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SOLUCIÓN DE BI PARA LA IPS CONFAMILIARES
BI SOLUTION FOR IPS CONFAMILIARES
ANDRES FELIPE DUQUE ARIAS
ARTÍCULO CIENTÍFICO
RESUMEN
Actualmente la mayoría de las organizaciones y empresas poseen y generan diariamente una
enorme cantidad de datos imposibles de analizar a simple vista. La mayor parte de estos datos
generados no aportan la información necesaria a la toma de decisiones empresarial, pues para
poder usarlos es necesario que se transformen en conocimiento útil para quienes dispongan de
ellos.
Estos datos se transforman en información cuando se analizan para estructurarlos de forma
inteligente. Para transformar los datos y convertirlos en información, y ésta a su vez, ser
aprovechada como conocimiento, se necesitan distintas técnicas y procesos. A todos estos
procesos de tratamiento de datos se les atribuye el término de Business Intelligence (BI) o
Inteligencia de Negocio.
Se puede decir que, cualquier organización necesita disponer de estrategias y herramientas de
inteligencia empresarial, y en definitiva, de la potencia de las tecnologías de la información para
poder obtener la mayor cantidad de información útil en el menor tiempo posible a partir de todos
los datos que se generan, y transformarlos de esta forma en un activo intelectual que preste
beneficios y se pueda compartir, facilitando así la toma de las decisiones del negocio. Además,
esto supone un ahorro de tiempo y dinero en el análisis y el estudio de cualquiera de las
actividades de la entidad, evitando de esta manera el costoso acceso a datos de diferentes
procedencias o departamentos, la generación de informes a partir de complicadas herramientas o
de forma manual, así como reducir el riesgo empresarial.
El presente anteproyecto muestra la ruta que se seguirá para desarrollar una solución de
inteligencia de negocios para la IPS Confamiliares, desde la descripción misma del problema,
hasta los resultados esperados al finalizar el trabajo.
PALABRAS CLAVES: Business intelligence, información, Inteligencia de negocio, análisis, datos,
empresa, IPS.
ABSTRACT
Currently, most organizations and enterprises own and generate a huge amount of impossible to
analyze data at a glance daily. Most of these data generated do not provide the necessary
information for making business decisions as necessary to use them they become useful for those
who have knowledge of them.
These data are transformed into information when analyzed to structure intelligently. To transform
the data into information, and this in turn, be exploited as knowledge, different techniques and
processes are needed. All these data handling processes are attributed the term Business
Intelligence (BI).
It can be said that any organization needs to have strategies and business intelligence tools, and
ultimately, the power of information technology to get the most useful information in the shortest
possible time from all data generated, and thus transform them into an intellectual asset that
1
provide benefits and can be shared, thus facilitating the decision making of the business. This also
saves time and money in the analysis and study of any of the activities of the entity, thus avoiding
the expensive access to data from different sources or departments, reporting from complicated
tools or manually, and reduce business risk.
This blueprint shows the route to be followed to develop a business intelligence solution for
Confamiliares IPS from the same description of the problem to the results expected at the end of
the job.
KEY WORDS: Business intelligence, information, analysis, data, enterprise, Health.
2
INTRODUCCIÓN
La IPS Confamiliares, es una institución prestadora de servicios de salud que
ofrece sus servicios de primero, segundo y tercer nivel de complejidad a la
población afiliada a la Caja de Compensación Familiar de Caldas, población
particular, EPS de la región, aseguradoras de varios tipos como SOAT, accidentes
laborales, seguro estudiantil, empresas de diferentes tipos, entre otros. A partir del
año 2009 se da apertura del servicio en la Clínica San Marcel, aumentando
notablemente la cantidad de información y datos con los cuáles se deben
presentar informes a los diferentes entes de control, entidades externas y
obviamente a los directivos de la institución.
Conforme va aumentando el tamaño de la IPS se produce una separación entre
los responsables estratégicos y el escenario operativo de la empresa y es
necesario establecer sistemas de control. Es en este momento, cuando comienzan
a usarse informes generados con hojas de cálculo y en el mejor de los casos
expuestos mediante presentaciones. En empresas con un tamaño modesto, sin
prácticamente expansión geográfica y con un sistema transaccional capaz de
aportar datos relativamente fiables, este tipo de gestión puede funcionar a secas.
Llegado este momento las distintas partes de la compañía comienzan a generar
sus propios sistemas de información.
Los principales inconvenientes de este tipo de sistemas son los siguientes:
•
Duplicidad de esfuerzo y costes, al tener cada área sistemas
independientes es más que probable que se realice la misma labor varias veces.
•
Incongruencias y malentendidos, al no disponer de un sistema integrado de
BI la información de la que disponen las distintas partes de la IPS puede no ser
coincidente, lo que genera malentendidos, fallos en la coordinación y en última
instancia conflictos.
