Revista Científica de Informática ENCRIPTAR. Vol. 4, Núm. 8 (jul - dic 2021) ISSN: 2737-6389.  
Sistema de reportes gerenciales basado en almacenes de datos, para el proceso de calificaciones del  
Sistema de Gestión Académica de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí.  
SISTEMA DE REPORTES GERENCIALES BASADO EN ALMACENES  
DE DATOS, PARA EL PROCESO DE CALIFICACIONES DEL SISTEMA  
DE GESTIÓN ACADÉMICA DE LA UNIVERSIDAD LAICA ELOY  
ALFARO DE MANABÍ  
MANAGEMENT REPORTING SYSTEM BASED ON DATA  
WAREHOUSES, FOR THE GRADE PROCESS OF THE ACADEMIC  
MANAGEMENT SYSTEM OF THE UNIVERSIDAD LAICA ELOY  
ALFARO DE MANABÍ  
Barreiro-Santana Karolyn Valeria  
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí,  
Facultad de Ciencias Informáticas. Manta, Ecuador.  
Correo: e1314770809@live.uleam.edu.ec  
Herrera-Macías Bryan Alberto  
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí,  
Facultad de Ciencias Informáticas. Manta, Ecuador.  
Correo: e1313816645@live.uleam.edu.ec  
Larrea-Plúa Johnny Javier  
Docente de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí,  
Facultad de Ciencias Informáticas. Manta, Ecuador.  
Correo: johnny.larrea@uleam.edu.ec  
Cedeño-Cedeño César Eduardo  
Docente de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí,  
Facultad de Ciencias Informáticas. Manta, Ecuador.  
Correo: cesar.cedeno@uleam.edu.ec  
RESUMEN  
En la tecnología actual relacionada a la Inteligencia de Negocios, la minería de datos es  
el proceso de extraer información de diferentes fuentes, analizarla y presentarla en  
cuadros o informes que ayuden a la empresa a comprender mejor dichos datos y  
mediante estos las operaciones que se llevan a cabo dentro de la organización, de esta  
manera obtener estadísticas relevantes para una mejor toma de decisiones en el ámbito  
administrativo. Según lo mencionado en torno a dicha tecnología se propone el diseño  
e implementación de un sistema de reportes gerenciales basados en almacenes de  
datos, para el proceso de calificaciones del Sistema de Gestión Académica de la  
Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí. El sistema de reportes que se plantea está  
desarrollado por medio de la metodología Ralph Kimball que proporciona una base  
empírica para la implementación de almacenes de datos, el proyecto se construirá  
mediante el diseño y desarrollo de un almacén de datos realizado a través de técnicas  
de Transformación, Extracción y Carga (ETL), que posteriormente permitirá la  
elaboración de cubos de datos que serán utilizados para el aligeramiento de carga del  
2
Fecha de recepción: 15 de abril de 2021; Fecha de aceptación: 28 de junio de 2021; Fecha de  
publicación: 09 de julio de 2021.  
Barreiro-Santana et al. (2021)  
Sistema de Gestión Académica y para educir información relevante para la obtención  
de los reportes necesarios para una mejora en la toma de decisiones en el proceso de  
calificaciones de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí.  
Palabras claves: datos, información, reportes, sistema.  
ABSTRACT  
In the current technology related to Business Intelligence, data mining is the process of  
extracting information from different sources, analyzing it and presenting it in tables or  
reports that help the company to better understand the data and through these the  
operations carried out within the organization, thus obtaining relevant statistics for better  
decision making in the administrative field. According to what has been mentioned about  
this technology, we propose the design and implementation of a management reporting  
system based on data warehouses, for the grading process of the Academic  
Management System of the Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí. The proposed  
reporting system is developed through the Ralph Kimball methodology that provides an  
empirical basis for the implementation of data warehouses, the project will be built  
through the design and development of a data warehouse through Transformation,  
Extraction and Loading (ETL) techniques, This will later allow the elaboration of data  
cubes that will be used to lighten the load of the Academic Management System and to  
deduce relevant information to obtain the necessary reports to improve decision making  
in the grading process of the Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí.  
Keywords: data, information, reports, system.  
