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El autor Hector Llorens ha publicado 2 artículo(s):

1 - Modelado multidimensional para la visualización integrada de Big Data en plataformas de Inteligencia de Negocio

La gran cantidad de información disponible y así como su heterogeneidad han sobrepasado la capacidad de las tecnologías actuales de gestión de datos. El tratamiento con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, a menudo referido como Big Data, es un tema de investigación de actualidad así como un importante desafío tecnológico. En este artículo, se presenta un enfoque con el objetivo de permitir consultas OLAP a través de diferentes y heterogéneos orígenes de datos asistidos con herramientas de visualización que faciliten el tratamiento de los mismos. Nuestro enfoque está basado en el paradigma MapReduce, permitiendo la integración de diferentes formatos como el novedoso formato RDF Data Cube. Las principales contribuciones de nuestro enfoque son la capacidad de consultar y visualizar distintas fuentes de información, manteniendo al mismo tiempo, una visión integrada y completa de los datos disponibles, así como una sencilla interfaz de visualización de Big Data. El presente artículo también analiza las ventajas y desventajas, así como los retos de implementación que presenta este enfoque y, finaliza con un caso de estudio mostrando las ventajas de la aproximación presentada.

Autores: Roberto Tardío / Elisa de Gregorio / Alejandro Maté / Rafa Muñoz-Terol / Hector Llorens / Juan Trujillo / David Gil / 
Palabras Clave:

2 - Modelado y Generacíon Automática de Requisitos de Cuadros de Mando

La Inteligencia de Negocio (IN) utiliza grandes cantidades de información procedentes de fuentes heterogéneas que tradicionalmente se encuentran integradas en un Almacén de Datos (AD). De forma general, se ha prestado especial atención al proceso de diseño e implementacíon del AD desde el punto de vista de la informacíon a almacenar. Sin embargo, hasta el momento son pocas las aproximaciones que priorizan las necesidades de explotacíon de la informacíon por parte de los tomadores de decisíon. De esta forma, los tomadores de decisíon cuentan con los datos necesarios pero no son capaces de utilizarlos de forma óptima, ni relacionarlos con la estrategia de negocio. En este artículo, proponemos un metamodelo para el diseño de cuadros de mando, que permite a los diseñadores capturar las necesidades de datos de los tomadores de decisión y, posteriormente, obtener la implementacíon correspondiente en la plataforma de IN objetivo. De esta forma, las necesidades de información y explotación de los usuarios finales gúian el proceso de diseño de los cuadros de mando, con el objetivo de aumentar la satisfaccíon de los usuarios finales.

Autores: Elisa de Gregorio / Alejandro Maté / Hector Llorens / Juan Trujillo / 
Palabras Clave: Almacenes de Datos - Cuadros de mando - MDA - Modelado conceptual - Requisitos - Visualización de Datos