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La inteligencia de negocios como apoyo a la toma de decisiones en el �rea de comercializaci�n de la empresa Azuaynet

 

Business intelligence as support for decision making in the marketing area of the company Azuaynet

 

Intelig�ncia de neg�cios como suporte para tomada de decis�o na �rea de marketing da empresa Azuaynet

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: paola.neira@est.ucacue.edu.ec

 

 

Ciencias Econ�micas y Empresariales ���

Art�culo de Investigaci�n

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* Recibido: 23 de junio de 2022 *Aceptado: 18 de julio de 2022 * Publicado: 24 de agosto de 2022

 

1. Universidad Cat�lica de Cuenca, Ecuador.
2. Universidad Cat�lica de Cuenca, Ecuador.
3. Universidad Cat�lica de Cuenca, Ecuador.

Resumen

La globalizaci�n de los mercados y la incorporaci�n de las Tecnolog�as de la Informaci�n y la Comunicaci�n, requiere de las organizaciones una serie de estrategias que refuercen sus operaciones en respuesta al entorno complejo y competitivo en el que ejercen. En este contexto los sistemas de inteligencia de negocios (BI) desempe�an un papel fundamental, puesto que comprenden aplicaciones y herramientas que facilitan la carga, an�lisis, extracci�n y reporte de informaci�n valiosa para orientar la correcta toma de decisiones, que en el caso de la empresa Azuaynet es limitada, imprecisa y de bajo alcance en su proceso de comercializaci�n, por lo que el objetivo de este art�culo es dise�ar una arquitectura tecnol�gica de inteligencia de negocios que faculte la adecuada toma de decisiones. Los resultados reflejan informaci�n relevante para que los directivos puedan gestionar con eficacia y eficiencia la operaci�n comercial. La investigaci�n proporciona una herramienta que garantiza la obtenci�n de un punto de vista global de la actividad comercial para la mejora de su competitividad.

Palabras Clave: inteligencia de negocios; datos; informaci�n; decisiones; gesti�n.

 

Abstract

The globalization of markets and the incorporation of Information and Communication Technologies require organizations to develop a series of strategies that strengthen their operations in response to the complex and competitive environment in which they operate. In this context, business intelligence (BI) systems play a fundamental role, since they include applications and tools that facilitate the loading, analysis, extraction and reporting of valuable information to guide correct decision-making, which in the case of Azuaynet company is limited, imprecise and low in scope in its marketing process, so the objective of this article is to design a business intelligence technology architecture that enables proper decision making. The results reflect relevant information so that managers can effectively and efficiently manage the commercial operation. Research provides a tool that guarantees obtaining a global point of view of commercial activity to improve its competitiveness.

Keywords: business intelligence; data; information; decisions; management.

 

 

 

Resumo

A globaliza��o dos mercados e a incorpora��o das Tecnologias de Informa��o e Comunica��o exigem que as organiza��es desenvolvam uma s�rie de estrat�gias que fortale�am suas opera��es em resposta ao ambiente complexo e competitivo em que est�o inseridas. Nesse contexto, os sistemas de business intelligence (BI) desempenham um papel fundamental, pois incluem aplicativos e ferramentas que facilitam o carregamento, an�lise, extra��o e gera��o de relat�rios de informa��es valiosas para orientar a tomada de decis�o correta, que no caso da empresa Azuaynet � limitada , impreciso e de baixa abrang�ncia em seu processo de marketing, portanto, o objetivo deste artigo � projetar uma arquitetura de tecnologia de intelig�ncia de neg�cios que possibilite a tomada de decis�o adequada. Os resultados refletem informa��es relevantes para que os gestores possam gerenciar de forma eficaz e eficiente a opera��o comercial. A pesquisa fornece uma ferramenta que garante a obten��o de um ponto de vista global da atividade comercial para melhorar sua competitividade.

Palavras-chave: intelig�ncia de neg�cios; dados; em forma��o; decis�es; gest�o.