1. INTRODUCCIÓN  
Con el avance de la tecnología, el proceso de gestión y manejo de grandes  
cantidades de información vienen ligados a la minería de datos (Data Mining) e  
inteligencia de negocios (Business Intelligence), mismas que facilitan  
notoriamente el análisis de diferentes tipos de datos, logrando con esto consultas  
eficientes que apoyen la respectiva toma de decisiones en una determinada  
organización.  
Una base de datos es un conjunto de datos almacenados en memoria externa  
que están organizados mediante una estructura de datos. Cada base de datos  
ha sido diseñada para satisfacer los requisitos de información de una empresa u  
otro tipo de organización, como, por ejemplo, una universidad o un hospital  
(Marques M., 2011).  
3
Revista Científica de Informática ENCRIPTAR. Vol. 4, Núm. 8 (jul - dic 2021) ISSN: 2737-6389.  
Sistema de reportes gerenciales basado en almacenes de datos, para el proceso de calificaciones del  
Sistema de Gestión Académica de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí.  
Una característica común de los deberes de los administradores es la  
responsabilidad para la toma de decisiones. Los administradores toman grandes  
decisiones (la apertura de una nueva carrera, modificación de mallas, eliminación  
de procesos, etc.) y, por supuesto, decisiones menores: la selección de un nuevo  
empleado entre cuatro candidatos al puesto, la determinación del calendario de  
producción del próximo mes o la elección de un nuevo banco para mantener  
parte de los depósitos de la organización (Solano A., 2003).  
La ejecución del trabajo tiene su enfoque en los procesos de calificaciones del  
Sistema de Gestión Académica (SGA) administrados por la Dirección de  
Información e Innovación Tecnológica (DIIT) de la Universidad Laica “Eloy Alfaro”  
de Manabí.  
Uno de los servicios que proporciona el DIIT a la comunidad universitaria es el  
Sistema de Gestión Académica (SGA), en el cual se gestionan los procesos de  
calificaciones; los mismos que en la actualidad no brindan resultados que  
permitan tomar decisiones a los directivos y funcionarios de la universidad. De  
igual manera, no son satisfactorios para los estudiantes.  
La Inteligencia de Negocios en la práctica moderna permite tener una visión  
integral de los datos de la organización que los requiere, y utilizar los mismos  
para impulsar ideas de un cambio a nivel tecnológico, eliminar las ineficiencias y  
adaptarse rápidamente a la evolución del mercado; es por esto que dada la  
importancia que tienen actualmente la gestión de datos en los procesos  
institucionales, se plantea una solución tecnológica de apoyo que consiste en un  
Sistema de reportes gerenciales, el cual se construirá mediante el diseño y  
desarrollo de un almacén de datos realizado a través de técnicas de  
Transformación, Extracción y Carga (ETL), que posteriormente permitirá la  
elaboración de cubos de datos que serán utilizados para el aligeramiento de  
carga del Sistema de Gestión Académica y para educir información relevante  
para la obtención de los reportes necesarios para una mejora en la toma de  
decisiones en el proceso de calificaciones de la Universidad Laica Eloy Alfaro de  
Manabí.  
4
Barreiro-Santana et al. (2021)  
2. MATERIALES Y MÉTODOS  
Para el desarrollo del DataWarehouse se utilizó la Metodología Ralph-Kimball,  
porque la construcción de un almacén de datos tiene su nivel de complejidad y  
la aplicación de esta metodología, facilita los procesos de desarrollo. Al  
proporcionar un enfoque de menor a mayor y detallar los pasos a seguir en la  
construcción del almacén de datos, Ralph-Kimball es la metodología idónea para  
la ejecución del trabajo, en donde se implementó el Datamart de calificaciones  
para luego ser integrado de a poco al DataWarehouse.  
Gráfico 1. Enfoque de la Metodología Ralph Kimball  
Datamart  
Datamart  
DataWarehouse Empresarial  
Arquitectura de Bus  
•
•
•
Modelo dimensional.  
Datos atómicos y agregados.  
Datamart  
Uso  
de  
dimensiones  
conformadas.  
•
Diseñado para almacenar datos  
permitiendo su explotación y  
análisis.  
Fuente: (Rivadera G., 2010).  
Según W. H. Inmon (considerado por muchos el padre del Data Warehouse), un  
Data Warehouse es un conjunto de datos orientados por temas, integrados,  
variantes en el tiempo y no volátiles, que tienen por objetivo dar soporte a la toma  
de decisiones.  