•
Pérdida de oportunidades al no ser capaces de detectarlas.
•
Fallos operativos que podrían haber sido previstos o detectados
anticipadamente evitando los problemas originados.
•
Descoordinación entre las distintas partes de la IPS. La división de la
información en compartimentos tiende a generar visiones distintas acerca de la
empresa en cada área, impidiendo que los empleados alcancen una visión
completa de las actividades de la empresa, así como sus sinergias.
•
A medida que la IPS continúa desarrollándose, la unificación de los
sistemas de información de la empresa que se hallan dispersos, se convierte en
una necesidad y los inconvenientes anteriormente expuestos se hacen cada vez
más notables.
3
•
Reproceso en hoja de cálculo y herramientas ofimáticas, al tener que
consolidar la información de varias áreas.
Con este trabajo se plantea un sistema BI como solución a los problemas en la
IPS Confamiliares pues este tipo de sistemas ofrece una versión única de la
verdad. Lo que reduce notablemente las brechas en la comunicación. Al disponer
todas las áreas de información consistente, interrelacionada y compartida se
eliminan completamente los problemas derivados de la utilización de fuentes
divergentes. Las respuestas a una misma pregunta pueden variar de un
departamento a otro dependiendo de la definición de los términos (ej: beneficio por
producto) y de la calidad de los datos. Un requisito previo a la implantación de un
sistema unificado de BI es la definición clara de los términos a emplear, dicho
ejercicio por si solo supone una mejora en los procesos comunicativos de la
empresa.
El éxito más notable de este tipo de sistemas, es que una vez implantados son
capaces de ofrecer de manera puntual y con la periodicidad deseada toda clase
de información relevante presentada de la manera adecuada, ya sea como
informes o cuadros de mando. Una vez definidas las necesidades de reportes, en
tan solo unos pocos segundos cualquier miembro de la organización puede
acceder a información clave para el desempeño de sus responsabilidades.
Casi todas las empresas cuando empiezan su andadura tienen que ocuparse
exclusivamente de cuestiones operativas. En esta fase temprana problemas como
la toma de decisiones sobre inversiones o la asignación de recursos existentes
son problemas prácticamente inexistentes, la mayoría de los factores que indican
el rendimiento de la IPS resultan tan obvios como la tasa de ocupación de camas
en urgencias, número de citas o el flujo de caja que no necesitan ser explicitados
en soportes documentales.
Desde mucho antes de inaugurar la Clínica San Marcel, en la IPS se trabaja con el
software SAS, este se divide en 5 módulos, entre los cuáles encontramos:
Atención ambulatoria, atención hospitalaria, autorizaciones, pago a proveedores y
facturación de servicios prestados. El mayor proveedor de reportes a nivel interno
es el área de Gerencia Financiera de Salud, quien además de tener acceso al
SAS debe tener acceso al software JDEdwards y otros sistemas de reportes
exógenos al SAS, para poder consolidar la información, depurarla en hojas de
cálculo y finalmente poder presentar los informes a las diferentes áreas y entes de
control que los requieran.
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1. MARCO TEÓRICO
1.1 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Hoy en día debido a la revolución tecnológica, se ha generado una disponibilidad
casi infinita de información, y ha hecho que ésta se convierta en un elemento
fundamental dentro de las empresas, que persiguen alcanzar con eficacia y
efectividad los objetivos que se han propuesto. Es así como hoy en día surgen
nuevas formas de administración y estrategias de negocios, basadas en la Gestión
del Conocimiento.
1.1.1 Definiciones.
1.1.1.1 ¿Qué son datos?
Los datos son un conjunto de hechos discretos y objetivos relacionados con
acontecimientos. En el contexto de una organización, habitualmente, los datos son
descritos como registros estructurados de transacciones. Los datos sólo describen
una parte de lo que ha sucedido; no incluyen opiniones ni interpretaciones, así
como tampoco, bases sólidas para la adopción de medidas
1.1.1.2 ¿Qué es información?
La información es un mensaje, generalmente en forma de documento o de una
comunicación audible o visible, como todo mensaje tiene un emisor y un receptor.
La información apunta a cambiar la manera en que el receptor percibe algo,
modifica su criterio y su conducta. Así la información está destinada a formar a la
persona que la recibe, por esto es que, a diferencia de los datos, la información
tiene importancia.
1.1.2 Sistemas de Información
1.1.2.1 ¿Qué son los sistemas de información?
Conjunto de componentes interrelacionados que capturan, almacenan, procesan y
suministran información, para que ésta sea utilizada eficientemente y de esta
forma soporte la toma de decisiones, el control, análisis y visión integral en una
institución.
