Optimización del tratamiento de datos en información de facturación y recaudo mediante frameworks de big data y aplicación de análisis predictivo: caso de estudio en una empresa de aseo domiciliario

Abstract

El presente proyecto se enfoca en el análisis de herramientas de Big Data para la gestión de la información de suscriptores en una empresa de aseo domiciliario. La empresa enfrenta el desafío de procesar grandes volúmenes de datos de facturación provenientes de la empresa de energía con la cual realiza la facturación conjunta de sus servicios. El análisis de estos datos se ve limitado por el uso de herramientas tradicionales como Excel y Power BI, lo que dificulta la conciliación de los montos facturados y la detección de posibles errores.

Para abordar esta problemática, se propone analizar las herramientas y tecnologías de Big Data disponibles, con el fin de identificar las más efectivas para analizar la información y optimizar el proceso de tratamiento de los datos. Se realizará una revisión de literatura científica y casos de estudio para analizar las características y funcionalidades de las principales herramientas de Big Data, evaluar su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y generar reportes a partir de la demanda de los datos, y diseñar una propuesta de implementación de una herramienta de Big Data adaptada a las necesidades de la empresa.