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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE INGENIERÍA, CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICA

CARRERA DE INGENIERÍA INFORMÁTICA

APLICATIVO WEB DE INGRESOS Y EGRESOS DE PERSONAL EN EL SECTOR

PÚBLICO

TRABAJO DE TITULACIÓN PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE

INGENIERO INFORMÁTICO

AUTOR: WILLIAM OMAR SANGOQUIZA SÁNCHEZ

TUTOR: ING. FRANZ EDUARDO DEL POZO SÁNCHEZ

QUITO, 13 DE MAYO

2016

ii

DEDICATORIA

A mis padres,

por su sabiduría y apoyo incondicional,

a mis hermanos en el cielo y en la tierra

por su cariño incondicional.

iii

AGRADECIMIENTO

Ing. Franz del Pozo, por su motivación y aportes de excelencia académica al presente

proyecto integrador.

Planta docente de la Facultad de Ingeniería Informática, Universidad Central del

Ecuador. Quienes con sus conocimientos y enseñanzas han contribuido gratamente al

profesionalismo de mi persona.

iv

AUTORIZACIÓN DE LA AUTORÍA INTELECTUAL

Yo William Omar Sangoquiza Sánchez en calidad de autor del trabajo de

investigación: Aplicativo Web de ingresos y egresos de personal en el sector público,

autorizo a la Universidad Central del Ecuador hacer uso de todos los contenidos que

me pertenecen o parte de los que contiene esta obra, con fines estrictamente

académicos o de investigación.

Los derechos que como autores me corresponden, con excepción de la presente

autorización, seguirán vigentes a mi favor, de conformidad con lo establecido en los

artículos 5, 6, 8; 19 y demás pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual y su

Reglamento.

Asimismo, autorizo a la Universidad Central del Ecuador para que realice la

digitalización y publicación de este trabajo de investigación en el repositorio virtual, de

conformidad a lo dispuesto en el Art. 144 de la Ley Orgánica de Educación Superior.

Quito, 13 de mayo de 2016.

William Omar Sangoquiza Sánchez

C.I.: 171894211-1

Telf: 0998508593

E-mail: [email protected]

mailto:[email protected]

v

APROBACIÓN DEL TUTOR

vi

APROBACIÓN DEL TRIBUNAL

viii

CONTENIDO

DEDICATORIA ..................................................................................................................ii

AGRADECIMIENTO ......................................................................................................... iii

AUTORIZACIÓN DE LA AUTORÍA INTELECTUAL ........................................................iv

APROBACIÓN DEL TUTOR .............................................................................................v

APROBACIÓN DEL TRIBUNAL.......................................................................................vi

CONTENIDO .................................................................................................................. viii

LISTA DE TABLAS ...........................................................................................................xi

LISTA DE FIGURAS........................................................................................................ xii

RESUMEN ...................................................................................................................... xiii

ABSTRACT ..................................................................................................................... xiv

INTRODUCCIÓN .............................................................................................................. 1

Antecedentes ................................................................................................................ 2

Planteamiento del problema ......................................................................................... 3

Justificación................................................................................................................... 3

Objetivo general ............................................................................................................ 3

Objetivos específicos .................................................................................................... 4

Alcance.......................................................................................................................... 4

1. MARCO TEÓRICO ...................................................................................................... 5

1.1. Limpieza de datos ................................................................................................. 5

1.1.1. Reglas de unificación de datos ...................................................................... 5

1.1.2. Validación de completitud .............................................................................. 5

1.1.3. Estandarización de datos ............................................................................... 6

1.2. Extracción, trasformación y carga (ETL) .............................................................. 6

1.2.1. Extracción ........................................................................................................ 7

1.2.2. Transformación ............................................................................................... 8

ix

1.2.3. Carga ............................................................................................................... 8

1.3. Plataforma de inteligencia de negocios ............................................................... 9

1.4. Componentes espaciales ................................................................................... 12

1.5. Capa de presentación o interfaz ........................................................................ 14

2. METODOLOGÍA DE DESARROLLO ......................................................................... 16

2.1. Planificación ......................................................................................................... 16

2.1.1. Objetivo ......................................................................................................... 16

2.1.2. Evaluación del proyecto ............................................................................... 17

2.2. Análisis de riesgos ............................................................................................... 17

2.2.1. Disponibilidad del servicio por parte de la Dirección de Tecnología de

Información y Comunicaciones (DTIC) ................................................................... 17

2.2.2. Control de acceso al aplicativo ..................................................................... 17

2.2.3. Dependencias de versiones de software en el servidor ............................... 17

2.2.4. Respaldo de aplicativo y fuentes de datos ................................................... 18

2.2.5. Sistema Operativo del servidor ..................................................................... 19

2.3. Ingeniería ............................................................................................................. 20

2.3.1. Diseño............................................................................................................ 20

2.3.2. Programación ................................................................................................ 21

2.3.3. Pruebas ......................................................................................................... 21

2.3.4. Puesta en producción ................................................................................... 21

2.4. Evaluación del cliente .......................................................................................... 22

3. CÁLCULOS Y RESULTADOS ................................................................................... 23

3.1. Análisis de datos .................................................................................................. 23

3.1.2. Modelo E-R.................................................................................................... 24

3.1.3. Diseño del cubo OLAP .................................................................................. 25

3.1.3. Análisis de métricas ...................................................................................... 26

3.3. Variables .............................................................................................................. 34

3.2.1. Variables independientes .............................................................................. 34

x

3.2.2 Variables dependientes.................................................................................. 35

3.3. Formulas en Tablas. ............................................................................................ 35

3.3.1. Rotación de personal diaria .......................................................................... 35

3.3.2. Rotación de personal mensual ..................................................................... 36

3.3.3. Rotación de personal anual .......................................................................... 37

3.3.4. Cantidad de servidores públicos por tipo de contrato. ................................. 37

3.4. Formulas en visualizador geográfico................................................................... 38

3.4.1. Cantidad de servidores públicos por provincia............................................. 38

3.4.2. Cantidad de servidores públicos por cantón ................................................ 38

3.4.3. Cantidad de servidores públicos por género y provincia ............................. 39

3.4.4. Cantidad de servidores públicos por género y cantón ................................. 39

3.5. Resumen de datos del sector público ................................................................. 40

4. DISCUSIÓN ................................................................................................................ 41

5. CONCLUSIONES ....................................................................................................... 43

6. RECOMENDACIONES .............................................................................................. 44

GLOSARIO ..................................................................................................................... 45

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................................................... 48

xi

LISTA DE TABLAS

pág.

Tabla 1. Elementos de un componente espacial (GUTIERREZ, y otros, 1994) ........... 13

Tabla 2. Variables independientes (AUTOR, 2016) ...................................................... 34

Tabla 3. Variables dependientes (AUTOR, 2016) ......................................................... 35

Tabla 4. Rotación de personal diaria (AUTOR, 2016) ................................................... 35

Tabla 5. Rotación de personal mensual (AUTOR, 2016) .............................................. 36

Tabla 6. Rotación de personal anual (AUTOR, 2016) ................................................... 37

Tabla 7. Cantidad de servidores públicos por tipo de contrato (AUTOR, 2016) ........... 37

Tabla 8. Resumen de datos 2014 (AUTOR, 2016)........................................................ 40

Tabla 9. Resumen de datos 2013 (AUTOR, 2016)........................................................ 40

xii

LISTA DE FIGURAS

pág.

Figura 1. Importancia de los procesos ETL (MAZÓN, 2010) .......................................... 7

Figura 2. Componentes básicos de una plataforma BI (CORONEL, 2011) .................. 10

Figura 3. Cuadrante Mágico de Gartner para BI y Plataformas Analíticas (GARTNER,

2016) ............................................................................................................................... 11

Figura 4. Arquitectura de QlikView................................................................................. 12

Figura 5. Representación de un archivo KML en quickMap .......................................... 14

Figura 6. Modelo de la espiral ........................................................................................ 16

Figura 7. Respaldo diferencial (CODETWO, 2015) ....................................................... 18

Figura 8. Respaldo incremental (CODETWO, 2015)..................................................... 19

Figura 9. Respaldo completo (CODETWO, 2015)......................................................... 19

Figura 10. Relación entre el controlador, vista y modelo (JARAMILLO, 2008) ............ 20

Figura 11. Cantidad de servidores públicos por provincia (AUTOR, 2016) .................. 38

Figura 12. Cantidad de servidores públicos por cantón (AUTOR, 2016) ...................... 38

Figura 13. Cantidad de servidores públicos por género y provincia (AUTOR, 2016) ... 39

Figura 14. Cantidad de servidores públicos por género y cantón (AUTOR, 2016) ...... 39

Figura 15. Histórico de empleados en el sector público ................................................ 41

Figura 16. Ingreso de personal al 01/01/2014 ............................................................... 42

Figura 17. Egreso de personal al 31/12/2014 ................................................................ 42

xiii

RESUMEN

APLICATIVO WEB DE INGRESOS Y EGRESOS DE PERSONAL EN EL SECTOR

PÚBLICO

AUTOR: William Omar Sangoquiza Sánchez

TUTOR: Ing. Franz Eduardo del Pozo Sánchez

El estudio de grandes volúmenes de datos supone un reto para las herramientas

informáticas convencionales, por ello se ha recurrido a la plataforma de business

intelligence (BI) QlikView en conjunto con componentes geográficos. En esta

plataforma se ha ingresado los datos del personal que labora en el sector público de la

República del Ecuador con el propósito de obtener información relevante de los datos

y en consecuencia generar conocimiento para mejorar la toma de decisiones

estratégicas desde la función Ejecutiva del Estado. La implementación se ha realizado

en los servidores de la Secretaria Nacional de Planificación y Desarrollo

(SENPLADES), incluido el aplicativo web, el cual se ha diseñado para que realice el

análisis de un Cubo Multidimensional (OLAP) con varias métricas. El resultado: un

panel de opciones que muestra información relevante y la localización de servidores

públicos en un visualizador con mapas de intensidad en función de datos estadísticos.

