Los negocios necesitan transformar los datos que generan sus diversos procesos en información, que pueda ser comprendida por diferentes públicos, quienes necesitan conocer de la situación de la empresa desde múltiples perspectivas. Con el fin de poder consultar, analizar y así poder tomar decisiones estratégicas para la organización en el momento oportuno. Las tecnologías de información proporcionan mecanismos que permiten satisfacer la visualización de los datos. Es necesario recalcar que todo el proceso de obtener y centralizar los datos de diferentes fuentes, debe estar automatizado ya que esto permite asegurar que la información se pueda obtener de manera confiable y en el tiempo oportuno. El presente proyecto comprende el análisis y diseño de una propuesta tecnológica para la implementación de una solución de inteligencia de negocios, la cual se desarrolla para una empresa consultora de software orientada para su proceso de Gestión de Proyectos. La solución contempla el uso de tecnologías Microsoft Azure para de la arquitectura y Power BI para la herramienta de visualización de datos. Este proceso es de vital importancia para la organización debido que, no sólo comprende la etapa de desarrollo de un proyecto sino también involucra la gestión de la plataforma de la empresa llamada GeoPoint. Lo antes mencionado repercute en la rentabilidad del proyecto por lo que es necesario para la Junta Directiva pueda conocer el estado de una oportunidad de negocio y en base a ello determinar acciones que aseguren de manera positiva la rentabilidad económica y la imagen de la empresa. / Businesses need to transform the data generated by their various processes into information that can be understood by different audiences, who need to know the situation of the company from multiple perspectives. In order to consult, analyze and thus be able to make strategic decisions for the organization at the appropriate time. Information technologies provide mechanisms to satisfy the visualization of data. It should be emphasized that the entire process of obtaining and centralizing data from different sources must be automated, as this ensures that the information can be obtained reliably and in a timely manner. This project includes the analysis and design of a technological proposal for the implementation of a business intelligence solution, which is developed for a software consulting company focused on its Project Management process. The solution includes the use of Microsoft Azure technologies for the architecture and Power BI for the data visualization tool. This process is of vital importance for the organization because it not only includes the development stage of a project but also involves the management of the company's platform called GeoPoint. The abovementioned has an effect on the project profitability so it is necessary for the Board to know the status of a business opportunity and based on this determine actions that positively ensure the economic profitability and image of the company. / Tesis

Las pequeñas y medianas empresas comercializadoras de electrodomésticos crecen en el mercado peruano generando ingresos y empleo. El rápido avance de la tecnología permite a más familias acceder a productos que faciliten su trabajo diario en el hogar y en el trabajo. Esto obliga a dichas empresas a volverse más competitivas en cuanto a precios, promociones, publicidad, tecnología, infraestructura y recursos humanos. Las actividades principales de este tipo de empresas comercializadoras son la compra de electrodomésticos y negociación con los proveedores, así como la venta dirigida y el servicio brindado a sus clientes. Para volverse más competitivas muchas empresas de este rubro toman decisiones a base de la experiencia y resultados anteriores. Debido a que estas decisiones generalmente no se toman de manera estructurada, se plantea como solución el uso de una herramienta de inteligencia de negocios que permita en tiempo real a los gerentes y jefes de producto generar escenarios, 2 pronósticos y reportes que apoyen a la toma de decisiones en la compra y venta de electrodomésticos. El uso de esta herramienta se traduce en una ventaja competitiva y son muchas las empresas que se han beneficiado por la implementación de un sistema de inteligencia de negocios, además se pronostica que con el tiempo se convertirá en una necesidad de toda empresa. [Vit 2002] Como solución de Inteligencia de Negocios se diseña un Data Mart de Compras y un Data Mart de Ventas, luego se realizan los procesos de extracción, transformación y carga de datos, para finalmente explotar los datos mediante reportes que permitan hacer el análisis de la información. El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) permite mover datos de diferentes fuentes, transformarlos y