LIMPIEZA DE DATOS, SU APLICACIÓN A UN SISTEMA DE GESTIÓN DE PROYECTOS: GESPRO

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "LIMPIEZA DE DATOS, SU APLICACIÓN A UN SISTEMA DE GESTIÓN DE PROYECTOS: GESPRO"

Transcripción

1 LIMPIEZA DE DATOS, SU APLICACIÓN A UN SISTEMA DE GESTIÓN DE PROYECTOS: GESPRO Surayne Torres López, Mailen Edith Escobar Pompa, José Alejandro Lugo García, Pedro Piñero Pérez Laboratorio de Investigaciones de Gestión de Proyectos, Universidad de las Ciencias Informáticas, La Habana, Cuba Autor para la correspondencia: RESUMEN En la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) se utiliza la suite de herramientas GESPRO para la gestión de los proyectos productivos. Los datos recolectados por esta herramienta son utilizados en el descubrimiento de conocimientos (KKD-Knowledge Data Discovery), sin embargo se encuentran anomalías en los mismos que hacen que el proceso de KKD no tenga la calidad requerida. Para solucionar este problema se define un procedimiento para realizar la limpieza de datos, explicándose cada una de sus fases y analizándose los resultados obtenidos después de haber sido realizado el proceso. Palabras claves: calidad de los datos, datos sucios, limpieza de datos. CLEANING OF DATA, APPLICATION TO A PROJECT MANAGEMENT SYSTEM: GESPRO ABSTRACT At the University of Informatics Sciences (UCI) is used a suite of toolsgespro for managingproduction projects. The data collected by the tool are used in Knowledge Data Discovery (KKD) are however the same anomalies that make the process KKD not have the required quality. To solve this problem we define a procedure for data cleansing, explaining each of the steps and analyzing the results obtained after the process have been made. Keywords:data cleansing, data quality, dirty data. INTRODUCCIÓN Una premisa para el descubrimiento de conocimiento en las bases de datos (KKD-Knowledge Data Discovery) de los sistemas es que los valores almacenados sean coherentes, por lo que el análisis y

2 aseguramiento de la limpieza de los datos constituye el primer paso o procesamiento en esta área [Brachman and Tej 1996; Guyon et al. 1996]. Diferentes estudios refieren que el nivel de errores en los datos ha crecido junto con el avance del uso de las tecnologías en las organizaciones. En [Redman 1998] se plantea que a pesar de los esfuerzos de las organizaciones la tasa de error en los datos es del 5%. Según [Damerau 1964; Dasu et al. 2003] se puede afirmar que es bastante común que las bases de datos tengan del 40% al 90% de problemas de calidad en los datos. En el mismo sentido, una investigación más reciente realizada por la consultora [Gartner 2007], plantea que más del 25% de los datos críticos de las compañías presentan errores y en muchas ocasiones las organizaciones no tienen conciencia de ello. Se identifican también como algunas de las manifestaciones que más se reiteran al manejar grandes volúmenes de datos a la presencia de valores ausentes y la falta de estandarización en cadenas de texto [López 2011]. La Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI) es un pilar importante de la industria cubana de software, donde se desarrollan un número significativo de proyectos nacionales y de exportación. Teniendo en cuenta el tamaño de la organización y el volumen de datos que se maneja se identifican como una necesidad el uso de herramientas informáticas que ayuden al control y seguimiento de los proyectos que se desarrollan. Se pretende además que estas herramientas permitan la ayuda a la toma de decisiones a diferentes niveles: nivel de persona, nivel de proyecto, nivel de centro de producción y nivel de alta gerencia UCI [Piñero Pérez et al. 2011]. Como parte de las herramientas utilizadas para potenciar el control y seguimiento de los proyectos de la universidad y la implantación de un modelo de desarrollo tecnológico se desarrolla por la Dirección Técnica de la UCI el Paquete de Gestión de Proyectos GESPRO v1.0 (No Registro CENDA Cuba paquete GESPRO v1.0: )[Piñero et al. 2010]. Este paquete de herramientas recoge información sobre las principales áreas de la gestión de proyectos guardando información sobre las tareas, los proyectos, los recursos humanos, otros tipos de recursos, los riesgos, las no conformidades entre otros. El objetivo de este trabajo es desarrollar un procedimiento para realizar la limpieza y estandarización de los datos colectados por el paquete GESPRO que permita mejorar la calidad de los mismos para facilitar su posterior utilización para el descubrimiento de conocimiento. DESARROLLO Para abordar los problemas de errores en los datos, lo ideal es llevar un proceso previo al análisis de los datos en sí que implica una planeación y un conocimiento sobre los datos y los tipos de problemas que se buscarán

