INTELIGENCIA DE NEGOCIOS SISTEMA DE VENTAS DE LA EMPRESA HITVANCE SAC

INTRODUCCIÓN Actualmente uno de los requisitos importantes de las pymes para entrar a competir con las grandes empresas del nuevo mercado es tener una muy organizada base de datos, ya que este nos permite tener un mejor control de los datos ingresados en cada una de las áreas de una empresa.

Datos generales: Nombre o razón social: “HITVANCE SAC” RUC: “20431536141” Dirección: “Jr. Alfonso Ugarte Centro Histórico de Trujillo”

Situación Problemática La Empresa cuenta con una base de datos realizado en SQL Server 2000. La empresa no hace el uso de Inteligencia de Negocios para poder controlar los productos que tengan un mayor impacto. Se ven problemas a la hora de querer hacer promociones de los productos por que no saben cuales son aquellos que necesitan salida rápida. Hay un descontrol en las ganancias por cada producto por la falta de la Inteligencia de Negocios. No hay un control en las compras a los diferentes proveedores por lo que se desconoce cuales son los productos que se necesitan más.

DIAGRAMA ENTIDAD-REACIÓN EMPRESA HITVANCE SAC

INDICADORES KPI Medir: Cantidad de productos por categoría vendidos en un determinado mes en comparación con los 3 meses anteriores. Indicadores: Número de los productos por categoría que han tenido mayor impacto en ese mes. Número de los productos por categoría menos vendidos. Acciones: Si el número de productos por categoría vendidos es menor se deberán hacer promociones para agotar el stock de esa línea.

1. Proceso del Negocio: Ventas Productos – Área Ventas. 2 1. Proceso del Negocio: Ventas Productos – Área Ventas. 2. Nivel Granularidad: - Productos de las Diferentes Categorías como Teclados Vendidos - Cantidad de ventas hechas para el producto Monitores por ejemplo. 3. Tablas Dimensiones y Tablas Hechos.

INDICADORES KPI Medir: Cantidad de Ventas de Productos por Zonas Geográficas a comparación de los años pasados. Indicadores: Número total de las ventas realizadas por lugares específicos y con mayor impacto. Número de los productos con una mayor cantidad de ventas en cada zona geográfica. Acciones: Ver cuáles son aquellos productos con mayor impacto en las diferentes zonas para impulsar la mayor cantidad posible

1. Proceso del Negocio: Ventas Productos – Área Ventas. 2. Nivel Granularidad: - Productos entregados a las diferentes Áreas Geográficas como Lima, Trujillo - Cantidad de ventas hechas el los diferentes departamentos como Lambayeque 3. Tablas Dimensiones y Tablas Hechos.

INDICADORES KPI Medir: Cantidad de ventas realizadas a diario a comparación de los años pasados. Indicadores: Número de las Ventas Diarias Impulsar las ventas en un 10 % en los siguiente trimestre  Acciones: Si las ventas van disminuyendo diariamente de manera drásticas tomar medidas para impulsar los productos mediante algún marketeo de los diferentes productos.

1. Proceso del Negocio: Ventas Hechas - Área Ventas. 2. Nivel Granularidad: - Las Ventas realizadas por determinados día, semanas, etc. 3. Tablas Dimensiones y Tablas Hechos.

INDICADORES KPI Medir: Productos por marcas vendidos en un determinado mes en comparación con los 3 meses anteriores. Indicadores: Número de los productos por marca que han tenido mayor impacto en estos 3 meses. Número de los productos menos por marca vendidos. Acciones: Si el número de productos por marca vendidos es menor se deberán hacer promociones para agotar el stock de esa marca.

1. Proceso del Negocio: Ventas Productos- Área Ventas. 2. Nivel Granularidad: - Cantidad de Productos x Marca vendidos en el mes de Noviembre. - Las cantidades de productos de marca LG vendidos 3. Tablas Dimensiones y Tablas Hechos.

INDICADORES KPI Medir: Monto de Ventas por Clientes durante los últimos meses con respecto al año anterior. Indicadores: Monto de Ventas por Cliente. Monto total por meses por cada uno de los clientes. Ventas hechas a los clientes entre las ventas totales. Acciones: Si la cantidad de ventas por Clientes va disminuyendo drásticamente realizar más impulso de los diferentes productos y captar así nuevos clientes.

1. Proceso del Negocio: Área Ventas. 2. Nivel Granularidad: - Cantidad de Productos entregados a sus clientes más comunes. - Clientes más frecuentes para la compra de diferentes productos. 3. Tablas Dimensiones y Tablas Hechos.

INDICADORES KPI Medir: Monto de Compras de productos por proveedores durante los últimos 6 meses. Indicadores: Monto de Compras por Proveedores. Monto total por meses por cada uno de los Proveedores. Compras hechas por Proveedores entre las ganancias totales. Acciones: Si la cantidad de compras por Proveedor es mayor en cada mes realizar el cambio de proveedor porque los productos los venden cada vez más caros.

1. Proceso del Negocio: Área Compras. 2. Nivel Granularidad: - Cantidad de Productos recibidos por los proveedores Deltron y CompuFast. - Montos pagados a los diferentes proveedores como Deltron. 3. Tablas Dimensiones y Tablas Hechos.

Cubo Dimensional Es una base de datos multidimensional, en la cual el almacenamiento físico de los datos se realiza en un vector multidimensional.  Los cubos OLAP se pueden considerar como una ampliación de las dos dimensiones de una hoja de cálculo. La propuesta de Codd consistía en realizar una disposición de los datos en vectores para permitir un análisis rápido. Estos vectores son llamados cubos.  Aunque Disponer los datos en cubos evita una limitación de las bases de datos relacionales, que no son muy adecuadas para el análisis instantáneo de grandes cantidades de datos.

Cada una de las dimensiones de un cubo OLAP puede resumirse mediante una jerarquía. Por ejemplo si se considera una escala (o dimensión) temporal "Mayo de 2005" se puede incluir en "Segundo Trimestre de 2005", que a su vez se incluye en "Año 2005". De igual manera, otra dimensión de un cubo que refleje una situación geográfica, las ciudades se pueden incluir en regiones, países o regiones mundiales; los productos podrían clasificarse por categorías, y las partidas de gastos podrían agruparse en tipos de gastos. En cambio, el analista podría comenzar en un nivel muy resumido, como por ejemplo el total de la diferencia entre los resultados reales y lo presupuestado, para posteriormente descender en el cubo (en sus jerarquías) para poder observar con un mayor nivel de detalle que le permita descubrir en el cubo los lugares en los que se ha producido esta diferencia, según los productos y períodos.

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OLAP  OnLine Analytical Processing o procesamiento Analítico en Línea, término acuñado por Edgar Frank Codd