La capacidad de almacenamiento de datos generados por las organizaciones ha aumentado de manera significativa en las últimas décadas y poder analizarlos de manera adecuada, genera un factor estratégico para la Toma de Decisiones (TD). Se puede observar que en los últimos años se ha incrementado la cantidad de profesionales vinculados a la Ciencia de Datos (Data Science) y una de las habilidades requeridas es conocer y manejar a la perfección las metodologías disponibles y determinar cuál se adapta mejor para cada proyecto. Es por ello que al existir una diversidad de metodologías propuestas para el desarrollo de proyectos, en ocasiones la elección no es tarea sencilla, especialmente para los que se inician en el área.
La presente investigación tiene como objetivo establecer un modelo basado en la Toma de Decisiones Multicriterios (o criterios múltiples), a través de métodos como el Proceso Analítico Jerárquico y su variante combinado con Lógica Difusa, con el propósito de establecer una base sólida para la selección de metodologías que guíen los proyectos de Minería de Datos o Data Science.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Britos, Paola Verónica

Eckert, Karina

Spanish

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Modelo basado en la Toma Decisiones con 
Criterios Múltiples para la elección de 
metodologías de Data Science 
Karina B. Eckert1, Paola V. Britos2 
1Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales, Universidad Nacional de Misiones 
2Universidad Nacional de Río Negro  
1karinaeck@gmail.com,  2pbritos@unrn.edu.ar
RESUMEN 
La capacidad de almacenamiento de datos 
generados por las organizaciones ha aumentado 
de manera significativa en las últimas décadas y 
poder analizarlos de manera adecuada, genera 
un factor estratégico para la Toma de 
Decisiones (TD). Se puede observar que en los 
últimos años se ha incrementado la cantidad de 
profesionales vinculados a la Ciencia de Datos 
(Data Science) y una de las habilidades 
requeridas es conocer y manejar a la perfección 
las metodologías disponibles y determinar cuál 
se adapta mejor para cada proyecto. Es por ello 
que al existir una diversidad de metodologías 
propuestas para el desarrollo de proyectos, en 
ocasiones la elección no es tarea sencilla, 
especialmente para los que se inician en el área. 
La presente investigación tiene como objetivo 
establecer un modelo basado en la Toma de 
Decisiones Multicriterios (o criterios 
múltiples), a través de métodos como el 
Proceso Analítico Jerárquico y su variante 
combinado con Lógica Difusa, con el propósito 
de establecer una base sólida para la selección 
de metodologías que guíen los proyectos de 
Minería de Datos o Data Science. 
Palabras clave: Data Science, Metodologías 
de Minería de Datos, Toma de Decisiones 
Multicriterios, Proceso Analítico Jerárquico, 
Proceso Analítico Jerárquico Difuso. 
 
CONTEXTO 
El presente trabajo de investigación se 
desarrolla como trabajo final de posgrado de la  
Maestría en Tecnologías de Información, del 
tipo interinstitucional convenida entre la 
Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y 
Naturales (FCEQyN) de la Universidad 
Nacional de Misiones (UNaM) y a la Facultad 
de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura 
(FaCENA) de la Universidad Nacional del 
Nordeste (UNNE). El trabajo final de maestría 
se ha sido iniciado en la FCEQyN de la UNaM 
a mediados del año 2017 y se encuentra en 
etapa de desarrollo. 
 
