969 resultados para GESTION DE BASES DE DATOS
Resumo:
En los últimos años la evolución de la información compartida por internet ha cambiado enormemente, llegando a convertirse en lo que llamamos hoy la Web Semántica. Este término, acuñado en 2004, muestra una manera más “inteligente” de compartir los datos, de tal manera que éstos puedan ser entendibles por una máquina o por cualquier persona en el mundo. Ahora mismo se encuentra en fase de expansión, prueba de ello es la cantidad de grupos de investigación que están actualmente dedicando sus esfuerzos al desarrollo e implementación de la misma y la amplitud de temáticas que tienen sus trabajos. Con la aparición de la Web Semántica, la tendencia de las bases de datos de nueva creación se está empezando a inclinar hacia la creación de ontologías más o menos sencillas que describan las bases de datos y así beneficiarse de las posibilidades de interoperabilidad que aporta. Con el presente trabajo se pretende el estudio de los beneficios que aporta la implementación de una ontología en una base de datos relacional ya creada, los trabajos necesarios para ello y las herramientas necesarias para hacerlo. Para ello se han tomado unos datos de gran interés y, como continuación a su trabajo, se ha implementado la ontología. Estos datos provienen del estudio de un método para la obtención automatizada del linaje de las parcelas registradas en el catastro español. Abstract: In the last years the evolution of the information shared on the Internet has dramatically changed, emerging what is called Semantic Web. This term appeared in 2004, defining a “smarter” way of sharing data. Data that could be understood by machines or by any human around the world. Nowadays, the Semantic Web is in expansion phase, as it can be probed by the amount of research groups working on this approach and the wide thematic range of their work. With the appearance of the Semantic Web, current database technologies are supported by the creation of ontologies which describe them and therefore get a new set of interoperability possibilities from them. This work focuses in the study of the benefits given by the implementation of an ontology in a created relational database, the steps to follow and the tools necessary to get it done. The study has been done by using data of considerable interest, coming from a study of the lineage of parcels registered in the Spanish cadaster. As a continuation of this work an ontology has been implemented.
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El correcto pronóstico en el ámbito de la logística de transportes es de vital importancia para una adecuada planificación de medios y recursos, así como de su optimización. Hasta la fecha los estudios sobre planificación portuaria se basan principalmente en modelos empíricos; que se han utilizado para planificar nuevas terminales y desarrollar planes directores cuando no se dispone de datos iniciales, analíticos; más relacionados con la teoría de colas y tiempos de espera con formulaciones matemáticas complejas y necesitando simplificaciones de las mismas para hacer manejable y práctico el modelo o de simulación; que requieren de una inversión significativa como para poder obtener resultados aceptables invirtiendo en programas y desarrollos complejos. La Minería de Datos (MD) es un área moderna interdisciplinaria que engloba a aquellas técnicas que operan de forma automática (requieren de la mínima intervención humana) y, además, son eficientes para trabajar con las grandes cantidades de información disponible en las bases de datos de numerosos problemas prácticos. La aplicación práctica de estas disciplinas se extiende a numerosos ámbitos comerciales y de investigación en problemas de predicción, clasificación o diagnosis. Entre las diferentes técnicas disponibles en minería de datos las redes neuronales artificiales (RNA) y las redes probabilísticas o redes bayesianas (RB) permiten modelizar de forma conjunta toda la información relevante para un problema dado. En el presente trabajo se han analizado dos aplicaciones de estos casos al ámbito portuario y en concreto a contenedores. En la Tesis Doctoral se desarrollan las RNA como herramienta para obtener previsiones de tráfico y de recursos a futuro de diferentes puertos, a partir de variables de explotación, obteniéndose valores continuos. Para el caso de las redes bayesianas (RB), se realiza un trabajo similar que para el caso de las RNA, obteniéndose valores discretos (un intervalo). El principal resultado que se obtiene es la posibilidad de utilizar tanto las RNA como las RB para la estimación a futuro de parámetros físicos, así como la relación entre los mismos en una terminal para una correcta asignación de los medios a utilizar y por tanto aumentar la eficiencia productiva de la terminal. Como paso final se realiza un estudio de complementariedad de ambos modelos a corto plazo, donde se puede comprobar la buena aceptación de los resultados obtenidos. Por tanto, se puede concluir que estos métodos de predicción pueden ser de gran ayuda a la planificación portuaria. The correct assets’ forecast in the field of transportation