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Introducci�n

La inteligencia de negocios se concibe como la destreza colectiva para tomar decisiones a trav�s de aplicaciones met�dicas y tecnol�gicas que permiten estructurar, filtrar, modificar datos, y suministrar herramientas de an�lisis para generar entendimiento sobre los problemas y oportunidades de un �rea de inter�s que requiere ser corregida y potencializada (Rosado y Rico, 2010). De acuerdo a Varona et al. (2021) la inteligencia de negocios permite producir un an�lisis de la informaci�n para la toma de decisiones y aplicaci�n de nuevas estrategias para satisfacer problemas espec�ficos mediante tableros de control, visualizaci�n de indicadores y generaci�n de reportes.

En esta l�nea, la globalizaci�n de los mercados y la introducci�n de las llamadas �Tecnolog�as de la Informaci�n y la Comunicaci�n� (TICS), demanda a las peque�as y medianas empresas (PYMES) de estrategias que fortalezcan su rendimiento en respuesta al entorno competitivo en el que se desempe�an. Dentro de estas acciones la inteligencia de negocios juega un rol predominante, puesto que abarca una serie de herramientas y aplicaciones para facilitar el acceso a los datos y analizarlos con finalidad de orientar la correcta toma de decisiones. Sin embargo, diversos autores dan cuenta de la insuficiente adopci�n e implementaci�n de las TICs en las mismas, asociando esta carencia a variables de tipo cultural y limitados recursos humanos, financieros y tecnol�gicos (Leiva et al. 2019).

De acuerdo a Ch�vez (2021) las herramientas de inteligencia de negocios en las PYMES no son concebidas en un inicio como una necesidad, pues el costo de inversi�n y el tiempo son los factores fundamentales que los detienen a tomar esta decisi�n y m�s bien estas llegan con posterioridad luego de pasar por un periodo de homogeneizaci�n. Entre otros problemas resalta la dificultad que tienen las organizaciones de encontrar una herramienta integral que se adapte a sus necesidades cotidianas, as� como la carencia de recursos y de personal calificado en el manejo eficaz de estas tecnolog�as.

La empresa Azuaynet, cuyo giro de negocio es prestar servicios de internet en la Provincia del Azuay en Ecuador, actualmente no cuenta con mecanismos innovadores que complementen la toma de decisiones en la comercializaci�n de sus servicios. Por otra parte, resulta que la mayor�a de sus labores las realiza de forma manual, provocando confusi�n en el manejo y an�lisis de los datos e informaci�n, de manera imprecisa y de bajo alcance para determinar �ndices y caracter�sticas de las ventas tanto ejecutadas como no ejecutadas.

Al respecto Ahumada y Perusquia (2016) manifiestan que en las organizaciones se presenta una dif�cil situaci�n relacionada al manejo de informaci�n, que cada vez es m�s numerosa y dif�cil de analizar y categorizar; ellos destacan la importancia de la empresa para desarrollar acciones de inteligencia de negocios como parte esencial de la ventaja competitiva empresarial que garantizar� un mayor conocimiento, mejores pr�cticas y por consecuencia l�gica valor agregado. �

En t�rminos generales, es esencial que la informaci�n de las peque�as y medianas empresas est� representada por informes empresariales que fundamenten una eficaz toma de decisiones. En este sentido, las herramientas de softwares para Business Intelligence tienden a incluir y sintetizar informaci�n; entre �stas la aplicaci�n Power BI, es un punto de inclinaci�n en el procedimiento decisorio, a trav�s de diferentes escenarios que analiza los datos de manera efectiva, bajo un costo m�nimo y en favor de las expectativas de crecimiento de la empresa (Delgado, 2021).

El presente estudio pretende dar respuesta a la siguiente interrogante: �los procesos de inteligencia de negocios son factores de gesti�n del conocimiento que influyen en la competitividad de las empresas?

 

Estado de Arte

Se puede decir que la Inteligencia de Negocios (BI) son aquellos recursos administrativos empresariales actuales y modernos con los que disponen las organizaciones, para integrar grandes cantidades de datos que se encuentran dispersos y explotar toda la informaci�n que poseen con la finalidad de alcanzar ventajas competitivas en un mercado din�mico y hostil (Mu�oz, et al., 2016).

La inteligencia de negocios es un procedimiento interactivo para analizar informaci�n estructurada sobre un �rea determinada y descubrir inclinaciones que permitan deducir ideas y conclusiones, al descomponer los t�rminos que se involucran en esta conceptualizaci�n se puede decir que BI es:

�       Proceso interactivo, que implica un an�lisis continuado en el tiempo de informaci�n para observar, cambios, tendencias y variaciones.

