METODOLOGIA PARA LA ESPECIFICACION DE REQUISITOS EN PROYECTOS DE EXPLOTACION DE INFORMACION PROPUESTA TÉCNICA DE INSCRIPCIÓN AL DOCTORADO

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1 UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA FACULTAD DE INFORMÁTICA Secretaría de Postgrado METODOLOGIA PARA LA ESPECIFICACION DE REQUISITOS EN PROYECTOS DE EXPLOTACION DE INFORMACION PROPUESTA TÉCNICA DE INSCRIPCIÓN AL DOCTORADO - 1 -

2 1- Nombre y Apellido 2- Directores Prof. Patricia Pesado (UNLP) Prof. Ramón García-Martínez (UNLP - UBA) Prof. Paola Britos (UNPA-UBA) 3- Título del Tema Metodología para la Especificación de Requisitos en Proyectos de Explotación de Información 4- Objetivo y Aporte [a] Objetivo general Definir una metodología de educción de requisitos para proyectos de explotación de información en el marco del ciclo de vida utilizado en este tipo de proyectos. [b] Enfoque posible de la tesis La tesis se enfocará a construir una metodología que permita la educción de requisitos para proyectos de explotación de información teniendo presente los distintos procesos que involucra el ciclo de vida usado en este tipo de proyectos. Se considera que la tesis implica investigación básica en la definición del proceso de educción de requisitos en proyectos de explotación de información. [c] Temas particulares que se abordarán en la tesis - Identificación de los conceptos necesarios a ser educidos en proyectos de explotación de información, - Identificación de los procesos necesarios para la educción de los conceptos identificados, - Técnicas de educción de conocimientos para la identificación de los conceptos, - Identificación de la relación entre los procesos educidos. [d] De concretarse esta tesis se esperan los siguientes aportes originales: - Creación de un estándar metodológico que permita la educción de requisitos en proyectos de explotación de información dentro del marco de un ciclo de vida ad-hoc. 5- Estado del Arte del Tema La Ingeniería de Requerimientos es una fase importante en las metodologías de Ingeniería del Software (IEEE, 1993; Winter & Strauch 2004; Maiden et al. 2004, 2007; Solheim et al. 2005; Jiang & Eberlein 2007) ya que permite especificar las necesidades de los clientes Las Metodologías de Explotación de Información buscan organizar los procesos de descubrimientos de patrones en el datawarehouse de la organización. Estas metodologías consideran la especificación de requerimientos como una fase temprana en las actividades para este tipo de proyectos. (Chapman et al. 2000; Pyle 2003). En (Winter & Strauch 2002; Silva & Freire 2003; Yang and Wu, 2006) - 2 -

3 se destaca la necesidad que tienen las metodologías de Explotación de Información de focalizarse en la definición de objetivos y sus tareas especialmente en la fase de exploración de los datos; proponen el uso de herramientas conceptuales para la documentación de estos procesos, la construcción de modelos y la búsqueda de patrones. La comunidad dedicada a la Explotación de Información no presta mucha atención a los aspectos a tener en cuenta en la especificación de requerimientos, no identifica técnicas de elicitación ni sugiere plantillas para una documentación sistemática. En el dominio de la Explotación de Información, durante los procesos de elicitación de requerimientos son identificados los conceptos relativos a la extracción, transformación, agregación y descubrimiento de patrones negocios dentro de la organización. Una suposición de los Ingenieros en Requerimientos involucrados en proyectos de Explotación de Información es que los recursos humanos involucrados en él conocen lo suficiente acerca de los requerimientos. Es sabido que, en situaciones típicas, clientes y aún usuarios hablen en otro lenguaje, lo mismo que el equipo de desarrolladores (Maiden et al. 2007). La tarea de traducir a clientes y usuarios es realizada por los Ingenieros en Requerimientos y los Analistas del Negocio utilizando diversas notaciones (Jiang & Eberlein 2007). En este contexto los stakeholders y los ingenieros de requerimientos trabajan en forma conjunta para identificar qué y dónde buscar dentro de los datos de las organizaciones, para proveer las bases del descubrimiento de patrones de negocios. El proceso de elicitación de requerimiento es direccionado comunmente por el uso de metodologías de explotación de datos (Chapman et al, 2000; Pyle, 2003, SAS, 2008), éstas mencionan la necesidad de entender el negocio como punto de partida para el desarrollo en este tipo de proyectos. La metodología CRISP-DM (Chapman et al, 2000) consisten en 4 niveles de abstracción jerárquicos organizados desde las áreas generales a los casos específicos. El proceso se divide en 6 fases, y éstas, a su vez, en subfases. Las tareas generales son proyectadas como una, donde las acciones deben ser desarrolladas para situaciones descriptas específicamente. Como consecuencia, nos encontramos con tareas muy genéricas, como por ejemplo limpieza de datos ; para lo cual se cuenta con un tercer nivel en el cual se desarrollan tareas específicas para esos casos, como por ejemplo limpieza de datos numéricos, o limpieza de datos categóricos. Un cuarto nivel recolecta las acciones del grupo, decisiones y resultados específicos del proyecto de explotación de información. La metodología CRISP-DM presenta dos documentos diferentes como herramientas de ayuda durante el desarrollo del proyecto: el modelo de referencia y la guía de usuario. El modelo de referencia describe, en términos generales, las fases, tareas generales y salidas previstas en cada una de ellas. Por otro lado, la guía de usuarios brinda en detalle la documentación acerca de la aplicación del modelo de referencia en proyectos de explotación de datos; también sugiere lista de validación acerca de cada una de las fases La metodología P 3 TQ (Product, Place, Price, Time, Quantity) consta de - 3 -

