Modelo de referencia para la gestión de procesos licitatorios en Colombia usando analítica de datos

En este documento se presenta la configuración, despliegue y pruebas de un modelo para la analítica de datos usando Big Data con el objetivo de gestionar la información de los procesos licitatorios de Colombia, pero también para que sea aplicable a otros sectores o modelos de negocio. Por medio del uso de herramientas de software libre, se plantea una solución Apache Hadoop, con la cual se almacena y manipula la información obtenida, garantizando tanto la redundancia de datos como el cumplimiento de los procesos de cada tarea generada y a su vez un mejor uso de los recursos disponibles del Cluster. Adicionalmente, se presenta el detalle de cada uno de los elementos que conforman este modelo, con el fin de comprender su funcionamiento, importancia e integración con diferentes herramientas. Finalmente, se cuenta con un apartado de implementación y pruebas del modelo, lo que permitirá iniciar con el paradigma de un sistema distribuido, bajo lo que es el concepto de Big Data, en cualquier organización dispuesta a invertir recursos en ello. La metodología que se trabaja es el ciclo Deming, organizado en los capítulos desarrollados en el documento comenzando con el análisis del panorama actual de las licitaciones para proseguir con la identificación y configuración de herramientas útiles para el desarrollo del modelo y con esto finalizar con los resultados al aplicar analítica de datos.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/22414
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/22414
• Palabra clave: Big Data; Hadoop; Hue; Hive; HDFS; YARN; Analítica; SECOP; Ingeniería Telemática - Tesis y disertaciones académicas; Licitaciones; Mejoramiento de procesos; Big Data; Analytics; Hue; Hadoop; Hive; HDFS; SECOP; YARN
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