“Datamart para el servicio de comedor universitario de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2017”

Abstract

El servicio de comedor universitario de la Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, es un órgano de apoyo encargado de brindar servicio de alimentación como desayuno, almuerzo y cena a los estudiantes universitarios de escasos recursos económicos. Para acceder a este servicio los estudiantes compran su pase o ticket y el control de la cantidad de comensales se registra en un cuarderno en la cual se registra la cantidad de ticket y pases por fecha; este registro sirve como dato para la nutricionista para preparar la cantidad de dieta alimentaria por día, se toma la información registrada del día anterior, pero se ha observado que esta información no es eficaz y oportuna, porque esta cantidad puede variar debido a que hay días que la programación de las dietas alimentarias no cumple con las espectativas de los estudiantes; por ende disminuye la demanda de comensales y cuando la preparación de la dieta es del agrado del comensal hay mayor demanda de comensales. Por otro lado el comensal universitario desconoce de la información del aporte nutricional de los alimentos que consume, asimismo el personal encargado de la elaboración de las dietas alimentarias no cuenta con una herramienta que le permita acceder a la información oportuna del valor nutricional de los alimentos que utiliza en la preparación de las dietas y asi hacer una mejor elección de los insumos alimentarios y brindar una dieta apetitosa y nutritiva. El objetivo de esta investigación, fue desarrollar un Datamart que brinde información táctica, mediante técnicas e instrumentos, la metodología Hefesto, un administrador de base de datos relacional SQL Server 2012, el desarrollo y automatización de los procesos ETL mediante Integration Services, la construcción e implementación de los cubos OLAP que se realiza mediante Analysis Services de SQL Server 2012, con la finalidad de apoyar al servicio de comedor universitario, UNSCH, 2017, brindando información táctica oportuna a los usuarios finales. El resultado al aplicar el método para el DataMart, ha sido obtener información táctica de la dieta alimentaria para la demanda de comensales por dieta y los indicadores de los macro y micronutrientes de las dietas alimentarias.