Sistemas de toma de datos

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LA DESERCIÓN ESTUDIANTIL Y LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN GERENCIAL CON SOFTWARE DE MINERÍA DE DATOS Y DATAWAREHOUSING PARA LA TOMA DE DECISIONES

LA DESERCIÓN ESTUDIANTIL Y LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN GERENCIAL CON SOFTWARE DE MINERÍA DE DATOS Y DATAWAREHOUSING PARA LA TOMA DE DECISIONES

1 El business intelligence (BI) se define como un conjunto de técnicas, metodologías, estrategias y sistemas de información que trabajan entre si, con la finalidad de descubrir conocimiento oculto entre grandes cantidades de datos que se generan en el proceso transaccional de las organizaciones. Tiene como objetivo transformar los datos en información, y la información en conocimiento, y en base al conocimiento generar estrategias para la toma de decisiones, aplicando el concepto podemos aplicarlo a la deserción estudiantil analizando la información que genera el estudiante en su trayectoria estudiantil dentro de la escuela, desarrollando un modelo de Datawarehouse medir el rendimiento en forma de indicadores, como porcentaje de deserción, rendimiento estudiantil, etc.
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Prototipo de sistema de recolección de datos y análisis para la toma de decisiones en sistemas de backup

Prototipo de sistema de recolección de datos y análisis para la toma de decisiones en sistemas de backup

Para evitar, en parte, los problemas enumerados anteriormente existen tres alternativas comunes. La primera de ellas es el aumento de la capacidad de almacenamiento, la segunda el uso de filtros manuales (administrador) y la tercera tecnologías de deduplicación. La compra de medios para aumentar el almacenamiento en condiciones óptimas sólo debería ser necesaria cuando no existan otras alternativas para reducir el espacio requerido. El uso de filtros manuales es posiblemente el método más eficaz para la reducción del espacio, sin embargo, es necesario un conocimiento profundo de los datos almacenados y grandes cantidades de tiempo, que se traducen en unos costos humanos muy elevados. Por último, las técnicas de deduplicación son efectivas para grandes empresas donde existen mucho volumen de datos duplicado, así mismo son costosas a nivel computacional, de almacenamiento temporal y de adquisición de licencias. Precisamente uno de sus principales usos es reducir el almacenamiento necesario mediante la compresión de los datos inmutables repetidos en cada backup completo periódico que se guarda. Ninguna de las técnicas anteriores es adecuada para las PYMES ya que no cuentan con los mismos recursos que otras empresas más grandes. Por ello sería de interés el desarrollo de una herramienta/método que permita reducir el espacio necesario para las copias de seguridad en este ámbito. La propuesta que nosotros planteamos es el desarrollo de un prototipo de sistema de monitorización y análisis de las actividades de los usuarios, permitiendo una optimización de los recursos disponibles a través del conocimiento generado por la herramienta y la posibilidad de aplicación de técnicas estadísticas/data mining.
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Formas de onda de sistemas binarios de agujeros negros para el segundo periodo de toma de datos de los detectores LIGO

Formas de onda de sistemas binarios de agujeros negros para el segundo periodo de toma de datos de los detectores LIGO

Otro factor a tener en cuenta en cuanto a la detección de ondas gravitacionales es el espín. Los modelos que hemos introducido, la mayoría son modelos sin espín o con espines paralelos y alineados con el momento angulas, por lo que son espines positivos. Si usamos estos modelos para simular sistemas con espines negativos, los resultados no son nada satisfactorios, de manera que si calculamos el SNR para estos modelos de espín negativo (lo llamaremos 𝑆𝑁𝑅 𝑛𝑒𝑔 𝑒𝑠𝑝 ), el resultado siempre será menor que el SNR para los casos de espín nulo o positivo (𝑆𝑁𝑅 𝑝𝑜𝑠 𝑒𝑠𝑝 ). O escrito de otra forma:
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La importancia de los sistemas de información gerencial (SIG) en la toma de decisiones

La importancia de los sistemas de información gerencial (SIG) en la toma de decisiones

El proceso de diseño comienza identificando los reportes y demás salidas que debe producir el sistema. Una vez realizada la identificación, se deben determinar con mucha precisión los datos específicos para cada reporte y salida. Luego se realiza un bosquejo del formato (papel) o pantalla de un terminal de computador que pudiera aparecer cuando el sistema está terminado.

