trabajo_doctorado ingenieria usp

i

UNIVERSIDAD SAN PEDRO

FACULTAD DE INGENIERÍA

ESCUELA DE POST GRADO

TRABAJO DE SEMINARIO INFORMATICA Y SISTEMAS

AUTORES

Ascón Valdivia Oscar Carrasco Alvarado Wilmer

Docente :Doc. Ing. Jorge Gutierrez Gutierrez

CHIMBOTE – PERU

3

Generalidades

4

I. Descripción de la Organización:

RESEÑA HISTÓRICA

La Empresa PESQUERAS UNIDAS S.A. fue creada el 19 de

Diciembre de 1964, desde el inicio de sus actividades ha desarrollado un gran

esfuerzo por efectuar un desarrollo integral de la infraestructura y de contar

con la maquinarias y equipos que le permite elaborar productos de calidad y

competitivos, la falta de los recursos hidrobiológicos en los últimos años

debido al fenómenos del niño complico la situación a los diferentes

empresarios pesqueros. PESQUERAS UNIDAS S.A. no fue la excepción a

este proceso, esto motivo que la empresa no haya podido implementar la

Planta de Agua de Cola.

Luego de instalar la Planta de Agua de Cola el 27 de septiembre de

1995, se otorga a PESQUERAS UNIDAS S.AC. Licencia de operación para

su planta de enlatados con una capacidad de 1440 cajas/turno y para la planta

de harina de pescado con una capacidad de 20 TM/hora.

La planta de harina tiene como actividad principal la elaboración de

harina FAQ (calidad estándar) y aceite de pescado, tiene una línea de

producción: secado a fuego directo, actualmente se produce el secado con una

cámara Enercom de atomizado con aire – vapor.

DATOS DE LA EMPRESA.

o Nombre: PESQUERAS UNIDAS S.A.C.

o Dirección:

Jr. Huancavelica 1271 Florida Baja – Distrito CHIMBOTE,

Provincia SANTA, Departamento ANCASH.

o Ubicación Geográfica: S: 09º 05´31´´. W: 78º34´25´´.

o Email: [email protected].

o Teléfono: 353050.

o Actividad:

Elaboración de enlatados de pescado.

Elaboración de harina y aceite de pescado.

5

VISIÓN

Ser el líder mundial en la producción de harina y aceite de pescado.

Está comprometida en ser una de las empresas líderes en el sector alimenticio

a nivel nacional, proyectándose al mercado internacional, mediante la

innovación de productos acorde con las nuevas tendencias y exigencias de

calidad del mercado

MISIÓN

Producir y vender harina y aceite de pescado con eficiencia, calidad y

responsabilidad. Estamos comprometidos en ser una de las empresas líderes

en el sector alimenticio a nivel nacional, proyectándose al mercado

internacional, mediante la innovación de productos acorde con las nuevas

tendencias y exigencias de calidad del mercado

OBJETIVOS DE LA EMPRESA:

Área de producción:

- Lograr una producción de conservas de pescado (anchoveta, jurel,

caballa, bonito, machete)

- Lograr un producto de calidad de acuerdo a lo estipulado en el plan

HACCP y a los parámetros ya establecidos

- Lograr un mejor rendimiento sin alterar la calidad del producto

- Lograr una mejor eficiencia del tiempo en horas, optimizando el avance

de trabajo del personal

6

II. Objetivos Del Proyecto

a. Objetivo General:

Desarrollar un sistema de apoyo a la toma de decisiones para la

empresa Pesqueras Unidas SAC.

b. Objetivo Especifico

Recopilar y analizar la información y requerimientos, a través de

visitas coordinadasrealizadas a la Empresa Pesquera.

Identificar indicadores basado en los objetivos de la Empresa

Pesquera.

Construir la base de datos del Datamart para optimizar las consultas

empresariales, basándoseen la metodología de Ralph Kimball.

Extracción de los datos desde la base de datos operacional.

Transformar los datos extraídos y cargarlos al Datamart.

Brindar información de Gestión; con un fácil acceso; para dar soporte

en la toma de decisiones del área Gerencial de la Empresa Pesquera.

Elaboración del Cubo utilizando el Analysis Servicesde SQL Server

Elaborar los reportes dinámicos utilizando Microsoft Office Excel

para Mostrar los indicadores establecidos a través de la minería de

datos.