logistics is a matter of vital importance for a suitable planning and optimization of the necessary means and resources. Up to this date, ports planning studies were basically using empirical models to deal with new terminals planning or master plans development when no initial data are available; analytical models, more connected to the queuing theory and the waiting times, and very complicated mathematical formulations requiring significant simplifications to acquire a practical and easy to handle model; or simulation models, that require a significant investment in computer codes and complex developments to produce acceptable results. The Data Mining (DM) is a modern interdisciplinary field that include those techniques that operate automatically (almost no human intervention is required) and are highly efficient when dealing with practical problems characterized by huge data bases containing significant amount of information. These disciplines’ practical application extends to many commercial or research fields, dealing with forecast, classification or diagnosis problems. Among the different techniques of the Data Mining, the Artificial Neuronal Networks (ANN) and the probabilistic – or Bayesian – networks (BN) allow the joint modeling of all the relevant information for a given problem. This PhD work analyses their application to two practical cases in the ports field, concretely to container terminals. This PhD work details how the ANN have been developed as a tool to produce traffic and resources forecasts for several ports, based on exploitation variables to obtain continuous values. For the Bayesian networks case (BN), a similar development has been carried out, obtaining discreet values (an interval). The main finding is the possibility to use ANN and BN to estimate future needs of the port’s or terminal’s physical parameters, as well as the relationship between them within a specific terminal, that allow a correct assignment of the necessary means and, thus, to increase the terminal’s productive efficiency. The final step is a short term complementarily study of both models, carried out in order to verify the obtained results. It can thus be stated that these prediction methods can be a very useful tool in ports’ planning.
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En los últimos años ha habido un gran aumento de fuentes de datos biomédicos. La aparición de nuevas técnicas de extracción de datos genómicos y generación de bases de datos que contienen esta información ha creado la necesidad de guardarla para poder acceder a ella y trabajar con los datos que esta contiene. La información contenida en las investigaciones del campo biomédico se guarda en bases de datos. Esto se debe a que las bases de datos permiten almacenar y manejar datos de una manera simple y rápida. Dentro de las bases de datos existen una gran variedad de formatos, como pueden ser bases de datos en Excel, CSV o RDF entre otros. Actualmente, estas investigaciones se basan en el análisis de datos, para a partir de ellos, buscar correlaciones que permitan inferir, por ejemplo, tratamientos nuevos o terapias más efectivas para una determinada enfermedad o dolencia. El volumen de datos que se maneja en ellas es muy grande y dispar, lo que hace que sea necesario el desarrollo de métodos automáticos de integración y homogeneización de los datos heterogéneos. El proyecto europeo p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) tiene como objetivo asistir a los investigadores médicos, en este caso de investigaciones relacionadas con el cáncer, proveyéndoles con nuevas herramientas para el manejo de datos y generación de nuevo conocimiento a partir del análisis de los datos gestionados. La ingestión de datos en la plataforma de p-medicine, y el procesamiento de los mismos con los métodos proporcionados, buscan generar nuevos modelos para la toma de decisiones clínicas. Dentro de este proyecto existen diversas herramientas para integración de datos heterogéneos, diseño y gestión de ensayos clínicos, simulación y visualización de tumores y análisis estadístico de datos. Precisamente en el ámbito de la integración de datos heterogéneos surge la necesidad de añadir información externa al sistema proveniente de bases de datos públicas, así como relacionarla con la ya existente mediante técnicas de integración semántica. Para resolver esta necesidad se ha creado una herramienta, llamada Term Searcher, que permite hacer este proceso de una manera semiautomática. En el trabajo aquí expuesto se describe el desarrollo y los algoritmos creados para su correcto funcionamiento. Esta herramienta ofrece nuevas funcionalidades que no existían dentro del proyecto para la adición de nuevos datos provenientes de fuentes públicas y su integración semántica con datos privados.