PALABRAS CLAVE: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS/ MAPAS ESTADÍSTICOS/

SERVIDORES PÚBLICOS ECUADOR/ TOMA DE DECISIONES/ ESTRATEGIA

xiv

ABSTRACT

WEB APPLICATION ABOUT INCOME AND DEPARTURES OF EMPLOYEES IN THE

PUBLIC SECTOR

Author: William Omar Sangoquiza Sánchez

Tutor: Ing. Franz Eduardo del Pozo Sánchez

The study of large volumes of data is a challenge to conventional tools, this challenge

has been handled with the QlikView business intelligence (BI) platform in combination

with geographic components. The data of employees working in the public sector of the

Republic of Ecuador were loaded to this platform in order to obtain relevant information

from this data and thus generate knowledge to improve strategic decisions from the

Executive role of the State. The implementation was done in the servers of Secretaría

Nacional de Planificación y Desarrollo (SENPLADES), including the web application,

which is designed to perform analysis of a Multidimensional (OLAP) Cube with several

metrics. The result: an options panel that shows relevant information and also the

location of public employees in a viewer with intensity maps based on statistical data.

KEYWORDS: BUSINESS INTELLIGENCE/ STATISTICAL MAPS/ PUBLIC

EMPLOYEES ECUADOR/ DECISION-MAKING/ STRATEGY

I CERTIFY that the above and foregoing is a true and correct translation of the original

document in Spanish.

________________________________

Jean Moreira

Certified Translator

ID: 0913525572 (1005-02-325059)

1

INTRODUCCIÓN

La generación de conocimiento a partir de la información, y a su vez esta última a

partir de los datos, permite marcar la diferencia entre tomar una buena o mala decisión

en una organización, para el presente proyecto se presentará el valor agregado que

aporta una plataforma de business intelligence (BI) y un visualizador geográfico sobre

los datos del personal en el sector público de la República del Ecuador.

Los procesos de recopilación de datos: extracción, transformación y carga (ETL) se lo

realiza al fin de cada mes durante todo el año. Mediante autorización de la Secretaría

Nacional de Planificación y Desarrollo (SENPLADES) se ha permitido la publicación

del análisis y resultados de los datos correspondientes a los años 2013 y 2014 del

personal en el sector público.

Una de las formas más populares de analizar la información es mediante el uso de

cubos OLAP. Básicamente, un cubo es una estructura de datos organizada mediante

dimensiones. Cualquier métrica de interés se puede evaluar en cualquiera de las

dimensiones y sus jerarquías. Este tipo de modelo de datos consta principalmente de

dos tipos de elementos que son dimensiones y hechos. Los hechos contiene las

métricas que se quiere almacenar, estudiar o analizar y las dimensiones contienen los

metadatos sobre dichos hechos. En cuanto a las jerarquías, estas son las

desagregaciones que se puede establecer en una dimensión.

Debido a que la plataforma BI requiere de un cubo OLAP para realizar una explotación

de datos eficiente, rápida y de calidad; se ha procedido a aplicar este modelo para el

procesamiento analítico en línea desde la plataforma BI, este cubo se lo ha realizado

sobre los datos del sector público que se disponen en las bases de datos de

producción de la SENPLADES.

Para obtener la mayor cantidad de información posible se ha recurrido al uso del

componente espacial, es decir se ha combinado los datos cargados en la plataforma

BI con un visualizador geográfico, esto en vista de que es de interés conocer: la

distribución del personal en el sector público a nivel provincial y cantonal; la cantidad

de remuneración en distintas áreas del país, las áreas del país donde se concentra la

mayor parte de salarios, la distribución de hombres y mujeres en el sector público,

entre otras. Esta integración: datos - componentes espaciales, permite tomar mejores

2

decisiones en cuanto al personal adecuado para una o varias instituciones del Estado,

la distribución de salarios, una mayor equidad respecto a la contratación de servidores

públicos en función de su género, la cantidad del presupuesto destinado al pago de

remuneraciones en forma diaria, mensual y anual.

En cuanto a la metodología utilizada para el desarrollo del proyecto, se ha recurrido al

modelo de desarrollo en espiral, en cada una de sus fases se explicara con más

detalle las tareas realizadas. La base de la inteligencia de negocios radica en la

calidad de los datos que serán procesados, por ende se ha tomado una gran cantidad

de tiempo en la etapa de limpieza de datos con el propósito de: evitar información

redundante o errónea, disminuir la sobrecarga de recursos de hardware en

procesamiento innecesario, ahorrar espacio de almacenamiento junto con el coste

económico correspondiente, agilitar las consultas y ayudar a la toma de decisiones

correctas. Una vez que se ha obtenido datos confiables entra en juego la carga de los

datos en la plataforma BI, esto se ha realizado mediante un proceso bastante robusto

conocido como: extracción, transformación y carga (ETL). Con los datos procesados y

cargados en la plataforma BI se ha relacionado estos con los componentes espaciales,

que para nuestro caso son las provincias y cantones del Ecuador, esta relación se

desarrolló con el complemento de código abierto quickMap, el cual está basado en

OpenLayers; y ya que el conjunto datos – componentes espaciales está dentro de la

plataforma BI, se ha realizado varios análisis con la ayuda de formulas matemáticas,

sentencias de programación estructurada y el lenguaje de expresiones potente de

QlikView conocido como análisis de conjuntos.

Antecedentes

La situación socio-económica que actualmente vive el país requiere un mayor control

sobre el Presupuesto General del Estado, específicamente del rubro asignado al pago

de salarios en el sector público, esto con el objeto de plantear una optimización de

recursos en cada institución del Estado. Debido a que este rubro se ve directamente

afectado por el nivel de ingresos y egresos de personal en cada una de las

instituciones, se requiere un aplicativo web que permita mostrar esta información, la

cual permitirá tomar decisiones estratégicas al personal de nivel jerárquico superior,

entre ellos: Presidente y Vicepresidente de la República, ministros, viceministros,

secretarios y subsecretarios de estado, asesores, directores y gerentes. Para que

3

posteriormente las Unidades de Administración de Talento Humano ejecuten sus

disposiciones.

Planteamiento del problema

Se ha observado de forma constante que los requerimientos dirigidos a los analistas

de información con respecto al análisis de grandes volúmenes de datos del sector

público se lo realiza mediante herramientas informáticas convencionales, como son los

programas de hojas de cálculo, los cuales en sí permiten un estudio de los datos pero

a un nivel superficial, además el consumo de recursos de hardware es abrumador a

medida que los datos crecen, lo cual retrasa de forma drástica el análisis y la entrega

de resultados, por lo tanto el personal del nivel jerárquico superior, no pueden tomar

decisiones estratégicas a tiempo en cuanto a la culminación o renovación del personal

vigente y la contratación de nuevo personal.

Justificación

En vista de la necesidad de análisis eficaces de datos y respuestas oportunas que

ayuden a la mejora de toma de decisiones en cada una de las instituciones del Estado,

se ha recurrido a la plataforma de inteligencia de negocios QlikView que incorpora un

formato patentado de carga de datos en forma rápida, siendo así mucho más flexible

desagregar los datos en varios niveles y obtener información en el menor tiempo

posible.

Disponer de un conjunto de datos en la plataforma BI y combinarlos con el

componente espacial para mostrarlos en un visualizador geográfico, permite obtener

información relevante o que no se puede distinguir a simple vista, lo que a su vez

genera conocimiento para futuras decisiones del personal en el nivel jerárquico

superior.

Objetivo general

Conocer el nivel de ingresos, egresos, remuneración y ubicación geográfica del

personal en el sector público de la República del Ecuador mediante una plataforma de

inteligencia de negocios en combinación con un visualizador geográfico, para facilitar

la toma de decisiones desde la función Ejecutiva del Estado.

4

Objetivos específicos

Implementar una plataforma de inteligencia de negocios para facilitar el análisis de la

gran cantidad de datos del sector público.

Desagregar el nivel de ingresos y egresos de personal en el sector público de forma

diaria, mensual, trimestral, cuatrimestral, semestral y anual.

Identificar de forma efectiva la ubicación geográfica del personal del sector público en

un visualizador que represente mapas de intensidad.

Presentar información relevante al nivel jerárquico superior de cada institución del

estado para ayudar a la toma de decisiones estratégicas.

Alcance

La información que ha sido explotada en la plataforma de inteligencia de negocios

QlikView y la combinación realizada con los componentes espaciales se mostrará en

un aplicativo web con control de acceso.