1.1.2.2 ¿Tipos de Sistemas de Información?
En el ámbito empresarial, las decisiones se toman en alguno de los tres niveles
organizacionales: estratégico, táctico u operativo. Las decisiones estratégicas se
centran en la dirección del negocio a largo plazo siendo labor de los ejecutivos de
alta gerencia. Las decisiones tácticas corresponden a los gerentes de nivel medio
5
y se enfocan en la planeación, análisis y producción de proyectos; a nivel
operativo los empleados toman decisiones cotidianas que se requieren para
convertir los planes en acción.

Sistemas de nivel operativo:
Registran y procesan las operaciones básicas y de rutina necesarias para el
funcionamiento de la empresa como contabilidad, inventarios, etc. Las razones del
procesamiento son: registro, orden, cálculo, síntesis, almacenamiento y
visualización de los resultados

Sistemas de nivel Táctico:
Las soluciones de Inteligencia de Negocios útiles a nivel táctico de la compañía
son básicamente herramientas de consulta y análisis, que permiten a los analistas
y cargos medios interactuar con información y responder preguntas de negocio por
sí mismos, sin intervención del departamento de Sistemas, con un mínimo
conocimiento de las fuentes y estructura de datos empresariales. Un gran
segmento de usuarios empresariales, desde analistas experimentados hasta
usuarios de negocio, pueden fácilmente crear consultas y desarrollar cálculos sin
tener que entender los complejos lenguajes de desarrollo de informes y sus
estructuras; y luego pueden compartir esta información con otros a lo largo de la
organización y más allá de ésta.

Sistemas de Nivel Estratégico:
A nivel estratégico de la compañía (los ejecutivos de alta gerencia) pueden
analizar y evaluar tendencias, patrones y relaciones del negocio, anticipar
problemas potenciales y hacer los correctivos necesarios, convirtiendo las
decisiones inteligentes en una ventaja competitiva.
En el nivel estratégico estas herramientas comprenden métricas, indicadores de
desempeño y tableros de control, entre otros, que ayudan al mejoramiento del
desempeño de la empresa a través de: la alineación de la planeación estratégica
de la empresa con la actividad real del negocio, la visualización y el rastreo del
cumplimiento de indicadores, la asignación de metas a usuarios y la comunicación
de resultados a lo largo de las áreas funcionales de la empresa.
Figura 7. Clasificación de sistemas de información
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1.2 MINERIA DE DATOS.
Datamining (Minería de datos) es la extracción de información oculta y predecible
de grandes bases de datos, es una poderosa tecnología nueva con gran potencial
para ayudar a las compañías a concentrarse en la información más importante de
sus Bases de Información (DataWarehouse).
La minería de datos utiliza técnicas de estadística y “aprendizaje de las máquinas”
para construir modelos que predigan el comportamiento de futuro de los
consumidores. Hoy, la tecnología automatiza el proceso de “minería”, la integra a
los ya difundidos “data Warehouse” y la presenta como una herramienta relevante
y útil para la organización actual. La minería de datos consiste en descubrir
información interesante dentro de las bases de datos existentes en la organización
pero que se encuentra escondida debido a la gran cantidad de datos
almacenados. La minería de datos no reemplaza a la estadística tradicional; es
más bien una extensión de la misma, que forma parte de un resultado que ha sido
formado por la comunidad estadística cambiando de manera radical ciertos
aspectos.
El incremento en el poder de las computadoras y los bajos costos, unidos a la
necesidad de analizar enormes bases de datos que contienen millones de filas,
han permitido el desarrollo de nuevas técnicas basadas en la exploración a “fuerza
bruta” de las posibles soluciones. El punto clave es que la minería de datos es la
aplicación de éstas y otras técnicas estadísticas de inteligencia artificial a
7
problemas de negocios en una manera tal, que son alcanzables tanto a usuarios
de negocios como para expertos estadistas.
1.3 ANTECEDENTES
1.3.1 Colsubsidio
El Cliente
Colsubsidio es una organización privada sin ánimo de lucro, que pertenece al
Sistema de Protección y Seguridad Social.
La prestación de servicios sociales contempla tanto los servicios que desarrolla la
Caja a través de sus unidades: Salud, Educación y Cultura, Recreación y Turismo,
Mercadeo Social, Vivienda y Crédito, como los que prestan las empresas en las
cuales tiene participación accionaria: Simple, Protección, Nueva EPS, Famisanar,
Finamérica y la Corporación de Educación Tecnológica Colsubsidio EADS.
Retos del Proyecto
La División de Vivienda desarrolló el sistema integrado de vivienda (SIV), y
requería implementar para este sistema, una serie de consultas analíticas y
reportes de operación, que combinaran información de vivienda con información
de afiliaciones, con nivel de una respuesta oportuno, integrado y confiable de
información, útil para la gestión administrativa.