4 6- Temas de Investigación dos partes (Pyle, 2003): [a] Modelado (PI): provee una guía paso a paso, para desarrollar y construir un modelo de negocio, problema u oportunidad. El modelado depende de las circunstancias de negocios que sean señaladas, en primer lugar identifica 5 escenarios para esta fase. Principalmente provee una lista de acciones a ser completadas dependiendo del escenario planteado; y [b] Data Mining (PII): provee una guía paso a paso de cómo llevar adelante el proceso de explotación de información para el modelo indicado en la fase anterior (PI). Esta fase consiste en una serie de acciones que deben ser completadas en orden. Para los diversos modelos se deben realizar un conjunto de tareas al mismo tiempo, el proceso de explotación pasa de una actividad a otra. Cada una de las partes está basada en 4 tipos de cajas de actividades ; cajas de acciones: indican una o más actividades requeridas en los próximos pasos a realizar; cajas de descubrimiento: que proveen acciones de exploración necesarias para realizar la acción y tomar la decisión sobre qué realizar en el próximo paso; siempre contienen una acción de descubrimiento la cual tiene resultados asociados, interpretaciones y posibles problemas; cajas técnicas: proveen información suplementaria acerca de las recomendación de los pasos descriptos en las cajas de acciones o de descubrimiento; y cajas de ejemplo: proveen una descripción detallada de cómo usar una técnica específica. SEMMA es una metodología orientada a seleccionar, explotar y modelar un gran conjunto de datos; destinado al descubrimiento de patrones de negocio (SAS, 2008). El proceso comienza con la extracción de una muestra de los datos para los cuales el análisis es aplicado. Con la muestra seleccionada, la metodología propone explotar los datos en orden a simplificar el modelo. Una tercera fase está orientada a seleccionar el algoritmo de explotación de datos más adecuado. La cuarta fase está orientada a ejecutar el algoritmo seleccionado con la muestra. La última fase consiste en la evaluación de los resultados a través del contraste con modelos estadísticos o nuevas muestras. En este contexto, las metodologías no cubren adecuadamente la fase de elicitación de requerimientos, los conceptos necesarios ni su correspondiente documentación. La tesista investigará: [a] Las distintas metodologías para proyectos de explotación de información. [b] Los conceptos necesarios a ser educidos para estas metodologías. [c] Diversas técnicas de educción de conocimiento. [d] La fiabilidad de las distintas técnicas para la educción de los conceptos necesarios en proyectos de explotación de información. [e] La relación entre los conceptos a ser educidos con la metodología propuesta

