{"id":87766,"date":"2016-08-16T08:00:40","date_gmt":"2016-08-16T08:00:40","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/almudena-herrero-tfm-fraude\/"},"modified":"2016-08-16T08:00:40","modified_gmt":"2016-08-16T08:00:40","slug":"almudena-herrero-tfm-fraude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/big-data\/almudena-herrero-tfm-fraude\/","title":{"rendered":"Almudena Herrero: Big Data para la persecuci\u00f3n del Fraude"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div>\n<p>Almudena Herrero ha sido alumna del <a href=\"https:\/\/dks.digital\/cursos\/master-en-big-data-architecture-madrid\/\">Master de Arquitectura Big Data<\/a> y ya ha presentado su proyecto sobre detecci\u00f3n del fraude.<\/p>\n<p>Nadie mejor que ella para explic\u00e1rnoslo y contarnos como ha investigado y montado toda la estructura para la recogida de informaci\u00f3n:<\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/mini-almudena-fraude.jpg\" rel=\"attachment wp-att-7323\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-7323\" src=\"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/uploads\/2016\/07\/mini-almudena-fraude.jpg\" alt=\"mini-almudena-fraude\" width=\"621\" height=\"294\" \/><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div>\n<p>Trabajo en Accenture desde hace 9 a\u00f1os y mi \u00faltima asignaci\u00f3n fue el departamento de fraude y riesgo de una compa\u00f1\u00eda de telecomunicaciones espa\u00f1ola, por lo tanto en algunas ocasiones hab\u00eda trabajado con las aplicaciones de fraude y me parec\u00edan interesantes.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Adem\u00e1s escog\u00ed este tema porque dada la situaci\u00f3n econ\u00f3mica del pa\u00eds los clientes tienden a interesarse cada vez m\u00e1s por tener robustos sistemas de prevenci\u00f3n para poder evitar p\u00e9rdidas econ\u00f3micas, por lo tanto abarca gran parte del mercado ya que se podr\u00eda aplicar a diferentes tipos de negocio.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Por otra parte y tras documentarme bastante <strong>descubr\u00ed la pericia que pueden llegar a desarrollar algunas personas para evitar pagar sus deudas e intentar volver a establecer una relaci\u00f3n comercial con una empresa en la que ha cometido fraude anteriormente<\/strong>. Esto aument\u00f3 mi inter\u00e9s ya que tuve que buscar los recovecos que se utilizaban e implementarlos para que el sistema \u00a0detectara que la persona que estaba intentando darse de alta ya hab\u00eda sido cliente de la compa\u00f1\u00eda y adem\u00e1s era un cliente fraudulento.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>El sistema de gesti\u00f3n est\u00e1 planteado para una empresa de telecomunicaciones, en concreto para altas de l\u00ednea fija por lo tanto todas las comprobaciones se basan en los datos personales del cliente.<\/strong> Como he indicado anteriormente la arquitectura se podr\u00eda aplicar a otros negocios siempre y cuando se dispusiera de los datos personales del cliente a dar de alta para poder realizar las diferentes comprobaciones sobre los mismos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>La informaci\u00f3n de obtiene de diferentes fuentes, algunas son ficheros batch y otras son simulaciones de fuentes de datos streaming que registrar\u00e1n la informaci\u00f3n en tiempo real.<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>La arquitectura del sistema est\u00e1 compuesta por flume y Kafka para la ingesta de datos, flume obtendr\u00e1 los ficheros batch y los almacenar\u00e1 en el HDFS y Kafka \u00a0que crear\u00e1 una cola de mensajes con los datos en streaming que posteriormente ser\u00e1 le\u00edda por Spark.<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>La parte de procesamiento se realizar\u00e1 con Spark, tanto la batch como la streaming y tras realizar los diferentes procesos de negocio la informaci\u00f3n resultante ser\u00e1 almacenada en una bbdd MongoDB.<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>En cuanto a mi paso por la escuela lo recordar\u00e9 como una buena experiencia ya que ante cualquier problema siempre he recibido una buena respuesta tanto de los profesores como del personal de DKS y con el proyecto de fin de m\u00e1ster siempre he tenido respuestas r\u00e1pidas a mis dudas y un buen asesoramiento.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>En el fichero adjunto lo siguiente:<\/p>\n<p><strong>1-\u00a0Documentaci\u00f3n:<\/strong> An\u00e1lisis funcional de la aplicaci\u00f3n y presentaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>2- Ficheros Carga:<\/strong> ficheros con los que he realizado las pruebas.<\/p>\n<p><strong>3-\u00a0Ficheros configuraci\u00f3n flume:<\/strong> Fichero de configuraci\u00f3n de los agentes de flume que deber\u00edan ponerse en la carpeta conf de flume para poder ejecutarlos.<\/p>\n<p><strong>4-\u00a0Hadoop:<\/strong> Creaci\u00f3n de rutas de los directorios que utilizo en el HDFS.<\/p>\n<p><strong>5-\u00a0MongoDB:<\/strong> Creaci\u00f3n de la bbdd y los \u00edndices de las tablas.<\/p>\n<p><strong>6- Proyecto:<\/strong> C\u00f3digo del proyecto.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Al final de documento del an\u00e1lisis hay un apartado denominado Ejecuci\u00f3n de la aplicaci\u00f3n, en este apartado se indica paso a paso c\u00f3mo habr\u00eda que ir ejecutando los agentes de flume y el c\u00f3digo de la aplicaci\u00f3n para que funcione correctamente.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Almudena Herrero ha sido alumna del Master de Arquitectura Big Data y ya ha presentado su proyecto sobre detecci\u00f3n del fraude. 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