Diseño y desarrollo de una solución de Business Intelligence para la automatización de la gestión de la calidad de la ETSIST

Abstract

El presente proyecto nace como respuesta a una necesidad localizada en el sistema de garantía interna de calidad de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación, el cual se desarrollaba cada año de forma íntegramente manual y, a partir de ahora, recibirá la ayuda de una herramienta encargada de facilitar el seguimiento de los procedimientos y automatizar parte de los procesos del sistema. Mediante esta aplicación se consigue, no solo una mejora en los tiempos de procesado, sino una nueva manera de disponer de toda la información, que permite explorarla de una forma más avanzada. Esta disposición de la información aporta mucho valor al análisis de los datos, permitiendo descubrir nuevos planes de mejora para la calidad del centro gracias a todo el conocimiento proporcionado por la herramienta. El principal objetivo del proyecto es automatizar todo el procesado de información necesaria para la gestión del Sistema de Garantía Interno de Calidad. Esta automatización permite incorporar en la herramienta todos los datos en cuestión de segundos, y generar en las diferentes pantallas de la aplicación algunos de los informes que, posteriormente, serán presentados en el Plan Anual de Calidad. Aparte de automatizar el procesado y la generación de algunos informes, la herramienta permite realizar el seguimiento de los procedimientos y analizar los datos históricos con el fin de poder tomar mejores decisiones para la mejora de algunos indicadores.
Para el diseño y desarrollo de la solución se ha contado en primer lugar con toda la información aportada por la Subdirección de Calidad como base para el análisis del sistema y de los informes reportados. Por otra parte, se ha desarrollado un programa en Python, mediante el Entorno de Desarrollo Integrado Pycharm de JetBrains. Con este programa se realiza una primera transformación de los documentos recopilados para moldearlos de cara a su trabajo con la herramienta de Business Intelligence. Esta herramienta será QlikView, especializada en la visualización de datos, desde la cual se cargan la información con una llamada al programa en Python, se transforman de cara a la presentación deseada y se diseña el aplicativo con los informes y análisis finales. En el desarrollo del proyecto no se ha recopilado información de carácter personal que puedan incumplir alguna normativa de protección de datos. Además, la aplicación se plantea desde el primer momento como una herramienta interna, a la cual tengan acceso únicamente los responsables de calidad del centro y su uso sea únicamente explotado para la generación de informes externos o para la toma de decisiones. La metodología de trabajo consistió en establecer diferentes etapas dentro del proyecto, ajustadas a un cronograma definido. Para la primera parte de recopilación de la información y análisis de los datos se hizo un seguimiento más activo, pero con una acotación más flexible, de forma que mediante reuniones semanales se iban conociendo las necesidades y los requerimientos del proyecto. Una vez recopilada la información, y ya de forma más ajustada, se fueron definiendo objetivos semanales para el desarrollo de la parte técnica, en función del avance y de las dudas o problemas surgidos se espaciaban más o menos las reuniones con la tutora del proyecto. Por último, para la realización de la memoria se volvieron a las reuniones semanales para poder llevar el seguimiento adecuado. El proyecto ha sido realizado durante 16 semanas entre los meses de febrero y junio de 2018. La primera versión de la aplicación final incluye todos los informes definidos en los requerimientos y cubre la necesidad planteada. La capa que mejor ha sido cubierta a día de hoy es la de la automatización de la generación de los informes y el seguimiento de los mismos. En un futuro, con el uso de la herramienta y la incorporación de datos históricos se podrá explotar de forma mucho más completa la capa analítica, permitiendo incorporar en versiones futuras modelos predictivos de mejora de la calidad del centro. Además de estas mejoras en versiones futuras, se plantea la automatización del proceso de recopilación de la información, con la cual se podría depurar y optimizar el programa de transformación de datos desarrollado en Python.
Abstract:
This project was created in response to a localized requirement in the quality management system of the Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Sistemas de Telecomunicación (ETSIST), which was developed every year manually and, from now on, it will be supported by a powerful new app which will ease the monitoring of procedures and it will automate part of the system processes. Through this application, not only an improvement in the processing times is achieved, but a new way of collecting all the information, which allows to explore it in a more advanced way. This provision of information brings a lot of value to the analysis of the data, allowing to discover new improvement plans for the quality of the center thanks to all the knowledge provided by the tool. The main goal of the project is to automate all the processing of the information required to manage the Sistema de Garantía Interno de Calidad. This automation allows all the data to be incorporated in the tool in a few seconds, and the application will generate in the different screens some of the reports that will subsequently be presented by the Subdirector in the Plan Anual de Calidad. Apart from automating the processing and generation of some reports, the tool allows users to track procedures and analyze historical data to make better decisions for the improvement of some indicators. First, for the design and development of the solution, the Subdirección de Calidad has provided all the information for the analysis of the system and reports. On the other hand, a personal computer has been used for the development of a Python program, through the Pycharm Integrated Development Environment by JetBrains. This program will make a first transformation of all the documents to shape them in order to work with the Business Intelligence tool. This tool will be QlikView, a specific solution for visualization of data where all the data will be loaded calling the Python programs. After that, data will be transformed in the face of the desired presentation and finally the application will be designed with all the objects for the generation of reports and the data analysis. In the whole development of the project, personal data have not been collected, due to comply with data protection laws. In addition, the application is considered from the outset as an internal tool, which only those specifically designated people of the center have access to, and its use is only exploited for the generation of external reports or for decision making. The methodology for this project consisted in setting different stages within the project, adjusted to a specific chronogram. For the first part of data collection and analysis, more active monitoring was done, but with a more flexible dimension, so through weekly meetings the requirements for the project were being known. Once the data were compiled, and in a more adjusted way, weekly objectives were defined for the development of the technical part, depending on the progress and the doubts or problems arising, the meetings with the project mentor were differently spaced. Finally, for the development of this document, weekly meetings came back to carry out the appropriate follow-up. The project has been developed for 16 weeks between the months of February and June 2018, the report was been accomplished along with the development until the end of October 2018. The first version of the final application includes all the reports defined in the requirements. The layer that has been best covered today is the automation of reports generation and monitoring. In the future, incorporating historical data and using all the capabilities, the analytical layer will be exploited in a much more complete way, allowing predictive models to improve the quality of the center in next versions. In addition to these improvements, the automation of the process of gathering information could be developed in a way that data transformation Python program could be refined and optimized.