Browsing by Author "Ojeda, Mariel Liliana"

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    Análisis de características en proyectos de big data: revisión sistemática de literatura
    (Revista de la Carrera de Ingeniería de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Lima, 2024-12) Ojeda, Mariel Liliana; Vegega, Cinthia; Pollo Cattaneo, María F.
    En el desarrollo de proyectos de big data se identifican diversas problemáticas que pueden deberse a distintos factores, como la baja calidad de los datos utilizados con anomalías que pueden afectar la precisión de los resultados o la falta de claridad en los objetivos comerciales. Esta situación puede provocar errores en el proceso de toma de decisiones, retrasos en las entregas y hasta la cancelación del proyecto. En este contexto, el presente trabajo surge de la necesidad de recopilar investigaciones previas con el fin de conocer la importancia de la aplicación de una metodología de trabajo en proyectos de big data. Se realiza con el objetivo de identificar los enfoques de las metodologías más utilizadas y analizar las características propias de cada una, así como las características comunes o transversales, que permiten la combinación, o adaptación, de distintas metodologías en un mismo proyecto. La generación de grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes fuentes y formatos aumenta el desafío de verificar la calidad, ya que pueden presentar anomalías que afecten así la precisión de los resultados obtenidos.
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    "Análisis de características en proyectos de Big Data: revisión sistemática de literatura"
    (Escuela de Posgrado FRBA, 2025-04-23) Ojeda, Mariel Liliana
    En el desarrollo de proyectos de Big Data se identifican diversas problemáticas que pueden deberse a distintos factores, como la baja calidad de los datos utilizados con anomalías que pueden afectar la precisión de los resultados o la falta de claridad en los objetivos comerciales. Esta situación puede provocar errores en el proceso de toma de decisiones, retrasos en las entregas y hasta la cancelación del proyecto. En este contexto, el presente trabajo surge de la necesidad de recopilar investigaciones previas con el fin de conocer la importancia de la aplicación de una metodología de trabajo en proyectos de Big Data. Se realiza con el objetivo de identificar los enfoques de las metodologías más utilizadas y analizar las características propias de cada una, así como las características comunes o transversales, que permiten la combinación, o adaptación, de distintas metodologías en un mismo proyecto. La generación de grandes volúmenes de datos provenientes de diferentes fuentes y formatos aumenta el desafío de verificar la calidad, ya que pueden presentar anomalías que afecten así la precisión de los resultados obtenidos.