Propuesta de diseño de una arquitectura Big data para el monitoreo de los cultivos de las empresas azucareras en la región La Libertad en el Perú
| dc.contributor.advisor | Rojas Polo, Jonatán Edward | |
| dc.contributor.author | Rodríguez Saldaña, Miguel Angel | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-14T14:48:57Z | |
| dc.date.available | 2026-01-14T14:48:57Z | |
| dc.date.created | 2025 | |
| dc.date.issued | 2026-01-14 | |
| dc.description.abstract | Las empresas agrícolas en el Perú se enfrentan con mayor frecuencia a interrupciones laborales de diversas índoles, generando un gran interés por la adopción de tecnologías de automatización. Las tecnologías en la actualidad aplicables en la agroindustria como automatización, robótica, Business Analitics, vehículos no tripulados, visión artificial, Internet de las Cosas y Big Data ofrecen un buen resultado en la optimización de procesos, mejora continua, mejor relación entre inversión necesaria e impacto en la operatividad La agroindustria en el país es uno de los sectores con mayor crecimiento económico, producción, exportación para nuestra economía. Además, ayuda a dar oportunidad de trabajo a las personas locales y actividad agrícola. Las empresas azucareras con suficientes fuentes de agua, suelos fértiles y clima vegetal adecuado tienen un gran potencial, pero existen problemas como dificultad en supervisar y obtener información sobre el estado de los cultivos, falta de nitrógeno y otros nutrientes, falta de agua o zonas afectadas por malas hierbas, malezas y plagas. Este documento presenta una arquitectura de Big Data que permite el uso, gestión y análisis de datos de diversas fuentes, como el clima, la información del suelo, imágenes satelitales/de drones y sensores en áreas agrícolas para ayudar a identificar y cuantificar el retraso en el crecimiento y las variables relacionadas. Existen grandes oportunidades de aplicar el análisis en Big Data en el sector agroindustrial con el objetivo de ir hacia una agricultura inteligente que ayude a tomar decisiones en los procesos y dar soluciones a los problemas complejos de la agricultura actual. | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/32910 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | |
| dc.subject | Industria azucarera--Innovaciones tecnológicas--Perú--La Libertad | |
| dc.subject | Azucar--Cultivo--Perú--La Libertad | |
| dc.subject | Big data | |
| dc.subject | Arquitectura del software | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 | |
| dc.title | Propuesta de diseño de una arquitectura Big data para el monitoreo de los cultivos de las empresas azucareras en la región La Libertad en el Perú | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| renati.advisor.dni | 42529429 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5498-4090 | |
| renati.author.dni | 44587937 | |
| renati.discipline | 419607 | |
| renati.juror | Leon Perfecto, Mery Roxana | |
| renati.juror | Rojas Polo, Jonatán Edward | |
| renati.juror | Caceres Cansaya, Alexia Andrea | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
| thesis.degree.discipline | Gestión de la Ingeniería | es_ES |
| thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado | es_ES |
| thesis.degree.level | Maestría | |
| thesis.degree.name | Maestro en Gestión de la Ingeniería | es_ES |
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