Desarrollo de una solución de Big Data en una entidad bancaria para refactorizar sus procesos de migración y toma de decisiones
Descripción del Articulo
        Describe el desarrollo de una solución de Big Data en una entidad bancaria para refactorizar sus procesos de migración y toma de decisiones. Presentando una propuesta de solución que permite resolver los problemas actuales que presenta la organización como son las lentitudes de procesamiento, incons...
              
            
    
                        | Autor: | |
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| 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:20.500.12672/17902 | 
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/17902 | 
| Nivel de acceso: | acceso abierto | 
| Materia: | Bancos - Programas para computadoras Datos masivos https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | 
| Sumario: | Describe el desarrollo de una solución de Big Data en una entidad bancaria para refactorizar sus procesos de migración y toma de decisiones. Presentando una propuesta de solución que permite resolver los problemas actuales que presenta la organización como son las lentitudes de procesamiento, inconsistencia de los datos y la necesidad de contar con datos que aporten valor al negocio. La metodología utilizada para este proyecto fue SCRUM, la cual ha permitido a la organización agilizar las actividades y adoptar progresivamente nuevas tecnologías en el entorno Data Lake utilizando buenas prácticas de Big Data, lo cual ha permitido mejorar los procesos actuales brindándole: Procesamiento distribuido, Almacenamiento distribuido, Alta disponibilidad, Encriptación de datos y Gobierno de datos. Finalmente, se tiene como resultados esperados la creación de un modelo de solución para refactorizar los procesos de migración bajo el entorno Big Data, brindándole solución a la aplicación de un modelo de datos que permita al área de riesgos identificar que clientes podrían acceder a un crédito. | 
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 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).
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