La construcción de almacenes de datos – Data Warehouses- DW, la búsqueda de conocimiento inmerso en los datos por medio de OLAP, de estrategias de minería de datos – Data Mining- DM, y su validación mediante herramientas estadísticas, es el área donde el proyecto “Búsqueda estratégica de conocimiento en los datos de Biblioteca y Alumnos de la FCEFN”, se desarrolla.
Este proyecto es continuación del denominado "Descubrimiento de conocimiento a través de Data Warehousing y Data Mining, en los datos de la Biblioteca de la FCEFN-UNSJ" - 2006/2007- y de anteriores proyectos:
"Búsqueda inteligente de Información no relacionada en Grandes Bases de Datos" y "Medición de la biblioteca de la FCEFNUNSJ", los cuales abordaron temáticas relacionadas con la actividad de la biblioteca de la FCEFN. Actualmente, se avanza sobre los resultados alcanzados, al incorporar los datos correspondientes a los alumnos de la FCEFN.
Otro tema tratado, es el análisis de encuestas de satisfacción de usuarios de la biblioteca de la FCEFN, por medio de la aplicación de estrategias de DM como: segmentación, clasificación, y descubrimiento de reglas de asociación, que permiten determinar inductores influyentes en la imagen de los usuarios respecto de su biblioteca. En este proceso, se usan y comparan distintas herramientas de software libre.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Beguerí, Graciela

Klenzi, Raúl O.

Malberti, Alejandra

Migani, Silvina

SEDICI - Repositorio de la UNLP

TRANSFORMANDO DATOS EN CONOCIMIENTO: NUEVAS 
PRÁCTICAS 
Msc. Raúl Oscar Klenzi 
Departamento  e Instituto de Informática F.C.E.F. y N. Universidad Nacional de San Juan.  Ignacio de la Roza y 
Meglioli (5400). rauloscarklenzi@gmail.com 
Msc. María Alejandra Malberti 
Departamento e Instituto de Informática F.C.E.F. y N. Universidad Nacional de San Juan.  Ignacio de la Roza y 
Meglioli (5400). amalberti@gmail.com 
Msc. Graciela Elida Beguerí 
Departamento e Instituto de Informática F.C.E.F. y N. Universidad Nacional de San Juan.  Ignacio de la Roza y 
Meglioli (5400). grabeda@gmail.com 
Lic. Silvina Migani 
Departamento e Instituto de Informática F.C.E.F. y N. Universidad Nacional de San Juan.  Ignacio de la Roza y 
Meglioli (5400). silvina.migani@gmail.com 
 
 
 
CONTEXTO 
 
En la actualidad, la Facultad de Ciencias 
Exactas Físicas y Naturales de la Universidad 
Nacional de San Juan, FCEFN-UNSJ, y la 
Universidad toda, está abocada a la etapa de 
auto evaluación institucional, destinada a 
mejorar la calidad de la institución.  
Con el propósito de acompañar este proceso, 
en esta propuesta se realiza la gestión de 
conocimiento que, entre otros datos, se plasma 
sobre los pertenecientes a los Sistemas de 
Biblioteca y de Alumnos de la mencionada 
facultad. Esto permite, no solo lograr una 
efectiva transferencia de conocimiento a 
diferentes cátedras de las carreras Licenciatura 
en Ciencias de la Computación y Licenciatura 
en Sistemas de Información pertenecientes al 
Departamento de Informática, sino también 
ofrecer a la comunidad distintos cursos de 
actualización, perfeccionamiento y posgrado. 
 
 
                               RESUMEN 
 
La construcción de almacenes de datos – Data 
Warehouses- DW, la búsqueda de cono-
cimiento inmerso en los datos por medio de 
OLAP, de estrategias de minería de datos –
Data Mining- DM,  y su validación mediante 
herramientas estadísticas, es el área donde el 
proyecto “Búsqueda estratégica de conocimiento 
en los datos de Biblioteca y Alumnos de la 
FCEFN”, se desarrolla.  
Este proyecto es continuación del denominado 
"Descubrimiento de conocimiento a través de 
Data Warehousing y Data Mining, en los datos 
de la Biblioteca de la FCEFN-UNSJ" -
2006/2007- y de anteriores proyectos:  
"Búsqueda inteligente de Información no 
relacionada en Grandes Bases de Datos" y  
"Medición de la biblioteca de la FCEFN-
UNSJ", los cuales abordaron temáticas 
relacionadas con la actividad de la biblioteca 
de la FCEFN. Actualmente, se avanza sobre 
los resultados alcanzados, al incorporar los 
datos correspondientes a los alumnos de la 
FCEFN.  
Otro tema tratado, es el análisis de encuestas 
de satisfacción de usuarios de la biblioteca de 
la FCEFN, por medio de la aplicación de 
estrategias de DM como: segmentación, 
clasificación, y descubrimiento de reglas de 
asociación, que permiten determinar 
inductores influyentes en la imagen de los 
usuarios respecto de su biblioteca. En este 
proceso, se usan y comparan distintas 
herramientas de software libre.  
 
