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Title: Optimización del tratamiento y la recuperación de datos transaccionales en entornos Big Data a partir de archivos XML
metadata.dc.creator: Hernández Gómez, Cristhian Esteban
metadata.dc.date.created: 2025-08-29
metadata.dc.subject.keywords: Python
SQL Server
XML
Extracción
Datos
metadata.dc.format.*: pdf
metadata.dc.type: Proyecto aplicado
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.
Description: 
URI: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73525
metadata.dc.subject.category: Investigación
metadata.dc.coverage.spatial: cead_-_josé_celestino_mutis
Appears in Collections:Especialización en Ciencia de Datos y Analítica

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