Proceso de Diseño de una Arquitectura Big Data para el Análisis de Grandes Volúmenes de Datos e Información

Miguel Angel Quiroz Martinez; Ricardo Andres Aguilar Duarte; Diego Bernardo Intriago Cedeño

Proceso de Diseño de una Arquitectura Big Data para el Análisis de Grandes Volúmenes de Datos e Información

Translated title of the contribution: Design Process of a Big Data Architecture for the Analysis of Large Volumes of Data and Information

Miguel Angel Quiroz Martinez
, Ricardo Andres Aguilar Duarte
, Diego Bernardo Intriago Cedeño

Research Group in Artificial Intelligence and Facial Recognition (GIIAR)

Research output: Contribution to journal › Article

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.

Translated title of the contribution	Design Process of a Big Data Architecture for the Analysis of Large Volumes of Data and Information
Original language	Spanish (Ecuador)
Pages (from-to)	238-248
Number of pages	11
Journal	Opuntia Brava
Volume	12
Issue number	12
State	Published - 30 Jan 2020

Keywords

Architecture
Big data
Decision making
Financial entities
Information analysis

CACES Knowledge Areas

8116A Information Systems

Cite this

@article{db677f8cfd8e4a1c82a07d8c19da04d5,

title = "Proceso de Dise{\~n}o de una Arquitectura Big Data para el An{\'a}lisis de Grandes Vol{\'u}menes de Datos e Informaci{\'o}n",

abstract = "El objetivo de este art{\'i}culo es presentar un dise{\~n}o de una Arquitectura Big Data para entidades financieras, que permita el an{\'a}lisis de grandes vol{\'u}menes de datos e informaci{\'o}n y propicie una mejor toma de decisiones y en menor tiempo. Para ello fueron empleados diversos m{\'e}todos y t{\'e}cnicas cient{\'i}ficas que permitieron el an{\'a}lisis, extracci{\'o}n de informaci{\'o}n y la validaci{\'o}n de la arquitectura propuesta. Esta se divide en tres partes: la obtenci{\'o}n de datos de manera estructurada y no estructurada de diferentes fuentes, el procesamiento de datos en tiempo real, a partir del empleo del cl{\'u}ster de Hadoop, y el an{\'a}lisis, visualizaci{\'o}n y toma de decisiones, a partir del procesamiento anal{\'i}tico en l{\'i}neas y las t{\'e}cnicas de aprendizaje autom{\'a}tico. Adem{\'a}s, se gener{\'o} un conjunto de indicaciones para la implementaci{\'o}n de la arquitectura Big Data dise{\~n}ada en entidades financieras. Finalmente, se valid{\'o} la Arquitectura Big Data dise{\~n}ada para entidades financieras a partir de criterio de expertos, en lo que se evidenci{\'o} su pertinencia.",

keywords = "Architecture, Big data, Decision making, Financial entities, Information analysis, Architecture, Big data, Decision making, Financial entities, Information analysis",

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TY - JOUR

T1 - Proceso de Diseño de una Arquitectura Big Data para el Análisis de Grandes Volúmenes de Datos e Información

AU - Quiroz Martinez, Miguel Angel

AU - Aguilar Duarte, Ricardo Andres

AU - Intriago Cedeño, Diego Bernardo

PY - 2020/1/30

Y1 - 2020/1/30

N2 - 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.

AB - 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.

KW - Architecture

KW - Big data

KW - Decision making

KW - Financial entities

KW - Information analysis

KW - Architecture

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KW - Financial entities

KW - Information analysis

M3 - Artículo

SN - 2222-081X

VL - 12

SP - 238

EP - 248

JO - Opuntia Brava

JF - Opuntia Brava

IS - 12

ER -

Proceso de Diseño de una Arquitectura Big Data para el Análisis de Grandes Volúmenes de Datos e Información

Abstract

Keywords

CACES Knowledge Areas

Fingerprint

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