Palabras clave: Gestión del Conocimiento - 
Data Mining - Data Warehouse - 
Satisfacción de Usuarios. 
 
 
1. INTRODUCCION 
 
Existen organizaciones que poseen una 
enorme cantidad de datos generados en el día a 
día, cuya recolección y organización 
insumieron tiempo e importantes sumas de 
dinero y,  sin embargo, están como dormidos 
en distintos depósitos.  
Actualmente la tecnología computacional 
permite no sólo que se capturen y almacenen 
esas inmensas cantidades de datos, sino 
también encontrar patrones, tendencias o 
anomalías en ellos. Resumirlos a través de 
modelos cuantitativos simples, no es una tarea 
trivial, ya que deben convertirse los datos en 
información, y convertir la información en 
conocimiento, lo que representa uno de los 
grandes desafíos de la era de la información 
(Larose, D. 2006), (Hernández Orallo, J. y 
otros, 2008).  
La construcción de DW, la utilización de 
herramientas OLAP y de DM se presentan 
como elementos esenciales y complementarios 
que hacen posible contar por primera vez, con 
una memoria corporativa que provee 
información accesible, consistente, adaptable y 
segura, además de transformarla en 
conocimiento. Dicha transformación es el 
cimiento en la toma de decisiones de toda 
organización. (Kimball y otros, 2004), (Inmon, 
2002). Esto provoca considerables beneficios a 
las organizaciones que la aplican, pues tienen 
la oportunidad de descubrir patrones rentables, 
y tendencias novedosas para su negocio.  
A partir de ello, la construcción de DW y DM 
se presenta como una tecnología emergente 
con varias ventajas: 
- Ahorra grandes cantidades de dinero a las 
empresas y organizaciones en general. 
- Abre nuevas oportunidades de negocios. 
- Mejora los servicios brindados a los usuarios 
de cualquier organización ya que, aún en 
aquellas aplicaciones en las que no se 
vislumbran importantes beneficios 
monetarios, existe la posibilidad de 
incorporar la tecnología de minería de datos. 
- Resulta un buen punto de encuentro entre los 
investigadores y las personas de negocios. 
 
En esta nueva área, relacionada a los Sistemas 
de Soporte de Decisión, confluyen distintas 
áreas de conocimiento, tales como: Bases de 
Datos, Estadística, Inteligencia Artificial, 
Aprendizaje Automático, Técnicas de 
Visualización, etc.  
Específicamente hablando de DM, el propósito 
es encontrar modelos matemáticos obtenidos 
mediante técnicas de aprendizaje, supervisadas 
o no, que desde los datos rescaten patrones, 
relaciones, y conocimiento anteriormente no 
percibido por otras técnicas, y desde allí 
estimar predicciones sobre las variables 
analizadas. 
DM aplicado a datos inherentes a una 
biblioteca recibe el nombre Bibliomining 
(Nicholson, S. y otro, 2003). En el marco de 
este proyecto el caso de estudio central ha sido 
la biblioteca de la FCEFN-UNSJ, desde los 
datos del movimiento bibliográfico y 
estructura que la caracterizan, como así 
también desde la perspectiva que sus usuarios 
tienen de aquella. 
La búsqueda de la satisfacción de usuarios de 
bibliotecas y la aplicación de técnicas de 
minería de datos, abarca una primer etapa 
exploratoria y descriptiva realizada sobre las 
respuestas obtenidas de una encuesta 
practicada a los alumnos y usuarios de la 
biblioteca de la FCEFN-UNSJ, validada 
oportunamente en (Beguerí, G., 2006) 
(Beguerí, G. 2007) y analizadas mediante 
técnicas de Segmentación, Clasificación, y 
Reglas de Asociación en (Klenzi,R., 2008) 
(Malberti, M., 2008). En este proyecto 
esencialmente se han realizado tareas de 
descripción, encontrando atributos inductores 
entre los que conforman la encuesta (Klenzi, 
R. y otros, 2008) que, conjuntamente con el 
procesamiento de los datos de circulación de 
material bibliográfico de diferentes años ha 
permitido proponer políticas a futuro 
(redistribuciones presupuestarias, y de material 
en estanterías, refacciones edilicias, etc.). 
Similar procedimiento, en cuanto a la 
satisfacción de usuarios, se está aplicando a 
encuestas realizadas a usuarios de software 
libre, intentando encontrar los inductores que 
permitan inferir ventajas y desventajas de tales 
softwares según la perspectiva de sus usuarios. 
 