En el aplicativo se dispondrá 6 opciones, las cuales incluye: sectores estratégicos,

instituciones del estado, visualizadores geográficos a nivel provincial y cantonal,

remuneración de personal, modalidad laboral y el nivel de ingresos y egresos del

personal en el sector público del Ecuador.

5

1. MARCO TEÓRICO

1.1. Limpieza de datos

La base de la inteligencia de negocios radica en la calidad de los datos, los principios

a ser aplicados sobre los datos son relevantes. (POWERDATA, 2015) afirma:

“Sin esta etapa previa no es posible disponer de una base de datos de calidad que

permite la toma de decisiones acertadas a nivel estratégico o ejecutivo. Esto da una

idea de la enorme necesidad de tomarse muy en serio esta etapa, realizándola

acorde a unos parámetros correctos y teniendo en cuenta las recomendaciones de

los expertos.” (pág. 14)

Las recomendaciones en cuestión son:

1.1.1. Reglas de unificación de datos Trata sobre poner el mismo nombre o

identificador a cada registro de una o más variables, por ejemplo si tenemos la variable

género hay la posibilidad de encontrar los siguientes registros: hombre o masculino;

mujer o femenino.

Esta regla bajo ninguna circunstancia es superflua, se supone que para el caso del

género femenino se desea saber la sumatoria de sus remuneraciones y en los datos

disponemos: 1000 registros con la letra identificativa F y otros 2000 registros con la

palabra: mujer, de no aplicar esta regla estaríamos sumando solo 1000 registros o

solo 2000 registros de acuerdo al criterio que hayamos aplicado, siendo lo correcto la

sumatoria de 3000 registros correspondientes al género femenino.

1.1.2. Validación de completitud Trata sobre la comprobación de que cada variable

tenga registros con datos, la falta de datos en registros suele ser un error muy

recurrente y generalmente se debe al ingreso manual de datos en sistemas

transaccionales.

Cabe recalcar que la ausencia de datos en registros no está sujeta únicamente al

ingreso manual de datos, sino que también se debe a configuraciones incorrectas al

6

momento de importar los datos a los sistemas gestores de bases de datos (SGBD),

uno de los casos más comunes es la configuración incorrecta del carácter separador o

el calificador de texto, lo que ocasiona registros incompletos o vacios en su totalidad.

1.1.3. Estandarización de datos Trata sobre representar de la misma forma todos

los registros asociados a cada variable. Un caso particular que se ajusta al presente

proyecto es el número de cédula de un ciudadano de nacionalidad ecuatoriana, donde

el número consta de 10 dígitos y el último está precedido de un guión, sin embargo

hay la posibilidad de encontrar registros con o sin guión, dependiendo de cómo se

ingresaron los registros en las bases de datos. En efecto, si la programación

implementada restringe como números de cedula de ciudadanía validos a aquellos

que constan de exactamente 10 dígitos, se omitiría ciudadanos por el hecho de tener

un guión precedente al último dígito.

Para contrarrestar la no estandarización de datos se puede recurrir a la programación

y varios de sus métodos, sin embargo esto retrasa el desarrollo del proyecto en

cuestión, aun así no es una solución del todo factible en determinados casos, pues el

caso expuesto anteriormente hace referencia a dos formas de representar la misma

variable: cedula de ciudanía, pero hay casos mucho más complejos como por ejemplo

el uso de tildes, la letra ñ, espacios y otros caracteres en parroquias, cantones y

provincias para el caso concreto del Ecuador. Siguiendo con este ejemplo, a nivel de

programación sería necesario revisar y de ser necesario corregir: 1149 parroquias,

221 cantones y 24 provincias; y si extrapolamos este caso a un país mucho mas

grande como Brasil o México es evidente que recurrir a la programación es posible

pero no la mejor opción, para estos casos se debe definir un estándar prácticamente

de forma obligatoria o en el caso de disponer de forma inevitable los registros con

datos en distintas representaciones recurrir a la corrección manual por parte de los

operadores responsables y desde la parte programática condicionar el ingreso de

datos con alertas informativas sugiriendo la corrección adecuada.

1.2. Extracción, trasformación y carga (ETL)

Los procesos ETL permite extraer datos desde varias fuentes: desde un simple archivo

de texto, hasta bases de datos complejas, luego aplica una o varias reglas sobre los

datos para su posterior entrega al entorno destino, el entorno destino generalmente

puede ser un data warehouse orientado al procesamiento analítico en línea (OLAP).

De acuerdo a (DÍAZ, 2010):

7

“ETL: permite extraer datos del entorno origen, transformarlos según nuestras

necesidades de negocio para integración de datos y cargar estos datos en los

entornos destino. Los entornos origen y destino son usualmente bases de datos y/o

ficheros (…) Está basada en técnicas de consolidación. Las herramientas de ETL

en la práctica mueven o transportan datos entre entornos origen y destino, pero

también documentan cómo estos datos son transformados (si lo son) entre el origen

y el destino almacenando esta información en un catálogo propio de metadatos;

intercambian estos metadatos con otras aplicaciones que puedan requerirlos y

administran todas las ejecuciones y procesos de la ETL: planificación del transporte

de datos, log de errores, log de cambios y estadísticas asociadas a los procesos de

movimiento de datos.” (pág. 57)

Figura 1. Importancia de los procesos ETL (MAZÓN, 2010)

1.2.1. Extracción

La gran diversidad de fuentes de datos que existen en distintas industrias que bien

puede ser desde la medicinal hasta la empresarial conlleva a un problema central y

este es ¿Cómo se unifica todos esos datos en un solo lugar para su posterior

análisis?, la solución a este problema trae consigo una ventaja mayor y esta es la

generación de información y conocimiento que se pueda obtener sobre todos estos

datos centralizados en conjunto con otra herramienta que en instancia puede ser la

inteligencia de negocios. La gran diversidad de fuentes consta de: sistemas

8

transaccionales, archivos planos, bases de datos relacionales, entre otras, la fase de

extracción permite tomar todos estos datos independientemente de su origen.

1.2.2. Transformación

En esta fase se busca que los datos de los registros correspondientes a cada variable

sean homogéneos en forma, tipo de dato, estandarización de abreviaturas, entre otras.

Según (VILLA, y otros, 2015):

“Se verifican errores de digitación, restricciones de permiso de las bases (…), se

estandarizan las abreviaturas, etc. Para garantizar la calidad de los datos debemos

observar lo siguiente: Unicidad. Evitar duplicaciones de información. Precisión. Los

datos no deben perder sus características originales (…) Completo: No debe

generar datos parciales de los datos importantes para el análisis. Consistencia: Los

datos deben ser coherentes con los datos de las dimensiones, deben tener forma

homogénea” (pág. 108)

1.2.3. Carga

El paso final de los procesos ETL consiste en llevar los datos extraídos y

transformados al data warehouse, se debe prever que la carga inicial puede tomar un

tiempo considerable dependiendo del volumen de datos, tras esta carga inicial los

tiempos podrán mantenerse, aumentar o disminuir de acuerdo al criterio de carga,

según esta sea: incremental, diferencial o total. (MAZÓN, 2010) indica:

“El planteamiento general para la fase de carga de un proceso ETL es el siguiente. La

carga o loading es el proceso de llevar los datos (...) al data warehouse. Este proceso

puede llevar mucho tiempo dados [sic] los grandes volúmenes de datos que se

manejan. Por ello, se debe considerar (...) planificar concienzudamente la carga para

intentar automatizar todos los procesos involucrados. Es previsible que en la primera

carga el volumen de datos sea mayor que en las posteriores. En cualquier caso, es el

propio entorno organizativo el que dictaminará en buena medida cuándo realizar las

cargas de datos: típicamente, se planearán en aquellos momentos en los que la carga

de trabajo sea menor en las fuentes de datos. Así, se aliviará la potencia de trabajo

requerida para las fuentes de datos sin que se detecten bajadas en el rendimiento. La

primera carga del data warehouse se hará con los datos históricos ya almacenados en

las fuentes de datos. Dado que se necesita almacenar la historia de los datos, se

9

deberá planear una primera carga masiva de datos. (...) Las subsiguientes cargas del

almacén de datos o refrescos se realizarán conforme el ciclo de negocio.” (pág. 60)

1.3. Plataforma de inteligencia de negocios

La necesidad de las organizaciones de mejorar la toma de decisiones desde el punto

de vista gerencial a través del manejo adecuado de sus datos, la generación de

información que aporten estos y el conocimiento que surge de este último ha

conllevado que el mercado de la inteligencia de negocios (BI) del inglés business

intelligence, evolucione de forma evidente. Las principales empresas a nivel mundial

entre ellas: Microsoft, IBM, SAP, Pentaho, Tableau, Qlik han logrado consolidar y

fortalecer las plataformas BI en varias organizaciones debido al conocimiento que

generan. Así lo ha evidenciado (DÍAZ, 2010):

“En los últimos años, el mercado Business Intelligence se ha visto marcado por una

clara evolución que lo destaca como un mercado maduro: se ha producido una

consolidación mediante la compra de empresas pequeñas por parte de los

principales agentes del mercado (…), se ha enriquecido con soluciones open

source que cubren el espectro de necesidades de una organización para la

explotación de la información, han aparecido nuevas empresas con foco en la

innovación cubriendo nuevos nichos en el mercado de la inteligencia de negocio

como la visualización, el análisis predictivo” (pág. 17)

Este conocimiento permite aumentar utilidades a cada organización al tomar buenas

decisiones en el momento adecuado. Estas decisiones bien pueden ser campañas de

marketing exitosas, así como aumentar el stock de los productos más vendidos y

acompañar estos productos en el mostrador con otros seductores, basado en la

experiencia de cientos, miles o millones de clientes; o también determinar la

distribución del personal de una organización en forma desagregada día a día, mes a

mes o de forma anual; verificar donde se concentra la mayor parte de personal a nivel

de departamentos, ciudades y áreas; visualizar de forma rápida la distribución de

empleados según su género o sus remuneraciones basadas en su género, entre otras.