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Sistemas de soporte para la toma de decisiones en la administración de carreteras

Sistemas de soporte para la toma de decisiones en la administración de carreteras

En los primeros capítulos se presenta una descripción de los elementos que sirven de insumo para el sistema de información y para la creación de la base de datos, luego se presentan modelos para la estimación de vida útil de los pavimentos, al igual que modelos técnicos, económicos y de priorización de inversiones para valorar las posibles políticas de mantenimiento, rehabilitación y reconstrucción que necesite determinado tramo de carretera, para al final considerando estos insumos y modelos establecer una metodología que incorpore una herramienta para la toma de decisiones como los DSS, y así destinar de una manera más objetiva los recursos establecidos para la infraestructura de transporte.
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Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones

Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones

El Big Data se refiere a una vasta cantidad de datos, que las tecnologías convencionales de Data Warehouse no pueden almacenar, administrar o analizar, pero que es requerida por las organizaciones para proveer mejores percepciones cuando se evalúan nuevas oportunidades de negocios y para mejores tomas de decisiones. Los tres atributos claves del Big Data son volumen, velocidad y variedad. La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las organizaciones se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente (Heavin, Daly, y Adam, 2014). La Ingeniería del Conocimiento se ha relacionado con el desarrollo de sistemas de software por computadora en el cual el conocimiento y el razonamiento juegan un papel primordial. Sin embargo, recientemente el alcance de sus técnicas se ha ampliado para ser usadas en la gerencia del conocimiento, la modelación de empresas y los procesos de reingeniería del negocio. A su vez, dentro de la KE se debe mencionar a la Adquisición del Conocimiento (KA), como el proceso de entender cómo una persona lleva a cabo alguna actividad de modo que esa misma actividad pueda ser automatizada (Henao Cálad, 1998). Además, otro aspecto muy importante a tener en cuenta es la Analítica de Negocios, considerada como la técnica que explora grandes volúmenes de datos para asistir a los
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Toma de decisiones en sistemas dinámicos no lineales: una perspectiva psicosociológica

Toma de decisiones en sistemas dinámicos no lineales: una perspectiva psicosociológica

Tversky y Shafir (1992b), en su investigación, pidieron a las personas que se imaginasen que habían realizado un examen. Asimismo se les comunicó que podían comprar un paquete de vacaciones para ir a Hawai a un precio muy barato. Posteriormente, a un grupo de personas se le dijo que había aprobado, a otro grupo que había suspendido y a otro grupo se le dijo que no se sabía si había aprobado o suspendido. Los resultados obtenidos mostraron que la ma- yoría de las personas de los dos primeros grupos (pasaron el examen o suspendieron el examen) optaron por comprar el paquete de vacaciones, mientras que sólo el 32 por 100 de los sujetos del último grupo lo compraron. Lo curioso de este resultado es que las personas que participaban en el experimento preferían ir de vacaciones a Hawai que quedarse en casa, tanto si suspendían como si aprobaban. Sin embargo, cuando no conocían si habían aprobado o suspendido, de forma mayoritaria optaban por postergar la decisión. Tversky y Shafir han llamado a este patrón de preferencias “efecto disyuntivo”, que como hemos comentado cuestiona uno de los principios de la teoría de la utilidad esperada. Shafir y Tversky (1992a) apuntan que este efecto podría explicar el patrón de datos obtenido en determinadas tareas de razonamiento deductivo (por ejemplo, la tarea de Wason) y en determinadas tareas de resolución de problema (como los dilemas). Como ya hemos comentado anteriormente, otros autores Newstead, Girotto, and Legrenzi (1995) han incorporado este efecto para explicar el patrón de datos obtenidos en el problema THOG. Algunos autores han sido sensibles a estos resultados y han elaborado modelos normativos en los que mi está presente el principio de la cancelación (M. Allais, 1979; Fishburn, 1983; Machina, 1982).
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Sistemas de soporte a la toma de decisiones clínicas en insuficiencia renal