 
 
 
 
2. LINEAS DE INVESTIGACION  y 
DESARROLLO 
 
En el proceso de desarrollo del proyecto, se 
realizan tareas de DM, Bibliomining, Text 
Mining y Web Mining:  
· En el DW construido a partir de los datos 
del departamento alumnos de la FCEFN y 
de los datos de circulación de material 
bibliográfico (Migani, y otro, 2006) 
(Migani, y otros, 2007).   
· En encuestas, de satisfacción de usuarios de 
la Biblioteca de la citada facultad y de 
usuarios de herramientas código libre. 
· En los logs de acceso desde Internet a 
consulta bibliográfica. 
Para ello, se hace uso de las siguientes 
herramientas: 
· R, WEKA-Waikato Enviroment 
Knowledge Algorithms y RapidMiner, bajo 
licencias GNU. 
· ORACLE Warehouse Builder y ORACLE 
Data Miner.,  del administrador de Base de 
datos ORACLE ,  bajo licencia OTN y  
· Microsoft SQL Server 2005, en particular 
SQL Server Business Intelligence 
Development Studio.  
Conjunto a la indagación teórica inherente a 
cada una de las estrategias de DM abordadas, 
se realizan análisis de los algoritmos que las 
integran, y se promueve el análisis 
comparativo entre las distintas herramientas 
usadas, tanto en lo referente a la capacidad de 
las mismas en la búsqueda de conocimiento, 
como de los algoritmos que proveen. En este 
aspecto se ha realizado un sucinto análisis 
comparativo entre herramientas de software 
libre, aplicables en el área de la minería de 
datos (Gonzalez, y otros, 2008). Las 
herramientas analizadas han sido WEKA -
Waikato Environment for Knowledge 
Análysis- versión 3.5.8, Universidad de 
Waikato en Nueva Zelandia con licencia GNU 
General Public License (GPL) (Witten I. H. & 
Frank E. 2005),  RAPIDMINER  (Versión 
Original YALE) 4.2.000 con licencia AGPL 
versión 3. R Project que es un lenguaje y 
entorno de programación para análisis 
estadístico y gráfico (R Development Core 
Team. 2006). R se distribuye bajo la licencia 
GNU GPL. Las tres herramientas están 
disponibles para los sistemas Operativos 
Windows, Macintosh, Unix, y GNU/Linux. 
 
3. RESULTADOS 
OBTENIDOS/ESPERADOS 
 
Los resultados alcanzados hasta este momento, 
han sido publicados y divulgados en diferentes 
eventos, tal es el caso de: 
· Divulgación De Las Actividades Del 
Proyecto 21/E824. Beguerí; Malberti; 
Klenzi,. Seminario de Bibliotecas 
Universitarias, Los Cambios de 
Paradigmas en su Gestión. Universidad 
Nacional de San Juan- Junta de 
Bibliotecarios. 29 y 30 de Agosto de 2008. 
· Problemas de Asignación de Aulas, 
Docentes y Materias en Instituciones 
Educativas. Aballay; Klenzi. CACIC 
2008. 
· Análisis comparativo entre estrategias de 
clasificación y reglas de asociación, en la 
determinación de inductores, en encuesta 
de satisfacción de usuarios de una 
biblioteca universitaria. Klenzi, Malberti, 
Beguerí. Jornadas Chilenas de 
Computación 2008, XX Encuentro Chileno 
de Computación 2008. 
· Mineria de datos con herramientas de 
software libre. González; Aciar; Martinez. 
1º Congreso Nacional de Software Libre-
San Juan 
· JOOMLA en la implementación de un 
prototipo de autoevaluación, en una 
cátedra universitaria. Echegaray, Klenzi, 
Malberti. 5º Jornada de Informática y 
Educación. U. N. V. M. Argentina. 
 
En particular, en el ámbito de la FCEFN, 
conjuntamente con otro proyecto de la 
facultad, se organizó un Workshop de 
actualización en Telecomunicaciones y 
Gestión del Conocimiento en Bibliotecas, en el 
marco del cual se presentaron los siguientes 
trabajos: 
 
· Datamarts y Olap en Oracle 11g. Migani, 
Lépez, González. 
· Minería de texto. Conceptos y 
Herramientas. Gutiérrez, Klenzi 
· Computación Paralela y sus Aplicaciones. 
Dra. Piccoli (Invitada) 
· IsisMarc Cliente-Servidor. I+D aplicado a 
la reingeniería de un producto. Lic. 
Marmonti. (Invitado).  
· Catalogo de Bibliotecas en el marco de la 
web 2.0 y las redes sociales.  Lic. 
Marmonti. 
 
