Sistema de información estadístico aplicando inteligencia de negocios y OLAP. Caso: Dirección General de Pensiones del Ministerio de Economía y Finanzas Públicas

Abstract

El contenido del presente proyecto de grado, se ha elaborado el Sistema de Información Estadístico en la Unidad de Control Fiscal del Sistema de Pensiones de la Dirección General de Pensiones dependiente del Viceministerio de Pensiones y Servicios Financieros del Ministerio de Economía y Finanzas Publicas, se pudo constatar que la información que procesa la unidad mencionada anteriormente es de gran importancia para la toma de decisiones con respecto a la rentas de jubilación del Sistema Integral de Pensiones. Para el desarrollo del proyecto, se enfoca en el uso de tecnologías como Data Warehouse (DW), Inteligencia de Negocios (BI), Procesamiento Analítico en Línea (OLAP) y Pentaho, el cual almacena información de los jubilados del SIP desde el año 1997 al 2024, que permita contribuir a la toma de decisiones para la institución y jubilados de forma estratégica, para satisfacer la demanda de los rentistas. La metodología aplicada es Rapid Warehouse Methodology (Metodología Rápida de Almacén de Datos) propuesta por SAS Institute, enfocada al desarrollo de procesos iterativos e incrementales dividido en cinco fases de construcción del Data Warehouse, las herramientas que se utilizó son: SQL server Analytics y Pentaho. La herramienta emplea procesos de extracción, transformación y carga (ETL) de datos de fuentes de información oficiales que están son archivos de tipo excel y Txt, para definir el despliegue de sistemas de información, concretamos la aplicación referente a los sistemas de BI y DW, luego el análisis y definición de requerimientos. El almacenamiento de esos datos en un Data Warehouse, definir el nivel de granularidad o nivel de detalle de los datos a obtener para cada dimensión de análisis, para lo cual según la metodología planteada se selecciona el tipo de esquema estrella y para profundizar copo de nieve con el fin de normalizar estas tablas de datos y reducir el espacio de almacenamiento al eliminar la redundancia, la agregación de la información en Cubos OLAP, obteniendo de esta forma información que permita el diseño de estrategias, así permitir a la toma de decisiones que se traduzcan en beneficios según requerimiento de los usurarios administradores.