Metodología de Kimball

7

Kimball difiere de los otros autores abordados en enfoque: “El Data

Warehouse no es nada más que la unión de todos los Data Marts que lo constituyen”

[K, p19]. En el mundo de Kimball el Data Mart es el Data Warehouse, esto se afirma

en el sentido de que Kimball expone que al construir los Data Marts ya se está

construyendo el Data Warehouse de una manera incremental. Un Data Mart es un

subconjunto de datos organizados, como en el Data Warehouse, para el soporte a la

toma de decisiones, pero que sólo representa la visión de un departamento o

individuo, por este motivo Kimball es frecuentemente asociado con esfuerzos

departamentales y no corporativos.

El punto central de la metodología de Kimball es el modelado dimensional.

Un buen diseño asegura en gran parte el éxito del proyecto. El objetivo primordial

que se persigue con un Data Warehouse, servir de soporte a la toma de decisiones,

sólo es alcanzado si el diseño del Data Warehouse - Data Mart propone una estructura

consistente y adecuada a las necesidades de información de la organización. Por este

motivo Kimball pone énfasis en el diseño de los Data Marts, para lo cual utiliza el

modelado dimensional en la versión del esquema estrella. Kimball afirma que esta

tecnología siempre puede ser aplicada en cualquier proyecto de Data Warehouse y

que es el método más adecuado para alcanzar el objetivo ya mencionado. El esquema

estrella representa la denormalización óptima de los datos que mejor se adapta a los

requerimientos de los usuarios.

Fase I: PLANIFICACION.

Se contemplan las actividades preliminares para el desarrollo del

proyecto, donde se define la visión del sistema, la definición de los recursos,

la elaboración del cronograma de actividades y el análisis de los riesgos que

afectarían al correcto cumplimiento del desarrollo del proyecto.

Fase II: REQUERIMIENTOS.

8

Involucra la parte fundamental para el desarrollo del proyecto, donde

se realizara el levantamiento de los principales requerimientos de los usuarios

finales del sistema mediante la realización de entrevistas, la revisión de los

cuadros de gestión, la revisión de la base de datos transaccional y su

documentación y la conformidad de las entrevistas

Fase III: ANALISIS DIMENSIONAL:

En esta etapa se prepara la información antes levantada de las

diferentes fuentes de información las cuales permitirán realizar el análisis

dimensional, la elaboración de los cuadros comparativos de las Dimensiones

vs. Jerarquías y medidas, así como el refinamiento de la base de datos

transaccional.

Fase IV: DISEÑO DIMENSIONAL

Aquí se hace uso de las definiciones y conceptos básicos para el

moldeamiento dimensional, conceptos ya especificados en la parte inicial de

este capítulo.

Fase IV: IMPLEMENTACION

En esta etapa el diseño lógico es implementado físicamente en el

motor de Base de datos seleccionado en la etapa de diseño, para ello se

realiza el diseño físico del Data Mart.

9

Ocupacioncod_ocupacion

nom_ocupacion

area_ocupacion

desc_ocupacion

Insumocod_insumo

cod_tipo

nom_insumo

desc_insumo

unid_insumo

costobasico

moneda

Tipo_insumocod_tipo

nom_tipo

Insumo_produccionnro_parte

cod_insumo

cantidaduso

costo

Producionnro_parte

cod_trabajador

fecha

hora_inicio

residuo_cocido

residuo_crudo

residuo_descarte

hora_termino

t_cambio

horas_trabajadas

Tipo_gastocod_tipogasto

nom_tipo

Especiecod_especie

nom_especie

precio

Ingreso_mpnro_parte

cod_especie

matricula

num_guia

num_caja

p_promo

peso_total

estado

Servicio_produccionnro_parte

cod_tiposerv icio

cod_serv icio

cantidad

importe

Plan_produccioncod_plan

fecha

observ aciones

estado

ccalidad

porc_cumplimiento

Vehiculomatricula

propetario

marca

modelo

color

capacidad_TM

Tipo_servicioscod_tiposerv icio

desc_tiposerv icio

Serviciocod_serv icio

cod_tiposerv icio

nom_serv icio

tarifa_serv icio

unidad

moneda

Detalle_plancod_plan

cod_producto

cantidad

observ aciones

id_plan

Productocod_producto

nom_producto

desc_producto

unidad_caja

Clientecod_cliente

tipo_cliente

razon_social

ape_responsable

nom_responsable

pais

ciudad

direccion

ruc

Costoscod_producto

cod_codto

[cant _lote]

