Aplicativo web integrado con API Rest Google Cloud para el proceso de análisis de sentimientos en proyectos de analítica de clientes en una empresa de TI

• Autor: Carmen Sosa, Jennifer Milagros
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/12600
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/12600
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: API REST; Google Cloud; Minería de Opiniones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación fue desarrollada con el objetivo de destacar el uso de tecnologías avanzadas integradas y herramientas poderosas integradas con técnicas de Machine learning (MLN), como la API Natural Language de GPC, usada para optimizar el proceso de análisis de sentimientos en una empresa de TI. El estudio demuestra cómo la automatización de tareas operativas puede aumentar la eficiencia y productividad en el procesamiento de análisis de grandes volúmenes de datos como los comentarios de usuarios, lo que permite a los analistas enfocarse en actividades estratégicas de mayor valor. La presente investigación propone una solución automatizada a una empresa de TI, dicha solución incluye un aplicativo web que facilita la carga de archivos, el análisis automático de sentimientos y entidades, y la generación de informes detallados en formatos accesibles, como Excel. El backend, desarrollado en Python con Flask, interactúa de manera eficiente con Google Cloud, garantizando tiempos de respuesta reducidos y una mayor cobertura en el procesamiento de solicitudes. Los resultados obtenidos validan la hipótesis de que la implementación de tecnologías de análisis automatizado puede mejorar significativamente el desempeño de los trabajadores y los tiempos de entrega de resultados, contribuyendo al crecimiento y mejora continua de la empresa.