 
Actualmente, desde un constructo generado y 
validado destinado a usuarios de software 
libre, se realiza el análisis y procesamiento  
con el propósito de determinar las necesidades 
implícitas y explicitas de aquellos usuarios.  
 
Asimismo, se espera ampliar el ámbito de 
aplicación de la tecnología de minería de 
datos, al análisis de datos sísmicos 
perteneciente al área de ciencias de la tierra, 
temática totalmente pertinente a nuestra 
facultad. 
   
4. FORMACION DE RECURSOS 
HUMANOS 
En lo referente a la formación de recursos 
humanos, en el marco del proyecto se han 
desarrollado diferentes tesis de posgrado, de 
grado y dirección de becarios. 
Se realizó la defensa de  dos Tesis de Maestría, 
correspondientes a la Maestría en Informática 
dependiente de la Universidad Nacional de La 
Matanza. Ellas son: 
 
· Aplicación de minería de reglas de 
asociación en una biblioteca 
universitaria: una tecnología apropiada. 
Lic. A. Malberti 
 
 
· Aplicación de minería de datos a la 
gestión bibliotecaria.  Ing. R. Klenzi 
 
Se dirigió una Tesis de Maestría, 
correspondiente a la Maestría en Logística 
dependiente de la Universidad Nacional de 
Cuyo:  
· Propuesta de Autoevaluación de una 
Biblioteca Universitaria en un marco de 
Gestión Logística. Prof.V. Márquez.  
 
Se dirigieron dos trabajos finales, de la carrera 
Licenciatura en Ciencias de la Información: 
· Implementación de Autoevaluaciones en 
entorno WEB. F. Echegaray.  
· Minería de Datos Aplicada a un DW. 
Utilización de la Herramienta ORACLE 
para el desarrollo del DW y la extracción 
de información oculta. H. Lépez, A. 
González. 
· Búsqueda de satisfacción en usuarios de 
software libre. Martinez, Aciar (en 
ejecución) 
En la actualidad se dirigen dos Becas de 
Investigación para alumnos avanzados, de la 
UNSJ: 
· Proceso de Extracción, Transformación, 
Carga y Refresco de un DW con datos de 
provenientes del sistema de alumnos y de 
biblioteca. Becario H. Lépez. 
· Aplicación de Minería de Datos a 
Encuesta de Satisfacción de Usuarios de 
una Biblioteca Universitaria. Becario A. 
González. 
En el bienio 2006-2007, se dirigió una beca de 
innovación tecnológica en las ingenierías, 
”Digitalización de Archivos históricos” que 
fue financiada con $10000 por la fundación 
Banco San Juan y estuvo a cargo del becario 
Ing. Cristian de los Ríos. 
 
5. BIBLIOGRAFIA 
 
Beguerí, G., Olguín, L. (2006). Estudio sobre 
la Percepción del Usuario en una Biblioteca 
Universitaria. Normas ISO 11620, IRAM –
ISO 11620. Publicado en: 
http://www.uniram.com.ar/jornadas/XXV/TC-
14.pdf 
 
Beguerí, G. (2007) Logística como garantía 
de satisfacción del usuario. Tesis de Maestría- 
Universidad Nacional de Cuyo. 
 
Gonzalez A., Aciar J., Martinez S. (2008) 
Mineria de Datos con Herramientas de 
Software Libre (Análisis Comparativo de 
Herramientas de Software Libre Aplicadas al 
Área de la Minería De Datos) 1° Congreso 
Nacional de Software libre. San Juan 2008 
 
Hernández Orallo J., Ramirez Quintana, J, 
Ferri Ramirez, C. (2008) Introducción a la 
Minería de Datos. Pearson-Prentice Hall.  
 
Inmon (2002). Building the Data Warehouse 
Third Edition. Wiley Computer Publishing 
 
Kimball R., Reeves L., Ross M., Thornthwhite 
W. The Data Warehouse Life Cycle Toolkit 
Expert Methods for Designing, Developing 
and Deploying Data Warehouses. John Wiley 
& Sons.405 pag.  
 
Klenzi, Raúl O. (2008). Aplicación de minería 
de datos a la gestión bibliotecaria. Tesis de 
Maestría. Maestría en Informática. 
Universidad Nacional de la Matanza.  
 
