Moderating Effect of Demographic Characteristics on the Relationship between

Las conclusiones han sido divididas en dos aspectos, técnicos y de gestión, dado que ambos son relevantes para el éxito de cualquier proyecto.

Técnicos.

Kimball, es el modelo idóneo para desarrollar soluciones de Data Warehouse, dado la metodología de ciclo de vida, que se refiere a un modelo recurrente dentro de los procesos de negocio de la organización a través del modelado dimensional. Pero que además, te brinda el lado del desarrollo de aplicaciones de Business Intelligence, ya sea por medio de reportes estructurados pero poco flexibles como los que contaba el Banco Falabella antes del proyecto, hasta el uso de herramientas para el desarrollo de dashboard interactivos y otras herramientas de análisis.

El QlikView, es la herramienta de BI, que permitió el desarrollo de estos dashboard, mostro un buen performance, debido al esquema de la solución, dado que contaba con una herramienta ETL que ayudaba mucho en el proceso de extracción y refinamiento de base, además que guardaba su propia arquitectura de archivos de data (QVD) y de proyecto (QVW), los cuales en conjunto prestaban un alto rendimiento ante grandes volúmenes de data, asociado a un modelo de datos adecuado.

,00 1,00 Total ,00 1,00 Total ,00 1,00 Total Tottus Convenios 05. PDA 1,153 832 1,985 1,050 615 1,665 2,203 1,447 3,650 42% 37% 06. DDA 170 160 330 90 60 150 260 220 480 48% 40% 08. Perdidos 690 168 858 840 105 945 1,530 273 1,803 20% 11% Total 2,013 1,160 3,173 1,980 780 2,760 3,993 1,940 5,933 37% 28% 05. PDA 871 658 1,529 840 720 1,560 1,711 1,378 3,089 43% 46% 06. DDA 100 75 175 120 60 180 220 135 355 43% 33% 08. Perdidos 562 129 691 615 250 865 1,177 379 1,556 19% 29% Total 1,533 862 2,395 1,575 1,030 2,605 3,108 1,892 5,000 36% 40% 05. PDA 856 616 1,472 690 420 1,110 1,546 1,036 2,582 42% 38% 06. DDA 97 95 192 75 45 120 172 140 312 49% 38% 08. Perdidos 563 224 787 345 105 450 908 329 1,237 28% 23% Total 1,516 935 2,451 1,110 570 1,680 2,626 1,505 4,131 38% 34% 05. PDA 750 468 1,218 750 345 1,095 1,500 813 2,313 38% 32% 06. DDA 69 146 215 30 15 45 99 161 260 68% 33% 08. Perdidos 465 87 552 225 60 285 690 147 837 16% 21% Total 1,284 701 1,985 1,005 420 1,425 2,289 1,121 3,410 35% 29% 05. PDA 3,630 2,574 6,204 3,330 2,100 5,430 6,960 4,674 11,634 41% 39% 06. DDA 436 476 912 315 180 495 751 656 1,407 52% 36% 08. Perdidos 2,280 608 2,888 2,025 520 2,545 4,305 1,128 5,433 21% 20% Total 6,346 3,658 10,004 5,670 2,800 8,470 12,016 6,458 18,474 37% 33% Campañas de Reactivacion

Campaña Tottus J01 Campaña Tottus J02 Total

Flag_Compra Flag_Compra Flag_Compra

< 0 - 1 ] < 1 - 1,5 ] < 1,5 - 2 ] < 2 - 2,5 ] Total Tasa de Respuesta

Distancia entre Cliente a Tiendas Tottus más

El mix de tecnología que se usó, ayudo mucho a que la información obtenida cumpla con estándares de integridad. Dado que el DWH aseguraba una integridad de datos, el QlikView daba su motor de análisis para levantar esta información, procesarla y mostrarla en un Dashboard, que permita realizar análisis más robustos de información. Esto podría haber sido un error si se hubiera llevado la data transaccional directamente al QlikView, que a pesar de contar con mecanismos de ETL, no era una herramienta creada para este fin.

Como ha sido mencionado la arquitectura propia del QlikView, ayudaba a contar con procesos recurrentes de carga, explotación y cálculo de indicadores, que fueron clave para el éxito del proyecto. Dado que no es lo mismo dirigir los recursos de activación de cuentas, con estímulos comerciales (devolución de un porcentaje de la compra) a una base de 10,000 clientes, cuando una semana antes 500 o más de ellos ya fueron activados por voluntad propia.

El soporte post implementación, no era altamente especializado, y se pudo dar mantenimiento y nuevas implementaciones con la solución inicial, esto hace que el ROI de la inversión del proyecto sea aún mayor.