3 en ellos [Paniagua et al. 2010]. Será entonces necesario definir un procedimiento para la realización del proceso de limpieza en el GESPRO. Aunque [Oliveira et al. 2005] propone una serie de pasos realizar el proceso de limpieza, los autores consideran que este es un acercamiento más técnico y no un proceso formalizado sobre como realizar este análisis si debiera hacerse desde cero, sin previo conocimiento, e incluso si el repositorio de datos no estuviera al alcance inmediato. Oracle [Rochnik and Dijcks 2006] dispone de su herramienta Warehouse Builder para la construcción de almacenes de datos, que incluye un módulo previo para análisis de calidad y facilita un modelo completo de limpieza de datos en sus procesos ETL (extracción, transformación y carga). Sin embargo este modelo está sesgado a la herramienta. Esta metodología puede ser adaptada para desarrollarse sin utilizar el Warehouse Builder, pues sugiere que hacer sin necesidad de tener que hacerlo con sus especificaciones técnicas, usando la herramienta. Otra de las metodologías es la propuesta por [Van den Broeck et al. 2005] la cuál está orientada a la investigación epidemiológica de enfermedades. Esta metodología aunque con pocos elementos técnicos, presenta un acercamiento simple que puede ser interesante analizar. En su distinción entre problemas de una única fuente y problemas de múltiples fuentes [Rahm and Do 2000] presentan una aproximación de cómo alcanzar la calidad de los datos en un proceso ETL. Aunque muy sujeta a su clasificación se puede trabajar para adaptarla a las necesidades de la investigación. Por otro lado [Tierstein 2005] presenta una metodología muy especializada enfocada en la transferencias de datos de uno o varios sistemas hacia nuevas bases o almacenes de datos. La misma es considerada una de las más completas, aunque la cantidad de pasos y algunas actividades pueden ser omitidas para hacer el proceso de limpieza más ágil. Teniendo en cuenta las metodologías y procedimientos analizados se definen para la realización del proceso tres etapas fundamentales: Fase 1.Análisisy diseño conceptual del proceso:se realiza la comprensión y contextualización de los datos a los cuáles se les va a realizar el proceso. Se escoge una muestra de los datos para la identificación de problemas en la calidad de los datos y se realiza el listado de las tablas a limpiar. Fase 2. Proceso de limpieza de datos: se definen los métodos a realizar para erradicar los problemas identificados, y se realiza el proceso de limpieza.

4 Fase 3. Generación de resultados y análisis: se analizan los resultados obtenidos después de realizado el proceso y se identifican mejoras para el sistema y la organización que ayuden a mantener la calidad en los datos. Fase 1. Análisis y diseño conceptual del proceso Para realizar el análisis de los datos almacenados como resultado de la gestión de proyectos de desarrollo de software congespro, e identificar las anomalías existentes en los registros de las tareas, se analizaron 5 de las 14 bases de datos resultadas de la utilización del paquete (Ver Tabla 1). Lo que representa una muestra de 35,7% tomando como población las bases de datos de los centros de desarrollo de software. Tabla 1. Resumen de los registros almacenados en las bases de datos analizadas (De los autores). Cantidad T. Est. Aus. Desll.-Prod. Anal.-Prod. Gest.-Prod. Tareas Entren.-Form. BD Centro BD Centro BD Centro BD Centro BD Centro A continuación se listan los principales problemas encontrados: 1. Tiempo estimado por encima del rango posible entre las fechas de inicio y fin. Inconsistencias en el tiempo estimado (estimated_hours) con respecto a la fecha de inicio (start_date) y fecha de fin (due_date). 2. Valores de tiempo estimado ausentes (estimated_hours). 3. Tareas con valor de tiempo estimado igual a cero. 4. Tareas que no tienen registros asociados en la tabla time_entries por lo que el tiempo dedicado es igual a cero. 5. Nombres de tareas muy generales que no permiten saber exactamente que se va a realizar. 6. Tareas que no están asignadas a ningún usuario. 7. Nombres de las tareas que indican un problema y no una tarea. 8. Tareas que son no conformidades. 9. Errores ortográficos de acentuación. 10. Utilización para las tareas de implementación indistintamente de: implementar, arreglar método, realizar cambios, validar interfaz.