Solución
Desarrollo una solución de Inteligencia de Negocios, utilizando la tecnología de
SAP Business Objects, para la elaboración de reportes avanzados, que brindaron
autonomía a los usuarios y facilidad de consulta de la información crítica requerida
para su gestión diaria.
Resultados
La solución de inteligencia de negocios desarrollada, permitió a los ejecutivos y
analistas de la División de vivienda de la Caja de Compensación poder consultar
de manera integrada y oportuna, la información relacionada con los postulantes y
beneficiarios del Subsidio Familiar de Vivienda (SFV), y generando posibilidades
de venta cruzada al poder ofrecer directamente los proyectos de vivienda
desarrollados por Colsubsidio.
1.3.2 Alpina
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El Cliente
Como parte del proceso de evolución e innovación en todas las áreas de la
Alpina, en el 2008 se realizó el lanzamiento oficial de Alpina Servicios
Compartidos. Esta iniciativa generó un nuevo modelo de operación de sus áreas
administrativas. Esta nueva área, basada en modelos de gestión de talla mundial
de
“shared services”, permitió la centralización de múltiples procesos
administrativos originalmente ejecutados por las distintas operaciones de Alpina
en Colombia, Venezuela y Ecuador. Bajo este nuevo modelo se reorganizaron los
procesos, no bajo esquemas funcionales tradicionales, sino bajo células de
procesos con una lógica de alta productividad.
Retos del Proyecto
Los procesos de Alpina Servicios Compartidos (Recursos Financieros, Compras
Administrativas, Contabilidad, Tecnología, Gestión y Control; y Centro de Atención
al Cliente) no contaban con un sistema de información para la presentación y
gestión de indicadores de desempeño. Alpina Servicios Compartidos necesitaba
presentar la información de los indicadores en puntos estratégicos dentro de la
compañía.
Solución
Se ofrece una solución de Inteligencia de Negocios basado en las mejores
tecnologías. La solución consistió en centralizar y presentar la información
correspondiente a cada uno de los indicadores de desempeño haciendo uso de
pantallas LCD ubicadas en diferentes puntos de la nueva sede.
Resultados
Las principales áreas de la compañía pueden acceder rápidamente a la
información, haciendo buen uso de la misma y tomando decisiones acertadas.
Los líderes de negocio pueden obtener y analizar información oportuna de cada
una de sus áreas.
Los Analistas de negocio pueden hacer seguimiento a las metas de gestión diaria
y semanal.
1.3.3 Atento Colombia
El Cliente
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Atento Colombia es una de las principales empresas en la prestación de servicios
de atención en las relaciones entre empresas y clientes a través de contact
centers. Para el importante grupo de clientes de Atento es vital conocer a tiempo y
en detalle toda la información referente a la gestión con sus clientes,
oportunidades de negocio y sus campañas.
Retos del Proyecto
Necesidad de una herramienta para generación de informes que les permita
acceder a todas las fuentes de datos de la organización incluyendo XML y OLAP,
integrar informes con aplicaciones .NET o COM y que permita a sus clientes
acceder e interactuar con los reportes a través de portales Web.
Solución
Herramientas de Inteligencia de Negocios, Crystal Reports, Crystal Análisis y
Crystal Enterprise para gestionar de manera automática la mayor parte de los
indicadores solicitados por cada uno de los procesos de la empresa.
Resultados
Se logró implementar un Sitio Web en el cual los clientes acceden y consultan
según el perfil de usuario toda la información, manejando Gráficos, reportes
gerenciales e información de análisis que permite la toma de decisiones, basada
en datos actuales y reales.
Adicionalmente con la automatización de reportes ganaron tiempo valioso,
cumpliendo con la personalización y mantenimiento de reportes según las
necesidades cambiantes del negocio.
1.3.4 Nestlé
El Cliente
Nestlé con base en Vevey, Suiza, fue fundada en 1866 por Henri Nestlé y hoy es
la compañía líder mundial en nutrición, salud y bienestar. Las ventas en 2009
fueron de CHF 108 bn. Empleamos alrededor de 280.000 personas y tenemos
operaciones o fábricas en casi todos los países del mundo.
Retos del Proyecto
Este proyecto surge en respuesta a las necesidades que tenía Nestlé para
proporcionar información de utilidad a diversas áreas de la organización las cuales
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requerían herramientas de apoyo para la gestión diaria. Dentro de las áreas más
importantes que requerían este tipo de información se encontró el área comercial
la cual requería información diaria de la gestión de ventas realizada por la fuerza
comercial en Colombia.
