Research on conceptual modeling: Themes, topics, and introduction to the special issue

Conceptual modeling continues to evolve as researchers and practitioners reflect on the challenges of modeling and implementing data-intensive problems that appear in business and in science. These challenges of data modeling and representation are well-recognized in contemporary applications of big data, ontologies, and semantics, along with traditional efforts associated with methodologies, tools, and theory development. This introduction contains a review of some current research in conceptual modeling and identifies emerging themes. It also introduces the articles that comprise this special issue of papers from the 32nd International Conference on Conceptual Modeling (ER 2013).This article was supported, in part, by the J. Mack Robinson College of Business at the Georgia State University, the Marriott School of Management at Brigham Young University (EB-201313), and by the GEODAS-BI (TIN2012-37493-C03-03) project from the Spanish Ministry of Education and Competitivity

Verificación formal de software en sistemas de big data

La Ingeniería de Software debe evolucionar para poder enfrentar los desafíos de un mundo moderno híper conectado y con grandes volúmenes de información y datos disponibles para ser analizados. En este contexto, nuevas disciplinas como la denominada Ciencia de Datos han surgido recientemente. Para llevar adelante estos desafíos se deben contar con herramientas para la verificación formal de sistemas basados en BIG DATA que cuentan con una fuerte interacción con áreas de la Inteligencia Artificial como Aprendizaje Automático para poder mantener los estándares esperados de rigurosidad y calidad. Esta evolución requiere de novedosas técnicas para componer un sistema a través de sus múltiples aristas, junto con herramientas que sean eficaces pero también lo suficientemente flexibles y expresivas. La presente investigación pretende dar un paso en pos de enfrentar este desafío, combinando técnicas de verificación formal con la Inteligencia Artificial, en especial con la teoría de juegos, la síntesis de comportamiento y el aprendizaje automático.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aplicaciones inteligentes sobre internet de las cosas y grandes volúmenes de datos: un enfoque riguroso

Día tras días se generan millones y millones de nuevos datos y la cantidad de información a procesar es un desafío creciente. Entre los más destacados podemos mencionar el crecimiento exponencial de la “Internet de las cosas” o Internet of Things (IoT) en inglés en los sistemas modernos. En este sentido, no sólo el almacenamiento constante de información es un problema a resolver, sino también la extracción inteligente de información y su posterior análisis para introducir mejoras en los sistemas. Este problema ha sido atacado desde la Inteligencia Artificial y la Optimización Combinatoria, pero se han encontrado algunas debilidades como la falta de modelado y diseño y de la aplicación rigurosa de técnicas de Ingeniería de Software. Esto hace que el problema se ataque de una manera “ad-hoc”, por lo cual es necesario consolidar un enfoque de mayor formalidad en todas las etapas del proceso. La presente investigación busca aplicar técnicas formales de Ingeniería de Software como Modelado y Model Checking al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos. Como caso de estudio concreto se trabajará con sensores para el Mantenimiento de parámetros del ambiente (como humedad o temperatura) del Laboratorio de Redes y Sistemas de Computación mediante protocolos de IoT.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Big Data Research in Information Systems: Toward an Inclusive Research Agenda

Big data has received considerable attention from the information systems (IS) discipline over the past few years, with several recent commentaries, editorials, and special issue introductions on the topic appearing in leading IS outlets. These papers present varying perspectives on promising big data research topics and highlight some of the challenges that big data poses. In this editorial, we synthesize and contribute further to this discourse. We offer a first step toward an inclusive big data research agenda for IS by focusing on the interplay between big data’s characteristics, the information value chain encompassing people-process-technology, and the three dominant IS research traditions (behavioral, design, and economics of IS). We view big data as a disruption to the value chain that has widespread impacts, which include but are not limited to changing the way academics conduct scholarly work. Importantly, we critically discuss the opportunities and challenges for behavioral, design science, and economics of IS research and the emerging implications for theory and methodology arising due to big data’s disruptive effects

Análisis de datos colaborativos e inteligencia de negocio: aplicación al sector turístico

