Sistemas autónomos de investigación de mercado
Abstract
Este Trabajo de Fin de Máster presenta el diseño e implementación de una arquitectura tecnológica escalable orientada a optimizar la gestión y el análisis de datos en un entorno empresarial real, representado por el proyecto TransformX. La solución propuesta parte de una estructura modular basada en capas, que integra servicios cloud, bases de datos NoSQL, automatización de procesos y herramientas de análisis inteligente. Se ha recurrido al uso de tecnologías como MongoDB, Amazon S3, CapRover, n8n y plataformas de inteligencia artificial como OpenAI y Mistral AI, con el fin de crear un sistema eficiente, seguro y preparado para escalar según las necesidades del negocio.
El enfoque metodológico ha seguido una planificación por fases: análisis de requisitos, diseño arquitectónico, despliegue de infraestructura, desarrollo de componentes, pruebas funcionales y redacción documental. El proyecto demuestra la aplicabilidad de arquitecturas modernas en contextos reales, y ofrece una base adaptable para otras organizaciones con necesidades similares.
Además, se ha prestado especial atención a la automatización de flujos de trabajo, la integración de APIs, la orquestación de contenedores y la monitorización del sistema, con el objetivo de facilitar la operativa diaria y la toma de decisiones basada en datos.
Este trabajo pone en valor la importancia de una arquitectura tecnológica bien definida para afrontar con éxito los retos del entorno digital actual. This Master’s Thesis presents the design and implementation of a scalable technological architecture aimed at optimizing data management and analysis in a real business environment, represented by the TransformX project. The proposed solution is based on a modular, layered structure integrating cloud services, NoSQL databases, process automation, and intelligent analysis tools. Technologies such as MongoDB, Amazon S3, CapRover, n8n, and AI platforms like OpenAI and Mistral AI were used to create an efficient, secure, and scalable system adapted to business needs.
The methodology followed a phased approach: requirements analysis, architectural design, infrastructure deployment, component development, functional testing, and documentation. This project demonstrates the practical application of modern architectures in real-world contexts and provides a reusable framework for similar organizations.
Special focus was placed on workflow automation, API integration, container orchestration, and system monitoring, to improve operational efficiency and enable data-driven decision-making.
This work highlights the strategic role of well-defined technological architecture in successfully addressing today’s digital challenges.
Trabajo Fin de Máster
Sistemas autónomos de investigación de mercadoTitulación / Programa
Máster Universitario en Big DataMaterias/ categorías / ODS
H0ZPalabras Clave
Arquitectura de datos, automatización, análisis de datos, nube, MongoDB, OpenAI, escalabilidad.Data architecture, automation, data analysis, cloud computing, MongoDB, OpenAI, scalability.