Autor:
Caballero, Ismael

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Fecha de nacimiento

Proyectos de investigación

Unidades organizativas

Puesto de trabajo

Apellidos

Caballero

Nombre de pila

Ismael

Nombre

Nombres alternativos

Caballero Muñoz-Reja, Ismael

Afiliaciones conocidas

University of Castilla-La Mancha, Spain
UCLM, Spain
Instituto de Tecnologías y Sistemas de Información (Alarcos Research Group), Spain
Alarcos Research Group, Spain
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Mostrando 1 - 6 de 6
  • Artículo
    Marco metodológico para la creación, implantación y mantenimiento de Sistemas de Gobierno de Datos
    Caballero, Ismael; Piattini Velthuis, Mario Gerardo; Gualo, Fernando. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Para poder optimizar el rendimiento que las organizaciones esperan de sus datos, necesitan tenerlos datos gobernados de acuerdo con sus estrategias or-ganizacionales. Para ello tienen que desarrollar e implantar Sistemas de Go-bierno de Datos. El diseño, implantación y mantenimiento de estos sistemas requiere del despliegue y coordinación de diversos elementos. Pero en la realidad, hemos podido constatar que las organizaciones se encuentran con una serie de problemas que les impiden implantar sistemas de gobierno de datos que respondan a sus necesidades y expectativas. En este artículo se propone un marco metodológico +IBM compuesto por un modelo de sistema de gobierno de datos y un proceso para su diseño, implantación y mantenimiento - alineado al estándar internacional ISO/IEC 38505 y basado en el Modelo Alarcos de Mejora de Datos (MAMDv3.0). El proceso (KCAE) consta de cuatro etapas: Conocimiento (para determinar lo que se sabe sobre los datos y lo que se requiere saber), Control (para determinar si el control ejercido sobre los datos a través de las políticas es suficiente de acuerdo con el obje-tivo requerido), Adaptación (para dirigir la organización hacia la transforma-ción del control actual hacia el control requerido), y Explotación (para su-pervisar si las adaptaciones y el control son suficientes para lograr los objeti-vos empresariales deseados). Finalmente se describe cómo us+APM el marco para el caso concreto de un servicio en una universidad española.
  • Artículo
    Metodología para identificar reglas de negocio de calidad de datos basada en ISO 25012
    Galera, Ramón; Gualo, Fernando; Caballero, Ismael; Rodríguez Monje, Moisés. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    En la actualidad, las organizaciones generan y manejan extensas cantidades de datos de forma continua con un fin particular, como puede ser la toma de decisiones adecuadas o la monitorización de ciertos parámetros. No solo es importante obtener los datos; el cómo se obtienen y el cómo se almacenan y mantienen tiene tanto o incluso más valor. La calidad de los datos es un factor clave para cualquier organización ya que, si sus datos no presentan un nivel de calidad adecuado, su uso no permitirá obtener los mejores resultados. Para mantener niveles de calidad adecuados es necesario que las organizaciones identifiquen los requisitos de datos o reglas de negocio que sus datos deben cumplir para el fin que se les va a dar. En esta línea, existe un modelo basado en ISO/IEC 25012 que permite realizar una evaluación de la calidad de datos a partir de los requisitos de una organización. En este artículo se presenta una metodología para facilitar la identificación y clasificación de las reglas de negocio para una organización, así como su asociación a cada una de las características de calidad de datos respecto al estándar ISO/IEC 25012.
  • Artículo
    Diseño de un sistema de gobierno de datos: un marco de trabajo para la priorización de procesos
    Gaona, Germán; Bollati, Veronica Andrea; Caballero, Ismael; Gualo, Fernando. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    Las organizaciones necesitan gobernar sus datos para asegurar que se consigan los objetivos establecidos en sus estrategias organizacionales de datos. No obstante, el gobierno de datos también debe servir para resolver o evitar problemas, cuya manifestación suele darse bajo la forma de niveles inadecuados de calidad para los datos usados en ciertos contextos. Una de las consecuencias más interesantes del gobierno de datos es la implantación de procesos de gestión de datos, gestión de calidad de datos y gobierno de datos para que la organización pueda abordar de forma sistemática y rigurosa estos problemas de calidad de datos. El Modelo Alarcos de Madurez de Datos (MAMD) proporciona la definición de estos procesos. En este artículo se presenta un Marco para la Priorización de Procesos de MAMD (MPPM) con el objetivo de guiar a las organizaciones en la identificación de qué procesos de MAMD se deberían implementar para evitar dichos problemas, partiendo de los obstáculos de calidad de datos más comunes en las organizaciones. Como prueba de concepto, este marco de trabajo se aplicó en el contexto de la Universidad Tecnológica Nacional (Argentina).