[ES] Desde hace varias décadas vivimos en lo que los académicos e industriales han convenido llamar la era de la información y economía del conocimiento, ambas caracterizadas, entre otras cosas, por el rol preponderante que ocupan tanto la información como el conocimiento en el quehacer y en los procesos, tanto productivos como de gestión, de las organizaciones. La información y el conocimiento han pasado de ser un recurso más en las organizaciones a ser uno de los principales activos que éstas poseen y utilizan para tomar decisiones, mejorar sus procesos, comprender el entorno y obtener una ventaja competitiva. Pero, para disfrutar de todos estos beneficios, se hace necesario una gestión pro-activa e inteligente de los datos. Esta última se hace más necesaria en el contexto actual en donde la cantidad de datos disponibles sobrepasa la capacidad del hombre para analizarlos. Es en este contexto donde la Inteligencia de Negocios cobra especial importancia, ya que tiene como propósito tomar datos, generalmente, desde diferentes fuentes, integrarlos y procesarlos, dejándolos listos para posteriores tareas de análisis. Paralelo al lugar importante que ocupa la inteligencia de negocios, está la contribución de la Web 2.0 en la generación de nuevo contenido. La Web 2.0 ha sido uno de los desencadenantes en la producción de datos a través de la internet convirtiéndose así en una fuente valiosa de datos sobre lo que las personas hacen, sienten y desean. Tal es el caso de plataformas como Twitter, que permite a las personas expresar su opinión sobre cualquier tema de interés u OpenStreetMap, que facilita la creación y consulta de información geográfica de manera colaborativa, entre otras. Esta tesis gira en torno al uso de datos colaborativas y la utilización de la tecnología de la Inteligencia de Negocio para soportar el proceso de toma de decisiones, aplicado, concretamente, al sector turístico. Aunque el enfoque de tratamiento de los datos descrito en esta tesis puede ser utilizado, con ligeras adaptaciones, para trabajar en otros dominios, se seleccionó el turismo por ser uno de las principales actividades económicas a nivel mundial. Tomando como referencia el año 2019, este sector económico creció en un 3.5 % por encima de la economía global que creció un 2.5 %, generó 330 millones de empleos (1 de cada 10) y representó el 10.3 % del producto interno bruto global. En primer lugar, se realizó un análisis de las fuentes de datos colaborativas que pueden aportar conocimiento para el análisis de este sector y se seleccionaron cuatro fuentes de datos: OpenStreetMap y Twitter, ya nombradas y Tripadvisor y Airbnb para la información sobre alojamientos. Con las cuatro fuentes de datos colaborativas identificadas y utilizando la Inteligencia de Negocio como soporte tecnológico, se creó una plataforma responsable de todo el proceso, el cual abarca la extracción de datos de las diferentes fuentes, su integración en un formato consistente, su procesamiento y estructuración para ser utilizados en tareas de análisis y visualización de los resultados del análisis. La plataforma construida se denomina BITOUR. BITOUR integra la propuesta de un modelo de BI para manejar datos geoespaciales, abiertos, combinados con contenido de redes sociales (colaborativos) junto con la propuesta de una serie de algoritmos para la identificación de los turistas y residentes de los destinos, la detección de usuarios no reales y la asignación de los tuits a los lugares dentro de un destino. La integración de datos colaborativos, junto con los algoritmos, en una plataforma de Inteligencia de negocio representa una fuente potencial de valioso conocimiento que puede ser aprovechado en el sector turismo para conocer las actividades que realizan los turistas en un destino, las opiniones sobre un destino particular y sus atracciones, los periodos del año más frecuentados por los turistas según la nacionalidad, entre muchas otras preguntas. BITOUR permite definir, interactivamente, un destino a analizar, cargar datos desde diferentes tipos de fuentes (espaciales y de opinión, entre otras), ejecutar rutinas que asocian opiniones a lugares e identifican turistas entre los datos recopilados, así como visualizar los datos a través de la misma plataforma. BITOUR permite, entre otras cosas, la creación de tablas y gráficos dinámicos que posibilitan manipular los resultados de todos los cálculos que en la plataforma se han realizado. De esta manera, se pueden analizar tendencias de los turistas, tener un menor tiempo de respuesta frente a los eventos, enfocar mejor las campañas de mercadeo, etc. En definitiva, tener otra forma de acercarse a los turistas y comprenderlos.