De Gestión:

El despliegue del software es intuitivo para el usuario final, rápido y seguro, que son características que usuarios no técnicos valoran en la solución. Esto ayudo mucho en vender el proyecto a la gerencia de negocio, dado que como ha sido mencionado, su participación post proyecto aumento.

El empoderamiento al analista de negocio, ayudo a conseguir más conocimiento de las ventas de la tarjeta CMR, dado que el analista al interactuar con una herramienta self service, puede potenciar toda su creatividad de análisis, esto tuvo que ser bien llevado, para que sea visto como una oportunidad y no una carga para la gerencia de negocio.

Contar con equipos multidisciplinarios, ayuda mucho a abarcar todos los campos que a primera vista no se detallan en el alcance de un proyecto. Es decir, contar con personas de TI, involucradas altamente en el negocio como fue el caso, ayudo a tener dashboard funcionalmente más amigables para los analistas de negocio, ayudo a que las pruebas que se realicen sean robustas y generen confianza en la herramienta. Así como contar con administradores con conocimientos en TI, ayuda a que los procesos y soluciones planteadas sean potenciadas más rápidamente.

A continuación, se presentará un cuadro comparativo, entre tres herramientas de análisis de datos, basándonos en el expertise del autor, así como recopilaciones de personas con experiencia en las mismas. Aunque cabe mencionar que el proyecto fue realizado años atrás, se tomara en cuenta las características actuales de dichas herramientas.

Tabla 15: Comparativo entre herramientas BI.

Fuente: Elaboración propia.

Arquitectura definida.

QlikView, consolida a través de capas escalables, labores especializadas según la demanda del proyecto, genera sus propios archivos de data a través de los archivos de extensión QVD, que hacen el acceso más rápido.

Tableau, maneja una arquitectura similar a la de QlikView: Tableau Desktop, interfaz donde se realiza el análisis y explotación de datos a través de cuadros de mando. Tableau Server y Online son los productos de Tableau diseñados para distribuir los reportes de manera segura dentro (Tableau Server) y fuera de la red corporativa (Tableau Online).

Power BI, su estructura es más enfocado al usuario final y con un almacenamiento local y en la nube, con diferencias sobre todo en el licenciamiento, en las versiones Pro y Premium.

Carga de datos.

QlikView, la carga de datos es óptima, dado que, al generar archivos bajo su arquitectura, logra consolidar su plataforma. Cabe mencionar que la carga de data en el proyecto fue masiva, no solo como número de registros sino como volumen total (campos de tabla), obteniendo resultados favorables en tiempo de respuesta.

Tableau, está preparado para cargar grandes volúmenes de datos, aunque no presenta archivos de datos como el caso de QlikView.

Característica QlikView Tableau Power Bi

Arquitectura definida *** ** *

Carga de datos (grandes volumenes) *** ** *

Manipulacion de Datos *** * *

Creacion de dashboard ** *** **

Conectividad con otras fuentes de datos *** *** ***

Power BI, en cuanto a la carga de datos, se ha visto que esta puede encontrase un poco limitada, cuando se trate de grandes tablas o bases de datos, como es el caso del proyecto.

Manipulación de datos.

QlikView, en esto es donde hace la diferencia, tiene una interfaz que hace las veces de ETL, pudiendo procesar los datos origen y transformarlos.

Tableau / Power BI, es recomendable que la data haya sido trabajada en otra herramienta y llegue a estas para ser explotada.

Creación de dashboard.

QlikView, la creación de gráficos de análisis es rápida y amigable.

Tableau, la visualización de data es quizás su punto más fuerte, altamente intuitivo y una variedad de gráficos disponibles para implementar dashboard.

Power BI, tiene a disposición una gran variedad de gráficos, de manipulación intuitiva.

Conectividad con otras fuentes de datos.

En los tres casos cuentan con una gran variedad de conexiones a otras fuentes de datos.

Número de usuarios.

QlikView, a través de los servicios Server y aún más especializado con Publisher, la administración de accesos es segura. Permitiendo la conexión de muchos usuarios simultáneamente.

Tableau, a través del servicio Server, brinda accesos y controla los mismos a cientos de usuarios.

Power Bi, el número de usuarios se definirá según el tipo de licenciamiento adquirido.

En conclusión, la elección de QlikView como software de explotación de datos o de Inteligencia de Negocios, se dio, porque en el momento que se realizó el proyecto, era el que se tenía más documentación y casos desarrollados. Así mismo era el que operativamente se adaptaba mejor a las necesidades del proyecto (generación de trabajos programados), hoy en día las diferencias se han acortado respecto a Tableau, siendo junto a Power BI herramientas dirigidas más para el análisis y la visualización de datos.