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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN
SISTEMAS COMPUTACIONALES
DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO
APLICANDO UN LENGUAJE WEB RESPONSIVE
PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB
QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES
DE USUARIOS DIGITALES EN
LOS DEPARTAMENTOS
DE MARKETING
TESIS DE GRADO
Previa a la obtención del Título de:
INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
AUTOR: MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ
TUTOR: LEILI GENOVEVA LOPEZDOMÍNGUEZ RIVAS
GUAYAQUIL – ECUADOR
2015
ii
REGISTRO SENESCYT
Llenar esta hoja con toda la información necesaria
iii
APROBACIÓN DEL TUTOR
En mi calidad de Tutor del trabajo de investigación, “DISEÑO Y
CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO APLICANDO UN LENGUAJE WEB
RESPONSIVE PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB QUE PERMITE
VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN LOS
DEPARTAMENTOS DE MARKETING“ elaborado por la Sra. MARÍA PAULINA
DOMÍNGUEZ ORTIZ, egresado de la Carrera de Ingeniería en Sistemas
Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad
de Guayaquil, previo a la obtención del Título de Ingeniero en Sistemas, me
permito declarar que luego de haber orientado, estudiado y revisado, la apruebo
en todas sus partes.
Atentamente
………………………………………………………….
ING. LEILI GENOVEVA LOPEZDOMÍNGUEZ RIVAS
TUTOR
iv
DEDICATORIA
A Dios, por permitirme llegar a este
momento tan especial en mi vida, por
los triunfos y los momentos difíciles que
me han enseñado a valorarlo cada día
más. A mis queridos padres, Pedro y
María, quienes han sabido guiarme y
aconsejarme para culminar siempre mis
sueños y metas. A mis hermanos
Reyna Angélica, Sara Alexandra y
Pedro Xavier por el amor y el apoyo
incondicional siempre demostrado.
A mis hijos: Víctor Emilio y María
Alejandra por ser mi verdadero motor
de lucha y de seguir siempre adelante
sin mirar atrás, son lo mejor que Dios
me pudo haber dado en esta vida.
v
AGRADECIMIENTO
Un agradecimiento especial a
Washington Andrade y Mariuxi Riofrío
por su apoyo profesional y personal
para emprender y culminar mi proyecto
de tesis de grado.
A mis compañeros por toda la
colaboración y conocimientos brindados
durante la elaboración de este proyecto,
y la confianza que inspiraban en mí
para demostrar la experiencia adquirida
en mis 15 años de vida laboral.
Finalmente a la Ing. Leili
Lopezdomínguez por sus
conocimientos y valiosas aportaciones
que hicieron posible la culminación de
este proyecto con satisfacción; y por la
gran calidad humana demostrada en
este proceso.
vi
TRIBUNAL DE GRADO
___________________________
Ing. Eduardo Santos Baquerizo
DECANO DE LA FACULTAD
CIENCIAS MATEMÁTICAS
Y FÍSICAS
___________________________
Ing. Harry Luna Aveiga, M.Sc.
DIRECTOR (E)
CISC, CIN
___________________________
Ing. Leili Lopezdomínguez
TUTOR
___________________________
Ing. Luis Alberto Sánchez
PROFESOR DEL ÁREA
___________________________
Ing. Sol Lopezdomínguez
PROFESOR DEL ÁREA
___________________________
Ab. Juan Chávez A.
SECRETARIO
vii
DECLARACIÓN EXPRESA
“La responsabilidad del contenido de esta Tesis
de Grado, me corresponden exclusivamente; y
el patrimonio intelectual de la misma a la
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL”
MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ
viii
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO
APLICANDO UN LENGUAJE WEB RESPONSIVE
PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB
QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES
DE USUARIOS DIGITALES EN
LOS DEPARTAMENTOS
DE MARKETING
Proyecto de Tesis de Grado que se presenta como requisito para optar por el
título de INGENIERO en SISTEMAS COMPUTACIONALES.
Autor/a: MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ
C.I.: 0918576075
Tutor: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ RIVAS
C.I.: 0926518549
Guayaquil, 10 de junio del 2015
ix
CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR
En mi calidad de Tutor de Tesis de Grado, nombrado por el Departamento de
Investigación, Desarrollo Tecnológico y Educación Continua de la Carrera de
Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Universidad de Guayaquil,
CERTIFICO:
Que he analizado el Proyecto de Grado presentado por la egresada
MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ, como requisito previo para optar por el
título de Ingeniero cuyo problema es:
DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO APLICANDO UN
LENGUAJE WEB RESPONSIVE PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB
QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN LOS
DEPARTAMENTOS DE MARKETING considero aprobado el trabajo en su
totalidad.
Presentado por:
MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ C.I.: 0918576075
Tutor: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ RIVAS
Guayaquil, 10 de junio del 2015
x
AUTORIZACIÓN
PARA PUBLICACIÓN DE TESIS EN FORMATO DIGITAL
1. Identificación de la Tesis
Nombre Alumno: MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ
Dirección: SAUCES 6 MZ.351 V. 16
Teléfono: 5125977 E-mail: [email protected]
Facultad: CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
Carrera: INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
Título al que opta: INGENIERO EN SISTEMAS
Profesor guía: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ
Título de la Tesis: DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO
APLICANDO UN LENGUAJE WEB RESPONSIVE PARA EL DESARROLLO
DE UN SITIO WEB QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS
DIGITALES EN LOS DEPARTAMENTOS DE MARKETING
Temas Tesis: (Palabras claves 5 a 8 )
2. Autorización de Publicación de Versión Electrónica de la
Tesis
A través de este medio autorizo a la Biblioteca de la Universidad de Guayaquil y
a la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas a publicar la versión electrónica
de esta tesis.
Publicación electrónica:
Inmediata X Después de 1 año
Firma Alumno:
3. Forma de envío:
El texto de la Tesis debe ser enviado en formato Word, como archivo .Doc. O
.RTF y .Puf para PC. Las imágenes que la acompañen pueden ser: .gif, .jpg o
.TIFF.
DVDROM CDROM
xi
ÍNDICE GENERAL
Pág.
REGISTRO SENESCYT ...................................................................................... ii
APROBACIÓN DEL TUTOR ................................................................................ iii
DEDICATORIA ................................................................................................... iv
AGRADECIMIENTO ............................................................................................ v
TRIBUNAL DE GRADO ...................................................................................... vi
DECLARACIÓN EXPRESA ................................................................................ vii
CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR ................................................. ix
PARA PUBLICACIÓN DE TESIS EN FORMATO DIGITAL ................................. x
ÍNDICE GENERAL ............................................................................................. xi
ÍNDICE DE CUADROS ...................................................................................... xiv
ÍNDICE DE GRÁFICOS ..................................................................................... xvi
RESUMEN ....................................................................................................... xviii
ABSTRACT ....................................................................................................... xix
INTRODUCCIÓN ................................................................................................. 1
CAPÍTULO I ......................................................................................................... 5
EL PROBLEMA ................................................................................................... 5
Ubicación del Problema en un Contexto .......................................................... 5
SITUACIÓN CONFLICTO NUDOS CRÍTICOS .................................................... 7
CAUSAS Y CONSECUENCIAS DEL PROBLEMA .............................................. 9
DELIMITACIÓN DEL PROBLEMA ..................................................................... 10
FORMULACIÓN DEL PROBLEMA .................................................................... 11
EVALUACIÓN DEL PROBLEMA ....................................................................... 12
OBJETIVOS ...................................................................................................... 14
OBJETIVO GENERAL ................................................................................... 14
OBJETIVOS ESPECÍFICOS .......................................................................... 14
ALCANCES DEL PROBLEMA ........................................................................... 15
JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA .................................................................. 16
CAPÍTULO II ...................................................................................................... 17
MARCO TEÓRICO ............................................................................................ 17
ANTECEDENTES DEL ESTUDIO .................................................................. 17
Business Intelligence...................................................................................... 17
xii
Diferencia de Datos, información y conocimiento ........................................... 19
Áreas aplicativas del Business Intelligence .................................................... 22
Arquitectura típica de Business Intelligence ................................................... 24
El valor de Business Intelligence en las organizaciones ................................. 26
Principales productos de Business Intelligence .............................................. 29
Marketing ....................................................................................................... 37
El mercado ..................................................................................................... 37
Segmentación de mercados ........................................................................... 37
El consumidor ................................................................................................ 38
Aspectos que definen un buen perfil de consumidor ...................................... 39
Público Objetivo ............................................................................................. 40
La vital importancia de conocer el target ........................................................ 40
INTERROGANTES DE LOS DEPARTAMENTOS DE .................................... 41
MARKETING EMPRESARIAL ........................................................................ 41
FUNDAMENTACIÓN LEGAL ......................................................................... 43
HIPÓTESIS PREGUNTAS A CONTESTARSE .............................................. 49
VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN ........................................................... 50
VARIABLE INDEPENDIENTE ........................................................................ 50
VARIABLE DEPENDIENTE ........................................................................... 51
DEFINICIONES CONCEPTUALES ................................................................ 51
CAPÍTULO III ..................................................................................................... 56
METODOLOGÍA ................................................................................................ 56
DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN ................................................................. 56
Instrumento de Recolección de Datos ............................................................ 62
Instrumentación utilizada ................................................................................ 62
La encuesta y el cuestionario ......................................................................... 63
Procedimientos de la Investigación ................................................................ 64
DIAGNÓSTICO GENERAL DE LA ORGANIZACIÓN ..................................... 65
DIAGRAMA CAUSA – EFECTO .................................................................... 67
PROPUESTAS DE MEJORAS DE PROCESOS ............................................ 68
ANÁLISIS DE PROCESOS ............................................................................ 68
Descripción y codificación de variables .......................................................... 71
Codificación de variables de datos ................................................................. 72
Metodologías estadísticas .............................................................................. 80
xiii
Análisis Univariado de los Datos Cuantitativos ............................................... 80
Análisis Univariado de los Datos Cualitativos ................................................. 87
Análisis Bivariado de los Datos ...................................................................... 99
CRITERIOS PARA LA ELABORACIÓN DE LA PROPUESTA ......................... 105
CRITERIOS DE VALIDACIÓN DE LA PROPUESTA ....................................... 106
PROPUESTA DEL PROTOTIPO WEB RESPONSIVE .................................... 107
Módulo Administración ................................................................................. 108
Módulo Importar Datos ................................................................................. 108
Módulo Estadísticos ..................................................................................... 109
CAPÍTULO IV .................................................................................................. 111
MARCO ADMINISTRATIVO ............................................................................ 111
Cronograma de actividades.......................................................................... 111
PRESUPUESTO .......................................................................................... 116
CAPÍTULO V ................................................................................................... 117
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................................... 117
CONCLUSIONES ........................................................................................ 117
RECOMENDACIONES ................................................................................ 119
BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................ 120
xiv
ÍNDICE DE CUADROS
CUADRO No. 1: PROBLEMAS, CAUSAS Y CONSECUENCIAS
DEPARTAMENTO DE MARKETING ................................................................... 9
CUADRO No. 2: SELECCIÓN DE INSTRUMENTO DE LA INVESTIGACIÓN . 62
CUADRO No. 3: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EDAD .................................. 72
CUADRO No. 4: CODIFICACIÓN DE VARIABLE ESTUDIOS .......................... 72
CUADRO No. 5: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CARGO ............................... 73
CUADRO No. 6: CODIFICACIÓN DE VARIABLE ACCESO A INFORMACIÓN 73
CUADRO No. 7: CODIFICACIÓN DE VARIABLE FRECUENCIA ANÁLISIS .... 74
CUADRO No. 8: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CLIENTES RECURRENTES
.......................................................................................................................... 74
CUADRO No. 9: CODIFICACIÓN DE VARIABLE DISPONIBILIDAD
INFORMACIÓN ................................................................................................. 75
CUADRO No. 10: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EJECUCIÓN DE REPORTES
.......................................................................................................................... 76
CUADRO No. 11: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EMPRESA POSEE
HERRAMIENTAS .............................................................................................. 76
CUADRO No. 12: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CONOCIMIENTO BI .......... 77
CUADRO No. 13: CODIFICACIÓN DE VARIABLE TIPO DE HERRAMIENTA . 77
CUADRO No. 14: CODIFICACIÓN VARIABLE CONOCE HERRAMIENTAS BI78
CUADRO No. 15: CODIFICACIÓN DE VARIABLE TRABAJO EFICIENTE CON
HERRAMIENTA................................................................................................. 79
CUADRO No. 16: CODIFICACIÓN DE VARIABLE IMPLEMENTAR
HERRAMIENTA BI ............................................................................................ 79
CUADRO No. 17: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA DE LA VARIABLE EDAD 80
CUADRO No. 18: ANÁLISIS ESTADÍSTICO VARIABLE EDAD ....................... 81
CUADRO No. 19: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA DE LA VARIABLE
EJECUCIÓN DE REPORTES ............................................................................ 83
CUADRO No. 20: ANÁLISIS ESTADÍSTICO VARIABLE EJECUCIÓN DE
REPORTES ....................................................................................................... 85
CUADRO No. 21: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE ESTUDIOS .. 87
CUADRO No. 22: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE CARGO ........ 88
xv
CUADRO No. 23: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE ACCESO A LA
INFORMACIÓN ................................................................................................. 89
CUADRO No. 24: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE FRECUENCIA
DE ANÁLISIS .................................................................................................... 90
CUADRO No. 25: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE
CONOCIMIENTO CLIENTES RECURRENTES ................................................ 91
CUADRO No. 26: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE
DISPONIBILIDAD DE INFORMES .................................................................... 92
CUADRO No. 27: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE EMPRESA
POSEE HERRAMIENTAS ................................................................................. 93
CUADRO No. 28: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA CONOCIMIENTO BI ....... 94
CUADRO No. 29: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE TIPO DE
HERRAMIENTA................................................................................................. 95
CUADRO No. 30: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE CONOCE
HERRAMIENTAS BI .......................................................................................... 96
CUADRO No. 31: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE TRABAJO
EFICIENTE CON HERRAMIENTA .................................................................... 97
CUADRO No. 32: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE
IMPLEMENTARIA HERRAMIENTAS BI ............................................................ 98
CUADRO No. 33: TABLAS CRUZADAS VARIABLES REPORTES EFICIENTES
VS. HERRAMIENTAS ....................................................................................... 99
CUADRO No. 34: PRUEBAS DE CHI CUADRADO VARIABLES
REPORTESEFICIENTES VS. HERRAMIENTAS ............................................ 100
CUADRO No. 35: TABLAS CRUZADAS VARIABLES CLIENTES
RECURRENTES VS. ESTUDIOS .................................................................... 101
CUADRO No. 36: PRUEBAS DE CHI CUADRADO VARIABLES CLIENTES
RECURRENTES VS. ESTUDIOS .................................................................... 102
CUADRO No. 37: TABLAS CRUZADAS VARIABLES IMPLEMENTAR
HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI ................................................. 103
CUADRO No. 38: PRUEBAS DE CHI CUADRADO VARIABLES
IMPLEMENTAR HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI ........................ 104
xvi
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Pág.
GRÁFICO No. 1: PROCESO DE TRANSFORMACIÓN DE DATOS A
CONOCIMIENTO .............................................................................................. 19
GRÁFICO No. 2: PROCESO DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN
ORGANIZACIONAL ........................................................................................... 22
GRÁFICO No. 3: ARQUITECTURA DE UNA SOLUCIÓN DE BUSINESS
INTELLIGENCE ................................................................................................. 25
GRÁFICO No. 4: TIPOS DE CUADROS DE MANDO ....................................... 29
GRÁFICO No. 5: CUADRO DE MANDO INTEGRAL ........................................ 32
GRÁFICO No. 6: ASPECTOS A CONSIDERAR EN EL ESTUDIO
COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR ....................................................... 38
GRÁFICO No. 7: DIAGRAMA CAUSA - EFECTO ............................................ 67
GRÁFICO No. 8: DEPARTAMENTOS DONDE SE GENERA EL MAYOR
VOLÚMEN DE INFORMACIÓN DE LA EMPRESA ........................................... 69
GRÁFICO No. 9: GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN DE LA EMPRESA ........... 70
GRÁFICO No. 10: HISTOGRAMA VARIABLE EDAD ....................................... 81
GRÁFICO No. 11: DIAGRAMA DE CAJAS Y BIGOTES DE LA VARIABLE
EDAD ................................................................................................................ 83
GRÁFICO No. 12: HISTOGRAMA VARIABLE EDAD EJECUCIÓN DE
REPORTES ....................................................................................................... 84
GRÁFICO No. 13: DIAGRAMA DE CAJAS Y BIGOTES DE LA VARIABLE
EDAD ................................................................................................................ 86
GRÁFICO No. 14: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE ESTUDIOS .............. 87
GRÁFICO No. 15: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CARGO ................... 88
GRÁFICO No. 16: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE ACCESO A LA
INFORMACIÓN ................................................................................................. 89
GRÁFICO No. 17: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE FRECUENCIA DE
ANÁLISIS .......................................................................................................... 90
GRÁFICO No. 18: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCIMIENTO
CLIENTES RECURRENTES ............................................................................. 91
xvii
GRÁFICO No. 19: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE DISPONIBILIDAD DE
INFORMES ........................................................................................................ 92
GRÁFICO No. 20: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE EMPRESA POSEE
HERRAMIENTAS .............................................................................................. 93
GRÁFICO No. 21: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCIMIENTO BI 94
GRÁFICO No. 22: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE TIPO DE
HERRAMIENTA................................................................................................. 95
GRÁFICO No. 23: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCE
HERRAMIENTAS BI .......................................................................................... 96
GRÁFICO No. 24: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE TRABAJO EFICIENTE
CON HERRAMIENTA ........................................................................................ 97
GRÁFICO No. 25: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE IMPLEMENTAR
HERRAMIENTAS BI .......................................................................................... 98
GRÁFICO No. 26: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES
REPORTESEFICIENTES VS. HERRAMIENTAS .............................................. 99
GRÁFICO No. 27: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES CLIENTES
RECURRENTES VS. ESTUDIOS .................................................................... 101
GRÁFICO No. 28: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES IMPLEMENTAR
HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI .................................................. 103
GRÁFICO No. 29: PANTALLA DEL PROTOTIPO CON SUS PRINCIPALES
FUNCIONES ................................................................................................... 107
GRÁFICO No. 30: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO
ADMINISTRACIÓN .......................................................................................... 108
GRÁFICO No. 31: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO IMPORTAR
DATOS ............................................................................................................ 108
GRÁFICO No. 32: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO
DE PERFILES ................................................................................................. 109
GRÁFICO No. 33: PANTALLA DEL PROTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO
DE PERFILES PAISES.................................................................................... 109
GRÁFICO No. 34: PANTALLA DEL PROTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO
DE PERFILES POR TIPOS DE DISPOSITIVO ................................................ 110
GRÁFICO No. 35: PANTALLA DEL PROTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO
DE PERFILES COMPARATIVO POR PRODUCTO ........................................ 110
xviii
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO APLICANDO UN
LENGUAJE WEB RESPONSIVE PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB
QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN
LOS DEPARTAMENTOS DE MARKETING
Autor/a: MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ
Tutor/a: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ
RESUMEN
El presente proyecto es un prototipo aplicando un lenguaje web responsive para el desarrollo de un sitio web con el objetivo de visualizar perfiles de usuarios digitales en los Departamentos de Marketing. En la actualidad los datos son muy relevantes para determinar un óptimo público-objetivo de un determinado producto o servicio de una empresa y la importancia que tiene esta información en la toma de decisiones a nivel gerencial. La era digital y las nuevas tecnologías han incursionado en la sociedad a grandes pasos, creando un mercado de consumo especial que cambian nuestra forma de vida de una tradicional a una digital, muchos de estos consumos digitales son marcados por tendencias, las cuales se pueden ver reflejadas en un sistema como el anteriormente mencionado. El desarrollo de este proyecto se ha basado en inteligencia de negocios, considerando la importancia de transformar los datos en información relevante para la empresa, y la información en conocimiento, para que pueda optimizar el proceso de la toma de decisiones y las respectivas ganancias para la empresa. Se realizó una encuesta para un análisis de trabajo de campo a 110 personas de nivel gerencial de empresas pequeñas y medianas de la ciudad de Guayaquil, considerado sus conocimientos de inteligencia de negocios, el uso de herramientas y toma de decisiones; además de la información de un medio de comunicación importante de la ciudad de Guayaquil que posee venta de suscripciones digitales en una tienda en línea, con la cual se ha podido considerar los rasgos cualitativos más importantes de los usuarios digitales para el desarrollo de este sistema. Este proyecto es importante porque permite visualizar una muestra de la tendencia del mercado digital ecuatoriano, en transacciones y en consumo de servicios en línea, y porque sirve de base para otros estudios como académicos, médicos o sociales. Palabras Clave: Tecnología de Información y Comunicación, Marketing Digital, Automatización e Instrumentación, Inteligencia de Negocios, Sistemas de Información, Toma de decisiones, Campañas Digitales, Perfiles Digitales, Público Objetivo, Inteligencia empresarial.
xix
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS
CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO APLICANDO UN
LENGUAJE WEB RESPONSIVE PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB
QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN
LOS DEPARTAMENTOS DE MARKETING
Autor/a: MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ
Tutor/a: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ
ABSTRACT
This project is implementing a responsive web development language to a website in order to view digital user profiles in the Departments of Marketing prototype. At present the data is very relevant to determining an optimal target audience for a particular product or service of a company and the importance of this information in decision-making at the management level. The digital age and new technologies have penetrated society strides, creating a market of special consumption changing our way of life from a traditional to a digital, many of these digital consumption are marked by trends, which can be seen reflected in a system as aforementioned. The development of this project has been based on business intelligence, considering the importance of transforming data into information relevant to the company, and information into knowledge, so you can optimize the process of decision-making and for the respective gains company. A survey for an analysis of fieldwork 110 people management level of small and medium enterprises in the city of Guayaquil took place, considered their knowledge of business intelligence, use of tools and decision-making; in addition to the information from a major media city of Guayaquil that has selling digital subscriptions in an online store, with which it has been considered the most important qualitative features of digital users to develop this system. This project is important because it allows you to view a sample of the trend of Ecuador's digital market, transactions and online consumer services, and because it provides a basis for other studies such as academic, medical or social. Keywords: Information and Communication Technology, Digital Marketing, Automation and Instrumentation, Business Intelligence, Information Systems, Decision Making, Digital Campaigns, Digital Profiles, Target, Business Intelligence.
1
INTRODUCCIÓN
La era digital y las nuevas tecnologías han incursionado en la sociedad a
grandes pasos, en pocos años han inundado y creado un mercado de consumo
especial que cambian nuestra forma de vida, de una tradicional a una digital.
Hoy es normal comunicarnos en tiempo real con alguna persona o familiar en
cualquier parte del mundo, consultar libros enteros en portales de internet,
realizar estudios a distancia, tener amigos por medio de redes sociales y como
no mencionar las transacciones electrónicas de servicios y productos; sin duda
han cambiado el mundo y con él nuestro comportamiento también.
En Ecuador la evolución digital y tecnológica se va presentando a pasos
continuos, cuando se comienza a registrar que “De acuerdo a las últimas cifras
oficiales el 56% de la población se encuentra bancarizada y, de ésta, al menos
un 40% utiliza servicios de banca electrónica. La penetración de internet pasó
del 9%, hace 10 años, a un 40% en la actualidad, por lo que se prevé un
crecimiento acelerado en los próximos años.” lo asegura Hely Gudiño Monge,
Gerente Cash Management, Banca Empresas, Banco Pichincha en una
entrevista realizada por la ABPE (Asociación de Bancos Privados del Ecuador
ABPE, 2015).
En el 2014, según la Encuesta de Condiciones de Vida 2014 del INEC,
“alrededor de 24,3% de ecuatorianos (de la población de 12 años en adelante)
poseían un smartphone y a finales de ese año cerca del 86% de la población
tenía acceso a las tecnologías de la información. Así mismo, se estimó que las
conexiones a Internet a través de dispositivos móviles y tabletas crezcan en un
13% para el 2018”. (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos, Tecnologías de
la Información y Comunicación, 2014).
La accesibilidad a los medios y servicios de internet presentan un decremento en
sus costos, los planes tarifarios de internet fijo dedicado residencial en el 2013,
pasan de $29,80 a $24,59 en el año 2014, aumentando a la vez la demanda a
estos servicios. (Superintendencia de Telecomunicaciones, 2014). Hay que
considerar que cada vez es mayor el interés de dar cobertura y acceso a internet
de forma gratuita, en centros comerciales, aeropuertos, parques, centros
2
educativos, estaciones de red de servicio de transporte público, gasolineras,
librerías, entre otros.
Por otra parte la banca tradicional y las transacciones comerciales han cedido
paso a ampliar las formas de uso del Internet, complementando la atención a
clientes a través de los servicios ofrecido en una página web, transacciones en
línea realizadas en el mismo banco o a otros bancos por medio de sus
aplicaciones digitales, la reducción de costos operativos en la emisión de
estados de cuenta, ajustes en tareas operativas, y algunas otras ventajas más,
pero la más importante, el uso de la tarjeta crédito para compras en línea de
producto o servicios, nacionales e internacionales.
Los negocios dependen cada vez más de sus sistemas empresariales, los cuales
acumulan rápidamente grandes cantidades de información, cada transacción on-
line genera valiosa información entre las secciones departamentales de las
empresas, toda un histórico de transacciones realizadas, también se considera
como información la correspondiente a los mercados propios o ajenos, se
registra todo en los sistemas de información que en el mejor de los casos son
utilizadas después para la toma de decisiones y en el peor, simplemente queda
archivada o guardada.
Todo esto nos da una muestra importante que la tecnología, el internet y las
aplicaciones digitales están presentes con todas las facilidades en nuestras
actividades diarias, transacciones comerciales, vida profesional, y hasta en
nuestras actividades familiares.
Con las grandes cantidades de información disponible, es complicado para las
gerencias de una empresa tener información real y concisa de lo que resulta
importante para el negocio. Es importante a nivel de grandes empresas o
PYMES (SRI, 2015) los montos vendidos pero también lo es saber: ¿Qué es lo
más vendido?, ¿Quiénes son nuestros compradores?, ¿Cuál es el producto
estrella?, ¿Cuál fue el medio de pago?
Según la empresa Argentina Corp-Solutions (2007) en la mayoría de las
organizaciones, le toma a un gerente de cuenta horas o días obtener respuestas
a sus preguntas. Muchas organizaciones tienen distintos silos de información.
Los registros de órdenes, facturas y pagos de clientes se encuentran en el
sistema de contabilidad; la información de instalación y soporte de almacena en
la base de datos de servicio a clientes; el software de administración de
3
contactos rastrea el historial de propuestas y ventas; y el historial de contactos
de marketing se encuentra en el departamento de marketing.
Estos sistemas casi nunca se comunican en el mismo lenguaje, y no resulta fácil
para los usuarios con poca experiencia técnica obtener respuestas fácilmente.
Como resultado de ello, la información tiene que solicitarse a diferentes
departamentos o a través de los administradores de TI, quienes deben asignar a
varias personas a integrar distintos reportes, usando varios recursos humanos y
tecnológicos. La importación y estandarización de los datos a ser utilizados en la
elaboración de reportes, puede llevar un tiempo considerable realizarlas y quizás
para cuando esté listo el reporte, la información puede haber perdido su validez.
Enríquez (2014) sostiene que “Las organizaciones son ricas en datos pero
pobres en información” (párr.2). Entonces el reto es transformar los datos en
información útil, así los diferentes departamentos de la empresa podrán utilizar
esa información para incrementar la parte monetaria de la compañía. Para los
departamentos de marketing es importante porque existen muchas estrategias
importantes a desarrollar, una de ellas es la creación de perfiles de usuarios, la
cual permite establecer un buen mercado objetivo para las diferentes campañas
digitales o tradicionales.
Según Germán Piñeiro (2014), Ingeniero en Marketing y experto en Gestión
Empresarial, afirma “los visitantes de tu sitio web, tienda en línea y cualquier
persona que visita tu catálogo o visualiza tu contenido pueden ser definidos por
su personalidad que estará formada también por un conjunto de intereses. Por
ello, es factible evaluar este concepto y aplicarlo a su audiencia para asegurarse
de que su tienda online, contenido y estrategia social se sintonicen con las
necesidades de su mercado objetivo”.