5 11. Utilización de para las tareas de diseño y administración de bases de datos de: migrar, migración, analizar e implementar, hacer script. 12. Utilización de siglas:nc y NCF para no conformidad, DCP para diseño de caso de prueba, IU para interfaz de usuario y CU para caso de uso. 13. Utilización para las tareas de diseño de interfaz de usuario de: realizar diseño, diseñar. 14. Incorrecta clasificación de las tareas de Desarrollo-Producción. Clasificadas como tal tareas que realmente son de gestión, formación etc. 15. Inclusión de caracteres extraños en los nombres de las tareas para separar distintas partes: comillas, signos de comparación, paréntesis, corchetes entre otros. Siendo los seis primeros problemas los que más afectan las bases de datos analizadas. En la Figura 1 se puede observar la incidencia de los mismos en la muestra tomada. 30,00% 25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% Problemas generales de las tareas Tareas con tiempo estimado ausente 26,80% 18,10% 16,10% 9,40% 8,35% 1,70% Tareas no asignadas 18,68% 13,92% 8,85% 3,36% BD Centro 1 BD Centro 2 BD Centro 3 BD Centro 4 BD Centro 5 Fig. 1 Resumen de los problemas generales de las tareas en las bases de datos analizadas (De los autores). Los problemas identificados inciden principalmente en el módulo de Planificación, y específicamente en el submódulo Peticiones, ya que son las peticiones las que se ven afectadas por la totalidad de los problemas reconocidos. Por tanto, el proceso de limpieza será realizado sobre la tabla Issues, la cual en sus 16 campos guarda todos los datos correspondientes a las peticiones. Fase 2. Proceso de limpieza de datos En esta etapa dado el atributo que se quiera estandarizar y las anomalías que presente se determinará la estrategia a utilizar para la limpieza de datos.

6 Teniendo en cuenta el nivel de incidencia de los errores y las prioridades del cliente, para la realización del proceso solo se van a tomar en cuenta los 6 primeros errores. A continuación de muestran las acciones identificadas para solucionar cada una de las anomalías identificadas: Acción ante los problemas 1 y 3: Tiempo estimado por encima del rango posible entre las fechas de inicio y fin y tareas con tiempo estimado igual a cero. 1. Si la tarea está en estado asignada: Calcular las horas de trabajo diarias dado el fondo de tiempo semanal de la persona. Multiplicar este valor por los días dedicados desde la fecha de inicio hasta la fecha de fin. El resultado debería ser la cantidad de horas máximas estimadas para la tarea. 2. Si la tarea no está asignada: Tomar la cantidad de horas máximas al día (8 horas). Multiplicar este valor por los días dedicados desde la fecha de inicio hasta la fecha de fin. El resultado debería ser la cantidad de horas máximas estimadas para la tarea. 3. Comprobar que el tiempo estimado no pueda ser igual a cero. Acción ante el problema 2: Valores de tiempo estimado ausentes (estimated_hours). Definición de una función que para los registros de tiempo estimado ausentes o cero lo calcule de la siguiente forma: 1. Si la tarea está asignada: Calcular las horas de trabajo diarias dado el fondo de tiempo semanal. Multiplicar este valor por los días dedicados desde la fecha de inicio hasta la fecha de fin. El resultado debería ser la cantidad de horas máximas estimadas para la tarea. 2. Si la tarea no está asignada: Tomar la cantidad de horas máximas al día (8 horas). Multiplicar este valor por los días dedicados desde la fecha de inicio hasta la fecha de fin.el resultado debería ser la cantidad de horas máximas estimadas para la tarea. Acción ante el problema 4:Tareas que no tienen registros asociados en la tabla time_entries por lo que el tiempo dedicado es igual a cero. 1. Definición de extensión al paquete que permita asegurar la entrada de los datos del tiempo dedicado cerciorándose que si la tarea se actualiza entonces se debe establecer tiempo dedicado. Acciones ante el problema 5:Nombres de tareas muy generales que no permiten saber exactamente que se va a realizar.

