Diseño e implementación de una aplicación web para la visualización de una propuesta de valor obtenida mediante analítica de datos y Machine Learning

Abstract

El crecimiento del volumen de datos ha provocado un cambio de estrategia a la hora de almacenar la información y hacer uso de ella. Mediante algoritmos de Machine Learning las empresas han migrado a un modelo de negocio basado en obtener propuestas de valor a partir de datos generados. Estas propuestas de valor se traducen en servicios para los clientes de las empresas. En este trabajo se replica la estructura de una empresa orientada a datos. Haciendo uso de la información disponible en un lago de datos de usuarios y sus transacciones, respetando la privacidad de los mismos, se crean perfiles y se muestra una propuesta de valor a usuarios del sector de la banca. La propuesta de valor se obtiene haciendo uso de aprendizaje automático.

Datu bolumenaren hazkundeak estrategia aldaketa eragin du datuen laku batean eskuragarri dagoen informazioa gordetzeko eta hura erabiltzeko orduan. Makina ikasteko algoritmoen bidez, enpresek negozio eredua batera migratu dute sortutako datuetatik balio proposamenak lortzean oinarrituta. Balio proposamen hauek enpresen bezeroentzako zerbitzu bihurtzen dira. Lan honetan datuetara bideratutako konpainiaren egitura errepikatzen da. Erabiltzaileen informazioa eta haien transakzioak erabiliz, haien pribatutasuna errespetatuz, profilak sortzen dira eta banku sektoreko erabiltzaileei balio proposamen bat erakusten zaie. Balio proposamena ikaskuntza automatikoa erabiliz lortzen da.

The growth in the volume of data has caused a change in strategy when it comes to storing information and making use of it. Through machine learning algorithms, companies have migrated to a business model based on obtaining value propositions from generated data. These value propositions are translated into services for the companies’ clients. In this project the structure of a data-oriented company is replicated. Making use of user information and their transactions available in a data lake, respecting their privacy, profiles are created and a value proposition is shown to users of the banking sector. The value proposition is obtained by making use of machine learning.