En general una plataforma BI abarca desde los datos que serán ingresados al data

warehouse, hasta la generación de reportes con información relevante y la interacción

del usuario final con estos reportes a distintos niveles o clasificaciones de acuerdo al

criterio seleccionado.

10

Figura 2. Componentes básicos de una plataforma BI (CORONEL, 2011)

Para el proyecto desarrollado se ha utilizado la plataforma BI QlikView del fabricante

Qlik, ¿La razón? Se la resume en la siguiente figura conocida como el Cuadrante

Mágico de Gartner, donde es ubicado como líder ante gigantes de la materia. Cabe

recalcar que este lugar lo ha mantenido por 6 años consecutivos, lo que demuestra su

compromiso con las empresas en innovar y mejorar la plataforma de inteligencia de

negocios de forma continua, garantizando así, un producto que cumple las

expectativas de los clientes más exigentes.

11

Figura 3. Cuadrante Mágico de Gartner para BI y Plataformas Analíticas

(GARTNER, 2016)

Pero ¿Qué es QlikView?, (GARCÍA, y otros, 2013) menciona lo siguiente: “Es una

herramienta que permite el acceso a la información y posibilita el análisis de los datos,

lo cual a su vez mejora y optimiza el proceso de toma de decisiones de negocio y por

ende también el desempeño del mismo.” (pág. 12).

El valor agregado de QlikView desde un punto de vista tecnológico es la carga de

datos en memoria de acceso aleatorio (RAM) lo que permite el manejo de una gran

cantidad de datos en tiempo record, (GARCÍA, y otros, 2013):

“El principal diferenciador tecnológico de QlikView es que utiliza un modelo de datos

en memoria, es decir, que toda la información con que interactúa el usuario está

guardada en RAM en lugar de utilizar disco. Como el uso de RAM es mucho más

12

rápido que disco, los tiempos de respuesta son muy rápidos, generando así una

experiencia de usuario muy fluida.” (pág. 25)

La arquitectura de QlikView está conformada por 3 componentes esenciales:

Creación de contenido: este componente está destinado a los desarrolladores,

consiste en tomar los datos y trabajar sobre ellos.

Actualización, publicación y distribución: destinado al administrador del servidor BI

QlikView.

Consumo de contenido: destinado al uso del aplicativo por parte del usuario final

de forma fácil e intuitiva en la mayoría de dispositivos.

Figura 4. Arquitectura de QlikView

1.4. Componentes espaciales

El interés sobre la inclusión de componentes espaciales radica en relacionar los datos

ingresados a la plataforma BI con la parte geográfica, de manera que en un

visualizador geográfico se pueda observar el mapa en conjunto con los datos de

interés. Hay diversas formas de representar estos componentes, pero primero veamos

la estructura de un componente espacial.

13

Elementos de

componentes

espaciales

Descripción

Localización

geográfica

“La localización geográfica o posición de los objetos en el espacio

se expresa mediante un sistema de coordenadas, que debe ser el

mismo para las distintas capas”

Propiedades

espaciales

“Los objetos que representan la realidad tienen ciertas

propiedades espaciales; por ejemplo, para una línea, longitud,

forma, pendiente y orientación.”

Relaciones

espaciales

“Los objetos espaciales mantienen relaciones entre sí basadas

en el espacio, como conectividad, contigüidad, proximidad, etc.”

Tabla 1. Elementos de un componente espacial (GUTIERREZ, y otros, 1994)

Esta interacción datos – componentes espaciales en la plataforma BI QlikView ha sido

posible en primera instancia gracias a la representación de recursos asociados a

mapas mediante el formato KML, que de acuerdo a (WIKIPEDIA, 2016): “Es un

lenguaje de marcado basado en XML para representar datos geográficos en tres

dimensiones.” Y en segunda instancia al complemento de código abierto quickMap, el

cual mapea el contenido de cada archivo KML como por ejemplo

“provincias_ecuador.kml” con un campo clave de los datos, que para este caso

particular seria el código de la provincia.

De acuerdo al creador de quickMap, la carga de archivos KML se realiza de la

siguiente forma: (MUNZ, 2012) los registros de los campos en los archivos KML deben

coincidir con los nombres de los campos respectivos en la plataforma BI QlikView,

además cualquier región que está contenida dentro de un archivo KML puede ser

usada. También refiere lo siguiente:(MUNZ, 2015) ”Existe millones de tipos de

archivos KML, esta extensión hace lo mejor posible para leer las formas desde

archivos KML (…) También, los archivos KML pueden ser bastante grandes. Esta

extensión en general está destinada para pequeñas cantidades de datos geográficos

ya que solo usa tecnología desde el lado del cliente”

14

Figura 5. Representación de un archivo KML en quickMap

1.5. Capa de presentación o interfaz

Se realizó una interfaz que permita interactuar con cada objeto de la plataforma BI

mediante los lenguajes de programación Java y JavaScript, así como los frameworks

JSF y Primefaces.

Se usó Java para el control de inicio de sesión, Javascript para controlar la

visualización de opciones en el aplicativo web, el framework JSF para la

simplificación de desarrollo de la interfaz de usuario y finalmente Primefaces

para la integración de componentes visuales enriquecidos. En cuanto al

sustento teórico, de acuerdo a lo que (RÍOS, 2015) indica: “JSF es una

tecnología y framework para aplicaciones Java basadas en web que simplifica

el desarrollo de interfaces de usuario” (pág. 25). Respecto a JavaScript

(SÁNCHEZ, 2012) menciona: “JavaScript se presenta como un lenguaje de

desarrollo de aplicaciones cliente/servidor a través de Internet. El programa en

JavaScript tiene la particularidad de que esta insertado dentro mismo del

15

documento HTML que lo presenta al usuario y no es por ello un programa

aparte. (...) El programa en JavaScript reconoce eventos, son acciones de

Javascript (...) creados por el usuario, definiendo así un sistema interactivo.”

(pág. 9)

16

2. METODOLOGÍA DE DESARROLLO

Para el desarrollo del presente proyecto se ha recurrido al modelo de la espiral, el cual

de acuerdo a (CORTÉS, 2006) afirma: “busca pasar controladamente, y de manera

cíclica, por cuatro actividades en el desarrollo de la aplicación” (pág. 24)

Figura 6. Modelo de la espiral

2.1. Planificación

“Aquí se determinan objetivos, alternativas de solución, y restricciones que se dan

para el proyecto. Encontramos el qué de la aplicación por construir, así como aspectos

de administración de proyectos y de administración de los recursos necesarios por

utilizar.”

2.1.1. Objetivo En esta fase se ha planteado obtener información que genere

conocimiento a partir de los datos del personal del sector público del Ecuador, esta

información y su consecuente conocimiento permitirá tomar mejores decisiones a los

altos mandos de cada institución pública en cuanto al personal contratado al servicio

del país.

17

2.1.2. Evaluación del proyecto El proyecto se ajusta a los tiempos establecidos e

incluye las características planteadas en el objetivo para el cumplimiento en su

totalidad, para ello se ha tomado en cuenta las etapas de: limpieza de datos, procesos

ETL, plataforma BI, componentes espaciales y la capa de presentación.

Respecto a los recursos necesarios se dispone de servidores potentes que analizaran

todos los datos ingresados a la plataforma BI QlikView, tras este procesamiento se

dispone otros servidores capaces de albergar el aplicativo desarrollado para su

funcionamiento en la red pública, además el aplicativo incluye métodos de

autenticación para que solo puedan iniciar sesión los usuarios autorizados.

2.2. Análisis de riesgos

(CORTÉS, 2006) “Identificación y resolución de riesgos que pueda tener el proyecto.

Estos riesgos pueden ser técnicos por ejemplo, ¿se tiene los equipos adecuados para

llevar a cabo la solución?, administrativos ¿se tiene el presupuesto suficiente?,

humanos ¿es suficiente la experiencia de los miembros del equipo?, (…), de seguridad

¿se tienen los medios para proteger el acceso a la información?, etc.” (pág. 24)

Los siguientes riesgos han sido tomados en consideración:

2.2.1. Disponibilidad del servicio por parte de la Dirección de Tecnología de

Información y Comunicaciones (DTIC) Se propone como solución un proceso que

se ejecute de forma permanente en el servidor que albergara la presenta aplicación, el

cual verifique de forma constante que los servicios que mantienen las aplicaciones en

la red pública estén levantados, en caso de que el servicio sea deshabilitada, el

mencionado proceso emita una alerta informativa vía correo electrónico a los técnicos

encargados.