7 1. Definición de forma estandarizada y centralizada que el nombre de las tareas se escriba de manera sustantivada: definición, implementación, diseño, ejecución, confección, instalación, despacho, actualización, registro, gestión, despacho, etc. Quedando además esta forma de definir las tareas acorde a lo establecido en las normas de redacción de las investigaciones de gestión de proyectos. 2. Definición de función que permita estandarizar los nombres de las tareas escribiéndolas de forma sustantivada: updateissues set subject = replace(issues.subject,'diseñar','diseño'). Acción ante el problema 6: Tareas que no están asignadas a ningún usuario. 1. Definición de extensión al paquete que permita asegurar la asignación de la tarea a un usuario, cerciorándose que si la tarea no está asignada entonces no se puede crear. Definidas las acciones se procedió a realizar el proceso de limpieza de errores, erradicándose por completo estos seis problemas. Fase 3. Generación de resultados y análisis En esta etapa se analizan los resultados obtenidos en el proceso de limpieza. Además se identifican acciones dentro del sistema y de la organización que permitan mantener el nivel de calidad obtenido al realizar el proceso de limpieza de datos. Luego de realizado el proceso de limpieza de datos los niveles de los seis principales errores indentificados bajaron a cero, como se puede observar en las Figuras 2 y 3. Tareas con tiempo estimado ausente 20,00% 15,00% 10,00% Antes Después 5,00% 0,00% BD Centro 1 BD Centro 2 BD Centro 3 BD Centro 4 BD Centro 5 Fig. 2Niveles de las tareas con tiempo estimado ausente antes y después de la limpieza de datos (De los autores).

8 Tareas no asignadas 20,00% 15,00% 10,00% Antes Después 5,00% 0,00% BD Centro 1 BD Centro 2 BD Centro 3 BD Centro 4 BD Centro 5 Fig. 3Niveles de las tareas no asignadas antes y después de la limpieza de datos (De los autores). Para complementar el proceso realizado y mantener el nivel de calidad en los datos obtenidos se identificaron y proponen algunas acciones para el sistema y la organización que permitan minimizar la entrada de datos sucios al mismo. Acciones en el sistema: 1. Definición de extensión al paquete que permita validar la entrada de los datos del tiempo estimado, siendo este campo obligatorio a la hora de crear una petición. 2. Definición de extensión al paquete que permita autocompletar los nombres de las tareas sugiriendo algunas posibilidades de acuerdo al texto escrito. 3. Definición de extensión al paquete que permita asegurar la asignación de la tarea a un usuario, siendo este campo obligatorio a la hora de crear una petición. Acciones en la organización: 1. Inclusión en las capacitaciones de GESPRO de talleres con orientaciones sobre la forma correcta de definición de las tareas. 2. Inclusión de temas o espacios dentro de los cursos de gestión de proyectos sobre la forma correcta de definición de las tareas: Curso básico de gestión de proyectos, Gestión de Alcance y Tiempo, Herramientas de gestión de proyectos.

