Fecha de presentación: diciembre,
2022 Fecha de aceptación: febrero, 2023 Fecha de publicación: abril, 2023
Uso
de técnicas de inteligencia de negocios en una empresa de venta directa
Use of business intelligence techniques in a direct
sales company
Mag. Jorge Eduardo Cevallos Zhunio[1]
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8976-2973
Mag. Pamela Elizabeth Rodríguez Velasquez[2]
pamrodriguez@mgs.ecotec.edu.ec
ORCID:
https://orcid.org/0000-0002-8371-9824
Mag.
Carlos Alex Valle Chiriboga[3]
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0090-378X
Cita sugerida (APA, séptima edición)
Cevallos Zhunio,
J.E., Rodríguez Velasquez, P. E. y Valle Chiriboga,
C. A. (2023). Uso de técnicas de inteligencia de
negocios en una empresa de venta directa. Revista Mapa, 10(31), 117- 128.
http://revistamapa.org/index,php/es
RESUMEN
El presente proyecto de inteligencia
de negocios se realizó en una empresa de venta directa (venta por catálogos),
específicamente para el proceso de ventas, la comercialización en la empresa se
la realiza sin un monto mínimo y no existe una fecha preestablecida para
adquirir los productos, los promotores pueden comprar productos sin ninguna
restricción de cantidad o valor, dado a este modelo de negocio existen decenas
de transacciones al día como si fueran ventas en menudeo, lo que provocaba
tener información extemporánea, desorganizada y sin integrar; de acuerdo a la
información proporcionada por los consumidores de datos el proceso de ventas es
de vital importancia para la empresa en mención, para solucionar esta
problemática se integraron los datos mediante herramientas y técnicas de
virtualización de datos usando la metodología Hefesto y se diseñó un Dashboard empleando las mejores
prácticas de storytelling with
data en base a los requerimientos de información de los usuarios. Se realizó
una encuesta dirigida a la alta gerencia de la empresa conformada por 4
miembros, que son los encargados de tomar decisiones, el método usado para
recopilar la información se basó en preguntas cerradas con escala de Likert que
dio como resultado un alto nivel de aceptación y utilidad respecto a la
información integrada mediante la virtualización de datos para mejorar la toma
de decisiones de las ventas; además de aseverar que los indicadores y gráficos
usados en el Dashboard son relevantes para la toma de
decisiones de las ventas y fáciles de asimilar.
Palabras clave: dashboard,
inteligencia de negocios, toma de decisiones, venta directa, virtualización de
datos
ABSTRACT
The present business intelligence project was carried
out in a direct sales company (catalogue sales), specifically for the sales
process, the commercialization in the company is carried out without a minimum
amount and there is no pre-established date to acquire the products. ,
promoters can buy products without any quantity or value restriction, given
this business model there are dozens of transactions per day as if they were
retail sales, which caused having extemporaneous, disorganized and unintegrated
information; According to the information provided by the data consumers, the
sales process is of vital importance for the company in question. To solve this
problem, the data was integrated through data virtualization tools and
techniques using the Hephaestus methodology and a Dashboard was designed. using
the best practices of storytelling with data based on the information
requirements of the users. A survey was conducted for the senior management of
the company made up of 4 members, who are responsible for making decisions, the
method used to collect the information was based on closed questions with a
Likert scale that resulted in a high level of acceptance. and utility regarding
integrated information through data virtualization to improve sales decision
making; in addition to asserting that the indicators and graphs used in the
Dashboard are relevant for making sales decisions and easy to assimilate.
Palabras clave: dashboard, business intelligence, direct sales, data
virtualization, decision making
INTRODUCCIÓN
Las pequeñas y medianas
empresas juegan un rol fundamental en la economía del país, por lo que la toma
de buenas decisiones y la mejora continua deben ser las herramientas para
adaptarse y permanecer en un mercado hostil y cambiante, en este proyecto se
propone brindar una solución de inteligencia de negocios a una empresa dedicada
a la comercialización de ropa por catálogo (venta directa). Según Mazon
Villagómez
En la empresa donde se
ejecutó el proyecto la facturación no la realiza directamente el cliente ya que
es al promotor (conocido en la empresa como empresarios) a quien se le factura,
en la actualidad la empresa gestiona su base de datos con MySQL y realiza
algunos indicadores y gráficos mediante tablas dinámicas con Microsoft Excel,
teniendo información desorganizada, extemporánea y en diferentes formatos.
La exigencia del mercado
hace que las empresas utilicen las tecnologías de la información buscando una
ventaja competitiva con base a esto se aplica una solución para la integración
de datos denominada virtualización de datos, para Miller
Adicional se podrá
obtener de manera visual el rendimiento del proceso en mención mediante un Dashboard, que es una presentación visual de los datos
utilizados para monitorear las condiciones y/o facilitar la comprensión
La empresa carece de una
solución de integración de datos como: ETL, ESB, y/o virtualización de datos;
existe desorganización de la información dada por la variedad de productos, la
diversidad de pedidos realizados por los promotores (no son constantes), además
de tener que realizar tablas dinámicas que provocan que la información sea
extemporánea e involucrando recurso humano para hacerlo, contratando a una
persona que realiza gráficos e indicadores usando Microsoft Excel.
