Metodología de la investigación de mercado que coadyuve la toma de decisiones en marketing político basado en herramientas de Business Intelligence

Abstract

El contenido del presente trabajo de tesis de grado, se enfoca en el uso de tecnologías de Data Warehouse (DW) y Business Intelligence (BI) aplicado al Marketing Electoral. De esta forma nace la idea de diseñar y desarrollar una “Metodología de Investigación de Mercado que coadyuve la toma de decisiones en Marketing Político basada en Herramientas de Business Intelligence (Inteligencia de Negocios)”, que permita contribuir a la toma de decisiones a los Partidos Políticos, Organizaciones Partidarias (OP) o Agrupaciones Ciudadanas, de forma estratégica, para satisfacer la demanda del mercado electoral. Para ello, dentro de la metodología se inicia con un plan de marketing político como herramienta de trabajo para ayudar en la identificación de los objetivos políticos, las estrategias y tácticas políticas para conseguirlos, que sirva de base y guía en todo el trabajo de cualquier campaña política. Para definir el despliegue de sistemas de información, concretamos la aplicación referente a los sistemas de BI y DW, luego de realizar el análisis de requerimientos se pasa a la definición de los requerimientos, en gran medida en proceso de entrevistas, consultas directas, bases de datos de encuestas realizadas, se pasa a analizar los sistemas transaccionales identificando los indicadores y perspectivas de análisis, se diseña el modelo conceptual con los indicadores identificados, como punto de partida con alto nivel de definición para su presentación a las OPs y jefes de campaña. Como siguiente paso se hace el análisis de los sistemas transaccionales (OLTP), identificando el origen de los indicadores en los sistemas transaccionales y determinando la forma de su cálculo. Para posterior correspondencia entre los objetos definidos en el modelo conceptual y las fuentes de datos existentes. Definir el nivel de granularidad o nivel de detalle de los datos a obtener para cada dimensión de análisis. Con esta definición se realiza el diseño del modelo lógico del DW, para lo cual según la metodología planteada se selecciona el tipo de esquema estrella y para profundizar copo de nieve con el fin de normalizar estas tablas de datos y reducir el espacio de almacenamiento al eliminar la redundancia. Se construye las tablas de dimensionales para cada una de las perspectivas de análisis considerada, definición de las tablas de hechos que contendrá la información a partir de los cuales construiremos los indicadores de análisis, realizando las uniones o relaciones entre las tablas de dimensiones y las tablas de hechos. El último proceso de la metodología es el proceso ETL, para el análisis, definición y desarrollo de todos aquellos procesos necesarios para la extracción, transformación y carga de datos desde los sistemas origen para “llenar” el DW. Posterior se realiza el Performance y mantenimiento del DW por el continuo crecimiento en el gran volumen de datos realizando ajustes en el diseño del DW y mantenimiento en el tiempo, que nos permitirá la explotación del Data Warehouse mediante diversas técnicas dependiendo del tipo de aplicación que se dé a los datos utilizando Query & Reporting y On-line Analytical Processing (OLAP) Obteniendo de esta forma, información que permita el diseño de estrategias que respondan al mercado y así permitir a las Organizaciones Partidarias la “Toma de Decisiones”, adecuada que se traduzcan en beneficios para dirigir una justa electoral.