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Metodología para la definición de requisitos en proyectos de data mining (er-dm)

  • Autores: José Alberto Gallardo Arancibia
  • Directores de la Tesis: Oscar Marbán Gallego
  • Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2009
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Edmundo Tovar Caro (presid.), Oscar Dieste Tubío (secret.), Marcelo Alfredo Visconti Zamora (voc.), Claudio Meneses Villegas (voc.), Miguel Angel Sánchez Vidales (voc.)
  • UNESCO :
    • 12 Matemáticas
      • 1203 Ciencia de los ordenadores
  • Enlaces
  • Resumen
    • En años recientes, se ha dado inicio al desarrollo de una cantidad importante de proyectos de Data Mining y diversos estudios estiman que esta cantidad, se incrementará en el futuro inmediato, Las razones que estimulan este crecimiento son numerosas; fundamentalmente, la gran cantidad de datos que se generan y almacenan a diario en las bases de datos de las organizaciones; la imposibilidad de procesar y analizar estos grandes volúmenes de datos mediante métodos clásicos de análisis de datos y la necesidad de las empresas de descubrir en ellos, patrones, relaciones, reglas o asociaciones útiles, que aporten información relevante o conocimiento para el proceso de toma de decisiones.

      Cuando se inicia un proyecto de Data Mining, la educción, el análisis y el modelado de los requisitos del usuario (proceso de Ingeniería de Requisitos), constituyen actividades relevantes para el éxito del proyecto. Sin embargo estas actividades, normalmente son las menos exploradas debido a la inexistencia de técnicas, procedimientos o métodos ad-hoc para estos propósitos. Si bien es cierto, que en la tarea Evaluación de la Situación, correspondiente a la primera fase (Comprensión del Negocio) del modelo de proceso estándar CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining), uno de los procesos más ampliamente utilizados en los ámbitos industrial y académico, se propone como actividades iniciales, emitir un inventario de los recursos y establecer los requisitos, supuestos y restricciones del proyecto, no se menciona, cómo estas tareas deben ser desarrolladas, ni mediante qué instrumentos.

      En consecuencia, dada la importancia de contar con un documento eficaz de especificación de requisitos antes de dar inicio a un proyecto de Data Mining y la necesidad de disponer de un procedimiento metodológico explícito para obtener este documento, se ha desarrollado el presente trabajo de tesis doctoral, el cual propone una metodología para definir los requisitos de un proyecto de Data Mining. Esta metodología está centrada en las actividades fundamentales de la Ingeniería de Requisitos y se focaliza en la propuesta de un Framework que consiste de un proceso iterativo, compuesto por un conjunto de fases, que van desde la fase de comprensión del dominio de negocio, la de modelado del proceso decisional en la organización, hasta la fase de construcción del documento final de requisitos. Para el desarrollo de cada una de las fases del framework, se proponen un conjunto de técnicas y artefactos. La metodología, ha sido ensayada en el desarrollo de un proyecto de Data Mining; su aplicación ha permitido establecer lazos de confianza entre el cliente y desarrolladores del proyecto, clarificar las ideas acerca del problema y sus soluciones, mediante el modelado del proceso de negocios decisional, la posterior educción y validación de los requisitos, la observación por parte del cliente de resultados preliminares que permitieron la necesaria retroalimentación y finalmente la redacción conjunta del documento final de contrato, el cual fue suscrito de conformidad por el cliente y los desarrolladores del proyecto


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