El realizar un reporte con los datos más importantes o cualitativos de los
usuarios digitales de la empresa, es un proceso tedioso que requiere tiempo,
pero que trae muchos beneficios a mediano y largo plazo, porque ayuda a
asegurarse de que su marca pueda vencer en la batalla por la relevancia online,
empleando el conocimiento que tiene de sus usuarios y compradores como un
elemento básico para definir un mercado objetivo.
Este proyecto es un prototipo de un sitio web que permite visualizar las
principales características cualitativas de perfiles de usuarios digitales que
ayudará a la toma de decisiones en los departamentos de marketing, se
4
trabajará una muestra de suscriptores digitales obtenidos mediante registros de
suscripciones en una tienda virtual de un medio de comunicación impresa con
ediciones digitales y estará desarrollado en un lenguaje web responsiva para ser
visualizado en computadores, tabletas, o teléfonos inteligentes.
Además permite optimizar los tiempos de ejecución y presentación de este tipo
de reportes, disminuyendo el uso de herramientas y recursos humanos,
mejorando la calidad de la información, contar con información centralizada y
disponible en multi-plataformas, sin límites de accesos disponibles las 24 horas
del día. Los usuarios de marketing pueden convertir esta información en
conocimiento y éste en ganancias para la empresa.
En el capítulo II se desarrollará el marco teórico, basado en inteligencia de
negocios y la importancia de transformar los datos en información relevante para
la empresa, y la información en conocimiento, que pueda optimizar el proceso de
la toma de decisiones y las respectivas ganancias para la empresa. Además se
explicará la importancia del público-objetivo y los aspectos que definen un buen
perfil de consumidor.
En el capítulo III se mostrará el resultado de la encuesta realizada para el
análisis de trabajo de campo dirigida a 110 personas de nivel gerencial de
empresas pequeñas y medianas de la ciudad de Guayaquil, considerado sus
conocimientos de inteligencia de negocios, el uso de herramientas y toma de
decisiones.
En el IV capítulo se detalla las fases en las que se desarrolló el proyecto, los
tiempos de ejecución y la inversión que incurrió la realización del mismo.
En el capítulo V las respectivas concusiones y recomendaciones del proyecto la
pauta de cómo éste sistema sirve de base para otros estudios con fines
académicos, médicos o sociales.
5
CAPÍTULO I
EL PROBLEMA
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Ubicación del Problema en un Contexto
En la mayoría de las organizaciones, los empleados toman a diario muchas
decisiones, sobre todo las áreas de mercadeo, marketing, ventas, publicidad, y
compras, estas decisiones muchas veces están basadas en los hechos, Corp-
Solutions (2007) manifiesta que con frecuencia están basada en la experiencia
obtenida, el conocimiento acumulado o las reglas básicas del negocio impuestas.
Esto representa un problema debido a que la experiencia, el conocimiento y las
reglas básicas se adquieren y se desarrollan a lo largo de los años; de hecho,
algunos empleados nunca llegan a desarrollarlas y se sienten presa de las
trampas que implican las decisiones y los juicios imparciales. Mejorar la calidad
de las decisiones empresariales tiene un impacto directo en los costos y los
ingresos de la empresa.
Los Gerentes pueden mejorar la calidad de las decisiones haciendo tareas
críticas ellos mismos, en base a sus resultados, a la estandarización de los datos
obtenidos anteriormente y al uso de programas u hojas de cálculos que si bien
son de ayudan, dará como resultado agotamiento, desgaste del personal
humano si en caso ha sido delegado y creando grandes cuellos de botella en
los diferentes trabajos planificado u organizado.
La mayoría de las empresas tratan de mediar estos problemas de formas
empíricas adaptadas a sus necesidades o recursos que van desde la asignación
de personal no calificado a estas tareas, muchas veces tediosas o repetitivas,
que no resultan de mucho interés para la persona que la realiza, por lo que se
expone a la pérdida de datos en la elaboración de las tareas. Se solicita la
información requerida a las diferentes secciones o áreas de sistemas, algunos
asignan a varias personas a manipular los distintos datos y a crear los reportes
6
solicitados. Las respuestas a estos requerimientos se pueden hacer en varias
semanas, y es posible que para cuando se necesite estos reportes, la data ya no
esté actualizada y dificulte la toma de decisiones de manera oportuna.
Los ERP (Muñiz, 2004) permiten planificar y controlar recursos y actividades
relacionadas con la compra, producción, envío y contabilización de un pedido.
Los cuales internamente y en la gestión de procesos son excelentes, pero no
sirven para competir con un mercado digital, que se maneja bajo tendencias,
hábitos de consumos, y nichos del mercado.
Entre los diferentes tipos de información que manejan las empresas, se
encuentra la más importante, la contable, no por el monto obtenido en
determinado rango de tiempo, sino por el tipo de producto o servicio que las
personas están consumiendo, silos y silos de información, registros de órdenes,
montos y formas de pagos de clientes que se encuentran en los módulos de
contabilidad; la cual es básica para el análisis, la gestión y la toma de decisiones
de marketing empresarial.
La presentación de la información, si bien estamos acostumbrados a elaborar
reportes e imprimirlos por una buena presentación, revisión y aprobación de un
trabajo desarrollado, no ocurre lo mismo con nuestros clientes o futuros clientes,
la información debe estar siempre a mano, objetiva, y exacta en formatos
digitales, permitiendo visualizarse por los diferentes navegadores o programas
desde cualquier equipo o dispositivo inteligente.
Para las pequeñas y medianas empresas de Guayaquil, comprar herramientas
específicas de inteligencia de negocios resultan una buena decisión, pero por el
desconocimiento y por los costos de implementación, dejan de ser una
alternativa viable para el proceso de los datos y la toma de decisiones. Esta
situación afecta sobre todo a los Departamentos de Marketing porque no
cuentan con un sistema que les permita visualizar las características cualitativas
más importantes de sus clientes o grupo objetivo de mercado. Este proyecto
permitirá determinar el consumo de un grupo específico de usuarios, dando una
pauta del desenvolvimiento del mercado digital ecuatoriano, el uso de tarjetas de
créditos, y el consumo de productos digitales.
7
SITUACIÓN CONFLICTO NUDOS CRÍTICOS
Un aspecto muy importante de un buen negocio, a parte de la creatividad para
lograr la atención y la ejecución con una buena producción visual, se encuentra
la estrategia y parte de una buena estrategia, es determinar la audiencia para
lograr sus objetivos específicos; la medición del éxito de un anuncio se basa en
el grado de eficacia con que logra sus metas: aumentar las ventas, ser
tendencia, ser recordado, sí logra que cambien las actitudes y si contribuye a
que se conozca la marca.
Entonces surgen las siguientes preguntas: ¿Cuál es su audiencia?, ¿Quiénes
son?, ¿Qué edades tienen?, ¿Cuál es su ubicación? muchas preguntas y muy
pocas respuestas. Toda esta información del target (Puromarketing, 2014)
publicitario existe, puede ser complicado para una gerencia tener un panorama
real de la información importante para el negocio partiendo de la disponibilidad
de la información.
Toma unos pocos minutos solicitarla al Departamento de Sistemas o al
Departamento contable el reporte solicitado, pero éste a su vez se demorará un
tiempo estimado de mínimo 24 horas hábiles en poder entregar este tipo de
reporte. Es esencial para este tipo de negocios, una respuesta inmediata
confiable, porque habla de la preparación y de la imagen de la empresa. Esto
provoca que los negocios se condicionen a la recepción de la información
solicitada por algún medio alterno o con una nueva visita.
Esta situación que se acaba de mencionar, sucede dentro de las empresas,
surgen las mismas preguntas a la hora de plantear nuestra siguiente campaña,
ya sea de marketing tradicional o de marketing digital. En la actualidad, el
marketing digital, y la presencia que se tiene en redes sociales, e-mail, banners
publicitarios, e-comerce, es la más medible, con cifras relevantes en las que
indica que la publicidad que se realiza por medios tradicionales como televisión,
revistas, radios, periódicos, vallas publicitarias compite directamente con la
digital.
Según Corp-Solutions (2007) a medida que los negocios crecen dependen más
de los sistemas empresariales, los cuales van acumulando rápidamente grandes
cantidades de información. Cada transacción entre departamentos o con el
8
mundo exterior, información sobre transacciones pasadas, así como grandes
cantidades de información de mercados externos, se registra todo en los
sistemas de información para su uso y acceso “más adelante”.
Según Tech-spartan (2014), en un estudio sobre los cambios en internet
demuestran que las marcas se consumen el 58% por Televisión, 39% revistas,
37% radios, 35% periódicos, 24% vallas publicitarias. Así mismo se destaca el
45% por correos electrónicos, 33% banners y el 28% por redes sociales. Esto
nos permite tener una idea clara de cómo las personas reciben información de
las marcas. (Ver anexos 1)
En este caso nos vamos a enfocar un poco en la estrategia de marketing digital,
para conseguir un plan de marketing digital exitoso es necesario comprender las
ventajas que tienen las PYMES en el mundo digital, ya que con una campaña
bien planteada y bien enfocada podemos tener resultados positivos a bajos
costos.
Para esto se necesita conocer el sector, la actividad, y un análisis de nuestro
target, o mercado objetivo. Es relevante el conocimiento del nivel
socioeconómico, edades, sexo, ocupación, hábitos de consumo, hábitos de
compra; información que la tenemos y la podemos segmentar en base a
nuestros registros de consumo de nuestros clientes.
Muchas plataformas virtuales disponibles las 24 horas del día, al no poseer esta
información al día, no considerarla al momento de plantear estrategias, no hacer
una correcta campaña de marketing digital, tal vez no podamos cumplir con el
objetivo principal de nuestra estrategia digital, como es la de transformar la
ventas potenciales en transacciones reales en el caso de nuevos clientes.
En la actualidad, como resultado de los conocimientos de las investigaciones en
los campos de la neuropsicología y las neurociencias, se afirma que un producto
es una construcción cerebral. Si bien lo que cada producto representa en la
mente de las personas es el resultado de un proceso individual, pero existen
similitudes que son compartidas por grupos con características homogéneas.
(Braidot, 2011).
Según Braidot (2011) indagar cuáles son esas similitudes e interpretarlas es de
gran importancia ya que proporciona una base para segmentar el mercado
mucho más eficaz que los criterios convencionales, obtenidas de reportes y del
apropiado análisis de los mismos.
9
CAUSAS Y CONSECUENCIAS DEL PROBLEMA
Para determinar las diferentes causas que motivan el problema y las
consecuencias que éstos conllevan se ha elaborado el cuadro No.1,
considerando las causas más improtantes.
CUADRO No. 1: PROBLEMAS, CAUSAS Y CONSECUENCIAS
DEPARTAMENTO DE MARKETING
CAUSAS
CONSECUENCIAS
Entrega tardía de reportes. Información desactualizada.
Toma oportuna de decisiones en
las campañas de marketing.
No se realizarán promociones más
atractivas
Desconocer los hábitos de pagos de
los clientes.
Apuntar a transacciones que no
son comunes aún en el mercado
No conocer las tendencias en el
consumo de productos
Hacer que ciertos productos
pierdan valor comercial.
Desconocer las personas a las que
está llegando el producto, su
ubicación, su sexo, y otros.
Pérdida de potenciales clientes
Desconocer las tendencias de
compra de los productos.
No considerar nuevos nichos de
mercados existentes.
No manejar información del
producto más vendido.
No reflejar la verdadera
importancia de nuestros productos
No conocer cómo se va
desenvolviendo una campaña de
marketing digital
Se pierde la capacidad de reacción
y reajustar la campaña para el
cumplimiento del objetivo.
No tener reportes de formatos
digitales establecidos.
Se pierden oportunidades de
generar nuevos negocios.
Falta de información en diferentes
formatos físicos o digitales.
Afecta la facilidad de uso y
presentación de la información
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
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DELIMITACIÓN DEL PROBLEMA
Los nuevos modelos de gestión empresarial indican que actualmente la
información es el recurso más valioso con que cuentan las empresas, en
contraposición con el capital, cuya relevancia dejó ese primer plano y lo más
importante es poder crear una concientización corporativa orientada a mejorar
sus diferentes estrategias. (Gestiópolis, 2015, p30)
Actualmente en las pequeñas y medianas empresas que manejan grandes
volúmenes de este tipo de información, no cuentan con una herramienta que les
permita visualizar los perfiles de usuarios digitales y que sea utilizada a nivel
gerencial en los departamentos de marketing para la toma de decisiones,
conociendo las tendencias y consumos en un mercado netamente digital, que si
bien es cierto es nuevo en nuestro país y que está creciendo a pasos
agigantados.
Considerando los factores económicos y tecnológicos, es que vamos a diseñar
esta herramienta para que nos ayude en el análisis y la comparación de los
principales datos cualitativos de estos perfiles, en un solo sitio web aplicando un
lenguaje web responsive siempre disponible, objetiva, y exacta, permitiendo
visualizarse digitalmente por los diferentes navegadores desde cualquier equipo
o dispositivo inteligente, con la finalidad de que sea un verdadero soporte en la
gestión de departamentos como marketing.
Su desarrollo está basado en lenguaje web responsive con PHP, HTML5 +
Javascript el cual permite tener la información disponible en multi-plataformas,
usando un lenguaje responsive web design para que el diseño y la información
sea adaptable visualmente al dispositivo o equipo que se esté utilizando.
En base a lo anterior expresado este proyecto se va a centrar en la presentación
de las variables más relevantes que nos permitan identificar pequeños nichos de
mercado de productos y a definir un buen target publicitario a quien va dirigido el
producto y las campañas de marketing tradicional y digital. Está orientado a las
empresas medianas o pequeñas que hayan incursionado en el mercado digital
ecuatoriano, que manejen usuarios digitales, transacciones electrónicas,
servicios en línea, tiendas en línea, y que no dispongan económicamente para
implementar un sistema integral de Inteligencia de Negocios, por falta de
conocimiento o inversión y que están dispuesto a mejorar su gestión comercial.
11
FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
¿LA FALTA DE UNA HERRAMIENTA QUE PERMITA VISUALIZAR LAS
PRINCIPALES CARACTERISTICAS CUALITATIVAS DE LOS PERFILES DE
USUARIOS DIGITALES AFECTA A LA CORRECTA TOMA DE DESICIONES
EN LOS DEPARTAMENTOS DE MARKETING A LA HORA DE CONSIDERAR
SU PÚBLICO OBJETIVO?
El problema de las pequeñas o medianas empresas relacionadas con venta de
productos o servicios en línea, que usan portales de compras, tarjetas de crédito,
van creciendo rápidamente y van creando grandes volúmenes de información A
medida que se generan las transacciones diarias, también debemos tener en
cuenta que muchos de estos consumos se manejan por tendencias al momento
de adquirirlas, más que por una necesidad.
Esta situación afecta los departamentos de marketing de las pequeñas o
medianas empresas de la ciudad de Guayaquil, al no tener el control, el
conocimiento de lo que está pasando y cómo se va desenvolviendo el producto
en el mercado digital ecuatoriano, un mercado prácticamente nuevo por
experimentar. Éste desconocimiento puede llevar a enfocar mal una nueva
campaña de marketing, a la mala selección del público objetivo, a perder la
capacidad de reacción en base a campañas en marcha, a no obtener los
resultados esperados de los objetivos propuestos e incluso en incurrir en gastos
adicionales para el cumplimiento de los objetivos inicialmente planteados.
Parte de este problema se relaciona también directamente con la recolección y
manipulación de los datos; porque se invierte más tiempo en la recolección y
administración de la información por no encontrarse centralizada, el consumo de
recurso humano, el uso de herramientas no apropiadas, la pérdida de
información por la cantidad de volúmenes a trabajar y finalmente el tiempo en el
que se necesita utilizar esta información.
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EVALUACIÓN DEL PROBLEMA
Las pequeñas y medianas empresas, apegándose a la evolución de la
tecnología y a los mercados digitales, las tiendas en línea, aplicaciones digitales,
la publicidad en redes sociales, publicidad en redes de búsquedas, las nuevas
formas de pago con plataformas como PayPal, iTunes, Tarjetas de Crédito y
sobre todo la satisfacción de las necesidades de los clientes, nos abre un
camino más amplio en el mundo del comercio electrónico.
La toma de decisiones definitivamente debe basarse sobre las tendencias del
mercado, y es en las propias experiencias que se puede determinar un buen
mercado para los productos o servicios, comenzar a guiarse por las propias
experiencias, en el caso de que se posea productos o servicios digitales, y sobre
todo las plataformas que se utilizan para captar estos pagos.
A continuación algunos aspectos importantes de la evaluación del problema:
Delimitado: Este proyecto está orientado a ser una herramienta de soporte a las
gestiones y toma de decisiones de departamentos de Marketing de pequeñas y
medianas empresas del Ecuador, en el cual se utilizará los datos de los perfiles
de usuarios digitales en donde se aplicará un proceso de importación
estandarizada de los datos y presentación de la información fomentando el
conocimiento del mercado del producto o servicio.
Claro: Las opciones del sistema, y su vista porcentual, así como la comparación
de diferentes rangos de tiempo da una idea más precisa de cómo va
evolucionando el producto en el mercado digital.
Evidente: Porque las medianas o pequeñas empresas, que no poseen recursos
económicos para implementar grandes sistemas de inteligencia de negocios,
necesitan tomar decisiones en base a informes reales para obtener negocios
más rentables.
Concreto: Porque muestra información clara y precisa en un formato digital que
será usado en la gestión de departamentos de marketing de la empresa.
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Original: Por ser una experiencia de compra nueva en el Ecuador, la incursión
de las tiendas en línea, el uso de los diferentes medios de pago, y por que
según M. Carrillo, Gerente General de Pacificard, (Entrevista Paymentmedia, 12
de Septiembre, 2014) explica que: “cada vez hay mayor disposición de los
clientes para comprar en la web. Hemos pasado de una participación, hace ocho
años atrás, del 3% de facturación en sitios web, a un 10% actual. Sin embargo,
el 98% se las compras se realizan en sitios web de exterior, lo que da la
oportunidad de poder intensificar la oferta de botones de pagos para empresas
locales que deseen realizar comercio electrónico”. Es importante disponer de un
sistema que nos ayude a visualizar el desarrollo de este tipo de comercio.
Factible: Porque al estar desarrollado en un lenguaje web responsive, con PHP,
HTML5 + Javascript permitirá tener la información disponible en multi-
plataformas, usando un lenguaje responsive web design para que el diseño y la
información sea adaptable visualmente al dispositivo o equipo que se esté
utilizando, contando con información real, y exacta siendo un apoyo a la toma
de decisiones.
Identifica los productos esperados: El resultado o conocimiento que este
sistema brinda es importante para la gestión de Departamentos de Marketing de
pequeñas o medianas empresas, porque ayuda a predecir un consumo digital,
evaluando los resultados en periodos cortos, y poder tomar las decisiones
correctivas, si se da el caso para el cumplimiento de los objetivos propuestos.
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OBJETIVOS
Teniendo en cuenta que los datos y la información son muy relevantes en esta
era tan digital, y la importancia que tienen en la toma de decisiones, existe el
principal objetivo que es diseñar y construir un prototipo aplicando un lenguaje
web responsive para el desarrollo de un sitio web que permite visualizar perfiles
de usuarios digitales para ayudar en la toma de decisiones en los departamentos
de marketing. Con información siempre a mano, objetiva, y exacta desde un sitio
web responsive que permite visualizarse digitalmente por los diferentes
navegadores desde cualquier equipo o dispositivo inteligente.
OBJETIVO GENERAL
Diseñar y construir un prototipo aplicando un lenguaje web responsive para el
desarrollo de un sitio web que permita visualizar las principales características
cualitativas de los perfiles de usuarios digitales de una empresa como apoyo a la
toma de decisiones de departamentos de marketing.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Identificar las necesidades de Información de los Departamentos de
Marketing para la toma de decisiones.
Mostrar de manera objetiva y clara, información cualitativa relevante de los
perfiles de usuarios digitales.
Determinar el público objetivo o potenciales clientes basado en la
información centralizada y disponible en multi-plataformas digitales, las 24
horas del día.
Optimizar los tiempos de presentación de la información, disminuyendo el
trabajo del recurso humano utilizado, y mejorando la calidad de la
información.
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ALCANCES DEL PROBLEMA
Desarrollar el sistema en base a las necesidades de un departamento de
marketing de una empresa de comunicación de la ciudad de Guayaquil
que posee venta de suscripciones en una tienda digital, mostrando la
información cualitativa más relevante, íntegra, confidencial y siempre
disponible en diferentes dispositivos. No se podrá comparar información
con otras empresas, ni con empresas de la misma actividad económica.
Analizar mediante casos de uso las necesidades de Información de los
Departamentos de Marketing para la toma de decisiones.
Mostrar las gráficas porcentuales para la fácil comprensión de la
información cualitativa de los usuarios digitales.
Determinar el público objetivo para las futuras campañas digitales de
hábitos, consumos o fidelidad hacia un producto.
Diseñar el módulo y la interfaz de Importación de datos provenientes de
los usuarios de una tienda digital mediante un formulario de datos
normalizado.
El sistema no determinará las decisiones a tomar por el Departamento de
Marketing.
Este proyecto no es un programa informático estadístico especializado.
La estructura que posee permite crecer en volúmenes de datos sin perder
la calidad y finalidad del servicio ofrecido.
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JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA
Este proyecto está orientado a ser una herramienta de soporte a las gestiones y
toma de decisiones de departamentos como Marketing de una empresa que
posee usuarios o clientes digitales; es similar a lo que un sistema de inteligencia
de negocios puede aportar a las gestiones de estos departamentos.
Se dice que “El 90% de los datos en el mundo de hoy han sido creados sólo en
los últimos dos años” según IBM (2012). Por lo cual los responsables de la toma
de decisiones deben estar preparados para observar, analizar las tendencias,
patrones e irregularidades que se vaya generando con la recepción de datos,
información y conocimiento que estos sistemas nos proveen. Trabajar con una
base de datos de registros en línea, lograr la estandarización de los datos, la
correcta presentación de la información y el conocimiento del mercado de
nuestro producto o servicio nos permitirá planificar, presupuestar y prever los
recursos o estrategias necesarias para predecir las amenazas, oportunidades,
nuevas tendencias y patrones ocultos en la profundidad de los datos, la empresa
podrá tomar decisiones más eficaces y por ende más rentables
económicamente.
Este tipo de herramienta no solamente está enfocada a departamentos como
marketing, sino que puede ayudar a otros departamentos de la empresa, a
obtener resultados benéficos como: conocer la rentabilidad de un servicio o
producto, reportes estadísticos de perfiles, el tipo de producto que más se está
consumiendo digitalmente, mejorar la inversión de campañas publicitarias y
hasta mejorar el servicio al cliente.
Este tipo de sistemas y la evolución de los productos o servicios en el mercado
digital, está siempre sujeta a cambios, y a otros aspectos como el uso de la
tecnología, los tipos de dispositivos, los planes de datos pagos o gratuitos, el uso
de tiendas en líneas y transacciones de pago que afectan directa o
indirectamente en el mercado.
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CAPÍTULO II
MARCO TEÓRICO
ANTECEDENTES DEL ESTUDIO
Business Intelligence es un término ideado por Gartner Group en los años 80
para escribir la capacidad de una organización para acceder y explotar la
información residente en una base de datos, de manera que los usuarios puedan
analizar esa información y desarrollar y adquirir, con base en ella, teorías y
conocimientos que ayuden a la toma de decisiones del negocio. El cambiante
entorno económico y la problemática de sistemas impulsan al surgimiento del
llamado Business Intelligence o Inteligencia de Negocios, el cual es un proceso
que trata de englobar todos los Sistemas de Información de una organización
para obtener de ellos no solo información o conocimiento si no una verdadera
inteligencia que le confiere a la organización mediante la toma de decisiones una
verdadera ventaja competitiva por sobre sus competidores.
Business Intelligence
En un estudio Sinnexus, Business Intelligence Informática Estratégica (2012)
sostiene que “es la habilidad para transformar los datos en información, y la
información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de
toma de decisiones en los negocios”. (sección Business Intelligence, párr. 1).
Business Intelligence es el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías
que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales
e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información
estructurada, para su explotación directa (reporting, análisis OLTP / OLAP,
alertas, et) o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a
la toma de decisiones sobre el negocio. (Sinnexus, 2012).
Sinnexus (2012) indica que:
La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una
empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva,
18
que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder
a los problemas de negocio: entrada a nuevos mercados, promociones u
ofertas de productos, eliminación de las islas de información, control
financiero, optimización de los costos y otros más. (sección Business
Intelligence, párr. 3).
Las compañías actualmente usan una amplia gama de tecnologías y productos
para saber qué es lo que está pasando en la organización no con la parte
operativa ni de procesos, pero sí con la parte ventas, productos, costos, etc
(Sinnexus, 2012), Las herramientas más comunes (simple consulta y reporte de
datos, procesamiento analítico en línea, análisis estadístico, predicciones y
minería de datos) pueden ser usadas de una gran variedad de formas. El
objetivo de todo es transformar las montañas de datos generados en la parte
operativa en información útil para la empresa. . (sección Business Intelligence,
párr. 3).
Los principales objetivos de la implementación de soluciones Business
Intelligence son:
Accesibilidad: Se refiere a la posibilidad de los usuarios de consultar la
información y manipular las diferentes variables por medio de una
herramienta de fácil manejo y administración.
Integración tecnológica: se refiere a la posibilidad del usuario final de
consultar diferentes fuentes de datos sobre una interfaz que le permita
manipular las variables de consulta para elaborar reportes o indicadores.
Toma de decisión: Las soluciones de BI brindan la posibilidad al usuario
final de visualizar mediante herramientas gráficas indicadores que
ayudan en la toma de decisiones.
¿Qué puede hacer Business Intelligence?
Entre las actividades claves que se puede logar con un Business Intelligence
tenemos las siguientes:
Generar reportes globales o por secciones.
Crear una base de datos de clientes.
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Crear escenarios con respecto a una decisión.
Hacer pronósticos de ventas y devoluciones.
Compartir información entre departamentos.
Análisis multidimensionales.
Generar y procesar datos.
Cambiar la estructura de la toma de decisiones.
Prever futuros inventarios.
Mejorar el servicio al cliente.
Diferencia de Datos, información y conocimiento
Según Sinnexus (2012) los tres términos suelen utilizarse indistintamente y esto
puede llevar a una interpretación libre del concepto de conocimiento. Quizás la
forma más sencilla de diferenciar los términos sea pensar que los datos están
localizados en el mundo y el conocimiento está localizado en agentes de
cualquier tipo (personas, empresas, máquinas...), mientras que la información
adopta un papel mediador entre ambos. (sección de Datos, información,
conocimiento, párr. 1)
GRÁFICO No. 1: PROCESO DE TRANSFORMACIÓN DE DATOS A
CONOCIMIENTO
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Davenport y Prusak (1997).
20
En el proceso de transformación de datos a información, intervienen los tres
términos: Datos, Información y Conocimiento, siendo la base los datos, y el
resultado final el Conocimiento, como se muestra en el Gráfico No. 1, para tener
una idea más amplia de estos tres términos Sinnexus (2012) indica que:
Datos
Los datos son la mínima unidad semántica (Sinnexus, 2012), y se corresponden
con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como
apoyo a la toma de decisiones. También se pueden ver como un conjunto
discreto de valores, que no dicen nada sobre el porqué de las cosas y no son
orientativos para la acción. (sección Datos, información, conocimiento, párr. 1)
Según Sinnexus (2012) un número telefónico o el nombre completo de una
persona, por ejemplo, son datos que, sin un propósito, una utilidad o un contexto
no sirven como base para apoyar la toma de una decisión. Los datos pueden ser
una colección de hechos almacenados en algún lugar físico como un papel, un
dispositivo electrónico (CD, DVD, disco duro...), o la mente de una persona. En
este sentido las tecnologías de la información han aportado mucho a
recopilación de datos. (sección de Datos, información, conocimiento, párr. 1)
Como cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a
la organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo
cualitativo o cuantitativo, etc.
Información
La información se puede definir como un conjunto de datos procesados y que
tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de
utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los
datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor:
Contextualizando: se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron.
Categorizando: se conocen las unidades de medida que ayudan a interpretarlos.
Calculando: los datos pueden haber sido procesados matemática o
estadísticamente.
Corrigiendo: se han eliminado errores e inconsistencias de los datos.
Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa
(agregación).
