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Zorrilla, Marta Elena

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Apellidos

Zorrilla

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Marta Elena

Nombre

Nombres alternativos

Zorrilla, Marta

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University of Cantabria, Spain
ISTR-Universidad de Cantabria, Spain
University of Cantabria
Dpto. Ingeniería Informática y Electrónica Universidad de Cantabria
Dpto. de Ingeniería Informática y Electrónica, Universidad de Cantabria, España

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    Actualización reactiva de bases de datos usando cadenas de procesadores de flujo de datos
    Algorri, Miguel; Drake, José María; Zorrilla, Marta Elena. Actas de las XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2017), 2017-07-19.
    Este trabajo en curso explora el uso de cadenas de procesadores de flujos de datos como medio para proporcionar a aplicaciones con requisitos de tiempo real (TR) un acceso a la información del entorno bajo una perspectiva de base de datos (consultas continuas consistentes). En este trabajo se formulan las características que han de ofrecer las cadenas de procesadores de flujos de datos para este caso de uso, se define la arquitectura de procesado a utilizar y se asig-nan responsabilidades a cada uno de los elementos de la arquitectura.
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    Artículo
    Descripción de pruebas de benchmark para plataformas de tercera generación
    Martin de La Rubia, Luis; Algorri, Miguel; Zorrilla, Marta Elena; Drake, José María. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    La irrupción del big data y la computación en la nube ha impulsado un cambio de paradigma en la construcción de nuevos sistemas basados en plataformas distribuidas escalables y orientadas al dato como servicio. La existencia de diversas tecnologías y la necesidad de evaluar el rendimiento de las aplicaciones construidas con ellas tanto en fase de prototipo como ya una vez implementadas y desplegadas en el entorno operativo, nos ha llevado a proponer un modelo de datos para describir pruebas de benchmark destinadas a la comparación de estas plataformas de tercera generación. El modelo incorpora información sobre todos los aspectos de la prueba: recursos, fuentes de datos, cargas de trabajo y métricas; cubre varios casos de uso y permite adaptar la información que contiene a las diferentes fases del ciclo de desarrollo del sistema. En las fases iniciales de desarrollo de prototipos, el modelo describe estimaciones de la carga de trabajo, de las prestaciones previstas para los recursos y componentes del sistema y de las métricas que se quieren valorar; mientras que en las fases finales de validación, el modelo sólo ha de incluir la identificación de las fuentes que generan las cargas de trabajo, de los recursos utilizados y de los componente desplegados, a fin de evaluar las métricas de interés.
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    Artículo
    Laredo: democratización de análisis de flujos de datos para el mantenimiento predictivo
    Dintén, Ricardo; Zorrilla, Marta Elena. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    La llegada del IoT y la IA a las fábricas permitirá optimizar sus procesos productivos. Pero la complejidad del proceso de minería de datos, la escasez de profesionales cualificados y la falta de herramientas dirigidas a no expertos, frena su despliegue en el sector industrial. Por ello, en este trabajo se analiza la literatura científica relacionada con herramientas para el análisis de flujos de datos y se plantea una propuesta de servicio, dirigido a usuarios no expertos (no científicos de datos), que permita acercar la construcción de workflows científicos escalables y distribuidos enfocados al mantenimiento predictivo y prescriptivo para su despliegue sobre la arquitectura industrial RAI4.0.
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    Artículo
    Desarrollo Eficiente de Lenguajes Específicos de Dominio para la Ejecución de Procesos de Minería de Datos
    de La Vega, Alfonso; García-Saiz, Diego; Zorrilla, Marta Elena; Sánchez Barreiro, Pablo. Actas de las XXI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2016), 2016-09-13.
    Aunque las técnicas de minería de datos están consiguiendo cada día una mayor popularidad, su complejidad impide que sean aún utilizables por personas sin un sólido conocimiento en las mismas. Una posible solución, ya explorada por los autores de este artículo, es la construcción de Lenguajes Específicos de Dominio que proporcionen una serie de primitivas de alto nivel para la ejecución de procesos de minería de datos. Dichas primitivas sólo hacen referencia a terminología propia del dominio analizado, enmascarando detalles técnicos de bajo nivel. No obstante, la construcción de un lenguaje específico de dominio puede ser un proceso costoso. Este artículo muestra como reducir los tiempos de desarrollo de estos lenguajes de análisis mediante la reutilización de partes comunes de estos DSLs.
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    Artículo
    Minería de flujos de datos en entornos heterogéneos y distribuidos: aplicación en la Industria 4.0
    Dintén, Ricardo; López Martínez, Patricia; Yebenes, Juan; Zorrilla, Marta Elena. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Uno de los principales objetivos de la Industria 4.0 es lograr la necesaria integración horizontal y vertical del sistema de producción. Para ello es necesario desplegar una plataforma digital que integre y procese la ingente cantidad de datos generados en el entorno. Mucha de esta información procede del IoT, y, en concreto, corresponde a sensores que emiten flujos continuos de datos cuyo análisis mediante técnicas de minería de datos permitiría mejorar los procesos industriales, como por ejemplo construyendo modelos dirigidos al mantenimiento preventivo y predictivo de los sistemas físicos, donde aún hay retos abiertos. El objeto de este artículo es describir el punto de partida de esta investigación que es el resultado de un proyecto del plan nacional y discutir su extensión señalando las líneas de trabajo que se pretenden abordar y los resultados que se persigue conseguir para contribuir al avance de la I4.0.
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    Artículo
    Un marco para democratizar la minería de datos: propuesta inicial y retos
    García-Saiz, Diego; Espinosa, Roberto; Zubcoff, Jose; Mazón, Jose Norberto; Zorrilla, Marta Elena. Actas de las XX Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2015), 2015-09-15.
    Movimientos como el de datos abiertos posibilitan que cada vez haya una mayor disponibilidad de datos accesibles para su reuti lización. A pesar de que el número de herramientas analíticas que están a nuestra disposición crece cada día, lamentablemente ninguna permite realizar un proceso de extracción de conocimiento directo a usuarios con poca o nula experiencia en el uso de la estadística y de algoritmos de minería de datos. En este artículo se presenta una aproximación a un marco KaaS (Knowledge as a Service) que posibilite a usuarios no ex pertos la extracción de conocimiento a partir de un conjunto de datos. Se muestra que la propuesta es viable y se plantean los retos aún abiertos.