cargarlos a los Data Marts. El proceso de Explotación permite generar los reportes que el usuario final usa para el análisis de la información y para la toma de decisiones. Se decide usar software libre para el desarrollo de la solución y se elige como herramienta la plataforma de Pentaho, la cual está escrita en Java y presenta una solución flexible para cubrir las necesidades de la empresa. Pentaho al ser una herramienta de software libre es accesible económicamente a las empresas comercializadoras de electrodomésticos, brindando así una ventaja diferencial frente a otras herramientas de inteligencia de negocios de precio elevado. Pentaho permite la creación de cubos, la creación de informes e implementación de la plataforma BI (web) lo cual genera un nexo amigable entre la herramienta y los usuarios finales. / Tesis

La Empresa JMT Contact Center es una empresa que se dedica al rubro de Telemarketing, Centro de Contacto y Business Process Outsourcing, con presencia en los mercados de Europa y Latinoamérica. Es una empresa en constante crecimiento y en la actualidad a pesar de estar en medio de una Pandemia ha tenido el reto de enfrentar una demanda de crecimiento en los puestos de atención. En los últimos años, la empresa ha tenido que enfrentar ciertos retos financieros ligado a los costos planificados y a los costos operativos, de tal forma que su rentabilidad como negocio se ha visto impactada, sumando a ello nuevas regulaciones y el efecto de la pandemia a nivel global. El objetivo principal de la presente tesis es plantear un modelo de inteligencia de negocios para JMT Contact Center con la finalidad de reducir los costos operativos de la organización al mejorar la calidad de información utilizada en los procesos de planificación de operaciones, el discado dirigido y la categorización de perfiles de usuarios; para lo cual se analiza el contexto, se plantean los objetivos y se alinea la estrategia de inteligencia de negocios con los procesos existentes. La propuesta de este modelo de inteligencia de negocios se enfoca especialmente en el uso efectivo de las herramientas del Business Intelligence para lograr una optimización de recursos y costos en la operación de las campañas Outbound del Centro De Atención Telefónica, de tal forma que estas se conviertan en rentables y eviten perdidas a la organización. / The JMT Contact Center Company is a company dedicated to the Telemarketing, Contact Center and Business Process Outsourcing business, with a presence in the markets of Europe and Latin America. It is a company in constant growth and today, despite being in the middle of a Pandemic, it has had the challenge of facing a demand for growth in service positions. In recent years, the company has had to face certain financial challenges related to planned costs and operating costs, in such a way that its profitability as a business has been impacted, adding new regulations and the effect of the pandemic at the global. The main objective of this thesis is to propose a business intelligence model for JMT Contact Center in order to reduce the operational costs of the organization by improving the quality of information used in the operations planning processes, directed dialing and categorization of user profiles; for which the context is analyzed, objectives are set and the business intelligence strategy is aligned with existing processes. The proposal of this business intelligence model focuses especially on the effective use of Business Intelligence tools to achieve an optimization of resources and costs in the operation of the Outbound campaigns of the Call Center, in such a way that they become profitable and avoid losses to the organization. / Trabajo de investigación

El presente proyecto tiene como objetivo diseñar una solución de inteligencia de negocios (BI) aplicado a una organización sin fines de lucro; de ahora en adelante llamada ONG. El presente proyecto busca automatizar dos procesos dentro de la ONG. Estos procesos corresponden a la implementación de un proyecto de la ONG llamado 'Lectores de paso'. Así mismo, se busca que el entregable les permita tomar decisiones de manera más ágil y dinámica, dejando de lado cuellos de botella operativos. Para la realización de este proyecto se investigaron soluciones de inteligencia de negocios aplicadas a Pequeñas y Medianas Empresas (PYMEs). Esto debido a su gran similitud con la ONG respecto a términos de tamaño, capacidades y complejidad de la organización. A partir de este punto, se pudo identificar los principales retos y causas que impiden una implementación de este tipo dentro de la organización. La solución planteada emplea herramientas como Pentaho Data Integration Community Edition y Google Data Studio, ambas herramientas de acceso gratuito. Así mismo, empleando datos