1. INTRODUCCIÓN 
Con el avance de las Tecnologías de la 
Información y las Comunicaciones (TICs), los 
sistemas de almacenamiento poseen cada vez 
mayor capacidad de procesamiento, alto manejo 
y producción de datos y bajo costo del mismo; 
implicando que estos sistemas crezcan hasta 
límites inesperados. Es por ello, que es de 
trascendental que las organizaciones posean la 
capacidad de ser adaptativas y generar acciones 
a partir del conocimiento de la información 
almacenada.  
En los últimos años han surgido una serie 
metodologías, procesos y herramientas, basadas 
en técnicas que facilitan el procesamiento 
avanzado de datos y permiten realizar un 
análisis en profundidad de los mismos de 
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manera automática; lo cual permite detectar la 
información oculta de los datos que a simple 
vista no son detectados y utilizarla de manera 
estratégica; esto es posible mediante la 
Ingeniería de Explotación de Información, 
popularmente conocida desde hace unas 
décadas como Minería de Datos o Data Mining 
(DM) y en la actualidad como Data Science 
(DS) [1].  
Las técnicas de DM aportan información 
especializada destinada a favorecer una correcta 
TD en base a los resultados obtenidos a través 
de fuentes internas y concretas de las 
organizaciones, esto es, basarse en 
experiencias, datos, condiciones, entre otros 
factores. El resultado de este proceso es un 
conjunto de modelos o patrones, los cuales 
serán convertidos en información valiosa para 
la toma de decisiones. Los proyectos de DM 
pueden ser llevados a cabo en distintos 
escenario, a partir de una situación 
organizacional o una exploración de los datos 
disponibles [1], [2], [3]. 
Al momento de seleccionar cuál de las 
metodologías disponibles actualmente utilizar 
para encarar un proyecto de DS, en ocasiones 
no es tarea sencilla, si bien existen algunos 
estudios comparativos sobre las mismas como 
los expuestos en [2], [3], [4], [5], [6], [7]; se 
propone como alternativa la utilización de la 
Teoría de la Toma de Decisiones Multicriterio 
(MCDM, Multiple Criteria Decision Making) 
[8], como soporte para la TD al momento de 
seleccionar una metodología de DS (o DM).  
Los problemas de TD son procesos 
complejos en los cuales intervienen múltiples 
criterios; implican reconocimiento, análisis y 
evaluación de diversos aspectos; por lo cual es 
necesario utilizar herramientas que permitan 
discernir entre estos para obtener una solución 
que satisfaga en mejor grado la combinación de 
alternativas posibles [9]. Una de estas 
herramientas, es el Proceso Analítico Jerárquico 
(AHP, Analytic Hierarchy Process), creado por 
Saaty [10]. Los expertos hacen tres tipos 
generales de juicios para expresar su 
importancia, preferencia o probabilidad y 
utilización, para elegir lo mejor entre las 
alternativas planteada; basan estos juicios en el 
conocimiento, en la memoria o en analizar los 
beneficios, costos y riesgos; sin normas se 
comparan las alternativas en lugar de 
calificarlas y las comparaciones deben estar 
dentro de un rango admisible de consistencia, 
cabe aclarar que AHP incluye tanto los métodos 
de calificación, como los de comparación. Por 
tanto, AHP permite estructurar, medir y 
sintetizar criterios para toma de decisiones con 
múltiple criterios [10], [11], [12]. El mismo ha 
sido aplicado ampliamente en la solución de 
una gran variedad de problemas, entre los 
cuales se pueden mencionar los presentados en 
[13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21]. 
Para seleccionar la mejor alternativa, AHP 
requiere que las comparaciones de los criterios 
y alternativas estén representadas en un número 
exacto [10], [11], usando una escala de nueve 
puntos, la cual representa las preferencias de los 
encargados de tomar las decisiones entre 
diferentes alternativas. Si bien la escala es 
simple y fácil de utilizar, no tiene en cuenta la 
incertidumbre asociada a los juicios humanos. 
Tal como afirmó Büyüközkan [22], "los 
responsables de la toma de decisiones 
generalmente se sienten mejor presentando sus 
juicios como un rango, en lugar de dar un valor 
exacto y fijo y lo anteriores porque él, ella o 
ellos son incapaces de explicar sus preferencias, 
dado el carácter difuso de comparación". 
Buckley [23] incorporó una matriz borrosa 
(difusa) al método AHP para representar la 
ambigüedad en las respuestas de las personas 
involucradas en la TD, lo cual proporciona un 
análisis para la TD con mayor validez. Huang y 
Wu [24] han expuesto que, "con la ayuda dela 
teoría de conjuntos difusos, se resuelven 
algunos defectos encontrados en el método 
tradicional de AHP, tales como la aplicación de 
escalas limitadas para la explicación de las 
consideraciones de expertos, la correlación 
entre los atributos para la TD, la imprecisión, la 
ambigüedad y la incertidumbre de expertos para 
encontrar los valores de las comparaciones” 
[24], [25]. Al igual que AHP tradicional, 
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Proceso Analítico Jerárquico Difuso (FAHP, 
Fuzzy Analytic Hierarchy Process) ha sido 
aplicado en diferentes escenarios, como los 
expuestos en [18], [26], [27], [28], [29]. 
 
2. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN, 
DESARROLLO E INNOVACIÓN 
Los ejes de la investigación están 
relacionados a la aplicación de la teoría de 
MCDM, más precisamente AHP y FAHP, las 
cuales son ampliamente aplicadas para la 
selección de la mejor alternativa de las 
existentes, en función a la selección de 
múltiples criterios, para los cuales se utilizan 
etiquetas lingüísticas, que permiten evitar 
ambigüedades en las respuestas de los expertos. 
El modelo propuesto servirá como soporte en la 
toma de decisiones a la hora de seleccionar 
metodologías de Data Science (o DM), siendo 
este otro de los ejes de la investigación. 
 
