Inteligencia de negocio en procesos de almacenamiento y distribución de activos

Maicol  Almarales Tamayo

Autores/as

Maicol Almarales Tamayo Unión de Informáticos de Cuba

Palabras clave:

activos, árboles heterogéneos, Bases de Datos, Inteligencia de Negocio

Resumen

En una de las entidades del Sistema Empresarial Militar (SEM) se llevan a cabo procesos de almacenamiento y distribución de activos, procesos que se realizan a través de sistemas automatizados que poseen bases de datos relacionales independientes. Realizar la comprobación de estos procesos a nivel de datos reviste especial importancia para determinar irregularidades y constituye el objetivo principal de este artículo. Para dar solución a la problemática planteada se acudió a conceptos de la Inteligencia de Negocio, basada en una metodología no específica o empírica de tres capas, que toma características de otras metodologías establecidas y las adapta al entorno donde se aplican. Se introdujo el uso de árboles heterogéneos, como estructura de datos, para realizar la comprobación y minimizar la cantidad de iteraciones sobre los ficheros que almacenan los datos de los activos. Se implementó una aplicación de escritorio sencilla, para visualizar los resultados de la comprobación, capaz de ejecutarse con pocos recursos de hardware y de procesar miles de registros almacenados en ficheros .CSV en apenas dos segundos. Finalmente, se adoptaron decisiones basadas en el análisis de los datos procesados y no en archivos documentales impresos. Este trabajo permitió reducir el tiempo de comprobación de faltantes y sobrantes de activos en 66 %.

Biografía del autor/a

Maicol Almarales Tamayo, Unión de Informáticos de Cuba

Ingeniero Informático desde el 2015 por el Instituto T´écnico Militar "José Martí". Actualmente maestrante en Informática Aplicada en la Universidad Tecnológica de La Habana "José Antonio Echeverría". Investigador Agregado del Centro Principal de Automatización del MINFAR. Miembro de la Unión de Informáticos de Cuba y presidente de una de sus delegaciones de base.

Citas

Barón Ramírez, E., García Estrella, C. W., & Sánchez Gárate, S. K. (2021, julio 19). La inteligencia de negocios y la analítica de datos en los procesos empresariales. Revista científica de sistemas e informática, 1(2): 37-53.

Castro Rozo, F. E. (2013). Indicators for making decisions based on Business Intelligence. Tecnología Investigación y Academia, 1(2). Recuperado de https://geox.udistrital.edu.co/index.php/tia/article/view/4639

Christine Bisson, A., & Godoc, E. (2018). SQL: Los fundamentos del lenguaje: con ejercicios corregidos, Ediciones ENI.

Curto Díaz, J. (2017). Organizaciones orientadas al dato: Transformando las organizaciones hacia una cultura analítica, Editorial UOC.

Fierro Ovalle, J. R., & José Ávila, R. (2019). Propuesta de un modelo de inteligencia de negocio para optimizar el desempeño de los factores que influyen en la productividad de las Palas de la Mina Pribbenow. Recuperado de https://alejandria.poligran.edu.co/handle/10823/1834

Haro Sarango, A. F., Carranza Guerrero, M. N., Pico Lescano, J. C., Naranjo Lozada, S. G., & Nuela Sevilla, R. M. (2023). Inteligencia de negocios en las Pymes, Casa Editora Del Polo.

Joyanes Aguilar, L. (2019). Inteligencia de negocios y analítica de datos: Una visión global de Business Intelligence & Analytics. Alpha Editorial.

López Trujillo, M., Guerrero Mendieta, L. E., & Bedoya Herrera, O. M. (2022). Un modelo de inteligencia de negocios para una institución universitaria, Editorial Universidad de Caldas.

Méndez del Río, L. (2007). Más allá del Business Intelligence: 16 experiencias de éxito, Grupo Planeta (GBS).

Mirabal, W. (2009). Estrategias claves para tomar decisiones en los negocios. Telos: Revista de Estudios Interdisciplinarios en Ciencias Sociales, 11(2): 266-268.

Monge Sainz, A. (2019). Herramientas de Inteligencia de Negocio para la explotación y análisis de fuentes Open Data. Recuperado de https://repositorio.unican.es/xmlui/handle/10902/16108

Morales, M. F., & Carrión, R. B. (2020). Bibliominería, datos y el proceso de toma de decisiones. Revista Interamericana de Bibliotecología, 43(2): eI8/1-eI8/12.

Nariño Herrera, N. A. (2021). Characterization of strategic decision-making processes in SMEs in the commercial sector of Villavicencio (Trabajo de grado-Maestría, Universidad Nacional de Colombia). Universidad Nacional de Colombia. Recuperado de https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/80134

Osorio Rivera, F. L. (2008). Base de datos relacionales. ITM.

Pérez, A. M. G. (2020). Aplicación de técnicas de inteligencia de negocios y análisis de datos en el entorno empresarial cubano: Retos y perspectivas. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 14(4): 191-209.

Solana Nogales, B. (2021). Implantación de un sistema de diseño y gestión integral de instalaciones eléctricas en el marco de la industria 4.0. Recuperado de https://repositorio.unican.es/xmlui/handle/10902/21753

Treviño Reyes, R., Rivera Rodríguez, F. S., & Garza-Alonso, J. A. (2020). La analítica de datos como ventaja competitiva en las organizaciones. Vinculatégica EFAN, 6(2): 1063-1074. https://doi.org/10.29105/vtga6.2-520

Varona Taborda, M. A., Mosquera Ramírez, J. C., Medina Moreno, C. A., Lemus Muñoz, D. F., Muñoz Hernández, C. J., & Arias Iragorri, C. G. (2021). Business Intelligence for the Programs of the Secretaries of Health, Education and Planning in a Territorial Entity. Facultad de Ingeniería, 30(58). Recuperado de https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=413969810006

Zambrano, K. C. C., Alay, D. D. L., Polanco, L. A. V., Zambrano, J. M. V., & Castro, V. F. R. (2022). Importancia de árboles binarios en la programación. Journal TechInnovation, 1(2): 33-42. https://doi.org/10.47230/Journal.TechInnovation.v1.n2.2022.33-42