provistos por la organización se ejecutaron pruebas de concepto que nos permitieron validar la solución. Finalmente, una vez realizada una prueba de concepto, se logró reducir el tiempo operativo en los dos procesos objetivos. Además, se dotó a la organización de un flujo de trabajo que les permita exportar sus datos, tomar mejores decisiones y realizar cambios de alcance a la hora de implementar su proyecto ‘Lectores de paso’. / The current project aims to design a business intelligence (BI) solution applied to a non-profit organization, from now on called NGO. The current project seeks to automate two processes within the NGO. These processes correspond to the implementation of a project of the NGO called 'Lectores de paso'. Likewise, the deliverable wants to allow them to make decisions in a more agile and dynamic way, leaving aside operational bottlenecks. For the realization of this project, we researched business intelligence solutions applied to Small and Medium Enterprises (SMEs). Due to its similarity with the NGO in terms of size, capabilities, and complexity of the organization. From this point, it was possible to identify the main challenges and causes that prevent the implementation of this type within the organization. The solution uses Pentaho Data Integration Community Edition and Google Data Studio as tools, both tools are free of charge. Also, using data provided by the organization, executed proof of concept that allowed us to validate the solution. Finally, once the proof of concept was carried out, it was possible to reduce the driving time in the two target processes. Likewise, now the organization can work with a workflow that allows them to export their data, make better decisions, and make quick changes in scope when implementing their project 'Lectores de paso'. / Tesis

La renovación del parque automotor requiere que los proveedores de vehículos atiendan con eficiencia la demanda del mercado nacional; para ello, estas empresas deben tomar decisiones con información precisa y oportuna; en este sentido, el presente trabajo de investigación plantea resolver el problema de la generación de indicadores comerciales de la gerencia de ventas de una empresa automotriz, debido a tareas manuales que consumen horas hombre, reprocesos y entrega de información inoportuna. En el primer capítulo planteamos el problema y definimos el objetivo general y los objetivos específicos, el análisis de factibilidad económica y técnica del proyecto. En el segundo capítulo detallamos los student outcomes establecidos por ABET. En el tercer capítulo exponemos el marco teórico, donde discernimos entre distintos marcos de trabajo, metodologías y herramientas para plantear la solución al problema, considerando el plan estratégico de tecnología de la organización para seguir escalando la arquitectura empresarial. En el cuarto capítulo describimos el desarrollo del proyecto, donde relevamos los requerimientos del negocio para identificar requisitos funcionales, no funcionales, atributos de calidad, drivers, tácticas de arquitectura; además, diseñamos la solución bajo la metodología de Ralph Kimball para soluciones de inteligencia de negocios. En el quinto capítulo documentamos los logros del proyecto, el TO-BE del diagrama de procesos y los prototipos de las principales vistas de los indicadores comerciales. En el sexto capítulo detallamos la gestión del proyecto basándonos en la Guía de buenas prácticas de PMBOK®. Finalmente documentamos nuestras conclusiones y recomendaciones según nuestra experiencia al investigar y diseñar la solución. / The renewal of the automotive fleet requires that vehicle suppliers efficiently meet the demand of the national market; for this, these companies must make decisions with accurate and timely information; In this sense, the present research work proposes to solve the problem of generation of commercial indicators of the sales management of an automotive company, due to manual tasks that consume man hours, reprocesses and delivery of inopportune information. In the first chapter we raise the problem and define the general objective and the specific objectives, the analysis of the economic and technical feasibility of the project. In the second chapter we detail the results of the students established by ABET. In the third chapter we expose the theoretical framework, where we discern between different frameworks, methodologies, and tools to propose the solution to the problem, considering the organization's strategic technology plan to continue scaling the business architecture. In the fourth chapter he describes the development of the project, where we survey the business requirements to identify functional and non-functional requirements, quality attributes, drivers, architecture tactics; Furthermore, we designed the solution under the Ralph Kimball methodology for business intelligence solutions. In the fifth chapter we document the achievements of the project, the TO-BE of the process diagram and the prototypes of the main views of the commercial indicators. In the sixth chapter we detail the project management based on the PMBOK® Good Practice Guide. Finally we document our conclusions and recommendations based on our experience when researching and designing the solution. / Tesis

