Modelo de un Data lake en la nube para la automatización del proceso de medición de envíos de campañas de un homecenter basada en la metodología Mambo

• Autor: Perales Barrios, Yosselin Vanessa
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/16906
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/16906
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Big data; Google Cloud Plataforma; ciclo vida del dato; vida del dato, arquitectura data lake; Metodología Mambo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

En este trabajo se propone una solución para un caso de análisis de información generada en las plataformas de un Homecenter del área de marketing, que actualmente tiene como repositorio de datos a un data warehouse y base de datos con información solo estructurada, esta solución incorpora tecnologías de big data en cloud, mediante el diseño e implementación de una arquitectura de data lake en Google cloud con sus servicios para cubrir las fases del ciclo de vida del dato mediante la metodología Mambo, con el fin de procesar, almacenar, disponibilizar la información y generar visualizaciones para la posterior toma de decisiones, logrando consolidar, integrar y actualizar la data para los procesos que tiene un Homecenter. A su vez, se identifica como problemática la falta de acceso, centralización, e integración de información que impacta en el proceso de medición de envíos de las campañas de marketing, compra de productos y servicios del Homecenter. También se necesita incorporar técnicas de analítica avanzada sin la necesidad de navegar por diferentes repositorios teniendo todos los datos centralizados y disponibles, con el objetivo de que el Homecenter siga siendo competitivo en el contexto de la transformación digital que las empresas llevan a cabo hoy en día. Por ende, se analiza el nuevo paradigma de Data Lake que las empresas deberían adoptar para seguir siendo competitivas, en particular pequeñas y medianas empresas que actualmente poseen soluciones de data warehouse (EDW), y se propone la adopción de tecnologías de big data y procesamiento en la nube para que un cliente hipotético pueda adecuarse al nuevo escenario.