Según Ralph Kimball (considerado el principal promotor del enfoque dimensional  
para el diseño de almacenes de datos), un Data Warehouse es una copia de los  
datos transaccionales específicamente estructurada para la consulta y el  
análisis.  
5
Revista Científica de Informática ENCRIPTAR. Vol. 4, Núm. 8 (jul - dic 2021) ISSN: 2737-6389.  
Sistema de reportes gerenciales basado en almacenes de datos, para el proceso de calificaciones del  
Sistema de Gestión Académica de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí.  
2.1. Método de investigación de campo  
El método de investigación de campo se aplica directamente en el lugar donde  
se encuentra el problema, en este caso, en la Dirección de Informática e  
Innovación Tecnológica (DIIT), para la obtención de información y el análisis de  
los requerimientos a tomar en cuenta en el desarrollo del trabajo.  
2.2. Método experimental  
El método experimental, se utiliza para la identificación, análisis e interpretación  
de elementos particulares y necesarios para implementar el sistema de reportes  
gerenciales en la DIIT, tales como:  
➢
➢
➢
➢
La elección del gestor de base de datos más idóneo para el manejo de la  
información.  
La selección de la metodología adecuada para la construcción del  
Datamart de calificaciones.  
La aplicación de procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) en  
la información de la base de datos proporcionada por la DIIT.  
La elaboración del respectivo diseño del Datamart y la definición de los  
tipos de reportes para el sistema de apoyo a la toma de decisiones en el  
proceso de calificaciones.  
Con la aplicación del método, mediante el estudio y comparación de posibles  
opciones, se logran establecer las herramientas y técnicas que mejor se adapten  
para el desarrollo del sistema de reportes gerenciales, en base a los recursos  
disponibles y las necesidades a resolver.  
2.3. Especificaciones técnicas  
En lo que a software se refiere, la universidad cuenta con todas las aplicaciones  
y licencias que se emplearan para el equipo en donde será implementado la  
solución de inteligencia de negocios que se propone.  
En Tabla 1 se muestra algunos de los componentes más representativos del  
modelo que contemplen todos sus requerimientos de información que podrían  
ser solicitados para realizar cualquier tipo de consulta analítica.  
6
Barreiro-Santana et al. (2021)  
Tabla 1. Especificaciones técnicas de software  
Especificaciones técnicas de Software  
Windows Server 2019 (Servidor)  
Sistema(s) Operativo(s)  
Windows 10 (Usuarios)  
Específicamente Microsoft Excel  
SQL Server 2019 Management  
SQL Server 2019 Developer  
Visual Studio 2019  
Microsoft Office  
Aplicaciones  
Power BI  
Fuente: Autores del proyecto  
En referencia a los requisitos de hardware, el servidor en donde se implementará  
la solución de inteligencia de negocios debe cubrir como mínimo con las  
siguientes especificaciones técnicas delimitadas en la Tabla 2 y Tabla 3.  
Tabla 2. Especificaciones técnicas recomendadas para el servidor.  
Especificaciones técnicas recomendadas para el servidor  
Marca  
HP  
Número de modelo de producto  
Fabricante del procesador  
Factor de forma  
HPE ProLiant DL380 Gen10  
Intel® Xeon® Scalable 6250  
Bastidor de 1U  
Tecnología de la memoria  
Descripción del disco duro  
Tipo de disco óptico  
RDIMM de 32 GB  
HDD 550 GB  
Unidad de CD, DVD, DVD/CD-RW  
Fuente: Autores del proyecto.  
Tabla 3. Especificaciones técnicas recomendadas para los usuarios  
Especificaciones técnicas recomendadas para los usuarios  
Procesador  
Intel Core i3 en adelante  
4 GB en adelante  
Memoria RAM  
Disco Duro  
500 GB en adelante  
Fuente: Autores del proyecto.  
2.4. Metodologías para la construcción de Data Warehouse  
Existen varias metodologías que se aplican en la construcción de almacenes de  
datos o Data Warehouse:  
7
Revista Científica de Informática ENCRIPTAR. Vol. 4, Núm. 8 (jul - dic 2021) ISSN: 2737-6389.  
Sistema de reportes gerenciales basado en almacenes de datos, para el proceso de calificaciones del  
Sistema de Gestión Académica de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí.  