Sistemas de soporte a la toma de decisiones clínicas en insuficiencia renal

Kuperman y cols. (2007) clasificaron los CDSSs relacio- nados con la medicación en dos niveles, básico y avan- zado. El nivel básico, incluiría alertas de alergia a fárma- cos, duplicidades, interacciones fármaco-fármaco, guías de dosificación básicas como dosis, posología y vía admi- nistración por defecto, así como formularios de ayuda o protocolos para medicamentos de uso restringido. El nivel avanzado incluiría recomendaciones asociadas a condiciones clínicas, como dosificación en insuficiencia renal, en poblaciones especiales como pacientes geriátri- cos o pediátricos, medicamentos contraindicados en embarazo y lactancia o en determinadas patologías (por- firia, miastenia gravis) y recomendaciones de dosis aso- ciadas a datos analíticos por ejemplo anticoagulantes, o niveles plasmáticos de fármaco como antiepilépticos, aminoglucósidos, digoxina 6 .
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Desarrollo de sistemas de apoyo para la toma de decisiones en procesos industriales

Desarrollo de sistemas de apoyo para la toma de decisiones en procesos industriales

El desarrollo de un DSS requiere del aporte de diversas áreas, como ser: Sistemas Transaccionales OLTP (On Line Transaction Processing – Procesamiento de Transacciones en Línea – ), OLAP (On Line Analytical Processing – Procesamiento Analítico en Línea–), datawarehouse (Almacén de Datos), KDD (Knowledge Discover from Data bases – Descubrimiento de Conocimiento a partir de Bases de Datos – ) [9, 10], simulación [11, 12], optimización [5, 6] y teoría de juegos [13, 14]. A continuación se describe la forma en que las investigaciones actuales vinculan las citadas tecnologías para dar origen a un DSS.
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Desarrollo de Sistemas de Apoyo para la toma de decisiones en Procesos Productivos

Desarrollo de Sistemas de Apoyo para la toma de decisiones en Procesos Productivos

Los DSS son sistemas informáticos inter- activos que ayudan a tomar decisiones utili- zando datos y modelos para resolver pro- blemas no estructurados. Estos sistemas se componen de una base de datos, una base de modelos, un administrador para cada base y una interfaz de usuario (Turban & Aronson, 2001; Frombo et al., 2009). Las investiga- ciones y desarrollos planteados para este proyecto contemplan la obtención de datos de sistemas reales, series históricas o simu- lación, según disponibilidades; por otro la- do, se prevé el desarrollo de modelos de simulación y optimización adecuados para el sistema productivo en estudio.
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Evaluación e integración de toma de decisiones en sistemas de recomendación

Evaluación e integración de toma de decisiones en sistemas de recomendación

Hay que tener en cuenta que el concepto de confianza en recomendaci´ on se ha aplicado a distintos aspectos. Por un lado, se define la confianza en los datos de entrada, donde algunos autores han estudiado qu´ e combinaciones de usuarios o de pares (usuario, ´ıtem) permiten ge- nerar mejores recomendaciones, v´ ease el profile-level trust y el item-level trust de [24], o como en [14], donde se utiliza para interpretar la confianza al convertir datos impl´ıcitos (frecuencias) en expl´ıcitos. Por otro lado, se pueden encontrar distintos mecanismos orientados a contextua- lizar las predicciones realizadas por los algoritmos de recomendaci´ on. De esta forma, en [13] se propone un peso (significance weighting) que se combina con la similitud entre usuarios para devaluar aquellos casos donde dicha similitud se haya calculado con pocos datos. De una manera similar, en [4] se propone un m´ etodo para filtrar recomendaciones atendiendo a la desviaci´ on de los ratings recibidos por los ´ıtems. En paralelo, en [21] se ha estudiado c´ omo introducir medidas de confianza a la hora de mostrar las recomendaciones, es decir, en la interfaz con la que interact´ ua el usuario. En este trabajo la m´ etrica de confianza es muy simple (n´ umero de ratings conocidos por el sistema para un ´ıtem) pero es suficiente como para incrementar el nivel de satisfacci´ on del usuario.
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Los sistemas de información contable para la toma de decisiones en empresas constructoras

