Resumen:
Este estudio resalta que la empresa “Casa de Incentivos Casintour” enfrenta el reto de procesar y analizar grandes volúmenes de datos mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL) para llevarlos a un repositorio centralizado. A medida que la cantidad de datos aumenta, este proceso se vuelve más lento debido a su naturaleza secuencial, sin aprovechar el procesamiento paralelo disponible en entornos de Big Data. La optimización del proceso ETL en Big Data es esencial para “Casa de Incentivos Casintour” debido a la ineficiencia de recursos al no aprovechar completamente el hardware, lo que puede requerir inversiones adicionales sin mejoras notables en el rendimiento y la pérdida de oportunidades comerciales al demorar la disponibilidad de los datos procesados, lo que limita la toma de decisiones basadas en datos en tiempo real, crucial en un entorno competitivo empresarial.
Además, este estudio destaca la necesidad de abordar la falta de paralelismo que afecta directamente el rendimiento, eficiencia, escalabilidad y oportunidades comerciales. Resolver este problema es fundamental para mejorar el procesamiento de datos, acelerar la disponibilidad de la información y aprovechar los recursos en entornos de Big Data. Para abordar los desafíos mencionados y garantizar el éxito en la optimización del proceso ETL en “Casa de Incentivos Casintour”, se adoptará la metodología SCRUM para la ejecución de este proyecto de tesis.
