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http://hdl.handle.net/20.500.14076/7132
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Reyna Monteverde, Tino Eduardo | - |
dc.contributor.author | Urquiaga Salazar, Javier Baltazar | - |
dc.creator | Urquiaga Salazar, Javier Baltazar | - |
dc.date.accessioned | 2017-12-15T16:27:57Z | - |
dc.date.available | 2017-12-15T16:27:57Z | - |
dc.date.issued | 2006 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14076/7132 | - |
dc.description.abstract | Considerando que un Datawarehouse es un conjunto de componentes de Hardware y Software que se usa para analizar de una manera prospectiva los grandes volúmenes de datos que la empresa acumula día a día a través de sus sistemas transaccionales, es que se apunta hacia la configuración de un Sistema de Información Gerencial que permita la toma de decisiones basadas en información oportuna y veraz. Ante este escenario de aparición de nuevas tecnologías orientadas a resolver el problema de cómo recolectar, almacenar, consultar, resumir, cruzar y desplegar tanta información de fuentes y formatos tan diversos, se opto por desarrollar Repositorios de datos a nivel departamental ó de área funcional, con el objetivo de que se conociera en detalle las tendencias del mercado, la forma como se posicionan los productos, el impacto de las campañas de publicidad y mercadeo, la rentabilidad de cada producto. La implementación del datamart RBP integrado a la plataforma de Inteligencia de negocios del banco fue exitosa y permitió al área de Riesgos Banca de Personas la explotación rápida, flexible y segura de la información relacionada a los productos que tienen a su cargo. Asimismo, se consiguió desarrollar cubos necesarios para la explotación estadística de la información de riesgos de cara a realizar proyecciones y análisis de alto valor agregado, como también modelos de análisis estadístico mediante la herramienta de segmentación de SAS. Este proceso de implementación comprendió básicamente dos etapas. La primera estuvo orientada a la extracción periódica de los datos desde las aplicaciones transaccionales, seguida por la transformación de los datos para que sea consistente y única, finalmente la carga de la información al esquema temporal ODSSTG. La segunda etapa estuvo referida a la elaboración del modelo de datos operacional y de negocios (ODS y BDS) seguido por la explotación mediante herramientas de gestión. La puesta en producción de RBP superó las expectativas trazadas, y soluciono los problemas y deficiencias que mostraba los anteriores repositorios de datos. Asimismo, con la implementación de este DataMart se apertura la posibilidad de futuros desarrollos aprovechando la experiencia obtenida. | es |
dc.description.uri | Trabajo de suficiencia profesional | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Universidad Nacional de Ingeniería | es |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es |
dc.source | Universidad Nacional de Ingeniería | es |
dc.source | Repositorio Institucional - UNI | es |
dc.subject | Modelo multidimensional | es |
dc.subject | Inteligencia de negocios | es |
dc.title | Implementación de un Damart para el Área Riesgo Banca Personas de una empresa bancaria | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/report | es |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas | es |
thesis.degree.level | Título Profesional | es |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es |
thesis.degree.program | Ingeniería | es |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería de Sistemas |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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