Analíticas basadas en incertidumbre para soportar la toma de decisiones en la ingeniería de software
- Autores
- Casanova, Carlos; Schab, Esteban; Prado, Lucas; Hoet, Leonardo; Forni, Lucas; Grandi, Tobias; Anselmino, Agustina; Coccola, Mariana; Piccoli, María Fabiana
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Las Analíticas se pueden definir como el proceso científico de transformar datos en conocimiento para tomar mejores decisiones. El diseño de tales Analíticas no es una tarea sencilla, ya que deben considerar aspectos como la toma de decisiones multicriterio y multipersona, la fusión de información de diferentes fuentes y naturalezas, el análisis de datos e información, el manejo de software matemático sofisticado, la resolución de problemas, la interpretación del significado de la información para otros, etc. En este contexto es necesario considerar que los datos de los que se dispone pueden resultar incompletos, imprecisos o hasta inconsistentes, lo cual debe ser tenido en cuenta en la generación de Analíticas. Cualquiera de las formas de incertidumbre mencionadas debe ser reducida, o bien incorporada, cuantificada y analizada a la hora de producir información que facilite la toma de decisiones, ya que de otro modo la utilidad de las Analíticas sería efímera y difícilmente justifique el esfuerzo de confeccionarlas. Esto es particularmente cierto en los procesos de desarrollo de software, sobre todo en sus primeras etapas, que se caracterizan por estar inmersos en condiciones de gran volatilidad e incertidumbre. Por lo tanto, se propone construir una colección de Analíticas que brinden información para facilitar la toma de decisiones científica en problemas de ingeniería de software caracterizados por información incompleta, imprecisa o inconsistente.
 Red de Universidades con Carreras en Informática
- Materia
- 
            
        Ciencias Informáticas
 Incertidumbre
 Ingeniería de Software
 Optimización
 Inteligencia Computacional
 Ciencia de Datos
- Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
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