  • Artículo
    PL4DC: Parameterizable Library for Data Cleaning
    Barchino, Gregorio; Gualo, Fernando; Caballero, Ismael; Piattini Velthuis, Mario Gerardo. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    La capacidad de recopilar, analizar e interpretar datos ha revolucionado la forma que la sociedad tiene de entender e interactuar con el mundo que nos rodea. Esto ha llevado a que los datos sean la base de todo tipo de decisiones a nivel personal, empresarial, e incluso gubernamental. Para poder tener de-cisiones confiables, la calidad de los datos usados es fundamental. La mejora de calidad de los datos es la parte de la gestión de la calidad de los datos que asegura niveles adecuados de calidad para los datos en un contexto de uso. La limpieza de datos es una tarea fundamental de la mejora de datos. En este artículo se presenta PL4DC, una biblioteca de R desarrollada para implemen-tar operaciones de limpieza de datos basada en ISO/IEC 25024. Estas opera-ciones formarán parte de los parámetros de las primitivas producidas por la investigación desarrollada. Finalmente, se describe cómo se usó PL4DC para el caso concreto de un conjunto de datos de un portal inmobiliario.
  • Artículo
    Un marco de certificación de calidad de datos basado en estándares internacionales
    Gualo, Fernando; Piattini Velthuis, Mario Gerardo; Caballero, Ismael. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    Cada vez más organizaciones son conscientes de la necesidad de cuidar la ca-lidad de sus activos de datos y de realizar esfuerzos para asegurar la calidad de sus repositorios de datos. Estos esfuerzos se han acentuado incluso más con la adopción de tecnologías como Big Data, Analytics y Deep Learning, o IoT, y se han orientado en dos direcciones: asegurar el valor de los datos de repositorios organizacionales, y mejorar la madurez de los procesos de gobierno, gestión y calidad de datos. En DQTeam, spin-off de la UCLM ofrecemos a las organizacio-nes servicios de consultoría para mejorar sus datos en las dos aproximaciones usando como referencia estándares abiertos internacionales con la posibilidad de certificación internacional por parte de AENOR tanto los niveles de calidad de sus productos de datos como la madurez organizacional de sus procesos relacio-nados.
  • Artículo
    Towards a Process Reference Model for Citizen Science Projects Formulation: a First Approach
    Guerra-García, César; Caballero, Ismael. Actas de las XXVIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2024), 2024-06-17.
    Citizen science, also referred to as public participation in scientific research and knowledge production, is gaining increasing recognition as a well- developed and valued approach. This approach has a global reach and is em- ployed across a diverse spectrum of scientific domains and disciplines. Presently, literature highlights several concerns related to citizen science data and pro- cesses, leading to insufficient quality levels and, consequently, unacceptable sit- uations within citizen science projects. These issues have a direct impact on the sustainability of such projects. To alleviate these undesirable effects, we posse that the standardization of some best practices around citizen science projects can lead to a better performance of the processes and their results. One of the most relevant concerns in the process is the quality of the data used at the various stages of the data life cycle from its generation by participants (researchers and citizens) to the usage and exploitation of the data. The main contribution of this work is twofold: on a hand to identify which are the best practices related to citizen science projects, and on the other hand to investigate how these best prac- tices can be enriched with some other related to data quality management and data governance. As a result, we produced CI.SCI.FORM, a framework that can be used to support institutions to better propose and execute their citizen science projects. This framework consists of two main components: a Process Reference Model (PRM) and a Process Assessment Model (PAM). In this paper we are go- ing to first introduce the CI.SCI.FORM PRM, which gather 16 process grouped in 4 blocks.