�       M�todo de exploraci�n, que accede a informaci�n para comprender las situaciones del negocio y descubrir relaciones que se desconoc�an.

�       An�lisis, que permite descubrir tendencias y relaciones entre variables

�       Informaci�n estructurada y datawarehouse, es decir, informaci�n almacenada en tablas relacionadas cuyos registros poseen valores diferentes para cada uno de los atributos.

�       �rea de an�lisis, que se refiere a un objetivo concreto por ejemplo reducci�n de costos, incremento de ventas, participaci�n en el mercado, proyecciones, etc.

�       Medio que comunica los resultados y efect�a los cambios, para proceder a las acciones correctivas y mejorar la competitividad (Cano, 2007).��

Llombart (2003) menciona que a partir de los sistemas operacionales se extrae la informaci�n para que los directivos de la empresa la examinen por medio de an�lisis interactivos. Para el efecto es necesario limpiar e integrar los datos que provienen desde varias fuentes a trav�s de las herramientas ETL (extracci�n, transformaci�n y carga) para luego almacenarlos en gestores de bases de datos, que se encargan de cargar, comprobar la integridad e interrelacionarlos para posteriormente procesar las consultas de los usuarios y dar como resultado datawarehouse o datamart. En funci�n de sus requerimientos se aplicar�n las diferentes t�cnicas de an�lisis de datos como: Query & Reporting; Queries ad Hoc (OLAP); EIS (Executive Information Systems), DSS (Sistemas de ayuda a la toma de decisiones) o el CMI (cuadro de mando integral) (ver figura 1).

 

Figura 1. Componentes de la Inteligencia de Negocios

Nota: La figura indica los componentes del entorno BI. Fuente: Llombart (2003).

 

Los procesos de ETL desarrollan acciones fundamentales para la construcci�n de un datawarehouse por medio de las siguientes fases (Duque et al. 2016): tarea 1: reconocimiento de la procedencia de la informaci�n desde la cual se realizar� la extracci�n; tarea 2: Conversi�n de las fuentes y generaci�n de datos derivados por medio de filtros, reforma, computo de valores obtenidos, concepci�n de llaves, entre otros; tarea 3: v�nculo de las diversas fuentes en una sola bodega; tarea 4: selecci�n del destino para transportar los datos: �tarea 5: fusi�n de las propiedades tanto de las fuentes como de los almacenados preliminarmente y tarea 6: carga de datos limpios y transformados.

Un datawarehouse seg�n Han et al. (2011) es un almac�n de datos unificados bajo un esquema, es construido mediante procedimientos de limpieza, integraci�n, transformaci�n, carga y actualizaci�n peri�dica de datos, est� modelado usualmente por una estructura multidimensional de atributos agrupados en unas dimensiones que forman parte de un esquema, actualmente es muy utilizado en las organizaciones debido al crecimiento generalizado de los datos.

De acuerdo a Mu�oz et al. (2016) hay una serie de elementos que tienen mucha reciprocidad con la BI, por cuanto se les consideran como factores claves en el logro de los procesos de negocio y se refieren a la cadena: datos, informaci�n y conocimiento; los datos se renuevan en informaci�n, y esta, a la vez, en conocimiento.

En este �mbito Guillen et al. (2015) realiza una revisi�n de las definiciones m�s relevantes sobre la cadena �datos-informaci�n y conocimiento� (DIC) desde el pragmatismo de Peirce, con la finalidad de sintetizar las acepciones m�s comunes de la denominada tambi�n �Jerarqu�a de la informaci�n� o �Pir�mide del conocimiento�, concluye que la articulaci�n de la cadena DIC se genera vigorosamente en una sucesi�n inferencial que parte de datos registrados, agrupados y organizados en un soporte expl�cito de la estructura informacional sobre la cual se reconocen patrones invariantes de concordancias que permiten generar conocimiento sobre categor�as o hip�tesis causales.�

De acuerdo a Ahumada y Perusquia (2016) existe una evidente correlaci�n entre datos, informaci�n y conocimiento en donde las tecnolog�as de informaci�n y comunicaci�n y el hombre juegan un rol importante en la producci�n del conocimiento. Las TIC se encargan de procesar los datos y crear la informaci�n mientras que los hechos de producci�n del conocimiento se realizan en el ser humano para la consecuci�n de logros y alternativas para el desarrollo de la sociedad, entonces el entendimiento resulta de la informaci�n, y la misma se deduce de los datos.

