Automatización de monitoreo y alertas para la comunidad analítica. Semestre de Industria
RESUMEN : En este proyecto se desarrolló un sistema automatizado para monitorear y alertar sobre el comportamiento de las bases de datos en la Landing Zone (LZ) de Bancolombia, un entorno basado en tecnología Hadoop que facilita el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos. El obj...
- Autores:
-
Uribe Zapata, Sara
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/45544
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/45544
- Palabra clave:
- Electronic data processing
Mejoramiento de procesos - Automatización
Process improvement - Automation
Administración de bases de datos
Data base management
Procesamiento electrónico de datos
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
| Summary: | RESUMEN : En este proyecto se desarrolló un sistema automatizado para monitorear y alertar sobre el comportamiento de las bases de datos en la Landing Zone (LZ) de Bancolombia, un entorno basado en tecnología Hadoop que facilita el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos. El objetivo principal fue detectar y gestionar las anomalías en el crecimiento de las bases de datos, garantizando un uso eficiente de los recursos de almacenamiento y fortaleciendo la labor de la comunidad analítica del banco. La metodología incluyó el análisis de los datos almacenados, la definición de criterios de alerta basados en variaciones de tamaño y uso de tablas, el desarrollo de un programa en Python utilizando la librería Orquestador-2, y la implementación de un reporte interactivo en Power BI. Durante las pruebas, los administradores de las bases de datos mostraron una disposición activa frente a las alertas, lo que permitió depurar tablas no consultadas y comprender mejor las razones de la falta de formalización de algunas tablas. Entre los resultados se destacó la efectividad del sistema para identificar anomalías y el impacto positivo de las alertas en la colaboración con los administradores de las bases de datos. Además, el reporte en Power BI ofreció una herramienta visual clave para analizar tendencias y tomar decisiones informadas. |
|---|