---ABSTRACT---Over the last few years, there has been a huge growth of biomedical data sources. The emergence of new techniques of genomic data generation and data base generation that contain this information, has created the need of storing it in order to access and work with its data. The information employed in the biomedical research field is stored in databases. This is due to the capability of databases to allow storing and managing data in a quick and simple way. Within databases there is a variety of formats, such as Excel, CSV or RDF. Currently, these biomedical investigations are based on data analysis, which lead to the discovery of correlations that allow inferring, for example, new treatments or more effective therapies for a specific disease or ailment. The volume of data handled in them is very large and dissimilar, which leads to the need of developing new methods for automatically integrating and homogenizing the heterogeneous data. The p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) European project aims to assist medical researchers, in this case related to cancer research, providing them with new tools for managing and creating new knowledge from the analysis of the managed data. The ingestion of data into the platform and its subsequent processing with the provided tools aims to enable the generation of new models to assist in clinical decision support processes. Inside this project, there exist different tools related to areas such as the integration of heterogeneous data, the design and management of clinical trials, simulation and visualization of tumors and statistical data analysis. Particularly in the field of heterogeneous data integration, there is a need to add external information from public databases, and relate it to the existing ones through semantic integration methods. To solve this need a tool has been created: the term Searcher. This tool aims to make this process in a semiautomatic way. This work describes the development of this tool and the algorithms employed in its operation. This new tool provides new functionalities that did not exist inside the p-medicine project for adding new data from public databases and semantically integrate them with private data.
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Los sistemas de adquisición de datos utilizados en los diagnósticos de los dispositivos de fusión termonuclear se enfrentan a importantes retos planteados en los dispositivos de pulso largo. Incluso en los dispositivos de pulso corto, en los que se analizan los datos después de la descarga, existen aún una gran cantidad de datos sin analizar, lo cual supone que queda una gran cantidad de conocimiento por descubrir dentro de las bases de datos existentes. En la última década, la comunidad de fusión ha realizado un gran esfuerzo para mejorar los métodos de análisis off‐line para mejorar este problema, pero no se ha conseguido resolver completamente, debido a que algunos de estos métodos han de resolverse en tiempo real. Este paradigma lleva a establecer que los dispositivos de pulso largo deberán incluir dispositivos de adquisición de datos con capacidades de procesamiento local, capaces de ejecutar avanzados algoritmos de análisis. Los trabajos de investigación realizados en esta tesis tienen como objetivo determinar si es posible incrementar la capacidad local de procesamiento en tiempo real de dichos sistemas mediante el uso de GPUs. Para ello durante el trascurso del periodo de experimentación realizado se han evaluado distintas propuestas a través de casos de uso reales elaborados para algunos de los dispositivos de fusión más representativos como ITER, JET y TCV. Las conclusiones y experiencias obtenidas en dicha fase han permitido proponer un modelo y una metodología de desarrollo para incluir esta tecnología en los sistemas de adquisición para diagnósticos de distinta naturaleza. El modelo define no sólo la arquitectura hardware óptima para realizar dicha integración, sino también la incorporación de este nuevo recurso de procesamiento en los Sistemas de Control de Supervisión y Adquisición de Datos (SCADA) utilizados en la comunidad de fusión (EPICS), proporcionando una solución completa. La propuesta se complementa con la definición de una metodología que resuelve las debilidades detectadas, y permite trazar un camino de integración de la solución en los estándares hardware y software existentes. La evaluación final se ha realizado mediante el desarrollo de un caso de uso representativo de los diagnósticos que necesitan adquisición y procesado de imágenes en el contexto del dispositivo internacional ITER, y ha sido testeada con éxito en sus instalaciones. La solución propuesta en este trabajo ha sido incluida por la ITER IO en su catálogo de soluciones estándar para el desarrollo de sus futuros diagnósticos. Por otra parte, como resultado y fruto de la investigación de esta tesis, cabe destacar el acuerdo llevado a cabo con la empresa National Instruments en términos de transferencia tecnológica, lo que va a permitir la actualización de los sistemas de adquisición utilizados en los dispositivos de fusión. ABSTRACT Data acquisition systems used in the diagnostics of thermonuclear fusion devices face important challenges due to the change in the data acquisition paradigm needed for long pulse operation. Even in shot pulse devices, where data is mainly analyzed after the discharge has finished , there is still a large amount of data that has