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ESCUELA DE POSTGRADO

UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA AMAZONÍA PERUANA

MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS CON MENCIÓN EN GERENCIA DE TEGNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN Y GESTIÓN DE SOFTWARE

TESIS



Implementación de un Data Warehouse para el Soporte de Toma de Decisiones en el área Logística de Petroperú-Operaciones Selva – 2012.


Presentado por : Ing. Fernando Rios FloresAsesor : Mg. Manuel Tuesta Moreno



Requisito para la aprobación del proyecto de tesis





IQUITOS - PERÚ
2012
I. DATOS GENERALES

1.1 TÍTULO:
Implementación de un Data Warehouse para el Soporte de Toma de Decisiones en el área Logística de Petroperú-Operaciones Selva – 2012.
1.2 ÁREA Y LINEA DE INVESTIGACIÓN:
Implementación de Sistemas / Ingeniería de Información.
1.3 AUTOR:Ing. Fernando Rios Flores
1.4 ASESOR:
Mg. Manuel Tuesta Moreno
1.5 COLABORADORES
1.5.1 Institución:
Petróleos del Perú Operaciones Selva
1.5.2 Personas:
Jefe Departamento Administración de Petróleos del Perú Operaciones Selva

1.6 DURACIÓN ESTIMADA DE LA EJECUCIÓN
9 Meses, Agosto 2012 - Abril 2013
1.7 FUENTE DE FINANCIAMIENTO1.7.1 Recurso Externo: Petroperú Operaciones Selva
1.8 PRESUPUESTO ESTIMADO: 12,900 Soles

II. PLAN DE INVESTIGACIÓN
1. ANTECEDENTES
1.1 Investigaciones Relacionadas Al Estudio

Internacional
CATIBUSIC, S (2004)1 Realizó una investigación sobre “Medical data warehousing as a generator of system component for decisión support in health care”. Nos explica sobre el estudio del DataWarehouse como generador de uncomponente del sistema para soporte de decisiones en la salud. Esta investigacióntenía como objetivo estudiar el crecimiento del rol del Data Warehouse como información estratégica para la toma de decisiones, y mejorar el conocimientogeneral sobre los requerimientos del Data Warehouse desde el punto de vista delos usuarios finales, como del sistema de información. Eldocumento final presenta las ventajas y los argumentos a favor para la implementación y la exploración de la información como producto final del proceso del Data Warehouse, una de las ventajas es la utilización de software libre para minimizar el costo económico.

Nacional
ALVARO, V (2008)2 nos explica que el aspecto relevante con el presente trabajo fue la metodología utilizada que consta de6 pasos: Justificación, Planeamiento, Análisis del Negocio, Diseño, Construcción, Instalación.
1.2 Marco Teórico

1.2.1 DataWarehouse

CHAUDHURI&DAYAL, (1997)3 nos explica que un Datawarehouse “Es la integración de datos consolidados, almacenados en un dispositivo de memoria no volátil, proveniente de múltiples y posiblemente diferentes fuentes de datos. Con el propósito del análisis y apartir de este tomar decisiones en función de mejorar la gestión del negocio. Contiene un conjunto de cubos de datos que permiten a través de técnicas de OLAP consolidar, ver y resumir los datos acorde a diferentes dimensiones de estos”




SALCEDO, P (2008)4. nos explica que “La metodología CRISP es una de las principales metodologías por seguir por los analistas en la inteligencia de negocios,donde se puede rescatar primordialmente Data Warehouse y Data Mining.La metodología CRISP está sustentada en estándares internacionales que reflejan la robustez de sus procesos y que facilitan la unificación de sus fases en una estructura confiable y amigable para el usuario.Ademas de ello, esta tecnología interrelaciona las diferentes fases del proceso en entre si, de tal manera que se consolidaun proceso iterativo y recíproco.Otro aspecto fundamental de esta tecnología es que es planteada como una metodología imparcial o “neutra respecto a la herramienta que se utilice para el desarrollo del proyecto de Data WareHouse o Data Mining siendo su distribución libre y gratuita.El ciclo de vida del proyecto según la metodología de CRISP está basado en seis fases cambiantes entre sí y nunca...