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/
201
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03
/
201
8
PAlA
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RAs clAve
Almacén de datos
HEFESTO
Pentaho
Recur
s
o
s
humanos
Análi
s
i
s
Actualmente en la Emp
r
e
s
a de Telecomunicacione
s
de Cuba
S
.A,
s
e cuenta
con una estructu
r
a que contempla, dent
r
o de la Di
r
ección Cent
r
al de Capital
Humano, a la Di
r
ección de
F
o
r
mación y De
s
a
rr
ollo, como á
r
ea
r
ecto
r
a del pro-
ceso de capacitación. Ape
s
a
r
de tene
r
un
s
i
s
tema de ge
s
tión que automatiza par-
te del proceso de capacitación,
s
e hace di
f
ícil el análi
s
i
s
de toda la in
f
o
r
mación
generada y nece
s
a
r
ia pa
r
a apoya la toma de deci
s
ione
s
. En la p
r
e
s
ente inve
s
ti-
para el análisi
s
de dato
s
, utilizando un en
f
oque de con
s
t
r
ucción de abajo hacia
arriba.
S
e toman como
r
e
f
e
r
encia
s
lo
s
indicado
r
e
s
a
s
ociado
s
al cumplimiento
del plan de capacitación con
s
u
s
r
e
s
pectiva
s
pe
rs
pectiva
s
de análi
s
i
s
, c
r
eando un
mercado de dato
s
, mediante lo
s
pa
s
o
s
de
f
inido
s
en la metodología HE
F
ESTO
V2.0.
S
e incorpo
r
an p
r
oce
s
o
s
automatizado
s
de ext
r
acción, t
r
an
sf
o
r
mación y
carga de datos t
r
an
s
accionale
s
e hi
s
tó
r
ico
s
,
r
e
f
e
r
ente
s
a la ge
s
tión de la capaci-
tación, hacia un me
r
cado de dato
s
.
Capacitación
Resu
m
en
Datos
gación se desa
rr
olló una
s
olución ba
s
ada en una a
r
quitectu
r
a data wa
r
ehou
s
ing
KeyWoRds
Data warehouse
HEFESTO
Pentaho
Human resources
Analysis
Currently in Telecommunications Company o
f
Cuba S.
A
., has a st
r
ucture
that includes
w
ithin the
H
uman Capital Cent
r
al Management to the
D
i
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ecto
r
ate of
Training and Development, as the guiding a
r
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r
aining p
r
ocess.
D
espite ha-
ving a management system that automates pa
r
t o
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r
aining p
r
ocess, it become
s
dif
f
icult to analyze all the in
f
o
r
mation that it gene
r
ates and necessa
r
y to support
the decisions that a
r
e made.
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n this
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w
a
r
ehou-
approach. The speci
f
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s associated
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f
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f
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f
the t
r
aining plan
with their respective pe
r
spectives o
f
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r
e taken as
r
e
f
e
r
ence, c
r
eating a data
market, using the steps de
f
ined in the
H
EFEST
O
V
2.0 methodology. The solution
is presented as suppo
r
t
f
o
r
the decision making o
f
manage
r
s and specialists at the
different levels involved in the t
r
aining p
r
ocess.
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t inco
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ates automated p
r
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s
Training
A
b
stRAct
Datasing architecture
f
o
r
data analysis is developed, using a bottom
-
up const
r
uction
i
ssn:
1813
-
5056
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-
89
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2018
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of extraction, trans
f
o
r
mation and loading o
f
t
r
ansactional and histo
r
ical data,
r
efe-
rences to training management, to
w
a
r
ds a data ma
r
ket.
A
nalytical tools, using the
P
entaho
S
uite version 6.1, allo
w
ed to pe
rf
o
r
m deepe
r
analysis,
r
educe the time spent
in recovery tasks and data o
r
ganization; as
w
ell as having the histo
r
ical in
f
o
r
mation
available.
I
n
t
r
odu
cc
i
ón
En los tiempos actuales, las empresas brindan
una mayor atención a su capital humano como ba
s
e
para el buen de
s
empeño de sus procesos. Esto e
s
tá
dado ya que “
s
i una compañía pierde su capital o
sus activo
s
, con un buen proyecto empresarial, po
-
drá
s
obrevivir; pero si aún conservando los activo
s
pierde a
s
u personal y al equipo directivo di
f
ícil
-
mente podrá
s
obrevivir” (Coopers, 2006). E
s
po
r
ello que exi
s
ten nuevas estrategias encaminada
s
a
la modernización de las estructuras y de la ge
s
tión
de lo
s
recur
s
o
s
humanos en los entornos emp
r
e
s
a
-
riale
s
, como actividad esencial en el desempeño de
lo
s
trabajadore
s
y el cumplimiento de los objetivo
s
(Dolan, Cabrera & Jackson, 2007).
Actualmente la Empresa de Telecomunicacione
s
de Cuba S.A. (Etecsa), cuenta con una estructu
r
a
que contempla dentro de la Dirección Central de
Capital Humano, a la Dirección de
F
ormación y
De
s
arrollo, como área rectora del proceso de capa
-
citación. Para garantizar esta tarea a todos lo
s
nive
-
le
s
, e
s
tá con
s
tituido el Centro de
F
ormación Ramal
de Telecomunicaciones, los Centros Regionale
s
(occidente, centro y oriente), los especialista
s
que
ge
s
tionan la capacitación en las diferentes unidade
s
“
S
i
s
tema Automatizado de Ge
s
tión E
s
t
r
atégica de la
Capacitación”
(S
agec
)
(
Ca
s
tillo, 2010
)
, el cual au-
tomatiza en g
r
an medida e
s
te p
r
oce
s
o de capacita-
ción en Etec
s
a.
