Modelo de solución usando inteligencia de negocios por medio de cubos OLAP para el departamento de Crédito de una Empresa comercial de línea Blanca (Diciembre del 2016)

Abstract:

Las empresas pymes dedicadas a la venta de electrodomésticos de línea blanca realizan las ventas tanto de contado y/o crédito directo, por lo que es necesario llevar un control de las ventas como las carteras pendientes por cobrar, ya que se mantiene un riesgo cbkp_rediticio. Para disminuir el riesgo cbkp_rediticio y desarrollar estrategias eficaces para aumentar las ventas es necesario llevar un control sobre la cartera, una solución de inteligencia de negocios nos brindara la información necesaria para mejorar la toma de decisiones ya que la misma nos permitir analizar, organizar y comprender Información que puede estar alojadas en distintas fuentes. El presente proyecto de titulación es una investigación de tipo descriptiva y de campo, Se realizaron encuestas a las empresas pymes que se dedican a la venta de electrodomésticos, en el sector de Pascuales. La población total el total de las empresas pymes en el Ecuador en el año 2014 dedicadas a la venta de electrodomésticos fue de 220, el 19% pertenece a Guayaquil de donde Se estima que en la ciudad hay alrededor de 42 pymes dedicadas a esta actividad, por lo que se decidió tomar como muestra el 20 empresas ubicadas en Pascuales. Obteniendo como resultados que estas empresas necesitan contar con una herramienta que les ayude a tener un mejor control sobre su cartera. La solución de inteligencia de negocios que se está proponiendo brindará la capacidad al usuario de saber el estado de sus carteras ya que en mismo se hace una recopilación de la data, para el previo análisis y reportaría de los mismos, ayudando de esta manera al usuario a que pueda mejorar la toma de decisiones y teniendo de esta manera una ventaja competitiva. Las herramientas para la elaboración de esta solución fueron: Base de datos SQL, Data Quality Service, Integration Service y Reporting Service y Report Builder.

Año de publicación:

2017

Keywords:

• CUBOS OLAP
• Inteligencia de Negocios
• DATAWAREHOUSE

Fuente:

rraae