21
Por tanto, la información es la comunicación de conocimientos o inteligencia, y
es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, impactando sobre
sus juicios de valor y sus comportamientos.
Información = Datos + Contexto (añadir valor) + Utilidad (disminuir la
incertidumbre)
Conocimiento
El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-
how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e
información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los
conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro
de documentos o almacenes de datos, sino que también está en rutinas
organizativas, procesos, prácticas, y normas.
El conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva
de los datos. Para que la información se convierta en conocimiento es necesario
realizar acciones como:
Comparación con otros elementos.
Predicción de consecuencias.
Búsqueda de conexiones.
Conversación con otros portadores de conocimiento. (sección de Datos,
información, conocimiento, párr. 1).
En el proceso de la Gestión de la Información Organizacional además de los
Datos, la Información y el Conocimiento, interviene también la toma de
decisiones dentro de este proceso como se puede observar en el Gráfico No.2.
Dentro de la toma de decisiones, como una etapa final de la gestión, intervienen
los siguientes campos o actividades relacionados con el producto o servicio:
Captación.
Fidelización.
Recuperación.
Segmentación de clientes.
Campañas.
Promociones.
Precios.
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GRÁFICO No. 2: PROCESO DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN
ORGANIZACIONAL
Elaboración: Internet
Fuente: Formación crítica Carlos Barbiero (2013).
Áreas aplicativas del Business Intelligence
Sinnexus (2012) afirma que en todas las empresas cada departamento acumula
diferentes datos: sobre sus clientes, sus inventarios, su producción, sobre la
efectividad de las campañas de marketing, información sobre proveedores y
socios, además de los datos que pueden proveer del exterior, como los
referentes a competidores. (sección El BI en los diferentes departamentos de
empresa, párr. 1).
En este sentido Sinnexus (2012), sostiene que el Business Intelligence puede
realizar distintas aportaciones a cada departamento, siempre con el objetivo de
integrar y optimizar la información disponible en la organización:
Departamento de marketing
El BI permite identificar de forma más precisa los segmentos de clientes y
estudiar con mayor detalle su comportamiento. Para ello se pueden incluir
análisis capaces de medir, por ejemplo, el impacto de los precios y las
promociones en cada segmento.
23
Departamento de compras
El BI permite acceder a los datos del mercado, vinculándolos con la información
básica necesaria para hallar las relaciones entre coste y beneficio. Al mismo
tiempo, permite monitorizar la información de cada factoría o cadena de
producción, lo que puede ayudar a optimizar el volumen de las compras.
Departamento de producción
El BI proporciona un mecanismo que permite analizar el rendimiento de cualquier
tipo de proceso operativo, ya que comprende desde el control de calidad y la
administración de inventarios hasta la planificación y la historización de la
producción.
Departamento de ventas
El BI facilita la comprensión de las necesidades del cliente, así como responder
a las nuevas oportunidades del mercado. También son posibles análisis de
patrones de compra para aprovechar coyunturas de ventas con productos
asociados.
Departamento económico-financiero
El BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real,
mejorando así ciertas operaciones, que suelen incluir presupuestos,
proyecciones, control de gestión, tesorería, balances y cuentas de resultados.
Departamento de atención al cliente
Aplicado a este ámbito, el BI permite evaluar con exactitud el valor de los
segmentos del mercado y de los clientes individuales, además de ayudar a
retener a los clientes más rentables.
Departamento de recursos humanos
Obteniendo los datos precisos de la fuente adecuada, el BI permite analizar los
parámetros que más pueden afectar al departamento: satisfacción de los
empleados, absentismo laboral, beneficio-hora/hombre… etc. (sección El BI en
los diferentes departamentos de empresa, párr. 1).
24
Arquitectura típica de Business Intelligence
Para la empresa Sinnexus (2012) una solución de Business Intelligence parte de
los sistemas de origen de una organización (bases de datos, ERPs, ficheros de
texto...), sobre los que suele ser necesario aplicar una transformación estructural
para optimizar su proceso analítico. (Sección de Arquitectura global de una
solución BI, párr. 1).
Para ello Sinnexus (2012) realiza una fase de extracción, transformación y carga
(ETL) de datos. Esta etapa suele apoyarse en un almacén intermedio, llamado
ODS, que actúa como pasarela entre los sistemas fuente y los sistemas destino
(generalmente un datawarehouse), y cuyo principal objetivo consiste en evitar la
saturación de los servidores funcionales de la organización.
La información resultante, ya unificada, depurada y consolidada, se almacena en
un datawarehouse corporativo, que puede servir como base para la construcción
de distintos datamarts departamentales. Estos datamarts se caracterizan por
poseer la estructura óptima para el análisis de los datos de esa área de la
empresa, ya sea mediante bases de datos transaccionales (OLTP) o mediante
bases de datos analíticas (OLAP). (Sección de Arquitectura global de una
solución BI, párr. 1).
Los datos albergados en el datawarehouse o en cada datamart se explotan
utilizando herramientas comerciales de análisis, reporting, alertas...
etc.(Sinnexus, 2012) En estas herramientas se basa también la construcción de
productos BI más completos, como los sistemas de soporte a la decisión (DSS),
los sistemas de información ejecutiva (EIS) y los cuadros de mando (CMI) o
Balanced Scorecard (BSC). (Sección de Arquitectura global de una solución BI,
párr. 1)
En el gráfico No. 3 se puede observar la arquitectura de una solución de
business intelligence, desde el origen de los datos, el almacén operacional de
los datos (ODS), el Datawarehouse (Almacén de Datos), los Datamarts
(Subconjuntos de un Almacén de Datos) hasta la explotación de la información y
finalmente el producto de BI (Inteligencia de Negocio.)
25
GRÁFICO No. 3: ARQUITECTURA DE UNA SOLUCIÓN DE BUSINESS
INTELLIGENCE
Elaboración: Sinnexus - Internet
Fuente: Sinnexus Business Intelligence
26
El valor de Business Intelligence en las organizaciones
Según Medina (2012) “las organizaciones, independientemente de su tamaño y
sector, requieren dotarse de soluciones que les permitan sacar el máximo
provecho de su información, para ponerla a disposición de sus diversos tipos de
usuarios y así apoyar la toma de decisiones”(p. 21).
Business Intelligence hace posible que muchas preguntas de egoio sean
resueltas rápidamente por los propios usuarios (Medina, 2012). Por ejemplo, si
tenemos información periódica sobre las ventas realizadas, sobre el esfuerzo de
nuestra red comercial y sobre los pedidos realizados a los proveedores, ¿por
qué no integrar y cruzar toda esta información para analizar en qué zonas se
está vendiendo más de de cada familia de productos? ¿Quiénes son nuestros
clientes más rentables? Como se puede notar, no se trata de analizar la
información de un área de la empresa, sino que el objetivo es analizar toda la
organización, abarcando cada uno de los ámbitos de la cadena de valor.
Precisamente para Medina (2012) los “sistemas de Business Intelligence se
basan en la integración y en la universalización de la información, para dar
respuesta a las necesidades analíticas. Es decir, todos los departamentos de la
empresa proporcionarán información y al mismo tiempo se beneficiarán de ella,
pero no solo de la información que aporten, sino que podrán tener acceso a
cualquier tipo de información que les sea de utilidad en su área de negocio,
aunque la misma provenga de cualquier otro departamento”.
Componentes de Business Intelligence
Para Sinnexus (2012) los componentes principales los define como:
Orígenes de datos: Intervienen sistemas como los sistemas operacionales,
sistemas ERP, Sistemas Legacy.
ODS: Es el almacén operacional de los datos, también llamado ODS (del inglés
Operational Data Store) es un contenedor de datos activos, es decir
operacionales que ayudan al soporte de decisiones y a la operación. Está entre
un OLAP y un OLTP. Su función es integrar los datos al igual que en el
Datawarehouse pero con una ventana de actualización muy pequeña (del orden
de minutos) y con mucho menos detalle.
27
Datawarehouse: Para TIC Soluciones (2015) el datawarehouse es “una base de
datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o
más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde
infinidad de pespectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de
un datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso,
desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de
Business Intelligence.
La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en
las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de
nieve, cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la información es
homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la
misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).
El término Datawarehouse fue acuñado por primera vez por Bill Inmon, y se
traduce literalmente como almacén de datos. No obstante, y como cabe suponer,
es mucho más que eso.
Principales aportaciones de un datawarehouse:
* Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área
funcional, basándose en información integrada y global del negocio.
* Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización para
encontrar relaciones ocultas entre los datos del almacén; obteniendo un valor
añadido para el negocio de dicha información.
* Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir
situaciones futuras en diversos escenarios.
* Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral
de la relación con el cliente.
* Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de
Información, estadística o de generación de informes con retornos de la inversión
espectaculares. ” (sección Datawarehouse, párr.1)
Datawarehouse y datamarts
Sinnexus (2012) considera que “una de las claves del éxito en la construcción de
un datawarehouse es el desarrollo de forma gradual, seleccionando a un
departamento usuario como piloto y expandiendo progresivamente el almacén
28
de datos a los demás usuarios. Por ello es importante elegir este usuario inicial o
piloto, siendo importante que sea un departamento con pocos usuarios, en el
que la necesidad de este tipo de sistemas es muy alta y se puedan obtener y
medir resultados a corto plazo.
Datamining (Minería de datos)
El datamining (Sinnexus, 2012), es el conjunto de técnicas y tecnologías que
permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o
semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o
reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado
contexto.
Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el
contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas
estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la
Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.
De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el
usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en
información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo,
haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo
represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. Vea más
diferencias entre datos, información y conocimiento.
Los datos que vemos son sólo la punta del iceberg
Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al
anterior (Sinnexus, 2012), el proceso común a todos ellos se suele componer de
cuatro etapas principales:
Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos
que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.
Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el
enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos.
Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del
tiempo total de un proyecto de datamining.
Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis
estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización
29
gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los
objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden
utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia
Artificial.
Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son
coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y
de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le
aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus
decisiones.” (sección Datawarehouse, Datamining, párr. 1)
Principales productos de Business Intelligence
Entre los principales productos que destaca Sinnexus (2012) están:
Cuadros de Mando Integrales (CMI).
Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS).
Sistemas de Información Ejecutiva (EIS). (sección Business Intelligence, párr. 1)
Basado en el Gráfico No. 1 sobre el proceso de datos, conocimiento e
información viene la relación en la parte de la información con los Sistemas de
Soporte a la Decisión (DSS) y Sistemas de Información Ejecutiva (EIS); y así
mismo en el área del conocimiento, intervienen los Cuadros De Mando Integral
(CMI) como se lo puede observar en el Gráfico No.4 con los tipos de cuadros de
mando.
GRÁFICO No. 4: TIPOS DE CUADROS DE MANDO
Elaboración: Sinnexus - Internet
Fuente: Sinnexus Business Intelligence
30
CUADRO DE MANDO INTEGRAL (CMI)
El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard
(BSC) o dashboard, Sinnexus (2012) lo considera como “una herramienta de
control empresarial que permite establecer y monitorizar los objetivos de una
empresa y de sus diferentes áreas o unidades.
También se puede considerar como una aplicación que ayuda a una compañía a
expresar los objetivos e iniciativas necesarias para cumplir con su estrategia,
mostrando de forma continuada cuándo la empresa y los empleados alcanzan
los resultados definidos en su plan estratégico.
Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence
El Cuadro de Mando Integral se diferencia de otras herramientas de Business
Intelligence, como los Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) o los Sistemas
de Información Ejecutiva (EIS), en que está más orientados al seguimiento de
indicadores que al análisis minucioso de información. Por otro lado, es muy
común que un CMI sea controlado por la dirección general de una compañía,
frente a otras herramientas de Business Intelligence más enfocadas a a la
dirección departamental. El CMI requiere, por tanto, que los directivos analicen el
mercado y la estrategia para construir un modelo de negocio que refleje las
interrelaciones entre los diferentes componentes de la empresa (plan
estratégico). Una vez que lo han construido, los responsables de la organización
utilizan este modelo como mapa para seleccionar los indicadores del CMI. “
(sección Cuadro de Mando Integral, párr..1)
El Cuadro de Mando Operativo (CMO), en cambio está considerado por
Sinnexus (2012) como “una herramienta de control enfocada al seguimiento de
variables operativas, es decir, variables pertenecientes a áreas o departamentos
específicos de la empresa. La periodicidad de los CMO puede ser diaria,
semanal o mensual, y está centrada en indicadores que generalmente
representan procesos, por lo que su implantación y puesta en marcha es más
sencilla y rápida. Un CMO debería estar siempre ligado a un DSS (Sistema de
Soporte a Decisiones) para indagar en profundidad sobre los datos.
El Cuadro de Mando Integral (CMI), por el contrario, representa la ejecución de
la estrategia de una compañía desde el punto de vista de la Dirección General
(lo que hace que ésta deba estar plenamente involucrada en todas sus fases,
31
desde la definición a la implantación). Existen diferentes tipos de cuadros de
mando integral, si bien los más utilizados son los que se basan en
la metodología de Kaplan & Norton. La principales características de esta
metodología son que utilizan tanto indicadores financieros como no financieros, y
que los objetivos estratégicos se organizan en cuatro áreas o perspectivas:
financiera, cliente, interna y aprendizaje/crecimiento.
La perspectiva financiera incorpora la visión de los accionistas y mide la
creación de valor de la empresa. Responde a la pregunta: ¿Qué
indicadores tienen que ir bien para que los esfuerzos de la empresa
realmente se transformen en valor? Esta perspectiva valora uno de los
objetivos más relevantes de organizaciones con ánimo de lucro, que es,
precisamente, crear valor para la sociedad.” (sección Tipos de Cuadro de
mandos, párr.1)
Sinnexus (2012) considera que “la perspectiva del cliente refleja el
posicionamiento de la empresa en el mercado o, más concretamente, en
los segmentos de mercado donde quiere competir. Por ejemplo, si una
empresa sigue una estrategia de costes es muy posible que la clave de
su éxito dependa de una cuota de mercado alta y unos precios más bajos
que la competencia. Dos indicadores que reflejan este posicionamiento
son la cuota de mercado y un índice que compare los precios de la
empresa con los de la competencia.
La perspectiva interna recoge indicadores de procesos internos que son
críticos para el posicionamiento en el mercado y para llevar la estrategia
a buen puerto. En el caso de la empresa que compite en coste,
posiblemente los indicadores de productividad, calidad e innovación de
procesos sean importantes. El éxito en estas dimensiones no sólo afecta
a la perspectiva interna, sino también a la financiera, por el impacto que
tienen sobre las rúbricas de gasto.
La perspectiva de aprendizaje y crecimiento es la última que se
plantea en este modelo de CMI. Para cualquier estrategia, los recursos
materiales y las personas son la clave del éxito. Pero sin un modelo de
negocio apropiado, muchas veces es difícil apreciar la importancia de
invertir, y en épocas de crisis lo primero que se recorta es precisamente
la fuente primaria de creación de valor: se recortan inversiones en la
32
mejora y el desarrollo de los recursos.” (sección Tipos de Cuadro de
mandos, párr.1)
GRÁFICO No. 5: CUADRO DE MANDO INTEGRAL
Elaboración: Sinnexus
Fuente: Sinnexus Business Intelligence
Considerando las fases del cuadro de mando integral del Gráfico No. 5,
Sinnexus (2012) se establece que “pese a que estas cuatro son las perspectivas
más genéricas, no son "obligatorias". Por ejemplo, una empresa de fabricación
de ropa deportiva tiene, además de la perspectiva de clientes, una perspectiva
de consumidores. Para esta empresa son tan importantes sus distribuidores
como sus clientes finales.
Una vez que se tienen claros los objetivos de cada perspectiva, es necesario
definir los indicadores que se utilizan para realizar su seguimiento. Para ello,
debemos tener en cuenta varios criterios: el primero es que el número de
indicadores no supere los siete por perspectiva, y si son menos, mejor. La razón
es que demasiados indicadores difuminan el mensaje que comunica el CMI y,
como resultado, los esfuerzos se dispersan intentando perseguir demasiados
objetivos al mismo tiempo. Puede ser recomendable durante el diseño empezar
con una lista más extensa de indicadores. Pero es necesario un proceso de
síntesis para disponer de toda la fuerza de esta herramienta.
No obstante, la aportación que ha convertido al CMI en una de las herramientas
más significativas de los últimos años es que se cimenta en un modelo de
33
negocio. El éxito de su implantación radica en que el equipo de dirección se
involucre y dedique tiempo al desarrollo de su propio modelo de negocio .”
(sección Tipos de Cuadro de mandos, párr.1)
SISTEMAS DE SOPORTE A LA DECISIÓN (DSS)
Para Sinnexus (2012) “un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una
herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una
organización.
En principio, puede parecer que el análisis de datos es un proceso sencillo, y
fácil de conseguir mediante una aplicación hecha a medida o un ERP
sofisticado. Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen disponer de una
serie de informes predefinidos en los que presentan la información de manera
estática, pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos,
manejarlos desde distintas perspectivas... etc.
El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence
ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones
de los programas de gestión. (sección Sistemas de Soporte a la Decisión, párr.1)
Estas son algunas de las características principales consideradas por Sinnexus
(2012):
Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario
no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el
momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas
reales.
No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede
crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos,
haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para examinar la
información disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible
buscar auxilio en el departamento de informática.
Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos
subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con
modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de
datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de
información.
34
Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía.
El proceso de ETL previo a la implantación de un
Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de
los datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se
llama: integridad referencial absoluta.
Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se
trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de
que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea
lo más eficiente posible.
Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la
orden del día comparar los datos actuales con información de otros
períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar
la evolución de parámetros de negocio... etc.” (sección Sistemas de
Soporte a la Decisión, párr.1)
Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence
El principal objetivo de los Sistemas de Soporte a Decisiones considerado por
Sinnexus (2012) “es, a diferencia de otras herramientas como los Cuadros de
Mando (CMI) o los Sistemas de Información Ejecutiva (EIS), explotar al máximo
la información residente en una base de datos corporativa (datawarehouse o
datamart), mostrando informes muy dinámicos y con gran potencial de
navegación, pero siempre con una interfaz gráfica amigable, vistosa y sencilla.
Otra diferencia fundamental radica en los usuarios a los que están destinadas las
plataformas DSS: cualquier nivel gerencial dentro de una organización, tanto
para situaciones estructuradas como no estructuradas. (En este sentido, por
ejemplo, los CMI están más orientados a la alta dirección).
Por último, destacar que los DSS suelen requerir (aunque no es imprescindible)
un motor OLAP subyacente, que facilite el análisis casi ilimitado de los datos
para hallar las causas raíces de los problemas/por menores de la compañía.
Tipos de Sistemas de Soporte a Decisiones
Según Sinnexus (2012) los principales tipos de sistemas de soporte a las
decisiones son:
35
Sistemas de información gerencial (MIS): (MIS, Management Information
Systems), también llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan
soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a
medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada
en la misma compañía.
Sistemas de información ejecutiva (EIS): (EIS, Executive Information System)
son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que
proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de
su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.
Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE): Los sistemas
expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes
neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma
efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy
relacionado con el datamining.
Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS): Un sistema de apoyo a
decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema
basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea
(u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El
supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se
pueden mejorar las decisiones.” (sección Sistemas de Soporte a la Decisión,
párr.1)
Sistemas de información ejecutiva (EIS)
Un Sistema de Información para Ejecutivos o Sistema de Información Ejecutiva
según Sinnexus (2012) es una herramienta software, basada en un DSS, que
provee a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de
su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.
La finalidad principal es que el ejecutivo tenga a su disposición un panorama
completo del estado de los indicadores de negocio que le afectan al instante,
manteniendo también la posibilidad de analizar con detalle aquellos que no estén
cumpliendo con las expectativas establecidas, para determinar el plan de acción
más adecuado.
De forma más pragmática, se puede definir un EIS como una aplicación
informática que muestra informes y listados (query & reporting) de las diferentes
36
áreas de negocio, de forma consolidada, para facilitar la monitorización de la
empresa o de una unidad de la misma.
El EIS se caracteriza por ofrecer al ejecutivo un acceso rápido y efectivo a la
información compartida, utilizando interfaces gráficas visuales e intutivas. Suele
incluir alertas e informes basados en excepción, así como históricos y análisis de
tendencias. También es frecuente que permita la domiciliación por correo de los
informes más relevantes.
A través de esta solución se puede contar con un resumen del comportamiento
de una organización o área específica, y poder compararla a través del tiempo.
Es posible, además, ajustar la visión de la información a la teoría de Balanced
Scorecard o Cuadro de Mando Integral impulsada por Norton y Kaplan, o bien a
cualquier modelo estratégico de indicadores que maneje la compañía. (sección
Sistemas de Información Ejecutiva, párr.1)
37
Marketing
El marketing permite incrementa la competitividad de las organizaciones porque
les ayuda a obtener clientes satisfechos y leales (Rivera&López, 2012)
Importancia del marketing
El marketing según Rivera&López (2012) está presente en todas las acciones
sociales y económicas de nuestra cultura. Su importancia se hace evidente
cuando apreciamos que las personas, aun sin saberlo, usan leyes de marketing
en muchos actos cotidianos.
El marketing guiará todas las acciones estratégicas y operativas para que las
organizaciones sean competitivas en la satisfacción de sus mercados (p. 23).
Pero la utilidad el marketing va más allá de las empresas y así encontramos que
las comunidades autonómicas o as provincias también usan el marketing para
competir entre ellas. (Rivera&López, 2012)
El mercado
Etimológicamente viene de latín <<mercatus>>, que significa tráfico, comercio,
negocio. Una primera y extendida acepción del término es la localista, que hace
referencia al lugar físico donde se realizan compaventas. Una versión más
moderna de mercado lo define como el conjunto de compradores que buscan un
determinado producto. (Rivera&López, 2012)
Segmentación de mercados
La segmentación consiste en la división del mercado a través de diferentes
procedimientos estadísticos, en una serie de sub-conjuntos o segmentos
homogéneos, en base a diferentes variables o característica que toman como
referencia para explicar un determinado fenómeno, a fin de poder aplicar a cada
segmento las estrategias de marketing más adecuadas a los objetivos de la
empresa. (Rivera&López, 2012).
En el caso de segmentaciones con criterios establecidos, la división puede
hacerse, bien por cualquier atributo de los consumidores (edad, sexo, ingresos,
nivel cultural, entre otros), o bien por el comportamiento de compra de los
mismos (monto de la compra, frecuencia de compra, horas de transacciones,
entre otros), necesidades o actitudes manifestadas.
38
El consumidor
El consumidor generalmente es una persona aunque también son empresas u
organizaciones que demandan bienes o servicios para satisfacer una necesidad.
El consumidor se convierte en el centro de todas las actividades de marketing,
por lo que es esencial comprender qué es lo que le motiva, cómo compra y cómo
utiliza los productos adquiridos, ya que por medio de este conocimiento puede:
Identificar del modo más efectivo las necesidades actuales y futuras.
Mejorar la capacidad de comunicación con los clientes, apelando a sus
intereses.
Obtener su confianza y asegurar su fidelidad.
Planificar del modo más efectivo la acción comercial.
El conocimiento del consumidor permitirá el desarrollo de una estrategia
comercial más adaptada al consumir o público objetivo permitiendo incrementar
la demanda de productos ofrecidos, las remuneraciones de la empresa, la
participación en el mercado y por ende los beneficios de la empresa. (Solé,
2003).
Entre los aspectos a considerar en el estudio del comportamiento del
consumidor, todo lo que compra, consume o usa como lo muestra el Gráfico No.
6, está relacionado a responder a varias interrogantes como: ¿Qué?, ¿Cuánto?,
¿Dónde?, ¿Cómo?,¿Quién?, ¿Porqué? y ¿Cuánto?
GRÁFICO No. 6: ASPECTOS A CONSIDERAR EN EL ESTUDIO
COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: María Luisa Solé Moro, Los consumidores del siglo XXI (2003)
39
Aspectos que definen un buen perfil de consumidor
Según German Piñeiro (2015), Consultor de Marketing y Comunicación, CEO de
Iniciativas Virtuales. Sostiene que:
La definición más o menos precisa de un perfil de consumidor es un proceso que
requiere tiempo, pero cuya inversión traerá muchos beneficios a medio y largo
plazo. Para trazar un perfil tipo, se puede emplear entrevistas personales o
herramientas para realizar encuestas online. El objetivo de esta investigación es
recabar información detallada acerca de tu mercado objetivo para crear informes
de marketing en base a esta primera información fundamentalmente cualitativa.
Es importante conocer la demografía del mercado objetivo, algunas importantes
consideraciones demográficas incluyen:
- Datos Generales:
- Género
- Edad
- Ubicación
- Formación y profesión (sección artículo, párr. 3-6)
Los medios de comunicación
El ser humano por su propia naturaleza, está predestinado a comunicarse y a
entenderse con el resto de sus semejantes. Es un comportamiento que está
inserto en nuestro código genético (Montañez&Serano&Medina, 2014). Este
proceso de comunicación conlleva el establecimiento de relaciones entre
personas que no siempre tienen los mismos puntos de vista ni el mismo bagaje
cultural. Como consecuencia de ello, el individuo u organización que lanza un
mensaje debe saber adaptarlo a su audiencia para conseguir el efecto deseado.
Los mensajes se transmiten sin contacto o interacción directa entre los
individuos que forman parte de la comunicación. Dentro de ellos se puede
destacar los medios masivos.
Para Montañez&Serano&Medina ( 2014) los medios masivos incluyen los medios
masivos escritos (prensa escrita), los medios masivos hablados (Radio y
Televisión), los medios electrónicos (webs, redes sociales, correos electrónicos)
y por último los medios masivos de exhibición (posters, cine, etc). En el Anexo
No.1 se puede visualizar la evolución de todos estos medios en el 2014.
40
Público Objetivo
Es importante definir el perfil o el público objetivo al que se dirige
(Montañez&Serano&Medina, 2014), tener identificadas a estas personas,
conocer sus comportamientos, motivaciones y sentimientos son aspectos
fundamentales de un buen público objetivo.
La vital importancia de conocer el target
En ocasiones se puede observar estrategas de marketing, campañas de
publicidad, o activaciones BTL que no logran conectar a la marca con el
consumidor. Según Puromarketing (2013) simplemente pareciera que la
comunicación o acción no fueron pensados para el público objetivo de la marca.
Y a veces es así. Pensar que una vez identificado un mercado meta, sus
características y necesidades permanecerán iguales a lo largo del tiempo resulta
igual de improbable como asumir que el mercado en que se realizan los
negocios, no tendrán cambios sociales, políticos, o económicos (Puromarketing,
2013).
Se dice que nunca se termina de conocer a una persona, pues esta vieja frase
aplica también para las marcas y los consumidores. De ahí resulta muy
importante que la marca conozca a detalle quién es su target, y no bastan llos
demográficos y psicográficos tradicionales. Edad, género, intereses, son sólo el
inicio de lo mucho que las marcas pueden y debieran conocer su púbico meta.
Puromarketin (2013) sostiene que no sólo es preciso conocer el mercado, las
tendencias macroeconómicas, situación política, expansión e inversiones de la
competencia, nuevos competidores y todos los diversos factores que impactan
nuestro negocio.
También es preciso realizar investigaciones periódicas para validar a nuestro
target, identificar nichos adicionales, nuevos mercados, tendencias y cambios en
el comportamiento del consumidor, nuevos medios y tecnología que consume,
cómo es su proceso de compra.
En la actualidad gracias al Internet y a las Redes Sociales, los consumidores
quieren una comunicación de dos vías, en la que pueden interactuar con las
marcas (Puromarketing, 213). Un marketing orientado en el consumidor, ofrece
mejores resultados que otros enfoques, pero sin duda, un marketing centrado en
un consumidor que conocemos a detalle, nos dará más posibilidades de éxito.
41
INTERROGANTES DE LOS DEPARTAMENTOS DE
MARKETING EMPRESARIAL
¿Por qué es importante analizar los perfiles de los usuarios digitales de la
empresa?
Cada departamento acumula diferentes datos, sobre clientes, productos, forma
de pago, ciudad, tiempo de compra, inventarios, producción entro otros. Unos
datos más importantes que otros dependiendo de la actividad económica de la
empresa.
Es importante gestionar todos estos datos, presentarlos en un formato estándar,
y almacenarlos en un sistema optimizado para la entrega de la información en
forma rápida y resumida que haga un posible un análisis muy detallado al
alcance de las gerencias departamentales.