[EN] For several decades we have lived what academics and entrepreneurs call the information age and knowledge economy, both characterized, among other things, by the preponderant role that both information and knowledge hold in the production and management work of the organizations. Information and knowledge have evolved from being one among the resources in organizations to being one of their main assets in order to make decisions, to improve their processes, to understand the environment and to obtain a competitive advantage. But, to enjoy all these benefits, a pro-active and intelligent data management is necessary. The latter is more necessary in the current context where the amount of available data exceeds human capacity to analyze it. It is in this context where Business Intelligence takes on special importance since its purpose is to take data, generally from different sources, integrate and process the data so as to leaving it ready for subsequent analysis tasks. Parallel to the relevant role of Business Intelligence, there is the contribution of Web 2.0 in the generation of new data. Web 2.0 has been one of the triggers in the production of data through internet, thus becoming a valuable source of information about what people do, feel and wish. This is the case of platforms such as Twitter, which allows people to express their opinion on any topic of interest or OpenStreetMap, which facilitates the creation and consultation of geographic information in a collaborative way, among others. This thesis revolves around the use of collaborative data and the use of Business Intelligence technology to support the decision-making process, specifically applied to the tourism sector. Although the data management approach described in this thesis can be used, with slight adaptations, to work in other domains, tourism was selected for being one of the main economic activities worldwide. Taking 2019 as a reference, this economic sector grew 3.5 % above the global economy, which grew 2.5 %, generated 330 million jobs (1 in 10) and represented 10.3 % of gross domestic product global. First, an analysis of the collaborative data sources that can provide knowledge for the analysis of this sector was carried out and four data sources were selected: OpenStreetMap and Twitter, already mentioned, and Tripadvisor and Airbnb for information on accommodations. With these four collaborative data sources identified and using Business Intelligence as technological support, a platform responsible for the entire process was created, which includes the extraction of data from the different sources, integration of data in a consistent format, processing and structuring data to be used in analysis tasks and visualization of the analysis results. The built platform is called BITOUR. BITOUR integrates the proposal of a BI model to handle open, geospatial data, combined with content from social networks (collaborative) together with the proposal of a series of algorithms for the identification of tourists and residents of the destinations, the detection of non-real users and the assignment of tweets to places within a destination. The integration of collaborative data in a Business Intelligence platform represents a potential source of valuable knowledge that can be used in the tourism sector to know the activities that tourists carry out in a destination, the opinions about a particular destination and its tourist attractions or the seasons most frequented by tourists according to nationality, among many other questions. BITOUR allows to interactively define a destination to be analyzed, to load data from different types of sources like spatial and opinion sources, to execute routines that associate opinions with places and to identify tourists among the collected data as well as visualize the data in the same platform. BITOUR allows for the creation of dynamic tables and graphics that make it possible to manipulate the results of all the calculations that have been performed on the platform. In this way, tourist trends can be analyzed to shorten response time to events, put the focus on marketing campaigns, etc. In short, having another way of approaching tourists and understanding them.