GECONTEC Vol. 3, núm. 2 (2015)

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  • Publication
    La inteligencia de negocio como apoyo a la toma de decisiones en el ámbito académico (Business Intelligence as decision support system in academic environment)
    (Universidad Pablo de Olavide, 2016-09-20) Reyes Dixson, Yusnier; Nuñez Maturel, Lissette
    Spanish abstractLas organizaciones competitivas han establecido sistemas de inteligencia de negocio para proporcionar a sus trabajadores herramientas que les ayuden en la toma de decisiones (Guitart y Conesa, 2014). El acertado flujo y gestión de datos e información es vital para un acertado proceso de toma de decisiones. Esta táctica trasladada al ámbito universitario significa proporcionar a profesores y directivos sistemas que apoyen la toma de decisiones en su actividad docente (Guitart y Conesa, 2014). A pesar de las ventajas que ha propiciado el uso de estos sistemas y de las dificultades detectadas con el tratamiento y la forma en que se utilizan los datos para dar soporte a las decisiones en el ámbito académico universitario, no se ha evidenciado un uso sistemático de los mismos. Debido al aumento del volumen de los datos almacenados, los profesores y directivos se enfrentan a un ambiente de incertidumbre y complejidad crecientes. Generalmente no se cuenta con las herramientas necesarias para manipular estos datos y convertirlos en información valiosa. Este trabajo tuvo como objetivo desarrollar un sistema basado en inteligencia de negocios que permita capturar, almacenar, procesar, analizar y mostrar de manera eficiente, los datos generados en el proceso de formación. La propuesta fue utilizada con datos reales del primer año de una facultad de la Universidad de las Ciencias Informáticas en los cursos 2012-2013, 2013-2014 y del primer semestre del curso 2014-2015 a partir de lo cual se obtuvo información útil para la toma de decisiones. Por último se propuso un conjunto de elementos organizativos para la correcta utilización del sistema.English abstractCompetitive organizations have established business intelligence systems to provide their workers with tools to help them in decision-making (Guitart and Conesa, 2014). The successful flow and management of data and information is vital for a successful decision-making process. This tactic transferred to the university level means providing systems to teachers and managers in order to support decision making in their teaching activity (Guitart and Conesa, 2014). Despite the advantages that has led to the use of these systems and the difficulties encountered with treatment and how the data are used to support decisions on the academic level, it has not seen a systematic use of the same. Due to the increased volume of stored data, teachers and administrators face an environment of uncertainty and increasing complexity. Generally it not has the necessary tools to manipulate these data and turn it into valuable information. This study aimed to develop a business based on intelligence that enables capture, store, process, analyze and display efficiently, the data generated in the educational process. The proposal was used with data from the first year of a faculty of the University of Information Science in 2012-2013, 2013-2014 and first semester of courses in 2014 and 2015 from which useful information was obtained for decision making. Finally a set of organizational elements for the proper use of the system was proposed.
  • Publication
    Inclusión en Weka de filtros basados en conjuntos aproximados para bases desbalanceadas (Inclusion of filters in Weka based in rough sets for imbalanced bases)
    (Universidad Pablo de Olavide, 2016-09-20) Goya Jorge, Addel Arnaldo; Galpert Cañizares, Deborah; Enríquez Rodríguez, Felipe Antonio
    El problema de desbalance en la clasificación se presenta en conjuntos de datos que tienen una cantidad grande de datos de cierto tipo (clase mayoritaria), mientras que el número de datos del tipo contrario es considerablemente menor (clase minoritaria). En este artículo se hace un breve resumen de la teoría de conjuntos aproximados basados en relaciones de similitud para su utilización en la implementación en Weka de tres filtros para tratar el problema de desbalance de clases. Luego se realiza un análisis de los resultados en dos conjuntos de datos para probar su validación, obteniéndose resultados satisfactorios.English abstractThe class imbalance problem is shown in datasets which have a great amount of data of a certain type (majority class), whilst in the case of the contrary data type it is considerably less (minority class). In this paper, a brief summary of the rough set theory is made based in similarity relations for its use on three filters Weka for class imbalance management. Finally, an analysis of the results in both sets of data is made in order to prove its validation, obtaining satisfying results.