5 7- Desarrollos/Trabajo Experimental a Realizar 8- Posibilidades de Realización en el Ámbito del Tesista Para construir el conocimiento asociado al presente proyecto de investigación, se seguirá un enfoque de investigación clásico [Kumar, 1996; Creswell, 2003; Marczyk, et al, 2005] identificando métodos y materiales necesarios para desarrollar el proyecto: Materiales: Para el desarrollo de la metodología se analizaran: Metodologías CRISP-DM (Chapman, et al, 2000), P 3 TQ (Pyle, 2003) y SEMMA (SAS, 2008) para identificar los conceptos necesarios para la educción de conocimiento en proyectos de explotación de información. Norma IEEE (IEEE, 1993) sobre educción de requisitos para la Ingeniería del Software. Manual SWEBOOK (IEEE, 2004), sobre educción de requisitos en Ingeniería del Software. Técnicas de educción de conocimientos para sistemas inteligentes (García-Martínez, et al, 2004) Método: Las tareas a realizar para desarrollar la metodología de educción de requisitos serán las siguientes: a) Se buscarán identificar los conceptos necesarios a educir en proyectos de explotación de información, a través de revisión bibliográfica, estudio de casos y consulta a expertos. b) Identificación de la relación existente entre los diversos conceptos a educir. c) Identificación de técnicas de elicitación de requisitos para poder obtener los conceptos en este tipo de proyectos a través de revisión bibliográfica y consulta con expertos. d) Se propondrá: o Plantillas para la educción de conceptos, o Técnicas de elicitación para los conceptos a educir, o Cuestionarios modelos para facilitar la educción de conceptos. [a] Inserción de la Tesis El Proyecto de Tesis de Doctorado articula líneas de trabajo de los siguientes Proyectos: - Proyecto de Investigación: Aplicaciones de Explotación de Información basada en Sistemas Inteligentes, Director: Dr. Ramón García-Martínez. Financiamiento de la Secretaria de Ciencia y Técnica de la Universidad de Buenos Aires (UBACYT código I012). Acreditado por Resolución Rctor-UBA N 576/08. Radicado en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de - 5 -

6 9- Antecedentes de la Dirección Propuesta en el Tema Buenos Aires. [b] Contactos de los directores con investigadores del área: - Dra. Natalia Juristo. Universidad Politécnica de Madrid (España) - Dr. Oscar Dieste. Universidad Politécnica de Madrid (España) - Dra. Marcela Genero. Universidad de Castilla la Mancha (España) - Dr. Forrest Shull. Fraunhofer Center Maryland (USA) - Dr. James Miller. University of Alberta (Canadá) - Dr. Andreas Jedlitschka. Fraunhoffer (Alemania) - Dr. Victor Basili. Founder & Member of International Software Engineering Research Network [c] Fuentes de información: - Hemeroteca de la Facultad de Informática de la UNLP. - Hemeroteca de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (acceso remoto). - Hemeroteca del Instituto Tecnológico de Buenos Aires. - Hemeroteca de la Facultad de Ingeniería de la UBA. - Hemeroteca de la Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa. - Repositorios Científicos accesibles por INTERNET. - Acceso a la biblioteca digital de IEEE - Acceso a la biblioteca digital de ACM - Acceso al repositorio SCOPUS [d] Justificación de la Unidad de Investigación El Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires es una unidad de investigación que desarrolla docencia de nivel cuaternario, investigación aplicada y asistencia técnica. En el año 1994 comenzaron sus actividades docentes con el dictado de las asignaturas del área correspondiente en la carrera de Ingeniería Informática y la Licenciatura en Análisis de Sistemas. Tiene radicadas, a la fecha, dos tesis de doctorado, seis tesis de maestría y dieciséis tesis de grado en ingeniería. La producción científica del laboratorio (desde su creación) se resume en: 5 libros de uso en la universidad, 45 artículos en revistas y 75 comunicaciones en congresos de la especialidad, 5 tesis doctorales radicadas una de ellas terminada. La dirección del Laboratorio está a cargo de un Docente Investigador Categoría I. La Prof. Pesado es Profesora Titular de la UNLP en el área Sistemas, Base de Datos y Proyectos a cargo de las asignaturas Ingeniería de Software I y II de la Facultad de Informática, es directora del Proyecto Sistemas de Software Distribuidos. Aplicaciones en Procesos - 6 -

7 10- Actividades de Formación Propuestas Industriales, E-government y E-learning del Instituto de Investigación en Informática LIDI de la Facultad de Informática de la UNLP. El Prof. García Martínez es Profesor Adjunto de la FI-UNLP y de la FI- UBA, es director de proyectos de investigación acreditados en el área de explotación de información y sistemas inteligentes correspondientes a las programaciones UBACyT , UBACyT y UBACyT con financiamiento de la Secretaría de Investigación y Tecnología de la Universidad de Buenos Aires. Tiene a su cargo el Proyecto "Sistemas de Información para Inteligencia de Negocio" con ejecución por el Grupo de Ingeniería de Software del Departamento de Desarrollo Productivo y Tecnológico de la Universidad Nacional del Lanús y con financiamiento previsto por dicha Universidad. La Prof. Britos docente Investigadora Categoría III del Ministerio de Educación Ciencia y Tecnología de la República Argentina. Es Investigadora del Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires. Co-autora de los libros "Ingeniería de Sistemas Expertos", "Minería de Datos", y "Metodologías de Ingeniería Informática" (Ed. Nueva Librería). Su línea de Investigación es "Procesos de Explotación de Información Basados en Sistemas Inteligentes". La dirección de tesis propuesta cubre las tres áreas de pertinencia del proyecto: ingeniería de sistemas convencionales (Prof. Pesado), ingeniería de sistemas inteligentes (Prof. García-Martínez) y procesos de explotación de información (Prof. Britos). Cursos Programados por la Facultad de Informática UNLP Desarrollo Integrado de Negocios en Servicios Basados en Tecnología (4 Créditos) Profesor: MSc Felix Safar Gestión de Calidad Según Normas ISO - Aplicaciones a Software. (4 Créditos) Profesora: Ing. Marisa De Giusti Gestión Estratégica de la Tecnología Informática (4 Créditos) Profesor: Dr. Raúl Saroka Gestión de Proyectos de Software Basados en Componentes (4 créditos) Profesora: Dra. Alejandra Cechich Tecnologías Inteligentes para Explotación de Información (3 créditos) Profesores: Dra. Paola Britos y Dr. Ramón García-Martínez Ingeniería del Conocimiento (3 créditos) Profesor: Dr. Ramón García-Martínez Ingeniería de Requisitos para Sistemas no Convencionales (X créditos) Profesores: Dra. Paola Britos y Dr. Ramón García-Martínez - 7 -