Los sistemas de información contable para la toma de decisiones en empresas constructoras

A diferencia de un administrador o gerente que dirige o controla las actividades de una empresa, el empresario disfruta del inicio y construcción de una nueva empresa, más que de observar, analizar y describir una empresa existente. Por ello, estará obligado a tomar decisiones que le permita constituir un equipo empresarial fundador, capaz de identificar, acumular, controlar y garantizar los recursos necesarios para el inicio y continuidad de la empresa. El empresario deberá tomar decisiones a pesar de la falta de información oportuna y confiable, confiando en su intuición pero también en su racionalidad, fruto de su experiencia, su conocimiento y su visión de futuro. Es allí, en donde los datos que se procesan en los sistemas de información le deben de ser útiles, cumpliendo los atributos de pertinencia y confiabilidad.
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Almacén de datos para la toma de decisiones en Postgrado Versión 1

Almacén de datos para la toma de decisiones en Postgrado Versión 1

En este capítulo realizaremos el análisis del sistema, para esto se utilizó el Lenguaje Unificado de Modelado (UnifiedModeling Language, UML) ya que es un lenguaje gráfico estándar para escribir planos de software. UML prescribe un conjunto de notaciones y diagramas estándar para modelar sistemas orientados a objetos, y describe la semántica esencial de lo que estos diagramas y símbolos significan. También abordaremos sobre el diseño Lógico del Almacén de Datos, para esto se utilizó la herramienta Embarcadero ER/Studio ya que ofrece a los administradores y desarrolladores de bases de datos la posibilidad de modelado de datos de forma visual, permitiendo el diseño y mantenimiento de bases de datos transaccionales, de soporte a la toma de decisiones y para Web. ER/Studio también soporta diseño multinivel y ofrece la capacidad de controlar, documentar y desplegar rápidamente cambios en el diseño en las principales plataformas.
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Sistemas de información para la toma de decisiones

Sistemas de información para la toma de decisiones

Todos ellos se encuentran interrelacionados debido a que la información debe fluir a través de cada uno de ellos, además hay información que cada área funcional de la organización comparte con otras. Los sistemas transaccionales como se muestra en la figura 1. “Sistemas de información”, son la base para que la información fluya, ya que éstos sistemas son los que brindan soporte a los flujos de información que se generan en los procesos operativos de una organización, es decir su principal función es alimentar de información o datos al sistema, ya que los sistemas de apoyo a las decisiones explotarán y manipularán la información reunida por los sistemas transaccionales.
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Sistemas de ayuda a la toma de decisión

Sistemas de ayuda a la toma de decisión

Existe una clasificación para el modelado multidimensional en cuatro grupos teniendo en cuenta las fases de diseño. El grupo que llaman Nivel Conceptual, tiene como característica la de proveer conceptos cercanos a la manera en el que el usuario percibe los datos, es decir, son propuestas que tratan de representar cómo los usuarios perciben el cubo multidimensional, sin prestar atención al formalismo. El grupo Nivel Lógico considera si existe una dependencia del tipo de sistema de gestión de bases de datos usado en la implementación, es decir son propuestas cuyas construcciones son orientadas a un tipo dado de sistema de gestión de bases de datos. El grupo llamado Nivel Físico tiene en cuenta si existe una dependencia de la especificación del sistema de gestión de bases de datos y describe como son guardados los datos, y explica cómo debe ser implementado el cubo. Finalmente engloban en un cuarto grupo, Nivel Formal, a aquellas propuestas que definen un álgebra o un cálculo multidimensional.
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Análisis, interpretación y toma de decisiones estratégicas en la Ciencia de Datos

Análisis, interpretación y toma de decisiones estratégicas en la Ciencia de Datos