9 CONCLUSIONES El estudio de los procedimientos y metodologías utilizadas para la limpieza de datos permitió identificar los pasos a tener en cuenta a la hora de realizar el procedimiento para el proceso dentro del paquete GESPRO. El procedimiento propuesto constituye una guía de trabajo para la realización de la limpieza de datos en cualquier entorno que sea utilizado. Su utilización dentro del GESPRO permitió erradicar los errores críticos identificados, así como proponer acciones dentro de la herramienta y la organización que permitan mantener el nivel de calidad obtenido después de realizada la limpieza. BIBLIOGRAFÍA BRACHMAN, R.J. AND TEJ, A. The process of knowledge discovery in databases, in Advances in knowledge discovery and data mining. American Association for Artificial Inteligence, 1996, p DAMERAU, F.J. Atechnique for computer detection and correction of spelling errors. Commun. ACM, 1964, vol. 7, no. 3, p DASU, T., VESONDER, G.T. AND WRIGHT, J.R Data quality through knowledge engineering. In Proceedings of the Proceedings of the ninth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, Washington, D.C.2003 ACM, , GARTNER. 'Dirty Data' is a Business Problem, Not an IT Problem. 2007, [cited 22 de abril 2013]. Available from Internet:<http://www.gartner.com/newsroom/id/501733>. GUYON, I., MATIC, N. AND VAPNIK, V. Discovering informative patterns and data cleaning, in Advances in knowledge discovery and data miming. American Association for Artificial Inteligence, 1996, p LÓPEZ, B. "Limpieza de Datos: Reemplazo de valores ausentes y Estandarización". Resumen de la tesis presentada en opción al grado científico de Doctor en Ciencias Técnicas. In Facultad de Matemática y Computación. Santa Clara: Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, 2011, p. 45. OLIVEIRA, P., RODRIGUES, F., HENRIQUES, P. AND GALHARDAS, H. A Taxonomy of Data Quality Problems. In DIQ' 05-2nd International worshop on data and information quality. Porto Portugal, 2005, p. 15. PANIAGUA, J., MIRA, J.F. AND AMÓN, I. Elaboración de diagnostico de calidad de datos para una empresa del sector salud. Universidad Pontificia Bolivariana [Type of Work] Available from Internet:<http://kosmos.upb.edu.co/web/uploads/articulos/%28A%29_Diagnostico_de_la_calidad_de_la_base_de _datos_de_la_clinica_universitaria_bolivariana_nyssg.pdf>. PIÑERO PÉREZ, P.Y., PESTANO PINO, H., VÁZQUEZ ACOSTA, M., ABELARDO, F.N., LUGO, J.A., MÉNDEZ ROLDÁN, I., AHMED, E., MENÉNDEZ RIZO, J., PIÑERO, P.R., IZQUIERDO, M., TORRES, S., PÉREZ, A.D. AND GONZÁLEZ JORRÍN, M. Experiencias en el uso de PostgreSQL en el sistema GESPRO, un enfoque práctico. Revista Cubana de Ciencias Informáticas (RCCI), Septiembre 2011, p. 10. PIÑERO, P.Y., TORRES, S., PESTANO, H., VAZQUEZ, M., IZQUIERDO, M. AND JORRÍN, M. Paquete de Herramientas para la Gestión de Proyectos. In C.N.D.R.D. AUTOR. Registro Centro Nacional de Registro de Autor. Cuba, 2010, vol. 1, p. 100.

10 RAHM, E. AND DO, H.H. Data Cleaning: Problems and Current Approaches. Bulletin of the IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering, 2000, p. 11. REDMAN, T.C. The impact of poor data quality on the typical enterprise. Commun. ACM, 1998, vol. 41, no. 2, p ROCHNIK, N. AND DIJCKS, J.-P. Oracle Warehouse Builder 10gR2 Transforming Data into Quality Information. 2006, [cited de abril], pp. 16. Available from Internet:<http://www.oracle.com/technetwork/developer-tools/warehouse/transforming-1.pdf>. TIERSTEIN, L.M. A Methodology for Data Cleansing and Conversion. 2005, [cited de abril], pp. 21. Available from Internet:<http://www.google.com.cu/url?sa=t&rct=j&q=TIERSTEIN%2C+Leslie+M.+A+Methodology+for+Data +Cleansing+and+Conversion &source=web&cd=1&ved=0CC8QFjAA&url=http%3A%2F%2Fciteseerx.is t.psu.edu%2fviewdoc%2fdownload%3fdoi%3d %26rep%3drep1%26type%3dpdf&ei=quxiuy vkipli4apgwydicq&usg=afqjcnfuqwzg-l4q_xbmnm0syf15ap_nkq&cad=rja>. VAN DEN BROECK, J., ARGESEANU CUNNINGHAM, S., EECKELS, R. AND HERBST, K. Data Cleaning: Detecting, Diagnosing, and Editing Data Abnormalities. PLoS Medicine, Octubre 2005, vol. 2, no. 10.

