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Ingeniería e Investigación
versión impresa ISSN 0120-5609
Resumen
ARIAS SANABRIA, Javier Andrés; CORTES ALDA, Félix Antonio y CORTES ALDANA, Jaime Orlando. Software para la enseñanza y entrenamiento en la construcción de matrices para planeación estratégica de sistemas de información . Ing. Investig. [online]. 2010, vol.30, n.3, pp.131-139. ISSN 0120-5609.
La planeación estratégica de sistemas de información (PESI) es el proceso por medio del cual una organización determina el portafolio de aplicaciones de computador para ayudar a lograr sus objetivos de negocios. El BSP/SA (Business System Planning for Strategical Alignment) de IBM es una importante técnica para desarrollar un plan estratégico del recurso de información de toda una empresa. El BSP/SA ha sido descrito en términos de fases y tareas específicas. Las tareas son usualmente realizadas a mano y requieren de experiencia. El objetivo principal de este trabajo es el de dar a conocer una herramienta computacional que automatiza dos de las tareas más importantes de la metodología BSP/SA: la matriz procesos - organización (MPO) y la matriz procesos - clases de datos (MPC). Para desarrollar el software se hizo énfasis en las etapas de análisis, diseño e implementación del ciclo de vida de desarrollo de sistemas. Durante la etapa de análisis fue importante la revisión de la literatura y entrevistas semiestructuradas con expertos en PESI. Una contribución especial del presente trabajo es el diseño e implementación de reportes estadísticos asociados a cada matriz. La automatización de esta tarea ha facilitado a los estudiantes el proceso de análisis de la MPO y la MPC durante el desarrollo de los talleres de PESI para la asignatura de Gestión y Gerencia de Sistemas de Información (Ingeniería de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia). También se han mejorado los resultados obtenidos en los talleres.
Palabras clave : planeación estratégica de sistemas de información (PESI); procesos; organización; clases de datos; matriz de procesos vs. organización (MPO); matriz de procesos vs. cases de datos (MPC).