20 research outputs found

    A proposal of effort estimation method for information mining projects oriented to SMEs

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    Software projects need to predict the cost and effort with its associated quantity of resources at the beginning of every project. Information Mining projects are not an exception to this requirement, particularly when they are required by Small and Medium-sized Enterprises (SMEs). An existing Information Mining projects estimation method is not reliable for small-sized projects because it tends to overestimates the estimated efforts. Therefore, considering the characteristics of these projects developed with the CRISP-DM methodology, an estimation method oriented to SMEs is proposed in this paper. First, the main features of SMEs' projects are described and applied as cost drivers of the new method with the corresponding formula. Then this is validated by comparing its results to the existing estimation method using SMEs real projects. As a result, it can be seen that the proposed method produces a more accurate estimation than the existing estimation method for small-sized projects.Publicado en: Lecture Notes in Business Information Processing book series (LNBIP, volume 139)Facultad de Inform谩tic

    Challenges in cost analysis of innovative maintenance of distributed high-value assets

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    Condition monitoring is an increasingly important activity, but there is often little thought given to how a condition monitoring approach is going to impact the cost of operating a system. This paper seeks to detail the challenges facing such an analysis and outline the likely steps such an analysis will have to take to more completely understand the problem and provide suitable cost analysis. Adding sensors might be a relatively simple task, but those sensors come with associated cost; not only of the sensor, but of the utilities required to power them, the data gathering and processing and the eventual storage of that data for regulatory or other reasons. By adding condition monitoring sensors as a sub- system to the general system an organisation is required to perform maintenance to the new sensors sub-system. Despite these difficulties it is anticipated that for many high value assets applying condition monitoring will enable significant cost savings through elimination of maintenance activities on assets that do not need such cost and effort expended on them. Further savings should be possible through optimisation of maintenance schedules to have essential work completed at more cost efficient times

    Estimaci贸n de proyectos de explotaci贸n de informaci贸n : Estudio comparado de modelos anal铆ticos y emp铆ricos

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    La Explotaci贸n de Informaci贸n (en ingl茅s Information Mining, IM) consiste en la extracci贸n de conocimiento no-trivial que reside de manera impl铆cita en los datos disponibles en distintas fuentes de informaci贸n. Dicho conocimiento es previamente desconocido y puede resultar 煤til para alg煤n proceso. Para un experto, o para el responsable de un sistema de informaci贸n, normalmente no son los datos en s铆 lo m谩s relevante, sino el conocimiento que se encierra en sus relaciones, fluctuaciones y dependencias. Esta disciplina engloba un conjunto de t茅cnicas de Miner铆a de Datos (Data Mining, DM) encaminadas a la extracci贸n de conocimiento procesable, impl铆cito en el almac茅n de datos (Data Warehouse, DW) de la organizaci贸n. Las bases de estas t茅cnicas se encuentran en el an谩lisis estad铆stico y en los sistemas inteligentes. Con Explotaci贸n de Informaci贸n se aborda la soluci贸n a problemas de predicci贸n, clasificaci贸n y segmentaci贸n. Estos resultados contribuyen con la toma de decisiones de gesti贸n y generaci贸n de planes estrat茅gicos en las organizaciones. Por esta raz贸n ha sido necesario disponer de m茅todos eficientes para la b煤squeda de conocimiento en datos mediante el desarrollo de algoritmos y herramientas para la explotaci贸n de informaci贸n. Para el desarrollo de estos algoritmos y herramientas se necesita de una metodolog铆a que lo asista. A trav茅s de la experiencia acumulada en proyectos de explotaci贸n de informaci贸n se han ido desarrollando metodolog铆as que permiten gestionar esta complejidad de una manera uniforme. Entre estas metodolog铆as, la comunidad cient铆fica considera probada a la metodolog铆a CRISP-DM.Eje: Bases de datos y miner铆a de datosRed de Universidades con Carreras en Inform谩tica (RedUNCI

    Viabilidad y estimaci贸n de proyectos de explotaci贸n de informaci贸n

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    La Explotaci贸n de Informaci贸n es la subdisciplina de la Inform谩tica que aporta las herramientas de an谩lisis y s铆ntesis para extraer conocimiento no trivial que se encuentra impl铆citamente en los datos disponibles. Aunque la Ingenier铆a en Software provee muchos m茅todos, t茅cnicas y herramientas para la construcci贸n de software tradicional, estos en general no son aplicables a proyectos de explotaci贸n de informaci贸n por poseer caracter铆sticas diferentes. Surge la necesidad del desarrollo y validaci贸n de m茅todos, t茅cnicas y herramientas espec铆ficos para las etapas tempranas de estos proyectos, vinculadas con los problemas a resolver y riesgos asociados, as铆 como la obtenci贸n de la informaci贸n necesaria para planificar los recursos y actividades a realizar. En este contexto, utilizando las metodolog铆as de investigaci贸n documental exploratoria, prototipado evolutivo y casos de estudio se plantea el desarrollo en el marco de los proyectos de explotaci贸n de informaci贸n de: un proceso que permita evaluar la viabilidad en sus aspectos multidimensionales, y un proceso que permita estimar los recursos necesarios con especial 茅nfasis en su utilizaci贸n en el sector de las PyMEs.Eje: Base de datos y miner铆a de datosRed de Universidades con Carreras en Inform谩tica (RedUNCI