Las pequeñas y medianas empresas comercializadoras de electrodomésticos crecen en el mercado peruano generando ingresos y empleo. El rápido avance de la tecnología permite a más familias acceder a productos que faciliten su trabajo diario en el hogar y en el trabajo. Esto obliga a dichas empresas a volverse más competitivas en cuanto a precios, promociones, publicidad, tecnología, infraestructura y recursos humanos. Las actividades principales de este tipo de empresas comercializadoras son la compra de electrodomésticos y negociación con los proveedores, así como la venta dirigida y el servicio brindado a sus clientes. Para volverse más competitivas muchas empresas de este rubro toman decisiones a base de la experiencia y resultados anteriores. Debido a que estas decisiones generalmente no se toman de manera estructurada, se plantea como solución el uso de una herramienta de inteligencia de negocios que permita en tiempo real a los gerentes y jefes de producto generar escenarios, 2 pronósticos y reportes que apoyen a la toma de decisiones en la compra y venta de electrodomésticos. El uso de esta herramienta se traduce en una ventaja competitiva y son muchas las empresas que se han beneficiado por la implementación de un sistema de inteligencia de negocios, además se pronostica que con el tiempo se convertirá en una necesidad de toda empresa. [Vit 2002] Como solución de Inteligencia de Negocios se diseña un Data Mart de Compras y un Data Mart de Ventas, luego se realizan los procesos de extracción, transformación y carga de datos, para finalmente explotar los datos mediante reportes que permitan hacer el análisis de la información. El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) permite mover datos de diferentes fuentes, transformarlos y cargarlos a los Data Marts. El proceso de Explotación permite generar los reportes que el usuario final usa para el análisis de la información y para la toma de decisiones. Se decide usar software libre para el desarrollo de la solución y se elige como herramienta la plataforma de Pentaho, la cual está escrita en Java y presenta una solución flexible para cubrir las necesidades de la empresa. Pentaho al ser una herramienta de software libre es accesible económicamente a las empresas comercializadoras de electrodomésticos, brindando así una ventaja diferencial frente a otras herramientas de inteligencia de negocios de precio elevado. Pentaho permite la creación de cubos, la creación de informes e implementación de la plataforma BI (web) lo cual genera un nexo amigable entre la herramienta y los usuarios finales.

En la actualidad, entender la experiencia del cliente en sus canales digitales se ha vuelto un reto para los analistas y alta gerencia del sector retail, al ser un mercado con crecimiento anual se necesita brindar una buena experiencia en todos los medios digitales lo cual debe ser medible para establecer objetivos y toma de decisiones a nivel estratégico. La captura y análisis de la información de la experiencia del cliente en el sector retail, aún es un reto para las empresas peruanas ya que la mayoría realiza el esfuerzo en la captura o análisis de la información, cuando deben combinar ambas para un mejor resultado. Los antecedentes mencionados anteriormente, implica que las empresas del sector retail no aprovechan la experiencia de los clientes en los canales digitales, al no contar con herramientas y metodologías adecuadas para la medición de la experiencia. Por eso se recomienda utilizar la metodología del Customer Journey que nos ayuda a medir dicha experiencia y entender al cliente en todo el proceso de interacción con los distintos canales digitales de la empresa. El proyecto propone un modelo tecnológico, que utiliza la metodología del Customer Journey que contiene las siguientes fases (conciencia, consideración, compra, uso y fidelización). El modelo permite capturar la información de los canales digitales de las distintas fases, evaluar la información mediante los indicadores establecidos y visualizar los reportes mediante un dashboard, con la finalidad de tomar decisiones para mejorar la experiencia del cliente y fidelizarlo. A través de la evaluación se da seguimiento del proceso de pre-compra, compra y post-compra. También se realizó un análisis de herramientas de TI que den soporte al modelo