2.2.2. Control de acceso al aplicativo Se propone como solución la implementación

de un método de autenticación e inicio de sesión único, además de esto se ha

considerado un tiempo de espera en caso de inactividad para proceder el cierre de la

sesión, asegurando de esta forma que únicamente el usuario autorizado tenga acceso

a la información del aplicativo desarrollado.

2.2.3. Dependencias de versiones de software en el servidor Se propone como

solución solicitar a la DTIC las versiones de los programas y servicios que tienen

disponibles en el servidor, esto con el objeto de evitar problemas de incompatibilidad

18

con las versiones utilizadas en el desarrollo del aplicativo, de no controlar este aspecto

las consecuencias podrían acarrear desde la no ejecución del aplicativo en el

ambiente de producción hasta un retraso importante en la planificación de los tiempos

de entrega del producto final.

2.2.4. Respaldo de aplicativo y fuentes de datos Se propone como solución

disponer de un plan de contingencia para realizar respaldos de forma periódica, donde

se debe realizar respaldos diferenciales, incrementales y completos.

Para el caso de respaldos diferenciales, este consiste en realizar una lectura previa

del respaldo actual en busca de diferencias: en el caso de ser positivo se

procederá únicamente a incorporar cambios donde se detectaron las diferencias,

de hecho esto este es el método más rápido en cuestión de respaldos, por lo tanto

se sugiere realizarlo de forma diaria.

Figura 7. Respaldo diferencial (CODETWO, 2015)

Para el caso de respaldos incrementales, este consiste en ir aumentando registros

sobre los registros del respaldo anterior, sin distinguir diferencia alguna o realizar

un análisis previo. Se puede recurrir a este tipo de respaldos en el caso que se

desee mantener un histórico de todos los datos, siendo así, el volumen de datos

puede crecer considerablemente. A medida que pase el tiempo y los datos sigan

creciendo, tanto la lectura como la escritura se tornaran lentas de forma

progresiva. En cuanto a la periodicidad de este tipo de respaldos se ha

recomendado realizarlo cada 30 días.

19

Figura 8. Respaldo incremental (CODETWO, 2015)

Para el caso de respaldos completos, en comparación de los dos anteriores , este

es el que más demora, pues consiste en respaldar la totalidad de los datos, como

ventaja se puede destacar que se tiene en un solo medio de almacenamiento los

datos de forma centralizada. Para el presente proyecto es recomienda realizar este

respaldo cada 45 días.

Figura 9. Respaldo completo (CODETWO, 2015)

La siguiente recomendación aplica a los 3 tipos de respaldos mencionados

anteriormente, en el suceso de presentarse un desastre natural o algún accidente en

las edificaciones donde residen los dispositivos que almacenan los respaldos las

consecuencias pueden ser sumamente graves, por ello es importante guardar los

respaldos en al menos dos lugares distintos y alejados entre sí.

2.2.5. Sistema Operativo del servidor Se propone como solución coordinar con la

DTIC si el aplicativo propuesto trabajara bajo un sistema Linux o Windows Server, es

fundamental coordinar este paso ya que los paquetes binarios para cada sistema

operativo se instalan de forma distinta, de instancia se sabe que la instalación de

servicios o paquetes en Linux requiere del uso extensivo de líneas de comando y

varias configuraciones, mientras que en Windows el uso de asistentes de instalación

es bastante común y no representan en lo absoluto algún inconveniente. Tomando en

20

cuenta lo anterior, puede presentarse problemas durante la fase de paso a producción

o en su defecto el programador puede verse en la obligación de cambiar ciertos

paquetes utilizados en su entorno de desarrollo, alargando así la entrega del producto

final.

2.3. Ingeniería

(CORTÉS, 2006) “Es la construcción del software. Aquí se combina el cómo: aspectos

del diseño; y parte de la implementación: programación, pruebas, puesta en

producción.” (pág. 24)

2.3.1. Diseño Se ha aplicado la arquitectura Modelo Vista Controlador (MVC), a

continuación se define cada componente y como se implementó en el proyecto.

Figura 10. Relación entre el controlador, vista y modelo (JARAMILLO, 2008)

Modelo, (JARAMILLO, 2008) “Esta es la representación de los datos y reglas de

negocio (mundo del problema). Es el encargado de manejar un registro de las

vistas y de los controladores que existen en el sistema.” (pág. 121)

Para la presente aplicación web, las reglas de negocio recaen directamente en la

plataforma BI de QlikView, pues es aquí donde se cargaron los datos para la

posterior aplicación de varios métodos propios de la plataforma y que operan

directamente sobre los datos involucrados.

Vista, (JARAMILLO, 2008) “Permite mostrar la información del modelo en un

formato adecuado que permita que se dé la interacción. Además de poseer un

21

registro acerca del controlador asociado y brinda el servicio de update que puede

ser usado tanto por el controlador como por el modelo.” (pág. 121)

En este apartado se ha recurrido a los lenguajes de programación Java y

JavaScript, junto a los frameworks JSF y Primefaces. Esto ha permitido el

desarrollo de una interfaz amigable con el usuario final, que además interactúa con

el controlador y el modelo de la plataforma BI QlikView, aplicando de forma

efectiva el patrón de arquitectura MVC.

Controlador, (JARAMILLO, 2008) “Responde a los eventos provocados por el

usuario (se da un clic, se digita un texto, etc.) que implican cambios en el modelo y

la vista, dando una correcta gestión a las entradas del usuario.” (pág. 121)

Al igual que en el modelo, el controlador reside en la plataforma BI QlikView, de

hecho la plataforma esta de forma permanente a la espera de eventos para

proceder al cambio de modelo y vista, una vez realizado los cambios necesarios en

los otros dos componentes, la plataforma queda a la espera de una nueva

interacción.

2.3.2. Programación La plataforma BI QlikView incluye una herramienta potente para

aplicar reglas de negocio sobre los datos, esta herramienta tiene el nombre de

conjunto de análisis, como su nombre indica permite aplicar varias operaciones de tipo

programación estructurada sobre uno o varios conjuntos de datos, ahorrando así

tiempo de desarrollo y depuración. La herramienta antes mencionada se aplicó en

varios conjuntos de datos, pudiendo obtener varios resultados de interés.

En cambio desde la vista se utilizó métodos de JavaScript para llamar a clases en

Enterprise JavaBeans y darle más dinámica a la interfaz web.

2.3.3. Pruebas Cabe indicar que el proceso de pruebas permite retroalimentar la

programación implementada, durante esta fase se encontraron varios errores como

por ejemplo: variables no declaradas, formato de datos incorrectos, cálculo de datos

erróneos, comentarios en partes validas de código o bien código de depuración para

uso exclusivo del desarrollador que no fue eliminado y que evidentemente causa

confusión al usuario final, entre otras.

2.3.4. Puesta en producción Se ha generado un archivo WAR desde el entorno de

desarrollo el cual será desplegado en un contenedor de aplicaciones Tomcat, mismo

que se ha instalado en un sistema operativo Linux. Para proceder a transferir este

22

archivo WAR al servidor en cuestión se requiere que el servicio OpenSSH este

levantado para que, mediante el uso de un cliente SFTP se proceda a transferir el

archivo WAR al directorio $HOME del usuario que tenga permisos de despliegue de

aplicaciones en el contenedor de aplicaciones Tomcat. Una vez desplegado el

aplicativo en el contenedor se debe verificar que se pueda acceder al mismo desde la

red privada y pública, los temas como firewall, políticas de seguridad de Linux, entre

otras características de seguridad deberán ser configurados en coordinación con la

DTIC para garantizar el funcionamiento del aplicativo de forma continua.

2.4. Evaluación del cliente

(CORTÉS, 2006) “Aquí se cumple otra parte de la implementación: pruebas del cliente.

Es importante esta actividad debido al control de calidad y a la participación activa de

los clientes en la construcción del producto.” (pág. 121)

El proyecto es presentado al cliente, y este a su vez emitirá un criterio de evaluación,

estas observaciones serán tomadas como retroalimentación y se hará una nueva

planificación, por lo tanto se estudiaran nuevos riesgos y se desarrollara otro producto

de ingeniería hasta que el cliente de por aprobado el producto. Esto ciclo termina en la

actividad de ingeniería si y solo si la aplicación está en producción tras la aprobación

del cliente.

23

3. CÁLCULOS Y RESULTADOS

3.1. Análisis de datos

En este apartado se ha procedido a aplicar el modelo de cubo OLAP para el

procesamiento analítico en línea desde la plataforma BI, este cubo se lo ha realizado

sobre los datos del sector público que se disponen en las bases de datos de

producción de la SENPLADES, cabe indicar que un cubo OLAP está preparado para

una explotación eficiente y de calidad. Este tipo de modelo de datos consta

principalmente de dos tipos de elementos que son dimensiones y hechos.

Dimensiones: representan factores por los que se analiza una determinada métrica.

Son pequeñas y usualmente están des-normalizadas.