Esto permitirá a su departamento de marketing realizar campañas más efectivas,
cumplir más rápido con los objetivos propuestos, replantear los objetivos,
minimizar costos.
Al departamento de ventas, a sus ejecutivos de ventas tener una herramienta
con una ventaja competitiva ante otros clientes, con información consolidada, a
tiempo y en formatos adecuados.
Este tipo de análisis no sólo nos permite conocer lo que actualmente está
pasando con el producto en el mercado, sino basarse de información
privilegiada, para abrir nuevos nichos de mercado, acelerar el crecimiento de su
empresa y sobre todo automatizar las tareas de entrega de información,
acelerando el análisis.
42
¿Cómo ayuda este sistema en la gestión de un departamento de
marketing?
La penetración de las tecnologías de la información en todos los segmentos de
la sociedad ha crecido de forma exponencial en los últimos años. También lo ha
hecho en el caso de las pymes, que cada vez apuestan más por la
modernización tecnológica y por Internet no ya solo como una vía de crecimiento
sino de supervivencia en el mercado, mediante el uso de campañas digitales,
social media, email marketing. Considerando también los altos costos de
cualquier campaña de publicidad en los medios tradicionales, como prensa, radio
o televisión, los precios del marketing en Internet son relativamente más
asequibles, sobre todo para las pequeñas y medianas empresas.
Con el uso de este sistema, se puede medir con precisión el impacto de una
campaña, quién ha sido impactado, su ubicación, su edad, su forma de pago,
ayudando así a comprobar el éxito o fracaso de una campaña de marketing
digital o tradicional.
Es una herramienta con la capacidad para segmentar. En un canal de venta tan
globalizado, la segmentación es un valor empresarial nada despreciable,
teniendo un mayor control e inversión de los presupuestos asignado para esto
fines.
Mediante el análisis de los perfiles de usuarios, y teniendo en cuenta la
flexibilidad y el dinamismo de las campañas de marketing que permiten corregir
y cambiar el plan de marketing inicial para llegar a los objetivos deseados.
43
FUNDAMENTACIÓN LEGAL
En la parte de fundamentación legal de este proyecto, por ser un software propio
las normas de uso, distribución y de licencias quedan exentos de sustentación,
pero en el caso del Ecuador el uso del software en general está regido por la Ley
de Comercio Electrónico del Ecuador y la Ley de Propiedad Intelectual, a la cual
vamos a proceder a citar.
REGLAMENTO GENERAL A LA LEY DE COMERCIO ELECTRÓNICO,
FIRMAS ELECTRÓNICAS Y MENSAJES DE DATOS, (Ley No. 2002-67)
Art. 2.- Reconocimiento jurídico de los mensajes de datos.- Los mensajes de
datos tendrán igual valor jurídico que los documentos escritos. Su eficacia,
valoración y efectos se someterá al cumplimiento de lo establecido en esta Ley y
su reglamento.
Art. 5.- Confidencialidad y reserva.- Se establecen los principios de
confidencialidad y reserva para los mensajes de datos, cualquiera sea su forma,
medio o intención. Toda violación a estos principios, principalmente aquellas
referidas a la intrusión electrónica, transferencia ilegal de mensajes de datos o
violación del secreto profesional, será sancionada conforme a lo dispuesto en
esta Ley y demás normas que rigen la materia.
Art. 8.- Conservación de los mensajes de datos.- Toda información sometida a
esta Ley, podrá ser conservada; éste requisito quedará cumplido mediante el
archivo del mensaje de datos, siempre que se reúnan las siguientes condiciones:
a. Que la información que contenga sea accesible para su posterior
consulta;
b. Que sea conservado con el formato en el que se haya generado,
enviado o recibido, o con algún formato que sea demostrable que
reproduce con exactitud la información generada, enviada o recibida;
c. Que se conserve todo dato que permita determinar el origen, el destino
del mensaje, la fecha y hora en que fue creado, generado, procesado,
enviado, recibido y archivado; y,
d. Que se garantice su integridad por el tiempo que se establezca en el
reglamento a esta ley.
44
Toda persona podrá cumplir con la conservación de mensajes de datos, usando
los servicios de terceros, siempre que se cumplan las condiciones mencionadas
en este artículo.
La información que tenga por única finalidad facilitar el envío o recepción del
mensaje de datos, no será obligatorio el cumplimiento de lo establecido en los
literales anteriores.
Art. 9.- Protección de datos.- Para la elaboración, transferencia o utilización de
bases de datos, obtenidas directa o indirectamente del uso o transmisión de
mensajes de datos, se requerirá el consentimiento expreso del titular de éstos,
quien podrá seleccionar la información a compartirse con terceros.
La recopilación y uso de datos personales responderá a los derechos de
privacidad, intimidad y confidencialidad garantizados por la Constitución Política
de la República y esta ley, los cuales podrán ser utilizados o transferidos
únicamente con autorización del titular u orden de autoridad competente.
No será preciso el consentimiento para recopilar datos personales de fuentes
accesibles al público, cuando se recojan para el ejercicio de las funciones
propias de la administración pública, en el ámbito de su competencia, y cuando
se refieran a personas vinculadas por una relación de negocios, laboral,
administrativa o contractual y sean necesarios para el mantenimiento de las
relaciones o para el cumplimiento del contrato.
REGLAMENTO GENERAL A LA LEY DE COMERCIO ELECTRÓNICO,
FIRMAS ELECTRÓNICAS Y MENSAJES DE DATOS
Art. 10.- Elementos de la infraestructura de firma electrónica.- La firma
electrónica es aceptada bajo el principio de neutralidad tecnológica. Las
disposiciones contenidas en la Ley 67 y el presente reglamento no restringen la
autonomía privada para el uso de otras firmas electrónicas generadas fuera de la
infraestructura de llave pública, ni afecta los pactos que acuerden las partes
sobre validez y eficacia jurídica de la firma electrónica conforme a lo establecido
en la ley y este reglamento.
Art. 20.- Información al usuario.- La información sobre los programas o equipos
que se requiere para acceder a registros o mensajes de datos deberá ser
45
proporcionada mediante medios electrónicos o materiales. En el caso de uso de
medios electrónicos se contará con la confirmación de recepción de la
información por parte del usuario, cuando se usen medios materiales, los que
formarán parte de la documentación que se le deberá entregar al usuario.
Para demostrar el acceso a la información el usuario deberá manifestar
expresamente que conoce la información objeto de su consentimiento y que sus
sistemas le permiten el acceso tecnológico a la misma.
Art. 21.- De la seguridad en la prestación de servicios electrónicos.- La
prestación de servicios electrónicos que impliquen el envío por parte del usuario
de información personal, confidencial o privada, requerirá el empleo de sistemas
seguros en todas las etapas del proceso de prestación de dicho servicio. Es
obligación de quien presta los servicios, informar en detalle a los usuarios sobre
el tipo de seguridad que utiliza, sus alcances y limitaciones, así como sobre los
requisitos de seguridad exigidos legalmente y si el sistema puesto a disposición
del usuario cumple con los mismos. En caso de no contar con seguridades se
deberá informar a los usuarios de este hecho en forma clara y anticipada previo
el acceso a los sistemas o a la información e instruir claramente sobre los
posibles riesgos en que puede incurrir por la falta de dichas seguridades.
Se consideran datos sensibles del consumidor sus datos personales, información
financiera de cualquier tipo como números de tarjetas de crédito, o similares que
involucren transferencias de dinero o datos a través de los cuales puedan
cometerse fraudes o ilícitos que le afecten.
Por el incumplimiento de las disposiciones contenidas en el presente artículo o
por falta de veracidad o exactitud en la información sobre seguridades,
certificaciones o mecanismos para garantizar la confiabilidad de las
transacciones o intercambio de datos ofrecida al consumidor o usuario, el
organismo de control podrá exigir al proveedor de los servicios electrónicos la
rectificación necesaria y en caso de reiterarse el incumplimiento o la publicación
de información falsa o inexacta, podrá ordenar la suspensión del acceso al sitio
con la dirección electrónica del proveedor de servicios electrónicos mientras se
mantengan dichas condiciones.
46
LEY DE PROPIEDAD INTELECTUAL
Art.1. El Estado reconoce, regula y garantiza la propiedad intelectual adquirida
de conformidad con la ley, las Decisiones de la Comisión de la Comunidad
Andina y los convenios internacionales vigentes en el Ecuador. La propiedad
intelectual comprende:
1. Los derechos de autor y derechos conexos.
2. La propiedad industrial, que abarca, entre otros elementos, los siguientes:
a. Las invenciones;
b. Los dibujos y modelos industriales;
c. Los esquemas de trazado (topografías) de circuitos integrados;
d. La información no divulgada y los secretos comerciales e industriales;
e. Las marcas de fábrica, de comercio, de servicios y los lemas
comerciales;
f. Las apariencias distintivas de los negocios y establecimientos de
comercio;
g. Los nombres comerciales;
h. Las indicaciones geográficas; e,
i. Cualquier otra creación intelectual que se destine a un uso agrícola,
industrial o comercial.
3. Las obtenciones vegetales. Las normas de esta Ley no limitan ni obstaculizan
los derechos consagrados por el Convenio de Diversidad Biológica, ni por las
leyes dictadas por el Ecuador sobre la materia.
Art. 10. El derecho de autor protege también la forma de expresión mediante la
cual las ideas del autor son descritas, explicadas, ilustradas o incorporadas a las
obras. No son objeto de protección:
a. Las ideas contenidas en las obras, los procedimientos, métodos de operación
o conceptos matemáticos en sí; los sistemas o el contenido ideológico o técnico
de las obras científicas, ni su aprovechamiento industrial o comercial; y,
b. Las disposiciones legales y reglamentarias, las resoluciones judiciales y los
actos, acuerdos, deliberaciones y dictámenes de los organismos públicos, así
como sus traducciones oficiales
47
Art. 183. Se protege la información no divulgada relacionada con los secretos
comerciales, industriales o cualquier otro tipo de información confidencial contra
su adquisición, utilización o divulgación no autorizada del titular, en la medida
que:
a) La información sea secreta en el entendido de que como conjunto o en la
configuración y composición precisas de sus elementos no sea conocida en
general ni fácilmente accesible a las personas integrantes de los círculos que
normalmente manejan el tipo de información de que se trate;
b) La información tenga un valor comercial, efectivo o potencial, por ser secreta;
y,
c) En las circunstancias dadas, la persona que legalmente la tenga bajo control
haya adoptado medidas razonables para mantenerla secreta. a información no
divulgada puede referirse, en especial, a la naturaleza, características o
finalidades de los productos; a los métodos o procesos de producción; o, a los
medios o formas de distribución o comercialización de productos o prestación de
servicios. También son susceptibles de protección como información no
divulgada el conocimiento tecnológico integrado por procedimientos de
fabricación y producción en general; y, el conocimiento relativo al empleo y
aplicación de técnicas industriales resultantes del conocimiento, experiencia o
habilidad intelectual, que guarde una persona con carácter confidencial y que le
permita mantener u obtener una ventaja competitiva o económica frente a
terceros. Se considera titular para los efectos de este Capítulo, a la persona
natural o jurídica que tenga el control legítimo de la información no divulgada.
Art. 184. El titular podrá ejercer las acciones que se establecen en esta Ley para
impedir que la información no divulgada sea hecha pública, adquirida o utilizada
por terceros; para hacer cesar los actos que conduzcan en forma actual o
inminente a tal divulgación, adquisición o uso; y, para obtener las
indemnizaciones que correspondan por dicha divulgación, adquisición o
utilización no autorizada. Art. 185. Sin perjuicio de otros medios contrarios a los
usos o prácticas honestos, la divulgación, adquisición o uso de información no
divulgada en forma contraria a esta Ley podrá resultar, en particular, de: a) El
espionaje industrial o comercial; b) El incumplimiento de una obligación
contractual o legal; c) El abuso de confianza; d) La inducción a cometer
48
cualquiera de los actos mencionados en los literales a), b) y c); y, e) La
adquisición de información no divulgada por un tercero que supiera, o que no
supiera por negligencia, que la adquisición implicaba uno de los actos
mencionados en los literales a), b), c) y d).
Art. 186. Serán responsables por la divulgación, adquisición o utilización no
autorizada de información no divulgada en forma contraria a los usos y prácticas
honestos y legales, no solamente quienes directamente las realicen, sino
también quien obtenga beneficios de tales actos o prácticas.
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HIPÓTESIS PREGUNTAS A CONTESTARSE
¿LA VISUALIZACIÓN Y DISPONIBILIDAD DE LAS PRINCIPALES
CARACTERÍSTICAS CUALITATIVAS DE LOS PERFILES DE USUARIOS
DIGITALES PRESENTA MEJORAS EN EL PROCESO DE REPORTERÍA Y
AYUDA A LA TOMA DE DESICIONES EN LOS DEPARTAMENTOS DE
MARKETING?
Es muy importante para las pequeñas o medianas empresas conocer cómo
evoluciona su actividad económica, porque les permite explotar nuevos nichos
de mercados y ser más competitivos frente a otras empresas. Cada día mediante
transacciones electrónicas se generan grandes volúmenes de datos, los cuales
se debe convertir en información, y aplicar ese conocimiento en la toma de
decisiones gerenciales, las cuales serán claves en el crecimiento de la empresa
o negocio.
La recolección y manipulación de los datos, así como la pérdida de tiempo e
información por el uso de herramientas no apropiadas, afecta la toma de
decisiones, actualmente existen plataformas comerciales, herramientas Open
Source, o software desarrollado a medida de las necesidades de las empresas,
no siempre accesible a pequeñas y medianas empresas. El objetivo de la
Inteligencia de Negocio es disponer de información centralizada, disponible,
veraz y actualizada, que puede ser visualizada en los diferentes dispositivos
existentes en el mercado, como: computadoras, laptops, tablets y teléfonos
inteligentes.
La penetración de las tecnologías de la información en todos los segmentos de
la sociedad ha crecido de forma exponencial en los últimos años. También lo ha
hecho en el caso de las pymes, que cada vez apuestan más por la
modernización tecnológica y por Internet no ya solo como una vía de crecimiento
sino de supervivencia en el mercado, mediante el uso de campañas digitales,
social media, email marketing. Considerando también los altos costos de
cualquier campaña de publicidad en los medios tradicionales, como prensa, radio
o televisión, los precios del marketing en Internet son relativamente más
asequibles, sobre todo para las pequeñas y medianas empresas.
50
Con el uso de este sistema, se puede medir con precisión el impacto de una
campaña, quién ha sido impactado, su ubicación, su edad, su forma de pago,
ayudando así a comprobar el éxito o fracaso de una campaña de marketing
digital o tradicional. Mediante el análisis de los perfiles de usuarios, y teniendo en
cuenta la flexibilidad y el dinamismo de las campañas de marketing que
permiten corregir y cambiar el plan de marketing inicial para llegar a los
objetivos deseados.
VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN
Para definir las variables tenemos la variable independiente y la variable
dependiente, de las cuales citaremos su definición para la compresión de las
mismas.
Variable independiente: Es una característica o propiedad que se supone ser la
causa del fenómeno estudiado. En investigación experimental se llama así, a la
variable que es manipulada por el investigador.
Variable dependiente: Es la característica o propiedad que se trata de cambiar
mediante la manipulación de la variable independiente.
Para esta investigación se han definido las siguientes variables:
VARIABLE INDEPENDIENTE
Desarrollo de un prototipo aplicando un lenguaje web responsive para el
desarrollo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en
los departamentos de marketing, mediante el análisis y la presentación de los
aspectos cualitativos de los usuarios, siempre a mano, objetiva, y exacta desde
un sitio web, permitiendo visualizarse digitalmente por los diferentes
navegadores desde cualquier equipo o dispositivo inteligente, con la finalidad de
que sea un verdadero soporte en la gestión de Departamentos de Marketing
Empresarial.
51
VARIABLE DEPENDIENTE
Mejorar el proceso de reportería de datos, ayudar a la toma de decisiones de los
departamentos de marketing empresarial
Mejorar la recolección y manipulación de los datos, así como la pérdida de
tiempo e información en la realización de reportes.
Lograr obtener información parecida a lo que un Sistema de Inteligencia de
Negocios puede aportar, y además lograr definir un público efectivo para el
desarrollo de campañas digitales, estrategias de social media, considerando
también los altos costos de cualquier campaña de publicidad en los medios
tradicionales, como prensa, radio o televisión
DEFINICIONES CONCEPTUALES
HTML5
HTML5 (HyperText Markup Language, versión 5) es la quinta revisión importante
del lenguaje básico de la World Wide Web, HTML. HTML5 especifica dos
variantes de sintaxis para HTML: un «clásico» HTML (text/html), la variante
conocida como HTML5 y una variante XHTML conocida como
sintaxis XHTML5 que deberá ser servida como XML.1 2 Esta es la primera vez
que HTML y XHTML se han desarrollado en paralelo. La versión definitiva de la
quinta revisión del estándar se publicó en octubre de 2014.3 Al no ser
reconocido en viejas versiones de navegadores por sus nuevas etiquetas, se
recomienda al usuario común actualizar a la versión más nueva, para poder
disfrutar de todo el potencial que provee HTML5.( Luc Van Lancker , 2012)
CSS
Las hojas de estilo son complementos de código añadidos al XHTML (o HTML)
que se encargan de la apariencia del documento. Esta apariencia puede ir desde
la simple presentación visual en pantalla (fuentes, tamaños de caracteres,
interlineados y otros) hasta la presentación para la impresión del documento o
incluso para su audición través de interfaces vocales, entre otros. (Luc Van
Lancker, 2009)
52
XHTML
XHTML (Extensible HyperText Markup Language - Lenguaje extensible de
Marcado de Hipertexto) es una versión más estricta y limpia de HTML, que nace
con el objetivo de reemplazar a HTML ante su limitación de uso con las
herramientas basadas en XML. XHTML es una reformulación del lenguaje HTML
como aplicación XML. Al estar orientados al uso de un etiquetado correcto, exige
una serie de requisitos básicos se puede mencionar una estructuración
coherente dentro del documento, donde se incluirían elementos adecuadamente
anidados, etiquetas en minúsculas, elementos cerrados correctamente, valores
de los atributos entrecomillados entre otros. (Ramos, 2011)
PHP
El lenguaje PHP (históricamente Personal Home Page; oficialmente, acrónimo
de Hypertext Preprocessor) fue creado en 1994 por Ramus Lerdorf para sus
proyectos personales antes de publicarse a principios de 1995. En el año 1995
se publicó una nueva versión, completamente reescrita, esta versión, capaz de
gestionar los formularios y de acceder a la base mSQL, permitió al lenguaje
desarrollarse rápidamente. Actualmente, los analistas estiman que PHP es
utilizado por más del 80% de sitios web en el mundo (en número de dominios).
(Luc Van Lancker, 2014)
MySQL
MySQL es el sistema de administración de bases de datos relacionales
(RDBMS) de código abierto más extendido del mundo. Está desarrollado por
MySQLAB, una empresa de origen sueco. La primera versión de MySQL
apareció en 1995. Esta primera versión fue creada para un uso personal a partir
de mSQL. En 2000, la versión 3.23 pasó a tener licencia GLP (General Public
License). En 2003, la versión 4, aparecida en 2001, se declaró estabe. Esta
versión aportó numerosas funcionalidades y mejoras: operador UNION, DELETE
para varias tablas, nuevas opciones para la gestión de los privilegios, mejora del
rendimiento, subconsultas (4.1) entre otras. (Luc Van Lancker,2014)
53
JAVA SCRIPT
JavaScript es un lenguaje interpretado en el cliente por los navegadores al
momento de cargar una página web, es un lenguaje multiplataforma, orientado a
eventos con manejo de objetos, cuyo lenguaje o codificación se incluye
directamente en el mismo documento. Estos objetos son considerados como
tipos de datos complejos. JavaScript incorpora algunos objetos preexistentes.
Estos objetos tan sólo están limitados en número. La creación de los objetos se
hacen en dos etapas: La definición de una clase mediante una función
constructor y la creación de uno o varios objetos o instancias. (Aumaille, 2000)
XAMPP
Es el entorno más popular de desarrollo con PHP, es de distribución de Apache,
es un software gratuito muy fácil de instalar que contiene MySQL, PHP y Perl. El
programa está liberado bajo la licencia GNU y actúa como un servidor web libre,
fácil de usar y capaz de interpretar páginas dinámicas. XAMPP está disponible
para Microsoft Windows, GNU/Linux, Solaris yMac OS X. (Apache Friends,
2015).
OPEN SOURCE
Código abierto (del inglés open source) es el término con el que se conoce
al software distribuido y desarrollado libremente. Fue utilizado por primera vez en
1998 por algunos usuarios de la comunidad del software libre, tratando de usarlo
como reemplazo al ambiguo nombre original en inglés del software libre.
(Libertya, 2011)
GOOGLE CHART
Google Charts ofrece formar para visualizar los datos en una página web. Desde
los gráficos de líneas simples a los mapas de árboles jerárquicos complejos, la
galería gráfica ofrece un gran número de tipos de gráficos y listas para su uso.
La forma más común para usar Google Charts es con JavaScript simple que
incrusta en su página web. (Google Developers, 2015)
Se carga algunas bibliotecas Google Charts, enumera los datos que se trazó,
seleccione opciones para personalizar su carta, y, finalmente, crear un objeto
gráfico con un identificador que usted elija. Luego, más tarde en la página web,
54
se crea un <div> con ese id para mostrar la Tabla de Google. Los gráficos se
representan mediante la tecnología HTML5 / SVG para proporcionar
compatibilidad entre navegadores (incluyendo VML para versiones anteriores de
IE) y la portabilidad multiplataforma para iPhones, iPads y Android. (Google
Developers, 2015)
BASE DE DATOS RELACIONAL
Es una base de datos que cumple con el modelo relacional, el cual es el modelo
más utilizado en la actualidad para implementar bases de datos ya planificadas.
Las bases de datos relacionales se basan en el uso de tablas (también se las
llama relaciones). Las tablas se representan gráficamente como una estructura
rectangular formada por filas y columnas. Cada columna almacena información
sobre una propiedad determinada de la tabla (se le llama también atributo),
nombre, dni, apellidos, edad,.... Cada fila posee una ocurrencia o ejemplar de la
instancia o relación representada por la tabla. (Jorge Sánchez, 2004)
CONOCIMIENTO
El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-
how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e
información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los
conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro
de documentos o almacenes de datos, sino que también está en rutinas
organizativas, procesos, prácticas, y normas. El conocimiento se deriva de la
información, así como la información se deriva de los datos. (Sinnexus, 2012)
DATOS
Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos
primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma
de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores,
que no dicen nada sobre el porque de las cosas y no son orientativos para la
acción. Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son
datos que, sin un propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para
apoyar la toma de una decisión. Los datos pueden ser una colección de hechos
almacenados en algún lugar físico como un papel, un dispositivo electrónico (CD,
55
DVD, disco duro...), o la mente de una persona. En este sentido las tecnologías
de la información han aportado mucho a recopilación de datos. (Sinnexus, 2012)
SUSCRIPCIÓN
Es un modelo de negocio que es utilizado y promovido por los periódicos y
revistas, y que actualmente está siendo usado para diferentes tipos de
comercios y sitios webs. (Granasa, 2015)
SUSCRIPTOR DIGITAL
Es la persona que contrata los servicios digitales de un producto, el cual tiene
acceso mediante un usuario y un password al periódico digital desde tu tableta,
ordenador o teléfono. (Granasa, 2015)
SUSCRIPTOR
Es la persona que firma un compromiso u obligación de pago de servicios de
periódicos y revistas u otros. (Granasa, 2015)
TIENDA VIRTUAL
Es un espacio dentro de un sitio web, en el que se ofrecen artículos a la venta.
En un sentido amplio se puede describir a una tienda virtual como a una
plataforma de comercio convencional que se vale de un sitio web para realizar
sus ventas y transacciones. Por lo general, las compras en una tienda virtual se
pagan con tarjeta de crédito en el mismo sitio web. (Granasa, 2015)
TIEMPO DE SUCRIPCIÓN
El tiempo de suscripción es el periodo en el que se consumirá el servicio digital
pagado, tiene planes de 1 mes, 3 meses, 6 meses y un año. (Granasa, 2015)
56
CAPÍTULO III
METODOLOGÍA
DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
Introducción
En este capítulo se mostrará los métodos de ensayo utilizados y las
herramientas experimentales de los resultados obtenidos en el análisis del
trabajo de campo que se realizó a 110 personas de empresas pequeñas y
medianas de la ciudad de Guayaquil, además se presentan algunas definiciones
estadísticas necesarias para el análisis y comprensión de este capítulo, se
detalla los tipos de muestreos utilizados, el marco muestral, el diseño muestral y
la determinación del tamaño de la muestra respectivamente, también se describe
el diseño del cuestionario aplicado y las diferentes secciones que lo componen,
se presenta la descripción y la codificación de las variables a utilizarse para el
diseño y construcción de un prototipo aplicando un lenguaje web responsive
para el desarrollo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios
digitales en los departamentos de marketing.
Definiciones básicas
Se va a definir algunos términos empleados en el desarrollo de este capítulo,
una vez descrito los tipos de muestreos y la elaboración del marco muestral.
Estadística
Según Rodríguez, L (2007) es la “ciencia inductiva que permite inferir
características cualitativas y cuantitativas de un conjunto mediante los datos
contenidos en un subconjunto del mismo”.
Población
La población de un estudio estadístico es el conjunto de elementos objeto del
estudio. Según Sáenz, A (2012) “se denomina población a un conjunto de
individuos o casos, objetivo de nuestro interés”.
57
Muestra
Según Sáez, A (2012) “Se denomina muestra a cualquier subconjunto de datos
seleccionados de una población”.
Variables estadística cualitativas
Son aquellas que no toman valores numéricos. Según Estuardo, G (2012). “Son
aquellas que pueden expresarse sólo en forma de atributo”.
Variables estadística cuantitativas
Son las características de la población que se dan en forma numérica. Según
Estuardo, G (2012). “son aquellas variables que pueden expresarse en forma
numérica”.
Frecuencia absoluta
Es el número de veces que se repite el valor de una variable estadística. Según
Estuardo, G (2012). “indica el número de veces que se repite un atributo”.
Frecuencia relativa
De un valor de la variable estadística es el resultado de dividir la frecuencia
absoluta de dicho valor entre el número total de individuos de la muestra. Según
Estuardo, G (2012). “es la proporción de datos que se encuentra en una clase,
se obtiene dividiendo la frecuencia absoluta de la clase por el tamaño de la
muestra”.
Frecuencia absoluta acumulada
Según Estuardo, G (2012) “Indica la cantidad de datos que se encuentran hasta
cierta clase”.
Frecuencia relativa acumulada
Según Estuardo, G (2012) “Es la proporción de datos acumulados que se
encuentran hasta cierta clase”.
58
Diagrama de barras
Según Sáenz, A (2012). “Son una representación de cada una de las categorías
de la variable mediante una barra colocada sobre el eje X y cuya altura sea la
frecuencia o la frecuencia relativa de dichas categorías.”
Histograma
Según Webster, A (2001) “Un histograma coloca la clase de una distribución de
frecuencia en el eje horizontal y las frecuencia en el eje vertical”. Este gráfico es
utilizado para variables con datos agrupados su grafica asemeja al diagrama de
barras pero sin dejar espacio es decir las barras son continuas una de otra
donde el eje de las x representa los intervalos de la clase y el eje de las y
representa la frecuencia relativa.
Media aritmética
Se obtiene sumando todos los datos y dividiendo entre el número total de ellos.
Según Sáenz, A (2012). “Es la más común dentro de las de tendencia central y
corresponde al centro de gravedad de los datos”.
Moda
Es el valor de la variable que tiene mayor frecuencia absoluta. Según Sáenz, A
(2012). “se define como el valor más frecuente de los datos”.
Mediana
Es el dato que ocupa el lugar central al ordenar de menor a mayor los datos
obtenido de un estudio estadístico. Según Estuardo, G (2012). “Es el valor que
se encuentra en el centro de una secuencia ordenada de datos”.
Cuartiles
Separa los datos obtenido de la población en 4 extractos de igual magnitud.
Según Sáenz, A (2012). “Dividen a la población en 4 partes iguales”.
Tabla de distribución de frecuencia
Recoge las diferentes frecuencias de los valores de la variable estadística.
Según Sáez, A (2012). “El número de veces que se da cada valor”.