3. RESULTADOS Y OBJETIVOS 
Objetivo General 
Establecer un modelo basado en la MCDM, 
que sirva como soporte para la TD al momento 
de seleccionar una metodología de DS. 
Objetivos Específicos 
 Estudiar y analizar métodos de MCDM, 
como ser el AHP y FAHP. 
 Revisar el estado del arte de las 
metodologías de DS (o DM) referentes en la 
actualidad.  
 Definir criterios utilizando etiquetas 
lingüísticas para comparar de las 
metodologías de DS. 
 Implementar el MCDM integrado a las 
etiquetas lingüísticas del caso de aplicación, 
evaluar y validar los resultados obtenidos 
con expertos del área. 
 
4. FORMACIÓN DE RECURSOS 
HUMANOS 
La línea de investigación está inmersa en el 
desarrollo de un trabajo final de la Maestría en 
Tecnología de la Información dictada en la 
FCEQyN de la UNaM a cargo de la Ing. Karina 
B. Eckert y dirigida por la Dra. Paola V. Britos. 
Se prevé la incorporación de un alumno de 
grado como parte del equipo de trabajo, que 
pueda realizar su trabajo final de carrera dentro 
de la presente línea de investigación. 
 
5. REFERENCIAS 
[1] K. B. Eckert and R. Suénaga, 
“Determinación del perfil académico a 
través del proceso de KDD”, ed. Editorial 
Académica Española, 2016. 
[2] J. M. Moine, “Metodologías para el 
descubrimiento de conocimiento en bases 
de datos: un estudio comparativo”, Tesis de 
Maestría, Facultad de Informática 
Universidad Nacional de La Plata, La Plata, 
Argentina, 2013. 
[3] M. T. Rodríguez Montequín, J. V. Álvarez 
Cabal, J. M. Mesa Fernández and A. 
González Valdés, “Metodologías para la 
realización de proyectos de Data Mining”, 
in VII Congreso Internacional de Ingeniería 
de Proyectos, pp. 257-265, 2005. 
[4] J. M. Moine, S. Gordillo and A. S. Haedo, 
“Análisis comparativo de metodologías 
para la gestión de proyectos de minería de 
datos”, in XVII Congreso Argentino de 
Ciencias de la Computación (CACIC), pp. 
931-938, 2011. 
[5] A. Azevedo and M. F. Santos, “KDD, 
SEMMA and CRISP-DM: A parallel 
overview”, in IADIS European Conference 
on Data Mining, Amsterdam, 2008. 
[6] J. Giraldo Mejia and J., Jiménez Builes, 
“Caracterización del proceso de obtención 
de conocimiento y algunas metodologías 
para crear proyectos de Minería de Datos”, 
Revista Latinoamericana de Ingeniería de 
Software, vol. 1, no. 2, pp. 42-44, 2013. 
[7] P. Britos, “Procesos de explotación de 
información basados en sistemas 
inteligentes”, Tesis de Doctorado, Facultad 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 34
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
de Informática Universidad Nacional de La 
Plata, La Plata, Argentina, 2008. 
[8] B. Roy Kolios, and R. Słowinski, 
“Questions guiding the choice of a 
multicriteria decision aiding method”, 
EURO J Decis Process, vol. 1, pp. 69-97, 
2013. 
[9] M. Karanik, S. Gramajo, L. Wanderer, M. 
Giménez and D. Carpintero, “Multi-Criteria 
Decision Model based on AHP and 
Linguistic Information”, Journal of 
Computer Science & Technology (JCS&T), 
vol. 14, no. 1, pp. 16-24, 2014. 
[10] T. L. Saaty, “How to make a decision: The 
analytic hierarchy process”, European 
Journal of Operational Research, vol. 48, 
no. 1, pp. 9-26, September 1990. 
[11] T. L. Saaty, “Decision making with the 
analytic hierarchy process”, Int. J. Services 
Sciences, vol. 1, no. 1, 2008. 
[12] V. Subramaniam  and K. Lee, “Dynamic 
selection of dispatching rules for job shop 
scheduling”, Production Planning and 
control, vol. 11, no. 1, pp. 73-81, 2000.    
[13] J. C. Osorio Gómez and J. P. Orejuela 
Cabrera, “El proceso de análisis jerárquico 
(AHP) y la toma de decisiones 
multicriterio. Ejemplo de aplicación”, 
Scientia et technica, vol. 14, no. 39, 2008. 
[14] L. M. Ramírez, J. M. Flores and A. T. 
Vargas, “Análisis de Toma de Decisiones 
en Incubadoras Empresariales Mexicanas: 