Solución
Se implementó una solución en Cognos utilizando Report Studio para los reportes
de ventas los cuales se ejecutan de manera programada a diario y almacenan los
resultados en un servidor, aquí los usuarios consultan los reportes y realizan un
drill down simulado mediante enlaces que conectan las diferentes vistas precorridas de los reportes.
Se implementó un tablero de Control de Gestión con Xcelsius para ver los puntos
clave en término de la rentabilidad de productos.
Resultados
Se eliminaron en las áreas de proceso las tareas de generar reportes y los
recursos fueron focalizados en el análisis de los mismos para identificar Gaps u
oportunidades de mejora o en otras actividades que aporten valor al negocio.
La Toma de Decisiones se basa en una única cifra independiente del área que la
éste analizando.
Se estableció un eslabón clave en el ciclo de ventas y en el análisis de productos.
1.3.5 Ministerio del Interior y Justicia
El Cliente
El ministerio del Interior y de justicia es el responsable de coordinar la atención
integral del Estado a los Asuntos Políticos, para el fortalecimiento de nuestra
democracia, y de la Justicia, para proteger los derechos fundamentales de los
ciudadanos.
La Dirección de Acceso a la Justicia es una dependencia del Ministerio del Interior
y de Justicia encargada de involucrar la acción de la Rama Ejecutiva en la justicia.
Promueve programas, alianzas y ejecuta proyectos que tienden al fortalecimiento
de la justicia y el acceso de los ciudadanos a ella. Cuenta con un portal y sistema
de información llamado SIC.
Retos del Proyecto
En la fase I, se habían implementado ciertos procesos que necesitaban ser más
eficientes, y con mejores tiempos de respuesta.
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El problema surge de la necesidad de obtener consultas acertadas para su
sistema de información para la conciliación SIC (Conciliación y arbitraje).
Solución
Abits Colombia Propone una solución que permite la extracción de la información
de nivel general a lo particular en el tema de consultas para el sistema de
información para la conciliación SIC. La presentación de esta información se
realiza a nivel informativo (Datos) y gráfico (porcentaje y valores) para la
estimación de estadísticas de control y cumplimiento de las diferentes entidades y
procesos adjudicados al sistema de conciliación de justicia nacional.
Testimonio
“Con nuestra solución de inteligencia de negocios podemos hacer un seguimiento
oportuno de los procesos de conciliación y arbitraje”.
Guillermo Cobos#
Dirección Acceso a la Justicia#
Ministerio del Interior y de Justicia
Resultados
Mejoramiento estructura relacional y base de datos del sistema de información de
conciliación SIC.
Creación de estructura relacional y base de datos del sistema de información de
conciliación SIC para su nuevo módulo de arbitraje.
1.3.6 Aviatur
El Cliente
El Grupo Aviatur nace con la creación de Aviatur, Agencia de Viajes y Turismo, el
6 de febrero de 1957, con cinco empleados y un capital de 60.000 pesos.
Actualmente Grupo Aviatur es la Agencia de Viajes y Turismo con mayor
Cobertura en el país liderando el Mercado con 294 Oficinas y filiales distribuidas
en todo Colombia.
Retos del Proyecto
El Grupo Aviatur no contaba con un sistema de información que integrara la
información de ventas y clientes, las cuales provenían de diferentes fuentes.
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Los mejores clientes de Aviatur no contaban con una plataforma para la consulta
de la información asociada a los pasajes y servicios adquiridos.
Los líderes de negocio no contaban con información oportuna para la toma de
decisiones.
Solución
Se ofrece una solución de Inteligencia de Negocios basado en las mejores
tecnologías. La solución permitía integrar la información correspondiente a la
venta de productos y a la gestión de clientes, para ponerla a disposición a los
diferentes líderes de negocio apoyando el proceso de toma de decisiones.
Resultados
Los mejores clientes de Aviatur pueden hacer un seguimiento y control de sus
compras a través de una plataforma web.
Los líderes de negocios pueden perfilar a sus mejores clientes de forma rápida y
oportuna de acuerdo a las tendencias de consumo.
Los Analistas de negocio del Grupo Aviatur pueden acceder a información fiable
sobre sus clientes y operaciones, estableciendo estrategias de mercadeo más
enfocadas.
2. METODOLOGÍA
2.1 TIPO DE TRABAJO
Este proyecto corresponde a desarrollo tecnológico.
En él se incluirán aspectos de las disciplinas de inteligencia de negocios, minería
de datos, desarrollo y bases de datos.
El proyecto está avalado por el Grupo de Investigación Profundización en bases
de datos en su línea Business Intelligence.