59
Variable aleatoria
Es una función que asigna un número real a cada resultado del espacio muestral
de un experimento aleatorio. Según Estuardo, G (2012). “Una variable aleatoria
es una función que asocia un número real a cada elemento del espacio
muestral”.
Variable aleatoria discreta
Es aquella variable que puede tomar un número de valores finitos. Según
Estuardo, G (2012). “Una v.a se llama v.a discreta si se puede contar su conjunto
de resultados posibles”.
Variable aleatoria Continua
Es aquello cuyos valores abarca todo un intervalo de valores, tales como
temperatura, peso, distancia. Según Estuardo, G (2012). “Una v.a se llama v.a
continua si se puede tomar en una escala continua”.
Tipos de muestreo
Se va a definir dos tipos de muestreo: Muestreo Aleatorio Simple y el Muestreo
Aleatorio Estratificado.
Muestreo Aleatorio Simple
El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de selección basado en la libre
actuación del azar. Según Vivanco, M (2005). “Es el procedimiento de muestreo
más elemental y es referencia de los demás tipos de diseño”.
Muestreo Aleatorio Estratificado
El muestreo aleatorio estratificado se caracteriza por usar información auxiliar
que permite agrupar a los elementos que componen la muestra en estratos
diferenciados. Según Vivanco, M (2005). “Los estratos están conformados por
elementos que tienen puntuación homogénea en la variable de un estudio”.
60
Diseño muestral
Población objetivo
Siendo la Población Objetivo el conjunto de entes cuyas características se desea
investigar, para este caso se determina como población objetivo a las empresas
pequeñas y medianas de la provincia del Guayas, ciudad de Guayaquil de
Departamentos correspondientes a Sistemas, Marketing y Ventas.
Las medianas empresas o pymes es el conjunto de pequeñas y medianas
empresas que de acuerdo a su volumen de ventas, capital social, cantidad de
trabajadores, y su nivel de producción o activos presentan características propias
de este tipo de entidades económicas. Según el Servicio de Rentas Internas del
Ecuador (2015) por lo general “en nuestro país las pequeñas y medianas
empresas que se han formado realizan diferentes tipos de actividades
económicas entre las que destacamos las siguientes:
Comercio al por mayor y al por menor.
Agricultura, silvicultura y pesca.
Industrias manufactureras.
Construcción.
Transporte, almacenamiento, y comunicaciones.
Bienes inmuebles y servicios prestados a las empresas.
Servicios comunales, sociales y personales.” (sección Pymes, párr1).
Importancia de la Población objetivo
Las PYMES según el Servicio de Rentas Internas del Ecuador (2015) ”en
nuestro país se encuentran en particular en la producción de bienes y servicios,
siendo la base del desarrollo social del país tanto produciendo, demandando y
comprando productos o añadiendo valor agregado, por lo que se constituyen en
un actor fundamental en la generación de riqueza y empleo.” (Sección Pymes,
párr1).
Marco muestral
El marco muestral es la representación o codificación de los entes que
constituyen la población objetivo. Para esta investigación el marco muestral
corresponde a una base de datos de 110 personas de pequeñas y medianas
61
empresas de la provincia del Guayas, ciudad de Guayaquil de Departamentos
correspondientes a Sistemas, Marketing y Ventas.
Determinación del tamaño de la muestra
Para nuestro análisis hemos tomado como el tamaño de la muestra el
UTILIZAR FORMULA DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
Donde:
n = el tamaño de la muestra.
N = tamaño de la población.
Desviación estándar de la población que, generalmente cuando no se
tiene su valor, suele utilizarse un valor constante de p= 0,5 q=0.5.
Z = Valor obtenido mediante niveles de confianza. Es un valor constante que, si
no se tiene su valor, se lo toma en relación al 95% de confianza equivale a 1,96
d = Límite aceptable de error muestral que, generalmente cuando no se tiene su
valor, suele utilizarse un valor de 0.05 (5%).
Para este caso no se calculará el espacio muestral, puesto que el espacio
muestral es igual a nuestra población, 110 personas de pequeñas y medianas
empresas de la provincia del Guayas, ciudad de Guayaquil de con perfil
gerencial , relacionados con el área de Sistemas, Marketing y Ventas.
P * q
62
Instrumento de Recolección de Datos
Técnica utilizada
Para el desarrollo de este caso se utilizará la técnica de la encuesta mediante
cuestionario para la recolección de la información que requiere la investigación y
generar un análisis de la necesidad del desarrollo de este proyecto.
Instrumentación utilizada
Para el desarrollo de este caso se utilizará como instrumento de recolección de
la información el cuestionario, y la técnica de entrevista mediante el instrumento
de guión de la entrevista para la recolección confiable de la información. Con
algunas consideraciones en los perfiles y criterios en la selección, como se lo
detalla en el Cuadro No. 3 la selección de instrumentos de la investigación.
El uso de estos instrumentos, perfiles y criterios está relacionado directamente
sobre la investigación, por cuanto el cuestionario nos ayuda a conocer
situaciones reales relacionadas con el tema en desarrollo.
CUADRO No. 2: SELECCIÓN DE INSTRUMENTO DE LA INVESTIGACIÓN
INSTRUMENTOS PERFILES CRITERIOS
CUESTIONARIO DE
LA ENCUESTA
(Número de
preguntas: 14, 2
cuantitativas y 12
cualitativas)
Gerentes,
Administradores,
Jefes de Áreas,
Jefes de Marketing,
Jefes de Ventas,
Operadores.
Obtener información
sobre el uso de
herramientas de
reportería, el
conocimiento sobre
inteligencia de negocios
para la toma de
decisiones gerenciales.
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
63
La encuesta y el cuestionario
Contenido
Identificación de la Institución
Las pequeñas y medianas empresas de la provincia del Guayas, ciudad de
Guayaquil de Departamentos correspondientes a Sistemas, Marketing y Ventas.
Objetivo
A través de la recolección de los datos se procederá al análisis de los mismos,
para obtener información sobre el uso de herramientas de reportería, el
conocimiento sobre inteligencia de negocios para la toma de decisiones
gerenciales.
Instrucciones
Las preguntas se han elaborado de manera objetiva de para que sea clara y
precisa la información a consultar, preguntas básicas y preguntas de tipo Likert.
Se realizó mediante llamadas telefónicas, y formularios en línea con un link de
acceso a la misma.
Diseño del cuestionario
El cuestionario está distribuido en tres secciones, la primera denominada
“Información General del Entrevistado”, que consta de tres preguntas donde se
obtiene información tal como: edad, cargo y nivel de estudio que tiene el
entrevistado. La segunda sección tiene como título “Conocimientos sobre la
empresa”, en esta sección que consta de seis preguntas, se busca obtener
información sobre el conocimiento que posee cada entrevistado sobre su
empresa, así como la frecuencia con que se analiza determinado producto o
servicio de la empresa, la última sección consta de cinco preguntas se
denominada “Inteligencia de Negocios” en la cual se busca conocer el tiempo de
análisis de los datos que posee la empresa, el conocimiento y la disponibilidad
de herramientas.
64
Procedimientos de la Investigación
Para el desarrollo de la propuesta de Diseño y construcción de un prototipo
aplicando un lenguaje web responsive para el desarrollo de un sitio web que
permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de
marketing se realizarán los siguientes pasos para el desarrollo de la
investigación.
El problema:
Planteamiento del Problema.
Definición Objetivo General y Objetivos Específicos.
Alcances del problema.
Justificación e Importancia de la investigación.
Marco Teórico:
Antecedentes del Estudio.
Fundamentación Teórica.
Fundamentación Legal.
Hipótesis Preguntas a Contestarse.
Variables de la Investigación.
Definiciones Conceptuales.
Metodología:
Diseño de la Investigación.
Población y Muestra.
Instrumentos de Recolección de Datos.
Operacionalización de Variables, dimensiones e indicadores.
Procedimiento de la Investigación.
Criterios para la elaboración de la propuesta
65
DIAGNÓSTICO GENERAL DE LA ORGANIZACIÓN
Esta empresa es un medio de comunicación del Ecuador el cual inició sus
actividades el primero de mayo del 1976. Actualmente es el diario de mayor
circulación nacional, y es impreso en tamaño tabloide y editado en 24 páginas.
Posee la rotativa GOSS de modelo “Universal 70”, la mejor y más moderna
planta diseñada en América Latina. Se compone de Torres “for higth”, con una
impresión a color en todas sus páginas y en cualquier tipo de papel.
Sus ventas de papel se centran en la venta calle y por medio de suscripciones,
para mejorar el servicio a la ciudadanía creó Centros de Atención al Cliente en
varios puntos estratégicos de la ciudad de Guayaquil y Quito. La expansión y la
tecnología, es una meta constante en la empresa, la cual la ha llevado a
digitalizar e iniciar a comercializar las versiones del diario en las diferentes
aplicaciones digitales de la nueva era por medio de su tienda en línea de compra
de suscripciones.
Su portal web de ventas o quiosco online, vende suscripciones digitales de dos
importantes diarios, los cuales pueden ser pagados mediante, PayPal, iTunes y
Tarjetas de Crédito, y sus versiones digitales están disponibles para Android,
Apple, y Desktop. Las suscripciones van desde 1 mes a 12 meses.
Misión
"Editamos productos y servicios de comunicación y entretenimiento; informamos
de manera imparcial, permitiendo al Lector formarse su propio criterio, con alta
calidad profesional y tecnológica. Aportamos al crecimiento y desarrollo de los
que la conforman."
Visión
"Mantener el liderazgo de sus nuestros productos, en expansión. Desarrollando
líneas de negocios en Comunicación e Impresión, ratificando su permanencia en
el mercado; moderna y con personal altamente capacitado."
Valores
Integridad, responsabilidad, con iniciativa, servicios, sentido de urgencia.
66
Este proyecto es factible ya que se está sustentado en la investigación,
elaboración y desarrollo de un tema propuesto para solucionar un problema
específico para el Departamentos de Marketing, por la falta de herramientas de
análisis estadístico de perfiles de usuarios digitales, el proyecto además se lo
sustentó con los conceptos de Inteligencia de Negocios, mejorando el proceso
de elaboración y presentación de reportes, y ayudando a la toma de decisiones
de su Departamento de Marketing, analizando los datos mostrados por el
sistema.
El desarrollo del proyecto se va a enfocar en la etapa de análisis, planteamiento
y fundamentación de teorías del tema propuesto, metodología, actividades,
recursos, así como la explicación por medio de un prototipo, evaluando los
beneficios de los procesos y los posibles resultados.
La propuesta está directamente planteada para ventas de suscripciones digitales
de un medio de comunicación. Este servicio es nuevo en Ecuador por ello es
importante el análisis de la evolución de este tipo de productos en el mercado y
en la empresa. Se manejarán dos tipos de recepción de información por medio
de dos tipos de suscripciones, suscripciones gratuitas vigentes por 15 días (Con
el cual se pretende captar audiencia para este servicio), y suscripciones de
pagos de 1 mes, 3 meses, 6 meses y 1 año (Para atender la demanda generado
por el hábito). La información va a estar centralizada en un solo sistema, con
datos estandarizados y reportes listos para ser analizados por medio de la base
de datos de los usuarios que han efectuado compras en el portal web.
Actualmente no se posee un Sistema de Inteligencia de Negocios y no se cuenta
con los recursos económicos, tecnológicos, de infraestructura y de personal para
implementarlo y que ayude en la toma de decisiones, que sea un verdadero
soporte para los departamentos de marketing, y para solucionar los cuellos de
botellas por el trabajo operativo demandado por ciertos departamentos para la
elaboración de reportes que ayuden al análisis, generalmente son solicitados al
área de sistemas o son realizados, por la necesidad, por los mismos
departamentos.
67
DIAGRAMA CAUSA – EFECTO
Este diagrama causa – efecto o diagrama de espina de pescado presentado en
el Gráfico No. 7 muestra el problema de analizar mediante su espina central, y
las diversas variables que intervienen en este proceso, como lo son el personal,
las herramientas, los procesos y el Departamento de Marketing.
GRÁFICO No. 7: DIAGRAMA CAUSA - EFECTO
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Personal
Herramientas
Marketing
Personal no
calificado
Procesos
ANÁLISIS DE
USUARIOS
DIGITALES
Falta de
interrelación
con otras
áreas y
procesos
No manejan las
herramientas No conocer el
público
objetivo de las
campañas No existe una
base de datos
unificada
No existe un
proceso
definido
Existe
influencia de
las emociones
humanas a la
hora de tomar
decisiones
Resistencia al
cambio
Origina cuellos
de botellas
Falta de
Herramientas
BI
Uso de Hojas
de cálculos y
procesadores
de textos
Tecnología
desactualizada
68
PROPUESTAS DE MEJORAS DE PROCESOS
Como parte de la propuesta de mejora de los procesos se basará en todo el
análisis y sustento de las encuestas anteriormente realizadas a los jefes,
gerentes y operadores que pertenecen a áreas de Marketing y Ventas.
Para validar la propuesta se considerará:
Eliminar la manipulación de los datos, transformarla en información, y
obtener el conocimiento estadísticamente para respaldar la toma de
decisiones.
Mostrar los datos adecuados para el uso y análisis de las personas
claves seleccionadas.
Estandarizar la información y datos obtenidos.
Crear una concientización corporativa orientada a mejorar sus diferentes
estrategias y decisiones en base a resultados a corto o largo plazo.
Generar reportes de calidad, manejo de datos seguros y fuentes
confiables que dan una imagen de seriedad.
Mostrar un buen perfil tecnológico a nivel de empresas con información
centralizada.
Integridad, disponibilidad y confidencialidad de la información con
respuestas a tiempo.
Mantener un histórico de la información relevante de la actividad
económica de la empresa.
ANÁLISIS DE PROCESOS
Si el área de sistemas desarrolla informes para las demás áreas:
Posiblemente el ejecutivo que requirió el informe para el análisis no
llegará a recibirlo a tiempo (la información no será oportuna).
Con frecuencia el formato del informe no será el esperado y se
necesitarán modificaciones sucesivas.
Parte de los recursos del área de sistemas (recursos humanos, espacio
físico, hardware, software, tiempo, etc.) deberán restarse al sistema
transaccional para dedicarse al desarrollo de estos informes.
69
Se producirá una sobrecarga en la base de datos transaccional,
ocasionando problemas en su funcionamiento.
Si este proceso no está designado dentro de las funciones del
departamento de sistemas, puede ocasionar atrasos en las demás
funciones propias del área de sistemas.
Si los mismos departamentos desarrollan sus informes para el análisis:
El margen de error será extremadamente grande dada la manipulación de
los datos y la falta de conocimiento técnico en sistemas informáticos.
Las personas encargadas de la elaboración de este tipo de informes
restarán tiempo de sus tareas específicas de análisis y decisión.
Posiblemente en las reuniones a las que acudan representantes de
diferentes áreas, se presenten valores diferentes para aparentemente los
mismos conceptos, debido a la aplicación de diferentes filtros, factores,
ponderaciones, y demás cálculos agregados.
En este Organigrama de la empresa (Gráfico No. 8) muestra la estructura
departamental, los departamentos sombreados están identificados porque
manejan grandes volúmenes de información relacionado con la actividad
principal de la empresa.
GRÁFICO No. 8: DEPARTAMENTOS DONDE SE GENERA
EL MAYOR VOLÚMEN DE INFORMACIÓN DE LA EMPRESA
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
70
En el flujo de información que se genera entre los diferentes departamentos
respecto a los diferentes departamentos de la empresa, los que me generan
INGRESO de datos, el FORMATO en el que se encuentran archivados física o
digitalmente la información, y la SALIDA de información a las respectivas
gerencias para su conocimiento y en especial a los departamentos de marketing
y publicidad, como se puede observar en el Gráfico No.9 sobre la Gestión de la
Información de la Empresa antes mencionada.
GRÁFICO No. 9: GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN DE LA EMPRESA
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
71
Descripción y codificación de variables
Para facilitar la interpretación y manejo de las variables investigadas, es de gran
utilidad establecer una codificación. A continuación se presenta la descripción y
codificación determinada para cada una de las variables de acuerdo al diseño
del cuestionario.
Variables Cuantitativas
Edad: La edad en años del encuestado.
Ejecución de reportes: El tiempo le involucra solicitar datos y recibir los
informes correspondientes.
Variables Cualitativa
Estudios: Conocer su grado de estudio.
Cargo: Conocer si es Gerente, Jefe o Administrador.
Conocimientos empresa: Porcentaje de la información que se conoce o
acceso en las áreas de la empresa.
Análisis: Si analiza o no con frecuencia las ventas y productos
determinados de la empresa.
Clientes: Si el encuestado conoce sus potenciales clientes.
Disponibilidad Información: La disponibilidad de la información y si ésta
ha afectado sus oportunidades de negocios.
Posee herramientas: Si la empresa posee herramientas que le permiten
un análisis de datos.
Conocimiento BI: Si el encuestado conoce sobre Inteligencia de
negocios.
Uso Herramientas: Que tipo de herramientas usa para la elaboración de
reportes.
Herramientas BI: Si el encuestado conoce sistemas de inteligencia de
negocios existentes.
Aporte eficaz: Si el encuestado considera que su trabajo sería mucho
más eficiente si contara de manera oportuna con una herramienta o
sistema de información de negocios.
Inversión herramientas: Si se implementaría o no el uso de
Herramientas de Negocios en su empresa.
72
Codificación de variables de datos
Para realizar el análisis de las variables cuantitativas y cualitativas se realizará la
codificación de la descripción asociándola a valores numéricos, como se muestra
en cada tabla ubicada luego de la pregunta planteada al entrevistado.
Para la variable edad como se muestra en el Cuadro No.4, codificación de la
variable edad, se ha utilizado 5 escalas.
Variable Edad
Pregunta No.1: Edad
CUADRO No. 3: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EDAD
EDAD
Descripción Valor
25 – 30 AÑOS 1
31 – 35 AÑOS 2
36 – 40 AÑOS 3
41 – 45 AÑOS 4
46 – 50 AÑOS 5
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Variable Estudios
Pregunta No.2: ¿Cuál es su nivel de estudios?
Para conocer el nivel de estudios se codificará en 4 escalas como se muestra en
el Cuadro No.5, codificación de la variable estudios.
CUADRO No. 4: CODIFICACIÓN DE VARIABLE ESTUDIOS
ESTUDIOS
Descripción Valor
Estudios primarios 1
Estudios secundarios 2
Estudios universitarios 3
Estudios post universitarios 4
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
73
Variable Cargo
Pregunta No.3: ¿Cuál es el cargo que posee en la empresa?
Para conocer el cargo se codificará en 3 escalas como se muestra en el Cuadro
No.6, codificación de variable cargo.
CUADRO No. 5: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CARGO
CARGO
Descripción Valor
Gerente 1
Jefe 2
Operador 3
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Variable Acceso a la Información
Pregunta No.4: ¿Qué porcentaje de la información de interés usted tiene acceso
en las áreas de la empresa. Sin que sea información confidencial?
Para conocer el nivel de acceso de la información se codificará en 5 escalas
como se muestra en el Cuadro No.7, codificación de variable acceso a la
información, siendo 1 el menor porcentaje de 0 a 20%, y 5 el mayor porcentaje
de 80 a 100%.
CUADRO No. 6: CODIFICACIÓN DE VARIABLE ACCESO A INFORMACIÓN
ACCESO A LA INFORMACIÓN
Descripción Valor
[0 – 20%) 1
[20 – 40%) 2
[40 – 60%) 3
[60 – 80%) 4
[80 – 100%] 5
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
74
Variable Frecuencia Análisis
Pregunta No.5: ¿Ud. analiza con frecuencia las ventas y productos
determinados de su empresa?
Para conocer la frecuencia de análisis se codificará en 5 escalas como se
muestra en el Cuadro No.8, codificación de variable frecuencia de análisis,
siendo 1 la opción de siempre y 5 la opción de nunca.
CUADRO No. 7: CODIFICACIÓN DE VARIABLE FRECUENCIA ANÁLISIS
FRECUENCIA ANÁLISIS
Descripción Valor
Siempre 1
Frecuentemente 2
Ocasionalmente 3
Raramente 4
Nunca 5
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Variable Conocimiento Clientes Recurrentes
Pregunta No.6: ¿Identifica usted quiénes son sus clientes recurrentes?
Para conocer si la persona identifica quiénes son sus clientes frecuentes o
recurrentes se usó 4 escalas como se muestra en el Cuadro No.9, codificación
de variable clientes recurrentes, siendo 1 la opción de que conoce totalmente y 4
la opción que no conoce nada de sus clientes.
CUADRO No. 8: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CLIENTES RECURRENTES
CLIENTES RECURRENTES
Descripción Valor
Totalmente 1
Parcialmente 2
Muy poco 3
Nada 4
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
75
Variable Disponibilidad Información
Pregunta No.7: ¿Qué porcentaje de la no disponibilidad inmediata de un
informe estadístico. ¿Ha afectado sus oportunidades de negocios?
Para conocer la disponibilidad de la información para la elaboración de informes
o reportes estadísticos se usó 5 escalas como se muestra en el Cuadro No.10,
codificación de disponibilidad de la información, siendo 1 la opción con el menor
porcentaje de 0 a 20%, y 5 la opción con el mayor porcentaje de 80 a 100%.
CUADRO No. 9: CODIFICACIÓN DE VARIABLE DISPONIBILIDAD
INFORMACIÓN
DISPONIBILIDAD INFORMACIÓN
Descripción Valor
[0 – 20%) 1
[20 – 40%) 2
[40 – 60%) 3
[60 – 80%) 4
[80 – 100%] 5
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Variable Ejecución de reportes
Pregunta No.8: Indique qué tiempo le involucra el proceso, desde el
requerimiento hasta la entrega final, de una información que requiere para
elaborar un reporte?
Para conocer el tiempo que le toma a una persona la ejecución de reportes se
usó 6 escalas como se muestra en el Cuadro No.11, codificación de la variable
ejecución de reportes, siendo 1 la opción con el menor número de días: 3 y 5 la
opción con el mayor número de días: 8.
76
CUADRO No. 10: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EJECUCIÓN DE
REPORTES
EJECUCIÓN DE REPORTES
Descripción Valor
3 DIAS 1
4 DIAS 2
5 DIAS 3
6 DÍAS 4
7 DÍAS 5
8 DÍAS 6
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Variable Empresa posee herramientas
Pregunta No.9: ¿Su empresa posee herramientas que le permiten analizar
datos para la generación de informes?
Para saber si la empresa posee herramientas de análisis para la generación de
reportes se usó 2 opciones como se muestra en el Cuadro No.12, codificación de
la variable empresa posee herramientas, siendo si la opción 1 como afirmativa, y
no la opción 2 como negativa.
CUADRO No. 11: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EMPRESA POSEE
HERRAMIENTAS
EMPRESA POSEE HERRAMIENTAS
Descripción Valor
SI 1
NO 2
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Variable Conocimiento sobre BI
Pregunta No.10: Inteligencia de negocios es la habilidad para transformar los
datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda
77
optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. ¿Conoce sobre
Inteligencia de negocios?
Para saber si la persona conoce sobre Inteligencia de negocios, se usó una
escala de 4 opciones como se muestra en el Cuadro No.13, codificación de la
variable conocimientos BI, siendo la opción 1 como totalmente, y la opción 4
como nada.
CUADRO No. 12: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CONOCIMIENTO BI
CONOCIMIENTO BI
Descripción Valor
Totalmente 1
Parcialmente 2
Muy poco 3
Nada 4
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Variable Tipo de herramienta
Pregunta No.11: ¿Qué herramientas utiliza para este proceso de Inteligencia de
Negocios?
Para conocer el tipo de herramientas que utilizó para el proceso de inteligencia
de negocios, se usó una escala de 4 opciones como se muestra en el Cuadro
No.14, codificación de la variable tipo de herramientas, siendo la opción 1 como
Hojas de cálculo, la opción 2 el uso de productos comerciales, la opción 3 el uso
de productos de fuentes abiertas, y la opción 4 no utiliza.
CUADRO No. 13: CODIFICACIÓN DE VARIABLE TIPO DE HERRAMIENTA
TIPO DE HERRAMIENTA
Descripción Valor
Hojas de cálculo 1
Productos Comerciales 2
Productos de Fuentes abierta 3
No utilizo 4
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
78
Variable Conoce herramientas BI
Pregunta No.12: ¿Conoce de sistemas de inteligencia de negocios existentes?
Para saber si la persona conoce herramientas de inteligencia de negocios
existentes en el mercado, se utilizó una escala de 4 opciones como se muestra
en el Cuadro No.15, codificación de la variable conoce herramientas BI, siendo la
opción 1 si la persona tiene total conocimiento y la opción 4 si la persona no
tiene nada de conocimiento.
CUADRO No. 14: CODIFICACIÓN VARIABLE CONOCE HERRAMIENTAS BI
CONOCE HERRAMIENTAS BI
Descripción Valor
Totalmente 1
Parcialmente 2
Muy poco 3
Nada 4
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Variable Trabajo eficiente con herramienta
Pregunta No.13: ¿Cree usted que su trabajo sería más eficiente si contara de
manera oportuna con una herramienta o sistema de información de negocios?
Para saber si la persona cree que realizaría un trabajo más eficiente si contara
con herramientas o sistemas de información de negocios, se utilizó una escala
de 4 opciones como se muestra en el Cuadro No.16, codificación de la variable
trabajo eficiente con herramienta, siendo la opción 1 si la personas está
totalmente de acuerdo, la opción 2 si la persona está parcialmente de acuerdo,
la opción 3 si la persona está parcialmente en desacuerdo que su trabajo sería
más eficiente si contara con herramientas y finalmente la opción 4 para saber si
la persona entrevistada está totalmente en desacuerdo.
79
CUADRO No. 15: CODIFICACIÓN DE VARIABLE TRABAJO EFICIENTE CON
HERRAMIENTA
TRABAJO EFICIENTE CON HERRAMIENTA
Descripción Valor
Totalmente de acuerdo 1
Parcialmente de acuerdo 2
Parcialmente en desacuerdo 3
Totalmente en desacuerdo 4
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Variable Implementar Herramientas BI
Pregunta No.14: ¿Implementaría el uso de Herramientas de Negocios en su
empresa?
Para saber si la persona implementaría el uso de herramientas de inteligencia de
negocios en su empresa, se utilizó una escala de 3 opciones como se muestra
en el Cuadro No.17, codificación de la variable implementar herramienta BI,
siendo la opción 1 si la personas está de acuerdo y la opción 3 si la persona está
en desacuerdo.
CUADRO No. 16: CODIFICACIÓN DE VARIABLE IMPLEMENTAR
HERRAMIENTA BI
IMPLEMENTAR HERRAMIENTA BI
Descripción Valor
De acuerdo 1
Ni de acuerdo ni en desacuerdo 2
En desacuerdo 3
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Ma. Paulina Domínguez
80
Metodologías estadísticas
Se ha tomado en consideración realizarlo mediante procedimientos y técnicas
estadísticas tales como, Estadística Descriptiva Univariada, Bivariado.
Interpretación y Análisis de los resultados
Análisis Univariado de los Datos Cuantitativos
Variable: Edad del entrevistado
Pregunta No.1: ¿Cuál es la edad de las personas encuestadas?
CUADRO No. 17: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA DE LA VARIABLE EDAD
EDAD
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
25 – 30 AÑOS 19 17,3 %
31 – 35 AÑOS 17 15,5 %
36 – 40 AÑOS 33 30,0 %
41 – 45 AÑOS 25 22,7 %
46 – 50 AÑOS 16 14,5 %
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración y Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Resultados de las encuestas realizadas a 110 personas.
En este resumen estadístico para la variable EDAD de un total de 110 personas
encuestadas, se puede notar mediante el Cuadro No. 18, conforme a sus
mayores niveles porcentuales las personas que están entre 36 y 46 años de
edad representan el 30,0%, seguido de los que están entre 41 y 45 años, por lo
que podemos decir que la mayor parte de las personas encuestadas se
encuentran entre 36 y 45 años que va un poco acorde con el perfil elegido para
la muestra.