➢
Metodología HEFESTO  
Es una metodología propia, cuya propuesta está basada en una muy amplia  
investigación, donde se realiza la comparación de metodologías existentes en  
procesos de confección de almacenes de datos. Se trata de una metodología  
que está en constante evolución, y se han tomado en cuenta, todas las  
respuestas satisfactorias que han aportado quienes han utilizado esta  
metodología en diversos países y con diversos fines (Bernabéu D., 2009).  
➢
Metodología SAS  
La base de esta metodología está fundamentada en la experiencia adquirida en  
el desarrollo de las diferentes fases lógicas para verificar que las soluciones  
tengan bases sólidas. Dicha metodología es iterativa, y está establecida en el  
desarrollo incremental del Data Warehouse fragmentado en cinco fases.  
(Espinosa R., 2009).  
➢
Metodología Ralph Kimball  
Ralph Kimball, creador de esta metodología, plantea la idea de un enfoque  
dimensional para el diseño de un Data Warehouse (DW), y afirma que la unión  
de todos los Data Mart (DM) de una organización constituyen el DW corporativo  
de la misma.  
La metodología establece un proceso que certifica la implementación de un  
almacén de datos: integrado, definido y variable en el tiempo, ayudando a la toma  
de decisiones; se basa en las dimensiones de las fuentes de datos, lo cual facilita  
la construcción del DW. La metodología Ralph Kimball, detallada en el Gráfico 6,  
es una opción que simplifica la complejidad en la construcción de un DW para un  
determinado negocio o entidad (Rivadera G., 2010).  
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN  
La ejecución del proyecto y los reportes obtenidos se realizó en un ambiente de  
prueba gestionado por la Dirección de Informática e Innovación Tecnológica de  
la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí, quien dio la aprobación de dichos  
resultados.  
8
Barreiro-Santana et al. (2021)  
3.1. Reportes  
Por medio de una investigación previa se determinaron la necesidad de algunos  
reportes en referencia al proceso de calificaciones de la ULEAM, estos con la  
intención de poder tener un mejor respaldo estadístico en la toma de decisiones  
a nivel gerencial. Algunos de estos reportes fueron:  
➢
Reporte de notas según el tipo de Aprobado  
Mediante este reporte, las autoridades sabrán de manera segura y con una  
estadística de respaldo, la cantidad de estudiantes por cada carrera que están  
en los siguientes tipos de “Aprobación”: Alumnos Aprobados, Alumnos en  
proceso de titulación, Alumnos del periodo actual, Alumnos reprobados por  
notas, Alumnos con retiro, etc. Para así poder realizar una planificación que  
mejore los números de estudiantes que aprueben de acuerdo con cada Facultad  
y respectiva carrera.  
Gráfico 1. Diseño del Reporte de notas según el tipo de Aprobado.  
Fuente: Autores del proyecto.  
Gráfico 2. Reporte de notas según el tipo de Aprobado en Ejecución.  
Fuente: Autores del proyecto.  
9
Revista Científica de Informática ENCRIPTAR. Vol. 4, Núm. 8 (jul - dic 2021) ISSN: 2737-6389.  
Sistema de reportes gerenciales basado en almacenes de datos, para el proceso de calificaciones del  
Sistema de Gestión Académica de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí.  
➢
Reporte de estudiantes que perdieron asignatura después de dar  
recuperación.  
Este reporte ofrece datos cuantitativos y cualitativos de los estudiantes que han  
perdido la asignatura después de haber pasado por un proceso de recuperación,  
dicho reporte muestra resultados por facultad, carrera y materias según sea el  
caso, revelando nombres de dichos estudiantes y total por cada asignatura;  
permitiendo a las autoridades conocer la cantidad de alumnos que reprueban y  
verificar si existen problemas en alguna asignatura que pudiese presentar un  
patrón constante, de esta manera tomar decisiones pertinentes al caso.  
Gráfico 3. Diseño del Reporte de estudiantes que reprobaron después de la recuperación  
Fuente: Autores del proyecto.  
➢
Reporte de cantidad de estudiantes registrados según cada  
asignatura de la malla académica  
Con este reporte las autoridades pueden tener constancia cuantitativa de los  
estudiantes que se distribuyen en cada materia y curso abierto, así constatar  
porcentajes de aprobación y reprobación al final de cada semestre.  
Gráfico 4. Diseño de Reporte de cantidad de estudiantes registrados según cada asignatura de  
malla académica.  
