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Metodología para el diseño de proyectos de Data Warehouse para el sector minero. Caso de Uso: Camilo Ponce Enríquez, Grupo Empresarial Campoverde

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Resumen

Según datos del Banco Central del Ecuador en Enero del 2017 se indica que del 100% de la actividad de explotación minera de la provincia del Azuay, el 85% se desarrolla en el Cantón Camilo Ponce Enríquez.  El mercado en que se desarrolla el sector minero posee dos características peculiares (mercado de alto riesgo y alta inversión de capital), por tanto esta industria requiere las condiciones que les permitan potenciar sus actividades y convertirse en una fuente principal para la generación de encadenamientos productivos, lo puede lograr a través de las empresas proveedoras para adquirir nuevos conocimientos, nutrirse de las nuevas tecnologías e innovaciones para mejorar su competitividad. Por tanto, la presente investigación tiene como objetivo desarrollar una metodología para elaborar un data warehouse (DW) orientado al sector minero. La metodología es validada con datos proporcionados por el grupo empresarial Campoverde del cantón Camilo Ponce Enríquez de la provincia del Azuay quienes proveen al sector minero. La metodología acoge como parte del análisis lo planteado por la ISO 21500 (Barato & Sm, 2013) y la norma Project Management Body Of Knowledge (PMBOK) para la gestión de proyectos, la arquitectura del DW y el flujo del trabajo así como también las tareas implícitas en este proceso es un compendio de dos metodologías específicas Data Warehouse Engineering Process (DWEP) y  HEFESTO, además se incorporan varios entregables personales como un aporte para la investigación. El DW resultante se lo emplea para el desarrollo de un sistema que facilite la toma de decisiones a los directivos del grupo empresarial Campoverde, enmarcados en sus objetivos estratégicos.

Palabras clave

Data warehouse, metodología para desarrollar un data warehouse, toma de decisiones


Citas

  1. Banco Central del Ecuador. (2017). Reporte De Minería.
  2. Barato, J., & Sm, P. (2013). Jose Barato.
  3. Bernabeu, R. D. (2010). HEFESTO: Metodología para la Construcción de un Data Warehouse.
  4. Días, R., & Días, O. (2016). METODOLOGÍA HÍBRIDA PARA EL DISEÑO Y LA CONSTRUCCIÓN DEL DATA WAREHOUSE PARA “EL PROGRAMA DE REHABILITACIÓN AMBIENTAL Y SOCIAL EN ECUADOR.” 5, 1–15.
  5. Leonard, E., & Castro, Y. (2013). Metodologías para desarrollar Almacén de Datos. Revista de Arquitectura e Ingeniería, 7(3), 12.
  6. Mendoza, M. E., Durán, L., & Rivera, N. (2010). METODOLOGÍA DE DESARROLLO DE BODEGAS DE DATOS PARA MICRO, PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS. (1), 85–101.
  7. Rivadera, G. R. (n.d.). La metodología de Kimball para el diseño de almacenes de datos ( Data warehouses ). 56–71.
  8. Rojas, T., Milena, D., & Ballesteros, J. (2016). Gestión de datos obtenidos desde redes sociales aplicando Business Intelligence Engineering Process *. 72–91.
  9. Salcedo, O., Galeano, R., & Rodriguez, L. (2010). Metodología crisp para la implementación Data Warehouse. 35–48.

Cómo citar

Ochoa Caicedo, H. R., & Tello, A. (2018). Metodología para el diseño de proyectos de Data Warehouse para el sector minero. Caso de Uso: Camilo Ponce Enríquez, Grupo Empresarial Campoverde. Alternativas, 19(2), 24–35. https://doi.org/10.23878/alternativas.v19i2.206

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