2.2 PROCEDIMIENTO
El proyecto se realizará en 4 fases, así:
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2.2.1 Fase 1. Análisis y selección de herramientas BI
Se pretende analizar varias herramientas BI y seleccionar la que mejor se acoja a
los requerimientos de la IPS. Comprende las actividades:

Actividad 1. Selección de posibles opciones de herramientas BI.
Se trabajará con herramientas BI gratuitas ya que son una buena opción
para la IPS, se tendrán en cuenta 3 herramientas y serán analizadas para
escoger una o también sería posible mezclar 2 soluciones.

Actividad 2. Análisis de la mejor opción BI.
Para escoger la mejor opción(es), hay que evaluar que el software sea libre
y cumpla con lo que requiere la solución BI, que permita integrar las 2
bases de datos y además transformar la información y almacenarla en el
data warehouse para finalmente ser presentada en los informes finales.

Actividad 3. Instalación del software seleccionado.
Después de escoger la mejor opción de software, se debe proceder a la
instalación del mismo en un servidor.
2.2.2 Fase 2. Revisión de estructura de los sistemas SAS y JDE

Actividad 1. Extraer estructura de tablas con información relevante de los
sistemas
Se revisan las bases de datos de los 2 sistemas (SAS y JDE) con el fin de extraer
la estructura de las tablas con la información más importante de ambos para
generar reportes.

Actividad 2. Configurar el software BI, con las conexiones y parámetros
para que reconozca las bases de datos Oracle y DB2.
Esto permite tener integradas las 2 bases de datos, las cuales estarán
relacionadas por medio de tablas y campos en común entre ambos
sistemas.

Actividad 3. Montaje de la estructura de ambas bases de datos.
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En el software se configura además de las conexiones, la estructura de las
tablas con los campos escogidos para extraer la información de las bases
de datos.
2.2.3 Fase 3. Construcción de un Data Warehouse
Luego de tener integrados los sistemas, se debe crear un almacén de datos o
Data Warehouse donde se van almacenando los datos de las principales
actividades de la IPS, posteriormente estos datos son transformados en
información que es presentada a través de reportes, de acuerdo a las necesidades
de cada área.

Actividad 1. Captura de los datos de las fuentes seleccionadas (extraer de
otras fuentes).
Después de definir la estructura de la base de datos en la fase anterior, ya
se capturan los datos de los diferentes sistemas en una sola interfaz.

Actividad 2. Tratamiento, conversión y transformación de los datos
En esta parte se detectan y corrigen errores de datos duplicados, se da
formato a los campos fecha, numéricos, texto, etc.
2.2.4 Fase 4. Generación de informes
Con la información que se guarda en el Data Warehouse, ya se pueden construir
sentencias para generar los reportes finales con lo que los directivos pueden
disponer de la información necesaria en poco tiempo y con validez y dedicarse a
su análisis.

Actividad 1. Definir informes más relevantes para presentar ante el negocio,
a partir de la información almacenada en el Data Warehouse.

Actividad 2. Generación de consultas sql que permiten visualizar la
información estadística, indicando qué información hay y qué significado
tiene.

Actividad 3. Configuración herramienta para mostrar reportes estadísticos
En este paso, se configura el programa seleccionado para visualizar
informes que finalmente mostrará la información de forma más estructurada
y fácil de entender.
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
Actividad 4. Construcción de los elementos visuales (gráficos, informes,
cuadros de mando, etc.) para el análisis de información.
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Entre los resultados se resalta la implantación de un modelo de Business
Intelligence adecuado a las necesidades reales de la IPS obteniendo datos de 2
sistemas de información conectados a dos motores de bases de datos distintos.
Se hace la selección e instalación de 2 soluciones BI, Spoon y QlikView ya que
son herramientas libres y cumplen con todos los requisitos para el manejo de la
solución a implementar.
Spoon es el diseñador gráfico de transformaciones y trabajos del sistema de
ETTLs de Pentaho Data Integration (PDI), también conocido como Kettle
(acrónimo recursivo: "Kettle Extraction, Transformation, Transportation, and Load
Environment ").
Está diseñado para ayudar en los procesos ETTLs, que incluyen la Extracción,
Transformación, Transporte y Carga de datos.
QlikView permite recolectar datos desde diferentes orígenes, basados en ERP,
CRM, data warehouses, bases de datos SQL, datos de Excel, etc., modelarlos a
nuestro gusto para facilitar su manejo y presentarlos de forma muy visual, este
último punto creo que es donde QlikView gana a todos las demás herramientas
que yo haya visto.
Luego de tener instalado el software, se revisan las bases de datos de los 2
sistemas (SAS y JDE) con el fin de extraer la estructura de las tablas con la
información más importante de ambos para generar el o los reportes requeridos.
En el caso de SAS, se cuenta con una base de datos en Oracle de la cual se
extrae la información más relevante de 13 tablas, donde se seleccionan los
principales campos referentes a los pacientes, ordenes de atención, servicios,
entre otros.
