Sistema de Business Intelligence para analizar el comportamiento transaccional de usuarios en canales digitales del sector financiero en el Perú

• Autores: Vega Cairo, Diego Saul, Garay Hinojosa, Fernando Kubilay
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/685605
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/685605
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Business Intelligence; Canales digitales; Databricks; Transformación digital; Análisis transaccional; Dashboards interactivos; Sector financiero; Visualización de datos; Digital channels; Digital transformation; Transactional analysis; Interactive dashboards; Financial sector; Data visualization; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Actualmente, el crecimiento en el uso de medios de pago digitales ha originado una gran cantidad de información transaccional. No obstante, estos datos no están siendo utilizados estratégicamente, debido a la falta de un sistema que permita visualizar y analizar con eficacia tanto el comportamiento de los usuarios como el volumen de transacciones por canal. Ante esta problemática, se plantea el desarrollo de un sistema de Business Intelligence (BI) orientado a examinar el comportamiento transaccional de los usuarios dentro de los canales digitales del sector financiero, especialmente enfocado en servicios de pago digital. Esta solución busca convertir los datos de las transacciones en insights útiles que respalden decisiones estratégicas, optimicen la experiencia del cliente y refuercen la seguridad operativa. La plataforma seleccionada para el proyecto es Databricks, que permitirá integrar y procesar datos en tiempo real, facilitando la creación de dashboards interactivos y reportes precisos. El desarrollo se ejecutará en un periodo de cuatro meses, abarcando desde la recopilación y transformación de datos, hasta la validación final del sistema en la nube.