81
GRÁFICO No. 10: HISTOGRAMA VARIABLE EDAD
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
CUADRO No. 18: ANÁLISIS ESTADÍSTICO VARIABLE EDAD
EDAD
N Válido 110
Media 3,02
Mediana 3,00
Moda 3
Desviación estándar 1,292
Varianza 1,669
Asimetría -,112
Curtosis -,985
Rango 4
82
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
En este resumen estadístico para la variable EDAD, observamos en el cuadro
19, que de un total de 110 personas encuestadas la edad promedio es de 36 a
40 años y una mediana de 36 a 40 años, si analizamos la media y la mediana,
nos damos cuenta que la media es igual a la mediana, lo que nos da a
interpretar el primer estadístico de forma, que es el coeficiente de asimetría de
Fisher, con un valor de 0.112 negativo, lo que quiere decir que la distribución de
probabilidad bajo la curva normal, no presenta una asimétrica hacia ninguno de
los lados, esto implica que la mayoría de los datos se encuentran concentrados
en el centro de la distribución es decir la mayor cantidad de personas
encuestadas estuvieron entre 36 y 40 años de edad; con respecto a al segundo
estadístico de forma (Curtósis), podemos indicar que el grado de concentración
que presentan los valores alrededor de la media es mayor a cero por lo que la
curva de Gauss está bien elevada, es decir tiene una distribución Leptocúrtica,
con respecto al valor de la desviación estándar podemos decir que la distancia
de cada punto respecto a la media es de 19± 3.6 años como se puede observar
en el Gráfico No. 10, histograma de la variable edad.
Otro tipo de estadístico muy importante para este análisis son los de posición,
entre los que tenemos a los cuartiles cuya representación gráfica es el diagrama
de cajas (Gráfico No. 11), por lo que podemos observar que la parte izquierda de
la caja es mayor que la derecha; ello quiere decir que las edades comprendidas
entre el 50% y el 75% de la población están más consolidadas que entre el 25%
y el 50%, con respecto a los bigotes podemos notar que el de la derecha (X
min,Q1) es más corto que el de la izquierda; por ello el 25% de los más mayores
están más concentrados que el 25% de los jóvenes.
Mínimo 1
Máximo 5
Suma 332
Cuartiles 25% 2,00
50% 3,00
75% 4,00
83
GRÁFICO No. 11: DIAGRAMA DE CAJAS Y BIGOTES DE LA VARIABLE
EDAD
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
Analizando el diagrama de cajas y bigotes de la variable edad (Como se muestra
en el del Gráfico 11), tenemos un rango de 5 posiciones en las cuales podemos
identificar a los cuartiles Q3:36 – 40, Q4:41 – 45 y Q5:46 – 50 años, con
respecto a la mediana podemos ver que la mayor dispersión de los datos se
encuentra entre de forma equitativa.
Variable: Ejecución de reportes
Pregunta No.1: ¿Cuál es el tiempo que le involucra el proceso, desde el
requerimiento hasta la entrega final, de una información que requiere para
elaborar un reporte a las personas encuestadas?
CUADRO No. 19: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA DE LA VARIABLE
EJECUCIÓN DE REPORTES
EJECUCIÓN DE REPORTES
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
3 DIAS 13 11,8%
4 DIAS 13 11,8%
5 DIAS 24 21,8%
84
6 DÍAS 20 18,2%
7 DÍAS 23 20,9%
8 DÍAS 17 15,5%
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración y Fuente: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Resultados de las encuestas realizadas a 110 personas.
En este resumen estadístico para la variable EJECUCIÓN DE REPORTES de un
total de 110 personas encuestadas, se puede notar mediante el cuadro 20,
conforme a sus mayores niveles porcentuales las personas que toman 5 días en
la ejecución de reportes que representan el 21,8%, seguido de los que se
demoran 7 días que representan el 20,9%, por lo que podemos decir que la
mayor parte de las personas encuestadas se toman entre 6 y 8 días elaborar un
reporte.
GRÁFICO No. 12: HISTOGRAMA VARIABLE EDAD EJECUCIÓN DE
REPORTES
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
85
CUADRO No. 20: ANÁLISIS ESTADÍSTICO VARIABLE EJECUCIÓN DE
REPORTES
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
En este resumen estadístico para la variable EJECUCIÓN DE REPORTES,
observamos en el cuadro 21, que de un total de 110 personas el tiempo
promedio de ejecución de reportes es de 5.71 días y una mediana de 6 días
años, si analizamos la media y la mediana, nos damos cuenta que la media es
menor a la mediana, lo que nos da a interpretar el primer estadístico de forma,
que es el coeficiente de asimetría de Fisher, con un valor de 0.181 negativo, lo
que quiere decir que la distribución de probabilidad bajo la curva normal,
presenta una asimetría hacia la izquierda, esto implica que la mayoría de los
datos se encuentran concentrados hacia la derecha de la distribución normal, es
decir, es decir la mayor cantidad de personas encuestadas demoraron entre 6 y
8 días; con respecto a al segundo estadístico de forma (Curtósis), podemos
indicar que el grado de concentración que presentan los valores alrededor de la
media es mayor a cero por lo que la curva de Gauss está bien elevada, es decir
tiene una distribución Leptocúrtica, con respecto al valor de la desviación
EDAD
N 110 110
Media 5,71
Mediana 6,00
Moda 5
Desviación estándar 1,587
Varianza 2,520
Asimetría -,181
Curtosis -1,025
Rango 5
Mínimo 3
Máximo 8
Suma 628
Cuartiles 25% 5,00
50% 6,00
75% 7,00
86
estándar podemos decir que la distancia de cada punto respecto a la media es
de 1,587. Otro tipo de estadístico muy importante para este análisis son los de
posición, entre los que tenemos a los cuartiles cuya representación gráfica es el
diagrama de cajas (Gráfico No. 13), por lo que podemos observar que la parte
izquierda de la caja es mayor que la derecha; ello quiere decir que las edades
comprendidas entre el 50% y el 75% de la población están más consolidadas
que entre el 25% y el 50%, con respecto a los bigotes podemos notar que el de
la derecha (X min,Q1) es más corto que el de la izquierda.
GRÁFICO No. 13: DIAGRAMA DE CAJAS Y BIGOTES DE LA VARIABLE
EDAD
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez
Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
Analizando el diagrama de cajas y bigotes de la variable ejecución de reportes
(Como se muestra en el del Gráfico 13), tenemos un rango de 6 posiciones en
las cuales podemos identificar a los cuartiles Q3:5 días, Q4:6 días y Q5:7 días
con respecto a la mediana podemos ver que la mayor dispersión de los datos se
encuentra entre de forma equitativa.
87
Análisis Univariado de los Datos Cualitativos
Variable Estudios
Pregunta No.2: ¿Conocer cuál es el nivel de estudios del encuestado?
CUADRO No. 21: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE ESTUDIOS
ESTUDIOS
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
Estudios primarios 5 4,5%
Estudios secundarios 31 28,2%
Estudios universitarios 47 42,7%
Estudios post universitarios 27 24,5%
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 14: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE ESTUDIOS
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
En este resumen estadístico para la variable ESTUDIOS que de un total de 110
personas encuestadas, podemos notar mediante el cuadro 22, que conforme a
su mayor nivel porcentual, tenemos personas que el 42,7% poseen estudios
universitarios, seguido del 28,2% con estudios secundarios, y que apenas un
24,5% posee estudios de post grados, maestrías o especializaciones, como se
puede observar en el cuadro No.22, estadística de frecuencia variable estudios.
88
Variable Cargo
Pregunta No.3: ¿Cuál es el cargo que posee el entrevistado en la empresa?
CUADRO No. 22: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE CARGO
CARGO
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
Gerente 40 36,4%
Jefe 41 37,3%
Operador 29 26,4%
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 15: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CARGO
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
En este resumen estadístico para la variable CARGO que posee en la empresa
podemos observamos según el cuadro 23, que de un total de 110 personas
encuestadas el 36,4% se refiere a Gerentes, el 37,3% a Jefes y el 26,4% a
operadores o miembros del área.
89
Variable Acceso a la información
Pregunta No.4: ¿Qué porcentaje de la información del interés del encuestado
tiene acceso en las áreas de su empresa. Sin que sea información confidencial?
CUADRO No. 23: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE ACCESO A
LA INFORMACIÓN
ACCESO A LA INFORMACIÓN
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
[0 – 20%) 30 27,3%
[20 – 40%) 27 24,5%
[40 – 60%) 22 20,0%
[60 – 80%) 15 13,6%
[80 – 100%] 16 14,5%
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 16: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE ACCESO A LA
INFORMACIÓN
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico observamos en la cuadro 24, que de un total de 110
personas encuestadas apenas el 14,5% tiene un acceso entre el 80% y el 100%
a la información importante de la empresa. El 27,3% manifiesta tener acceso
entre el 0% y el 20% de la información, el 24,5% tiene acceso entre el 20% y el
40% de la información, el 20% entre el 40% y el 60% de la información y el
13,6% entre el 60% y 80% de la información.
90
Variable Frecuencia de análisis
Pregunta No.5: ¿Si el entrevistado analiza con frecuencia las ventas y
productos determinados de su empresa?
CUADRO No. 24: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE FRECUENCIA
DE ANÁLISIS
FRECUENCIA DE ANÁLISIS
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
Siempre 15 13,6%
Frecuentemente 21 19,1%
Ocasionalmente 35 31,8%
Raramente 21 19,1%
Nunca 18 16,4%
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 17: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE FRECUENCIA DE
ANÁLISIS
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico se trata de conocer la frecuencia con que se analiza
la información importante, para este estudio se destaca que el 31,8% analiza
ocasionalmente la información, el 13,6% siempre, el 19,1% lo analiza
frecuentemente, el 19,1% analiza raramente la información, y el 16,4% nunca
analiza.
91
Variable Conocimiento clientes recurrentes
Pregunta No.6: ¿El encuestado identifica quiénes son sus clientes recurrentes?
CUADRO No. 25: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE
CONOCIMIENTO CLIENTES RECURRENTES
CONOCIMIENTO CLIENTES RECURRENTES
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
Totalmente 10 9 %
Parcialmente 36 33 %
Muy poco 29 26 %
Nada 35 32 %
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 18: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCIMIENTO
CLIENTES RECURRENTES
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para el conocimiento del perfil de los clientes
recurrentes como se muestra en el cuadro 26, se destaca sólo 9% conoce
totalmente a sus clientes frecuentes, el 32 % no conoce nada, y el 33 % y 26 %
conoce parcialmente o muy poco respectivamente en conocer el perfil de sus
clientes frecuentes.
92
Variable Disponibilidad de informes
Pregunta No.7: ¿Qué porcentaje de la no disponibilidad inmediata de un
informe estadístico. ¿Ha afectado sus oportunidades de negocios?
CUADRO No. 26: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE
DISPONIBILIDAD DE INFORMES
DISPONIBILIDAD DE INFORMES
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
[0 – 20%) 3 2,7%
[20 – 40%) 18 16,4%
[40 – 60%) 31 28,2%
[60 – 80%) 36 32,7%
[80 – 100%] 22 20,0%
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. GRÁFICO No. 19: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE DISPONIBILIDAD DE
INFORMES
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. Para la variable DISPONIBILIDAD DE INFORMES, como se muestra en el
cuadro 27 se trata de conocer si la no disponibilidad de un informe estadístico ha
afectado sus oportunidades de negocios. Se puede destacar que el 32,7% se ha
visto afectado entre el 60% y el 80% con sus oportunidades de negocios, que el
28,2% se ha visto afectado entre un 40% y 60%, el 20% se ha afectado entre un
80% y 100%, el 16,4% se ha afectado entre un 20% y 40% y un 2,7% se ha visto
afectado entre un 0% y un 20% en sus oportunidades de negocios.
93
Variable Empresa posee herramientas
Pregunta No.9: ¿Si la empresa del encuestado posee herramientas que le
permiten analizar datos para la generación de informes?
CUADRO No. 27: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE EMPRESA
POSEE HERRAMIENTAS
EMPRESA POSEE HERRAMIENTAS
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
SI 32 29,1 %
NO 78 70,9 %
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 20: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE EMPRESA POSEE
HERRAMIENTAS
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
En este resumen estadístico para la variable EMPRESA POSEE
HERRAMIENTAS, como se muestra en el cuadro 28 se trata de conocer si
empresa posee herramientas que le permiten analizar datos para la generación
de informes. Se puede destacar que el 70,9% no posee herramientas y que el
29,1% si posee herramientas para el análisis de los datos y la generación de
reportes.
94
Variable Empresa posee conocimiento BI
Pregunta No.10: Inteligencia de negocios es la habilidad para transformar los
datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda
optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. ¿Conoce sobre
Inteligencia de negocios?
CUADRO No. 28: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA CONOCIMIENTO BI
CONOCIMIENTO BI
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
Totalmente 25 22,7 %
Parcialmente 16 14,5 %
Muy poco 36 32,7 %
Nada 33 30,0 %
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. GRÁFICO No. 21: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCIMIENTO BI
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable CONOCIMIENTO BI, como se
muestra en el cuadro 29 se trata de conocer si el encuestado tiene conocimiento
sobre Inteligencia de Negocio. Podemos observar que el 30% indica no tener
conocimientos de inteligencia de negocios, el 32,7% indica conocer muy poco, el
14,5% indica conocer parcialmente, el 22,7% indica conocer totalmente sobre
inteligencia de negocios y el 30% no conocer nada.
95
Variable Tipo de herramienta
Pregunta No.11: ¿Qué herramienta utiliza para el proceso de Inteligencia de
Negocios?
CUADRO No. 29: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE TIPO DE
HERRAMIENTA
TIPO DE HERRAMIENTA
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
Hojas de cálculo 37 33,6 %
Productos Comerciales 18 16,4 %
Productos de Fuentes abierta 19 17,3 %
No utilizo 36 32,7 %
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 22: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE TIPO DE
HERRAMIENTA
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable TIPO DE HERRAMIENTAS, como
se muestra en el cuadro 30 se trata de conocer qué tipo de inteligencia de
negocios usa para este proceso. Se puede destacar que el 32,7% no utiliza
herramientas y que el 33,6% lo hace mediante hojas de cálculos, apenas un
$16,4 utiliza herramientas comerciales y el 17,3% productos de fuentes abierta.
96
Variable Conoce herramientas BI
Pregunta No.12: ¿Conoce de sistemas de inteligencia de negocios existentes?
CUADRO No. 30: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE CONOCE
HERRAMIENTAS BI
CONOCE HERRAMEINTAS BI
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
Totalmente 5 4,5 %
Parcialmente 27 24,5 %
Muy poco 37 33,6 %
Nada 41 37,3 %
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 23: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCE
HERRAMIENTAS BI
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable CONOCE HERRAMIENTAS BI,
como se muestra en el cuadro 31 se trata de conocer si el conoce sobre
herramientas de Inteligencia de Negocio existentes. Podemos observar que el
4,5% conoce totalmente, y que el 37,3% no conoce nada, así mismo el 24,5%
conoce parcialmente y el 33,6% indica conocer muy poco.
97
Variable Trabajo eficiente con herramienta
Pregunta No.13: ¿Cree usted que su trabajo sería más eficiente si contara de
manera oportuna con una herramienta o sistema de información de negocios?
CUADRO No. 31: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE TRABAJO
EFICIENTE CON HERRAMIENTA
TRABAJO EFICIENTE CON HERAMIENTA
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
Totalmente de acuerdo 46 41,8 %
Parcialmente de acuerdo 33 30,0 %
Parcialmente en desacuerdo 16 14,5 %
Totalmente en desacuerdo 15 13,6 %
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 24: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE TRABAJO
EFICIENTE CON HERRAMIENTA
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable TRABAJO EFICIENTE CON
HERRAMIENTA, como se muestra en el cuadro 32 se trata de conocer si el
encuestado realizaría un trabajo más eficiente si contara con herramientas o
sistemas de información de negocios.. Se puede destacar que el 41,8% está
totalmente de acuerdo, y el 13,6% se muestra en total desacuerdo.
98
Variable Implementar Herramientas BI
Pregunta No.14: ¿Implementaría el uso de Herramientas de Negocios en su
empresa?
CUADRO No. 32: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE
IMPLEMENTARIA HERRAMIENTAS BI
IMPLEMENTARIA HERRAMIENTAS BI
Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa
De acuerdo 55 50,0 %
Ni de acuerdo ni en desacuerdo 37 33,6 %
En desacuerdo 18 16,4 %
TOTAL 110 100,0 %
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 25: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE IMPLEMENTAR
HERRAMIENTAS BI
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable IMPLEMENTAR HERRAMIENTAS
BI, como se muestra en el cuadro 33 se trata de conocer si invertiría e
implementaría en su empresa este tipo de herramienta. Podemos observar que
el 50% se muestra de acuerdo, el 33,6% ni en acuerdo ni en desacuerdo y el
16,4% en desacuerdo.
99
Análisis Bivariado de los Datos
Análisis de Independencia: Variables Reportes Eficientes Vs. Herramientas
CUADRO No. 33: TABLAS CRUZADAS VARIABLES REPORTES
EFICIENTES VS. HERRAMIENTAS
¿Su empresa posee herramientas que le
permiten analizar datos para la generación de
informes?
TOTAL SI NO
¿Cree usted que su
trabajo sería más
eficiente si contara de
manera oportuna con
una herramienta o
sistema de información
de negocios?
Totalmente de
acuerdo (1) 8 38 46
Parcialmente de
acuerdo (2) 9 24 33
Parcialmente en
desacuerdo (3) 7 9 16
Totalmente en
desacuerdo (4) 8 7 15
TOTAL 32 78 110
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 26: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES
REPORTESEFICIENTES VS. HERRAMIENTAS
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
100
Según los valores indicados en el Cuadro 34, y lo que podemos visualizar en el
Gráfico 26 con los resultados arrojados respecto a la variable Reportes
Eficientes Vs. El uso de Herramientas se puede resaltar lo siguiente: De un total
de 46 personas que están totalmente de acuerdo en que realizarían un trabajo
más eficiente si contara de manera oportuna con una herramienta o sistemas de
información de negocios, 38 no utilizan herramientas que le permiten analizar
datos para la generación de reportes. Otro grupo de 24 personas que no poseen
herramientas que le permiten el análisis de los datos para la generación de
reportes, se muestra parcialmente de acuerdo en que el trabajo sería más
eficiente di contara con una.
CUADRO No. 34: PRUEBAS DE CHI CUADRADO VARIABLES
REPORTESEFICIENTES VS. HERRAMIENTAS
Reportes Eficientes
Características de la muestra X² Grados Libertad. p
Herramientas
9,046 a 3 ,029
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
A continuación se enuncian las independencias de las variables, y se establecen
las siguientes hipótesis:
H0: Existe alguna relación entre las variables Reportes Eficientes y el Uso de
Herramientas.
H1: No existe relación entre las variables Reportes Eficientes y el Uso de
Herramientas.
Para un nivel de significancia de α = 0,05, rechaza H0 a favor de H1 si el valor
de p < 0,05.
Para el Cuadro 35, según el resultado de la asociación de estas 2 variables,
donde el valor de P es de 0,029, lo que significa que es menor que α, por lo que
podemos asegurar que con un nivel de confianza del 95% la variable de
Reportes Eficientes está asociada a la variable Funcionalidad, con chi-cuadrado
de 9,046 con 3 grados de libertad, para una muestra de 110 encuestados.
101
Análisis de Independencia: Variables Clientes Recurrentes Vs. Estudios
CUADRO No. 35: TABLAS CRUZADAS VARIABLES CLIENTES
RECURRENTES VS. ESTUDIOS
¿Cuál es su nivel de estudios?
TOTAL
Estudios
primarios
Estudios
secundarios
Estudios
universitarios
Estudios post
universitarios
¿Identifica
usted
quiénes son
sus clientes
recurrentes?
Totalmente 0 1 8 1 10
Parcialment
e 4 11 12 9 36
Muy poco 1 5 11 12 29
Nada 0 14 16 5 35
TOTAL 5 31 47 27 110
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
GRÁFICO No. 27: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES CLIENTES
RECURRENTES VS. ESTUDIOS
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
102
Según los valores indicados en el Cuadro 36, y lo que podemos visualizar en el
Gráfico 27 con los resultados arrojados respecto a la variable Clientes
Recurrentes Vs. Estudios se puede resaltar lo siguiente: De un total de 35
encuestados que no identifica sus clientes recurrentes, 16 poseen estudios
universitarios. Otro grupo de 47 personas con estudios universitarios, sólo 8
identifican quiénes son sus clientes recurrentes.
CUADRO No. 36: PRUEBAS DE CHI CUADRADO VARIABLES CLIENTES
RECURRENTES VS. ESTUDIOS
Clientes Recurrentes
Características de la muestra X² Grados Libertad. p
Nivel de Estudios
19,686a 9 ,020
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
A continuación se enuncian las independencias de las variables, y se establecen
las siguientes hipótesis:
H0: Existe alguna relación entre las variables Clientes Recurrentes y el Nivel de
Estudios.
H1: No existe relación entre las variables Clientes Recurrentes y el Nivel de
Estudios.
Para un nivel de significancia de α = 0,05, rechaza H0 a favor de H1 si el valor
de p < 0,05.
Para el Cuadro 37, según el resultado de la asociación de estas 2 variables,
donde el valor de P es de 0,020, lo que significa que es menor que α, por lo que
podemos asegurar que con un nivel de confianza del 95% la variable de
Reportes Eficientes está asociada a la variable Funcionalidad, con chi-cuadrado
de 19,686 con 9 grados de libertad, para una muestra de 110 encuestados.
103
Análisis de Independencia: Variables Implementar Herramienta BI Vs.
ConocimientoBI
CUADRO No. 37: TABLAS CRUZADAS VARIABLES IMPLEMENTAR
HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI
Inteligencia de negocios es la habilidad para transformar los datos en información,
y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.
¿Conoce sobre Inteligencia de negocios? TOTAL
Totalmente Parcialmente
Muy
poco Nada
¿Implementaría
el uso de
Herramientas
de Negocios en
su empresa?
De acuerdo 15 11 16 13 55
Ni de acuerdo ni
en desacuerdo 7 4 17 9 37
En desacuerdo 3 1 3 11 18
TOTAL 25 16 36 33 110
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. GRÁFICO No. 28: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES IMPLEMENTAR
HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
104
Según los valores indicados en el Cuadro 38, y lo que podemos visualizar en el
Gráfico 28 con los resultados arrojados respecto a la variable Implementar
Herramienta BI Vs. Conocimiento BI se puede resaltar lo siguiente: De un total
de 55 personas que estarían de acuerdo en implementar el uso de herramientas
de negocios en su empresa, sólo 13 no conocen sobre inteligencia de negocios.
En otro grupo se demuestra que de los 18 que están en desacuerdo con la
implementación del uso de herramientas de negocios en su empresa, 11 no
tienen ningún conocimiento de inteligencia de negocios.
CUADRO No. 38: PRUEBAS DE CHI CUADRADO VARIABLES
IMPLEMENTAR HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI
Implementar Herramienta BI
Características de la muestra X² Grados Libertad. p
ConocimientoBI
14,070a 6 ,029
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.
A continuación se enuncian las independencias de las variables, y se establecen
las siguientes hipótesis:
H0: Existe alguna relación entre las variables Implementar Herramienta BI y
Conocimiento BI.
H1: No existe relación entre las variables Herramienta BI y Conocimiento BI.
Para un nivel de significancia de α = 0,05, rechaza H0 a favor de H1 si el valor
de p < 0,05.
Para el Cuadro 39, según el resultado de la asociación de estas 2 variables,
donde el valor de P es de 0,029, lo que significa que es menor que α, por lo que
podemos asegurar que con un nivel de confianza del 95% la variable de
Reportes Eficientes está asociada a la variable Funcionalidad, con chi-cuadrado
de 14,070 con 6 grados de libertad, para una muestra de 110 encuestados.
105
CRITERIOS PARA LA ELABORACIÓN DE LA PROPUESTA
Este proyecto es factible porque está sustentado en la investigación, elaboración
y desarrollo de un tema propuesto para solucionar un problema específico en
los Departamentos de Marketing que manejan clientes digitales, por la falta de
herramientas que permita visualizar las principales características cualitativas de
perfiles de usuarios digitales de una empresa mediana.
El proyecto además se lo sustentó con los conceptos de inteligencia de
negocios, concepto, beneficios; y la selección de un público objetivo óptimo
como parte de las estrategias de marketing dentro de las pequeñas o medianas
empresas, basado en la toma de decisiones que se pueden tomar analizando la
información mostrada en el sistema.
El desarrollo del proyecto se va a enfocar en la etapa de análisis, planteamiento
y fundamentación de teorías del tema propuesto, metodología, actividades,
recursos, así como la explicación por medio de un prototipo, evaluando los
beneficios de los procesos y los posibles resultados.
106
CRITERIOS DE VALIDACIÓN DE LA PROPUESTA
Como parte de los criterios para la validación de la propuesta se basará en todo
el análisis y sustento de las encuestas anteriormente realizadas a los jefes,
operadores y gerentes de marketing (Capítulo III).
También se usará como método la interpretación con un ejemplo práctico del
contenido de la tesis para facilitar la comprensión del tema expuesto y estimar el
alcance que puede tener. Este caso práctico, el aporte en una determinada
decisión imaginaria, que está basada en la experiencia profesional del autor de
la tesis y será expuesto con una Base de Datos Real con información del 2014,
demostrando lo importante que es la transformación de los datos a información,
y con esta información convertirla en conocimiento como un verdadero aporte a
las actividades económicas de la empresa.
107
PROPUESTA DEL PROTOTIPO WEB RESPONSIVE
GRÁFICO No. 29: PANTALLA DEL PROTOTIPO CON SUS PRINCIPALES
FUNCIONES
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing.
Mediante el Gráfico 29 podemos visualizar la pantalla del prototipo con las
principales funciones del sitio web el cual permite visualizar perfiles de usuarios
digitales en los Departamentos de Marketing.
En la pantalla inicial del Sistema, una vez iniciada la sesión, se dispone de un
menú lateral con las principales opciones del sistema:
- Administración
- Importar datos
- Estadísticos
- Cerrar Sesión.
Y un menú secundario con:
- Inicio
- Acerca de
- Contacto
- Ayuda
108
Módulo Administración
En el módulo de Administración, se puede gestionar Usuarios,
Departamentos y Campañas como se muestra en el Gráfico No. 30.
GRÁFICO No. 30: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO
ADMINISTRACIÓN
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing.
Módulo Importar Datos
En el módulo de Importar datos, se puede importar al sistema la base de datos
de los usuarios digitales, con sus principales campos, en un archivo .csv. como
se muestra en el Gráfico No. 31.
GRÁFICO No. 31: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO IMPORTAR
DATOS
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing.
109
Módulo Estadísticos
En el módulo de Estadísticos, se visualizar la información global de todos los
perfiles del sitio, comparar perfiles entre determinados períodos o comparar
perfiles entre campañas establecidas, como se muestra en el Gráfico No. 32.
GRÁFICO No. 32: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO
ESTADÍSTICO DE PERFILES
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing. GRÁFICO No. 33: PANTALLA DEL PROTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO
DE PERFILES PAISES
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing.
110
GRÁFICO No. 34: PANTALLA DEL PROTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO
DE PERFILES POR TIPOS DE DISPOSITIVO
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing.
GRÁFICO No. 35: PANTALLA DEL PROTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO
DE PERFILES COMPARATIVO POR PRODUCTO
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing.
111
CAPÍTULO IV
MARCO ADMINISTRATIVO
Cronograma de actividades
El desarrollo de la tesis “Diseño y construcción de un prototipo aplicando un
lenguaje web responsive para el desarrollo de un sitio web que permite visualizar
perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing”, está
compuesta de dos partes: documentación del tema presentado y el análisis y
elaboración de un prototipo de la aplicación para demostrar los tiempos de
obtener los resultados. A continuación se muestran los tiempos estimados para
la culminación de este proyecto.
