Exploración y visualización de datos de sensores de temperatura y humedad mediante tecnologías de Big Data y analítica

Abstract

El proyecto aplicado aborda una problemática crítica en la gestión de datos de sensores de temperatura y humedad en empresas colombianas. La complejidad inherente al manejo de grandes volúmenes de datos, combinada con la falta de experiencia, conduce a la pérdida de información valiosa y afecta la toma de decisiones estratégicas. La falta de exploración y visualización efectiva dificulta la identificación de patrones, tendencias y anomalías, impactando negativamente en la eficiencia operativa y la competitividad del negocio. La solución propuesta se fundamenta en el uso de tecnologías de Big Data y analítica avanzada, empleando herramientas líderes como Apache Hadoop, Apache NiFi, Dremio, DBT (Data Build Tools) y Power BI. La metodología CRISP-DM servirá como guía durante todo el proceso, desde la comprensión del problema hasta la implementación de soluciones. Se adoptará un enfoque iterativo que permitirá realizar ajustes continuos en función de los resultados obtenidos y las necesidades emergentes. El objetivo principal del proyecto es desarrollar una plataforma integral que facilite la extracción, procesamiento, almacenamiento y visualización eficiente de los datos de sensores de temperatura y humedad. Se espera que esta plataforma mejore significativamente la toma de decisiones en las empresas colombianas, incrementando su competitividad en el mercado y generando nuevas oportunidades de innovación y crecimiento empresarial.