costo_hombre

costo_mp

costo_insumo

combustible

costototal

moneda

Jornalnro_parte

cod_trabajador

horas_normales

horas_extras

haber_basico

importe_he

dominical

total_base

moneda

id_jornal

Gasto_produccionnro_parte

cod_tipogasto

cant_horas

cant_personas

hora

monto

moneda

observ aciones

Trabajadorcod_trabajador

cod_ocupacion

nom_trabajador

ape_trabajador

gen_trabajador

direc_trabajador

tele_trabajador

edad_trabajador

email_trabajador

suedob_trabajador

estado_trabajador

especialidad

Pedidocod_pedido

cod_cliente

fecha_pedido

estado_pedido

fecha_entrega

cod_producto

cantidad

observ aciones

item

precio

Producto_produccionnro_parte

cod_pedido

cod_producto

num_lote

cantidad

cantidad_dañada

rendimiento

item

Despacho

cod_despacho

fecha_despacho

cantidad

nro_parte

cod_pedido

cod_producto

estado

observ acion

precio_v enta

Nombre de columna

1.1. Base de Datos Transaccional

10

1.2. Documentación de la BD Transaccional

Tabla Descripción

Trabajador Se registra los datos de los trabajadores que existen en la empresa

Ocupación Almacena los datos pertenecientes a las ocupaciones de los trabajadores

Insumo Almacena los insumos que se usan en la empresa

Jornal Registra los jornales que se le asignan a los empleados

Producción Almacena los datos pertenecientes a cada producción realizada

Tipo de GastoAlmacena los diferentes gastos que se realizan en la producción de

conserva

Producto Contiene los diferentes tipos de producto existentes en la empresa

Despacho Tabla que registra los datos de productos despachados

Cliente Registra los clientes que se encuentran afiliados a la empresa

PedidoAlmacena los datos de los pedidos que han realizado los clientes a la

empresa

VehículoEn esta tabla se almacena los vehículos que participan en el ingreso de

materia prima a la empresa para el área de producción

Servicio

Especie Registra el tipo de especie de la materia prima existente en la empresa

Ingreso_MPRegistra todos los datos de los ingresos de materia prima para la

producción de conserva

Plan de

ProducciónAlmacena los datos de planes de producción de la empresa

11

ANALISIS DIMENSIONAL

2. D

12

2.1. Preparar El Análisis Dimensional

Luego de haber realizado el análisis de las entrevistas, se definieron los

requerimientos de los usuarios finales, plasmados mediante la identificación de

medidas y dimensiones, orientadas a analizar la información en sus diferentes niveles

2.2. Preparación de Cuadros Comparativos

2.2.1. Análisis Dimensional

a. Mart_Producción

2.2.2. Hojas de Gestión

ProductoProduccii

Unidad/caja

Tipo-

Tiempo

Año

Mes

Día

Trimestre

MateriaPrima

Nombre

Estado

Producción

Horas totales

Jefe

Área

Descripción-

Cliente

País

Razón social

Ciudad

TipoCliente

13

HOJA DE GESTION

PROCESO DE PRODUCCION

Proceso Producción

Objetivo Alcanzar las metas de producción

Mejorar el rendimiento de producción

Reducir costos por MP

Mejorar la eficiencia de producción

Cumplir con la mayor demanda disponible

Estrategias Adquisición de maquinaria moderna y rápida

Convenios con proveedores (Embarcaciones) de materia

prima

Control, reparación o compra de maquinaria selladora y

empaquetadora

Sistema de Inf Ejecutivos Sist. Soporte Decisiones

INDICADORES Medidas Estados

Indicadores Producción Producción Real >85%

Meta de producción 83 - 85%

<83%

costos MP / TM Costo real MP * TM)-1

<7%

Costo MP * TM 7 - 10%

>10%

Rendimiento MP procesada x Kg <5.7

Producción Real 5.7-5.8

>5.8

Eficiencia

de Producción 1-Producción Real(latas)

>97.7%

Numero de latas dañadas 97.2% – 97.7%

<97.2%

Cumplimiento Cantidad Vendida >96%

de demanda Cantidad Demanda 90 - 96%

<90%

2.2.3. Medidas:

14

Medidas

Producción Real

Producción Real(latas)

Meta de Producción

Costo MP x TM

Costo real MP x TM

Toneladas de MP procesada

Cantidad Demanda

Cantidad Vendida

Numero de Cajas dañadas

15

DISEÑO DIMENSIONAL

2.3. Definir el grano

16

El grano es el nivel más detallado de análisis de las medidas encontradas, este

análisis nos permitirá tener bien clara nuestros límites de análisis.

