La inteligencia de negocios tomando un enfoque con Sqoop, Flume y Hdfs en Hadoop

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v6i4.1177

Palabras clave:

análisis de datos; inteligencia de negocios

Resumen

En el ecosistema de Hadoop, Sqoop, Flume y Hdfs (Hadoop Distributed File System), han jugado roles importantes y complementarios en el manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos, la combinación de estas herramientas ha permitido a las organizaciones manejar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, tanto estructuradas como no estructuradas, de manera eficiente y escalable en el ecosistema Hadoop. La inteligencia de negocios (BI) con Hadoop ha ofrecido una forma poderosa y escalable de manejar, analizar y extraer valor de grandes volúmenes de datos, con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos distribuidos en clusters de servidores, se han integrado con diversas herramientas de inteligencia de negocios  para proporcionar datos empresariales valiosos. Como se sabe, Hadoop ha sido considerado como un framework de software de código abierto que ha permitido el procesamiento distribuido de volúmenes de datos en clusters de ordenadores utilizando modelos de programación. Ha sido vista como una herramienta esencial en el ámbito del big data y ha sido diseñada para escalar desde servidores individuales hasta miles de máquinas, cada una ofreciendo computación y almacenamiento local. Estos entornos han analizado a los clientes y su comportamiento, han optimizado las cadenas de suministro analizando los datos en tiempo real mejorando la eficiencia operativa de las empresas, con su detección de fraude procesando grandes volúmenes de datos, además de haber segmentado clientes para campañas efectivas de marketing.

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Publicado

2024-06-26

Cómo citar

Mendoza Loor , J. J. ., Bonilla Vimos , W. R. ., Quezada Valencia , S. I. ., & Torres Bueno , M. B. . (2024). La inteligencia de negocios tomando un enfoque con Sqoop, Flume y Hdfs en Hadoop . Revista Científica Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 6(5), 53–63. https://doi.org/10.59169/pentaciencias.v6i4.1177

Número

Sección

Artículos originales