Klenzi, R.; Malberti, M. A.; Beguerí, G. 
(2008) Análisis comparativo entre estrategias 
de clasificación y reglas de asociación, en la 
determinación de inductores, en encuesta de 
satisfacción de usuarios de una biblioteca 
universitaria. Jornadas Chilenas de 
Computación 2008 (JCC ´08) en el marco del  
XX Encuentro Chileno de Computación 2008 
(ECC ´08). Punta Arenas- Chile 
 
Larose, D. (2006). Data Mining Methods and 
Model,. Published by John Wiley & Sons, Inc., 
Hoboken, New Jersey. 
 
Malberti, María A. (2008). Aplicación de 
Minería de Reglas de Asociación en una 
Biblioteca Universitaria. Tesis de Maestría. 
Maestría en Informática. Universidad Nacional 
de la Matanza.  
 
Migani, S.; Chavez, S. (2006) Diseño 
Conceptual de un Data Warehouse. Revista 
Ciencias. Nº1 2006 Pag. 83 a 90.  
 
Migani, S.; Chavez, S. Klenzi, R;  (2007) 
Construcción de un Data Warehouse-Parte I. 
Revista Ciencias. Nº1 2007 Pag. 45 a 56.  
 
Nicholson, S. and Stanton, J. (2003). Gaining 
Strategic Advantage through Bibliomining: 
Data Mining for Management Decisions in 
Corporate, Special, Digital, and Traditional 
Libraries. Organizational Data Mining: 
Leveraging Enterprise Data Resources for 
Optimal Performance, H. Nemati and C. 
Barko, eds. (Hershey, Penn.: Idea Group Pub.). 
 
R Development Core Team. (2006). R: A 
language and environment for statistical 
computing. R Foundation for Statistical 
Computing, Vienna, Austria.  http://www.R-
project.org. 
 
Witten I. H. & Frank E. (2005). Data Mining, 
practical Machine Learning Tools and 
techniques. Second Edition. Morgan 
Kaufmann Publisher. 
 
 


Spanish

Transformando datos en conocimiento: nuevas prácticas

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

TRANSFORMANDO DATOS EN CONOCIMIENTO: NUEVAS PRÁCTICAS Msc. Raúl Oscar Klenzi Departamento  e Instituto de Informática F.C.E.F. y N. Universidad Nacional de San Juan.  Ignacio de la Roza y Meglioli (5400). rauloscarklenzi@gmail.com Msc. María Alejandra Malberti Departamento e Instituto de Informática F.C.E.F. y N. Universidad Nacional de San Juan.  Ignacio de la Roza y Meglioli (5400). amalberti@gmail.com Msc. Graciela Elida Beguerí Departamento e Instituto de Informática F.C.E.F. y N. Universidad Nacional de San Juan.  Ignacio de la Roza y Meglioli (5400). grabeda@gmail.com Lic. Silvina Migani Departamento e Instituto de Informática F.C.E.F. y N. Universidad Nacional de San Juan.  Ignacio de la Roza y Meglioli (5400). silvina.migani@gmail.com    CONTEXTO  En la actualidad, la Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan, FCEFN-UNSJ, y la Universidad toda, está abocada a la etapa de auto evaluación institucional, destinada a mejorar la calidad de la institución.  Con el propósito de acompañar este proceso, en esta propuesta se realiza la gestión de conocimiento que, entre otros datos, se plasma sobre los pertenecientes a los Sistemas de Biblioteca y de Alumnos de la mencionada facultad. Esto permite, no solo lograr una efectiva transferencia de conocimiento a diferentes cátedras de las carreras Licenciatura en Ciencias de la Computación y Licenciatura en Sistemas de Información pertenecientes al Departamento de Informática, sino también ofrecer a la comunidad distintos cursos de actualización, perfeccionamiento y posgrado.                                  RESUMEN  La construcción de almacenes de datos – Data Warehouses- DW, la búsqueda de cono-cimiento inmerso en los datos por medio de OLAP, de estrategias de minería de datos –Data Mining- DM,  y su validación mediante herramientas estadísticas, es el área donde el proyecto “Búsqueda estratégica de conocimiento en los datos de Biblioteca y Alumnos de la FCEFN”, se desarrolla.  Este proyecto es continuación del denominado "Descubrimiento de conocimiento a través de Data Warehousing y Data Mining, en los datos de la Biblioteca de la FCEFN-UNSJ" -2006/2007- y de anteriores proyectos:  "Búsqueda inteligente de Información no relacionada en Grandes Bases de Datos" y  "Medición de la biblioteca de la FCEFN-UNSJ", los cuales abordaron temáticas relacionadas con la actividad de la biblioteca de la FCEFN. Actualmente, se avanza sobre los resultados alcanzados, al incorporar los datos correspondientes a los alumnos de la FCEFN.  Otro tema tratado, es el análisis de encuestas de satisfacción de usuarios de la biblioteca de la FCEFN, por medio de la aplicación de estrategias de DM como: segmentación, clasificación, y descubrimiento de reglas de asociación, que permiten determinar inductores influyentes en la imagen de los usuarios respecto de su biblioteca. En este proceso, se usan y comparan distintas herramientas de software libre.   Palabras clave: Gestión del Conocimiento - Data Mining - Data Warehouse - Satisfacción de Usuarios.   1. INTRODUCCION  Existen organizaciones que poseen una enorme cantidad de datos generados en el día a día, cuya recolección y organización insumieron tiempo e importantes sumas de dinero y,  sin embargo, están como dormidos en distintos depósitos.  Actualmente la tecnología computacional permite no sólo que se capturen y almacenen esas inmensas cantidades de datos, sino también encontrar patrones, tendencias o anomalías en ellos. Resumirlos a través de modelos cuantitativos simples, no es una tarea trivial, ya que deben convertirse los datos en información, y convertir la información en conocimiento, lo que representa uno de los grandes desafíos de la era de la información (Larose, D. 2006), (Hernández Orallo, J. y otros, 2008).  La construcción de DW, la utilización de herramientas OLAP y de DM se presentan como elementos esenciales y complementarios que hacen posible contar por primera vez, con una memoria corporativa que provee información accesible, consistente, adaptable y segura, además de transformarla en conocimiento. Dicha transformación es el cimiento en la toma de decisiones de toda organización. (Kimball y otros, 2004), (Inmon, 2002). Esto provoca considerables beneficios a las organizaciones que la aplican, pues tienen la oportunidad de descubrir patrones rentables, y tendencias novedosas para su negocio.  A partir de ello, la construcción de DW y DM se presenta como una tecnología emergente con varias ventajas: - Ahorra grandes cantidades de dinero a las empresas y organizaciones en general. - Abre nuevas oportunidades de negocios. - Mejora los servicios brindados a los usuarios de cualquier organización ya que, aún en aquellas aplicaciones en las que no se vislumbran importantes beneficios monetarios, existe la posibilidad de incorporar la tecnología de minería de datos. - Resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios.  En esta nueva área, relacionada a los Sistemas de Soporte de Decisión, confluyen distintas áreas de conocimiento, tales como: Bases de Datos, Estadística, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Técnicas de Visualización, etc.  