  • Publication
    Generación automática de reglas de negocio en bases de datos para la implementación del sistema de información SIMCO (Automatic business rules generation in data bases for the implementation of the information system SIMCO)
    (Universidad Pablo de Olavide, 2016-09-20) Nuñez Arcia, Yaisel; Boggiano Castillo, Martha Beatriz
    El diseño e implementación de sistemas informáticos para las organizaciones deben basarse en las políticas y reglas del negocio. Hoy día se considera ventajoso aplicar el enfoque de reglas de negocio en el desarrollo de sistemas de información, y de esta manera garantizar la inserción y modificación de las reglas de manera automática. Una de las formas para implementar un sistema de información usando reglas de negocio, es a través del tipo de herramienta independiente de los gestores de datos, pero que genera recursos de bases de datos. Ante la necesidad de desarrollar un sistema de información transaccional para la gestión de menús de comedores en la UCLV, se hizo necesaria una aplicación cuya interfaz de entrada realice las operaciones de inserción y actualización en  una base de datos. La  existencia de un conjunto de reglas de negocio que deben ser chequeadas al realizar estas operaciones, hace posible la utilización de  la herramienta LPT-SQL con vistas a disminuir el esfuerzo de programación al insertar el código, que garantiza el cumplimiento de las reglas, y su posible modificación independientemente de la interfaz de usuario.English abstractThe design and implementation of informatics systems for the organizations must be based in the business policies and rules. Nowadays, to apply a focus on business rules in the development of information systems is considered advantageous, hence guarantee the automatic insertion and modification of rules. One of the ways to implement an information system using business rules is through the independent tool type of the data managers, but that generates data bases resources. In view of the need to develop a transactional information system for the menus management of UCLV dining centres, an application which input interface makes the insert and update operations on a database was necessary. The existence of a set of business rules that must be checked to perform this operations, make the usage of the LPT-SQL tool possible. Consequently, the programming effort to insert the code is reduced ensuring the compliance of the rules and its possible modification regardless the user interface.
  • Publication
    Evolución de la Gestión del Conocimiento en el Grupo Empresarial CIMEX (Evolution of Knowledge Management in CIMEX Corporation)
    (Universidad Pablo de Olavide, 2016-09-20) Simón Cuevas, Alina; Torres Sánchez, Maité; García Hernández, Lucina; Ravelo Suárez, Raudel
    En la actualidad los sistemas para la toma de decisiones son necesarios en la conducción de cualquier organización. El Grupo Empresarial CIMEX, una de las empresas comercializadoras cubanas, tiene una amplia experiencia en el desarrollo de soluciones computacionales que en el transcurso de los años han evolucionado dando respuesta a los requerimientos informacionales de los analistas y directivos. Diferentes áreas de negocio ¿comercial, económica y recursos humanos¿ se han manejado históricamente mediante aplicaciones independientes, dificultándose la conciliación entre los resultados particulares y el análisis integral de la información. En el presente trabajo se reseña los hitos principales de la progresión de la gestión del conocimiento en la Corporación desde una perspectiva computacional y se expone la solución actual basada en la extensión y el enriquecimiento del almacén de datos existente. Las funcionalidades analíticas incorporadas se han implementado sobre el modelo tabular, ofrecido por Microsoft SQ Server, que se sustenta en las tecnologías de almacenamiento columnar y las bases de datos en memoria. Además, se brinda la versión propia para controlar el desempeño empresarial sustentado en el análisis de los principales indicadores claves de éxito,  lo que posibilita la creación de cuadros de mando ajustados a cada una de las empresas con vista a la proyección, ejecución y control de sus planes tácticos y estratégicos. Finalmente se presenta una primera aproximación del proceso de minería de datos para la predicción de indicadores gerenciales.Abstract:Nowadays, decision support systems are essential in the management of any organization. CIMEX Corporation, one of the Cuban trading enterprises, has a wide experience in the development of computer solutions that over the years has evolved in response to experts and managers informational requirements. Different business areas ¿ such as trade, economic and human resources ¿ have been historically managed by independent applications, making the conciliation between the particular results and the widespread information analysis difficult. This paper outlines the main milestones of knowledge management progression in the company from a computational point of view. Furthermore, a projected solution based on an extension and enrichment of current data warehouse is exposed. Built-in analytical functionalities have been implemented over the tabular model, provided by Microsoft SQ Server that is supported on columnar storage and in-memory database technologies. In addition, the proper version is provided to control the business performance based on main key performance indicators, enabling the creation of custom-made dashboards for each of the enterprises which facilitate the design, execution and control of tactical and strategic plans. Finally, a first approach of data mining process is applied to predict critical behaviour measurements.