En el contexto empresarial, en esta relaci�n de evoluci�n de datos, informaci�n y conocimiento, la (BI) se constituye en la conexi�n que vincula extraordinarias porciones de datos y la informaci�n que requieren cotidianamente la direcci�n para lograr el conocimiento, facultando a las organizaciones a tomar mejores y m�s r�pidas decisiones que mejoren su desempe�o mediante el empleo de indicadores claves de desempe�o que faciliten las magnitudes que afectan a la empresa o a un �rea en particular (Calzada y Abreu, 2009).

Con la finalidad de que las organizaciones puedan alcanzar sus objetivos estrat�gicos y salvaguardar el conocimiento como un recurso trascendental G�lvez et al. (2017) propone una metodolog�a de unificaci�n entre la (BI) y la gesti�n del conocimiento (KM) para lograr una relaci�n de eruditos de datos, peritos y empleados del conocimiento. Quienes pueden coordinarse mediante instrumentos ajustables a la medida como un software, redes sociales, tableros de control o intranet para diligenciar la inteligencia de negocios por medio de recursos tecnol�gicos que, al vincularse con la gesti�n del conocimiento, posibilitar�n el logro de las metas planteadas y la satisfacci�n de problemas y requerimientos a los que se enfrentan diariamente (ver figura 2).

Figura 2. Modelo de integraci�n

Nota: Modelo de integraci�n BI y KM adaptado de Abbasi (2014). Fuente: Elaborado por los autores.

 

Los sistemas de gesti�n del conocimiento e inteligencia de negocios existen desde hace mucho tiempo, el primero se centra en las personas, quienes son los encargados de crear, compartir, difundir, usar y aplicar el conocimiento de varias fuentes de datos para solventar los problemas, mientras que la BI incluye varias herramientas y tecnolog�as que lo diferencian de los sistemas KM, pero en ambos el ser humano desempe�a un papel relevante (Abbasi, 2014).

Entre las t�cnicas de an�lisis de datos de acuerdo a Guti�rrez (2012), se tiene:

Decision Support System (DSS), es un sistema inform�tico, que a trav�s de modelos matem�ticos contribuye a los usuarios de TIC a tomar decisiones empresariales en funci�n de las condiciones del mercado y de los factores internos de la organizaci�n.

Executive Information System (EIS), se le conoce como Sistema de Informaci�n para Ejecutivos puesto que proporciona a los directivos un acercamiento a la informaci�n interna y externa de su empresa, as� como una serie de indicadores de negocio para evaluar el cumplimiento de las metas establecidas y tomar las acciones correctivas.

Cuadro de Mando Integral (CMI), conocido como Balanced Scorecard (BSC) se diferencia de otras herramientas de BI, porque mayormente se orienta a la b�squeda de �ndices que, al estudio detenido de la informaci�n, se encarga del monitoreo de los objetivos de la organizaci�n, as� como de sus diferentes �reas y contribuye a la definici�n de acciones coherentes para el logro de los objetivos estrat�gicos.

En t�rminos generales, las soluciones de BI, son el fruto del desarrollo de los sistemas de apoyo para la toma de decisiones, su utilizaci�n se ha potenciado en los �ltimos tiempos debido a la presencia de los sistemas computacionales; los bajos costos de procesamiento y almacenamiento de datos; las t�cnicas de apoyo como bodegas y miner�a de datos; la apreciaci�n de las organizaciones por su utilidad y la exigencia de tomar decisiones convenientes en base a informaci�n precisa (Narv�ez et al., 2013).

En el mismo sentido Murillo y C�ceres (2013) proponen que la BI es un conjunto amplio de aplicaciones y tecnolog�as para compilar, reunir, observar y favorecer la entrada a datos y facultar que los usuarios de las organizaciones tomen mejores decisiones empresariales, engloban actividades de soporte a la toma de decisiones como: an�lisis estad�stico, query y reporting, previsi�n y data mining, tratamiento anal�tico online (OLAP).

