Análisis comparativo de las herramientas de big data en la Facultad de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador

Uno de los desafíos de la información es el de administrar, buscar, almacenar y analizar datos para apoyar a la toma de decisiones; para lo cual, los métodos tradicionales de procesamiento han tenido que evolucionar, con el fin de proporcionar respuestas en tiempo real y considerando el menor costo...

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Бібліографічні деталі
Автор: Flores Avendaño, Paola Alexandra (author)
Інші автори: Villacís Vera, Andrea Estefanía (author)
Формат: bachelorThesis
Опубліковано: 2017
Предмети:
Онлайн доступ:https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/27316
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Резюме:Uno de los desafíos de la información es el de administrar, buscar, almacenar y analizar datos para apoyar a la toma de decisiones; para lo cual, los métodos tradicionales de procesamiento han tenido que evolucionar, con el fin de proporcionar respuestas en tiempo real y considerando el menor costo posible. Este fenómeno es conocido como Big Data, en donde todos los datos pueden transformarse en información útil y se pueden utilizar para mejorar la toma de decisiones en cualquier organización, mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar ingresos. La tecnología denominada “Big Data”, juntos con sus herramientas y su aplicabilidad en el ambiente universitario permitiría encontrar indicadores para tomar decisiones. Las herramientas que nos proporciona Big Data son una manera de procesar datos y extraer el valor de los mismos, permitiendo el manejo de grandes volúmenes de información, de una manera más atractiva que utilizando algún algoritmo y adaptándose a las necesidades del usuario. Este trabajo, se aplicará a la Facultad de Ingeniería de la PUCE1, cuya organización recibe diariamente información de estudiantes, docentes y administradores. Con los datos se realiza un análisis comparativo de las herramientas tanto de software libre, licenciadas y en la nube, se pueden ajustar de mejor manera a las necesidades de la facultad y que junto a la gestión de Big Data sirva para el manejo y explotación adecuada de dicha información