Tablas Oracle (SAS)
Ssnov: Cabecera de Ordenes
Ssdno: Detalle de Ordenes
Ssmco: Maestra de Convenios
Sspln: Maestra de planes de atención
Ssmae: Maestra de servicios
Sspro: Maestra de prestadores
Ssmpc: Maestra de pacientes
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Ctasoporte: Soporte de las cuentas
Cuenta: Cuenta de cobro radicada
Ctopremod: Contato proveedor, incluye cuentas y la modalidad
ordenes_factura_jde: Ordenes con factura en jde
Ssprf: Maestro de prefijos
ord_admision: Admisiones
El sistema de información JDE cuenta con una base de datos DB2, y en este caso
se toman 2 tablas del sistema con los campos que tiene relación solamente con la
facturación y el cliente o prestador del servicio.
Tablas DB2 (JDE)
F03B11: Facturación JDE
F03B112: Facturas anuladas JDE
Después de tener claro que tablas e información se va a extraer de los sistemas
de información, se procede a configurar primero la conexión a las bases de datos
Oracle y JDE, como se ilustra en las figuras 1 y 2
Figura 1. Configuración de la conexión Oracle en spoon
Figura 2. Configuración de la conexión JDE en spoon
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Teniendo correctamente configuradas las conexiones a las diferentes bases de
datos, se procede a crear un job o trabajo, el cual me permite ir agregando
diferentes transformaciones para finalmente compilar y ejecutar todo el proyecto.
En la figura 3, se puede observar el “job” creado con sus 3 transformaciones, inicio
y fin de la solución.
Figura 3. Job y transformaciones del proyecto
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Entre las transformaciones mencionadas se hacen 3, las cuáles contienen
básicamente una tabla de entrada y una de salida, donde se almacena la
información extraída de las bases de datos Oracle y DB2. A continuación se
explica de forma más detallada la configuración y el funcionamiento de cada
transformación:
1. Transformación “Ordenes_SAS”: En este paso se tiene como entrada 13
tablas de la base de datos Oracle del sistema SAS, cuya información
quedará guardada en la tabla “Salida_Ordenes_SAS”
2. Transformación “OrdenesJDE”: Aquí se obtiene la información de la tabla
“F03B11” de la base de datos DB2, la cual contiene datos de las facturas de
los servicios prestados en la IPS. Esta información se pasa a Oracle a una
tabla
llamada
FACTURAJDE.
3. Transformación “AnuladasJDE”: Básicamente es la misma tabla anterior
pero únicamente de facturas anuladas en JDE, también lo que hace la
transformación es pasar esta información a Oracle a una tabla con nombre
“FAC_ANULADASJDE”.
Luego de tener creado el job con sus respectivas transformaciones, queda listo el
proyecto para ser ejecutado. Así entonces se puede extraer información de
diferentes bases de datos y tablas hacía un datawarehouse.
Teniendo toda la información en la bodega de datos o también llamado
datawarehouse, ya nos disponemos a crear las consultas que se requieran para
ser analizadas en la gerencia financiera de salud.
En este proyecto se tiene la información de los servicios prestados a los usuarios y
sus respectivos valores tanto al convenio, como al prestador del servicio. Se
genera el reporte a través de una consulta sql.
Ahora es el momento de utilizar el software, clikView para modelar los datos según
la necesidad, facilitar su manejo y presentarlos de forma muy visual, este último
punto creo que es donde QlikView gana a todas las demás herramientas que yo
haya visto para el análisis de la información.
Para cargar la información en este software se puede hacer de 2 formas, cargando
un archivo de hoja de cálculo que previamente esté generado desde sql ó
conectando qlikView directamente con la base de datos donde se tiene el
datawarehouse. A continuación se explica cómo configurar y conectar clikView a
una base de datos Oracle a través del ODBC de Windows:
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Necesitamos tener instalado en el cliente de Oracle que corresponda a la versión
de base de datos que vamos a acceder. Para esto debemos ir a la opción
“Herramientas administrativas” del panel de control, agregar y configurar bien el
“Microsoft ODBC for Oracle” de Windows como se aprecia en la Figura. 4
Figura 4. Configuración de “Microsoft ODBC for Oracle”
Una vez correctamente configurado el ODBC creamos una nueva aplicación con
QlikView y editamos el script. Debajo de la ventana reservada para el script de
carga tenemos una lista que nos permite seleccionar el tipo de fuente de datos.