    Comportamiento de m茅tricas para proyectos de explotaci贸n de informaci贸n en PyMEs

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    En este trabajo se presenta un estudio del comportamiento de las m茅tricas propuestas para proyectos de explotaci贸n de informaci贸n, la cual considera caracter铆sticas y par谩metros identificados para proyectos peque帽os, de aplicaci贸n en las empresas PyMEs. Para ello, se realiza una introducci贸n sobre la categorizaci贸n definida para las m茅tricas consideradas y el modelo de proceso de desarrollo utilizado como referencia, se delimita el problema presentando el dise帽o experimental y los resultados obtenidos para finalizar con la puntualizaci贸n de algunas conclusiones.XII Workshop Ingenier铆a de Software (WIS)Red de Universidades con Carreras en Inform谩tica (RedUNCI

    A Framework for the Systematic Evaluation of Data and Analytics Use Cases at an Early Stage

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    Due to the immense growth of collected data and advancing big data technologies, there are countless potential use cases of data and analytics. But most data initiatives fail and do not bring the desired outcome. One essential reason for this situation is the lack of a systematic approach to evaluate and select promising analytics use cases. This study presents an evaluation framework that enables the systematic screening at an early stage by assessing nine criteria with the help of a scoring model. It also supports a prioritization among several use cases and facilitates the communication to decision makers. The action design research approach was followed to build, test, and evaluate the framework in three iterative design cycles. It was developed in close collaboration with Bundesdruckerei GmbH, an IT-security company owned by the German government that offers products and services for secure identities, data, and infrastructures

    A Data Mining & Knowledge Discovery Process Model

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    Comportamiento de m茅tricas para proyectos de explotaci贸n de informaci贸n en PyMEs

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    En este trabajo se presenta un estudio del comportamiento de las m茅tricas propuestas para proyectos de explotaci贸n de informaci贸n, la cual considera caracter铆sticas y par谩metros identificados para proyectos peque帽os, de aplicaci贸n en las empresas PyMEs. Para ello, se realiza una introducci贸n sobre la categorizaci贸n definida para las m茅tricas consideradas y el modelo de proceso de desarrollo utilizado como referencia, se delimita el problema presentando el dise帽o experimental y los resultados obtenidos para finalizar con la puntualizaci贸n de algunas conclusiones.XII Workshop Ingenier铆a de Software (WIS)Red de Universidades con Carreras en Inform谩tica (RedUNCI

    Comportamiento de m茅tricas para proyectos de explotaci贸n de informaci贸n en PyMEs

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    En este trabajo se presenta un estudio del comportamiento de las m茅tricas propuestas para proyectos de explotaci贸n de informaci贸n, la cual considera caracter铆sticas y par谩metros identificados para proyectos peque帽os, de aplicaci贸n en las empresas PyMEs. Para ello, se realiza una introducci贸n sobre la categorizaci贸n definida para las m茅tricas consideradas y el modelo de proceso de desarrollo utilizado como referencia, se delimita el problema presentando el dise帽o experimental y los resultados obtenidos para finalizar con la puntualizaci贸n de algunas conclusiones.XII Workshop Ingenier铆a de Software (WIS)Red de Universidades con Carreras en Inform谩tica (RedUNCI

    Viabilidad y estimaci贸n de proyectos de explotaci贸n de informaci贸n

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    Los proyectos de Explotaci贸n de Informaci贸n son un tipo especial de proyecto de Ingenier铆a en Software que poseen problemas similares al existir cuestiones de gesti贸n que pueden provocar su fracaso. Entre estas cuestiones se destaca la necesidad de establecer si es posible realizar el proyecto, si la soluci贸n es la correcta y si es posible cumplir con todas las metas y expectativas del proyecto; as铆 como la cantidad de personas que van a participar en el equipo de trabajo durante el desarrollo del proyecto, y por cuanto tiempo. En este contexto, el presente trabajo de tesis tiene como objetivo proponer, estudiar y validar dos modelos a ser utilizados al inicio de un proyecto de Explotaci贸n de Informaci贸n en el 谩mbito de las Peque帽as y Medianas Empresas. El primer modelo permite realizar la Evaluaci贸n de la Viabilidad del proyecto, mientras que el segundo modelo tiene como objetivo realizar la Estimaci贸n del Esfuerzo (medido en cantidad de personas por tiempo) que se requiere para llevar a cabo el proyecto de manera completa.Information Mining projects are a special type of Software Engineering project that have similar management issues which can cause the failure of the project. Within these issues it is highlighted the necessity to establish whether it is possible to carry out the project, if the solution is correct and if it is possible to meet all the goals and expectations of the project; as long as, and the quantity of people who will participate in the team during the project, and for how long. In this context, this PhD thesis propose, study and validate two models that can be used at the beginning of an Information Mining project in the field of Small and Medium Enterprises. The first model allows the Evaluation of the Project Feasibility; while the second model calculates the Effort Estimation (measured in men-months) required to carry out the project completely.Facultad de Inform谩tic
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