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Sistema de Automatización de Descarga de Datos (RPA), Procesamiento (ETL) y Análisis de Datos (Datawarehouse) para el traspaso de clientes a Claro Perú
dc.contributor.advisor | Zambrano Loli, Gener Víctor | |
dc.contributor.author | Mayorga Arana, Javier Hernán | |
dc.date.accessioned | 2024-11-28T20:31:24Z | |
dc.date.available | 2024-11-28T20:31:24Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12727/15674 | |
dc.description.abstract | La primera etapa del informe corresponde a la recolección de información del sitio web ChecaTusLineas de OSIPTEL, mediante técnicas automatizadas de Scraping, y se recopilan todos los datos de forma eficiente y coherente, eliminando la necesidad de obtener la data manualmente. Posteriormente, se emplea un Automatización Robótica (RPA) para automatizar tareas repetitivas involucradas en el procesamiento y manipulación de datos. Los robots de RPA están configurados para realizar tareas como limpieza, normalización y transformación de datos, lo que garantiza la precisión y reduce el tiempo de procesamiento. Python servirá como lenguaje de programación principal para extraer y procesar datos. Utilizaremos bibliotecas como Pandas para una manipulación de datos eficiente. Estos conjuntos de datos procesados se integrarán mediante herramientas ETL (Extract, Transform, Load), lo que garantizará una transición sin problemas desde diversas fuentes a un almacén o repositorio de datos centralizado. Los procesos ETL abarcan pasos esenciales manipulación de la información, lo que simplifica la armonización y estandarización de la información para su análisis futuro. Finalmente, al aprovechar las herramientas y técnicas de inteligencia empresarial (BI), los datos integrados se visualizan y analizan para obtener información útil y rápida que servirá para ofrecer paquetes de minutos y promociones para que los clientes de otros operadores telefónicos se traspasen a Claro. Los paneles, informes y análisis interactivos permiten explorar tendencias, identificar patrones y descubrir oportunidades ocultas en beneficio de Net Axxes. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.format.extent | 99 p. | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad de San Martín de Porres | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Académico USMP | es_PE |
dc.source | Universidad San Martín de Porres - USMP | es_PE |
dc.subject | Python | es_PE |
dc.subject | Selenium | es_PE |
dc.subject | Pandas | es_PE |
dc.subject | Amazon Glue | es_PE |
dc.subject | Snowflake | es_PE |
dc.title | Sistema de Automatización de Descarga de Datos (RPA), Procesamiento (ETL) y Análisis de Datos (Datawarehouse) para el traspaso de clientes a Claro Perú | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Computación y Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad de San Martín de Porres. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Computación y Sistemas | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 | es_PE |
renati.advisor.dni | 09347129 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5173-8337 | es_PE |
renati.author.dni | 09670463 | |
renati.discipline | 611066 | es_PE |
renati.juror | Porras Quinto, Cesar Augusto | |
renati.juror | Yamao, Eiriku | |
renati.juror | Becerra Pacherres, Augusto Oscar | |
renati.juror | Palomino Guerrero, Carla Rocio | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |