
Lecturas Catastradas Detalle
Estado - Agencia -
Sector –Ruta
Total lecturas
enlazadas
Lecturas catastradas
Total lecturas no
enlazadas
Información de
empleados o
funcionarios
Detalle
Dirección –
Departamento
Total empleados Empleados
Consolidado
Ocupación
Salario
Género
Edad
Resumen de Viáticos y
Subsistencias
Detalle Mes - Departamento Total empleados
Viáticos
Consolidado Empleado Total comisiones
Fuente: elaboración propia.
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2.2.5. DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DEL SUBSISTEMA DE EXTRACCIÓN,
TRANSFORMACIÓN Y CARGA (ETL)
La Extracción se da en base a las diferentes fuentes de información que tiene la empresa como son las
distintas bases de datos, archivos planos, entre otros; para luego pasar al proceso de Transformación
en la cual se homologa los tipos de datos, el formato que van a manejar los distintos campos, como
por ejemplo formato de fechas, horas, códigos de medidores, identicaciones de clientes, etc. Una vez
realizada la transformación los datos están listos para entrar en el proceso de Carga hacia el DataMart
para realizar la explotación de la información generada.
El proceso ETL es la base sobre la cual se alimenta un Data Warehouse (dicho proceso se esquematiza
en la Figura 3). En este caso, con el uso de la herramienta QlikSense, se extrae información de las
diferentes fuentes de datos disponibles en archivos de extensión .QVD (los propios de esta plataforma de
BI), agilizando la presentación de los datos en el usuario cliente.
Figura 3. Proceso ETL Qlik Sense. Fuente: TSEEQ: The Structured ETL Engine for Qlik.
Para este proyecto se ha planteado una carga de datos por hora, pues su extracción y almacenamiento
de alrededor de 15.000.000 de registros no supera los 5 minutos, y al ser esta tarea calendarizada, es
transparente para el usuario nal, sin embargo, en un futuro, se recomienda realizar un correcto análisis
y determinar qué aplicaciones se deben actualizar en forma diaria, semanal o mensual y de acuerdo con
ello realizar cargas incrementales para mejorar el rendimiento de la plataforma web en desarrollo.
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2.2.6. ESPECIFICACIÓN Y DESARROLLO DE APLICACIONES BI
El siguiente proceso es la elaboración de los informes estándar, que los usuarios podrán obtener para su
análisis mediante el uso de la plataforma web de información gerencial, aquí se desarrollaron reportes
de todos los procesos de negocio mencionados en la Tabla 2.
2.2.7. IMPLEMENTACIÓN
Para el proceso de implementación se debe consumir datos de la fuente principal que es el sistema
comercial de la empresa para que se ejecuten los procesos ETL. En este aspecto se creó una conexión
de acceso a las bases de datos (ODBC) con el proveedor de IBM Client Access (debido a que el sistema
comercial de la empresa es desarrollado por IBM); para ejecutar la carga desde el servidor principal
hacia el servidor de BI, se utilizó un usuario con privilegios de lectura únicamente con el n de asegurar
la integridad de la información. La ejecución de los scripts de carga (código que permite obtener la
información deseada desde las fuentes de datos acorde a los requerimientos de la empresa) se los realiza
con el usuario generado y se encuentra planicada su ejecución gracias a las tareas programadas del
software. Actualmente este proceso está congurado para realizarlo cada hora, debido a que, entre otros
datos, el valor de la cartera varía constantemente de acuerdo con la auencia de los clientes para el pago
de planillas o el incremento del valor de planillas por refacturaciones de energía.
2.2.8. MANTENIMIENTO
Más que el mantenimiento de la aplicación en sí, de las observaciones realizadas con los aplicativos
desarrollados, se han detectado un sin número de inconsistencias en las bases de datos de producción
del sistema comercial de la institución, pues ahora se pueden visualizar en forma gráca distorsiones de
información o datos incorrectos. Por ello, es sumamente importante el mantenimiento de las bases de
datos fuente, en este caso la base de datos del sistema comercial, por cuanto al extraer la información
de la misma, no permitirá tomar acciones o decisiones efectivas ya que su potencial se basa en los
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datos obtenidos. Como ejemplo de las distorsiones de la información más relevantes, se puede vericar
que: existen clientes con subsidio de la tercera edad y la condición actual del cliente es “fallecido”, se
han encontrado clientes que no deberían tener incentivo residencial; existen clientes que se encuentran
registrados en un cantón diferente al real y afecta a la facturación de ciertos rubros, como Impuesto
Cuerpo de Bomberos o Recolección de Basura.
Como se logró evidenciar, si no se efectúan las correcciones respectivas en la base de datos del sistema
comercial de la empresa distribuidora, se tendrán reportes consolidados poco efectivos.
3. RESULTADOS
En un principio se diseñó un prototipo con datos de la cartera de planillas de energía eléctrica que
adeudan los clientes, con la nalidad de exponer las bondades que brinda la plataforma y generar así
una primera impresión del alcance que se puede tener en las diferentes direcciones administrativas; se
demostró cómo cada usuario nal puede generar su propio análisis de datos y compartirlo fácilmente
con otros de su misma área o de otra que tenga relación, logrando una aceptación total, alcanzando
ventajas como el que proyecten sus requerimientos de información para mejorar sus procesos internos,
toma de decisiones más acertadas al realizar seguimientos a los trabajos operativos que desarrollan las
áreas de comercialización principalmente.
Se hizo un análisis del contenido almacenado en los sistemas y bases de datos de la empresa con la
nalidad de poderlo transformar en información útil, rápida, comprensiva y de carácter gerencial y así
elevar la productividad en forma rutinaria y generar una serie de reportes como los siguientes: Datos
comerciales de clientes, datos de medidores de energía eléctrica, datos consolidados y detallados de
cartera vencida, distribución geográca de cartera elevada por número de planillas y montos, historial
de recaudación por año, balance efectivo de facturación mensual versus recaudación mensual, historial
de facturación datos consolidados y detallados del programa de eciencia en la cocción PEC, datos
consolidados y detallados del Plan Renova Refrigeradoras, análisis de consumos por rangos, análisis de
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recaudación por ingresos de caja anual-mensual-diaria-hora, información de reclamos atendidos, análisis
de viáticos y subsistencias, información de nómina de empleados, información de lecturas tomadas y no
tomadas, lecturas catastradas del contratista (Electricpower), etc.
En la Figura 4 se muestra la página inicial de la plataforma web, donde se presentan los diferentes
tableros desarrollados para cumplir con los objetivos y necesidades de información, dependiendo del
perl de cada usuario se asigna la información a la que tendrá acceso.
Figura 4. Menú Principal. Fuente: Plataforma de Información Gerencial.
La lógica de desarrollo de cada uno de los tableros revierte similares características, es decir, se eligió las
tablas donde se encuentra almacenada la información, se creó un cubo virtual mediante sentencias SQL,
la cual radica en memoria RAM, mediante la herramienta de diseño se creó el tablero con las variables
e indicadores necesarios para dicho análisis, para nalmente publicarlo en el tablero principal, donde
residen el resto de tableros gerenciales. A continuación, se muestran varias guras con ejemplos de los
tableros realizados.
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Figura 5. Tablero Datos de medidores de energía. Fuente: Plataforma de Información Gerencial.
Figura 6. Tablero Cartera de clientes. Fuente: Plataforma de Información Gerencial.
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Figura 7. Tablero Detalle de cartera de clientes. Fuente: Plataforma de Información Gerencial.
Figura 8. Tablero Ubicación geográca de cartera. Fuente: Plataforma de Información Gerencial.
Hoy en día la plataforma ha permitido a las diferentes direcciones mejorar la toma de decisiones,
gracias a los datos actualizados que se manejan. Entre los indicadores más signicativos están: el total
de cartera en dólares y su variación diaria, el número de clientes y su estado (activo, suspendido o
cortado), cartera vencida, incremento de servicios, requerimientos de otras entidades, como, validar la
supervivencia de los clientes que solicitan la reducción por benecio de la tercera edad, cada mes las
empresas gubernamentales verican que los benecios se den a las personas vivas, es decir, que se efectúa
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un cruce de la base de datos del registro civil y la base de datos del sistema comercial, de esta forma
se obtiene la condición del ciudadano, la tendencia indica que entre 20 y 30 clientes de esta categoría
fallecen mensualmente.
4. CONCLUSIONES
Las empresas eléctricas del Ecuador necesitan celeridad en la toma de decisiones, basadas en información
gerencial, para desarrollar planes de crecimiento, expansión, distribución y comercialización de energía
eléctrica en su área de concesión, como punto de partida para el desarrollo del proyecto se debe
determinar los requerimientos en base a los procesos de negocio y principalmente denir el nivel de
granularidad o indicadores claves, solo así se obtendrá información rápida, conable y actualizada, que
facilitará la toma de decisiones en la organización.
Para la implementación de la plataforma de información gerencial se seleccionó QlikSense, como
herramienta de desarrollo, por pertenecer al cuadrante de líderes de Gartner, su costo accesible para
una institución pública, la facilidad para explotar y analizar los datos sin perder el principio de seguridad
centralizada; un punto clave de la extracción de datos fue el barrido y depuración de la información en
las fuentes de datos, que presentaron varias inconsistencias; como resultado se ha determinado que los
indicadores más signicativos para comparar y analizar son: el total de la cartera por su variación diaria,
comportamiento de los incrementos de nuevos servicios, estado de los clientes (activos, suspendidos,
cortados), benecios de tercera edad, entre otros.
Es altamente recomendable incluir este tipo de proyectos en la unidad que genera la información
geográca de la institución, debido a que al incluirse información de geolocalización, se despliega todo
el potencial de la herramienta de BI y genera mayor información a partir de las coordenadas norte y
este (utilizadas en esta implementación), para vincularla con la información comercial pudiendo así darle
mayor valor agregado funcionalidad a los tableros generados que requieren una ubicación exacta de sus
clientes.
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