propuesto, y pueda ser implementado en una empresa del sector retail considerando los distintos canales de contacto digital. El modelo se implementó en una empresa del sector retail, luego de 4 meses se identificó un incremento en las compras y en la fidelización de los clientes. / At present, understanding the customer experience in its digital channels has become a challenge for analysts and senior management of the retail sector, as it is a market with annual growth, it is necessary to provide a good experience in all digital media, which should be measurable to set objectives and make decisions at the strategic level. Capturing and analyzing information about customer experience in the retail sector is still a challenge for Peruvian companies since most focus their efforts on capturing or analyzing information, without combining both. The aforementioned background implies that companies in the retail sector do not take advantage of customer experience in digital channels, as they do not have adequate tools and methodologies for measuring experience. That is why it is recommended to use the Customer Journey methodology that helps us measure this experience and understand the customer throughout the interaction process with the different digital channels of the company. The project proposes a technological model, which uses the Customer Journey methodology that contains the following phases (awareness, consideration, purchase, use and loyalty). The model allows you to capture the information from the digital channels of the different phases, evaluate the information through the established indicators and view the reports through a dashboard, in order to make decisions to improve the customer experience and retain them. Through the evaluation, the pre-purchase, purchase and post-purchase process is monitored. An analysis of IT tools that support the proposed model was also carried out, and can be implemented in a company in the retail sector considering the different digital contact channels. The model was implemented in a company in the retail sector, after 4 months an increase in purchases and customer loyalty was identified. / Tesis

[ES] Desde hace varias décadas vivimos en lo que los académicos e industriales han convenido llamar la era de la información y economía del conocimiento, ambas caracterizadas, entre otras cosas, por el rol preponderante que ocupan tanto la información como el conocimiento en el quehacer y en los procesos, tanto productivos como de gestión, de las organizaciones. La información y el conocimiento han pasado de ser un recurso más en las organizaciones a ser uno de los principales activos que éstas poseen y utilizan para tomar decisiones, mejorar sus procesos, comprender el entorno y obtener una ventaja competitiva. Pero, para disfrutar de todos estos beneficios, se hace necesario una gestión pro-activa e inteligente de los datos. Esta última se hace más necesaria en el contexto actual en donde la cantidad de datos disponibles sobrepasa la capacidad del hombre para analizarlos. Es en este contexto donde la Inteligencia de Negocios cobra especial importancia, ya que tiene como propósito tomar datos, generalmente, desde diferentes fuentes, integrarlos y procesarlos, dejándolos listos para posteriores tareas de análisis. Paralelo al lugar importante que ocupa la inteligencia de negocios, está la contribución de la Web 2.0 en la generación de nuevo contenido. La Web 2.0 ha sido uno de los desencadenantes en la producción de datos a través de la internet convirtiéndose así en una fuente valiosa de datos sobre lo que las personas hacen, sienten y desean. Tal es el caso de plataformas como Twitter, que permite a las personas expresar su opinión sobre cualquier tema de interés u OpenStreetMap, que facilita la creación y consulta de información geográfica de manera colaborativa, entre otras. Esta tesis gira en torno al uso de datos colaborativas y la utilización de la tecnología de la Inteligencia de Negocio para soportar el proceso de toma de decisiones, aplicado, concretamente, al sector turístico. Aunque el enfoque de tratamiento de los datos descrito en esta tesis puede ser utilizado, con ligeras adaptaciones, para trabajar en otros dominios, se seleccionó el turismo por ser uno de las principales actividades económicas a nivel mundial. Tomando como referencia el año 2019, este sector económico creció en un 3.5 % por encima de la economía global que creció un 2.5 %, generó 330 millones de empleos (1 de cada 10) y representó el 10.3 % del producto interno bruto global. En primer lugar, se realizó un análisis de las fuentes de datos colaborativas que pueden aportar conocimiento para el análisis de este sector y se seleccionaron cuatro fuentes de datos: OpenStreetMap y Twitter, ya nombradas y Tripadvisor y Airbnb para