Seg�n Mart�nez (2010) la existencia de la informaci�n y el acrecentamiento de la tecnolog�a es una composici�n id�nea para proporcionar valiosos resultados para la toma de decisiones estupendas en las empresas, abriendo paso a la racionalidad, que comprende el excelente uso de la informaci�n utilizable por parte de los funcionarios para tomar sus decisiones, mediante el desarrollo de una herramienta y una disciplina de an�lisis denominada hoy BI.

De acuerdo a Laudon y Laudon (2016) luego de que la informaci�n se encuentre en las bases de datos se procede a la toma de decisiones, las mismas que pueden ser de tres clases: estructuradas, no estructuradas y semiestructuradas. El comportamiento de las primeras no es est�ndar puesto que cambia entre una y otra; las decisiones estructuradas mantienen una configuraci�n y elementos estables que le hacen semejante entre una y otra, en favor de la automatizaci�n, mientras que las decisiones semiestructuradas son una composici�n entre las anteriores, las resoluciones pueden fluir en la fase de dise�o, elecci�n, inteligencia e implementaci�n.

 

 

 

 

 

 

Figura 3. Arquitectura de una soluci�n BI

Nota: La figura ilustra el esquema b�sico de un proyecto de Business Intelligence. Fuente: �Dertiano (2014).

 

El dise�o de un programa de BI tiene afinidad a una pasarela que ensambla los datos de origen restaurados y pr�speros con los usuarios de datos, su dise�o requiere de una mentalidad de ingenier�a, en las empresas grandes, una arquitectura de BI puede contener: or�genes de datos, alimentaci�n, preparaci�n y almacenamiento de datos o macrodatos; patrones sem�nticos de BI y reportes. La plataforma debe acoger requerimientos espec�ficos, para satisfacer las necesidades de los consumidores de datos, adem�s de ser resistente para adaptarse a los cambios, puesto que con el tiempo se presentar� la necesidad de colocar nuevos datos, as� como nuevas tem�ticas (Myres et al., 2022) (ver figura 3).

El an�lisis inform�tico y la ciencia de datos constituyen un �rea de investigaci�n en donde las estad�sticas, t�cnicas de procesamiento de datos y modelos inform�ticos predictivos se confluyen para generar conocimiento y contribuir a toma de decisiones. En este �mbito la herramienta de Microsoft, Power BI permite procesar y obtener una mejor visualizaci�n de los datos mediante gr�ficos, analizar tendencias y pron�sticos que garantizan una mejor apreciaci�n en los procesos de decisi�n (Palma et al., 2022), en este marco varios autores contribuyen te�ricamente al presente estudio entre ellos:

Bermeo y Campoverde (2019) frente a la necesidad de las peque�as y medianas empresas de competir con las grandes corporaciones proponen en su estudio emplear mecanismos de inteligencia de negocios que estabilicen la b�scula y, provean informaci�n, para una apropiada y conveniente toma de decisiones en la empresa Econegocios Gransol de la ciudad de Cuenca. En este marco implementaron la herramienta Power BI para predecir las preferencias de los consumidores mediante procesos de: observaci�n de las exigencias de la empresa; boceto del prototipo l�gico y f�sico del Data Mart; combinaci�n de datos, dise�o y ejecuci�n del dashboard, la pr�ctica posibilita el estudio permanente por consumidor, sucursal, mes y a�o para el monitoreo del proceso de comercializaci�n y proyecci�n de ventas.

Becker y Gould (2019) presentan en la columna Sharpest Tool in the Shed, el software Power BI de Microsoft y la funcionalidad asociada integrada de Excel de Microsoft, a los bibliotecarios de servicios t�cnicos y otras �reas, para que puedan combinar, analizar, visualizar y compartir datos de la amplia variedad de fuentes de datos que disponen en la operaci�n de este servicio, para que ampl�en su comprensi�n de los datos que les rodean. �

Por su parte Rodr�guez et al. (2016) manifiestan que ante la gran cantidad de datos que hoy en d�a manejan las empresas, se necesita de herramientas que permitan convertirlos en informaci�n que se pueda explorar y analizar, para ello desarrollaron una soluci�n de inteligencia de negocios a trav�s de la metodolog�a CRISP-DM; PowerPivot y t�cnicas de miner�a de datos como �rboles de decisi�n (algoritmo J48) al canal de detalle de la empresa de refrescos Ajemex para obtener informaci�n concerniente a las ventas por zona y permitir a sus usuarios analizar y generar diferentes reportes, adem�s plantean como trabajo futuro el an�lisis e integraci�n del algoritmo antes mencionado al Power Pivot para predecir el comportamiento de las ventas en diferentes rutas.

