Realizar el análisis de las capacidades analíticas del Grupo Daabon, a través del levantamiento y descubrimiento de información en los procesos críticos de la empresa y la evaluación de un modelo de madurez, que permitan explotar la información a través de modelos analíticos, para la toma de decisiones y dar respuesta a las preguntas de negocio de manera oportuna y eficiente.  

• Identificar los flujos información a través del mapeo de datos generados durante su ciclo de vida. 
• Realizar el análisis de la información estratégica y de funcionamiento de Daabon para identificar las necesidades y requerimientos organizacionales frente a la información y los datos. 
• Identificar las preguntas de negocio y los análisis requeridos para ser considerados en los modelos analíticos. 
• Determinar el estado actual respecto al nivel de madurez en la implementación de buenas prácticas asociadas a la gestión de la información y los datos.  
• Definir una metodología para la implementación de modelos analíticos en el grupo Daabon, desarrollada a través de un ejemplo específico para la Refinería número 4 (R4) que responda a una necesidad puntual del negocio.   
• Identificar las brechas del Grupo Daabon para alcanzar el estado esperado frente a la implementación de buenas prácticas asociadas a la gestión de la información y los datos.  
• Establecer un modelo de gestión y gobierno de datos replicable a toda la organización que permita gestionar, confiar, usar y acceder fácilmente a la información. 

• Diagramación de artefactos para el entendimiento transversal del negocio con el fin de visualizar y comprender la relación entre las diferentes áreas y procesos. 
• Identificación de los datos y su ciclo de vida en los diferentes procesos y aplicaciones para la refinería número 4.
• Definición de la metodología de gobierno y gestión de datos. 
• Definición de una guía aplicada para la implementación de modelos analíticos. 
• Definición de una arquitectura unificada de datos desarrollada a través de una serie de transiciones para alcanzar la arquitectura objetivo. 
• Evaluación del caso de negocio que sustenta la viabilidad de la hoja de ruta para la implementación de la arquitectura de datos objetivo.

El Grupo Empresarial Daboon genera una gran cantidad de información que no está siendo analizada, lo que produce perdida de oportunidades, toma de decisiones ineficiente, falta de capacidad para adaptarse a los cambios del mercado y percepción incompleta del cliente, por esto, Daabon ha decidido enfocarse en desarrollar las capacidades analíticas necesarias, que le permitan explotar esta información, con el objetivo de establecer una ventaja sobre sus competidores, aumentar el reveneu, mejorar la experiencia de sus clientes y crear nuevas líneas de negocio. 

Como parte del desarrollo del proyecto de grado se definió el modelo analítico que da respuesta a la pregunta de negocio "¿Cómo predecir las fallas en equipos de producción?" asociada al equipo de mantenimiento, que ha identificado que se tiene un promedio de paradas al mes por mantenimiento correctivo de aproximadamente 20 horas, dejando de producir 800 toneladas de aceite refinado, ya que por cada hora de operación se producen 40 toneladas de aceite. Se espera que con la implementación de modelos analíticos se mejore la exactitud de los planes de mantenimiento que se ejecutan hoy en día en la planta de refinación R4, logrando aumentar la eficiencia de la planta en 2,5 horas y generando un ahorro de $781.000.000 anuales. Adicionalmente, a través de estos modelos se logrará una disminución en los costos de mantenimiento hasta de un 5%.

Por otra parte, como valor adicional al negocio se generaron los siguientes entregables para fortalecer el desarrollo de sus capacidades analíticas:

• Entregar al grupo empresarial una base sólida de los lineamientos del gobierno de datos para el uso eficiente de los mismos. 
• Contar con una hoja de ruta para la implementación del gobierno y arquitectura de datos, para la toma de decisiones estratégicas basadas en datos oportunos, confiables y consistentes. 
• Definición de un gobierno de información que apoye las iniciativas de negocio de manera centralizada y coordinada. 
• Identificación de puntos de integración de la información con un enfoque en calidad para asegurar la confiabilidad de la analítica de datos. 
• Definición de una metodología fácilmente replicable en otras áreas o líneas del negocio

Se relacionan a continuación algunos testimonios entregados por algunos integrantes de la gerencia del grupo:

"Para personas no técnicas como nosotros, encontramos mucho valor en el proyecto ejecutado por los estudiantes, para tener un camino claro en la implementación y entender los conceptos asociados tanto al gobierno de datos como a los proyectos de analítica" Jaime García - Chief Control Officer

"Los entregables generados serán usados para otros proceso de negocio y como base para el proyecto general de capacidades analíticas del grupo" Andrés Vasquez - Consultor Daabon

"Considero que es necesario aplicar los lineamientos que nos entregan con respecto al tema de gobierno y gestión de datos siendo un punto importante la creación de la mesa técnica de gobierno" Franco Araujo - Director Global Contraloría