[CA] Des de fa diverses dècades vivim en el que els acadèmics i industrials han convingut dir la era de la informació i economia del coneixement, totes dues caracteritzades, entre altres coses, pel rol preponderant que ocupen tant la informació com el coneixement en el quefer i en els processos, tant productius com de gestió, de les organitzacions. La informació i el coneixement han passat de ser un recurs més en les organitzacions a ser un dels principals actius que aquestes posseeixen i utilitzen per a prendre decisions, millorar els seus processos, comprendre l'entorn i obtenir un avantatge competitiu. Però, per a gaudir de tots aquests beneficis, es fa necessari una gestió pro-activa i intel·ligent de les dades. Aquesta última es fa més necessària en el context actual on la quantitat de dades disponibles sobrepassa la capacitat de l'home per a analitzar-los. És en aquest context on la Intel·ligència de Negocis cobra especial importància, ja que té com a propòsit prendre dades, generalment, des de diferents fonts, integrar-los i processar-los, deixant-los llestos per a posteriors tasques d'anàlisis. Paral·lel al lloc important que ocupa la intel·ligència de negocis, està la contribució de la Web 2.0 en la generació de nou contingut. La Web 2.0 ha sigut un dels desencadenants en la producció de dades a través de la internet convertint-se així en una font valuosa d'informació sobre el que les persones fan, senten i desitgen. Tal és el cas de plataformes com Twitter, que permet a les persones expressar la seua opinió sobre qualsevol tema d'interès o OpenStreetMap, que facilita la creació i consulta d'informació geogràfica de manera col·laborativa, entre altres. Aquesta tesi gira entorn de l'ús de dades col·laboratives i la utilització de la tecnologia de la Intel·ligència de Negoci per a suportar el procés de presa de decisions, aplicat, concretament, al sector turístic. Encara que l'enfocament de tractament de les dades descrit en aquesta tesi pot ser utilitzat, amb lleugeres adaptacions, per a treballar en altres dominis, es va seleccionar el turisme per ser un de les principals activitats econòmiques a nivell mundial. Prenent com a referència l'any 2019, aquest sector econòmic va créixer en un 3.5 % per damunt de l'economia global que va créixer un 2.5 %, va generar 330 milions d'ocupacions (1 de cada 10) i va representar el 10.3 % del producte intern brut global. En primer lloc, es va realitzar una anàlisi de les fonts de dades col·laboratives que poden aportar coneixement per a l'anàlisi d'aquest sector i es van seleccionar quatre fonts de dades: OpenStreetMap i Twitter, ja nomenades i Tripadvisor i Airbnb per a la informació sobre allotjaments. Amb les quatre fonts de dades col·laboratives identificades i utilitzant la Intel·ligència de Negoci com a suport tecnològic, es va crear una plataforma responsable de tot el procés, el qual abasta l'extracció de dades de les diferents fonts, la seua integració en un format consistent, el seu processament i estructuració per a ser utilitzats en tasques d'anàlisis i visualització dels resultats de l'anàlisi. La plataforma construïda es denomina BITOUR. BITOUR integra la proposta d'un model de BI per a manejar dades geo-espacials, obertes, combinades amb contingut de xarxes socials (col·laboratius) juntament amb la proposta d'una sèrie d'algorismes per a: la identificació dels turistes i residents de les destinacions, la detecció d'usuaris no reals i l'assignació dels "tuits" als llocs dins d'una destinació. La integració de dades col·laboratives en una plataforma d’Intel·ligència de negoci representa una font potencial de valuós coneixement que pot ser aprofitat en el sector turisme per a conèixer les activitats que realitzen els turistes en una destinació, les opinions sobre una destinació particular i les seues atraccions, els períodes de l’any més freqüentats pels turistes segons la nacionalitat, entre moltes altres preguntes. BITOUR permet definir, interactivament, una destinació a analitzar, carregar dades des de diferents tipus de fonts (espacials i d’opinió, entre altres), executar rutines que associen opinions a llocs i identifiquen turistes entre les dades recopilades, així com visualitzar les dades a través de la mateixa plataforma. BITOUR permet, entre altres coses, la creació de taules i gràfics dinàmics que possibiliten manipular els resultats de tots els càlculs que en la plataforma s’han realitzat. D’aquesta manera, es poden analitzar tendències dels turistes, tenir un menor temps de resposta enfront dels esdeveniments, enfocar millor les campanyes de mercadeig, etc. En definitiva, tenir una altra manera d’acostar-se als turistes i comprendre’ls.Bustamante Martínez, AA. (2020). Análisis de datos colaborativos e inteligencia de negocio: aplicación al sector turístico [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/160061TESI