un Modelo Basado en Jerarquización 
Analítica”, CIAIQ 2017, vol. 3, 2017. 
[15] M. A. Asma Bahurmoz, “The Analytic 
Hierarchy Process at Dar Al-Hekma, Saudi 
Arabia”, Interfaces, vol. 33, no. 4, pp. 70–
78, 2003.  
[16] A. Basçetin, “An application of the 
analytic hierarchy process in equipment 
selection at Orhaneli open pit coal mine”, 
Mining Technology, vol. 113, no. 3, pp.  
192 – 199, 2013. 
[17] D. Mendoza Casseres, “Aplicación de la 
teoría de decisión multicriterio discreta para 
ponderar factores en procesos de 
acreditación de alta calidad”, Inge Cuc, vol. 
9, no. 1, pp. 25-41, 2013. 
[18] L. Vera Montenegro, “Aplicación y 
comparación de metodologías multicriterio 
(AHP y Fuzzi Logic) en la selección de 
tecnología postcosecha para pequeños 
productores de cacao”, Tesis de Doctorado, 
Universidad Politécnica de Valéncia, 
Valencia, España, 2014. 
[19] E. Martínez Rodríguez, “Aplicación del 
proceso jerárquico de análisis en la 
selección de la localización de una PYME”, 
Anuario Jurídico y Económico 
Escurialense, pp. 523-542, 2007. 
[20] M. Lněnička, “AHP Model for the Big 
Data Analytics Platform Selection”, 
Informatica Pragensia, vol. 4, no. 2, pp. 
108-121, 2015. 
[21] J. Wang, C. Li and S. Zhang, “Big Data 
Impact Analysis of Smart Grid based on 
AHP method”, International Conference on 
Manufacturing Science and Engineering 
(ICMSE 2015), Atlantis Press, pp. 1487-
1490, 2015. 
[22] G. Büyüközkan, C. Kabraman and D. 
Ruan, “A fuzzymulti-criteriadecision 
approach for software development strategy 
selection”, Intern. Journal of General 
Systems, vol. 33, no. 2, pp. 259-280, 2004. 
[23] J. J. Buckley, “Fuzzy Hierarchical 
Analysis”, Fuzzy sets and systems, vol.17, 
no.3, pp.233-247, 1985. 
[24] L. Huang and R. Wu, “Applying fuzzy 
analytic hierarchy process in the managerial 
talent assessment model -- an empirical 
study in Taiwan's semiconductor industry”, 
International Journal of Technology 
Management, pp. 105-130, 2005. 
[25] G. Herrera Enríquez, F. Guevara Viejó, S. 
Castillo Paez and D. Zambrano Vera, 
“Proceso Analítico Jerárquico Difuso en la 
selección de variables para la evaluación de 
la resiliencia en zonas afectadas por 
desastres”, Ingeniería Industrial- Actualidad 
y Nuevas Tendencias, vol. V, no. 16, pp. 
45-66. 2016. 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 35
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
[26] P. A. Barajas Díaz, V. A. Cloquell 
Ballester, J. Luisarcía Alcaraz and A. 
Alvarado Iniesta, “El Proceso Jerárquico 
Analítico y Lógica Difusa: Sus 
Aplicaciones”, in Congreso Internacional 
de investigación - Celaya, Gto. Academia 
Journals, vol. 4, no.3, 249-254, 2012. 
[27] C. A. Yajure, “Comparación de los 
métodos multicriterio AHP y AHP Difuso 
en la selección de la mejor tecnología para 
la producción de energía eléctrica a partir 
del carbón mineral”, Scientia et Technica 
Año XX, vol. 20, no. 3, pp.255-260, 2015. 
[28] R. Díaz, J. G. Piña, D. B. Ríos and M. P. 
Serafin, “Uso de AHP y Conjuntos Difusos 
para Mejorar la Toma de Decisiones. Caso: 
Selección de Empresas Contratistas de 
Construcción en la Administración Pública 
Venezolana”, in Seventh LACCEI Latin 
American and Caribbean Conference for 
Engineering and Technology 
(LACCEI’2009) - Energy and Technology 
for the Americas: Education, Innovation, 
Technology and Practice, 2009. 
 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 36
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Modelo basado en la toma decisiones con criterios múltiples para la elección de
metodologías de data science

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Modelo basado en la toma decisiones con criterios múltiples para la elección de metodologías de data science

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