Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentes
- Autores
- Kuna, Horacio Daniel; García Martínez, Ramón; Villatoro, Francisco
- Año de publicación
- 2009
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La información se ha convertido, en la columna vertebral de las organizaciones, la aplicación de distintas técnicas, métodos y herramientas para garantizar mediante un proceso formal de Auditoría, la calidad y seguridad de la información es una tarea de significativa importancia. En la actualidad no se encuentran procedimientos formales especialmente diseñados para aplicar técnicas de explotación de información en la Auditoría de Sistemas en general y a la búsqueda de datos con ruido, inconsistentes y faltantes, aplicándose en algunos casos métodologías diseñadas con otros objetivos como SEMMA o CRISP que no contemplan la especificidad de los objetivos que se persiguen, en otros casos no se aplica una metodología, esta situación provoca una disminución en la calidad del proceso de Auditoría de Sistemas. Este proyecto busca establecer una taxonomía relacionada con la calidad de los datos, analizando los procesos de explotación de información que mejor aplican a la identificación de patrones de pistas de auditoria, se explorarán esas procesos analizando las ventajas y desventajas de cada una de ellos.
Eje: Ingeniería de Software y Base de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
SOFTWARE ENGINEERING
base de datos
procesos de explotación de información
auditoria de sistemas
pistas de auditoria - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19728
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_3a17560d034e4fb44caae5fecc39bf27 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19728 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentesKuna, Horacio DanielGarcía Martínez, RamónVillatoro, FranciscoCiencias InformáticasSOFTWARE ENGINEERINGbase de datosprocesos de explotación de informaciónauditoria de sistemaspistas de auditoriaLa información se ha convertido, en la columna vertebral de las organizaciones, la aplicación de distintas técnicas, métodos y herramientas para garantizar mediante un proceso formal de Auditoría, la calidad y seguridad de la información es una tarea de significativa importancia. En la actualidad no se encuentran procedimientos formales especialmente diseñados para aplicar técnicas de explotación de información en la Auditoría de Sistemas en general y a la búsqueda de datos con ruido, inconsistentes y faltantes, aplicándose en algunos casos métodologías diseñadas con otros objetivos como SEMMA o CRISP que no contemplan la especificidad de los objetivos que se persiguen, en otros casos no se aplica una metodología, esta situación provoca una disminución en la calidad del proceso de Auditoría de Sistemas. Este proyecto busca establecer una taxonomía relacionada con la calidad de los datos, analizando los procesos de explotación de información que mejor aplican a la identificación de patrones de pistas de auditoria, se explorarán esas procesos analizando las ventajas y desventajas de cada una de ellos.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2009-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf236-238http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19728spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T10:46:41Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19728Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 10:46:41.321SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentes |
title |
Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentes |
spellingShingle |
Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentes Kuna, Horacio Daniel Ciencias Informáticas SOFTWARE ENGINEERING base de datos procesos de explotación de información auditoria de sistemas pistas de auditoria |
title_short |
Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentes |
title_full |
Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentes |
title_fullStr |
Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentes |
title_full_unstemmed |
Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentes |
title_sort |
Procedimientos de la explotación de información para la identificación de datos faltantes, con ruido e inconsistentes |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Kuna, Horacio Daniel García Martínez, Ramón Villatoro, Francisco |
author |
Kuna, Horacio Daniel |
author_facet |
Kuna, Horacio Daniel García Martínez, Ramón Villatoro, Francisco |
author_role |
author |
author2 |
García Martínez, Ramón Villatoro, Francisco |
author2_role |
author author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas SOFTWARE ENGINEERING base de datos procesos de explotación de información auditoria de sistemas pistas de auditoria |
topic |
Ciencias Informáticas SOFTWARE ENGINEERING base de datos procesos de explotación de información auditoria de sistemas pistas de auditoria |
dc.description.none.fl_txt_mv |
La información se ha convertido, en la columna vertebral de las organizaciones, la aplicación de distintas técnicas, métodos y herramientas para garantizar mediante un proceso formal de Auditoría, la calidad y seguridad de la información es una tarea de significativa importancia. En la actualidad no se encuentran procedimientos formales especialmente diseñados para aplicar técnicas de explotación de información en la Auditoría de Sistemas en general y a la búsqueda de datos con ruido, inconsistentes y faltantes, aplicándose en algunos casos métodologías diseñadas con otros objetivos como SEMMA o CRISP que no contemplan la especificidad de los objetivos que se persiguen, en otros casos no se aplica una metodología, esta situación provoca una disminución en la calidad del proceso de Auditoría de Sistemas. Este proyecto busca establecer una taxonomía relacionada con la calidad de los datos, analizando los procesos de explotación de información que mejor aplican a la identificación de patrones de pistas de auditoria, se explorarán esas procesos analizando las ventajas y desventajas de cada una de ellos. Eje: Ingeniería de Software y Base de Datos Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
description |
La información se ha convertido, en la columna vertebral de las organizaciones, la aplicación de distintas técnicas, métodos y herramientas para garantizar mediante un proceso formal de Auditoría, la calidad y seguridad de la información es una tarea de significativa importancia. En la actualidad no se encuentran procedimientos formales especialmente diseñados para aplicar técnicas de explotación de información en la Auditoría de Sistemas en general y a la búsqueda de datos con ruido, inconsistentes y faltantes, aplicándose en algunos casos métodologías diseñadas con otros objetivos como SEMMA o CRISP que no contemplan la especificidad de los objetivos que se persiguen, en otros casos no se aplica una metodología, esta situación provoca una disminución en la calidad del proceso de Auditoría de Sistemas. Este proyecto busca establecer una taxonomía relacionada con la calidad de los datos, analizando los procesos de explotación de información que mejor aplican a la identificación de patrones de pistas de auditoria, se explorarán esas procesos analizando las ventajas y desventajas de cada una de ellos. |
publishDate |
2009 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2009-05 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19728 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/19728 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 236-238 |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1846063890193973248 |
score |
13.22299 |