8 11- Metodología de Investigación y Desarrollo Propuesta 12- Esquema de Plan de Trabajo con Actividades y Tiempos 13- Bibliografía Básica Relacionada 1. Identificación de los conceptos necesarios en proyectos de explotación de información, 2. Identificación de la relación entre conceptos, 3. Identificación de diversas técnicas de elicitación de conocimientos, 4. Propuesta de plantillas de educción de conocimiento para los conceptos identificados, proponiendo cuestionarios modelos para cada uno de ellos. 5. Validación de las plantillas y cuestionarios a través de casos de estudio. 1.- Identificación de los conceptos necesarios en 4 meses proyectos de explotación de información, 2.- Identificación de la relación entre conceptos, 2 meses 3.- Identificación de diversas técnicas de elicitación de 6 meses conocimientos 4.- Propuesta de plantillas educción de conocimiento 4 meses para los conceptos identificados, proponiendo cuestionarios modelos para cada uno de ellos. 5.- Validación de las plantillas y cuestionarios a través 6 meses de casos de estudio. 6.- Identificación de las limitaciones del trabajo 2 meses realizado y planteo de futuras líneas de investigación. 7.- Redacción de Informe Final 3 meses Respecto del desarrollo de los puntos establecidos en la tabla (indicada arriba), en paralelo con las Actividades 1, 2, 3 y 4 el doctorando desarrollará su plan de cursos; en paralelo con las Actividades 5, 6 y 7 el doctorando presentará bajo la supervisión de los directores resultados parciales de su investigación en congresos y revistas de la especialidad. Chapman P, Clinton J, Keber R, Khabaza T, Reinartz T, Shearer C, Wirth R (2000) CRISP-DM 1.0 Step by step BIguide Edited by SPSS. Acceso Marzo García Martínez, R. y Britos, P. (2004). Ingeniería de Sistemas Expertos. Editorial Nueva Librería. ISBN IEEE (1993) Standard IEEE : Recommended Practice for Software Requirements Specifications. Institute of Electronic and Electrical Engineers Press. IEEE (2004) Guide to the Software Engineering Body of Knowledge. IEEE Comp. Society Press Jiang L, Eberlein A (2007) Selecting Requirements Engineering Techniques based on Project Attributes - A Case Study. 14th Annual IEEE ECBS: Maiden N, Robertson S, Gizikis A (2004) Provoking Creativity: Imagine What Your Requirements Could be Like. IEEE Software 21(5):

9 Maiden N, Ncube C, Robertson S (2007) Can Requirements Be Creative? Experiences with an Enhanced Air Space Management System Proceedings 29th ICSE: Pyle D (2003) Business Modeling and Business intelligence. Morgan Kaufmann SAS (2008) SAS Enterprise Miner: SEMMA technologies/analytics/datamining/miner/semma.html. Acceso Marzo 2009 Silva F, Freire J (2003) DWARF: An Approach for Requirements Definition and Management of Data Warehouse Systems. RE 03: Solheim H, Lillehagen F, Petersen S, Jorgensen H, Anastasiou M (2005) Model-driven visual requirements engineering Proceedings RE 05: Winter R, Strauch B (2002) A Method for Demand-driven Information Requirements Analysis in Data Warehousing Projects. HICSS- 36: Yang Q, Wu X (2006) 10 Challenging Problems in Data Mining Research. Int. J. Inf. Tech. & Decis. Mak. 5(4):

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