not been analyzed, therefore producing a lot of buried knowledge that still lies undiscovered in the data bases holding the vast amount of data that has been generated. There has been a strong effort in the fusion community in the last decade to improve the offline analysis methods to overcome this problem, but it has proved to be insufficient unless some of these mechanisms can be run in real time. In long pulse devices this new paradigm, where data acquisition devices include local processing capabilities to be able to run advanced data analysis algorithms, will be a must. The research works done in this thesis aim to determining whether it is possible to increase local capacity for real‐time processing of such systems by using GPUs. For that, during the experimentation period, various proposals have been evaluated through use cases developed for several of the most representative fusion devices, ITER, JET and TCV. Conclusions and experiences obtained have allowed to propose a model, and a development methodology, to include this technology in systems for diagnostics of different nature. The model defines not only the optimal hardware architecture for achieving this integration, but also the incorporation of this new processing resource in one of the Systems of Supervision Control and Data Acquisition (SCADA) systems more relevant at the moment in the fusion community (EPICS), providing a complete solution. The final evaluation has been performed through a use case developed for a generic diagnostic requiring image acquisition and processing for the international ITER device, and has been successfully tested in their premises. The solution proposed in this thesis has been included by the ITER IO in his catalog of standard solutions for the development of their future diagnostics. This has been possible thanks to the technologic transfer agreement signed with xi National Instruments which has permitted us to modify and update one of their core software products targeted for the acquisition systems used in these devices.
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El objetivo principal de este proyecto es la realización de un sistema, que permita a través de alguna herramienta accesible a cualquier usuario, poder interactuar con una base de datos que contenga un catálogo bien documentado de los objetos disponibles en el Museo Histórico de la Informática (MHI) perteneciente a la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos (ETSIINF) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Hasta el momento, no existía inventario alguno, por lo que la contribución del trabajo que aquí se presenta, supone un gran avance en la organización de los fondos del Museo. Ello contribuirá al desarrollo del objetivo principal del MHI, que es la difusión de la historia de la informática, mediante un medio de los más usados hoy en día, internet. El trabajo realizado se presenta a lo largo de 10 capítulos. En los que se muestran, el análisis del problema, los requisitos y las distintas alternativas posibles de solución, así como la solución adoptada y su desarrollo, tanto en el diseño de la base de datos como de sitio Web que hace posible la visualización e interacción de la información. En el primer capítulo, se puede encontrar una breve introducción del proyecto. Se indican los objetivos, la motivación y el alcance del mismo. En el segundo capítulo, se muestran los requisitos del problema, se analizan las tecnologías, herramientas y lenguajes disponibles para diseñar bases de datos, y se propone la elección de una de las tecnologías, teniendo en cuenta las limitaciones del entorno en el cual se va a implantar la solución. En el tercer capítulo, se diseña la solución propuesta para el sistema. Primero se muestra el diseño de bajo nivel, que serán los cimientos y posteriormente se explica el diseño de alto nivel. Finalmente, se introduce el conjunto de pruebas que el sistema tendrá que pasar para garantizar su correcto funcionamiento. El cuarto capítulo, muestra todas las tecnologías, herramientas, lenguajes y plantillas utilizadas para la implementación de la WEB. Mientras que en el capítulo cinco, se pueden ver los resultados de las pruebas realizadas. En el capítulo seis, se evalúan los costes económicos de realización de proyecto y se presenta la agenda de actividades y tareas llevadas a cabo para su desarrollo. El séptimo capítulo, resume las contribuciones técnicas del proyecto tratadas en los capítulos anteriores, así como las conclusiones personales. Mientras que, el capítulo ocho, apunta una serie de trabajos futuros que se podrían realizarse utilizando como base este proyecto. El capítulo nueve contiene las referencias de la información que se han consultado y que se citan en el texto, y el décimo complementa este proceso de información, incluyendo un glosario de términos técnicos. El contenido de la memoria concluye con el manual de usuario para la administración de la base de datos, que se incluye en forma de anexo.