Cuadro No. 15
Cronograma de actividades
Detalle
Duración
Fecha de
Inicio
Fecha
Final
DOCUMENTACIÓN DE TESIS 20d lun 01/12/14 vie 26/12/14
CAPÍTULO I: Planteamiento del
problema
3d lun 01/12/14 mié
03/12/14
CAPÍTULO II: Marco Teórico 9d jue 04/12/14 mar
16/12/14
CAPÍTULO III: Metodología 6d mié 17/12/14 mié
24/12/14
CAPÍTULO IV: Marco Administrativo 1d jue 25/12/14 jue 25/12/14
CAPÍTULO V: Conclusión y
Recomendaciones
1d vie 26/12/14 vie 26/12/14
DESARROLLO DEL SISTEMA 70d lun 29/12/14 vie 03/04/15
Análisis 15d lun 29/12/14 vie 16/01/15
Entrevista y recolección de
información
5d lun 19/01/15 vie 23/01/15
112
Determinación de requerimientos 3d lun 26/01/15 mié
28/01/15
Descripción de procesos 2d jue 29/01/15 vie 30/01/15
Selección de Hardware y Software 2d lun 02/02/15 mar
03/02/15
DISEÑO 16d mié 04/02/15 mié
25/02/15
Diseño Entidad/Relación BD 2d mié 04/02/15 jue 05/02/15
Diseño de Interfaz gráfica 8d vie 06/02/15 mar
17/02/15
Diseño de funciones 6d mié 18/02/15 mié
25/02/15
DESARROLLO 35d jue 26/02/15 mié
15/04/15
Módulo Administrador 8d jue 26/02/15 lun 09/03/15
Módulo Ventas 6d mar 10/03/15 mar
17/03/15
Módulo Marketing 8d mié 18/03/15 vie 27/03/15
Carga de Base de Datos 6d lun 30/03/15 lun 06/04/15
Visualización de Información 4d mar 07/04/15 vie 10/04/15
Comparación de períodos 3d lun 13/04/15 mié
15/04/15
PRUEBAS 8d jue 16/04/15 lun 27/04/15
Pruebas generales de datos 3d jue 16/04/15 lun 20/04/15
Pruebas de disponibilidad 2d mar 21/04/15 mié
22/04/15
Correcciones de pruebas 3d jue 23/04/15 lun 27/04/15
DOCUMENTACIÓN 3d mar 28/04/15 jue 30/04/15
Manual de Usuario 3d mar 28/04/15 jue 30/04/15
Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Ortiz
Fuente: Ma. Paulina Domínguez Ortiz
113
Etapa de documentación de la tesis
Etapa de desarrollo del sistema
114
Etapa de diseño
Etapa de desarrollo y pruebas
115
Etapa de pruebas
Etapa de documentación
116
PRESUPUESTO
El desarrollo de este proyecto se utilizó un financiamiento propio, y se costearon
varios rubros, tal como se muestra en el cuadro de Detalle de egresos del
proyecto siguiente:
INGRESOS
Financiamiento propio $645,00
TOTAL DE INGRESO $645,00
Detalle de egresos del proyecto
EGRESOS DÓLARES
Suministros de oficina y computación $ 100.00
Fotocopias $ 35.00
Libros y documentos $ 150.00
Computadora y servicios de Internet $ 120.00
Servicios de telefonía $ 30.00
Movilización $ 50.00
Refrigerio $ 50.00
Impreciones $ 60.00
Empastado, anillado de tesis de grado $ 50.00
TOTAL……………………………………… $ 645.00
117
CAPÍTULO V
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Una vez culminado el prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de
usuarios digitales en los departamentos de marketing se describirá las
conclusiones y recomendaciones siguientes:
CONCLUSIONES
La implementación del sitio web responsive permitió la utilización del
sistema en diferentes dispositivos, adaptándose a sus respectivos
tamaños, la carga del archivo de datos por el tipo de extensión es
recomendable que se realice desde computadoras de escritorio.
El sistema permite satisfacer las necesidades de información de los
Departamentos de Marketing con respecto a los usuarios digitales, con el
uso de las períodos de tiempo, mediante campañas digitales previamente
integradas..
La información se muestra de manera objetiva y clara, mediante el uso
de los datos cualitativos más importantes de los usuarios digitales y la
graficación de una forma básica porcentual mejorando la retención de la
información.
Se optimizaron los tiempos de elaboración y presentación de la
información, eliminado los nudos o procesos conflictivos mediante la
importación de la data para la alimentación del sistema, el uso del
lenguaje de gestión de base de datos MySQL fue de gran utilidad para la
cuidar la integridad de los datos que se manejan en el sistema,
permitiendo el almacenamiento correcto sin redundancia ni pérdida de
datos y mejorando notablemente la calidad de la información.
118
El mantener un histórico de la información, permite al sistema ser
escalable, y ayuda a determinar el grupo objetivo por año, o por un
tiempo definido, para el uso de la información en campañas puntuales
planteadas por el Departamento de Marketing
Basándose en la fundamentación teórica de este proyecto, este sistema
puede ser adaptado y utilizado con otros fines en el campo educativo,
médico, cultural, social u otro interesado en conocer los perfiles de sus
usuarios digitales con sus principales características cualitativas.
Se puede utilizar esta información para determinar pequeñas tendencias
del mercado digital ecuatoriano con respecto a transacciones en línea,
uso de dispositivos, consumo de servicios en línea, entre otros, basados
en las suscripciones digitales de este medio de comunicación.
119
RECOMENDACIONES
Se recomienda para el uso del sistema disponer de un servidor web, con
una velocidad de datos mínima de 1 MB, para visualizar los resultados de
una manera más rápida, el uso de menor velocidad implica una
visualización de los datos con retardo.
Realizar la actualización de la base de datos, en periodos definidos,
pueden ser diarios o semanales, para que el sistema se mantenga
actualizado constantemente.
Determinar una persona responsable de este proceso para asegurar una
continuidad en la integridad de la información.
Se recomienda tener en cuenta en una próxima versión desarrollar una
conexión directa en el caso de disponer algún otro tipo de tecnología de
la información (CRM o TI que se esté utilizando) existente en la empresa
u organización.
Es necesario se establezca las personas que deberán tener acceso al
sistema, si es por departamento o por personas, en ambos casos, se
debe reportar para que se le asigne sus credenciales de ingreso.
Validar las respectivas opciones de gestor de administrador en el caso de
que el sistema sea utilizado por un número considerable de personas o
ajenas al Departamento de marketing, evitando la duplicidad de usuarios,
o acceso a las secciones que sean netamente administrativas..
120
BIBLIOGRAFÍA
LIBROS
Aumaille, B. (2000). JavaScript y VBScript. Primera Edición. Barcelona:
Ediciones ENI.
Braidot, N. (2011). Neuromarketing en acción: ¿Por qué los clients te engañan
con otros si dicen que gustan de tí?. Primera Edición. Buenos Aires,
Argetina: Ediciones Granica S.A.
Brijs, B. (2013). Business Analysis for Business Intelligence. Florida, Estados
Unidos: CRC Press.
Cano, J.Ll. (2007). Business Intelligence: Competir Con Información. España:
Escuela Banespyme, Esade, Banesto Fundación Cultural.
Date, C.J. (2001). Introducción a los Sistemas de Bases de Datos (7ma ed.).
México, México: Pearson Educación.
Da Conceição Menezes, P.A., & González-Ladrón-de-Guevara, F. (2010).
Maximización de los beneficios de los sistemas ERP, Volumen (7), (núm.
1, pp. 05-32). Brasil, Brasil: JISTEM: Journal of Information Systems and
Technology.
Estuardo, G. (2012). Estadistica y Probabilidad. Chile: Universidad Catolica De La Santisima Concepcion, P.4-P40.
Editorial Vertice (2013). Marketing Digital. Publicaciones Vértice S.L. España:
Autor.
Edison Medina La Plata (2012). Business Intelligence: Una guía práctica. Segunda Edición. Perú: Universidad Peruana de Ciencias aplicadas: Autor.
González, L. (2004). ERP: Guía práctica para la selección e implantación.
España: Ediciones Gestión 2000.
121
Jacobson, I. (2000). El proceso Unificado de desarrollo de Software. Madrid, España: Pearson Educación.
Kendall, K.E., & Kendall, J.E. (2011). Análisis y diseño de sistemas (8va ed.).
México, México: Pearson Educación. Kendall, K. (1997). Análisis y Diseño de Sistemas. México, México: Pearson
Educación. Kotler, P. & Lane, K. (2006). Dirección de Marketing. Duodécima Edición.
México: Pearson Educación, Prentice Hall. Laudon, K.C., & Laudon, J.P. (2012). Sistemas de Información Gerencial (12da
ed.). México, México: Pearson Educación. Lancker, L. (2012). HTML5: Los fundamentos del lenguaje. Primera Edición.
Barcelona: Ediciones ENI.
Moliner López, F.J. (2005). Informáticos De La Generalitat Valenciana Grupo A Y
B: Bloque Específico (Vol. 2). Madrid, España: S.L. Editorial MAD.
Montañés del Río, M.A., Domínguez, C. & Medina, J. A. (2014). Técnicas de
Marketing Viral. Pimera Edición. España: ESIC Editorial.
Morales Martínez, M (2010). Analítica Web para empresas. Barcelona, España:
Editorial UOC.
Moro, M., & Rodés A. (2014). Marketing Digital. Primera Edición. España:
Ediciones Paraninfo S.A.
Peña, A. (2006). Inteligencia de Negocios: Una Propuesta para su Desarrollo en
las Organizaciones. México: Instituto Politécnico Nacional.
Ramos, S. (2011). Microsoft Business Intelligence: vea el cubo medio lleno. Serie
Inteligencia de Negocios. España: Solid Q Press.
Rodríguez, L. (2007). “Probabilidad y estadísticas básica para ingenieros”.
Escuela superior Politécnica del Litoral, Guayaquil, Ecuador, p. 8,9.
122
Saez, A. (2012). Apunte de estadistica para ingenieros. España: Universidad de Jaen, P.16-P.29.
Rivera, J. & López Rúa, M.G. (2012). Dirección de Marketing, Fundamentos y
aplicaciones (3era ed.). España: ESIC Editorial.
Ramos, A. (2011). Aplicaciones web. Primera Edición. España: Ediciones
Paraninfo S.A.
Solé, M.L. (2003). Los consumidores del siglo XXI (2da ed.). Madrid: Esic.
Editorial.
Van Lancker, L. (2009). XHTML y CSS: Los nuevos estándares del código
fuente. Primera Edición. Barcelona: Ediciones ENI.
Van Lancker, L. (2014). PHP Y MySQL: Domine el desarrollo de un sitio web
dinàmico e interactivo. Segunda Edición. Barcelona: Ediciones ENI.
Vivanco, M. (2005). Muestreo Estadistico. Diseño y Aplicaciones. Primera Edición. Santiago de Chile: EDITORIAL UNIVERSITARIA S.A.
Webster, A. (2001). Estadística aplicada a los negocios y economía. McGraw-Hill, P.22-P.29.
ARTÍCULOS / REVISTAS
Fernandes De Muylder, C., Lopes La Falce, J., & Ribeiro Gomes, S.A. (2013).
Los impactos del Business Intelligence en la Gestión del Área comercial
de empresa del Sector de Comunicación de Minas Gerais: un estudio de
caso. Ciencias de la Información (Vol. 44, núm.3, pp. 03-12). La Habana,
Cuba: Instituto de Información Científica y Tecnológica.
123
Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (2014, abril). Estadísticas de
Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC), p.2-10.
Asociación de Bancos Privados del Ecuador ABPE (2015, mayo). Boletín
Informativo de la Asociación de Bancos Privados del Ecuador No. 52: La Privada
Ecuatoriana y la Banca Virtual, p.2.
FUENTES ELECTRÓNICAS
Normas A.P.A. para citar información bibliográfica. el 06 de abril de 2009.
Recuperado de http://normasapa.com/
Superintendencia de Telecomunicaciones, (28 de octubre del 2014) Disminuye la
tarifa de internet residencial en promedio. Recuperado de
http://www.supertel.gob.ec/index.php/noticias/item/113-disminuye-la-tarifa-de-
internet-residencial
Servicio de Rentas Internas del Ecuador, (2015) Ley de Comercio Electrónico,
Firmas Electrónicas y Mensajes de Datos, Registro Oficial de 17 de abril de 2002
Reglamento General a la Ley de Comercio Electrónico, Firmas Electrónicas y
Mensajes de Datos. Recuperado de http://www.sri.gob.ec/de/10110
Propiedad Intelectual del Ecuador (2014) Reglamento a la Ley de Propiedad
Intelectual. Recuperado de http://www.propiedadintelectual.gob.ec/wp-
content/uploads/downloads/2013/08/reglamento_ley_propiedad_intelectual.pdf
Google Developers (2015). Charts: Interactive charts for browser and mobile
devices (Los gráficos interactivos para navegadores y dispositivos móviles).
Recuperado de https://developers.google.com/chart/
Google, (2015). Utilizar el remarketing para llegar a personas que ya visitaron el
sitio web o que ya utilizaron aplicaciones. Recuperado de
https://support.google.com/adwords/answer/2453998?hl=es-419.
124
Puro marketing (2014). PYMES: Pasos esenciales para elaborar un buen plan de
marketing digital. Recuperado de
http://www.puromarketing.com/10/16735/pymes-pasos-esenciales-para-elaborar-
buen-plan-marketing-digital.html
Sinnexus (2012) Business Intelligence Informática Estratégica. Recuperado de
http://www.sinnexus.com/business_intelligence/index.aspx
TIC Soluciones (2015) Soluciones en Tecnologías de Información y
Comunicación. Recuperado de http://www.tic-soluciones.info/
Buenas tareas, ensayos y trabajos (2015) Comparativo Entre Data Warehouse y
Datamart. Recuperado de http://www.buenastareas.com/ensayos/Comparativo-
Entre-Data-Warehouse-y-Datamart/2553241.html
Wikipedia(2015): Sistema de planificación de recursos empresariales.
Recuperado de
http://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_de_planificaci%C3%B3n_de_recursos_empr
esariales
Mario Saffirio (2010): Tecnologías de Información y Gestión de Procesos de
Negocios (BPM) - Etapas de un Proyecto. Recuperado de
https://msaffirio.wordpress.com/page/2/
Gestiópolis (2015): Sistemas de Información financiera y empresarial – Evolución
de los Sistemas Informativos. Recuperado de
http://www.gestiopolis.com/sistemas-informacion-financiera-empresarial/
Germán Piñeiro (2015): La importancia de definir correctamente el perfil del
comprador en tu Ecommerce. Recuperado de
http://www.elblogdegerman.com/2013/12/24/la-importancia-de-definir-
correctamente-el-perfil-del-comprador-en-tu-ecommerce/
125
PaymentMedia, Latin American Payments and Mobile Business (2014): Miguel
Carrillo, Gerente General de PacifiCard. Recuperado de
http://www.paymentmedia.com/news-1119-miguel-carrillo-gerente-general-de-
pacificard.html
126
ANEXOS
127
A
N
E
X
O
N
o.
1
128
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL CC.MM.FF. – C.I.S.C.
ENCUESTA SOBRE “DESARROLLO DE UN SITIO WEB QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN LOS
DEPARTAMENTOS DE MARKETING” 1. ¿Cuál es su edad? ______
2. ¿Cuál es su nivel de estudios?
Estudios primarios
Estudios secundarios
Estudios universitarios (Tercer Nivel)
Estudios post universitarios (Cuarto Nivel)
3. ¿Cuál es el cargo que posee en la empresa?
Gerente Jefe Operador
4. ¿Qué porcentaje de la información de interés usted tiene acceso en las áreas de la
empresa. Sin que sea información confidencial?
[0 – 20%)
[20 – 40%)
[40 – 60%)
[60 – 80%)
[80 – 100%]
5. ¿Ud. analiza con frecuencia las ventas y productos determinados de su empresa?
Siempre
Frecuentemente
Ocasionalmente
Raramente
Nunca
6. ¿Identifica usted quiénes son sus clientes recurrentes?
Totalmente
Parcialmente
Muy poco
Nada
7. ¿Qué porcentaje de la no disponibilidad inmediata de un informe estadístico. ¿Ha
afectado sus oportunidades de negocios?
[0 – 20%)
[20 – 40%)
[40 – 60%)
[60 – 80%)
[80 – 100%]
A
N
E
X
O
N
o.
2
129
8. Indique qué tiempo le involucra el proceso, desde el requerimiento hasta la entrega
final, de una información que requiere para elaborar un reporte?
Cantidad de días ______
9. ¿Su empresa posee herramientas que le permiten analizar datos para la generación
de informes?
SI NO
10. Inteligencia de negocios es la habilidad para transformar los datos en información, y
la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma
de decisiones en los negocios. ¿Conoce sobre Inteligencia de negocios?
Totalmente
Parcialmente
Muy poco
Nada
11. ¿Qué herramientas utiliza para este proceso de Inteligencia de Negocios?
Hojas de cálculo
Productos Comerciales
Productos de Fuentes abierta
No utilizo
12. ¿Conoce de sistemas de inteligencia de negocios existentes?
Totalmente
Parcialmente
Muy poco
Nada
13. ¿Cree usted que su trabajo sería más eficiente si contara de manera oportuna con
una herramienta o sistema de información de negocios?
Totalmente de acuerdo
Parcialmente de acuerdo
Parcialmente en desacuerdo
Totalmente en desacuerdo
14. ¿Implementaría el uso de Herramientas de Negocios en su empresa?
De acuerdo
Ni de acuerdo ni en desacuerdo
En desacuerdo
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
MANUAL DE
USUARIO
147
MENÚ INICIO
Pantalla inicial de Inicio de Sesión:
Como lo indica la casilla se debe ingresar un usuario previamente creado, con la
contraseña asignada, si se desea puede utilizar la opción recordar contraseñan,
para almacenarla temporalmente en el navegador para futuro ingresos. Luego
utilizar el botón Iniciar Sesión, si se ha ingresado erróneamente algún dato se
puede utilizar el botón de Reset para borrar los campos.
148
Pantalla inicial de Bienvenida del Sistema:
En la pantalla inicial del Sistema dispone de un menú lateral con las principales
opciones del sistema:
- Administración
- Importar datos
- Estadísticos
- Cerrar Sesión.
Y un menú secundario con:
- Inicio
- Acerca de
- Contacto
- Ayuda
SI se encuentra desde un dispositivo móvil o tableta puede acceder desde el
ícono:
Inicio: Es la opción para regresar a la ventana inicial del sistema, desde cualquier
módulo en el que se encuentre.
149
Acerca de: Es una sección donde habla acerca del programa y de la empresa a
la que pertenece.
Contacto: Contiene los contactos técnicos y Administrativos del Sistema.
Ayuda: Contiene la información de soporte del sistema y preguntas frecuentes
con links directos.
MENÚ ADMINISTRACIÓN
En la pantalla de menú de administración del Sistema dispone de un menú lateral
y de botones centrales con las siguientes opciones:
- Creación de Usuarios
- Creación de Departamentos
- Creación de Campañas de Marketing
- Cerrar Sesión.
Cada sección administrativa permite también visualizar los usuarios,
departamentos o campañas ya existentes, así como la actualización de los datos
anteriormente ingresados
150
Cada sección administrativa permite también visualizar los usuarios,
departamentos o campañas ya existentes, así como la actualización de los datos
anteriormente ingresados.
En la pantalla de los usuarios ingresados podemos visualizar los datos como
nombres, apellidos, nivel de acceso que se le ha asignado, departamento al que
corresponde y un link de actualización por si se requiera modificar los datos.
Para el ingreso de un nuevo usuario, es necesario registrar el usuario con se
accederá al sistema, nombres, apellidos, nivel, departamento, y la clave de
ingreso que desee para acceder al sistema.
151
En la opción de actualización los datos se muestran los campos editables con la
información anterior para la respectiva corrección.
Las funcionalidades para departamentos y campañas, son iguales al manejo en el
módulo de usuarios, como se muestra en las imágenes siguientes:
Visualización de Departamentos
152
Creación de Departamentos
Ingreso del nuevo Departamento
153
Visualización de ingreso del nuevo Departamento
Visualización de campañas
154
MENÚ DE IMPORTACIÓN DE DATOS
En la pantalla de menú de importación de los datos del Sistema se dispone de un
menú lateral y de dos botones centrales con las opciones:
- Seleccionar el archivo
- Importar
El archivo para importar proviene de una tienda en línea con el formulario
normalizado, el cual debe ser guardado en formato .csv para una mejor
conservación de la información.
El primer paso es buscar el archivo, previamente guardado en el computador.
155
Una vez seleccionado el archivo, se escoje la opción de importar.
Si el archivo no tiene el formato requerido para la importación, el sistema no lo
procesará, indicará que se trata de un archivo no válido y solicitará volver a intentar
la carga.
156
SI el archivo importado cumple con el requisito, al ser importado mostrará una
alerta de “Carga de datos exitosa” como se puede observar en la siguiente
pantalla.
157
MENÚ ESTADÍSTICAS
En la pantalla de menú de estadísticas del Sistema dispone de un menú lateral y
de botones centrales con las siguientes opciones:
- Visualización de Estadísticas Generales por año de todos los perfiles.
- Visualización de Estadísticas Comparativas entre dos períodos.
- Visualización de Estadísticas Comparativas entre dos Campañas de
Marketing.
- Cerrar Sesión.
Estas secciones constan de una visualización de información porcentual para una
mejor retención de la información por parte de los miembros de Marketing. Para
mostrar la información seleccionada es necesario tener activo un plan de datos,
una conexión de red o un servicio de wifi a los dispositivos..
Pantalla del menú principal de estadísticas
158
Pantalla del menú general de estadísticas
El menú general de estadísticas muestra los perfiles históricos de los usuarios
digitales previamente importados en el mismo sistema, mostrando los datos
cualitativos más importantes por perfil.
Se selecciona el año en curso que se desa visualizar
159
Entre las principales características cualitativas del sistema se tiene: datos
demográficos, sexo, dispositivos, productos, origen de usuarios, profesiones y
forma de pago.
A continuación se mostrará los datos del año 2014, como se muestra en los
siguientes gráficos.
Datos Demográficos (Por Países)
Datos Demográficos (En Mapa)
160
Sexo
Para la muestra del género se tiene tres opciones:
- Masculino
- Femenino
- Otro
Tipo de dispositivo
Para la muestra del sistema se tiene tres tipos de dispositivos:
- Ipad
- Android
- Papel Digital
161
Tipo de producto o suscripción
Tipo de orígen de usuarios
Profesión
162
Formas de pago
Pantalla del menú comparativo de estadísticas
El menú comparativo de estadísticas muestra los perfiles de los usuarios digitales
previamente importados en el mismo sistema, mostrando los datos cualitativos
más importantes por perfil de dos períodos diferentes previamente seleccionados
por el usuario.
163
Selección del primer período
- Fecha de Inicio
- Fecha Final
Selección del segundo período
- Fecha de Inicio
- Fecha Final
164
Se muestra los períodos seleccionados en el calendario
Y se muestra la información según la característica necesitada o los datos a ser
comparados.
165
Pantalla del menú comparativo de campañas
El menú comparativo de estadísticas por campañas muestra los perfiles de los
usuarios digitales previamente importados en el mismo sistema, mostrando los
datos cualitativos más importantes por perfil de las campañas ingresadas
previamente por el usuario.
166
Y se muestra la información según la característica necesitada o los datos a ser
comparados por determinadas campañas.