S
agec e
s
un
s
i
s
tema ope
r
acional que
cent
r
a
s
u
s
f
uncione
s
en la
s
etapa
s
de plani
f
icación,
o
r
ganización y ejecución de la
s
accione
s
de capaci-
tación y que
r
egi
s
t
r
a la in
f
o
r
mación
r
elacionada con
lo
s
plane
s
anuale
s
de capacitación, de lo
s
cu
rs
o
s
im-
pa
r
tido
s
, lo
s
pa
r
ticipante
s
, lo
s
in
s
t
r
ucto
r
e
s
, la logí
s
ti-
ca nece
s
a
r
ia, a
s
í como de lo
s
p
r
e
s
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s
to
s
y ga
s
to
s
.
Cuenta con una
s
e
r
ie de
r
epo
r
te
s
impo
r
tante
s
pa
r
a el
de
s
a
rr
ollo de la actividad y b
r
inda in
f
o
r
mación de
la ejecución y cont
r
ol ope
r
ativo del p
r
oce
s
o. E
s
to
s
elemento
s
han
r
eque
r
ido que la D
F
D
r
ealice análi
s
i
s
del e
s
tado de la capacitación y el cumplimiento de
la plani
f
icación, con el objetivo de toma
r
deci
s
io-
ne
s
táctica
s
y ope
r
ativa
s
pa
r
a a
s
egu
r
a
r
la ejecución
de la
s
accione
s
de capacitación y ademá
s
el
s
egui-
miento continuo a la evolución del plan de capaci-
tación de cada unidad o
r
ganizativa.
S
e han de
f
inido
un núme
r
o de indicado
r
e
s
que b
r
indan in
f
o
r
mación
nece
s
a
r
ia pa
r
a e
s
te
f
in, lo
s
cuale
s
in
f
luyen en el cum-
plimiento de la
s
accione
s
y del plan de capacitación
de cada unidad y de la emp
r
e
s
a.
A pe
s
a
r
de tene
r
un
s
i
s
tema automatizado y un
p
r
oce
s
o de
f
inido,
s
e hace di
f
ícil el análi
s
i
s
de toda
la in
f
o
r
mación gene
r
ada y nece
s
a
r
ia pa
r
a apoyar
organizativa
s
de la empresa y los directivos como
la
s
deci
s
ione
s
que
s
on tomada
s
, a
s
í como alinear
principales responsables de la preparación del pe
r-
lo
s
p
r
oce
s
o
s
clave
s
de la ge
s
tión de lo
s
r
ecu
rs
o
s
hu-
sonal. Debido a la importancia que la empre
s
a le
mano
s
con la e
s
t
r
ategia de la emp
r
e
s
a e integ
r
a
r
lo
s
brinda a e
s
ta actividad, al alto costo que repre
s
enta
con el
r
e
s
to de lo
s
p
r
oce
s
o
s
de ge
s
tión. Lo
s
dato
s
que todo
s
s
u
s
trabajadores se encuentren prepa
r
ado
s
que
s
on manejado
s
en
S
agec
s
on nume
r
o
s
o
s
y de-
para a
s
umir el reto del quehacer diario, de los con
s-
tallado
s
, lo
s
mi
s
mo
s
cuentan con un g
r
an número
tante
s
cambio
s
en las tecnologías que se implemen
-
de
r
elacione
s
ent
r
e
s
í que complejizan
s
u po
s
te
r
ior
tan, a
s
í como de las estrategias y necesidade
s
p
r
o
-
análi
s
i
s
, teniendo en cuenta que e
s
te
s
i
s
tema e
s
tá
pia
s
del paí
s
; e
s
obligatorio que este proceso cuentedi
s
eñado pa
r
a la ejecución de lo
s
plane
s
y ot
r
a
s
ta-
con un alto grado de atención a su planeación, ge
s-r
ea
s
ope
r
ativa
s
. Ademá
s
, mediante el
s
i
s
tema actual
tión, ejecución y control (Guilarte, 2011).no e
s
po
s
ible la elabo
r
ación de in
f
o
r
me
s
dinámico
s
,
La Dirección de
F
ormación y Desarrollo
(
D
F
D
)
f
lexible
s
e inte
r
activo
s
, que log
r
en una
r
apidez en
se apoya para el funcionamiento de su proceso dello
s
tiempo
s
de
r
e
s
pue
s
ta en el análi
s
i
s
de g
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s
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m
a
t
e
r
ial
e
s
y
m
é
t
odo
s
volúmene
s
de datos.
P
or tales motivos, se han de
-
dizado sus pa
r
ticula
r
idades. En este sentido se puede
tectado in
s
u
f
iciencias en los sistemas que apoyan la
enuncia
r
que los componentes
f
undamentales de la
toma de decisiones, que di
f
icultan el buen de
s
em
-
toma de decisiones son: la situación – p
r
oblema, el
peño de la actividad de capacitación en la emp
r
e
s
a.
individuo
(
deciso
r
o g
r
upos de decisión
)
, la informa-
El objetivo de este investigación es de
s
a
rr
olla
r
ción y los elementos contextuales. Teniendo en cuenta
una arquitectura data warehousing que facilite la toma
lo planteado ante
r
io
r
mente, se puede abo
r
da
r
de que
de deci
s
ione
s
en el proceso de capacitación en Etec
s
a.
la in
f
o
r
mación a pa
r
ti
r
de datos disponibles, así como
Se obtiene una solución basada en una a
r
qui
-
su análisis, tiene un
r
ol
f
undamental en el apoyo de la
tectura data warehousing para el análisis de dato
s
,
toma de decisiones.
s
iendo el aporte más valioso: el apoyo a la toma de
Los sistemas de sopo
r
te a las decisiones (
D
SS)
decisiones de los directivos y especialista
s
en lo
s
se cent
r
an más en la utilización de las tecnología
s
de
diferente
s
niveles que intervienen en el proce
s
o de
las comunicaciones, datos, documentos, conocimien-
capacitación. Con la propuesta, se pueden inco
r
po
-
tos y/o modelos pa
r
a identi
f
ica
r
y
r
esolve
r
p
r
oblema
s
,
rar proce
s
o
s
automatizados de extracción, t
r
an
sf
o
r-
ta
r
eas del p
r
oceso de la toma de decisiones
(
Po
w
er,
mación y carga de datos referentes al p
r
oce
s
o de
Sha
r
da y Bu
r
stein ,2015
)
. Po
r
ot
r
o lado, según Karen y
ge
s
tión de la capacitación.