Fuente: Autores del proyecto.  
10  
Barreiro-Santana et al. (2021)  
Gráfico 5. Diseño de la Consulta.  
Fuente: Autores del proyecto.  
Gráfico 6. Reporte de cantidad de estudiantes registrados según cada asignatura de malla  
académica.  
Fuente: Autores del proyecto.  
A través de la ejecución de estos reportes se pudo comprobar la utilidad que  
generarían en la toma de decisiones a nivel administrativo, debido a las  
especificaciones que poseen en cada parámetro y la distribución por diseños que  
ostentan, demostrando la efectividad de la propuesta del proyecto.  
11  
Revista Científica de Informática ENCRIPTAR. Vol. 4, Núm. 8 (jul - dic 2021) ISSN: 2737-6389.  
Sistema de reportes gerenciales basado en almacenes de datos, para el proceso de calificaciones del  
Sistema de Gestión Académica de la Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí.  
4. CONCLUSIONES  
Se recopiló y analizó las tablas de la base de datos pertenecientes al Sistema de  
Gestión Académica con un total de 120 tablas, de las cuales se usaron 10 para  
la creación del Data Mart y para el cubo de datos se usaron 30 tablas de la base  
de datos transaccionales.  
Se realizó una investigación de las metodologías aplicadas existentes en el  
mercado y se determinó que para la construcción de un almacén de datos la más  
óptima es la metodología Ralph - Kimball, debido que es acorde a lo que requiere  
la entidad además que los Data Mart construidos con este tipo de metodologías  
usualmente están diseñados para consultas y generación de reportes.  
Se llevó a cabo una investigación de campo en donde se recopiló, seleccionó y  
verificó el gestor de bases de datos más recomendable para migrar la  
información, seleccionando el gestor de SQL Server y sus herramientas de  
Integration Services y como herramienta de minería de datos se usó la aplicación  
de Power BI.  
Tomando en cuenta las 30 tablas de la base de datos transaccional, se diseñó y  
construyó el cubo de datos del proceso de calificaciones usando 10 tablas  
transaccionales, 9 dimensiones y una tabla de hechos.  
Con la ejecución del cubo de datos se observó la reducción en el tiempo de  
obtención de los datos mediante reportería gerencial, dando como resultado un  
promedio de entrega de 3 minutos por reporte, además la entrega de resultados  
por medio de un Dashboard, produce una interacción visualmente atractiva entre  
tablas, gráficos y marcadores, contribuyendo a que los datos que se desplieguen  
cambien dinámicamente según las necesidades del usuario.  
12  
Barreiro-Santana et al. (2021)  
REFERENCIAS  
Bernabéu D. (2009). Introducción a la Metodología HEFESTO. Obtenido de:  
https://www.dataprix.com/es/data-warehousing-y-metodologia-  
hefesto/52-descripcion  
Curto J. (2010). Introducción al Business Intelligence. Barcelona: OUC.  
Dirección de Informática e Innovación Tecnológica (2020). Estructura orgánica y  
áreas de trabajo. Obtenido de: https://departamentos.uleam.edu.ec/diit/  
Espinosa R. (2009). Fases en la implantación de un sistema DW. Obtenido de:  
https://churriwifi.wordpress.com/2009/12/05/5-fases-en-la-implantacion-  
de-un-sistema-dw-metodologia-para-la-construccion-de-un-dw/  
Kimball et al., The Data Warehouse Lifecycle Toolkit. 2nd Edition. New York,  
Wiley, 2008.  
Marqués de:  
https://libros.metabiblioteca.org/bitstream/001/353/5/978-84-693-0146-  
.pdf  
M.  
(2011).  
Base  
de  
Datos  
Obtenido  
3
Rivadera G. (2010). La metodología de Kimball para el diseño de almacenes de  
datos. Obtenido de:  
https://www.ucasal.edu.ar/htm/ingenieria/cuadernos/archivos/5-p56-  
rivadera-formateado.pdf  
Rodríguez J. (2015). Como hacer inteligente su negocio: Business Intelligence a  
su alcance. México: Patria.  
Silberschatz, K. &. (2011). Database System (Sexta ed.). New York: McGraw-  
Hill.  
Solano A. (2003) Toma de Decisiones Gerenciales. Obtenido de:  
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/4835719.pdf  
13