---ABSTRACT---The main goal of this project is the development of a system that would allow through some accessible tool for any user to interact with a database that contains a well-documented objects available in the Computer History Museum's (MHI) catalog, which belongs to the School of Computer Engineers (ETSIINF) of the Polytechnic University of Madrid (UPM). So far, there was no inventory, so the contribution of the work presented here, is a breakthrough in the organization of the Museum's collections. This will contribute to the development of the main goal of the MHI, which is the diffusion of computer history, by means of the most used today, internet. The work is presented along 10 chapters. Which show the analysis of the problem, requirements, the different possible solutions and the solution adopted and its development, both in the design of the database and Web site, which enables the visualization and interaction of the information. In the first chapter, a brief introduction of the project is found. Objectives, motivation and scope of the project are specified. In the second chapter, the requirements of the problem are shown. Technologies, tools and languages available to design databases are analysed, and the choice of a technology is proposed, taking into account the limitations of the environment in which it will to implement the solution. In the third chapter, the proposed system solution is designed. First, low-level design, which will be the foundation of the project, is shown, and then the high-level design is explained. Finally, test suite, which the system will have to past to ensure their proper functioning, are introduced. The fourth chapter shows all technologies, tools, languages and templates used to implement the WEB. While in chapter five, the results of the tests are shown. The economic costs of development the project are evaluated in chapter six, and the schedule of activities and tasks carried out for this development are shown. The seventh chapter summarizes the technical contributions of the project discussed in previous chapters, as well as personal conclusions. While the eighth chapter, suggests future works that could be made, based on this project. Ninth chapter contains references to information that have been consulted and cited in the text, and the tenth chapter includes a glossary of technical terms, to complement that process of information. Finally an annex includes a user manual for managing the database.
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El presente proyecto de fin de grado es uno de los resultados generados en un proyecto de financiación privada por parte de Telefónica consistente en el desarrollo y posterior implantación de un sistema para minería de datos de empresas presentes en Internet. Este TFG surge a partir de un proyecto que el grupo de investigación AICU-LABS (Mercator) de la UPM ha desarrollado para Telefónica, y tiene como elemento principal el desarrollo de Agentes web (también llamados robots software, “softbots” o “crawlers”) capaces de obtener datos de empresas a partir de sus CIF a través de internet. El listado de empresas nos los proporciona Telefónica, y está compuesto por empresas que no son clientes de Telefónica en la actualidad. Nuestra misión es proporcionarles los datos necesarios (principalmente teléfono, correo electrónico y dirección de la empresa) para la creación de una base de datos de potenciales clientes. Para llevar a cabo esta tarea, se ha realizado una aplicación que, a partir de los CIF que nos proporcionan, busque información en internet y extraiga aquella que nos interese. Además se han desarrollado sistemas de validación de datos para ayudarnos a descartar datos no válidos y clasificar los datos según su calidad para así maximizar la calidad de los datos producidos por el robot. La búsqueda de datos se hará tanto en bases de datos online como, en caso de localizarlas, las propias páginas web de las empresas. ABSTRACT This Final Degree Project is one of the results obtained from a project funded by Telefónica. This project consists on the development and subsequent implantation of a system which performs data mining on companies operating on the Internet. This document arises from a project the research group AICU-LABS (Mercator) from the Universidad Politécnica de Madrid has developed for Telefónica. The main goal of this project is the creation of web agents (also known as “crawlers” or “web spiders”) able to obtain data from businesses through the Internet, knowing only their VAT identification number. The list of companies is given by Telefónica, and it is composed by companies that are not Telefónica’s customers today. Our mission is to provide the data required (mainly phone, email and address of the company) to create a database of potential customers. To perform this task, we’ve developed an application that, starting with the given VAT numbers, searches the web for information and extracts the data sought. In addition, we have developed data validation systems, that are capable of discarding low quality data and also sorting the data according to their quality, to maximize the quality of the results produced by the robot. We’ll use both the companies’ websites and external databases as our sources of information.