  • Publication
    Análisis de componentes principales funcionales en series de tiempo económicas (Analysis of principal functional components in economic time series)
    (Universidad Pablo de Olavide, 2016-09-20) Chávez Chong, Cristina O.; Sánchez García, Jesús E.; DelaCerda Gastélum, José
    El análisis de datos funcionales ha cobrado gran relevancia en los últimos años, convirtiéndose en un importante campo de investigación en la Estadística. El primer método considerado para procesar este tipo de datos fue el de las componentes principales. En este trabajo se considera la extensión del método de las componentes principales clásicas (ACP) al caso funcional (ACPF), algunas propiedades interesantes que aparecen y otras que se conservan al realizar dicha extensión, así como su aplicación el procesamiento de datos reales económicos y una breve explicación de algunas bibliotecas que realizan el análisis de componentes principales funcionales. English abstractThe functional data analysis has gained relevance over the last years becoming an important statistics investigation field. The first method used to process this data type was the principal components analysis (PCA). In this paper, an extension of the classical principal components analysis (PCA) to the functional method (FPCA) is considered, as well as some interesting properties that appear and others that remain with it. Furthermore, its application in the processing of real economic data and some previous work that analyze functional principal components are explained.
  • Publication
    Algoritmo incremental de agrupamiento con traslape para el procesamiento de grandes colecciones de datos (Overlapping clustering incremental algorithm for large data collections processing)
    (Universidad Pablo de Olavide, 2016-09-20) González-Soler, Lázaro Janier; Pérez-Suárez, Airel; Chang-Fernández, Leonardo
    Existen diversos problemas en el Reconocimiento de Patrones y en la Minería de Datos que, por su naturaleza, consideran que los objetos pueden pertenecer a más de una clase o grupo. DClustR es un algoritmo dinámico de agrupamiento con traslape que ha mostrado, en tareas de agrupamiento de documentos, el mejor balance entre calidad de los grupos y eficiencia entre los algoritmos dinámicos de agrupamiento con traslape reportados en la literatura. A pesar de obtener buenos resultados, DClustR puede ser poco útil en aplicaciones que trabajen con grandes colecciones de documentos, debido a que tiene una complejidad computacional  y a la cantidad de memoria que utiliza para el procesamiento de las colecciones. En este trabajo se presenta una versión paralela basada en GPU del algoritmo DClustR, llamada CUDA-DClus, para mejorar la eficiencia de DClustR en aplicaciones que lidien con largas colecciones de documentos. Los experimentos fueron realizados sobre varias colecciones estándares de documentos y en ellos se muestra el buen rendimiento de CUDA-DClus en términos de eficiencia y consumo de memoria.English abstractThere are several problems in Pattern Recognition and Data Mining that, by its inherent nature, consider that the objects can belong to more than a class or cluster. DClustR is a dynamic overlapping clustering algorithm that has shown, in document clustering tasks, the best trade-off between cluster¿s quality and efficiency among existing dynamic overlapping clustering algorithms. However, DClustR could be less useful when working in applications that deal with large data collections, due to its computational complexity and memory demanded for processing them. In this paper, a GPU-based parallel algorithm of DClustR, named CUDA-DClus is suggested to enhance DClustR efficiency in applications dealing with large data collections. The experimental phase conducted over various standard data collections showed that CUDA-Dclus provides good performance in terms of efficiency and memory consumption.