El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero
Este informe técnico explora como el Big Data, como herramienta estratégica, optimiza el análisis predictivo en el sector financiero, proporcionando ventajas clave para la toma de decisiones. A través de la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos, las instituciones financieras pueden m...
- Autores:
-
Retiz Cárdenas, Samuel Mauricio
Velasco Riaño, Esteban
Ramírez Gómez, Pablo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Corporación Universitaria Remington
- Repositorio:
- Repositorio institucional Uniremington
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/5131
- Acceso en línea:
- https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5131
- Palabra clave:
- Big Data
Análisis predictivo
Sector financiero
Minería de datos
Toma de decisiones
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Toma de decisiones
Análisis de datos
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
id |
URemingtn2_9ec43fa827871ff740c5b6d2b073adf7 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/5131 |
network_acronym_str |
URemingtn2 |
network_name_str |
Repositorio institucional Uniremington |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero |
title |
El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero |
spellingShingle |
El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero Big Data Análisis predictivo Sector financiero Minería de datos Toma de decisiones Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Toma de decisiones Análisis de datos |
title_short |
El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero |
title_full |
El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero |
title_fullStr |
El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero |
title_full_unstemmed |
El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero |
title_sort |
El impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financiero |
dc.creator.fl_str_mv |
Retiz Cárdenas, Samuel Mauricio Velasco Riaño, Esteban Ramírez Gómez, Pablo |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Guevara Calume, Roberto Carlos |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Retiz Cárdenas, Samuel Mauricio Velasco Riaño, Esteban Ramírez Gómez, Pablo |
dc.subject.spa.fl_str_mv |
Big Data Análisis predictivo Sector financiero Minería de datos Toma de decisiones |
topic |
Big Data Análisis predictivo Sector financiero Minería de datos Toma de decisiones Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Toma de decisiones Análisis de datos |
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv |
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Toma de decisiones Análisis de datos |
description |
Este informe técnico explora como el Big Data, como herramienta estratégica, optimiza el análisis predictivo en el sector financiero, proporcionando ventajas clave para la toma de decisiones. A través de la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos, las instituciones financieras pueden mejorar la previsión de comportamientos de clientes, gestionar riesgos de manera eficiente y optimizar sus procesos operativos. Se destacan las principales metodologías y herramientas que facilitan el análisis predictivo, como los organismos de machine learning, y se presentan casos de éxito que demuestran el impacto positivo del Big Data en la competitividad del sector. Finalmente, se analiza como esta Tecnológica contribuye a la automatización y a la mejora continua en la toma de decisiones empresariales. |
publishDate |
2024 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-10-26T20:38:28Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2024-10-26T20:38:28Z |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2024 |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
dc.type.local.none.fl_str_mv |
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5131 |
url |
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5131 |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.spa.fl_str_mv |
Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025 |
dc.rights.license.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.extent.none.fl_str_mv |
14 p. |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Corporación Universitaria Remington |
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Medellín (Antioquia, Colombia) Palmira (Valle del Cauca, Colombia) |
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad de Ingenierías |
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Ingeniería de Sistemas |
institution |
Corporación Universitaria Remington |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/77d6e788-47c0-46db-abf2-5a60e0b460cf/download https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/54a5bcbe-1d3c-44c6-b63d-0b1265f08192/download https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/fdfff5b1-793b-43da-8486-2722cc15d3c0/download https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/ed3fdf26-a199-4354-b565-49d3a2fa0afc/download https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/808509f5-c304-4da1-93bb-d2add58201c6/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
9a5512acff37f37d6de0ff24ccbac204 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 cff16a5987146d70bdcc17205c0ede16 b95c607358f382492755a25bdd2770e3 5b281a976745c96666a200864ee680a6 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio UNIREMINGTON |
repository.mail.fl_str_mv |
biblioteca@uniremington.edu.co |
_version_ |
1834112896496304128 |
spelling |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Guevara Calume, Roberto CarlosRetiz Cárdenas, Samuel MauricioVelasco Riaño, EstebanRamírez Gómez, Pablo2024-10-26T20:38:28Z2024-10-26T20:38:28Z2024https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/5131Este informe técnico explora como el Big Data, como herramienta estratégica, optimiza el análisis predictivo en el sector financiero, proporcionando ventajas clave para la toma de decisiones. A través de la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos, las instituciones financieras pueden mejorar la previsión de comportamientos de clientes, gestionar riesgos de manera eficiente y optimizar sus procesos operativos. Se destacan las principales metodologías y herramientas que facilitan el análisis predictivo, como los organismos de machine learning, y se presentan casos de éxito que demuestran el impacto positivo del Big Data en la competitividad del sector. Finalmente, se analiza como esta Tecnológica contribuye a la automatización y a la mejora continua en la toma de decisiones empresariales.PregradoIngeniero(a) de Sistemas14 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonMedellín (Antioquia, Colombia)Palmira (Valle del Cauca, Colombia)Facultad de IngenieríasIngeniería de SistemasBig DataAnálisis predictivoSector financieroMinería de datosToma de decisionesAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Toma de decisionesAnálisis de datosEl impacto del big data en la mejora del análisis predictivo en el sector financieroTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoPublicationORIGINALRIU-PRE-2024 Impacto big data.pdfRIU-PRE-2024 Impacto big data.pdfapplication/pdf182585https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/77d6e788-47c0-46db-abf2-5a60e0b460cf/download9a5512acff37f37d6de0ff24ccbac204MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/54a5bcbe-1d3c-44c6-b63d-0b1265f08192/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52G15_BL-FR-11 CESION DERECHOS_TG.pdfapplication/pdf232467https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/fdfff5b1-793b-43da-8486-2722cc15d3c0/downloadcff16a5987146d70bdcc17205c0ede16MD53TEXTRIU-PRE-2024 Impacto big data.pdf.txtRIU-PRE-2024 Impacto big data.pdf.txtExtracted texttext/plain21146https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/ed3fdf26-a199-4354-b565-49d3a2fa0afc/downloadb95c607358f382492755a25bdd2770e3MD54THUMBNAILRIU-PRE-2024 Impacto big data.pdf.jpgRIU-PRE-2024 Impacto big data.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2908https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/808509f5-c304-4da1-93bb-d2add58201c6/download5b281a976745c96666a200864ee680a6MD55123456789/5131oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/51312025-02-22 02:43:43.358https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025open.accesshttps://repositorio.uniremington.edu.coRepositorio UNIREMINGTONbiblioteca@uniremington.edu.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 |