la información sobre alojamientos. Con las cuatro fuentes de datos colaborativas identificadas y utilizando la Inteligencia de Negocio como soporte tecnológico, se creó una plataforma responsable de todo el proceso, el cual abarca la extracción de datos de las diferentes fuentes, su integración en un formato consistente, su procesamiento y estructuración para ser utilizados en tareas de análisis y visualización de los resultados del análisis. La plataforma construida se denomina BITOUR. BITOUR integra la propuesta de un modelo de BI para manejar datos geoespaciales, abiertos, combinados con contenido de redes sociales (colaborativos) junto con la propuesta de una serie de algoritmos para la identificación de los turistas y residentes de los destinos, la detección de usuarios no reales y la asignación de los tuits a los lugares dentro de un destino. La integración de datos colaborativos, junto con los algoritmos, en una plataforma de Inteligencia de negocio representa una fuente potencial de valioso conocimiento que puede ser aprovechado en el sector turismo para conocer las actividades que realizan los turistas en un destino, las opiniones sobre un destino particular y sus atracciones, los periodos del año más frecuentados por los turistas según la nacionalidad, entre muchas otras preguntas. BITOUR permite definir, interactivamente, un destino a analizar, cargar datos desde diferentes tipos de fuentes (espaciales y de opinión, entre otras), ejecutar rutinas que asocian opiniones a lugares e identifican turistas entre los datos recopilados, así como visualizar los datos a través de la misma plataforma. BITOUR permite, entre otras cosas, la creación de tablas y gráficos dinámicos que posibilitan manipular los resultados de todos los cálculos que en la plataforma se han realizado. De esta manera, se pueden analizar tendencias de los turistas, tener un menor tiempo de respuesta frente a los eventos, enfocar mejor las campañas de mercadeo, etc. En definitiva, tener otra forma de acercarse a los turistas y comprenderlos. / [EN] For several decades we have lived what academics and entrepreneurs call the information age and knowledge economy, both characterized, among other things, by the preponderant role that both information and knowledge hold in the production and management work of the organizations. Information and knowledge have evolved from being one among the resources in organizations to being one of their main assets in order to make decisions, to improve their processes, to understand the environment and to obtain a competitive advantage. But, to enjoy all these benefits, a pro-active and intelligent data management is necessary. The latter is more necessary in the current context where the amount of available data exceeds human capacity to analyze it. It is in this context where Business Intelligence takes on special importance since its purpose is to take data, generally from different sources, integrate and process the data so as to leaving it ready for subsequent analysis tasks. Parallel to the relevant role of Business Intelligence, there is the contribution of Web 2.0 in the generation of new data. Web 2.0 has been one of the triggers in the production of data through internet, thus becoming a valuable source of information about what people do, feel and wish. This is the case of platforms such as Twitter, which allows people to express their opinion on any topic of interest or OpenStreetMap, which facilitates the creation and consultation of geographic information in a collaborative way, among others. This thesis revolves around the use of collaborative data and the use of Business Intelligence technology to support the decision-making process, specifically applied to the tourism sector. Although the data management approach described in this thesis can be used, with slight adaptations, to work in other domains, tourism was selected for being one of the main economic activities worldwide. Taking 2019 as a reference, this economic sector grew 3.5 % above the global economy, which grew 2.5 %, generated 330 million jobs (1 in 10) and represented 10.3 % of gross domestic product global. First, an analysis of the collaborative data sources that can provide knowledge for the analysis of this sector was carried out and four data sources were selected: OpenStreetMap and Twitter, already mentioned, and Tripadvisor and Airbnb for information on accommodations. With these four collaborative data sources identified and using Business Intelligence as technological support, a platform responsible for the entire process was created, which includes the extraction of data from the different sources, integration of data in a consistent format, processing and structuring data to be used in analysis tasks and visualization of the analysis