A continuación detallaremos el grano de cada tabla hecho encontrado en el

análisis dimensional realizado (fase anterior).

2.3.1. HECHO_PRODUCTO_PRODUCCION

2.3.2. HECHO_COSTOMP

- Producción Real- Meta de producción-Número de latasdañadas-Número de latas

ProductoProduccii Tiempo

Producción

DíaDescripción-

Jefe

17

2.3.3. HECHO_MATERIAPRIMA

-Costo MP x TM-Costo real MP x TM

Materia Prima Tiempo

Toneladas de MPprocesada

Materia PrimaTiempo

Producción

Nombre

DíaNombre

Día

Jefe

18

2.3.4. HECHO_DEMANDA_CLIENTE

---Cantidad Demanda- Cantidad Vendida

ProductoTiempo

Clientes

Día

TipoCliente

Descripción-

19

2.4. Escoger dimensiones

En esta etapa describiremos los atributos de las dimensiones, detallando sus

jerarquías y niveles correspondientes

a. Dim_Produccion

b. Dim_Producto

c. Dim_Cliente

20

d. Dim_MateriaPrima

e. Dim_Tiempo

21

2.5. Definir las tablas Echo

En la preparación de cuadros comparativos, se realizó el cruce de medidas y

dimensiones (ver punto 3.2.5) permitiéndonos identificar las tablas hechos de nuestro

diseño dimensional. Las tablas hecho identificadas son:

2.5.1. Mart_Producción

a) HECHO_PRODUCTO_PRODUCCION

- Producción Real- Meta de producción-Número de latas dañadas-Número de latas

ProductoProduccii Tiempo

Producción

22

b) HECHO_COSTOMP

c) HECHO_MATERIAPRIMA

-Costo MP x TM-Costo real MP x TM

TrabajadorProduccii Tiempo

Kg de MPprocesada

Materia PrimaTiempo

Producción

23

d) HECHO_DEMANDA_CLIENTE

---Cantidad Demanda- Cantidad Vendida

ProductoTiempo

Clientes

24

2.6. Documentación Diseño Dimensional

2.6.1. Diseño Dimensional Lógico

2.6.2. Documentación de medidas

Dim_productokeyproducto

descripcion

tipo

unidad

codproducto

Dim_tiempoKeytiempo

año

mes

dia

trimestre

fecha

Dim_materiaprimakeymateriaprima

nombret

estado

codmateriaprima

hecho_costoskeytiempo

keymateriaprima

costoMP

costostandarMP

hecho_materiaprimakeyprod

keymateriaprima

keytiempo

toneladasmpprocesadas

Dim_prodkeyprod

Jefe_encargado

horas_trabajadas

codparte

hecho_demandakeytiempo

keyproducto

keycliente

cantidaddemandada

cantidadvendida

dim_clientekeycliente

tipo_cliente

razon_social

pais

ciudad

cod_cliente

hecho_producto_produccionkeyproduccion

keyproducto

keytiempo

cantidad_cajas

cantidad_latas

cantidad_latasdañada

cantidad_cajasmeta

25

Medidas Descripción

Producción Real Cantidad Total de Cajas realizados en la producción

Producción Real(latas)Es el monto total de productos por latas realizados en

la producción

Meta de ProducciónCantidad de productos que se establecen como objetivo

a alcanzar para cada producción a realizar

Costo MP * TM Costo estándar(histórico)por Materia Prima

Costo real MP x TMCosto real por Materia Prima que se obtiene en una

compra.

Toneladas de MP

procesada

Muestra la cantidad de materias prima procesada a lo

largo de una producción

Cantidad DemandaRepresenta la cantidad de demanda que se encuentra

en el mercado

Numero de Latas

dañadas

El número de latas producidas que han sufrido algún

desperfecto a lo largo de la producción

Cantidad Vendida El número de cajas que le fueron entregados a los

Cliente que tienen pedidos realizados

2.6.3. Documentación de las dimensiones

Dimensiones Descripción

Dim_Producto

Contempla los productos pertenecientes a la empresa,

con los que cuenta la empresa/Resultados de la

Producción

Dim_Tiempo

Dimensión que almacena la información de los

intervalos de tiempo usados dentro las fechas del

sistema

Dim_Materia prima

Almacena la información de la materia prima usada en

el proceso de producción durante un intervalo de

tiempo

26

Dim_ClientesDimensión que almacena la información de los clientes

afiliados a la empresa

Dim_ProducciónDimensión que almacena la información puntual de las

producciones realizadas en la empresa

2.6.4. Documentación de Atributos

a) Dim_Producto

Atributos Descripción

NombreEs el nombre o descripción del producto perteneciente

a la empresa

Tipo Detalla el producto, muestra la clasificación del mismo

Unidad Detalla la medida con la que se representa el producto

b) Dim_Tiempo


Día Contempla el análisis referente a las 24 horas del día.

MesEste campo contempla un análisis del mes en

transcurso.

TrimestreEste campo se analiza el periodo de tiempo en

trimestres, cada 3 meses

Año Este campo analiza el periodo de tiempo de un año

c) Dim_Materia Prima

27


NombreEste campo muestra el nombre o descripción de la

materia prima usada en la empresa

Estado Representa el estado de la materia prima

d) Dim_Clientes


Razón socialDetalla el nombre de la empresa (cliente) afiliado a la

pesquera

Tipo cliente Detalla la clase de cliente a la que pertenece

Ciudad Detalla la ubicación por ciudad del cliente

País Detalla la ubicación por país del cliente

e) Dim_Produccion


Horas

Trabajadas

Muestra la cantidad de horas usadas en la producción

de inicio a fin

JefeInforma el nombre del jefe encargado de dicha

producción

TurnoMuestra el turno a la que pertenece cada producción

realizada

28

POBLAMIENTO (ETL)

2.7. Realizar Mapeo

29

2.7.1. Dim_Produccion:

a. Script

b. Mapeo

2.7.2. Dim_Producto

a. Script

SELECT dbo.Trabajador.nom_trabajador + ' ' +

dbo.Trabajador.ape_trabajador AS jefe_encargado,

dbo.Producion.nro_parte, dbo.Producion.horas_trabajadas

FROM dbo.Producion INNER JOIN dbo.Trabajador ON

dbo.Producion.cod_trabajador = dbo.Trabajador.cod_trabajador

selectdistinct Producto.* from Producto

innerjoinProducto_producciononProducto.cod_producto =

Producto_produccion.cod_producto

30

a. Mapeo

2.7.3. Dim_MateriaPrima

a. Script

b. Mapeo

SELECT dbo.Especie.nom_especie,

dbo.Ingreso_mp.estado, dbo.Ingreso_mp.num_guia

FROM dbo.Especie INNER JOINdbo.Ingreso_mp ON

dbo.Especie.cod_especie = dbo.Ingreso_mp.cod_especie

31

2.7.4. Dim_Tiempo

a. Script

SELECT DISTINCT

YEAR(fecha) AS anual, 'Trimestre - ' +

CONVERT(varchar(1), DATEPART(QQ, fecha)) AS trimestre,

RIGHT('00' + convert(varchar(2),MONTH(fecha)),2) AS mes,

convert(varchar(2),RIGHT('00' + convert(varchar(2),DAY( fecha)),2))

AS dia,

CONVERT(varchar(10), fecha, 101) AS Fecha

FROM dbo.Producion

UNION

SELECT DISTINCT

YEAR(fecha_pedido) AS anual, 'Trimestre - ' +

CONVERT(varchar(1), DATEPART(QQ, fecha_pedido)) AS trimestre,

RIGHT('00' + convert(varchar(2),MONTH(fecha_pedido)),2) AS mes,

convert(varchar(2),RIGHT('00' + convert(varchar(2),DAY(

fecha_pedido)),2)) AS dia, CONVERT(varchar(10), fecha_pedido, 101)

AS Fecha

FROM dbo.Pedido

32

b. Mapeo

2.7.5. Dim_Cliente

a. Script

b. Mapeo

SELECT cod_cliente, CASE WHEN tipo_cliente = '1' THEN

'Natural' ELSE 'Juridico' END AS tipocliente, razon_social, pais,

ciudadFROMdbo.Cliente

34

2.7.6. HECHO_PRODUCTO_PRODUCCION

a. Script

select DISTINCT dimpr.keyprod,dt.Keytiempo,dimprod.keyproducto,

cantidad_cajas=SUM(prp.cantidad),

cantidad_cajasmeta=SUM(plp.cantidad),

cantidad_latas=SUM(prp.cantidad * dimprod.unidad ),

cantidad_latasdañada=SUM(prp.cantidad_dañada * dimprod.unidad)

from

(

selectplan_produccion.cod_plan,

Detalle_plan.cantidad,Detalle_plan.cod_producto

fromplan_produccioninnerjoindbo.Detalle_planonplan_produccion.cod_pl

an = Detalle_plan.cod_plan

)as plpinnerjoin

( select

Producion.nro_parte,Producion.cod_plan,Producto_produccion.cod_produ

cto,Producto_produccion.cantidad,Producto_produccion.cantidad_dañada,

Producion.fecha

fromdbo.Producto_produccioninnerjoinProduciononProducto_produccion.