DESARROLLO
El
proyecto tecnológico utilizó la plataforma de Denodo
para virtualizar los datos de las ventas y para diseñar el Dashboard
se usó Microsoft Power BI (estas herramientas se
ejecutaron en el Sistema Operativo Windows 10 Home Single Language),
los programas fueron seleccionados debido a que son considerados líderes a
nivel mundial según Gartner
La
virtualización de datos es una estrategia de integración de datos que utiliza
un enfoque completamente diferente: en lugar de mover físicamente los datos a
una nueva ubicación consolidada, la virtualización de datos proporciona una
vista en tiempo real de los datos consolidados, dejando los datos de origen
exactamente en el mismo lugar
Tabla 1
Metodología Hefesto
|
1. Análisis de requerimientos |
2.
Análisis de DATA
SOURCES |
3.
Modelo Lógico del DW |
4.
Integración de datos |
|
1.1
Preguntas de negocios 1.2
Indicadores y
Perspectivas 1.3
Modelo Conceptual |
2.1 Hechos e Indicadores 2.2 Mapeo 2.3 Granularidad 2.4Modelo Conceptual Ampliado |
3.1. Tipología 3.2 Tablas de Dimensiones 3.3 Tablas de Hechos 3.4 Uniones |
4.1 Carga inicial 4.2 Actualización |
Nota. La tabla
muestra los pasos metodológicos a seguir para el diseño e implementación de
Data Warehouse. Extraído de Bernabeu
& García
Hefesto puede adaptarse
muy bien a cualquier ciclo de vida de desarrollo de software por lo que se
decidió usar esta metodología para virtualizar los datos a pesar de ser una
metodología para Data Warehouse. Storytelling
with data son recomendaciones y mejores prácticas
para comunicarse efectivamente con los datos que permitirán diseñar gráficos
idóneos para el Dashboard, como: usar un tipo de
letra legible, usar un lenguaje sencillo, evitar usar gráficos complejos,
evitar usar elementos secundarios, ubicar los visualizadores de manera armónica
y mostrar la información necesitada.
Tabla 2 Detalle de las etapas del proyecto.
|
Etapa |
Metodología/buenas prácticas |
Tiempo |
|
Análisis de requerimiento |
Hefesto |
2 semanas |
|
Análisis de data sources |
Hefesto |
2 semanas |
|
Virtualización de datos |
Tutoriales de Denodo |
1 semana |
|
Integración de datos moderna |
Hefesto/Tutoriales de Denodo |
2 semanas |
|
Diseño del Dashboard |
Buenas prácticas de storytelling with data |
1 semana |
Nota. La tabla muestra el comportamiento de las etapas del
proyecto. Extraído de la misma investigación (2023)
El Dashboard
fue diseñado según las buenas prácticas de storytelling
with data: usando un tipo de letra legible, usando un
lenguaje sencillo, evitando usar gráficos complejos, evitando usar elementos
secundarios, ubicando los visualizadores de manera armónica y cumpliendo con
los requerimientos del usuario. Se realizó una entrevista para determinar los
KPI que para Rasmussen, Bansal, & Chen
A continuación, se detallan los
visualizadores usados con sus características principales:
Nombre visualización: Medidor
Título del visualizador: Ventas
Noviembre
Color: #118DFF el de rellenar,
#D64550 del destino.
Valores: valor_total_diario_vendido
Mínimo: 50000
Máximo: 120000
Destino: 90000
Figura
1. Indicador del cumplimiento de los objetivos
Nota. La figura muestra el indicador que representa el
cumplimiento de los objetivos de ventas mensuales. Extraído de la misma
investigación (2023)
Nombre visualización: Tarjeta
Título del visualizador:
Cantidad producto vendido
Color: Negro
Valores: cantidad_total_producto_vendido
Figura
2 Indicador de venta por producto
Nota.
La figura muestra Indicador
que representa la cantidad vendida de cada producto. Extraído de la misma
investigación (2023)
Nombre visualización: Gráfico
de barras agrupadas
Título del visualizador:
Ventas por clientes
Color: #118DFF.
Eje: apellidos_clientes
Valores: valor_total_vendido_cliente
Figura
3. Indicador Valor total de ventas a cada
cliente
Nota.
La figura muestra el
indicador que representa el valor total de ventas a cada cliente. Extraído de
la misma
investigación (2023)
Nombre visualización: Gráfico
de líneas
Título del visualizador:
Ventas diarias
Color: #118DFF.
Eje: dia_venta.dimension_tiempo
Valores: valor_total_diario_vendido.dimension_tiempo
Figura
4. Indicador de Valor total de ventas diarias
Nota.
La figura muestra el indicador que representa
el valor total de ventas diarias. Extraído de la misma investigación (2023)
Nombre visualización: Tarjeta
Título del visualizador:
Ventas por producto
Color: Negro
Valores: valor_total_producto_vendido
Figura
5. Indicador del valor total de ventas de cada producto.
Nota.
La figura muestra el indicador que representa el valor total de ventas de cada producto. Extraído de la
misma
investigación (2023)
Nombre visualización: Treemap
Título del visualizador:
Ventas por productos
Color: Utiliza diferentes
colores dependiendo el número de datos (productos)
Valores: valor_total_producto_vendido
Figura
5. Indicador del valor total de ventas de cada producto
Nota.
La figura muestra el Indicador que
representa: Valor total de ventas de
cada producto. Extraído de la misma investigación (2023)
En la siguiente imagen se visualiza el dashboard con todos los visualizadores integrados en PowerBI que se alimenta de la información integrada en el
software de virtualización de datos Denodo.
Figura
6. Dashboard
de ventas
Nota.
La figura muestra el dashboard con todos los
visualizadores integrados en PowerBI. Extraído de la misma investigación (2023)
Posterior a la presentación del Dashboard
se efectuó una encuesta al Gerente general, Gerente comercial, Gerente
financiero y Gerente de sistemas, se realizaron preguntas cerradas con escala
de Likert que permitió medir la aceptación de las herramientas de inteligencia
de negocios utilizadas. Los datos recolectados de la encuesta fueron
gestionados con la herramienta de cálculo Microsoft Excel creando una tabla,
para procesar e ilustrar los datos recopilados.
La información proporcionada por los
encuestados permitió determinar que los indicadores y gráficos que se utilizan
en el Dashboard son relevantes para la toma de
decisiones de las ventas, los encuestados están de acuerdo con el uso de
herramientas de virtualización de datos y del Dashboard
para mejorar la toma de decisiones de las ventas; finalmente todos coincidieron
que la información de los indicadores del Dashboard
es fácil de asimilar.
CONCLUSIONES
En base al proyecto ejecutado se concluye que las herramientas de inteligencia
de negocio juegan un rol trascendental para que las empresas identifiquen su
situación actual y así puedan proyectarse hacia el futuro, sin embargo, las
técnicas y herramientas a usar deben estar apegadas a la realidad de la
empresa; la virtualización de datos a nivel mundial está siendo utilizada para
la integración de datos convirtiéndose en el peldaño hacia la analítica de
datos.
El proceso de ventas es sustantivo para la empresa donde se
ejecutó el trabajo y debido al modelo de negocio se generan decenas de facturas
al día, lo que provocaba tener información extemporánea, desorganizada y sin
integrar, privando a la empresa de tener una ventaja competitiva en un mercado
cada día más pujante e involucrando recursos humanos.
La virtualización de datos contribuye a mejorar la toma de
decisiones de ventas en la empresa debido a que brinda información en tiempo
real y sin replicar, además de facilitar el uso de herramientas de inteligencia
de negocios (Dashboard). Esta tecnología de
integración de datos le evita usar a la empresa procesos complejos de
extracción, transformación y carga de datos, enfocando los esfuerzos de los
analistas de datos en obtener información relevante para los usuarios.
Los indicadores del Dashbord son de
utilidad para la alta gerencia y son relevantes para la toma de decisiones de
las ventas, emplear las buenas prácticas de storytelling
with data ayudó a diseñar gráficos de fácil
entendimiento.
Bernabeu , D., & García , M.
(2017). Hefesto Data Warehousing, V3. Córdoba.
Cambarieri,
M., Hünicken, L., García, N., & Petroff, M. (2016). Virtualización de
datos: una solución para la integración de datos y extensión de
funcionalidades de sistemas existentes. 45 JAIIO, 157-169.
Denodo
Technologies. (2019). Tutorials. Obtenido de Denodo Sitio Web:
https://community.denodo.com/tutorials/
Kimball, R., & Roos, M. (2013). The Data Warehouse
Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, Third Edition. Indianapolis: John Wiley & Sons.
Mazon,
B., Rivas, W., Gallegos, H., Pinta, M., & Astudillo, L. (2017). Dashboard
para el soporte de decisiones en empresas del sector minero. Conference Proceedings, 1218-1229.
Miller, L. (2019). Data Virtualization For Dummies.
West Sussex: John Wiley & Sons, Ltd.
Nussbaumer, C. (2015). Storytelling with data. New
Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Rasmussen, N., Bansal, M., & Chen, C. (2015). Business
Dashboards : A Visual Catalog for Design and Deployment. New Jersey: John
Wiley & Sons, Inc.
The World Federation of Direct Selling Associations. (2018). About Direct Selling.
Obtenido de Sitio Web de WFDSA : https://wfdsa.org/global-statistics/?lang=es
Villagómez,
V. (2019). Ventas directas o de marketing multi nivel: ¿explotación de
mujeres o camino hacia el empoderamiento económico? Oikos Polis,
77-98. Obtenido de
http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2415-22502019000100005&lng=es&nrm=iso
Wexler, S., Shaffer, J., & Cotgreave, A. (2017). The
Big Book of Dashboards : Visualizing Your Data Using Real-World Business
Scenarios. New
Jersey: John Wiley & Sons, Inc.