dc.creatorMartinez Cayhualla, Renzo Omar
dc.date.accessioned2022-11-10T04:37:40Z
dc.date.accessioned2023-06-02T16:43:03Z
dc.date.available2022-11-10T04:37:40Z
dc.date.available2023-06-02T16:43:03Z
dc.date.created2022-11-10T04:37:40Z
dc.date.issued2021
dc.identifierhttps://repositorio.untels.edu.pe/jspui/handle/123456789/818
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6595911
dc.description.abstractLos datos permiten extraer información útil para las empresas apoyándose de diferentes modelos predictivos basados en Machine Learning para la mejor toma de decisiones. Actualmente tenemos que los datos van en aumento cada día, los diferentes tipos que se requiere almacenar, el tiempo en extraer, procesar y analizar los datos con las diferentes herramientas tradicionales que utilizan las entidades financieras, no están preparados para las exigencias actuales. Por ende, las empresas sean de cualquier rubro optan por migrar sus datos e información al Data Lake basándose en Big Data. A fin de que el siguiente trabajo de Investigación se realizó con la finalidad de proponer un modelo de datos para la carga en la capa Data Processing del Data Lake basándose en los principios del modelado de datos y apoyándose de la herramienta Erwin. Buscando de tal modo tener los datos estandarizados, para su futura explotación por parte de la entidad financiera.
dc.languagees
dc.publisherUniversidad Nacional Tecnológica de Lima Sur
dc.subjectMachine Learning, Big Data, Data Lake.
dc.titlePropuesta De Un Modelo De Datos En Big Data Para La Estandarización Del Data Lake Para Una Entidad Financiera Del Perú.
dc.typeThesis


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