Específicamente hablando de DM, el propósito es encontrar modelos matemáticos obtenidos mediante técnicas de aprendizaje, supervisadas o no, que desde los datos rescaten patrones, relaciones, y conocimiento anteriormente no percibido por otras técnicas, y desde allí estimar predicciones sobre las variables analizadas. DM aplicado a datos inherentes a una biblioteca recibe el nombre Bibliomining (Nicholson, S. y otro, 2003). En el marco de este proyecto el caso de estudio central ha sido la biblioteca de la FCEFN-UNSJ, desde los datos del movimiento bibliográfico y estructura que la caracterizan, como así también desde la perspectiva que sus usuarios tienen de aquella. La búsqueda de la satisfacción de usuarios de bibliotecas y la aplicación de técnicas de minería de datos, abarca una primer etapa exploratoria y descriptiva realizada sobre las respuestas obtenidas de una encuesta practicada a los alumnos y usuarios de la biblioteca de la FCEFN-UNSJ, validada oportunamente en (Beguerí, G., 2006) (Beguerí, G. 2007) y analizadas mediante técnicas de Segmentación, Clasificación, y Reglas de Asociación en (Klenzi,R., 2008) (Malberti, M., 2008). En este proyecto esencialmente se han realizado tareas de descripción, encontrando atributos inductores entre los que conforman la encuesta (Klenzi, R. y otros, 2008) que, conjuntamente con el procesamiento de los datos de circulación de material bibliográfico de diferentes años ha permitido proponer políticas a futuro (redistribuciones presupuestarias, y de material en estanterías, refacciones edilicias, etc.). Similar procedimiento, en cuanto a la satisfacción de usuarios, se está aplicando a encuestas realizadas a usuarios de software libre, intentando encontrar los inductores que permitan inferir ventajas y desventajas de tales softwares según la perspectiva de sus usuarios.      2. LINEAS DE INVESTIGACION  y DESARROLLO  En el proceso de desarrollo del proyecto, se realizan tareas de DM, Bibliomining, Text Mining y Web Mining:  · En el DW construido a partir de los datos del departamento alumnos de la FCEFN y de los datos de circulación de material bibliográfico (Migani, y otro, 2006) (Migani, y otros, 2007).   · En encuestas, de satisfacción de usuarios de la Biblioteca de la citada facultad y de usuarios de herramientas código libre. · En los logs de acceso desde Internet a consulta bibliográfica. Para ello, se hace uso de las siguientes herramientas: · R, WEKA-Waikato Enviroment Knowledge Algorithms y RapidMiner, bajo licencias GNU. · ORACLE Warehouse Builder y ORACLE Data Miner.,  del administrador de Base de datos ORACLE ,  bajo licencia OTN y  · Microsoft SQL Server 2005, en particular SQL Server Business Intelligence Development Studio.  Conjunto a la indagación teórica inherente a cada una de las estrategias de DM abordadas, se realizan análisis de los algoritmos que las integran, y se promueve el análisis comparativo entre las distintas herramientas usadas, tanto en lo referente a la capacidad de las mismas en la búsqueda de conocimiento, como de los algoritmos que proveen. En este aspecto se ha realizado un sucinto análisis comparativo entre herramientas de software libre, aplicables en el área de la minería de datos (Gonzalez, y otros, 2008). Las herramientas analizadas han sido WEKA -Waikato Environment for Knowledge Análysis- versión 3.5.8, Universidad de Waikato en Nueva Zelandia con licencia GNU General Public License (GPL) (Witten I. H. & Frank E. 2005),  RAPIDMINER  (Versión Original YALE) 4.2.000 con licencia AGPL versión 3. R Project que es un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico (R Development Core Team. 2006). R se distribuye bajo la licencia GNU GPL. Las tres herramientas están disponibles para los sistemas Operativos Windows, Macintosh, Unix, y GNU/Linux.  3. RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS  Los resultados alcanzados hasta este momento, han sido publicados y divulgados en diferentes eventos, tal es el caso de: · Divulgación De Las Actividades Del Proyecto 21/E824. Beguerí; Malberti; Klenzi,. Seminario de Bibliotecas Universitarias, Los Cambios de Paradigmas en su Gestión. Universidad Nacional de San Juan- Junta de Bibliotecarios. 29 y 30 de Agosto de 2008. · Problemas de Asignación de Aulas, Docentes y Materias en Instituciones Educativas. Aballay; Klenzi. CACIC 2008. · Análisis comparativo entre estrategias de clasificación y reglas de asociación, en la determinación de inductores, en encuesta de satisfacción de usuarios de una biblioteca universitaria. Klenzi, Malberti, Beguerí. Jornadas Chilenas de Computación 2008, XX Encuentro Chileno de Computación 2008. · Mineria de datos con herramientas de software libre. González; Aciar; Martinez. 1º Congreso Nacional de Software Libre-San Juan · JOOMLA en la implementación de un prototipo de autoevaluación, en una cátedra universitaria. Echegaray, Klenzi, Malberti. 5º Jornada de Informática y Educación. U. N. V. M. Argentina.  En particular, en el ámbito de la FCEFN, conjuntamente con otro proyecto de la facultad, se organizó un Workshop de actualización en Telecomunicaciones y Gestión del Conocimiento en Bibliotecas, en el marco del cual se presentaron los siguientes trabajos:  · Datamarts y Olap en Oracle 11g. Migani, Lépez, González. · Minería de texto. Conceptos y Herramientas. Gutiérrez, Klenzi · Computación Paralela y sus Aplicaciones. Dra. Piccoli (Invitada) · IsisMarc Cliente-Servidor. I+D aplicado a la reingeniería de un producto. Lic. Marmonti. (Invitado).  · Catalogo de Bibliotecas en el marco de la web 2.0 y las redes sociales.  Lic. Marmonti.   Actualmente, desde un constructo generado y validado destinado a usuarios de software libre, se realiza el análisis y procesamiento  con el propósito de determinar las necesidades implícitas y explicitas de aquellos usuarios.   Asimismo, se espera ampliar el ámbito de aplicación de la tecnología de minería de datos, al análisis de datos sísmicos perteneciente al área de ciencias de la tierra, temática totalmente pertinente a nuestra facultad.    4. FORMACION DE RECURSOS HUMANOS En lo referente a la formación de recursos humanos, en el marco del proyecto se han desarrollado diferentes tesis de posgrado, de grado y dirección de becarios. Se realizó la defensa de  dos Tesis de Maestría, correspondientes a la Maestría en Informática dependiente de la Universidad Nacional de La Matanza. Ellas son:  · Aplicación de minería de reglas de asociación en una biblioteca universitaria: una tecnología apropiada. Lic. A. Malberti   · Aplicación de minería de datos a la gestión bibliotecaria.  Ing. R. Klenzi  Se dirigió una Tesis de Maestría, correspondiente a la Maestría en Logística dependiente de la Universidad Nacional de Cuyo:  · Propuesta de Autoevaluación de una Biblioteca Universitaria en un marco de Gestión Logística. Prof.V. Márquez.   Se dirigieron dos trabajos finales, de la carrera Licenciatura en Ciencias de la Información: · Implementación de Autoevaluaciones en entorno WEB. F. Echegaray.  · Minería de Datos Aplicada a un DW. Utilización de la Herramienta ORACLE para el desarrollo del DW y la extracción de información oculta. H. Lépez, A. González. · Búsqueda de satisfacción en usuarios de software libre. Martinez, Aciar (en ejecución) En la actualidad se dirigen dos Becas de Investigación para alumnos avanzados, de la UNSJ: · Proceso de Extracción, Transformación, Carga y Refresco de un DW con datos de provenientes del sistema de alumnos y de biblioteca. Becario H. Lépez. · Aplicación de Minería de Datos a Encuesta de Satisfacción de Usuarios de una Biblioteca Universitaria. Becario A. González. En el bienio 2006-2007, se dirigió una beca de innovación tecnológica en las ingenierías, ”Digitalización de Archivos históricos” que fue financiada con $10000 por la fundación Banco San Juan y estuvo a cargo del becario Ing. Cristian de los Ríos.  5. BIBLIOGRAFIA  Beguerí, G., Olguín, L. (2006). Estudio sobre la Percepción del Usuario en una Biblioteca Universitaria. Normas ISO 11620, IRAM –ISO 11620. Publicado en: http://www.uniram.com.ar/jornadas/XXV/TC-14.pdf  Beguerí, G. (2007) Logística como garantía de satisfacción del usuario. Tesis de Maestría- Universidad Nacional de Cuyo.  Gonzalez A., Aciar J., Martinez S. (2008) Mineria de Datos con Herramientas de Software Libre (Análisis Comparativo de Herramientas de Software Libre Aplicadas al Área de la Minería De Datos) 1° Congreso Nacional de Software libre. San Juan 2008  Hernández Orallo J., Ramirez Quintana, J, Ferri Ramirez, C. (2008) Introducción a la Minería de Datos. Pearson-Prentice Hall.   Inmon (2002). Building the Data Warehouse Third Edition. Wiley Computer Publishing  Kimball R., Reeves L., Ross M., Thornthwhite W. The Data Warehouse Life Cycle Toolkit Expert Methods for Designing, Developing and Deploying Data Warehouses. John Wiley & Sons.405 pag.   Klenzi, Raúl O. (2008). Aplicación de minería de datos a la gestión bibliotecaria. Tesis de Maestría. Maestría en Informática. Universidad Nacional de la Matanza.   Klenzi, R.; Malberti, M. A.; Beguerí, G. (2008) Análisis comparativo entre estrategias de clasificación y reglas de asociación, en la determinación de inductores, en encuesta de satisfacción de usuarios de una biblioteca universitaria. Jornadas Chilenas de Computación 2008 (JCC ´08) en el marco del  XX Encuentro Chileno de Computación 2008 (ECC ´08). Punta Arenas- Chile  Larose, D. (2006). Data Mining Methods and Model,. Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.  Malberti, María A. (2008). Aplicación de Minería de Reglas de Asociación en una Biblioteca Universitaria. Tesis de Maestría. Maestría en Informática. Universidad Nacional de la Matanza.   Migani, S.; Chavez, S. (2006) Diseño Conceptual de un Data Warehouse. Revista Ciencias. Nº1 2006 Pag. 83 a 90.   Migani, S.; Chavez, S. Klenzi, R;  (2007) Construcción de un Data Warehouse-Parte I. Revista Ciencias. Nº1 2007 Pag. 45 a 56.   Nicholson, S. and Stanton, J. (2003). Gaining Strategic Advantage through Bibliomining: Data Mining for Management Decisions in Corporate, Special, Digital, and Traditional Libraries. Organizational Data Mining: Leveraging Enterprise Data Resources for Optimal Performance, H. Nemati and C. Barko, eds. (Hershey, Penn.: Idea Group Pub.).  R Development Core Team. (2006). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.  http://www.R-project.org.  Witten I. H. & Frank E. (2005). Data Mining, practical Machine Learning Tools and techniques. Second Edition. Morgan Kaufmann Publisher.   

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Transformando datos en conocimiento: nuevas prácticas

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