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Análisis pedidos de venta y preparación almacén con Power BI | TFM Máster en BI

Contenidos del Post

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Presentación y experiencia Máster BI | Alfredo J. García

alfredo j garcia sierras - Verne Academy

Alumno: Alfredo J. García Sierras

Profesión: Técnico Informático

Edición del Máster cursado: XI

¿Qué te llevó estudiar el Máster?

Ante una situación de inestabilidad laboral tuve que detenerme a pensar hacia dónde quería ir en el cada vez más extenso y especializado campo de la tecnología. Decidí que debía aprovechar mi experiencia y conocimientos y especializarme en el mundo del análisis de datos. Estudié diferentes opciones y finalmente me decidí por el Máster en BI & Advanced Analytics en tecnologías Microsoft de Verne Academy.

¿Qué te ha aportado?

La realización del Máster me ha aportado una visión más amplia de lo que es el mundo de los datos. He podido conocer diferentes metodologías, procesos y tecnologías, con aplicaciones prácticas en el tratamiento de los datos para llevarlos a un estado final de consumo como información por parte de los usuarios.

¿Cómo ha sido trabajar con tus profesores?

Desde el primer día se generó una dinámica de trabajo en la que se complementaba con casos prácticos la teoría que íbamos viendo. He de destacar la experiencia práctica de los profesores en los diferentes módulos que hemos ido viendo a lo largo del Máster, además de su disposición y colaboración para solventar las dudas que nos han ido surgiendo en clases, tutorías, foro, etc.

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Antecedentes del proyecto final: Análisis pedidos de venta y preparación almacén con Power BI

Cuando tengo que plantearme el tema a desarrollar en el TFM estudio diferentes necesidades que me habían solicitado desde el negocio y que tenía pendientes de desarrollar una solución.

Entre estas, apareció la necesidad de conocer cómo era la carga de pedidos de venta en el sistema a lo largo del día, saber el recorrido de un pedido desde que se carga en el sistema hasta que llega al cliente la mercancía y los procesos de preparación en almacén.

Me pareció un tema apropiado para el TFM, teniendo en cuenta mis conocimientos y experiencia, tanto en la parte tecnológica como funcional.

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Objetivos del proyecto final: Análisis pedidos de venta y preparación almacén con Power BI

Repositorio único centralizado

El repositorio único contendrá unos datos fiables, habrán sido depurados y estructurados, y estarán disponibles para la utilización de las herramientas de análisis y reporting. El origen de datos será el ERP principalmente, pudiendo tener otros orígenes de datos como Excel y Access.

Se generará un área de replicación o staging sobre la que se depositarán los datos limpios para utilizarlos como fuente en la generación del datawarehouse. Los accesos a datos “en línea” se reducirán a las mínimas situaciones. Esto nos permitirá no cargar el sistema transaccional de producción, tanto a nivel de rendimiento como de bloqueos

Herramientas de análisis

Para el análisis de información se utilizará Microsoft Power BI como herramienta principal, disponiendo también de las aplicaciones de Microsoft 365. Los usuarios que necesiten analizar la información deben disponer de ella de manera sencilla y ligera.

El acceso a la información debe estar disponible en todo momento y lugar, se podrá consultar utilizando dispositivos móviles o de sobremesa, obteniendo siempre la misma situación del dato como un valor único y consistente para la empresa. Para ello, se utilizará un Gateway on-premise que permitirá la actualización del servicio de Power BI en la nube de manera periódica y programada, o de manera manual, si se considera necesario.

“Cuando me hice el primer planteamiento del proyecto desconocía muchos conceptos y técnicas para la transformación y modelado de datos, creía que tenía una buena idea de visualización. Conforme iba avanzando el Máster e íbamos introduciéndonos más en metodologías, técnicas, procesos, etc., fui dándole forma al trabajo. En las reuniones de revisión con mi tutor David, pudimos debatir alternativas para dar soluciones a problemas que nos iban surgiendo, largos debates. De hecho, ya avanzado en el tiempo y cercana la entrega del trabajo, decidí hacer un cambio en el modelo, manteniendo la estructura de estrella modifiqué las tablas de dimensiones y hechos referentes a pedidos, y me tocó correr para llegar a tiempo a la entrega.”
Alfredo J. García Sierras

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Desarrollo del proyecto final: Análisis pedidos de venta y preparación almacén con Power BI