results. The built platform is called BITOUR. BITOUR integrates the proposal of a BI model to handle open, geospatial data, combined with content from social networks (collaborative) together with the proposal of a series of algorithms for the identification of tourists and residents of the destinations, the detection of non-real users and the assignment of tweets to places within a destination. The integration of collaborative data in a Business Intelligence platform represents a potential source of valuable knowledge that can be used in the tourism sector to know the activities that tourists carry out in a destination, the opinions about a particular destination and its tourist attractions or the seasons most frequented by tourists according to nationality, among many other questions. BITOUR allows to interactively define a destination to be analyzed, to load data from different types of sources like spatial and opinion sources, to execute routines that associate opinions with places and to identify tourists among the collected data as well as visualize the data in the same platform. BITOUR allows for the creation of dynamic tables and graphics that make it possible to manipulate the results of all the calculations that have been performed on the platform. In this way, tourist trends can be analyzed to shorten response time to events, put the focus on marketing campaigns, etc. In short, having another way of approaching tourists and understanding them. / [CA] Des de fa diverses dècades vivim en el que els acadèmics i industrials han convingut dir la era de la informació i economia del coneixement, totes dues caracteritzades, entre altres coses, pel rol preponderant que ocupen tant la informació com el coneixement en el quefer i en els processos, tant productius com de gestió, de les organitzacions. La informació i el coneixement han passat de ser un recurs més en les organitzacions a ser un dels principals actius que aquestes posseeixen i utilitzen per a prendre decisions, millorar els seus processos, comprendre l'entorn i obtenir un avantatge competitiu. Però, per a gaudir de tots aquests beneficis, es fa necessari una gestió pro-activa i intel·ligent de les dades. Aquesta última es fa més necessària en el context actual on la quantitat de dades disponibles sobrepassa la capacitat de l'home per a analitzar-los. És en aquest context on la Intel·ligència de Negocis cobra especial importància, ja que té com a propòsit prendre dades, generalment, des de diferents fonts, integrar-los i processar-los, deixant-los llestos per a posteriors tasques d'anàlisis. Paral·lel al lloc important que ocupa la intel·ligència de negocis, està la contribució de la Web 2.0 en la generació de nou contingut. La Web 2.0 ha sigut un dels desencadenants en la producció de dades a través de la internet convertint-se així en una font valuosa d'informació sobre el que les persones fan, senten i desitgen. Tal és el cas de plataformes com Twitter, que permet a les persones expressar la seua opinió sobre qualsevol tema d'interès o OpenStreetMap, que facilita la creació i consulta d'informació geogràfica de manera col·laborativa, entre altres. Aquesta tesi gira entorn de l'ús de dades col·laboratives i la utilització de la tecnologia de la Intel·ligència de Negoci per a suportar el procés de presa de decisions, aplicat, concretament, al sector turístic. Encara que l'enfocament de tractament de les dades descrit en aquesta tesi pot ser utilitzat, amb lleugeres adaptacions, per a treballar en altres dominis, es va seleccionar el turisme per ser un de les principals activitats econòmiques a nivell mundial. Prenent com a referència l'any 2019, aquest sector econòmic va créixer en un 3.5 % per damunt de l'economia global que va créixer un 2.5 %, va generar 330 milions d'ocupacions (1 de cada 10) i va representar el 10.3 % del producte intern brut global. En primer lloc, es va realitzar una anàlisi de les fonts de dades col·laboratives que poden aportar coneixement per a l'anàlisi d'aquest sector i es van seleccionar quatre fonts de dades: OpenStreetMap i Twitter, ja nomenades i Tripadvisor i Airbnb per a la informació sobre allotjaments. Amb les quatre fonts de dades col·laboratives identificades i utilitzant la Intel·ligència de Negoci com a suport tecnològic, es va crear una plataforma responsable de tot el procés, el qual abasta l'extracció de dades de les diferents fonts, la seua integració en un format consistent, el seu processament i estructuració per a ser utilitzats en tasques d'anàlisis i visualització dels resultats de l'anàlisi. La plataforma construïda es denomina BITOUR. BITOUR integra la proposta d'un model de BI per a manejar dades geo-espacials, obertes, combinades amb contingut de xarxes socials (col·laboratius) juntament amb la proposta d'una sèrie