Detección de fraude bancario en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido

En este Trabajo de Fin de Máster se desarrollará un sistema de detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito en tiempo real utilizando tecnologías de procesamiento distribuido. Concretamente se considerarán dos tecnologías: TIBCO, un conjunto de herramientas comerciales diseñadas para el procesamiento de eventos complejos, y Apache Spark, un sistema abierto para el procesamiento de datos en tiempo real. Además de implementar el sistema utilizando las dos tecnologías propuestas, un objetivo, otro objetivo de este Trabajo de Fin de Máster consiste en analizar y comparar estos dos sistemas implementados usados para procesamiento en tiempo real. Para la detección de fraude en pagos con tarjeta de crédito se aplicarán técnicas de aprendizaje máquina, concretamente del campo de anomaly/outlier detection. Como fuentes de datos que alimenten los sistemas, haremos uso de tecnologías de colas de mensajes como TIBCO EMS y Kafka. Los datos generados son enviados a estas colas para que los respectivos sistemas puedan procesarlos y aplicar el algoritmo de aprendizaje máquina, determinando si una nueva instancia es fraude o no. Ambos sistemas hacen uso de una base de datos MongoDB para almacenar los datos generados de forma pseudoaleatoria por los generadores de mensajes, correspondientes a movimientos de tarjetas de crédito. Estos movimientos posteriormente serán usados como conjunto de entrenamiento para el algoritmo de aprendizaje máquina.

La influencia del word of mouth electrónico sobre las ventas de un refresco

La comunicación boca-oreja/boca-boca o Word of Mouth, término adquirido del idioma anglosajón, es considerada una de las formas de comunicación con mayor influencia en el comportamiento de compra de los consumidores, jugando un importante rol en la modificación de las actitudes y patrones de consumo (Brown & Reingen, 1987). En la actualidad, los avances en la tecnología de la comunicación, han permitido que la información compartida entre consumidores supere las barreras geográficas propagándose de forma inmediata. Internet ofrece numerosas plataformas y puntos de reunión donde los consumidores pueden compartir sus visiones, preferencias o experiencia con los productos (Trusov, Bucklin, & Pauwels, 2009) El WOM que se genera en las redes sociales en Internet (eWOM) puede ser observado, medido y analizado. Debido a que estas conversaciones que se dan en plataformas de opinión quedan semi permanentemente archivadas, las marcas pueden explotar la información, extrayendo conocimiento acerca del consumidor que pueda facilitar la gestión de sus estrategias de marketing (Kozinets, Valck, Wojnicki, & Wilner, 2010). Esto ofrece grandes oportunidades para la investigación de la comunicación y el marketing permitiendo medir la repercusión de la comunicación interpersonal en el negocio de las compañías. La investigación que se plantea en esta Tesis Doctoral pretende conocer y analizar el fenómeno del WOM como factor influenciador en el comportamiento de compra de los consumidores. El objetivo principal es entender el comportamiento del WOM electrónico como variable influyente en las ventas de un producto y cuantificar su eficacia. Es decir, identificar en qué medida la información acerca de un producto compartida por los usuarios en entornos online, puede tener un efecto significativo en su resultado de ventas...