La
r
es
(K
a
r
en y La
r
es ,2005
)
du
r
ante años, la in
f
ormáti-
ca dent
r
o de las emp
r
esas se ha conside
r
ado como una
he
rr
amienta pa
r
a el apoyo de las
f
unciones operativas.
Se realizó una organización de esta in
f
o
r
ma
-
A
unqu
e
Urr
uti
a
(Urr
utia
, 2
000
)
p
la
n
te
a q
u
e no
s
ol
o
ción mediante una arquitectura data warehou
s
ing, lo
de
be
conce
n
t
r
a
r
s
e
e
n
la
s
f
uncione
s
ope
r
ativas
,
sin
o
qu
e
cual permitirá a los especialistas y directivo
s
r
eali
-
de
b
e
n
u
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a
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s
e
pa
r
a
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ane
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a
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j
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la i
n
f
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mació
n
de
zar análi
s
i
s
más profundos, disminuir los tiempo
s
l
a
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dispon
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l
a
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p
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a
,
co
n
e
l
f
i
n
d
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consegui
r
ve
n-
empleado
s
en estas tareas, determinar situacione
s
t
a
ja
s
competi
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iva
s y
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en
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a
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as
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nuevo
s
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icio
s
.
E
s
t
a
de demora
s
, con
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lictos o mal funcionamiento del
i
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igid
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s
,
proce
s
o; a
s
í como tener la información hi
s
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ica
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á
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a y
esta
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isponibl
e
en el
m
oment
o
q
u
e se la
n
e
-
di
s
ponible y poseer informes dinámicos,
f
lexible
s
e
c
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site
,
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e u
n
a
mane
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a
com
p
let
a y
a
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m
on
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ad
a
co
n
otra
s
interactivo
s
.
i
n
f
o
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m
a
ciones
.
Luego de haber descrito los indicado
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e
s
que
T
eniend
o en c
ue
n
t
a la c
onve
r
genci
a e
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e
l
a
s
miden el cumplimiento de la plani
f
icación de la
t
e
cnología
s de la i
n
f
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mac
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dminist
r
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ó
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de
capacitación en la empresa, se identi
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icaron la
s
ne
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p
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esas
, y c
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obj
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o de g
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a
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i
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cesidade
s
de información asociadas a los mi
s
mo
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pa
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,
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a
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l
La identi
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icación de estas necesidades se
r
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g
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ci
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,
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concepto
, at
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l
a
tom
a
d
e
deci
s
ione
s
mediante los métodos de observación y ent
r
evi
s
ta
s
ba
s
ándos
e en h
e
rr
amienta
s p
r
inc
i
palment
e
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ecnológi
-
a lo
s
e
s
pecialistas y directivos que intervienen en
c
a
s
.
Pa
r
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Ar
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a
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(Ar
aniba
r
,
201
3
)
,
esta
s
he
rr
amie
nta
s
el proce
s
o de toma de decisiones en la ge
s
tión de
e
s
tá
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c
ompuesta
s
p
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r
:
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s de
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enci
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s
(
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-
la capacitación en Etecsa.
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amienta
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s
d
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)
,
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álisi
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-
dimensionale
s,
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i
ne
-
Pentaho Data Integration (
P
DI).
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,
consult
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s
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mplejo
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y
visualiza
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r
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y
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s
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ón
ción, con
f
o
r
mando una a
r
quitectu
r
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w
a
r
ehou
s
ing.
A consideración de Moody (Moody, 1983
)
, exis
-
D
SS
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n
la
c
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p
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c
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t
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c
i
ón
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m
p
r
e
s
a
r
ial
ten dos factores que afectan el nivel para toma
r
unaEn un estudio
r
ealizado po
r
el
Gr
upo de Con
s
ultoría
decisión: lo competente que sean las personas y el ac
-
de Boston y la Fede
r
ación Mundial de
G
estión del
ceso que pueda tener a todos los datos necesa
r
ios pa
r
aPe
r
sonal, pa
r
a da
r
r
espuesta de cómo a
fr
onta
r
lo
s
de-
tomar una decisión basada en información completa.sa
f
íos en
r
ecu
r
sos humanos
(
RR
HH)
en todo el mundo
Numerosos autores como Angeloni (Angeloni, 2003
)
,hasta el 2015
(
St
r
ack, 2008
)
se exp
r
esó: “Si contem-
Ariño (Ariño, 2005), Caixeta (Caixeta & Rod
r
igues,plamos la est
r
ategia, los indicado
r
es de gestión y lo
s
2008) han abordado elementos puntuales sob
r
e estosRR
HH
como los t
r
es vé
r
tices de un t
r
iángulo, veremo
s
componentes y disímiles investigadores han p
r
o
f
un
-
que en la mayo
r
ía de las emp
r
esas los vínculo
s
entre
i
ssn:
1813
-
5056
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1
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.
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2018
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C
ub
a
S
.
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.
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N
v
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s t i g a c i ó
N
8
4
(Waller y Fawcett, 2013), están viviendo un nuevo
resurgir que puede realizar grandes aportaciones en
este campo, por la posibilidad de convertir todos los
datos de RRHH en información y conocimiento útil
para la empresa (Román, Cristóbal, Carlos, Vázquez
y Antonio, 2016
)
.