 

Metodolog�a

A partir de la base te�rica se ejecut� en la Empresa Azuaynet, el levantamiento de informaci�n del �rea de comercializaci�n para detectar las necesidades de procesamiento de datos a efectos de disponer de conocimiento que apoye a los usuarios de datos a la toma de decisiones. Para ello, se recurri� a un estudio documental y t�cnico a fin de implementar en la empresa objeto de estudio una soluci�n tecnol�gica mediante un dise�o de investigaci�n no experimental, transversal y descriptiva, que se limit� a la observaci�n de la realidad en un solo proceso sin manipular las variables, centr�ndose en la descripci�n del proceso de comercializaci�n sin explicar los hechos en el �mbito del an�lisis.

En la ejecuci�n se extrajeron datos correspondientes a las ventas de los per�odos 2018-2020 que estaba integrada por una muestra de 12.250 registros en la base de datos, para posteriormente haciendo uso de la aplicaci�n Excel estructurar el modelo de anal�tica de datos conocida como datawarehouse y con el apoyo de la herramienta Power BI, procesar la informaci�n y generar conectividad a la data para extraer resultados.

 

Resultados

El estudio se centra en el �rea de comercializaci�n de la empresa Azuaynet, dedicada a la prestaci�n de servicios de internet y se analizan los procesos claves en la gesti�n de las ventas, los mismos que se desarrollan mediante el descubrimiento del conocimiento en bases de datos para extraer informaci�n v�lida que contribuya a la toma de decisiones.

La figura 4, ilustra el modelo de datos en estrella (datamart), que se implementar� por medio de la herramienta Power BI, la misma que permitir� la carga, extracci�n, procesamiento y explotaci�n de datos, as� como la generaci�n de informes.

 

Figura 4. Dise�o de la arquitectura tecnol�gica

Elaborado por los autores.

En funci�n de los datos obtenidos en el a�o 2020 el sector de la Laguna de la ciudad de Cuenca cuenta con mayores instalaciones de servicio de internet, como lo indica la figura 5. Al respecto la empresa Azuaynet debe aplicar mejores estrategias comerciales para alcanzar un mayor segmento de mercado en las zonas de Narancay, Ricaurte, Patamarca y Emuvi que presentan en el a�o 2020 bajos porcentajes de oferta del servicio.

 

Figura 5. Sectores de mayor instalaci�n de internet

Nota: Informaci�n de la empresa Azuaynet (2018-2020). Fuente. Elaborado por los autores.

 

La empresa Azuaynet, en septiembre del a�o 2020 realiz� 1.130 servicios de instalaci�n y traslados, como se puede apreciar en la figura 6. Estos resultados reflejan que entre el per�odo julio � septiembre del a�o 2020 la demanda de servicios de internet tuvo mayor acogida lo cual se asume a la incorporaci�n del teletrabajo y la educaci�n virtual en el ordenamiento jur�dico del Ecuador para hacer frente a los efectos socio-econ�micos y sanitarios del Covid-19 (Barrionuevo, 2021). Sin embargo, a partir de octubre se evidencia una ca�da en las ventas que requiere el an�lisis inmediato por parte de la direcci�n para la implementaci�n de acciones de mejora.�

 

 

Figura 6. Instalaciones y traslados mensuales por a�o

Nota: Informaci�n de la empresa Azuaynet (2018-2020). Fuente. Elaborado por los autores.

 

En funci�n de los datos analizados, en la figura 7 se ilustra la informaci�n obtenida sobre los t�cnicos que han realizado un mayor n�mero de instalaciones, se asume que las personas que tienen un bajo n�mero de instalaciones es personal nuevo o no tiene el mismo tiempo laborando en la empresa. Al respecto la empresa Azuaynet debe gestionar programas de inducci�n y capacitaci�n para que sus colaboradores puedan adquirir las capacidades y destrezas para desarrollar su trabajo con eficacia.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 7. T�cnicos destacados en realizar el servicio de instalaci�n

Nota: Informaci�n de la empresa Azuaynet (2018-2020). Fuente. Elaborado por los autores.

