| dc.contributor.advisor | Solís Pino, Andrés Felipe | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_josé_celestino_mutis | |
| dc.creator | Hernández Gómez, Cristhian Esteban | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-03T15:09:42Z | |
| dc.date.available | 2025-09-03T15:09:42Z | |
| dc.date.created | 2025-08-29 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73525 | |
| dc.description | | |
| dc.description.abstract | El presente proyecto tiene como objetivo optimizar la accesibilidad y la consulta de información transaccional en entornos con grandes volúmenes de datos, con un enfoque particular en el tratamiento de datos no relacionados en formato XML. En un contexto donde las organizaciones, especialmente las empresas del sector financiero generan y almacenan cantidades masivas de información, se vuelve necesario implementar metodologías que permitan estructurar, recuperar y analizar datos de manera eficiente para el aprovechamiento.
El proyecto se orienta al desarrollo e implementación de técnicas que mejoren el rendimiento de los sistemas de almacenamiento y consulta. Esto incluye la organización lógica de los datos, el uso de modelos de recuperación optimizados y herramientas tecnológicas que favorezcan la velocidad de acceso y la precisión de los resultados. Debido a que el formato XML es común en la transmisión de información estructurada, pero no se adapta fácilmente a modelos relacionales, se abordarán los desafíos de procesamiento y explotación efectiva, con énfasis en su aplicación en bases de datos transaccionales del sector financiero.
Esta propuesta busco aportar soluciones que permitan manejar con eficiencia grandes volúmenes de información transaccional en XML, garantizando tiempos de respuesta óptimos, escalabilidad y consistencia de los datos, contribuyendo así a una toma de decisiones sólida y basada en evidencia. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Optimización del tratamiento y la recuperación de datos transaccionales en entornos Big Data a partir de archivos XML | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Python | |
| dc.subject.keywords | SQL Server | |
| dc.subject.keywords | XML | |
| dc.subject.keywords | Extracción | |
| dc.subject.keywords | Datos | |
| dc.description.abstractenglish | This project aims to optimize the accessibility and query of transactional information in environments with large volumes of data, with a particular focus on the processing of unrelated data in XML format. In a context where organizations, especially those in the financial sector, generate and store massive amounts of information, it becomes necessary to implement methodologies that allow for efficient data structuring, retrieval, and analysis for its utilization.
The project focuses on the development and implementation of techniques that improve the performance of storage and query systems. This includes the logical organization of data, the use of optimized retrieval models, and technological tools that improve access speed and the accuracy of results. Because the XML format is common for transmitting structured information but does not easily adapt to relational models, the challenges of processing and effective exploitation will be addressed, with an emphasis on its application in transactional databases in the financial sector. This proposal seeks to provide solutions that efficiently manage large volumes of transactional information in XML, ensuring optimal response times, scalability, and data consistency, thus contributing to sound, evidence-based decision-making. | |
| dc.subject.category | Investigación | |