A
r
qu
i
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e
ct
u
r
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a
t
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w
a
r
e
h
ou
s
i
n
g
RRHH y estrategia así como entre RRHH y los indica
-
pa
r
a consultas de alto
r
endimiento, ya que las p
r
egun-
dores de gestión están rotos o no existen”. Es po
r
ellotas de los usua
r
ios suelen
r
eque
r
i
r
que cientos de mile
s
que Hebrero (Hebrero, 2015) menciona que no es dede t
r
ansacciones sean buscadas y comp
r
imidas en un
extrañar que una de las prioridades en los estudios deconjunto de
r
espuestas.
tendencias de ge
s
tión de recursos humanos (GRH
)
estéLa concepción de un almacén de datos p
r
opue
s
ta
relacionada con la analítica de RRHH (
F
itz-Enz, 2010
)
,po
r
Ar
aniba
r
(Ar
aniba
r
, 2013
)
su
r
ge ante la necesidad
(McAfee y Brynjolfsson, 2012), (Zikopoulos y Eatonde usa
r
los datos
r
esidentes en sistemas ope
r
acionale
s
,
,2011), es decir, con el uso estratégico de la información
r
eque
r
idos pa
r
a el planeamiento y la toma de decisione
s
.
y la aplicación de técnicas analíticas a datos de RR
HH
.
Pa
r
a cumpli
r
estos objetivos, las consultas que p
r
eparan
Dentro de la
s
etapas de gestión estratégicas men
-
y
r
esumen
los
datos
consumen
muchos
r
ecu
r
sos
de
lo
s
cionadas por Aranibar (Aranibar, 2013) se detallan al
-
sistemas t
r
ansaccionales, gene
r
ándose una
r
educción en
gunos conceptos que desarrollan la estrategia. Dent
r
o
el
r
endimiento de los sistemas que al mismo tiempo e
s
tá
de ellos se encuentra la etapa 5: monitorear y aprende
r
,
en plena captu
r
a de t
r
ansacciones. En una situación ad-
aquí la empresa comienza a monitorear los resultados
ve
r
sa como esta, la alte
r
nativa de sepa
r
a
r
la pa
r
te t
r
ansac-
de desempeño, actúa para mejorar las operaciones y
cional de la ge
r
encial o est
r
atégica
r
equie
r
e de un modelo
e
s
trategia basada en nueva información y aprendiza
-
de datos y su co
rr
espondiente implementación, o
r
ientado
je. Sin embargo,
la
tecnología
actual permite aplica
r
exclusivamente pa
r
a
r
epo
r
tes y toma de decisiones.
P
or
un enfoque más sistemático. Cada día, el empleado
su pa
r
te,
Ar
aniba
r
(Ar
aniba
r
, 2013
)
menciona que el a
s
-
de una empresa emite múltiples señales que miden
pecto del
r
endimiento ope
r
ati
v
o de los sistemas de ba
s
e
s
su rendimiento, grado de satisfacción respecto a su
de datos es una de las p
r
incipales
r
azones po
r
las que fue
trabajo y compromiso con la organización (Román,
concebida la a
r
quitectu
r
a data
w
a
r
ehousing.
Cristóbal, Carlos, Vázquez y Antonio, 2016).
P
o
r
ot
r
a
U
na división en componentes de una a
r
quitec-
parte, las técnicas de análisis de datos, englobadas
tu
r
a data
w
a
r
ehousing puede esta
r
con
f
o
r
mada de la
bajo la disciplina hoy denominada ciencia de datos
siguiente mane
r
a:
(
Be
r
nabeu,
H
EFEST
O
(
5a ed.)
(A
valos y Figue
r
oa, 2013
)
D
atos operacionales
:
conocido también po
r
s
is-
temas de p
r
ocesamiento de t
r
ansacciones en línea
(O
LTP
)
. Rep
r
esenta toda aquella in
f
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r
mación t
r
an-
saccional que gene
r
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ganización dia
r
iamente y la
s
f
uentes exte
r
nas.
G
estor de carga
:
mediante p
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ocesos de ext
r
acción,
t
r
ans
f
o
r
mación y ca
r
ga
(
ETL
)
, los que se enca
r
gan de
Kimball y Ross (Kimball y Ross, 2011) hacenext
r
ae
r
los datos desde los
O
LTP pa
r
a manipula
r
lo
s
,
referencia a que los sistemas operacionales están op
-
integ
r
a
r
los, t
r
ans
f
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r
ma
r
los y poste
r
io
r
mente ca
r
ga
r
lo
s
timizados para procesar transacciones de forma
r
ápi
-r
esultados obtenidos en el almacén de datos.
da. De manera previsible, realizan las mismas ta
r
eas
G
estor de al
m
acén de datos
:
su
f
inalidad e
s
operacionales una y otra vez, ejecutando los procesost
r
ans
f
o
r
ma
r
e integ
r
a
r
los datos
f
uentes y de alma-
de negocio de la organización. Dado este enfoque decenamiento inte
r
medio en un modelo adecuado para
ejecución, los si
s
temas operacionales típicamente nola toma de decisiones; pe
r
mitiendo
r
ealiza
r
todas la
s
mantienen el hi
s
torial, sino que actualizan los datos
f
unciones de de
f
inición y manipulación del depó
s
ito
para re
f
lejar el estado más actual.de datos, pa
r
a pode
r
sopo
r
ta
r
todos los p
r
ocesos de
En contraposición a los usuarios de un sistema
gestión del mismo.
data warehousing, los cuales, según Kimball y Ross
G
estor de consultas
:
este componente
r
ealiza la
s
(Ki
m
bal
l y R
os
s
, 2
0
1
1)
, n
ecesita
n d
ato
s d
e
t
allado
s
ope
r
aciones necesa
r
ias pa
r
a sopo
r
ta
r
los p
r
ocesos de
para dar soporte a sus preguntas en constante cambio
gestión y
ejecución de consultas
r
elacionales, p
r
opia
s
y suelen exigir que se preserve el contexto histó
r
ico
del análisis
de
datos.
Recibe
las
consultas
del usuario,
para evaluar con precisión el rendimiento de la o
r
gani
-
las aplica a la est
r
uctu
r
a de datos co
rr
espondiente y
zación en el tiempo; estos sistemas están optimizados
devuelve los
r
esultados obtenidos.
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ssn:
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tr
á
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8
5
decisiones y de plani
f
icar las actividades del negocio.