 

La informaci�n expuesta en la figura 8 evidencia que el material en unidades m�s utilizado en el servicio de instalaci�n es el equipo terminal ont, mientras que en el servicio de traslado son las grapas 2. Con respecto al material en metros, el cable de fibra �ptica 2 hilos subterr�nea es el que m�s se utiliza en los servicios de instalaci�n y en el servicio de traslado predomina el cable de fibra �ptica 2 hilos.�����

La informaci�n obtenida garantizar� una adecuada gesti�n de compras cuyo prop�sito se orientar� a la administraci�n de pedidos para abastecer la cadena de producci�n y flujo constante de materiales.

 

 

 

 

 

Figura 8. Materiales utilizados por tipo de servicio, en metros y unidades

Nota: Informaci�n de la empresa Azuaynet (2018-2020). Fuente. Elaborado por los autores.

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El servicio que mayor demanda tiene la empresa Azuaynet es el de instalaci�n con un 91,51% en el per�odo de estudio, como se puede observar en la figura 9. En este sentido la empresa est� cumpliendo de manera efectiva con su misi�n y giro de negocio que es ofrecer servicios de internet.

 

Figura 9. Demanda del servicio

Nota: Informaci�n de la empresa Azuaynet (2018-2020). Fuente. Elaborado por los autores.

 

Dentro de los cinco materiales que m�s se han consumido en el proceso de instalaci�n en el a�o 2020 se encuentran las correas pl�sticas 30cm; las grapas 2; tensores; conectores �pticos de campo y el equipo terminal ont, como se puede apreciar en la figura 10.�������

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Figura 10. Top 5 de materiales m�s gastados en instalaci�n por unidades

Nota: Informaci�n de la empresa Azuaynet (2018-2020). Fuente. Elaborado por los autores.

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Al tratar el tema de los materiales m�s utilizados por metros, en el servicio de instalaci�n en el a�o 2020 se encuentra el cable de fibra �ptica 2 hilos y el cable de fibra �ptica 2 hilos subterr�nea, como se explica en la figura 11.

 

Figura 11. Top 5 de materiales m�s utilizados en instalaci�n por metros

Nota: Informaci�n de la empresa Azuaynet (2018-2020). Fuente. Elaborado por los autores.

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Dentro de los materiales menos utilizados en el servicio de instalaci�n por unidades en el en el a�o 2018 las canaletas y conos de hierro, y en el a�o 2020 se encuentra las cajas de protecci�n rectangular; conector empalme mec�nico; mordaza de anclaje para FO, seg�n se observa en la figura 12.

 

Figura 12. Top 5 de materiales menos utilizados en instalaci�n por unidades

Nota: Informaci�n de la empresa Azuaynet (2018-2020). Fuente. Elaborado por los autores.

 

En funci�n de los datos obtenidos en la figura 10, 11 y 12 la empresa mediante las herramientas de inteligencia artificial, podr� retroalimentar la gesti�n log�stica de materiales para una mejor toma de decisiones futuras, su rol permitir� la reducci�n de los niveles de inventario en cuanto a los materiales menos utilizados, aumentar la rotaci�n de aquellos que son m�s requeridos y en general favorecer la prestaci�n del servicio, lo cual tendr� un impacto positivo en la eficiencia y eficacia de la empresa, as� como en su competitividad.

De acuerdo a Leal (2018) la gesti�n log�stica de material en las organizaciones promociona el desarrollo �ptimo del trabajo, acorde a las determinaciones t�cnicas dispuestas, asegurando que los mismos y el servicio ofertado se dispongan en los sitios correctos, en el instante preciso y con las estipulaciones demandadas, para complacer las necesidades y requerimientos, de manera r�pida y eficaz.

 

Discusi�n

Seg�n Hurtado et al. (2020) la BI se ajusta a los objetivos principales de la log�stica global como es: modernizar el servicio al cliente, disminuir costos operacionales, colocar el producto o servicios en el lugar y tiempo correcto, entre otros, es la clave para que las organizaciones puedan suministrar un servicio �til al cliente, perfeccionar los factores de la producci�n y vigilar el marketing empresarial.

