Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Implementación de chatbots, migraciones y lago de datos en AWS
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-02-13) Ávila Flores, Patricio José; Quispe Vílchez, Eder Ramiro
    Desde el momento del egreso en julio del 2020, se ha ejercido labores en dos consultoras de servicios informáticos. Primero, en una consultora canadiense llamada Rules Cube que se enfoca en el desarrollo de aplicaciones en Pega. Segundo, en una consultora peruana llamada Tuxpas, que se especializa en proyectos de implementación de chatbots en la plataforma Workplace, y construcción de lagos de datos y migraciones en AWS. En Rules Cube con el rol de practicante profesional de TI se apoyó en el desarrollo de una aplicación móvil de reconocimiento de tickets y boletas de compra por un período de cuatro meses. El objetivo de esta aplicación era poder obtener con fotos rápidamente todos los gastos en los que se incurre día a día. Como parte de las herramientas se utilizó Pega, Sharepoint, y diversos aplicativos de la misma empresa. En Tuxpas es donde se ha ejercido la gran mayoría del tiempo desde el egreso. En el primer año en la compañía con el rol de desarrollador de software se formó parte de un equipo que implementó y desplegó chatbots en la red social para empresas Workplace para reconocer a colaboradores y conocer el estado del clima laboral, en un cliente de venta de productos de beleza, información que resultaba vital para la gerencia para conocer la retroalimentación de trabajadores de primera línea. En el segundo y tercer año, ahora con el rol de arquitecto de software y con la responsabilidad de liderar proyectos, es que se han llevado a cabo diseños y desarrollos de diversos lagos de datos y migraciones. Una de las migraciones más resaltantes fue realizada para un cliente del sector salud y que implicó el movimiento de toda su infraestructura y aplicaciones hacia la nube de AWS. Esto incrementó enormemente la disponibilidad de las aplicaciones y gracias a ello se redujo el tiempo de baja. Asimismo, se pudieron refactorizar las aplicaciones para que puedan ser alojadas en servicios auto-escalables. Más adelante, se llevó a cabo un lago de datos que centralizaba toda la información generada en las diversas fuentes del cliente, perteneciente al sector educativo. Esto permitió poder tener una misma estructura para todos los datos, que en el origen se encontraba con distintas nomenclaturas que hacían más difícil una visión completa de los datos generados. Además, permitió agilizar la creación y ejecución de procesos analíticos para toda el área de Inteligencia de Negocios.