Se puede mencionar que básicamente la
f
o
r
ma de
operar una arquitectura data warehousing se
r
esume de
la siguiente manera: (1) los datos son extraídos desde
aplicaciones, bases de datos, archivos, etc., esta in
-
formación generalmente reside en diferente
s
tipos de
sistemas, orígenes y arquitecturas, teniendo
f
o
r
matos
muy variados (2) los datos son integrados, trans
f
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-
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o
Usuarios: son aquellos que se encargan de toma
r
Herramientas de acceso al componente de al
m
a
-
quie
r
ciclo de vida que no
r
equie
r
a
f
ases extensa
s
de
cenamiento físico: son conformadas por lo
s
sistemas
r
eque
r
imientos y análisis, con el
f
in de ent
r
egar una
que permiten al usuario realizar la exploración de da
-
implementación que cumpla con una pa
r
te de la
s
ne-
tos del almacén de datos. Básicamente constituyen elcesidades p
r
opo
r
cionadas po
r
el usua
r
io
(
Be
r
nabeu,
nexo entre el depósito de datos y los usuarios.
H
EFEST
O
(
5a ed.
)
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o
En Etecsa, la
I
nst
r
ucción 1/2010 de la
D
ivi
s
ión
de Tecnologías de la
I
n
f
o
r
mación
(V
idal, 2010
)
, plan-
tea p
r
omove
r
el uso de estánda
r
es pa
r
a la c
r
eación de
aplicaciones en código abie
r
to, así como ento
r
no
s
de
p
r
og
r
amación y uso de lib
r
e
r
ías que
f
acilitan el de
s
a-
rr
ollo, además de de
f
ini
r
est
r
ategias de investigación y
desa
rr
ollo que pe
r
mitan log
r
a
r
la homologación de la
s
aplicaciones más utilizadas en código abie
r
to.
dos y limpiados, para luego ser cargados en el almacén
de datos o mercado de datos, principalmente median
-
El estudio implementa la a
r
quitectu
r
a data
w
are-
te herramientas ETL (Guilarte, 2011). esencialmente
housing con la Suite Pentaho.
A
pesa
r
de que el e
s
tu-
la información del almacén de datos se estructu
r
a en
dio a
rr
ojó que no es una he
rr
amienta muy utilizada
cubos multidimensionales, ya que estos prepa
r
an esta
po
r
los usua
r
ios en el mundo, comp
r
ende un conjunto
información para responder a consultas dinámicas con
de he
rr
amientas que
f
uncionan con una buena
s
iner-
un buen rendimiento (Castillo, 2010) los usua
r
ios ac
-
gia, además de que contiene potencialidades simila-
ceden a los cubos multidimensionales del almacén de
r
es a las demás de la compa
r
ación y que se sitúan en
datos utilizando diversas herramientas de consulta, ex
-
un peldaño alto del cuad
r
ante de
G
a
r
tne
r
, dentro de
ploración, análisis, reportes, etc.
las he
rr
amientas de código abie
r
to.
O
t
r
a cuestión a
tene
r
en cuenta es el de la existencia en la empre
s
a
y factores externos, se selecciona HE
F
E
S
T
O
como la
de una plata
f
o
r
ma implementada, instalada, con
f
igu-
Teniendo en cuenta un estudio realizado po
r
r
ada y desplegada, lo que
f
acilita la integ
r
ación de un
Uquillas (Uquillas, 2015) donde expone una valo
r
a
-
r
eposito
r
io de in
f
o
r
mación con una misma estructu-
ción de varias metodologías de desarrollo pa
r
a alma
-
r
a tecnológica, esto bene
f
icia en cie
r
ta mane
r
a e
s
ta
cenes de datos por diferentes criterios de evaluación
implementación.
D
ia
g
nó
st
i
c
o
d
e
l
e
st
a
do
a
ct
u
al
metodología a utilizar para el desarrollo de la investi
-
gación. Dentro de los aspectos fundamentales que se
Etecsa
decla
r
a
que
el
p
r
oceso
de
gestión
de
la ca-
basa esta elección se encuentran que la misma tiene
pacitación,
en
las
condiciones
actuales,
ga
r
antiza
que
u
n b
ue
n n
ive
l de d
etal
le de l
a
s t
are
as q
u
e comp
on
en
se alcance en todos los niveles emp
r
esa
r
iales una ca-
cada fase, es viable para aplicarla en el escena
r
io de la
pacitación e
f
ectiva, de
f
inida como el p
r
oceso por el
investigación y se podrá de
f
inir la arquitectu
r
a de los
cual se le b
r
inda a cada t
r
abajado
r
, capacitación en
datos mediante el desarrollo de cada una de las
f
ases
f
unción de las competencias
r
eque
r
idas pa
r
a su pue
s
to
que la componen.
de
t
r
abajo,
al
meno
r
costo
y
de
acue
r
do
a
las
nece
s
i-
La última actualización de la metodología de
dades de su desa
rr
ollo pe
r
sonal, y
de la calidad de los
HEFESTO es la versión 2.0 en junio de 2010 y dis
-
se
r
vicios que debe p
r
esta
r
la emp
r
esa
(
Ma
r
ín, 2017).
ponible bajo licencia GNU
F
DL, “se fundamenta enLa Resolución 29, del Minist
r
o de T
r
abajo y
una amplia investigación, comparación de metodolo
-
Segu
r
idad Social, establece el “Reglamento para la
gías existente
s
y experiencias propias en procesos deplani
f
icación, o
r
ganización, ejecución y cont
r
ol del
confección de almacenes de datos” (Uquilla
s
, 2015
)
.t
r
abajo de la capacitación y desa
rr
ollo de los
r
ecur
s
o
s
Consta de cuatro fases: análisis de reque
r
imien
-
humanos en las entidades labo
r
ales”
(
Cattaya, 2006).
tos, análisis de los OLT
P
, modelo lógico del almacénEn tal sentido, Etecsa, único ope
r
ado
r
de teleco-
de datos y proceso ETL.
