2026-04-23T21:11:09Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/714552024-11-14T20:06:29Zcom_10324_38col_10324_852
UVaDOC
advisor
Moro Sancho, Quiliano Isaac
advisor
Pastor Gómez, Paula
author
Rubio Gómez, Juan
editor
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
2024-11-14T11:06:24Z
2024-11-14T11:06:24Z
2024
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71455
En el actual panorama empresarial, la capacidad de recoger, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos financieros de manera eficiente es crucial para la toma de decisiones estratégicas
y alcanzar los objetivos comerciales. Es por eso que cualquier empresa hoy en día, independientemente de su tamaño, recopila y almacena una inmensa cantidad de datos. Para ello, el uso de
almacenes de datos como los Data Lakes se ha convertido en una parte fundamental de este proceso, permitiendo la consolidación de datos de diversas fuentes de origen para su posterior análisis.
Sin embargo, la eficacia de un almacén depende en gran medida de la calidad y la integridad de
los datos que se ingieren en él.
El proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL) desempeña un papel fundamental en la
ingesta de datos. Este proceso, dividido en tres fases, implica la extracción de datos de múltiples
fuentes, su adecuada transformación para alcanzar la estructura y formato necesaria y, finalmente,
su carga en el almacén de datos destino.
El presente Trabajo de Fin de Grado se enfoca en el diseño y la implementación de una lógica
de transformación para un proceso ETL en la ingestión automatizada de datos financieros en un
Data Lake. En esta memoria se explorarán diversas estrategias y metodologías para perfeccionar
la calidad y la eficiencia de este proceso, con el objetivo de obtener un contexto global de este tipo
de procesos y conocer las tecnologías y metodologías más comunes. Además, se realizarán análisis
detallados y pruebas para validar la efectividad y la corrección de la lógica de transformación
propuesta.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Refinamiento del proceso ETL para la ingesta automatizada de datos financieros en un Data Lake
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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URL
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/71455/1/TFG-G6954.pdf
File
MD5
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