Arquitectura de la solución

Arquitectura solución Alfredo
  • Origen de datos
    Servidor con BBDD SQL Server.
    Los orígenes de datos no SQL se ubicarán en el servidor de archivos en las carpetas de red departamentales.
  • Area de Staging
    Servidor BBDD SQL server destinado a servicios de BI.
  • SQL Server Integration services
    La BBDD de Integration Services se ubicará en el servidor de servicios BI.
    Integration services se utilizará para hacer los procesos de transformación y carga.
  • Data Warehouse
    Servidor BBDD SQL server destinado a servicios de BI.
  • Alojamiento para informes y componentes de visualización
    Los informes se publicarán en el servicio de Power BI de Microsoft en la nube, lo que permitirá su accesibilidad y disponibilidad desde ubicaciones externas.
    Este servicio está ubicado externamente a las instalaciones en las que se ubican los sistemas donde residen los datos.
  • Sistema de desarrollo informes
    Power BI desktop es la herramienta con la que se van a desarrollar los informes que se publicarán posteriormente en el servicio de power BI para dar accesibilidad al resto de usuarios.
  • Gateway
    El Gateway es un servicio que residirá en un servidor local (Srv-BI) y que permite conectar el servicio de power BI en la nube y realizar actualizaciones programas de los informes desarrollados, lo que permite mantener los datos actualizados.
  • Visualización
    Para la visualización de los diferentes componentes desarrollados (paneles, Apps, informes) utilizaremos los navegadores (PCs), o las aplicaciones disponibles para los diferentes sistemas móviles (tabletas, móviles, etc.).

Máster en BI & Advanced Analytics

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Retos del proyecto final

La empresa platea las siguientes cuestiones a las que debe dar respuesta el modelo:

  • Actividad de la parte de ventas en cuanto a la carga de pedidos
    a) Franjas horarias en las que se cargan los pedidos.
    b) Número de Pedidos y líneas por comercial, tipo de servicio y tipo producto (codificado-genérico).
    c) Valoración de pedidos y líneas.
  • Servicio de pedidos
    a) Análisis del tipo de servicio de los pedidos y líneas y su estado de servicio (Completo, Parcial y Sin servir).
    b) Análisis en el tiempo del servicio de los pedidos y líneas, poder ver el número de albaranes generados de un pedido y en las fechas que se entregan.
    c) Catalogación del servicio por los días de entrega.
    d) Análisis de entregas por rutas.
  • Actividad de almacén
    a) Preparación por operario de almacén, número de documentos y tiempos.

Requisitos operacionales:

  1. La accesibilidad al sistema será de diaria 7:00 a 00:00 horas.
  2. El acceso se deberá poder hacer desde los terminales de la empresa y de forma remota desde terminales móviles.
  3. El estado de los datos será a día anterior, se actualizarán los datos en proceso nocturno de 0:00 a 7:00 horas.

Beneficios del TFM

En este apartado podemos diferenciar dos aspectos:

  • Con respecto a la calidad de los datos y la disponibilidad de una versión única de los mismos
    La empresa dispondrá de los mismos datos para su análisis, todos los usuarios utilizarán los mismos datos, válidos, lo que evitará las pérdidas de tiempo sobre origen, significado, validez, etc.
  • Sobre el análisis de los procesos
    Se podrá analizar los tiempos de carga de pedidos a lo largo del día por parte del personal de ventas y la generación de cuellos de botella en la preparación de almacén, pudiendo definir pautas de trabajo y organizar los recursos de acuerdo con los tiempos de carga.
    También se podrán analizar el tipo de servicio de los pedidos, los tiempos de entrega de los productos a clientes finales y tomar acciones de cara a mejorar los plazos de entrega.

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Proyecto de análisis pedidos de venta y preparación almacén con Power BI en imágenes

Conclusiones del TFM: respuesta del modelo

El modelo definido responde a las siguientes preguntas:

  1. Carga de pedidos/líneas por vendedores en periodos de tiempo con comparativo YTD y Año Anterior.
  2. Tipo de Servicio y Estado de Servicio de Pedidos y Líneas en el tiempo.
  3. Catalogación del servicio en base a los días de servicio.
  4. Preparación de picking en almacén por preparador en periodos de tiempo con comparativo YTD y Año anterior.
“Sin lugar a duda, a la entrega del trabajo mis conocimientos no eran los mismos que con los que hice el planteamiento inicial, y como suele pasar, ya tenía una nueva versión en la cabeza para hacer unas mejoras. Mi agradecimiento a todos los miembros de Verne Academy que han participado en el Máster, tanto a nivel docente como organizativo, por su dedicación y profesionalidad.”
Alfredo J. García Sierras
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