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El éxito en la búsqueda de conocimiento a partir de grandes cantidades de datos radica en la calidad de los mismos. Hasta ahora los aspectos de calidad de los datos se han enfocado principalmente a la limpieza de los datos: detección de duplicados, valores atípicos, perdidos, incompletos o conflictos en instancias, entre otros. En este trabajo se presenta un caso de estudio que nos ha permitido determinar ciertos aspectos de calidad que pueden mejorar la expectativa de éxito en el análisis evitando resultados erróneos, incorrectos o poco fiables. Este es un primer paso hacia la consideración de manera sistemática y estructurada de criterios de calidad específicos para minería de datos que ayude al minero de datos en sus objetivos.
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Material en valencià de l’assignatura Fonaments de les Bases de Dades.
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En la actualidad, muchos gobiernos están publicando (o tienen la intención de publicar en breve) miles de conjuntos de datos para que personas y organizaciones los puedan utilizar. Como consecuencia, la cantidad de aplicaciones basadas en Open Data está incrementándose. Sin embargo cada gobierno tiene sus propios procedimientos para publicar sus datos, y esto causa una variedad de formatos dado que no existe un estándar internacional para especificar los formatos de estos datos. El objetivo principal de este trabajo es un análisis comparativo de datos ambientales en bases de datos abiertas (Open Data) pertenecientes a distintos gobiernos. Debido a esta variedad de formatos, debemos construir un proceso de integración de datos que sea capaz de unir todos los tipos de formatos. El trabajo implica un pre-procesado, limpieza e integración de las diferentes fuentes de datos. Existen muchas aplicaciones desarrolladas para dar soporte en el proceso de integración por ejemplo Data Tamer, Data Wrangler como se explica en este documento. El problema con estas aplicaciones es que necesitan la interacción del usuario como parte fundamental del proceso de integración. En este trabajo tratamos de evitar la supervisión humana aprovechando las similitudes de los datasets procedentes de igual área que en nuestro caso se aplica al área de medioambiente. De esta forma los procesos pueden ser automatizados con una programación adecuada. Para conseguirlo, la idea principal de este trabajo es construir procesos ad hoc adaptados a las fuentes de cada gobierno para conseguir una integración automática. Concretamente este trabajo se enfoca en datos ambientales como lo son la temperatura, consumo de energía, calidad de aire, radiación solar, velocidad del viento, etc. Desde hace dos años el gobierno de Madrid está publicando sus datos relativos a indicadores ambientales en tiempo real. Del mismo modo, otros gobiernos han publicado conjuntos de datos Open Data relativos al medio ambiente (como Andalucía o Bilbao), pero todos estos datos tienen diferentes formatos. En este trabajo se presenta una solución capaz de integrar todas ellos que además permite al usuario visualizar y hacer análisis sobre los datos en tiempo real. Una vez que el proceso de integración está realizado, todos los datos de cada gobierno poseen el mismo formato y se pueden lanzar procesos de análisis de una manera más computacional. Este trabajo tiene tres partes fundamentales: 1. Estudio de los entornos Open Data y la literatura al respecto; 2. Desarrollo de un proceso de integración y 3. Desarrollo de una Interface Gráfica y Analítica. Aunque en una primera fase se implementaron los procesos de integración mediante Java y Oracle y la Interface Gráfica con Java (jsp), en una fase posterior se realizó toda la implementación con lenguaje R y la interface gráfica mediante sus librerías, principalmente con Shiny. El resultado es una aplicación que provee de un conjunto de Datos Ambientales Integrados en Tiempo Real respecto a dos gobiernos muy diferentes en España, disponible para cualquier desarrollador que desee construir sus propias aplicaciones.