P
uede ser utilizada en cual
-
municaciones en el país, ha implementado una fuerte
i
ssn:
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5056
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ama, ubicación, p
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ama de estudio, estado del
p
r
og
r
ama, plan de capacitación y
f
echa.
Pa
r
tiendo de que el á
r
ea de estudio elegida e
s
la
gestión del plan de capacitación, donde se medi
r
án su
s
r
espectivos indicado
r
es, se c
r
ea el modelo conceptual
pa
r
a mejo
r
entendimiento del alcance del p
r
oyecto a
desa
rr
olla
r
. El modelo conceptual pe
r
mite comp
r
en-
de
r
cuáles se
r
án los
r
esultados que se obtend
r
án, cuá-
les se
r
án las va
r
iables que se utiliza
r
án pa
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a analizar-
los y cuáles son las
r
elaciones que existen ent
r
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r
a
n
s
a
cc
i
on
al
e
s
Luego de haber descrito los indicadores que miden
el cumplimiento de la plani
f
icación de la capacitación
en la empresa, se identi
f
icaron las necesidades de in
-
formación asociadas a los mismos. La identi
f
icación
de estas necesidades se realizó mediante observación
y entrevistas a los especialistas y directivos de los di
-
ferentes componentes que intervienen en el proceso de
toma de decisiones en la gestión de la capacitación en
Etecsa. Ya que e
s
de importancia vital que la in
f
o
r
ma
-
ción que se solicite debe estar soportada en un sistema
transaccional, también se realizaron entrevistas a los
desarrolladores del
S
agec, como principal sistema que
automatiza parte del proceso de capacitación en Etecsa.
Partiendo de las preguntas del negocio y realizan
-
do un análisis de las mismas se identi
f
icaron los indi
-
cadores y perspectivas:
Indicadores: Cantidad de acciones cerradas, can
-
tidad de accione
s
plani
f
icadas a
f
inalizar, cantidad de
acciones extraplanes cerradas, cantidad de participan
-
tes, cantidad de plazas plani
f
icadas, total de pa
r
tici
-
pantes de las acciones cerradas.
El objetivo
del análisis de
los
sistemas ope
r
acio-
Perspectivas: Modo de formación, modalidad,
nales o t
r
ansaccionales es el de examina
r
los
O
L
TP
subsistema, estrategia (de capacitación y desarrollo
)
,
disponibles que contengan la in
f
o
r
mación
r
eque
r
ida,
entidad, sub estado de acción, proveedor, tipo de p
r
o
-
así como sus ca
r
acte
r
ísticas, pa
r
a pode
r
identi
f
icar
i
ssn:
1813
-
5056
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1
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89
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-
n
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s c
e
rr
a
d
a
s
.
e
s
tructura metodológica y administrativa para la ges
-
cuenta el entorno cambiante y altamente competitivo
en el que se desenvuelve (Castillo, 2010)
Por tal motivo, la Dirección Central de Capital
Humano de Etecsa ha institucionalizado una red de
capacitación que tiene como objetivo “asegurar la p
r
e
-
paración continua que necesitan los especialistas de la
organización, pa
r
a soportar este constante desar
r
ollo”
(Castillo, 2010)
Según la proyección estratégica de la emp
r
e
-
sa, se de
f
ine en el área de resultado clave (ARC
)
#2
(Presidente Ejecutivo, 2016): efectividad en la gestión
empresarial, con el objetivo 2.1: elevar la efectividad
de la gestión de la capacitación en la empresa con
r
es
-
pecto al año anterior y con un criterio de medida 2.1:
cumplidas al 100% las acciones previstas en el plan de
capacitación, en
f
unción del desarrollo de la emp
r
esa.
Es ese sentido, se han de
f
inido varios indicadores que
inciden en la evaluación y el cumplimiento del obje
-
tivo planteado, los cuales se describen en la Tabla 1.
tión de la capacitación de sus trabajadores, teniendo en
I
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m
a
c
é
n
d
e
d
a
t
o
s
Se analizaron los campos de las tablas a la que se hacía
referencia mediante observación del diagrama entidad
relación de la base de datos, así como consultas al di
-
señador de base de datos del
S
agec. Con ello se log
r
ó
un mejor entendimiento de cada campo.
S
e ext
r
aen los
campos disponibles en cada una de las tablas de la base
de datos que se corresponden con algunas perspectivas
de interés, la descripción de lo que representa el campo
y si es de inte
r
és para los usuarios.
Mediante el análisis del
S
agec como principal sis
-
tema fuente OLT
P
se establecieron las corresponden
-
cias con el modelo conceptual; realizando una se
r
ie de
pasos hasta llegar al modelo conceptual ampliado. En
este modelo
s
e realiza una descripción de los indica
-
dores identi
f
icados con sus respectivos hechos que lo
componen y la función de agregación, logrando una
comprensión de la forma en que son calculados.
las correspondencias entre el modelo conceptual y lasc
r
ean las uniones pa
r
tiendo de las tablas dimen
s
iones
fuentes de datos. Luego de realizar un análisis de lapo
r
su llave sub
r
ogada hacia la tabla de hecho
s
con
base de datos del
S
agec se determinó solamente
r
eali
-
su llave
f
o
r
ánea, en una
r
elación de uno a mucho
s
.
zar el diagrama entidad relación de las tablas que inte
r-
Se
r
ealiza, además, la c
r
eación de la llave p
r
imaria
vienen los indicadores y perspectivas de análisis.compuesta po
r
el conjunto de llaves
f
o
r
áneas con la
s
Una vez que se han establecido las relaciones condimensiones de la tabla de hechos “h_plan_accion”;
los OLTP, se deben seleccionar los campos que con
-
además de la con
f
o
r
mación de las tablas dimen
s
iones
tendrá cada perspectiva, ya que será a travé
s
de estoscon sus
r
espectivas llaves p
r
ima
r
ias compuesta por la
por los que se examinarán y
f
iltrarán los indicado
r
es.llave sub
r
ogada.