Se han desarrollado métodos de bases de datos que almacenan y administran petabytes de datos on-line, haciendo a estos seguros y accesibles vía Internet o sistemas distribuidos de cómputo y que pueden a la vez ser analizados por potentes herramientas de minería de datos (Data Mining -DM). Es así como DM, que se puede definir como la extracción de conocimiento no trivial, en grandes cantidades de datos y que favorece la toma de decisiones, adquiere centralidad en el área de la ciencia de datos. DM es la confluencia de múltiples áreas interdisciplinarias como la estadística, el aprendizaje de máquina (Machine Learning -ML-), reconocimiento de patrones, sistemas de bases de datos, recuperación de información, la World Wide Web, técnicas de visualización, entre otras, que aplicadas a diferentes dominios han permitido su reciente y creciente progreso. Con el objetivo de asegurar que el DM siga siendo beneficioso para la ciencia y la ingeniería es importante analizar los desafíos en que el DM habrá de ingresar conforme
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Toma, organización y visualización de datos (“TOVDA”)

Toma, organización y visualización de datos (“TOVDA”)

a) Sistema de control ambiental. Es el conjunto ordenado de equipos, elementos, o maquinaria nacionales o importados, según sea el caso, que se utilizan para el desarrollo de acciones destinadas al logro de resultados medibles y verificables de disminución de la demanda de recursos naturales renovables, o de prevención y/o reducción del volumen y/o mejoramiento de la calidad de residuos líquidos, emisiones atmosféricas o residuos sólidos. Los sistemas de control pueden darse al interior de un proceso o actividad productiva lo que se denomina control ambiental en la fuente, y/o al finalizar el proceso productivo , en cuyo caso se hablará de control ambiental al final del proceso;
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PRO ECUADOR Sistemas Estadísticos de Apoyo a la Toma de Decisión

PRO ECUADOR Sistemas Estadísticos de Apoyo a la Toma de Decisión

• Sistema informático de manejo de las estadísticas de comercio exterior que sintetiza la data del BCE y de SENAE, permitiendo efectuar consultas por país (destino u proce[r]

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Automatización de la Parametrización y Toma de Datos de un Horno de Alta Temperatura

Automatización de la Parametrización y Toma de Datos de un Horno de Alta Temperatura

Un medio de comparación ampliamente usado en la calibración de termómetros, especialmente en los de resistencia de platino, es el horno de alta temperatura [3], el cual debe configurarse para obtener el control sobre sus variaciones en temperatura. Debido a las altas temperaturas que alcanza este equipo, su manipulación genera un riesgo de accidente para el usuario, adicionalmente, la toma de datos, al ser un proceso manual, requiere de una intervención permanente por parte del usuario.

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Coordinador de sistemas multiagente en entornos de toma de decisiones secuenciales

Coordinador de sistemas multiagente en entornos de toma de decisiones secuenciales

La necesidad actual de resolver problemas complejos que involucran diversas ta- reas ha definido a los Sistemas Multiagente (SMA) como uno de los temas de inves- tigaci´ on m´ as relevantes en los ´ ultimos a˜ nos. Un SMA est´ a compuesto por un n´ umero determinado de agentes, que interact´ uan para resolver problemas, que est´ an m´ as all´ a de las capacidades individuales de cada uno de ellos. El ´ exito de un SMA en la soluci´ on de un problema depende esencialmente de la coordinaci´ on entre los agentes para lograr una meta com´ un. La mayor´ıa de las propuestas de coordinaci´ on en SMA asumen que los gentes pueden comunicarse entre ellos, que pueden entenderse (tienen un protocolo de comunicaci´ on com´ un) y en base a la comunicaci´ on logran coordi- narse. En escenarios donde no existe comunicaci´ on directa entre los agentes, caso com´ un de los SMA abiertos, es necesario idear una forma de coordinaci´ on, donde la comunicaci´ on directa entre los agentes no sea necesaria. Una forma de atacar este problema es mediante un coordinador central, sin embargo contrarresta la autonom´ıa de los agentes en la toma de decisiones. En este trabajo, se propone un sistema de coordinaci´ on central que propicie la toma de decisiones distribuidas, lo cual permite que cada agente mantenga su autonom´ıa en la toma de decisiones. Nuestra propuesta se basa en un mecanismo de incentivos que le permite motivar a los agentes a cam- biar su pol´ıtica individual por una pol´ıtica conjunta que maximice el valor esperado del sistema. Adem´ as, se dise˜ nan tales incentivos con el fin de realizar una inversi´ on m´ınima. El sistema se eval´ ua en dos escenarios simulados bajo diferentes condiciones en donde se prueba la efectividad de la propuesta.
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