Implementación de un Data Lake en AWS para mejorar la gestión de datos en una universidad

• Autor: Mosqueda Dávila, Winy Yaribel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/22623
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/22623
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Bases de datos - Sistemas de información; Toma de decisiones; Universidades - Perú; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Los datos son actualmente parte fundamental para la toma de decisiones en las organizaciones, y su análisis eficiente proporciona una ventaja competitiva. Las universidades, al igual que muchas otras organizaciones, generan y procesan conjuntos de datos amplios y diversos procedentes de diversas fuentes. Los sistemas tradicionales de gestión de datos ya no son suficientes para manejar este volumen y diversidad de datos. La universidad reconoció la necesidad de mejora, ya que los sistemas de bases de datos locales y los procesos luchan por hacerle frente a la diversidad de información en constante aumento. Los retrasos, los bloqueos del sistema y las limitaciones de almacenamiento se volvieron habituales. Además, los datos a menudo permanecían aislados, limitando su utilidad. Para abordar estos desafíos, se optó por implementar un Data Lake en la nube de AWS, que transformará a la universidad en una organización data-driven. El Data Lake sirve como un repositorio centralizado para diversas fuentes de datos, lo que permite una integración y análisis de datos sin problemas. Estos datos integrados empoderarán a diversos departamentos para desarrollar y aplicar modelos predictivos, mejorando en última instancia el proceso de toma de decisiones en toda la organización. Al adoptar este enfoque orientado al futuro para la gestión de datos, la universidad tiene como objetivo lograr una mayor agilidad, flexibilidad y competitividad en un mundo cada vez más impulsado por los datos.