Creación de un tablero omnicanal

Título:

Creación de un tablero omnicanal

Autor:

Reinaldi, Gustavo

Otros autores / Colaboradores:

 Corbalán, Leonardo César; [ Director/a]  Negri, Gabriel Alejandro; [ Director/a] 

Temas:

BIG DATA; FLUJO DE DATOS; 

URL:

http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/118523,

Nota de tesis:

Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2020.

Extensión:

1 archivo (2,13 MB) : il. col.

Resumen:

Creación de un tablero omnicanalEl desafío de interconectar sistemas en Terminales Portuarias en LatinoaméricaLa tesina describe el desarrollo de un software de envergadura llevado a cabo en la compañía Despegar.com: La creación de un “Tablero Omnicanal”. Este tablero permite a la compañía obtener información relevante respecto del rendimiento de todas las comunicaciones y canales abiertos con sus clientes.

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Capítulo 1 
Introducción  
1.1 Contexto histórico 
1.2 Situación actual  

Capítulo 2  
Marco Teórico 
2.1 Key Performance Indicator (KPI)  
2.1.1 Conversion Rate  
2.1.2 Bounce Rate  
2.1.2 Open Rate  
2.1.3 Click Through Rate (CTR) 
2.1.4 Tap Rate 1 
2.2 Conversion Rate Optimization (CRO) 
 2.2.1 Medir y analizar  
2.2.2 Establecer nuevos objetivos y volver a iterar 
2.3 A/B Test 
2.4 Conversion funnel  

Capítulo 3 
Primeros pasos en el proceso de construcción del tablero omnicanal 
 3.1 Metodología de Trabajo  
3.2 Tracking de datos 
 3.2.1 Cloud Computing
 3.2.2 Server 
 3.2.3 Cluster 
 3.2.4 Storage (Bases de datos)
 3.2.4.1 MySQL 
 3.2.4.2 Datastore 
 3.2.4.3 Casandra 
 3.2.4.4 MongoDB  
3.2.4.5 Teorema de CAP  
3.2.5 Big Data 
 3.2.5.1 Hadoop
3.2.5.2 Ecosistema Hadoop 
3.2.5.2.1 Data Lake  
3.2.5.2.2 Presto DB 
3.2.5.2.3 Apache Kafka
 3.2.5.2.4 Apache Spark 
3.2.5.2.5 Elasticsearch 
 3.2.5.2.6 Hazelcast  
3.2.5.2.7 Apache Avro 
 3.2.5.2.8 Apache Parquet  

Capítulo 4 
Reestructuración del proceso de registro de actividades de usuario. 
4.1 Arquitectura de las aplicaciones 
4.2 Proceso de registración  
4.2.1 Coordinación 
4.2.2 Encoding 
 4.2.3 Envío y Registración  
4.3 Procesamiento en memoria 
4.3.1 Spark  
4.3.2 Hazelcast  
4.4 Segmentación  
4.5 Capa presentación 

Capítulo 5
Manipulación de la información registrada.  
5.1 Ingesta y validación de datos  
5.2 - Persistencia de datos 
5.3 - Recopilación de eventos relacionados 

Capítulo 6 
Construcción del enfoque multicanal en la inteligencia de negocio  
6.1 Extracción, Transformación y Carga de datos  
6.2 Carga de datos en memoria  
6.3 Exploración de datos en memoria  

Capítulo 7 
Conclusiones y Trabajos futuros
 7.1 Conclusiones 
7.2 Trabajos futuros 
7.2.1 Rendimiento por usuario y media  
7.2.2 Ampliar el servicio de coordinación 7
7.2.3 Revisión del proceso de envío de alertas 
 
Bibliografía