nro_parte = Producion.nro_parte

) as prp on plp.cod_plan = prp.cod_plan and plp.cod_producto =

prp.cod_producto

inner join Mart_produccion.dbo.Dim_prod as dimpr on

dimpr.codparte=prp.nro_parte

inner join Mart_produccion.dbo.Dim_producto as dimprod on

dimprod.codproducto=prp.cod_producto

inner join Mart_produccion.dbo.Dim_tiempo as dt on

CONVERT(char(10),dt.fecha,101)=CONVERT(char(10),prp.fecha,101)

group by dimpr.keyprod,dt.Keytiempo,dimprod.keyproducto

35

b. Mapeo

2.7.7. HECHO_COSTOMP

b. Script

select DISTINCT mp.keymateriaprima,dt.Keytiempo,

costomp=sum(imp.precio_total),

costompestandar= SUM(e.precio_standar*peso_total)

from ingreso_mp as imp inner join Producion as p on

imp.nro_parte = p.nro_parte

inner join Especie as e on imp.cod_especie = e.cod_especie

36

b. Mapeo

2.7.8. HECHO_MATERIAPRIMA

a. Script

inner join Mart_produccion.dbo.Dim_materiaprima as mp on

imp.num_guia= mp.codmateriaprima


dt.fecha=convert(char(10),p.fecha,101)

group by mp.keymateriaprima,dt.Keytiempo

select DISTINCT

dimpr.keyprod,dimmp.keymateriaprima,dt.Keytiempo,toneladasmp

=SUM(imp.peso_total) fromIngreso_mp as imp

inner join Producion as pro on pro.nro_parte=imp.nro_parte

inner join Mart_produccion.dbo.Dim_prod as dimpr on

dimpr.codparte=imp.nro_parte

37

b. Mapeo

2.7.9. HECHO_DEMANDA_CLIENTE

a. Script

inner join Mart_produccion.dbo.Dim_materiaprima as dimmp on

dimmp.codmateriaprima=imp.num_guia


CONVERT(char(10),dt.fecha,101)=CONVERT(char(10),pro.fecha,

101)

group by dimpr.keyprod,dimmp.keymateriaprima,dt.Keytiempo

select DISTINCT dt.Keytiempo,dimprod.keyproducto,dimcli.keycliente,

cantidaddemandada=SUM(ped.cantidad),

cantidadvendida = sum(isnull(desp.cantidad,0) )

from Pedido as ped

inner join Producto as prod on prod.cod_producto=ped.cod_producto

left join Despacho as desp on ped.cod_pedido = desp.cod_pedido

inner join Mart_produccion.dbo.Dim_producto as dimprod on

dimprod.codproducto=ped.cod_producto

38

b. Mapeo

2.8. Estrategia de Poblamiento

inner join Mart_produccion.dbo.Dim_cliente as dimcli on

dimcli.cod_cliente=ped.cod_cliente


CONVERT(char(10),dt.fecha,101)=CONVERT(char(10),ped.fecha_pedido,101)

group by dt.Keytiempo,dimprod.keyproducto,dimcli.keycliente

39

Usando la herramienta análisis Services de Visual Basic.net 2008 para el proceso

ETL del SSD

2.9. Poblando Dimensiones y Medidas

41

CONTRUCCION DEL CUBO

3. S

42

3.1. Identificación De Orígenes

El origen de datos a usar para la

construcción del cubo es

únicamente la base de datos

Mart_Produccionla cual

contiene las medidas y

dimensiones, así también las

tablas echo seleccionadas, con

las medidas respectivas

43

3.2. Vistas de conexión

3.3. Creación de Cubo

3.3.1. Dimensiones

3.3.2. Tabla Echo

45

3.3.3. Reportes obtenibles

a. Indicador de Eficiencia

46

Datos del Indicador de Eficiencia

47

b. Indicador de Producción

48

Datos del Indicador de Producción

49

c. Indicador de Demanda

50

Datos del Indicador de Demanda

51

d. Indicador de Costo MP

52Datos del Indicador de Costos

53

e. Indicador de Rendimiento

54Datos del Indicador de Rendimiento

trabajo_doctorado ingenieria usp

Documents