Inteligencia de clientes - Prueba Grupal

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Implementación de un datawarehouse

La implementación de un datawarehouse para Altiuz es importante, ya que los sistemas transaccionales que posee tienen que estar constantemente con procesos de R/W, por lo que realizar consultas directas a los sistemas transaccionales buscando información para generación de reportes puede resultar un riesgo. Al tener esta información de un almacén de datos, minimizamos esas consultas a los sistemas transaccionales, solicitándolas al almacén de datos y minimizando un riesgo de operación. Además en este datawarehouse podemos contar con la información centralizada de los distintos sistemas de información que Altiuz posee para apoyar su operación. La actualización del datawarehouse debe ser periódica, con procesos batch que estén escribiendo X veces al día para poder tener la información lo más actualizada posible. Además el datawarehouse es necesario para la implementación del análisis OLAP.

Estas medidas apoyan directamente a los objetivos estratégicos de Altiuz. Altiuz actualmente se encuentra en una etapa de expansión regional, por lo que es necesario poder tomar decisiones de manera ágil con la mayor cantidad de información posible (información consistente), por lo que estas herramientas permitirían obtener esta información de manera intuitiva. A su vez, Altiuz tiene como objetivo la fidelización de sus clientes, con estas herramientas podemos “conocer” más de nuestros clientes, ya que tendremos información de los clientes de sus ventas, de sus pagos, de sus “preferencias” de sus posibles necesidades dependiendo de cómo se trabaje la información. Pero con las estrategias seleccionadas posteriormente apoyan directamente los objetivos de la organización que son la expansión, fidelización del cliente, entre otros.

3.-

Datawarehouse

La arquitectura que se propone es la siguiente:

[pic 1]

Ilustración 1: Arquitectura Solución

En donde los sistemas transaccionales son:

Sistema de ventas

Sistema CRM

Sistema de facturación

Sistema de contabilidad

Sistema de gestión

Posteriormente los procesos de ETL que permitirán obtener esta data y cargarla en el datawarehouse, respetando el modelo presenta en el siguiente punto.

El modelo de datos que se propone para el datawarehouse y para poder realizar los reportes y consultas al datawarehouse es el siguiente:

[pic 2]

Ilustración 2: Modelo de datos

De donde la información de los clientes la obtendremos del sistema que apoya CRM, la información de las ventas, las obtendremos del sistema de ventas, la facturación del sistema de facturación y los servicios del sistema que soporta la estrategia de pricing de la empresa.

4.-

El modelo seleccionado para apoyar la gestión al interior de Altiuz es un modelo predictivo basado de Data Marts, los puntos por donde paso esta decisión son,

- Data Marts independiza a los clientes por línea de negocio o por área de negocio que se quiera incluir dentro del uso de la herramienta

- Es un sistema orientado a la consulta

- Al tener un datawarehouse se podría observar que los Data Mart representarían pequeñas porciones independientes del datawarehouse, lo que permite una implementación bottom up y a medida que el negocio lo necesite o crezca

Según el alcance con que se implemente los Data Marts podrían apoyar a las diferentes unidades de negocio

- Ejemplo,

- Un cliente perteneciente a ventas por outsourcing de recursos puede ser analizado a través de un datamart tanto el crecimiento proyectado en el tiempo según las necesidades del cliente como los precios ofrecidos de oportunidades cerradas.

- Esto puede ser apoyado por la gestión comercial a través del análisis predictivo del pipeline de oportunidades comerciales, lo que podría indicar a través de la duración del ciclo de ventas de este tipo de recursos cuando se podría dar el cierre de negocios o en que periodo el cliente esta mas dispuesto a invertir.