Implementación de data stream mining
- Autores
- Schab, Esteban Alejandro; Rivera, Ramiro Adolfo; Bracco, Luciano Joaquín; Coto, Facundo; Ríos, Juan Manuel; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Cristaldo, Patricia Raquel; De Battista, Anabella Cecilia; Herrera, Norma Edith
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Desde hace décadas las organizaciones utilizan información histórica propia para construir data warehouses y, mediante la aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimiento, descubrir patrones que guíen la toma de decisiones.Actualmente, es una oportunidad para las organizaciones tomar decisiones en tiempo real basadas en información que puede provenir de múltiples fuentes, con diversos formatos y que se genera a gran velocidad. Como respuesta a esta necesidad surge Data Stream Mining (DSM), un subárea específica de la Minería de Datos definida como el proceso de extraer conocimiento en estructuras de datos continuas y con rápidas transiciones. Dicho análisis aporta a las organizaciones visibilidad del negocio y de sus clientes en tiempo real y les permite responder ágilmente ante los cambios. En este trabajo se presenta la vinculación del GIBD de la UTN-FRCU con la empresa Sidesys IT Solutions con el objetivo de implementar Data Stream Mining en la empresa.
Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Rivera, Ramiro Adolfo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Bracco, Luciano Joaquín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Coto, Facundo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Ríos, Juan Manuel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Base de Datos; Argentina.
Fil: Cristaldo, Patricia Raquel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina. - Materia
-
Extracción del conocimiento
Estructuras de datos continuas
Tiempo real
Minería de datos
Data stream mining - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Tecnológica Nacional
- OAI Identificador
- oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/3572
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Desde hace décadas las organizaciones utilizan información histórica propia para construir data warehouses y, mediante la aplicación de técnicas de descubrimiento de conocimiento, descubrir patrones que guíen la toma de decisiones.Actualmente, es una oportunidad para las organizaciones tomar decisiones en tiempo real basadas en información que puede provenir de múltiples fuentes, con diversos formatos y que se genera a gran velocidad. Como respuesta a esta necesidad surge Data Stream Mining (DSM), un subárea específica de la Minería de Datos definida como el proceso de extraer conocimiento en estructuras de datos continuas y con rápidas transiciones. Dicho análisis aporta a las organizaciones visibilidad del negocio y de sus clientes en tiempo real y les permite responder ágilmente ante los cambios. En este trabajo se presenta la vinculación del GIBD de la UTN-FRCU con la empresa Sidesys IT Solutions con el objetivo de implementar Data Stream Mining en la empresa. Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina. Fil: Rivera, Ramiro Adolfo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina. Fil: Bracco, Luciano Joaquín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina. Fil: Coto, Facundo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina. Fil: Ríos, Juan Manuel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina. Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Base de Datos; Argentina. Fil: Cristaldo, Patricia Raquel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina. Fil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina. Fil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina. |
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