Análisis y desarrollo de una arquitectura Big Data para el análisis de datos de alquileres vacacionales

En los últimos años las tecnologías Big Data han demostrado su capacidad para orientar a las organizaciones a tomar decisiones a partir de los datos, sin embargo, para alcanzar dicho objetivo se requiere de una infraestructura adecuada. El presente Trabajo Fin de Grado comprende las diferentes etapas que deben realizarse dentro de una arquitectura Big Data: la recolección, la transformación y la visualización de grandes volúmenes de datos. Este documento ofrece una solución Big Data que además de orientar en la toma de decisiones, cumple con los requisitos de ser escalable y eficiente, características indispensables hoy en día en los sistemas Big Data debido al crecimiento exponencial de la cantidad de datos que son recolectados por las organizaciones. Para mostrar el funcionamiento de la arquitectura propuesta se utilizarán datos de alojamientos turísticos ofertados en la ciudad de Madrid, destacando en la etapa de visualización tanto las conclusiones obtenidas en base a los datos analizados como una comparativa entre Tableau y Python desde el punto de vista de herramientas para la visualización de datos. Abstract: In recent years, Big Data technologies have demonstrated their ability to guide organizations to make decisions based on data, nevertheless, achieving this goal requires an appropriate infrastructure. The present end-of-degree project embraces the different stages that must be carried out within a Big Data architecture: collection, transformation and visualization of large volumes of data. This document provides a Big Data solution that, besides guiding the decision making process, meets the requirements of being scalable and efficient, indispensable characteristics nowadays in Big Data systems due to the exponential growth of the amount of data that is collected by organizations. In order to show the behaviour of the proposed architecture, data from tourist accommodations offered in the city of Madrid will be used. In the visualization stage, both the conclusions obtained based on the analyzed data and a comparison between Tableau and Python from the point of view of data visualization tools will be highlighted