I
n
t
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g
r
a
c
i
ón
d
e
d
a
t
o
s
U
na vez const
r
uido el modelo lógico, se procede
a pobla
r
lo con datos, utilizando técnicas de limpieza y
calidad de datos, p
r
ocesos de ext
r
acción, t
r
ansforma-
ción y ca
r
ga, etc.; luego se de
f
inen las
r
eglas y política
s
pa
r
a su
r
espectiva actualización, así como también lo
s
p
r
ocesos que la lleva
r
án a cabo.
Pa
r
a
r
ealiza
r
el p
r
oceso de la ca
r
ga inicial de lo
s
datos desde el sistema
f
uente se utilizó la he
rr
amienta
Pentaho
D
ata
I
nteg
r
ation
(
P
DI)
(
Meado
w
s, Pulvirenti
y Roldán, 2013
)
, la cual está comp
r
endida dent
r
o de la
Suite Pentaho. Con esta he
rr
amienta se pueden extraer
datos desde múltiples
f
uentes, t
r
ans
f
o
r
ma
r
lo
s
, lim-
pia
r
los y con
f
o
r
ma
r
los pa
r
a cumplimenta
r
los
r
equeri-
mientos de los usua
r
ios; y poste
r
io
r
mente se
r
ca
r
gado
s
hacia el almacén de datos.
Según Bouman y
D
ongen
(
Bouman y
V
an
D
ongen, 2009
)
P
DI
cuenta con dos tipos di
f
erente
s
Las uniones son realizadas entre las tablas dimen
-
de objetos pa
r
a
r
ealiza
r
los p
r
ocesos ETL que son lo
s
siones y la tabla de hecho, lo cual permite obtene
r
elt
r
abajos y las t
r
ans
f
o
r
maciones. El moto
r
del P
D
I e
s
diseño del modelo lógico del almacén de datos. Seun componente capaz de inte
r
p
r
eta
r
y ejecuta
r
lo
s
tra-
f
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do
r
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e
P
e
n
t
a
h
o
ción del cumplimiento de la capacitación en Etecsa.
Se trabajó en conjunto con los desarrolladores del
Sagec, además de con la Dirección de
F
ormación y
Desarrollo, los Consejos y Comités de Capacitación
para coordinar y validar los reportes y tableros
f
inales,
basados en los indicadores de la actividad de capaci
-
tación. Posteriormente se trabajó en el desarrollo de
estos reportes.
Una arquitectura data warehousing está fo
r
mada
por diversos elementos que interactúan entre sí y que
cumplen una función especí
f
ica dentro del sistema. Po
r
ello es que al di
s
eñar la exposición de cada elemen
-
to se hará en forma ordenada y teniendo en cuenta su
relación con las demás partes. La
f
igura 1 muest
r
a la
propuesta de solución, partiendo del diseño y const
r
uc
-
ción del mercado de datos, las herramientas utilizadas
y demás componentes que intervienen en la misma.
Datos operacionales (OLT
P
): Comprendido po
r
base de datos Sagec_db en un servidor MariaDB v5.5
y contiene los datos que son generados en el p
r
oceso
de capacitación de la empresa.
Gestor de Carga: se utiliza la herramienta
“Kitchen” del Pentaho Data Integration para la ejecu
-
ción del trabajo principal J_
P
LAN_CA
P
ACIT
A
C
ION
el cual realiza el proceso ETL desde el OLT
P
hacia el
mercado de dato
s
.
S
e utilizan parámetros de fecha pa
r
a
la inserción y actualización diaria de los datos.
datawareho
u
se: contiene la base de datos
bajos y las trans
f
ormaciones, utilizando para ello, lasconsultas de los indicado
r
es a t
r
avés de los at
r
ibutos y
herramientas Kitchen, Carte y
P
an; mientras que pa
r
aje
r
a
r
quías diseñadas.
la creación, diseño y pruebas de los trabajos y t
r
ans
-
Ges
t
or
de
consul
t
as:
este
componente
r
ealiza
la
s
formaciones se utiliza la herramienta de integración
ope
r
aciones necesa
r
ias pa
r
a el sopo
r
te de gestión y eje-
de datos grá
f
ica
S
poon.
cución de las consultas de los usua
r
ios, lo comp
r
ende
el moto
r
Mond
r
ian v3.12, el cual pe
r
mite la
r
ealización
de una se
r
ie de ope
r
aciones sob
r
e los modelos multidi-
mensionales y el cubo Plan_Capacitacion desa
rr
ollado.
En esta fase se especi
f
icación las necesidadesHerramien
t
as de consul
t
as y análisis
:
se utiliza
analíticas de los usuarios, partiendo de los info
r
mes,
la Plata
f
o
r
ma de
A
nálisis del
N
egocio Pentaho v6.1.0
reportes, formatos, métodos y mecanismos en que se
(
Pentaho B
A
Plata
f
o
r
m
)
con una se
r
ie de complemen-
muestran los indicadores; para llevar a cabo la medi
-
tos que mejo
r
an las posibilidades de ta
r
eas admini
s
-
t
r
ativas y de los usua
r
ios pa
r
a
r
ealiza
r
las consultas:
•
Community
D
ashboa
r
dF
r
ame
w
o
r
k
(
CDF)
v6.1.0.1: es el núcleo pa
r
a la ejecución y c
r
ea-
ción de table
r
os de cont
r
ol. Es desa
rr
ollado por
Webdetails.
•
Community
D
ashboa
r
d Edito
r
(
C
D
E
)
: v6.1.0.1:
simpli
f
ica la c
r
eación, edición y vista p
r
evia de lo
s
table
r
os.
D
esa
rr
ollado po
r
Webdetails.
•
Community
Gr
aphics
G
ene
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ato
r
(
C
GG)
v6.1.0.1:
A
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ct
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a
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r
e
h
ou
s
i
n
g
pe
r
mite la expo
r
tación de g
r
á
f
icos como imagen,
habilita la inclusión de g
r
á
f
icos en los
r
epo
r
tes de
Pentaho. Es desa
rr
ollado po
r
Webdetails.
