Proceso de diseño de una arquitectura Big Data para el análisis de grandes volúmenes de datos e información

Resumen

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.