Hechos: Son el objeto de los análisis y están relacionados con las dimensiones. Son

tablas grandes y suelen estar des-normalizadas. Generalmente incluye agregaciones

como máximo, mínimo, media, entre otras, más adelante se presenta la agregaciones

incluidas en el análisis de datos del presente proyecto.

Jerarquías: En muchas ocasiones interesa disponer de los datos a varios niveles de

granularidad, en estos casos se crea una jerarquía con la dimensión.

24

En resumen los hechos contiene las métricas que se quiere almacenar, estudiar o

analizar y las dimensiones contienen los metadatos sobre dichos hechos.

El rol que cumplen los procesos ETL para preparar y actualizar el cubo OLAP, así

como la limpieza de datos correspondiente son fundamentales para que las métricas

evaluadas en la tabla de hechos mediante la plataforma BI presenten información

fidedigna.

3.1.2. Modelo E-R

25

3.1.3. Diseño del cubo OLAP

Las métricas que se han considerado en la tabla de hechos son:

- Nivel de ingresos de personal.

- Nivel de egresos de personal.

- Remuneración del personal.

- Cantidad de personal.

- Cantidad del PGE asignado.

- Cantidad de tipos de contrato.

Las dimensiones que están relacionadas con las métricas de la tabla de hechos son:

- Remuneración

- Dirección (Componente Geográfico)

- Fecha

- Institución.

26

3.1.3. Análisis de métricas

Nivel de ingresos de personal. Esta métrica considera el porcentaje de personas

que ingresan a laborar en el sector público, la cual será analizada considerando las

4 dimensiones representadas por:

- La ubicación geográfica desagregada en sus jerarquías provincial y cantonal.

- Los periodos desagregados en sus jerarquías días, semanas, trimestres,

cuatrimestres, semestres y anuales.

- La remuneración del personal.

- La Institución desagregada en su jerarquía de sector estratégico.

La medida de tendencia central considerada para esta métrica es la media. Para el

caso de la medida de dispersión se tomara en cuenta: la desviación estándar. Además

del total, también se calcula el valor mínimo y máximo.

Caso N.-1:

La unidad administrativa de talento humano de la SENPLADES desea conocer la

media del porcentaje de ingresos de personal en el sector estratégico educación,

considerando los cantones Quito y Guayaquil, en el segundo trimestre del año 2013.

Calculo:

Resultado:

27

Nivel de egresos de personal. Esta métrica considera el porcentaje de personas

que han culminado su contrato en el sector público, la cual será analizada

considerando las 4 dimensiones representadas por:









Caso N.-2:

La unidad administrativa de talento humano de la SENPLADES desea conocer la

institución pública que tuvo el mayor nivel de culminación de contratos del personal

con sueldo menor a $1000 el día 14/03/2014 en la provincia de Azuay.

Calculo:

Resultado:

28

Remuneración del personal. Esta métrica considera la remuneración mensual

unificada del personal, la cual será analizada considerando las 4 dimensiones

representadas por:




- La remuneración del personal en su jerarquía por grado ocupacional.





Caso N.-3:

La unidad administrativa de talento humano de la SENPLADES desea conocer el rubro

de gastos del PGE asociado al pago de sueldos en todas las instituciones públicas del

año 2014. Además del total se requiere la media, la desviación estándar, el valor

mínimo y el máximo.

Calculo:

Resultado (Total):

29

Resultado (Media):

Resultado (Desviación Estándar):

Resultado (Valor Mínimo):

Resultado (Valor Máximo):

30

Cantidad de personal. Esta métrica considera el número de personas que se

encuentran laborando en el sector público, la cual será analizada considerando las

4 dimensiones representadas por:








del total se requiere la media, la desviación estándar, el valor mínimo y el máximo.

Caso N.-4:

La unidad administrativa de talento humano de la SENPLADES desea conocer el

número de empleados públicos que se encuentran laborando en los distintos sectores

estratégicos a nivel nacional durante el año 2014. Además del total se requiere la

media, la moda, la varianza y la desviación estándar.

Calculo:

Resultado (Total):

31

Resultado (Media):

Resultado (Desviación Estándar):

Resultado (Valor Mínimo):

Resultado (Valor Máximo):

32

Cantidad del PGE asignado. Esta métrica considera el presupuesto que dispone

cada institución pública para el pago de salarios, la cual será analizada

considerando las 4 dimensiones representadas por:









Caso N.-5:

La unidad administrativa de talento humano de la SENPLADES desea conocer cuánto

dinero del PGE se debe asignar a nivel provincial, baja el supuesto que el dinero sea

entregado a cada institución de forma cuatrimestral, tomar en cuenta las ciudades

Quito, Guayaquil y Cuenca; y el año 2013.

Calculo:

Resultado:

33

Cantidad de tipos de contrato. Esta métrica considera la modalidad laboral bajo

la cual un funcionario presta sus servicios a una determina institución, la cual será

analizada considerando las 4 dimensiones representadas por:









Caso N.-6:

La unidad administrativa de talento humano de la SENPLADES desea conocer cuál es

cantón que posee el mayor número de contratos ocasionales, considerando los

sectores estratégicos de Salud, Comunicación, Turismo y Educación durante el tercer

trimestre del año 2013.

Calculo:

Resultado:

34

3.3. Variables

3.2.1. Variables independientes

Variable Independiente Descripción

CODIGO_CANTON

Código del cantón de acuerdo a la

División Político - Administrativa 2016

(DPA)

CODIGO_PROVINCIA

Código del provincia de acuerdo a la


(DPA)

ENTIDAD_DESC Nombre de la institución pública mayor

FECHA_FIN Fecha de fin de contrato

FECHA_INICIO Fecha de inicio o renovación de contrato

GENERO Genero del personal

NOMBRE_CANTON

Nombre del cantón de acuerdo a la


(DPA)

NOMBRE_DENOMINACION_PUESTO Nombre del puesto del servidor público

NOMBRE_ESTADO_PUESTO Estado del puesto del servidor público

NOMBRE_MODALIDAD_LABORAL Nombre de la modalidad laboral del

servidor público

NOMBRE_PROVINCIA

Nombre de la provincia de acuerdo a la


(DPA)

NUMERO_DOCUMENTO Numero aleatorio que simula ser la

cedula de ciudadanía del servidor público

RMU_PUESTO Remuneración mensual unificada del

servidor público

SECTORIAL_DESC Descripción del sectorial

UNIDAD_EJECUTORA_DESC Nombre de la institución pública menor

Tabla 2. Variables independientes (Autor, 2016)

35

3.2.2 Variables dependientes

Variable Dependiente Descripción

INGRESOS Cantidad de servidores públicos que se acaban de incorporar o renovado su contrato

PERSONAL_GEN_PROVINCIA Cantidad de servidores públicos por género y provincia

PERSONAL_PROVINCIA Cantidad de servidores públicos por provincia

PRESONAL_CANTON Cantidad de servidores públicos por provincia

PRESONAL_GEN_CANTON Cantidad de servidores públicos por género y cantón

EGRESOS Cantidad de servidores públicos que se han terminado sus contratos

SUELDO_DIARIO Promedio de remuneración diaria de todos los servidores públicos por institución

SUELDO_ANUAL Promedio de remuneración anual de todos los servidores públicos por institución

SUELDO_MENSUAL Promedio de remuneración mensual de todos los servidores públicos por institución

TIPO_CONTRATO Cantidad de servidores públicos por tipo de contrato

Tabla 3. Variables dependientes (Autor, 2016)

3.3. Formulas en Tablas.

3.3.1. Rotación de personal diaria

Tabla 4. Rotación de personal diaria (Autor, 2016)

36

SUELDO_DIARIO = SUM(RMU_PUESTO)/365

INGRESOS = Count({< FECHA_INICIO={"$(=fecha_eval)"} > }

NUMERO_DOCUMENTO)+Count({<FECHA_INICIO={"$(=fecha_eval)"}>*$-

<NUMERO_DOCUMENTO={'*'}>} FECHA_INICIO)

EGRESOS =Count({< FECHA_FIN={"$(=fecha_eval)"} > }

NUMERO_DOCUMENTO)+Count({<FECHA_FIN={"$(=fecha_eval)"}>*$-

<NUMERO_DOCUMENTO={'*'}>} FECHA_FIN)

3.3.2. Rotación de personal mensual

Tabla 5. Rotación de personal mensual (Autor, 2016)

SUELDO_MENSUAL = SUM(RMU_PUESTO)/12

INGRESOS = Count({<

FECHA_INICIO={"*$(=''&Num(Month(fecha_eval),'00')&'/'&Year(fecha_eval)&'')"} > }

NUMERO_DOCUMENTO)+Count({<FECHA_INICIO={"*$(=''&Num(Month(fecha_eval),

'00')&'/'&Year(fecha_eval)&'')"}>*$-<NUMERO_DOCUMENTO={'*'}>} FECHA_INICIO)

EGRESOS = Count({<

FECHA_FIN={"*$(=''&Num(Month(fecha_eval),'00')&'/'&Year(fecha_eval)&'')"} > }

NUMERO_DOCUMENTO)+Count({<FECHA_FIN={"*$(=''&Num(Month(fecha_eval),'00'

)&'/'&Year(fecha_eval)&'')"}>*$-<NUMERO_DOCUMENTO={'*'}>} FECHA_FIN)