Actas del XXIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación: WICC 2022

Compilación de las ponencias presentadas en el XXIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), llevado a cabo en Mendoza en abril de 2022.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Towards Designing Conceptual Data Models for Big Data Warehouses: The Genomics Case

[EN] Data Warehousing applied in Big Data contexts has been an emergent topic of research, as traditional Data Warehousing technologies are unable to deal with Big Data characteristics and challenges. The methods used in this field are already well systematized and adopted by practitioners, while research in Big Data Warehousing is only starting to provide some guidance on how to model such complex systems. This work contributes to the process of designing conceptual data models for Big Data Warehouses proposing a method based on rules and design patterns, which aims to gather the information of a certain application domain mapped in a relational conceptual model. A complex domain that can benefit from this work is Genomics, characterized by an increasing heterogeneity, both in terms of content and data structure. Moreover, the challenges for collecting and analyzing genome data under a unified perspective have become a bottleneck for the scientific community, reason why standardized analytical repositories such as a Big Genome Warehouse can be of high value to the community. In the demonstration case presented here, a genomics relational model is merged with the proposed Big Data Warehouse Conceptual Metamodel to obtain the Big Genome Warehouse Conceptual Model, showing that the design rules and patterns can be applied having a relational conceptual model as starting point.This work has been supported by FCT - Fundação para a Ciên-cia e Tecnologia within the Project Scope: UID/CEC/00319/2019, the Doctoral scholarship PD/BDE/135100/2017 and European Structural and Investment Funds in the FEDER component, through the Operational Competitiveness and Internationalization Programme (COMPETE 2020) [Project nº 039479; Funding Reference: POCI-01-0247-FEDER-039479]. We also thank both the Spanish State Research Agency and the Generalitat Valenciana under the projects DataME TIN2016-80811-P, ACIF/2018/171, and PROMETEO/2018/176. Icons made by Freepik, from www.flaticon.com.Galvão, J.; León-Palacio, A.; Costa, C.; Santos, MY.; Pastor López, O. (2020). Towards Designing Conceptual Data Models for Big Data Warehouses: The Genomics Case. Springer Nature. 3-19. https://doi.org/10.1007/978-3-030-63396-7_1S319Krishnan, K.: Data Warehousing in the Age of Big Data. Morgan Kaufmann is an imprint of Elsevier, Amsterdam (2013)Santos, M.Y., Costa, C.: Big Data: Concepts, Warehousing and Analytics. River Publishers, Aalborg (2020)Cuzzocrea, A., Moussa, R.: Multidimensional database modeling: literature survey and research agenda in the big data era. In: 2017 International Symposium on Networks, Computers and Communications (ISNCC), pp. 1–6 (2017)Di Tria, F., Lefons, E., Tangorra, F.: Design process for big data warehouses. In: 2014 International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), pp. 512–518. IEEE (2014)Dehdouh, K., Bentayeb, F., Boussaid, O., Kabachi, N.: Using the column oriented NoSQL model for implementing big data warehouses. In: Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA) (2015)Bézivin, J.: On the unification power of models. Softw. Syst. Model. 4(2), 171–188 (2005). https://doi.org/10.1007/s10270-005-0079-0Reyes Román, J.F., Pastor, Ó., Casamayor, J.C., Valverde, F.: Applying conceptual modeling to better understand the human genome. In: Comyn-Wattiau, I., Tanaka, K., Song, I.-Y., Yamamoto, S., Saeki, M. (eds.) ER 2016. LNCS, vol. 9974, pp. 404–412. Springer, Cham (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-46397-1_31Embley, D.W., Liddle, S.W.: Big data—conceptual modeling to the rescue. In: Ng, W., Storey, V.C., Trujillo, J.C. (eds.) ER 2013. LNCS, vol. 8217, pp. 1–8. 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In: Proceedings of the Ninth International C* Conference on Computer Science & Software Engineering, pp. 51–60. ACM, New York (2016)Kimball, R., Ross, M.: The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling. Wiley, Hoboken (2013)Costa, C., Santos, M.Y.: Evaluating several design patterns and trends in big data warehousing systems. In: Krogstie, J., Reijers, H.A. (eds.) CAiSE 2018. LNCS, vol. 10816, pp. 459–473. Springer, Cham (2018). https://doi.org/10.1007/978-3-319-91563-0_28Santos, M.Y., Costa, C., Galvão, J., Andrade, C., Pastor, O., Marcén, A.C.: Big data warehousing for efficient, integrated and advanced analytics - visionary paper. In: Cappiello, C., Ruiz, M. (eds.) CAiSE 2019. LNBIP, vol. 350, pp. 215–226. Springer, Cham (2019). https://doi.org/10.1007/978-3-030-21297-1_1