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Las comunidades colaborativas, donde grandes cantidades de personas colaboran para la producción de recursos compartidos (e.g. Github, Wikipedia, OpenStreetMap, Arduino, StackOverflow) están extendiéndose progresivamente a multitud de campos. No obstante, es complicado comprender cómo funcionan y evolucionan. ¿Qué tipos de usuarios son más activos en Wikia? ¿Cómo ha evolucionado el número de wikis activas en los últimos años? ¿Qué perfil de actividad presentan la mayor parte de colaboradores de Wikia? ¿Son más activos los hombres o las mujeres en la Wikipedia? En los proyectos de Github, ¿el esfuerzo de programación (y frecuencia de commits) se distribuye de forma homogénea a lo largo del tiempo o suele estar concentrado? Estas comunidades, típicamente online, dejan registrada su actividad en grandes bases de datos, muchas de ellas disponibles públicamente. Sin embargo, el ciudadano de a pie no tiene ni las herramientas ni el conocimiento necesario para sacar conclusiones de esos datos. En este TFG desarrollamos una herramienta de análisis exploratorio y visualización de datos de la plataforma Wikia, sitio web colaborativo que permite la creación, edición y modificación del contenido y estructura de miles de páginas web de tipo enciclopedia basadas en la tecnología wiki. Nuestro objetivo es que esta aplicación web sea usable por cualquiera y que no requiera que el usuario sea un experto en Big Data para poder visualizar las gráficas de evolución o distribuciones del comportamiento interno de la comunidad, pudiendo modificar algunos de sus parámetros y visualizando cómo cambian. Como resultado de este trabajo se ha desarrollado una primera versión de la aplicación disponible en GitHub1 y en http://chartsup.esy.es/
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La segmentación del mercado y el conocer al cliente es aún más importante hoy en día para contrarrestar los efectos de la recesión y la poderosa competencia que se ha presentado por la apertura del mercado latinoamericano y simultáneamente aprovechar las tendencias hacia la fusión, la adquisición y la consolidación del mercado. Este artículo pretende promover Investigaciones de Mercado más sofisticadas, enfatizando la importancia del establecimiento y la manipulación de una base de datos. Por la discusión de un estudio del sector bancario se ve el uso de dos técnicas del análisis multivariado. A pesar de que el artículo enfoque sobre el sector bancario, los mismos conceptos son aplicables a cualquier sector, bien sea producto o servicio. Se divide el artículo en tres partes, en la primera se describe el porqué y los métodos para acumular y analizar información a partir de la base de datos, para disminuir riesgos en la segmentación y el lanzamiento de nuevos productos. La segunda parte nos muestra dos técnicas multivariadas, aplicadas en investigaciones de mercados al manipular los datos, bien conocidas por las agencias investigadoras: el análisis factorial (AF) y el análisis discriminador (AD). Finalmente, la tercera parte le presentará al gerente conclusiones y recomendaciones prácticas sobre la gestión de la relación con la agencia contratada para la presentación del análisis de los datos, para que sean más eficientes y precisos los esfuerzos del Departamento de Mercadeo en el procesode la segmentación del mercado.
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Este documento describe brevemente el origen del Proyecto "Centro de Conocimiento sobre/de Grupos Étnicos Indígenas Centroamericanos" denominado "Proyecto GEIC". Expone su misión, sus objetivos y las actividades realizadas en la primera etapa en Costa Rica. Además, explica el proceso de creación de la Base de Datos CEGE y presenta algunas estadísticas elaboradas con la información contenida en la misma.
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La normalización facilita la comunicación y permite el intercambio de información con cualquier institución nacional o internacional. Este objetivo es posible a través de los formatos de comunicación para intercambio de información automatizada como CEPAL, MARC., FCC.La Escuela de Bibliotecología, Documentación e Información de la Universidad Nacional utiliza el software MICROISIS en red para la enseñanza. Las bases de datos que se diseñan utilizan el formato MARC y para la descripción bibliográfica las RCAA2.Se presenta la experiencia con la base de datos “I&D” sobre desarrollo rural, presentando la Tabla de Definición de Campos, la hoja de trabajo, el formato de despliegue y Tabla de selección de Campos.