Identificación top-down de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freática

Autores
Campetella, Mariano; Cechich, Alejandra; Buccella, Agustina; Montenegro, Ayelén; Muñoz, Ángel; Rodríguez, Andrea
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Considerando la cantidad y diversidad en los datos que hoy día se relevan para futuros análisis, su combinación y uso se torna un elemento complejo a modelar. Es por esto que el agregado de semántica, a través de modelos conceptuales, es una tendencia actual en las arquitecturas software para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto mediante la identificación top-down de variedad en sistemas predictivos sobre fluctuaciones de cuerpos de aguas subterráneos. Esa caracterización favorecería la identificación de situaciones recurrentes, incluyendo la posibilidad de reusabilidad durante el análisis. La propuesta se ejemplifica mediante dos casos comparativos en zonas geográficas diferentes y distantes.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Reusabilidad de Software
Variedad en Sistemas Big Data
Taxonomías
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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