Implementación de un modelo de datos para la identificación de potenciales clientes y optimización del spread comercial en el negocio de cambio de divisas en un entorno Big Data de una entidad bancaria
Descripción del Articulo
Desarrolla la implementación de un modelo de datos en el entorno Big Data de una entidad bancaria llevado a cabo en el año 2021. Busca incrementar la rentabilidad del negocio de compra y venta de divisas, identificando a potenciales clientes que requerían realizar ese tipo de operaciones y optimizan...
Autor: | |
---|---|
Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | UNMSM-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/17837 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/17837 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Bancos - Procesamiento de datos Bancos - Programas para computadoras Scrum (Desarrollo de software para computadora) https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.06 |
Sumario: | Desarrolla la implementación de un modelo de datos en el entorno Big Data de una entidad bancaria llevado a cabo en el año 2021. Busca incrementar la rentabilidad del negocio de compra y venta de divisas, identificando a potenciales clientes que requerían realizar ese tipo de operaciones y optimizando el spread comercial. La construcción del modelo se realizó utilizando el marco de trabajo Scrum y se usaron las tecnologías Spark en su versión 2.4 y Python en su versión 3 para los procesamientos de datos. La entidad bancaria tuvo un incremento de clientes en un 3.38% posterior a la implementación del modelo, así mismo se identificó que la rentabilidad del negocio se incrementó en un 4.57% en sus operaciones de cambio de divisas. |
---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).