37

3.3.3. Rotación de personal anual

Tabla 6. Rotación de personal anual (Autor, 2016)

SUELDO_ANUAL = SUM(RMU_PUESTO)

INGRESOS = Count({< FECHA_INICIO={"*$(=Year(fecha_eval))"} > }

NUMERO_DOCUMENTO)+Count({<FECHA_INICIO={"*$(=Year(fecha_eval))"}>*$-

<NUMERO_DOCUMENTO={'*'}>} FECHA_INICIO)

EGRESOS = Count({< FECHA_FIN={"*$(=Year(fecha_eval))"} > }

NUMERO_DOCUMENTO)+Count({<FECHA_FIN={"*$(=Year(fecha_eval))"}>*$-

<NUMERO_DOCUMENTO={'*'}>} FECHA_FIN)

3.3.4. Cantidad de servidores públicos por tipo de contrato.

Tabla 7. Cantidad de servidores públicos por tipo de contrato (Autor, 2016)

TIPO_CONTRATO = Count(NOMBRE_MODALIDAD_LABORAL)

38

3.4. Formulas en visualizador geográfico

3.4.1. Cantidad de servidores públicos por provincia

Figura 11. Cantidad de servidores públicos por provincia (Autor, 2016)

PERSONAL_PROVINCIA =''&NOMBRE_PROVINCIA&':

'&Num(Count(NUMERO_DOCUMENTO),'#,##0','.',',')&''

3.4.2. Cantidad de servidores públicos por cantón

Figura 12. Cantidad de servidores públicos por cantón (Autor, 2016)

PERSONAL_CANTON = ''&NOMBRE_CANTON&':

'&Num(Count(NUMERO_DOCUMENTO),'#,##0','.',',')&''

39

3.4.3. Cantidad de servidores públicos por género y provincia

Figura 13. Cantidad de servidores públicos por género y provincia (Autor, 2016)

PERSONAL_GEN_PROVINCIA =''&NOMBRE_PROVINCIA&':

'&Num(Count(GENERO),'#,##0','.',',')&''

3.4.4. Cantidad de servidores públicos por género y cantón

Figura 14. Cantidad de servidores públicos por género y cantón (Autor, 2016)

PERSONAL_GEN_CANTON = ''&NOMBRE_CANTON&':

'&Num(Count(GENERO),'#,##0','.',',')&''

40

3.5. Resumen de datos del sector público

Variable Valor

Año 2014

Total de servidores públicos 541,883

Servidores públicos género femenino 216,231

Servidores públicos género masculino 325,652

Asignación diaria del PGE $ 25,245,556.22

Asignación mensual del PGE $ 764,205,251.76

Asignación anual del PGE $ 9,170,463,021.06

Tabla 8. Resumen de datos 2014 (Autor, 2016)

Variable Valor

Año 2013

Total de servidores públicos 510,145

Servidores públicos género femenino 224,727

Servidores públicos género masculino 305,652

Asignación diaria del PGE $ 22,474,353.15

Asignación mensual del PGE $ 683,594,927.62

Asignación anual del PGE $ 8,203,139,131.49

Tabla 9. Resumen de datos 2013 (Autor, 2016)

41

4. DISCUSIÓN

Los resultados encontrados en el presente trabajo serán comparados con la realidad

nacional de nuestro país, para tal efecto se cita un artículo de un conocido diario, (EL

UNIVERSO, 2012) menciona: “En el primer año de este Gobierno se destinaron $

3.692 millones en salarios, mientras que en el 2011, $ 7.264 millones.”

Tomando en cuenta que los salarios y la cantidad de servidores públicos han

aumentado notablemente en los últimos años, se hace referencia a la métrica

correspondiente a la remuneración de personal analizado en el cubo OLAP, donde

tenemos que para el año 2014 esta cifra asciende a $9,170,463,021.06. El mismo

artículo presenta un histórico del número de empleados en el sector público el cual

asciende a 470,380 hasta el año 2012.

Figura 15. Histórico de empleados en el sector público

Con el motivo de realizar comparaciones con los datos obtenidos en el análisis de

datos se hace referencia a la métrica correspondiente a la cantidad de servidores

públicos, analizado en el cubo OLAP, donde tenemos que para el año 2014 esta cifra

asciende a 541,883. Hasta aquí se puede sugerir que los valores encontrados en el

aplicativo no presentan incoherencias ya que estos tienden a aumentar hasta en un

8% en los años siguientes.

Para afirmar o descartar las cifras obtenidas se ha procedido a citar otro artículo, esta

vez con más suerte, el artículo dispone datos del mismo año, (EXPRESO, 2014)

menciona: “En el sector público ecuatoriano hay, según el Ministerio de Finanzas,

491.494 funcionarios. Este año está previsto un egreso de 9.173,79 millones de

dólares para sus salarios.”

Al comparar esta cifra podemos atestiguar que se asemeja mucho más a los valores

indicados anteriormente, las variaciones se pueden deber a que el valor citado por el

artículo es una previsión, además esta variación se maneja dentro de la variación del

8% por año.

42

Respecto al número de empleados al 2014 también se verifica que se maneja una

variación sin sobrepasar el 8% por año, lo que conlleva a afirmar que el dato del 2014

respecto al número de empleados en el servicio público, presentado en el presente

trabajo es correcto.

La verificación de los datos del ingreso y egreso de personal del sector público, se lo

ha realizado tomando en cuenta las fechas donde se sabe que hay mas afluencia de

ingresos y egresos: enero y diciembre respectivamente. Los datos recopilados son los

siguientes:

Figura 16. Ingreso de personal al 01/01/2014

Figura 17. Egreso de personal al 31/12/2014

Cabe indicar que las fechas indicadas corresponden al contrato firmado, que

generalmente en el caso de renovaciones es el 1 de enero como fecha de ingreso y el

31 de diciembre como culminación del contrato.

43

5. CONCLUSIONES

La información que provee el aplicativo y que es verificada por parte de la Unidad

Administrativa de Talento Humano en la SENPLADES permite gestionar de

manera efectiva el personal que presta sus servicios en las instituciones públicas,

de tal forma que han podido determinar las fechas donde se ha aprobado un

exceso de ingresos de personal o la identificación de contratos ocasionales que no

podían exceder mas allá de 2 años, también se ha identificado el pago de salarios

que estaban fuera del rango permitido de acuerdo al grado ocupacional, esto ha

provocado la emisión de sanciones administrativas a las instituciones involucradas,

así como la optimización de la asignación del PGE a varias de ellas.

Los sectores estratégicos como el de Salud, Defensa, Turismo, presentan el mayor

nivel de egresos de personal en periodos no mayores a trimestres.

Específicamente en las provincias de Manabí, Pichincha, Azuay y Guayas.

Se ha observado que el ingreso de personal en el sector público tiende a aumentar

alrededor de un 8% de forma anual o 0.67% de forma mensual, lo que afecta

significativamente el pago de salarios tomando en cuenta que el personal que

ingresa en el sector público puede ganar salarios desde $366 hasta $6000 o más.

La desagregación del conjunto de datos permite evidenciar como el Estado debería

cumplir sus obligaciones de pago del rubro de salarios en forma diaria, mensual,

trimestral, cuatrimestral, semestral y anual.

El visualizador de mapas junto con el conjunto de datos permite ver la ubicación de

los servidores públicos en un solo barrido. De hecho, se verifica que la mayoría

están concentrados en las ciudades principales, además que hay una gran brecha

a resolverse considerando el género, basta con mirar como un cantón tiene más

servidores públicos de género masculino que una provincia entera de género

femenino.

44

6. RECOMENDACIONES

Se debe recurrir a la reingeniería en el caso de no haber estandarizado los datos

ya que el efecto negativo de no hacerlo puede amplificar el error al campo de la

programación durante el desarrollo de la aplicación, por ejemplo si se requiere

conocer el número de habitantes en el Ecuador que trabajan como servidores

públicos a nivel cantonal y provincial, estaríamos obteniendo un valor que no se

ajusta a la realidad.

Para el caso del diseño de cubos OLAP es importante conocer las reglas del

negocio inherentes al conocimiento de las personas que manejan los datos, ya que

ellas tienen un panorama claro de la información que se necesita. Es importante

recalcar que se puede armar infinidad de cubos OLAP pero muchos de ellos

pueden no estar preparados para el análisis y resultados esperados. La definición

de las métricas a analizar y las dimensiones con las cuales interactúan permite

generar conocimiento, a su vez el correcto modelamiento del cubo permite

jerarquizar las dimensiones, que en el caso del tiempo puede ser días, semanas,

como meses o un conjunto personalizado de varios meses.

Se debe definir el nivel de detalle que se requiere de los resultados, esto permite

obtener un grado de desagregación adecuado para la explotación de los datos.

Antes de iniciar el desarrollo del aplicativo se ha de priorizar la calidad de los datos

sobre la presentación, debido a que no se podrá realizar un análisis exhaustivo en

la plataforma BI y los resultados que se mostraran en la interfaz de usuario serán

poco fiables.

Establecer una definición clara de las métricas a almacenar y analizar, de hecho

pueden haber cientos de métricas a evaluar pero se debe priorizar las del objeto de

estudio.

