Modelo computacional de datos para gestión de captaciones bancarias del sector ecuatoriano basado en Big Data

Big Data aplica conceptos tecnologías en muchas industrias en la actualidad, las industrias generan un gran volumen de datos heterogéneos que pueden ser recuperados, procesados, analizados para que los ejecutivos observen y proyecten el negocio. El objetivo general es diseñar un modelo computacional de datos general para la gestión de captaciones de dinero del sector bancario en Ecuador basado en Big Data. Luego de una revisión sistemática de la literatura y utilizar PRISMA, se obtuvo y se realizó el análisis de 39 artículos científicos relacionados a Big Data y banca, se propuso un modelo computacional para consultas y predicciones en captaciones de dinero basado Big Data, se destaca que 19 artículos científicos son útiles para proponer el modelo computacional. Se concluye que Big Data es una tendencia en la industria bancaria porque las transacciones bancarias están en aumento, el análisis ayuda en la gestión de varias subáreas, los datos bancarios de los clientes son confidenciales igual a los datos de salud, y estos datos generan conocimiento necesario para las entidades bancarias, el uso de Big Data ayuda a los bancos en tomar decisiones más positivas y proteger los negocios.

• Auteur principal: Burgos Cárdenas, María José (author)
• Format: bachelorThesis
• Langue: spa
• Publié: 2023
• Sujets: BIG DATA; MODELO COMPUTACIONAL; GESTIÓN DE DEPÓSITOS; ANÁLISIS Y PREDICCIÓN
• Accès en ligne: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24169