Diseño e implementación de un sistema de información de apoyo a la gestión de proyección de demanda en una aerolínea

Ingeniero Civil IndustrialLa industria aérea de transporte de pasajeros está inmersa en dinámicas de constante cambio, es muy sensible a las situaciones económicas globales y a las contingencias internacionales. En Latino américa, es una industria aún en desarrollo, tendiendo a tener demandas crecientes y oportunidades de nuevos mercados, a diferencia de otras regiones, donde existe un nivel de madurez mayor. El presente informe da cuenta del trabajo de memoria, el cual tiene por objetivo diseñar e implementar un sistema de información de apoyo a la toma de decisiones táctico comerciales dentro de una aerolínea, con especial énfasis en las decisiones referidas a la proyección de pasajeros, proceso clave que permite coordinar acciones de corto y mediano plazo en los equipos comerciales y lograr capturar oportunidades. El trabajo se justifica sobre la base que no existe un sistema de información ni definición homogénea que apoye corporativamente procesos comerciales de corto y mediano plazo, estos procesos se definen en base a muchos reportes y fuentes información, pero que no siempre contienen datos de bases equivalentes e indicadores con una misma definición, aumentando los costos de coordinación. Por lo tanto, es necesario establecer un sistema y proceso claro que permita entregar información de alto nivel para la toma de decisiones. Para lograr el objetivo planteado es necesario realizar una serie de actividades: Definir los requerimientos de las áreas que utilizarán el sistema, seleccionar las bases de datos, consensuar una definición de los indicadores, realizar la extracción, transformación y carga de estos datos. Finalmente, aplicar una metodología de proyección de demanda para agregarla, posteriormente, a un reporte de información y definir los procesos para su actualización. Algunas de las dificultades que aparecen, es la gran cantidad de información, y las múltiples fuentes donde puede ser obtenida, lo que complejiza la extracción y análisis de datos. Otra dificultad, es la unificación de los indicadores. Dado que los análisis que se hacen con los datos son múltiples, hay que estudiar cuales son las métricas adecuadas y como construirlas. Los resultados son prometedores, en la implementación piloto, se logró disminuir el tiempo de los analistas de negocio dedicado a obtener datos en un 11%, las proyecciones obtenidas en mercados de mayor ingreso tienen un margen de error cercano al 10%, que se traduce en mejores decisiones en el corto y mediano plazo