Seleccionamos ODBC y presionamos el botón de Conectar. Nos aparece una
ventana donde seleccionamos la conexión, introducimos usuario y password y
testamos la conexión. Cuando aparezca el mensaje informando que la conexión
se ha realizado con éxito presionamos el botón de aceptar y ya tenemos la
conexión en el script. Ahora podemos escribir directamente las consultas en el
script o podemos utilizar el asistente para seleccionar las tablas que queremos
cargar (Figura. 5).
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Figura 5. Conexión a Oracle y selección de datos en qlikView
Finalmente después de tener claro los datos a analizar, y cargarlos en el software
se visualizan como se muestra en la Figura. 6, donde se identifican claramente
varios elementos como listas y gráficos donde se puede simplemente dar clic en
cualquier parte para acceder al instante a la exploración de un conjunto completo
de datos mediante un análisis interactivo, una visualización potente y una
búsqueda asociativa. QlikView combina con rapidez una información actualizada
desde prácticamente cualquier fuente de datos, incluidos los sistemas más
complejos ERP, CRM y data warehouses, también desde simples Excel y recursos
web. Tanto las herramientas tradicionales de BI como las herramientas de
visualización ligeras limitan al usuario a unas vistas estáticas y a unos
subconjuntos de datos de alto nivel. QlikView libera al usuario de esta limitación,
permitiéndole explorar sus datos con el mayor nivel posible de detalle y responder
a sus propias preguntas de negocio desde cualquier ángulo imaginable.
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Figura 6. Visualización de informes y gráficos en qlikView
4. CONCLUSIONES
•
El tener varios sistemas de información integrados, reduce procesos y
tiempos valiosos en la empresa, los cuáles se pueden suplir con otras actividades.
•
Se puede almacenar un histórico con toda la información de los diferentes
sistemas de información en el datawarehouse, el cual estará disponible siempre
que se requiera permitiendo tener la misma información para todas las áreas de la
IPS.
•
El proyecto permite a través de la inteligencia de negocios en la IPS
proporcionar un fácil acceso a los datos críticos dentro de la empresa, los cuáles
son necesarios para el análisis, así como un medio para integrar los datos
corporativos con los procesos de toma de decisión a nivel estratégico y táctico.
•
Se permite a la empresa afinar la toma de decisiones cotidiana, asegurando
que cada área de la IPS tenga acceso a la información necesaria para contestar
preguntas específicas y distribuir dicha información a todos los niveles de la
organización.
22
•
Business intelligence es una herramienta moderna y de nueva generación,
disponible a los gestores y directores del negocio quienes tienen la necesidad de
analizar el pasado, usar herramientas estadísticas de predicción, y con ello estar
un paso de los competidores y mejorar los resultados empresariales. Al fin y al
cabo ese es el fin último de la tecnológica, mejorar el rendimiento y productividad
de la organización.
BIBLIOGRAFÍA
•
Business Intelligence. [En línea]. México DF. 2006. Disponible en:
<http://www.tacticasoftsureste.com/CRMCURSO/Business_Intelligence.pdf>
•
Business Intelligence. [en línea]. Buenos Aires. Disponible en
<http://www.sonda.com/business-intelligence/#>
•
Alfredo Cancio. Business Intelligence en Salud, ¿es necesario un cambio
de paradigma? [en línea]. Buenos Aires. 2013. Disponible en
<http://www.ehealthreporter.com/es/noticia/verNoticia/3013/businessintelligence-en-salud-es-necesario-un-cambio-de-paradigma>
• Jesús García. Como planificar un proyecto de
Business Intelligence. [en línea]. Barcelona: 2008. Disponible en
<http://www.bbr.cat/presentaciones/PDF/Noticias_EventosBbr/BI/Planificar
%20un%20proyecto%20BI.pdf>
•
Inteligencia de Negocios (Business Intelligence). [en línea]. Bogotá.
Disponible en: <https://www.heon.com.co/index.php/servicios/businessintelligence>
•
Nicole Lewis. Healthcare Providers Have Big BI Plans. [En línea]. Estados
Unidos 2012. Disponible en:
<http://www.informationweek.com/healthcare/clinical-informationsystems/healthcare-providers-have-big-bi-plans/d/d-id/1104271?>
•
Jorge Alfredo Medina Soto. Business Intelligence: conceptos y actualidad.
[en línea].
Bogotá. 2005. Disponible en:
<http://www.gestiopolis.com/recursos5/docs/ger/buconce.htm>
•
Carlos Enrique Osorio Cedillo. Que es Business Intelligence. [en línea].
México, D.F. Disponible en: http://www.bippr.com.mx/index.php?option=com_content&view=article&id=22&Itemid=28
23
•
Willy Ramirez Chavarry. E-Commerce & E-Business. [En línea]. Honolulu:
2006. Disponible en < http://www.aiu.edu/publications/student/spanish/ECOMMERCE%20&%20EBUSINESS.htm >
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