d'algorismes per a: la identificació dels turistes i residents de les destinacions, la detecció d'usuaris no reals i l'assignació dels "tuits" als llocs dins d'una destinació. La integració de dades col·laboratives en una plataforma d’Intel·ligència de negoci representa una font potencial de valuós coneixement que pot ser aprofitat en el sector turisme per a conèixer les activitats que realitzen els turistes en una destinació, les opinions sobre una destinació particular i les seues atraccions, els períodes de l’any més freqüentats pels turistes segons la nacionalitat, entre moltes altres preguntes. BITOUR permet definir, interactivament, una destinació a analitzar, carregar dades des de diferents tipus de fonts (espacials i d’opinió, entre altres), executar rutines que associen opinions a llocs i identifiquen turistes entre les dades recopilades, així com visualitzar les dades a través de la mateixa plataforma. BITOUR permet, entre altres coses, la creació de taules i gràfics dinàmics que possibiliten manipular els resultats de tots els càlculs que en la plataforma s’han realitzat. D’aquesta manera, es poden analitzar tendències dels turistes, tenir un menor temps de resposta enfront dels esdeveniments, enfocar millor les campanyes de mercadeig, etc. En definitiva, tenir una altra manera d’acostar-se als turistes i comprendre’ls. / Bustamante Martínez, AA. (2020). Análisis de datos colaborativos e inteligencia de negocio: aplicación al sector turístico [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/160061 / TESIS

La propuesta de solución de inteligencia de negocios pretende contribuir a la organización objeto de estudio la oportunidad que mejorar en la toma de decisiones por parte de los directivos; ya que, se proporcionará la entrega de cuadro de mandos corporativos con información recopilada y centralizada que permita realizar consultas variadas que se encuentren basadas en modelos de estructuras multidimensionales o más conocidos como Cubos OLAP1. La inteligencia de negocios establece un determinado proceso para tratar la información que se encuentra dispersa, así como, mediante la técnica denominada ETL2 que permite convertir datos explotables que serán mostrador en Data marts o cubos OLAP, y, la herramienta que se utiliza para la presentación de los indicadores, reportes o cuadro de mandos con la información recopilada dentro del Data mart será el Power BI. Por ello, se procedió a realizar el análisis del negocio y del proceso de Planificación de Servicios Mineros con el apoyo del marco de referencia Zachman3, luego se detalla la situación actual del proceso y se propone la situación futura. Cuando la propuesta es aceptada, se establece el resultado del proyecto a través de las reglas de negocio, requerimientos funcionales y no funcionales, restricciones, drivers funcionales y los casos de uso del sistema. Con toda la información previa, se procederá a efectuar los drivers arquitectónicos basada en la metodología Kimball4, conceptos de diseño, estilos arquitecturales y tácticas, se adiciona, las especificaciones de los casos de uso del sistema y los prototipos de los cuadros de mandos propuestos. Para finalizar, se mostrará la gestión del proyecto con el apoyo de la Guía del PMBOK5. / The proposed business intelligence solution aims to contribute to the organization to study the opportunity to improve decision-making by managers; since, the delivery of corporate dashboards will be provided with collected and centralized information that allows various queries to be made that are based on models of multidimensional structures, better known as OLAP Cubes. Business intelligence establishes a certain process on how to deal with the information that is scattered, as well as, through the technique called ETL that allows us to convert exploitable data that will be counter into Data marts or OLAP cubes. The tool used for the presentation of the indicators, reports or scorecard with the information collected within the Data mart will be Power BI. Therefore, the business analysis and the Mining Services Planning process were carried out with the support of the Zachman framework, then the current situation of the process is detailed, and the future situation is proposed. When the proposal is accepted, the result of the project is established through the business rules, functional and non-functional requirements, restrictions, functional drivers and the use cases of the system. With all the previous information, the architectural drivers will be carried out based on the Kimball methodology, design concepts, architectural styles and tactics, the specifications of the use cases of the system and the prototypes of the proposed control panels are added. Finally, the project management will be shown with the support of the PMBOK Guide. / Tesis