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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57339

    Título
    Automatización de procesos ETL para la gestión de acuerdos de servicio (SLA)
    Autor
    Pastor Gómez, Paula
    Director o Tutor
    Barrio Solórzano, ManuelAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de ValladolidAutoridad UVA
    Año del Documento
    2022
    Titulación
    Grado en Ingeniería Informática
    Zusammenfassung
    Hoy en día, el análisis de datos es un factor estratégico para cualquier empresa que desee alcanzar el éxito y sobresalir respecto a otras de su sector. En una sociedad cada vez más informatizada y en continuo cambio ya no es suficiente con hacer uso del sentido común a la hora de tomar las decisiones sobre un negocio, sino que se deben utilizar todas las herramientas e información que tenemos a nuestra disposición. Ya no sólo para mejorar el rendimiento sino para poder sobrevivir en un mercado cambiante. Cualquier empresa, independientemente de su tamaño, recopila y almacena gran cantidad de datos que puede ser de gran interés para sus objetivos comerciales, no sólo para cumplirlos sino para superarlos continuamente. A medida que crece una empresa así lo hacen sus datos, pero la mayoría de las empresas no están aprovechando su potencial. Los datos apenas tienen valor por sí solos y no sólo sirve con recopilarlos, es necesario convertirlos en información útil que aporte conocimiento a la empresa. Mediante técnicas de Business Intelligence, una empresa será capaz de integrar, depurar, transformar y modelar sus datos para poder extraer información relevante que le permita descubrir y corregir errores sobre su organización y le ayude en la toma de decisiones. Por ello, este proyecto pretende ser un acercamiento a la analítica de datos y a las tecnologías de business inteligence, que permitirá analizar el rendimiento de un negocio sobre una determinada área o interés, y le ayudará a respaldar las acciones y decisiones que tome en un futuro.
     
    Data analysis nowadays is a strategic factor for any company wishing to succeed and to stand out from its competitors. In an increasingly computerized and ever-changing society, it is no longer enough to use common sense when making decisions about a business; all the tools and information at our reach must be used. Not only to improve performance, but also to survive in an evolving market. Any company, no matter its size, collects and stores large amounts of data that can be of great interest to its business goals, not only to meet them but also to continually exceed them. As a company grows so does its data, but most companies are not taking advantage of its potential. Data has little value on its own, and it is not enough just to collect it; it must be converted into useful information that provides knowledge to the company. By means of Business Intelligence techniques, a company will be able to integrate, clean, transform and model its data to extract relevant information that will allow it to discover and correct errors in its organization and help in the decision-making process. Therefore, this project aims to be an approach to data analytics and business intelligence technologies, which will allow the analysis of the performance of a business on a certain domain or interest, and will help to support the actions and decisions to be adopted in the future.
    Palabras Clave
    ETL
    Python
    Automatización
    Departamento
    Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/57339
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30858]
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    Dateien zu dieser Ressource
    Nombre:
    TFG-G5835.pdf
    Tamaño:
    4.227Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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    Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalSolange nicht anders angezeigt, wird die Lizenz wie folgt beschrieben: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

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