Por países en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015
Por sexo en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015
167
Por tipo de dispositivo en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015
Por producto en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015
168
Por origen de usuarios en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015
Por profesiones en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015
169
Por formas de pago en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015
170
MANUAL
TÉCNICO
171
BASE DE DATOS
-- phpMyAdmin SQL Dump -- Version 4.2.11 -- http://www.phpmyadmin.net -- -- Servidor:
127.0.0.1 -- Tiempo de generación:
22-08-2015 a las 19:00:46 -- Versión del servidor:
5.6.21 -- Versión de PHP:
5.6.3 CONSIDERACIONES SET SQL_MODE = "NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO"; SET time_zone = "+00:00"; /*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */; /*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_RESULTS=@@CHARACTER_SET_RESULTS */; /*!40101 SET @OLD_COLLATION_CONNECTION=@@COLLATION_CONNECTION */; /*!40101 SET NAMES utf8 */; -- -- Base de datos: `cdcol`
172
BASE DE DATOS: WEBAUTH
BA
SE
DE
DA
TO
S:
GN
173
Creación y estructura de las tablas
174
Base de datos: `cdcol`
Estructura de tabla para la tabla `cds` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `cds` ( `titel` varchar(200) COLLATE latin1_general_ci DEFAULT NULL, `interpret` varchar(200) COLLATE latin1_general_ci DEFAULT NULL, `jahr` int(11) DEFAULT NULL, `id` bigint(20) unsigned NOT NULL ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=latin1 COLLATE=latin1_general_ci; Estructura de tabla para la tabla `ges_campana` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_campana` ( `campa_id` int(3) NOT NULL, `campa_detalle` varchar(100) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_ciudad` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_ciudad` ( `ciu_id` int(3) NOT NULL, `ciu_pais_id` int(3) NOT NULL, `ciu_detalle` varchar(30) CHARACTER SET latin1 NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin; Estructura de tabla para la tabla `ges_departamento` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_departamento` ( `dep_id` int(3) NOT NULL, `dep_detalle` varchar(30) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_dispositivos` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_dispositivos` ( `dispo_id` int(3) NOT NULL, `dispo_detalle` varchar(40) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1; -- Estructura de tabla para la tabla `ges_formapagos` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_formapagos` ( `pagos_id` int(11) NOT NULL, `pagos_detalle` varchar(40) NOT NULL, `pagos_color` varchar(6) DEFAULT NULL
175
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_genero` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_genero` ( `gen_id` int(3) NOT NULL, `gen_detalle` varchar(30) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_niveles` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_niveles` ( `niv_id` int(3) NOT NULL, `niv_detalle` varchar(20) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_pais` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_pais` ( `pais_id` int(11) NOT NULL, `pais_descripcion` varchar(40) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=25 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_productos` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_productos` ( `prod_id` int(11) NOT NULL, `prod_detalle` varchar(40) NOT NULL, `prod_color` varchar(6) NOT NULL DEFAULT '056004' ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_profesiones` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_profesiones` ( `prof_id` int(3) NOT NULL, `prof_detalle` varchar(30) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=47 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_suscriptores` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_suscriptores` ( `sus_cedula` int(10) NOT NULL, `sus_nombres` varchar(80) NOT NULL, `sus_apellidos` varchar(80) NOT NULL, `sus_prof_id` int(3) NOT NULL, `sus_genero` int(3) NOT NULL, `sus_telefono` varchar(40) NOT NULL, `sus_email` varchar(60) NOT NULL, `sus_fnacimiento` date NOT NULL, `sus_fpago_id` int(3) NOT NULL,
176
`sus_prod_id` int(3) NOT NULL, `sus_pais_id` int(3) NOT NULL, `sus_dispo_id` int(3) NOT NULL, `sus_campa_id` int(3) NOT NULL, `sus_susfinicial` date NOT NULL, `sus_susffinal` date NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_usuarios` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_usuarios` ( `usr_username` varchar(40) NOT NULL, `usr_password` varchar(12) NOT NULL, `usr_niv_id` int(3) NOT NULL, `usr_dep_id` int(3) NOT NULL, `usr_nombre` varchar(100) NOT NULL, `usr_apellido` varchar(100) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `usuarios` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `usuarios` ( `nombre` varchar(40) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL, `apellidos` varchar(40) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL, `delegacion` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL, `email` varchar(60) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura Stand-in para la vista `vw_ciudad` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vw_ciudad` ( `ciu_id` int(3) ,`ciu_pais_id` int(3) ,`ciu_detalle` varchar(30) ,`pais_descripcion` varchar(40) ); -- -------------------------------------------------------- Estructura Stand-in para la vista `vw_suscriptores` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vw_suscriptores` ( `sus_cedula` int(10) ,`sus_nombres` varchar(80) ,`sus_apellidos` varchar(80) ,`prof_detalle` varchar(30) ,`sus_genero` int(3) ,`gen_detalle` varchar(30) ,`sus_telefono` varchar(40) ,`sus_email` varchar(60)
177
,`pagos_detalle` varchar(40) ,`pagos_color` varchar(6) ,`prod_detalle` varchar(40) ,`prod_color` varchar(6) ,`pais_descripcion` varchar(40) ,`dispo_detalle` varchar(40) ,`campa_detalle` varchar(100) ,`sus_susfinicial` date ,`sus_susffinal` date ); Estructura Stand-in para la vista `vw_susyears` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vw_susyears` ( `anios` int(4) ); Estructura Stand-in para la vista `vw_usuarios` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vw_usuarios` ( `usr_username` varchar(40) ,`usr_nombre` varchar(100) ,`usr_apellido` varchar(100) ,`usr_niv_id` int(3) ,`niv_detalle` varchar(20) ,`usr_dep_id` int(3) ,`dep_detalle` varchar(30) ); Estructura para la vista `vw_ciudad` DROP TABLE IF EXISTS `vw_ciudad`; CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `vw_ciudad` AS select `a`.`ciu_id` AS `ciu_id`,`a`.`ciu_pais_id` AS `ciu_pais_id`,`a`.`ciu_detalle` AS `ciu_detalle`,`b`.`pais_descripcion` AS `pais_descripcion` from (`ges_ciudad` `a` join `ges_pais` `b`) where (`a`.`ciu_pais_id` = `b`.`pais_id`) order by `a`.`ciu_pais_id`; Estructura para la vista `vw_suscriptores` DROP TABLE IF EXISTS `vw_suscriptores`; CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `vw_suscriptores` AS select `a`.`sus_cedula` AS `sus_cedula`,`a`.`sus_nombres` AS `sus_nombres`,`a`.`sus_apellidos` AS `sus_apellidos`,`b`.`prof_detalle` AS `prof_detalle`,`a`.`sus_genero` AS `sus_genero`,`f`.`gen_detalle` AS `gen_detalle`,`a`.`sus_telefono` AS `sus_telefono`,`a`.`sus_email` AS `sus_email`,`c`.`pagos_detalle` AS
178
`pagos_detalle`,`c`.`pagos_color` AS `pagos_color`,`d`.`prod_detalle` AS `prod_detalle`,`d`.`prod_color` AS `prod_color`,`e`.`pais_descripcion` AS `pais_descripcion`,`g`.`dispo_detalle` AS `dispo_detalle`,`h`.`campa_detalle` AS `campa_detalle`,`a`.`sus_susfinicial` AS `sus_susfinicial`,`a`.`sus_susffinal` AS `sus_susffinal` from (((((((`ges_suscriptores` `a` join `ges_profesiones` `b`) join `ges_formapagos` `c`) join `ges_productos` `d`) join `ges_pais` `e`) join `ges_genero` `f`) join `ges_dispositivos` `g`) join `ges_campana` `h`) where ((`a`.`sus_prof_id` = `b`.`prof_id`) and (`a`.`sus_fpago_id` = `c`.`pagos_id`) and (`a`.`sus_prod_id` = `d`.`prod_id`) and (`a`.`sus_genero` = `f`.`gen_id`) and (`a`.`sus_pais_id` = `e`.`pais_id`) and (`a`.`sus_dispo_id` = `g`.`dispo_id`) and (`a`.`sus_campa_id` = `h`.`campa_id`)); Estructura para la vista `vw_susyears` DROP TABLE IF EXISTS `vw_susyears`; CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `vw_susyears` AS select distinct year(`vw_suscriptores`.`sus_susfinicial`) AS `anios` from `vw_suscriptores` group by `vw_suscriptores`.`sus_susfinicial` order by `vw_suscriptores`.`sus_susfinicial`; Estructura para la vista `vw_usuarios` DROP TABLE IF EXISTS `vw_usuarios`; CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `vw_usuarios` AS select `a`.`usr_username` AS `usr_username`,`a`.`usr_nombre` AS `usr_nombre`,`a`.`usr_apellido` AS `usr_apellido`,`a`.`usr_niv_id` AS `usr_niv_id`,`b`.`niv_detalle` AS `niv_detalle`,`a`.`usr_dep_id` AS `usr_dep_id`,`c`.`dep_detalle` AS `dep_detalle` from ((`ges_usuarios` `a` join `ges_niveles` `b`) join `ges_departamento` `c`) where ((`a`.`usr_niv_id` = `b`.`niv_id`) and (`a`.`usr_dep_id` = `c`.`dep_id`));
Base de datos: `phpmyadmin`
179
Estructura de tabla para la tabla `pma_bookmark` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_bookmark` ( `id` int(11) NOT NULL, `dbase` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `user` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `label` varchar(255) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '', `query` text COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Bookmarks'; Estructura de tabla para la tabla `pma_column_info` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_column_info` ( `id` int(5) unsigned NOT NULL, `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `column_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `comment` varchar(255) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '', `mimetype` varchar(255) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '', `transformation` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `transformation_options` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Column information for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_designer_coords` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_designer_coords` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `x` int(11) DEFAULT NULL, `y` int(11) DEFAULT NULL, `v` tinyint(4) DEFAULT NULL, `h` tinyint(4) DEFAULT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Table coordinates for Designer'; Estructura de tabla para la tabla `pma_history` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_history` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL, `username` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `db` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `timevalue` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `sqlquery` text COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='SQL history for phpMyAdmin';
180
Estructura de tabla para la tabla `pma_navigationhiding` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_navigationhiding` ( `username` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `item_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `item_type` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Hidden items of navigation tree'; Estructura de tabla para la tabla `pma_pdf_pages` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_pdf_pages` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `page_nr` int(10) unsigned NOT NULL, `page_descr` varchar(50) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='PDF relation pages for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_recent` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_recent` ( `username` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `tables` text COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Recently accessed tables'; Estructura de tabla para la tabla `pma_relation` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_relation` ( `master_db` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `master_table` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `master_field` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `foreign_db` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `foreign_table` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `foreign_field` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Relation table'; Estructura de tabla para la tabla `pma_savedsearches` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_savedsearches` ( `id` int(5) unsigned NOT NULL, `username` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `search_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `search_data` text COLLATE utf8_bin NOT NULL
181
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Saved searches'; Estructura de tabla para la tabla `pma_table_coords` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_table_coords` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `pdf_page_number` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `x` float unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `y` float unsigned NOT NULL DEFAULT '0' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Table coordinates for phpMyAdmin PDF output'; Estructura de tabla para la tabla `pma_table_info` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_table_info` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `display_field` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Table information for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_table_uiprefs` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_table_uiprefs` ( `username` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `prefs` text COLLATE utf8_bin NOT NULL, `last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Tables'' UI preferences'; Estructura de tabla para la tabla `pma_tracking` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_tracking` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `version` int(10) unsigned NOT NULL, `date_created` datetime NOT NULL, `date_updated` datetime NOT NULL, `schema_snapshot` text COLLATE utf8_bin NOT NULL, `schema_sql` text COLLATE utf8_bin, `data_sql` longtext COLLATE utf8_bin, `tracking` set('UPDATE','REPLACE','INSERT','DELETE','TRUNCATE','CREATE DATABASE','ALTER DATABASE','DROP DATABASE','CREATE TABLE','ALTER TABLE','RENAME TABLE','DROP TABLE','CREATE INDEX','DROP
182
INDEX','CREATE VIEW','ALTER VIEW','DROP VIEW') COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL, `tracking_active` int(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='Database changes tracking for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_userconfig` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_userconfig` ( `username` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `timevalue` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `config_data` text COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='User preferences storage for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_usergroups` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_usergroups` ( `usergroup` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `tab` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `allowed` enum('Y','N') COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT 'N' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='User groups with configured menu items'; Estructura de tabla para la tabla `pma_users` -- CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_users` ( `username` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `usergroup` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Users and their assignments to user groups';
Base de datos: `webauth` Estructura de tabla para la tabla `user_pwd` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user_pwd` ( `name` char(30) COLLATE latin1_general_ci NOT NULL DEFAULT '', `pass` char(32) COLLATE latin1_general_ci NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1 COLLATE=latin1_general_ci;
183
Inicio de sesión
login.php
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<!-- The above 3 meta tags *must* come first in the head; any other head content
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<meta name="description" content="">
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<title>Bienvenido</title>
<!-- Bootstrap core CSS -->
<link href="bootstrap-3.3.4/docs/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
<!-- Custom styles for this template -->
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<!-- Just for debugging purposes. Don't actually copy these 2 lines! -->
<!--[if lt IE 9]><script src="../../assets/js/ie8-responsive-file-
warning.js"></script><![endif]-->
<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/ie-emulation-modes-
warning.js"></script>
<!-- HTML5 shim and Respond.js for IE8 support of HTML5 elements and media
queries -->
<!--[if lt IE 9]>
<script
src="https://oss.maxcdn.com/html5shiv/3.7.2/html5shiv.min.js"></script>
<script src="https://oss.maxcdn.com/respond/1.4.2/respond.min.js"></script>
<![endif]-->
</head>
<body>
<div class="container">
184
<h3><img src="img/users.png" width="102" height="78" alt=""/><br>
Perfiles de Usuarios Digitales<br>
</h3>
<form action="validar_usuario.php" class="form-signin" method="post">
<h2 class="form-signin-heading">Ingrese:</h2>
<label for="inputEmail" class="sr-only">Email address</label>
<input name="admin" type="admin" id="inputEmail" class="form-control"
placeholder="Usuario" required autofocus>
<label for="inputPassword" class="sr-only">Password</label>
<input name="password_usuario" type="password" id="inputPassword"
class="form-control" placeholder="Contraseña" required>
<div class="checkbox">
<div class="checkbox">
<label>
<input type="checkbox" value="remember-me">
Recodar contraseña </label>
</div>
</div>
<button class="btn btn-lg btn-primary btn-block" type="submit"
name="iniciar">Iniciar sesión</button>
<button class="btn btn-lg btn-primary btn-block" type="reset">Reset</button>
</form>
<form action="validar_usuario.php" method="post">
</form>
</div> <!-- /container -->
<!-- IE10 viewport hack for Surface/desktop Windows 8 bug -->
<script src="../../assets/js/ie10-viewport-bug-workaround.js"></script>
</body>
</html>
Cargar datos al sistema
185
carga.php
<?php require_once('validan2.php'); ?>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<!-- The above 3 meta tags *must* come first in the head; any other head content
must come *after* these tags -->
<meta name="description" content="">
<meta name="author" content="">
<link rel="icon" href="../../favicon.ico">
<title>Menú Principal</title>
<!-- Bootstrap core CSS -->
<link href="bootstrap-3.3.4/docs/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
<!-- Custom styles for this template -->
<link href="bootstrap-3.3.4/docs/examples/dashboard/dashboard.css"
rel="stylesheet">
<!-- Just for debugging purposes. Don't actually copy these 2 lines! -->
<!--[if lt IE 9]><script src="../../assets/js/ie8-responsive-file-
warning.js"></script><![endif]-->
<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/ie-emulation-modes-
warning.js"></script>
<!-- HTML5 shim and Respond.js for IE8 support of HTML5 elements and media
queries -->
<!--[if lt IE 9]>
<script
src="https://oss.maxcdn.com/html5shiv/3.7.2/html5shiv.min.js"></script>
<script src="https://oss.maxcdn.com/respond/1.4.2/respond.min.js"></script>
<![endif]-->
</head>
<body>
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186
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<li><a href="acercade.php">Acerca de </a></li>
<li><a href="contacto.php">Contacto</a></li>
<li><a href="ayuda.php">Ayuda</a></li>
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</form>
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</div>
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<div class="row">
<div class="col-sm-3 col-md-2 sidebar">
<ul class="nav nav-sidebar">
<li class="active"><a href="#">Inicio <span class="sr-
only">(current)</span></a></li>
<li><a href="menu_admin.php">Administración</a></li>
<li><a href="cargar_data.php">Importar datos</a></li>
<li><a href="menu_estadisticas.php">Estadísticos</a></li>
187
<li><a href="logout.php">Cerrar sesión</a></li>
</ul>
</div>
<div class="col-sm-9 col-sm-offset-3 col-md-10 col-md-offset-2 main">
<?php
//conexiones, conexiones…
ini_set('display_errors', 1);
error_reporting(E_ALL);
$db_host = 'localhost';
$db_user = 'usrweb';
$db_pass = 'gn123';
$database = 'gn_digital';
$table = 'usuarios';
error_reporting(E_ALL ^ E_DEPRECATED);
if (!mysql_pconnect($db_host, $db_user, $db_pass))
die("No se pudo establecer conexión a la base de datos");
if (!mysql_select_db($database))
die("base de datos no existe");
if(isset($_POST['submit']))
{
//Aquí es donde seleccionamos nuestro csv
$fname = $_FILES['sel_file']['name'];
echo 'Cargando nombre del archivo: '.$fname.' ';
$chk_ext = explode(".",$fname);
if(strtolower(end($chk_ext)) == "csv")
{
//si es correcto, entonces damos permisos de lectura para subir
$filename = $_FILES['sel_file']['tmp_name'];
$handle = fopen($filename, "r");
while (($data = fgetcsv($handle, 1000, ";")) !== FALSE)
{
//Insertamos los datos con los valores...
$sql = "insert into ges_suscriptores (sus_cedula,sus_nombres,
sus_apellidos, sus_prof_id, sus_genero, sus_telefono, sus_email,
188
sus_fnacimiento, sus_fpago_id, sus_prod_id, sus_pais_id, sus_dispo_id,
sus_campa_id, sus_susfinicial, sus_susffinal) VALUES ('$data[0]', '$data[1]',
'$data[2]', '$data[3]', '$data[4]', '$data[5]', '$data[6]', '$data[7]', '$data[8]', '$data[9]',
'$data[10]', '$data[11]', '$data[12]', '$data[13]', '$data[14]')";
mysql_query($sql) or die(mysql_error());
}
//cerramos la lectura del archivo "abrir archivo" con un "cerrar archivo"
fclose($handle); ?>
<p><center><h1>Carga de datos exitosa!</h1></center></p>
<p><center><A HREF="menu.php">Clic aqui para
continuar</a></center></p>
<?php }
else
{
//si aparece esto es posible que el archivo no tenga el formato
adecuado, inclusive cuando es cvs, revisarlo para //ver si esta separado
por " , " ?>
<p><center>
<h1><font color = "#F00">Archivo
inválido!</font></h1></center></p>
<p><center>
Si aparece esto es posible que el archivo no tenga el formato adecuado,
inclusive cuando es cvs, confirmar que este separado por comas
.
</center></p>
<p><center>
<A HREF="cargar_data.php">VOLVER A INTENTAR</a>
</center></p>
<?php
}
}
?>
</div>
<!-- Bootstrap core JavaScript
189
================================================== -->
<!-- Placed at the end of the document so the pages load faster -->
<script
src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.11.2/jquery.min.js"></script>
<script src="bootstrap-3.3.4/dist/js/bootstrap.min.js"></script>
<!-- Just to make our placeholder images work. Don't actually copy the next line!
-->
<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/vendor/holder.js"></script>
<!-- IE10 viewport hack for Surface/desktop Windows 8 bug -->
<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/ie10-viewport-bug-
workaround.js"></script>
</h1>
</div>
</body>
</html>
Viualización de datos según tipo de dispositivos
190
rep_xanio_dispositivo.php
<?php require_once('validau.php'); ?>
<?php require_once('Connections/dbweb.php'); ?>
<?php
mysql_select_db($database_dbweb, $dbweb);
$v_anio = $_GET['vp_anio'];
$query_Rs1 = "SELECT dispo_detalle, count(dispo_detalle) FROM
vw_suscriptores where year(sus_susfinicial) = $v_anio GROUP BY dispo_detalle
order by count(dispo_detalle) desc ";
$Rs1 = mysql_query($query_Rs1, $dbweb) or die(mysql_error());
$row_Rs1 = mysql_fetch_assoc($Rs1);
$totalRows_Rs1 = mysql_num_rows($Rs1);
mysql_select_db($database_dbweb, $dbweb);
$query_Rs2 = "select count(dispo_detalle) from vw_suscriptores where
year(sus_susfinicial) = $v_anio";
$Rs2 = mysql_query($query_Rs2, $dbweb) or die(mysql_error());
$row_Rs2 = mysql_fetch_assoc($Rs2);
$totalRows_Rs2 = mysql_num_rows($Rs2);
?><html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<!-- The above 3 meta tags *must* come first in the head; any other head content
must come *after* these tags -->
<meta name="description" content="">
<meta name="author" content="">
<link rel="icon" href="../../favicon.ico">
<title>Menú Administración</title>
<!-- Bootstrap core CSS -->
<link href="bootstrap-3.3.4/docs/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
<!-- Custom styles for this template -->
191
<link href="bootstrap-3.3.4/docs/examples/dashboard/dashboard.css"
rel="stylesheet">
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warning.js"></script><![endif]-->
<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/ie-emulation-modes-
warning.js"></script>
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queries -->
<!--[if lt IE 9]>
<script
src="https://oss.maxcdn.com/html5shiv/3.7.2/html5shiv.min.js"></script>
<script src="https://oss.maxcdn.com/respond/1.4.2/respond.min.js"></script>
<![endif]-->
<script type="text/javascript" src="https://www.google.com/jsapi"></script>
<script type="text/javascript">
google.load("visualization", "1", {packages:["corechart"]});
google.setOnLoadCallback(drawChart);
function drawChart() {
var data = google.visualization.arrayToDataTable([
['Dispositivos', 'Suscriptores'],
<?php do { ?>
['<?php echo $row_Rs1['dispo_detalle']; ?> = <?php echo
$row_Rs1['count(dispo_detalle)']; ?>', <?php echo
$row_Rs1['count(dispo_detalle)']; ?>],
<?php } while ($row_Rs1 = mysql_fetch_assoc($Rs1)); ?>
]);
var options = {
// legend: 'yes',
// pieSliceText: 'label',
title: 'Tipo de Dispositivos',
pieHole: 0.4
// pieStartAngle: 90
};
192
var chart = new
google.visualization.PieChart(document.getElementById('piechart'));
chart.draw(data, options);
}
</script>
<style type="text/css">
</style>
</head>
<body>
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<li><a href="acercade.php">Acerca de </a></li>
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<li><a href="ayuda.php">Ayuda</a></li>
</ul>
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</form>
</div>
</div>
193
</nav>
<div class="container-fluid">
<div class="row">
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<ul class="nav nav-sidebar">
<li class="active"><a href="menu_estadisticas.php">Estadísticos <span
class="sr-only">(current)</span></a></li>
<li><a href="rep_xanio_demografico.php?vp_anio=<?php echo
$_GET["vp_anio"]; ?>">Datos demográficos</a></li>
<li><a href="rep_xanio_sexo.php?vp_anio=<?php echo $_GET["vp_anio"];
?>">Sexo</a></li>
<li><a href="#">Dispositivos</a></li>
<li><a href="rep_xanio_suscripcion.php?vp_anio=<?php echo
$_GET["vp_anio"]; ?>">Productos</a></li>
<li><a href="rep_xanio_origen.php?vp_anio=<?php echo
$_GET["vp_anio"]; ?>">Origen Usuarios</a></li>
<li><a href="rep_xanio_profesiones.php?vp_anio=<?php echo
$_GET["vp_anio"]; ?>">Profesiones</a></li>
<li><a href="rep_xanio_fpagos.php?vp_anio=<?php echo
$_GET["vp_anio"]; ?>">Formas de pago</a></li>
</ul>
<ul class="nav nav-sidebar">
<li><a href="logout.php">Cerrar Sesión</a></li>
</ul>
</div>
<div class="col-sm-9 col-sm-offset-3 col-md-10 col-md-offset-2 main">
<h3>Tipo de dispositivos
año: <?php echo $v_anio ?></h3>
<h5>Tamaño de muestra :</span><?php echo
$row_Rs2['count(dispo_detalle)']; ?></h5>
</p>
<h5>Los datos de tipo de dispositivo corresponden a personas, que son parte de
nuestros clientes.</h5>
<A HREF="javascript:window.print()">Imprimir</A>
194
</p></p></p>
<body>
<div id="piechart" style="width: 900px; height: 500px;"></div>
<div align="center">
<p align="left">La definición de los dispositivos de uso es la
siguiente:<br />
- ANDROID: sistema operativo dispositivos móviles con pantalla
táctil, como teléfonos
inteligentes o tabletas.<br />
- IPAD: línea de tabletas diseñadas y comercializadas por
Apple Inc.<br />
- E-PAPER: Incluyen todas las Pc's o computadores portátiles.</p>
</div>
<!-- Bootstrap core JavaScript
================================================== -->
<!-- Placed at the end of the document so the pages load faster -->
<script
src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.11.2/jquery.min.js"></script>
<script src="bootstrap-3.3.4/dist/js/bootstrap.min.js"></script>
<!-- Just to make our placeholder images work. Don't actually copy the next line!
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<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/vendor/holder.js"></script>
<!-- IE10 viewport hack for Surface/desktop Windows 8 bug -->
<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/ie10-viewport-bug-
workaround.js"></script>
</body>
</html>
<?php
mysql_free_result($Rs1);
mysql_free_result($Rs2);
?>
195
Comparativo de campañas según los datos demográficos
rep_xcampana_demografico.php
<?php require_once('validau.php'); ?>
<?php require_once('Connections/dbweb.php'); ?>
<?php
mysql_select_db($database_dbweb, $dbweb);
// se selecciona el primer periodo
$v_campa1 = $_GET["vp_campa1"];
$v_campa2= $_GET["vp_campa2"];
//RECORDSETS PARA EL PRIMER PERIODO
$query_Rs1 = "SELECT pais_descripcion, count(pais_descripcion) FROM
vw_suscriptores WHERE campa_detalle = '$v_campa1' GROUP BY
pais_descripcion";
$Rs1 = mysql_query($query_Rs1, $dbweb) or die(mysql_error());
$row_Rs1 = mysql_fetch_assoc($Rs1);
$totalRows_Rs1 = mysql_num_rows($Rs1);
mysql_select_db($database_dbweb, $dbweb);
$query_Rs2 = "select count(pais_descripcion) from vw_suscriptores WHERE
campa_detalle = '$v_campa1'";
$Rs2 = mysql_query($query_Rs2, $dbweb) or die(mysql_error());
$row_Rs2 = mysql_fetch_assoc($Rs2);
$totalRows_Rs2 = mysql_num_rows($Rs2);
//RECORDSETS PARA EL SEGUNDO PERIODO
$query_Rs3 = "SELECT pais_descripcion, count(pais_descripcion) FROM
vw_suscriptores WHERE campa_detalle = '$v_campa2' GROUP BY
pais_descripcion";
$Rs3 = mysql_query($query_Rs3, $dbweb) or die(mysql_error());
$row_Rs3 = mysql_fetch_assoc($Rs3);
$totalRows_Rs3 = mysql_num_rows($Rs3);
mysql_select_db($database_dbweb, $dbweb);
196
$query_Rs4 = "select count(pais_descripcion) from vw_suscriptores WHERE
campa_detalle = '$v_campa2'";
$Rs4 = mysql_query($query_Rs4, $dbweb) or die(mysql_error());
$row_Rs4 = mysql_fetch_assoc($Rs4);
$totalRows_Rs4 = mysql_num_rows($Rs4);
?><html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<!-- The above 3 meta tags *must* come first in the head; any other head content
must come *after* these tags -->
<meta name="description" content="">
<meta name="author" content="">
<link rel="icon" href="../../favicon.ico">
<title>Menú Administración</title>
<!-- Bootstrap core CSS -->
<link href="bootstrap-3.3.4/docs/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
<!-- Custom styles for this template -->
<link href="bootstrap-3.3.4/docs/examples/dashboard/dashboard.css"
rel="stylesheet">
<!-- Just for debugging purposes. Don't actually copy these 2 lines! -->
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warning.js"></script><![endif]-->
<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/ie-emulation-modes-
warning.js"></script>
<!-- HTML5 shim and Respond.js for IE8 support of HTML5 elements and media
queries -->
<!--[if lt IE 9]>
<script
src="https://oss.maxcdn.com/html5shiv/3.7.2/html5shiv.min.js"></script>
<script src="https://oss.maxcdn.com/respond/1.4.2/respond.min.js"></script>
<![endif]-->
<script type="text/javascript" src="https://www.google.com/jsapi"></script>
197
<script type="text/javascript">
google.load("visualization", "1", {packages:["corechart"]});
google.setOnLoadCallback(drawChart);
function drawChart() {
var data = google.visualization.arrayToDataTable([
['Language', 'Speakers (in millions)'],
<?php do { ?>
['<?php echo $row_Rs1['pais_descripcion']; ?>', <?php echo
$row_Rs1['count(pais_descripcion)']; ?>],
<?php } while ($row_Rs1 = mysql_fetch_assoc($Rs1)); ?>
]);
var options = {
legend: 'yes',
pieSliceText: 'label',
title: 'Distribucion de paises - Campana 1',
pieStartAngle: 90
};
var chart = new
google.visualization.PieChart(document.getElementById('piechart'));
chart.draw(data, options);
}
</script>
<script type="text/javascript" src="https://www.google.com/jsapi"></script>
<script type="text/javascript">
google.load("visualization", "1", {packages:["corechart"]});
google.setOnLoadCallback(drawChart);
function drawChart() {
var data = google.visualization.arrayToDataTable([
['Language', 'Speakers (in millions)'],
<?php do { ?>
['<?php echo $row_Rs3['pais_descripcion']; ?>', <?php echo
$row_Rs3['count(pais_descripcion)']; ?>],
<?php } while ($row_Rs3 = mysql_fetch_assoc($Rs3)); ?>
]);
198
var options = {
legend: 'yes',
pieSliceText: 'label',
title: 'Distribucion de paises - Periodo 2',
pieStartAngle: 90
};
var chart = new
google.visualization.PieChart(document.getElementById('piechart2'));
chart.draw(data, options);
}
</script>
<style type="text/css">
</style>
</head>
<body>
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<li><a href="menu.php">Inicio</a></li>
<li><a href="acercade.php">Acerca de </a></li>
<li><a href="contacto.php">Contacto</a></li>
199
<li><a href="ayuda.php">Ayuda</a></li>
</ul>
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</form>
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<li class="active"><a href="menu_estadisticas.php">Por Campañas <span
class="sr-only">(current)</span></a></li>
<li><a href="#">Datos demográficos</a></li>
<li><a href="rep_xcampana_sexo.php?vp_campa1=<?php echo
$_GET["vp_campa1"]; ?>&vp_campa2=<?php echo $_GET["vp_campa2"];
?>">Sexo</a></li>
<li><a href="rep_xcampana_dispositivo.php?vp_campa1=<?php echo
$_GET["vp_campa1"]; ?>&vp_campa2=<?php echo $_GET["vp_campa2"];
?>">Dispositivos</a></li>
<li><a href="rep_xcampana_suscripcion.php?vp_campa1=<?php echo
$_GET["vp_campa1"]; ?>&vp_campa2=<?php echo $_GET["vp_campa2"];
?>">Productos</a></li>
<li><a href="rep_xcampana_origen.php?vp_campa1=<?php echo
$_GET["vp_campa1"]; ?>&vp_campa2=<?php echo $_GET["vp_campa2"];
?>">Origen Usuarios</a></li>
<li><a href="rep_xcampana_profesiones.php?vp_campa1=<?php echo
$_GET["vp_campa1"]; ?>&vp_campa2=<?php echo $_GET["vp_campa2"];
?>">Profesiones</a></li>
<li><a href="rep_xcampana_fpagos.php?vp_campa1=<?php echo
$_GET["vp_campa1"]; ?>&vp_campa2=<?php echo $_GET["vp_campa2"];
?>">Formas de pago</a></li>
</ul>
200
<ul class="nav nav-sidebar">
<li><a href="logout.php">Cerrar Sesión</a></li>
</ul>
</div>
<div class="col-sm-9 col-sm-offset-3 col-md-10 col-md-offset-2 main">
<h3>Datos Demográficos</h3>
<h5>Los datos demográficos de este gráfico corresponden a los
campañas:</h5>
<p><A HREF="javascript:window.print()">Imprimir</A>
</p></p></p>
<table width="450" border="1">
<tr>
<td colspan="2"><div align="center">Campaña 1 </div></td>
<td colspan="2"><div align="center">Campaña 2 </div></td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2"><?php echo $v_campa1 ?></td>
<td colspan="2"><?php echo $v_campa2 ?></td>
</tr>
<tr>
<td width="100">Suscriptores</td>
<td width="114"><?php echo $row_Rs2['count(pais_descripcion)']; ?></td>
<td width="100">Suscriptores: </td>
<td width="108"><?php echo $row_Rs4['count(pais_descripcion)']; ?></td>
</tr>
</table>
<br />
<div id="central" style="width: auto; height: auto; float: left;">
<div id="piechart" style="width: 400px; height: 300px; float:left; margin: 3px
1px 2px 3px;"></div>
<div id="piechart2" style="width: 400px; height: 300px; float:left; margin:
3px 1px 2px 3px;"></div>
<div id="menu" style="width: 800px; height: auto; float:rigth; margin:
3px 1px 2px 3px;"> </div> </div>
201
<!-- Bootstrap core JavaScript
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src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.11.2/jquery.min.js"></script>
<script src="bootstrap-3.3.4/dist/js/bootstrap.min.js"></script>
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</html>
<?php
mysql_free_result($Rs1);
mysql_free_result($Rs2);
?>