En este artículo se presenta la propuesta de una arquitectura escalable para la mejora de la disponibilidad y escalabilidad de la información basada en google cloud platform para la empresa SmartBrands S.A.C., con la cual se obtuvo un incremento en su disponibilidad con respecto a su ERP de 1.5% y una mejora de 2.19% con respecto a su servidor on-premise, analizando los primeros meses del año 2020. También se demostró en este proyecto que el duplicar la capacidad del servidor central para mejorar el procesamiento de información era insuficiente ya que solo mejoró el proceso de respuesta en 6 segundos, por lo que se concluyó que para mejorar su escalabilidad este debería ser horizontal, en un segregamiento de procesos independientes, los cuales en funcionamiento y trabajando en conjunto crean una arquitectura para una mejorar adaptabilidad del sistema. Al tener esta arquitectura operando, nos permite tener un soporte para los diferentes eventos que puede acontecer en el sector retail, tales como el escalamiento de negocio por compra de marcas para su distribución, integración con api externas por contrato o por necesidad, reportes con segmentación de negocio, etc.

En la actualidad, el crecimiento vertiginoso de la cantidad de información genera volúmenes de datos cada vez más grandes y difíciles de comprender y analizar. El aporte de la visualización a la exploración y entendimiento de estos grandes conjuntos de datos resulta altamente significativo. Es frecuente que distintos dominios de aplicación requieran representaciones visuales diferentes; sin embargo, varios de ellos comparten estados intermedios de los datos, transformaciones, y/o requieren manipulaciones similares a nivel de vistas. Al analizar estos denominadores comunes se plantea la necesidad de contar con un modelo de visualización consistente para todas las áreas de visualización que sea válido para distintos dominios de aplicación. En este contexto se define el Modelo Unificado de Visualización (MUV), un modelo de estados representado como un flujo entre los distintos estados que asumen los datos a lo largo del proceso. Las características del proceso de visualización determinan que el usuario deba poder interactuar con los datos y sus representaciones intermedias, controlar las transformaciones y manipular las visualizaciones. En este contexto, la definición de una taxonomía de las interacciones en el área de visualización es sumamente necesaria para lograr un mejor entendimiento del espacio de diseño de las interacciones. El objetivo general de esta tesis consiste en establecer tanto las interacciones como una clasificación de las mismas en el área de visualización que sea válida en los distintos dominios de aplicación. Las interacciones definidas deberían poder aplicarse sobre las distintas transformaciones y estados del proceso de visualización. En este contexto, surge la necesidad de definir una representación para los conjuntos de datos lo suficientemente flexible y orientada al área de visualización, que permita soportar las distintas clasificaciones de datos, atributos, conjuntos de datos y mapeos visuales presentes en la literatura de visualización. Finalmente, con el objetivo de estudiar y validar los conceptos introducidos en esta tesis, se diseñó e implementó el SpinelViz y el Spinel Explorer, dos prototipos de visualización de datos geológicos. Para cada prototipo se diseñó un conjunto de interacciones dedicadas que contribuyeron directamente a un avance significativo en el flujo de trabajo de los geólogos expertos. Además, se mostró cómo la clasificación de las interacciones y las operaciones definidas permiten ordenar y facilitar el desarrollo de un sistema de visualización en un determinado campo de aplicación. / Nowadays, the vertiginous growth of information generates volumes of data that are increasingly larger and dificult to understand and analyze. The contribution of visualization to the exploration and understanding of these large data sets is highly significant. Usually, different application domains requiere different visual representations, however, several of them share intermediate states of data, transformations, and/or require similar manipulations. These common denominators suggest the need for a visualization model that is consistent for all visualization areas and valid for different application domains. In this context, the Unified Visualization Model (MUV) is defined. The MUV is a model of states represented as a ow among the different states assumed by the data throughout the process. The properties of the visualization process determine that the user should be able to interact with the data and its intermediate representations, control the transformations and manipulate the visualizations. In this context, the definition of a taxonomy of the interactions in the visualization area is extremely necessary to achieve a better understanding of the design space of the interactions. The overall goal of this thesis is to define the interactions and a classification of interactions in visualization, that is valid in different application domains. The defined interactions will be applied to the states and transformations of the visualization process. In this context, it is necesary to define a representation for the data sets involved in this process. This representation must be suficiently exible to support the different classifications of data, attributes, datasets and visual mappings present in the visualization literature. Finally, with the aim of studying and validating the concepts introduced in this thesis, we designed and implemented the SpinelViz and the Spinel Explorer, two prototypes for geological data visualization. For each prototype, a set of dedicated interactions that significantly improved the traditional work ow was designed. In addition, it was exposed how the presented classification and the defined operations allow to order and facilitate the development of a visualization system in a specific application field.