45

GLOSARIO

CONTROLADOR: responde a que es lo que se debe hacer ante un evento, pero no el

cómo, además es el intermediario entre la vista y el modelo.

Cubo OLAP: es una estructura de datos que supera las limitaciones de las bases de

datos relacionales y proporciona un análisis rápido de datos

DATA WAREHOUSE: colección de datos orientados al procesamiento analítico en

línea.

DPA: es la división político-administrativa del país que comprende de mayor a menor

jerarquía: provincias, cantones y parroquias que conforman así los diferentes niveles

de organización territorial de la república.

ETL: procesos que cumplen las funciones de extraer datos de diversas fuentes,

transformarlos y finalmente cargarlos en otro ambiente.

FRAMEWORK: lineamientos técnicos y metodológicos para un determinado proceso.

GIS: conjunto de herramientas para mostrar información geográfica.

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: conjunto de estrategias enfocado en la generación de

conocimiento a partir de la información obtenida de los datos.

JAVASCRIPT: lenguaje de programación que tiene el propósito de aumentar

funcionalidades del HTML.

JSF: framework de desarrollo basado en el patrón MVC, se enfoca en normalizar y

estandarizar el desarrollo de aplicaciones web.

JSP: Es un lenguaje para la creación de sitios web dinámicos que está orientado a

desarrollar páginas web en Java.

KML: formato que representa datos geográficos en 3 dimensiones.

MODELO: responde a como se debe dar cumplimiento a un evento, es decir gestiona

la información que reside en el sistema y actualiza la información mostrada al usuario.

46

MVC: Patrón que permite separar la lógica de negocio (modelo), la lógica de

presentación (vista) y lógica de control (controlador). En general se lo denomina

modelo-vista-controlador.

OLAP: herramienta que agilita de forma rápida y eficiente consultas a grandes bases

de datos.

OPENLAYERS: librería que permite mostrar mapas en páginas web.

PGE: es el Presupuesto General del Estado y estima los recursos económicos que

tiene la República del Ecuador, el rubro de Ingresos está conformado por la venta de

petróleo, recaudación de impuestos entre otros. Mientras que el rubro de Gastos

incluye pero no está limitado a: el servicio, producción y funcionamiento de las

instituciones públicas enmarcadas en las necesidades de los sectores estratégicos del

país.

PLATAFORMA: sistema base para la ejecución de múltiples funciones.

PRIMEFACES: conjunto de componentes enriquecidos que facilitan la creación de

aplicaciones web. Estos componentes conforman una librería para JavaServer Faces

(JSF).

QLIKVIEW: es una herramienta que permite el acceso a la información y posibilita el

análisis de los datos, lo cual a su vez mejora y optimiza el proceso de toma de

decisiones de negocio y por ende también el desempeño del mismo.

SECTORES ESTRATÉGICOS: Son los sectores que tienen mayor impacto

económico, social, político y ambiental para el país.

SERVIDOR PÚBLICO: persona que brinda un servicio de índole social, por lo general

prestan servicios al Estado.

SERVLET: Pequeño programa que corre en un servidor. Por lo general son

aplicaciones Java que corren en un entorno de servidor web.

TOMCAT: es un contenedor web basado en el lenguaje Java que actúa como motor

de servlets y JSPs.

VISTA: responde de forma directa a las interacciones del usuario y presenta la

información del modelo en un formato adecuado, usualmente la interfaz de usuario.

47

WAR: archivo constituido por una colección de clases, librerías, archivos XML, páginas

web HTML y otros recursos que una vez distribuidos conforman una aplicación web.

XHTML: es una versión más estricta y depurada de HTML, su objetivo es remplazar a

HTML ante su limitación de uso con las cada vez más abundantes herramientas

basadas en XML.

XML: es un lenguaje de etiquetas, es decir, cada paquete de información está

delimitado por dos etiquetas como se hace también en el lenguaje HTML, pero XML

separa el contenido de la presentación.

48

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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http://www.codetwo.com/admins-blog/difference-differential-incremental-

backup.

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[Libro]. - Distrito Federal : Cengage Learning Editores, 2011.

3. CORTÉS, Roberto Introducción al análisis de sistemas y la ingeniería de

software [Libro]. - Montes de Oca San José : Universidad Estatal a Distancia,

2006.

4. DÍAZ, Josep Introducción al Business Intelligence [Libro]. - Barcelona : UOC,

2010.

5. GARCÍA, Miguel; HARMSEN, Barry QlikView 11 para Desarrolladores

[Libro]. - Birmingham : Packt Publishing, 2013.

6. GARTNER https://www.gartner.com [En línea]. - 2016. -

https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2XYY9ZR&ct=160204&st=sb.

7. GUTIERREZ, Javier; GOULD, Michael SIG, Sistema de Información

Geográfica [Libro]. - Barcelona : Sintesis, 1994.

8. JARAMILLO, Sonia Programación avanzada en JAVA [Libro]. - Armenia :

Elizcom, 2008.

9. MAZÓN, Norberto Diseño y explotación de almacenes de datos [Libro]. -

Alicante : Club Universitario, 2010.

10. MUNZ, Brian https://community.QlikView.com [En línea]. - 2012. -

https://community.QlikView.com/thread/45125?tstart=0.

11. MUNZ, Brian https://github.com [En línea]. - 2015. -

https://github.com/brianwmunz/QuickMap-QV11.

49

12. POWERDATA http://blog.powerdata.es/ [En línea]. - 2015. -

http://cdn2.hubspot.net/hub/239039/file-44151143-pdf/docs/PowerData_-

_Procesos_ETL.pdf?t=1459787406826.

13. RÍOS, Sergio JSF 2 + Hibernate 4 + Spring 4: PrimeFaces 5 with JAX-WS y

EJB’S [Libro]. - 2015.

14. SÁNCHEZ, Miguel Javascript [Libro]. - Málaga : INNOVACIÓN Y

CUALIFICACIÓN, 2012.

15. VILLA, Antonio; PUERTA, Alejandro; NÚÑEZ Roberto Curso de Consultoría

TIC. Gestión, Software ERP y CRM [Libro]. - [s.l.] : IT Campus Academy, 2015.

16. WIKIPEDIA https://es.wikipedia.org/ [En línea]. - 2016. -

https://es.wikipedia.org/wiki/KML.

50

ANEXOS

51

ANEXO A

Manual de Usuario

1.- Inicie la sesión

Ilustración A1 Bienvenido al inicio sesión (AUTOR, 2016)

2.- Elija la opción SECTOR

Ilustración A2 Sector (AUTOR, 2016)

52

3.- Elija uno o varios sectores

Ilustración A3 Elección de sector (AUTOR, 2016)

4.- Para cerrar la opción activa, haga clic en la flecha

Ilustración A4 Cierre de opción (AUTOR, 2016)

53

5.- Elija la opción INSTITUCIÓN

Ilustración A5 Institución (AUTOR, 2016)

6.- Elija una o varias instituciones.

Ilustración A6 Elección de institución (AUTOR, 2016)

54

7.- Cierre la opción activa y ahora elija el VISUALIZADOR GEOGRÁFICO

Ilustración A7 Visualizador geográfico (AUTOR, 2016)

8.- Apuntar con el puntero el cantón o provincia de nuestro interés, opciones:

- Clic: Agranda la provincia o cantón

- Shift + Clic: Formar un rectángulo para escoger las provincias o cantones de interés

Ilustración A8 Interacción con los mapas geográficos (AUTOR, 2016)

55

9.- Cerrar la opción activa y elegir REMUNERACIÓN

Ilustración A9 Remuneración (AUTOR, 2016)

10.- Observe los datos de interés.

Ilustración A10 Datos de remuneración (AUTOR, 2016)

56

11.- Cierre la opción activa y elija MODALIDAD LABORAL.

Ilustración A11 Modalidad laboral (AUTOR, 2016)

12.- Observe los datos de interés.

Ilustración A12 Datos de modalidad laboral (AUTOR, 2016)

57

13.- Cierre la opción activa y elija ROTACIÓN DE PERSONAL

Ilustración A13 Rotación de personal (AUTOR, 2016)

14.- Elija una fecha del calendario y despliegue la barra para observar los datos de su

interés.

Ilustración A 14 Interacción rotación de personal (AUTOR, 2016)

58

ANEXO B

Manual de Ejecución

1.- Importar el proyecto en NetBeans desde:

Archivo Importar Proyecto Desde ZIP Buscar Elegir el .zip del CD proveído.

Ilustración B1 Importando el proyecto (AUTOR, 2016)

2.- Una vez importado, aparecerá en la parte izquierda el proyecto denominado

“ProyectoIntegradorWsangoquiza”

Ilustración B2 Verificación del proyecto cargado (AUTOR, 2016)

59

3.- Abrir el archivo index.xhtml haciendo doble clic sobre él.

Ilustración B3 Archivo index.html (AUTOR, 2016)

4.- Hacer clic en ejecutar proyecto

Ilustración B4 Ejecutando el proyecto (AUTOR, 2016)

60

5.- Aplicación web en ejecución

Ilustración B5 Aplicativo Web de Ingresos y Egresos de Personal en el Sector

Público (AUTOR, 2016)

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR FACULTAD …...dimensiones y sus jerarquías. Este tipo de modelo de...

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