En este contexto, Morales et al. (2020) sostiene que la aplicaci�n de un sistema BI posibilita explotar la informaci�n originada por el sistema de comercializaci�n, apoyar en la generaci�n de mejores estrategias y dar soluci�n a una serie de dilemas semiestructurados tomando los datos hist�ricos generados por el mismo. Al respecto la implementaci�n de la inteligencia artificial en la empresa Azuaynet, ha permitido extraer valiosa informaci�n sobre: los sectores en donde se ha realizado mayores instalaciones de internet, n�mero de instalaciones y traslados mensuales por a�o, t�cnicos destacados en realizar el servicio de instalaci�n, materiales m�s y menos utilizados por tipo de servicio en metros y unidades y el servicio que tiene mayor demanda,� con la intenci�n de aportar recomendaciones o soluciones complejas canalizadas a estos datos.

La demanda de internet y de conectividad de acuerdo a (Bellot, 2020) han derivado a la integraci�n de la tecnolog�a computarizada de manera impetuosa, en el �mbito empresarial la aplicaci�n de sistemas de BI coadyuva a enriquecer las funciones operacionales, comerciales y de gesti�n de las empresas, en este sentido los resultados obtenidos en esta investigaci�n corroboran lo expuesto y se constituye en un apoyo para la gesti�n de la informaci�n y la toma de decisiones de la empresa Azuaynet.

 

Conclusiones

La BI como herramienta para mejorar la toma de decisiones ha permitido a la empresa Azuaynet en primera instancia cargar datos hist�ricos del per�odo 2018-2020, para posteriormente procesarlos y reportar informaci�n valiosa que permitir� mejorar la operaci�n de la entidad en el sentido de que ha obtenido un importante conocimiento sobre varias dimensiones como por ejemplo: el control de servicio de instalaci�n o traslado, materiales m�s y menos utilizados, sector donde hay mayor demanda del servicio, t�cnicos que se destacan en los servicios que presta la empresa, entre otros.������

La implementaci�n de herramientas de BI para la toma de decisiones en la gesti�n del proceso de comercializaci�n de la empresa Azuaynet, ha implicado un cambio sustancial en la forma de interactuar con la informaci�n, ha posibilitado el almacenamiento de informaci�n hist�rica, graficar los valores de diferentes variables y realizar pron�sticos sobre tendencias de ventas, preferencias de los usuarios, mercados no explotados, control de materiales, pol�ticas de inventarios, entre otros. Esto permitir� apoyar la toma de mejores decisiones con respecto a la aplicaci�n de estrategias comerciales para incrementar su participaci�n en los sectores de Narancay, Ricaurte, Patamarca y Emuvi que presentan en el a�o 2020 bajos porcentajes de oferta del servicio, as� como la recuperaci�n de las ventas que sufrieron una ca�da a partir de octubre.

La informaci�n obtenida garantizar� una adecuada gesti�n de compras y la log�stica de los materiales, para reducir niveles de inventarios de los materiales menos utilizados, aumentar la rotaci�n de aquellos que son m�s requeridos y en general favorecer la prestaci�n del servicio de manera eficiente.

El estudio entrega una herramienta para facilitar el trabajo del �rea de comercializaci�n de la empresa Azuaynet, que permitir� a sus directivos y colaboradores tomar las mejores decisiones, optimizar los recursos disponibles, tener una posici�n proactiva frente al cliente y desarrollar mejoras en la operaci�n comercial. No cabe duda que a trav�s del BI se podr� explorar otras alternativas que impresionen positivamente, lo cual ser�a muy dif�cil sin este sistema. �

 

Agradecimiento

Nuestro m�s profundo agradecimiento a la Universidad Cat�lica de Cuenca, a toda la Facultad de Administraci�n de Empresas, a nuestros profesores quienes con todo el amor y paciencia supieron darnos ense�anzas de sus valiosos conocimientos y fueron form�ndonos d�a a d�a como profesionales, gracias a cada uno de ustedes se�ores docentes por compartir esta gran etapa de nuestras vidas.

En Especial nuestro m�s sincero agradecimiento a nuestro tutor de Articulo al Dr. Diego Cordero, principal colaborador durante todo este proceso, quien con su direcci�n, conocimiento, ense�anza y colaboraci�n permiti�́ el desarrollo de este Articulo.

 

Referencias

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� 2022 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

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