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dc.contributor.advisorUllón Ramírez, Agustin Eduardo
dc.contributor.authorChávez Rengifo, Keilita
dc.contributor.authorAmaya Pacheco, Orbit Jhampool
dc.creatorChávez Rengifo, Keilita
dc.date.accessioned2023-01-19T17:52:04Z
dc.date.available2023-01-19T17:52:04Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12759/10141
dc.description.abstractEn la actualidad el uso de soluciones de big data es un criterio muy importante en la estrategia de una empresa u organización generando una ventaja potencial en su competitiva, por lo que proporcionar información valiosa frente a los problemas de negocio y de esta manera puede obtener entradas a nuevos mercados, un mejor control financiero, promociones, ofertas, eliminación de información irrelevante y una mejor planificación de la producción. Inversiones Santa María es actualmente una empresa con un sistema transaccional con datos almacenados en SQL Server y otros almacenados en Excel. La empresa tiene previsto formular nuevos objetivos con miras de expansión de mercado y gestionar riesgos, por ejemplo, el crecimiento exponencial de los datos puede causar inconvenientes en el procesamiento y almacenamiento de datos en el futuro, lo que se traduce en un aumento de los costos, por lo que es necesario confiar en el apoyo de la plataforma tecnológica para el procesamiento en un ecosistema escalable y de alta disponibilidad, que beneficia a las empresas para una adecuada gestión de sus procesos. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es implementar una solución de big data mejorando de esta manera la gestión de la información en el proceso de ventas de Inversiones Santa María usando el ecosistema de Apache Hadoop y MS Azure. La solución de big data permite centralizar la información de manera eficiente optimizando el tiempo, optimizando hardware y software, optimizando el tamaño de datos y de esta manera contar con información oportuna y validaes_PE
dc.description.abstractAt present, the use of big data solutions is a very important criterion in the strategy of a company or organization, it will reveal a potential advantage in its competition, so it will provide valuable information regarding business problems and in this way you can obtain inputs. to new markets, better financial control, promotions, offers, elimination of irrelevant information and better production planning. Inversiones Santa María is currently a company with a transactional system with data stored in a SQL Server database and some other data stored in MS Excel sheets. The company plans to formulate strategies to achieve further market expansion, avoid and manage potential risks, for example, exponential growth of data may cause inconvenience in data processing and storage in the future, resulting in a increase in costs, so it is necessary to rely on the support of the technological platform for processing in a scalable and highly available ecosystem, which benefits companies to achieve better performance of their processes. Therefore, the objective of this work is to implement a big data solution to improve the analysis of information in the sales process of the company Inversiones Santa María in the Apache Hadoop and MS Azure ecosystems. The big data solution allows you to centralize information efficiently, optimizing time, optimizing hardware and software, optimizing data size and thus have timely and valid informationen_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.relation.ispartofseriesT_SIST_1507
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UPAOes_PE
dc.subjectBIG DATAes_PE
dc.subjectEcosistemaes_PE
dc.titleSolución de BIG DATA para el área de comercialización de la empresa Inversiones Santa María en el período 2021 bajo el ecosistema de Apache Hadoop y Microsoft Azurees_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Computación y Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Computación y Sistemases_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.orcidhttps:// orcid.org/0000-0003-1198-1855es_PE
renati.author.dni70672835
renati.author.dni74803409
renati.advisor.dni18215217
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline611066es_PE
renati.jurorUrrelo Huiman, Luis Vladimir
renati.jurorMeléndez Revilla, Karla Vanessa
renati.jurorAbanto Cabrera, Heber Gerson
dc.publisher.countryPEes_PE


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