Integración de entorno big data en la gestión financiera de un sistema bancario para optimizar productos, servicios internos y toma de decisiones

• Autor: Huapaya Vásquez, José Alberto
• 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:20.500.12672/17040
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/17040
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas de almacenamiento y recuperación de información - Bancos; Bancos - Tecnología de la información - Perú; Bancos - Automatización; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Describe la integración de un entorno Big Data en la gestión de productos y servicios de una entidad bancaria optimizando productos financieros y tomas de decisiones, donde sus distintas áreas de negocio tienen sistemas y bases de datos están aisladas provocando mayor consumo de recursos informáticos, mayor mantenibilidad y en muchos casos retraso de procesos. Este problema es común en entidades financieras y se vuelve crítico cuando nuestra empresa es transnacional, multiplicando estas bases de datos aisladas, como es nuestro caso. Para todo ello, el área de Arquitectura de Datos planteó lineamientos como centralizar la información en un entorno big data asegurando la accesibilidad progresiva de los usuarios de negocio para nuevas iniciativas de analítica financiera y con ello ir apagando las bases de datos aisladas. El entorno big data comprende la capa de ingesta de datos en un Data Lakemediante el procesamiento distribuido de spark; y otra capa de consumo de información a través de sandboxes, donde los usuarios podrán realizar analítica avanzada y reportería con herramientas de inteligencia de negocios. Como resultados de la integración, se tienen varios proyectos trabajando sobre este entorno Big Data, que están productivos con data gobernada, flujos definidos y con mejores tiempos de respuesta en procesos que anteriormente se desarrollaban en base de datos tradicionales. Con ello, las áreas de negocio tienen productos y servicios más eficientes.