Return to search

Un método iterativo y alineado con los planes estratégicos para modelar, integrar y analizar datos en escenarios Big Data

En esta tesis doctoral se analizan las características de las fuentes de datos Big Data así como las aproximaciones existentes para su procesamiento y uso en aplicaciones de Inteligencia de Negocio. Cómo resultado principal de esta investigación, se presenta una metodología para la gestión, análisis y visualización del Big Data. Esta metodología está basada en el análisis de los requisitos de las aplicaciones de Inteligencia Negocio, guiando de forma sistemática la aplicación del resto técnicas presentadas: (i) un método para la generación del diseño y validación de la arquitectura Big Data, (ii) técnicas para las integración eficiente de las fuentes de datos, (iii) diseño de los modelos de datos óptimos y comparación del rendimiento en sistemas Big Data OLAP (On-Line Analytical Processing) y (iv) diseño de aplicaciones de Inteligencia de Negocio colaborativas. La metodología y métodos propuestos ayudan a reducir la alta tasa de fracaso existente en la implantación de estrategias de Big Data en las organizaciones. Además, la propuesta de benchmarking presentada para sistemas Big Data OLAP es la primera aproximación conocida para este tipo de sistemas, permitiendo su estudio y comparación. Los sistemas Big Data OLAP permiten la ejecución de consultas analíticas, informes o cuadros de mando con tiempos de respuesta inferiores al segundo sobre modelos de datos con tablas de hasta decenas de miles de millones de filas.

Identiferoai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/119689
Date19 July 2021
CreatorsTardío, Roberto
ContributorsTrujillo, Juan, Maté, Alejandro, Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Alicante. Instituto Universitario de Investigación Informática
PublisherUniversidad de Alicante
Source SetsUniversidad de Alicante
LanguageSpanish, English
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
RightsLicencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, info:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0019 seconds