•
Saiku
A
nalytics v3.10: Es una suite modular
de análisis de código abie
r
to que o
fr
ece análi
s
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s
O
L
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P lige
r
o y que pe
r
manece
f
ácilmente inc
r
u
s
-
tado, extensible y con
f
igu
r
able. Contiene un servi-
do
r
REST
f
ul que se conecta a los sistemas
O
LAP
existentes. Es de
f
ácil uso, teniendo una analítica
intuitiva a t
r
avés del a
rr
ast
r
e y suelta de los com-
ponentes. Pe
r
mite la gene
r
ación básica de g
r
á
f
ico
s
.
Es desa
rr
ollado po
r
Meteo
r
ite B
I
.
•
Saiku Cha
r
t Plus v2016.05.19: es un p
r
oyecto de
código abie
r
to que ayuda a los usua
r
ios de Pentaho
B
A
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r
ea
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r
os tipos de g
r
á
f
icos y mapas basado
s
en Saiku,
H
ighcha
r
ts y
G
oogle Maps. Es desa
r
ro-
llado po
r
I
T4biz.
•
Pivot4J v1.0: Pivot4J p
r
opo
r
ciona una
A
P
I
común
pa
r
a se
r
vido
r
es
O
L
A
P que puede utiliza
r
se para
const
r
ui
r
vistas de se
r
vicio analítico con inte
r
faz
de estilo de pivote. Es una completa aplicación de
cliente
O
L
A
P, que se puede usa
r
como
r
eemplazo
CAPDWH en un servidor
P
ostgresql v9.4 el esquema
de la aplicación
w
eb de JPivot. Es desa
rr
ollado por
en estrella del mercado de datos diseñado para conte
-
Pi
v
o
t4J P
r
oje
c
t
.
ner los datos necesarios para la medición de los indi
-
•
W
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p
o
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g
(
W
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R
)
:
E
s
cadores. Además, contiene un cubo multidimensionaluna he
rr
amienta de gene
r
ación de in
f
o
r
mes ba
s
a-
Plan_Capacitacion creados con el
f
in de poder realiza
r
da en la tecnología Web 2.0
(A
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B
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tr
á
n
8
9
ción web basada en
P
entaho. Es desarrollado po
r
Pentaho Legacy.
• Pentaho
F
usionCharts v4.2.2: permite la c
r
ea
-
ción de visualizaciones de datos
P
entaho B
A
a través de una integración con la biblioteca
FusionCharts. Incluye acceso a grá
f
ico
s
en tiem
-
po real, componentes y mapas, todo esto optimi
-
zado para dispositivos móviles. El complemento
permite integración con CD
F
y CDE. Es desa
rr
o
-
llado por Xpand IT.
usuarios
:
responsables de la exploración de los
datos y conformado principalmente por los t
r
abajado
-
res del negocio, en este caso por los trabajado
r
es que
intervienen directamente en la gestión de la capacita
-
ción en le empresa.
E
val
u
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c
i
ón
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e
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o
s
r
e
s
u
l
t
a
do
s
Con el objetivo de valorar la aceptación de la a
r-
quitectura data warehousing como apoyo a la toma de
decisiones en el proceso de capacitación en Etecsa, se
tomó como criterio para la selección, que los t
r
abaja
-
dores y directivos que lo conforman cuenten con 10
años o más de experiencia en la empresa y
s
e desem
-
peñen en funciones a
f
ines a la gestión del p
r
oceso de
capacitación. Esta selección a juicio los decla
r
a como
especialistas, conformando una muestra no p
r
obabi
-
lística o dirigida (Battaglia, 2008) de un total de 21
trabajadores.
Para que los especialistas tuvieran una mejo
r
vi
-
sión de la solución se realizó una presentación de la
misma, se con
f
iguró la arquitectura data
w
a
r
ehou
-
sing en un ambiente de pruebas y se crearon cuentas
de usuarios para cada uno en el servidor de analítica
diseñada para ayudar a los usuarios a gene
r
a
r
f
ácil
-
D
e
f
o
r
ma gene
r
al la evaluación a
rr
ojó una puntua-
mente informes dinámicos utilizando la plata
f
o
r
ma
ción de 4,08 siendo
f
avo
r
able la aceptación de la
s
olu-
Pentaho BA.
P
roporciona una interfaz de usua
r
io
ción de la a
r
quitectu
r
a data
w
a
r
ehousing como apoyo
que ayuda al usuario a identi
f
icar y ag
r
upa
r
r
ápi
-
a la toma de decisiones. En la
f
igu
r
a 2 se muestran lo
s
vista previa de WAQR, o a través de una aplica
-
damente los datos de interés, aplicar rest
r
icciones
po
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ci
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nto
s de
r
espuesta
s de los es
p
ec
ialist
as en
c
ad
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a los usuarios y generar un informe. Lo
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i
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canti
d
a
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resultantes se pueden ver a través de la función de
de
veces
que
cada
especialista
r
espondió
cada
una
de
las catego
r
ías; donde se puede obse
r
va
r
que un eleva-
do po
r
ciento co
rr
esponde a las catego
r
ías de acuerdo
y muy de acue
r
do
(
29% y 48%
r
espectivamente
)
.
D
ent
r
o de las suge
r
encias más signi
f
icativas emitida
s
po
r
los usua
r
ios se encuent
r
an, la inclusión de ot
r
os objeti-
vos e indicado
r
es de la actividad de capacitación median-
te la a
r
quitectu
r
a p
r
esentada y la necesidad de integrar la
inte
rf
az de análisis de los datos del se
r
vido
r
de Pentaho
dent
r
o de la inte
rf
az del sistema ope
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acional Sagec.
C
on
c
l
u
s
i
on
e
s
Luego de
r
ealiza
r
las encomiendas de la p
r
e
s
ente
investigación y de
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