Metodología para procesos de Inteligencia de Negocios con mejoras en la extracción y transformación de fuentes de datos, orientado a la toma de decisiones

• Main Author: Morales Cardoso, Santiago Leonardo
• Other Authors: Rizo, Ramón
• Format: Doctoral Thesis
• Language: Spanish
• Published: Universidad de Alicante 2019
• Subjects: Clasificación; Datos de Limpieza; IN; Árbol de decisión; Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
• Online Access: http://hdl.handle.net/10045/92767

Con la idea de guiar a personas que están a cargo de diferentes tipos de organizaciones para tomar mejores decisiones, hemos analizado y considerado que uno de los retrasos en los proyectos de Inteligencia de Negocios (IN) ocurre en los procesos de Extracción, Transformación y Carga de Datos (ETL), se propone un algoritmo basado en ID3, pero que incluye mejoras en la investigación de sus nodos mediante atributos ubicados en diferentes fuentes de datos estructurados o no, los mismos que pasan por procesos especiales de limpieza y en este estudio se les da una denominación de "pureza". Una vez obtenidos, los nodos se clasifican según los cálculos recursivos de entropía y ganancia de información para lograr una estructura sólida que tome decisiones para cualquier objetivo que se presente en un caso de estudio.