Proceso de diseño de una arquitectura Big Data para el análisis de grandes volúmenes de datos e información
Document title: Proceso de diseño de una arquitectura Big Data para el análisis de grandes volúmenes de datos e información
Journal: Opuntia brava
Database:
System number: 000564447
ISSN: 2222-081X
Authors: 1
2
2
Institutions: 1Profesor Investigador. Universidad Politécnica Salesiana, Sitio Guayaquil. Guayaquil, Ecuador.,
2Estudiante Investigador, Universidad Politécnica Salesiana, Sitio Guayaquil. Guayaquil, Ecuador.,
Year:
Volumen: 12
Number: 1
Pages: 238-248
Country: Cuba
Language: Español
English abstract The objective of this article is to present a design of a Big Data Architecture for financial institutions, which allows the analysis of large volumes of data and information and promotes better decision making in less time. For this purpose, several scientific methods and techniques were used to allow the analysis, information extraction and validation of the proposed architecture.  This is divided into three parts: obtaining data in a structured and unstructured manner from different sources, processing data in real time, using the Hadoop cluster, and analysis, visualization and decision making, using online analytical processing and automatic learning techniques.  In addition, a set of guidelines was generated for the implementation of the Big Data architecture designed in financial institutions.  Finally, the Big Data Architecture designed for financial entities was validated based on expert criteria, in which its relevance was demonstrated.
Spanish abstract El objetivo de este artículo es presentar un diseño de una Arquitectura Big Data para entidades financieras, que permita el análisis de grandes volúmenes de datos e información y propicie una mejor toma de decisiones y en menor tiempo. Para ello fueron empleados diversos métodos y técnicas científicas que permitieron el análisis, extracción de información y la validación de la arquitectura propuesta. Esta se divide en tres partes: la obtención de datos de manera estructurada y no estructurada de diferentes fuentes, el procesamiento de datos en tiempo real, a partir del empleo del clúster de Hadoop, y el análisis, visualización y toma de decisiones, a partir del procesamiento analítico en líneas y las técnicas de aprendizaje automático. Además, se generó un conjunto de indicaciones para la implementación de la arquitectura Big Data diseñada en entidades financieras. Finalmente, se validó la Arquitectura Big Data diseñada para entidades financieras a partir de criterio de expertos, en lo que se evidenció su pertinencia.
Keyword: Análisis de información, arquitectura, Big Data, entidades financieras, toma de decisiones
Keyword: Information analysis, architecture, Big Data, financial entities, decision making.
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