Experiencias en el uso de PostgreSQL en el sistema GESPRO, un enfoque práctico

Experiencias en el uso de PostgreSQL en el sistema GESPRO, un enfoque práctico http://rcci.uci.cu Tipo de artículo: Artículo Original Temática: Sistemas de bases de datos Recibido: 22/3/2011 Aceptado: 19/4/2011 Publicado: 29/9/2011 Experiencias en el uso de PostgreSQL en el sistema

Más detalles

Mejora del proceso de software en micro y pequeñas organizaciones

Mejora del proceso de software en micro y pequeñas organizaciones Encuentro de Investigadores y Docentes de Ingeniería 2008 EnIDI 2008, Mendoza, Argentina Mejora del proceso de software en micro y pequeñas organizaciones N.C. Dumit Muñoz & G. Mercado ndumit@frm.utn.edu.ar

Más detalles

Adaptación y Configuración de Procesos de Software Tailoring and Configuration of Software Processes

Adaptación y Configuración de Procesos de Software Tailoring and Configuration of Software Processes Adaptación y Configuración de Procesos de Software Tailoring and Configuration of Software Processes Rodolfo Villarroel Acevedo 1* 1 Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Avenida Brasil 2241,

Más detalles

Análisis Comparativo de Modelos de Calidad

Análisis Comparativo de Modelos de Calidad Análisis Comparativo de Modelos de Calidad Identificación de Mejores Prácticas para la Gestión de Calidad en Pequeños Entornos Vianca Vega Zepeda Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad

Más detalles

SISTEMA DE INFORMACION DE GESTION DE TARJETAS DE CREDITO USANDO DATA MART E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL AREA COMERCIAL DEL BANCO RIPLEY PERU

SISTEMA DE INFORMACION DE GESTION DE TARJETAS DE CREDITO USANDO DATA MART E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL AREA COMERCIAL DEL BANCO RIPLEY PERU SISTEMA DE INFORMACION DE GESTION DE TARJETAS DE CREDITO USANDO DATA MART E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL AREA COMERCIAL DEL BANCO RIPLEY PERU AGENDA INTRODUCCION PLANTEAMIENTO METODOLOGICO ANTECEDENTES

Más detalles

HERRAMIENTAS Y METODOLOGÍAS VERSIÓN 3

HERRAMIENTAS Y METODOLOGÍAS VERSIÓN 3 HERRAMIENTAS Y METODOLOGÍAS VERSIÓN 3 RESUMEN EJECUTIVO Herramientas y Metodologías Herramientas de Desarrollo o Desarrollo de aplicaciones Oracle Designer Oracle Software Configuration Manager (SCM) Oracle

Más detalles

ITBA - UPM MAGISTER EN INGENIERIA DEL SOFTWARE ANTEPROYECTO DE TESIS

ITBA - UPM MAGISTER EN INGENIERIA DEL SOFTWARE ANTEPROYECTO DE TESIS ITBA - UPM MAGISTER EN INGENIERIA DEL SOFTWARE ANTEPROYECTO DE TESIS TÍTULO: TEMA: Sistema generador del mapa de actividades de un proyecto de desarrollo de software. Sistema basado en conocimientos para

Más detalles

DESARROLLO DE UNA APLICACIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE (BI) PARA LA EMPRESA EMPAQPLAST

DESARROLLO DE UNA APLICACIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE (BI) PARA LA EMPRESA EMPAQPLAST DESARROLLO DE UNA APLICACIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE (BI) PARA LA EMPRESA EMPAQPLAST Byron Alejandro Boada Vargas-Machuca, Alvaro Arturo Tituaña Burgos, Ing. Lorena Duque, Ing. Patricio Reyes. RESUMEN

Más detalles

Modelado de relaciones existentes en un equipo de proyecto de software Modeling relationships in a software project team

Modelado de relaciones existentes en un equipo de proyecto de software Modeling relationships in a software project team Modelado de relaciones existentes en un equipo de proyecto de software Modeling relationships in a software project team Rafael Rodríguez-Puente 1, Eliana B. Ril-Valentin 2 1 Departamento de Técnicas de

Más detalles

ORBIS Sistema de Comercio Exterior Control de Inventarios Control Tratado

ORBIS Sistema de Comercio Exterior Control de Inventarios Control Tratado ORBIS Sistema de Comercio Exterior Control de Inventarios Control Tratado Contenido Que es ORBIS? Control de inventarios Análisis de Origen Características Clientes Necesidades Soluciones Implantación

Más detalles

Propuesta de un modelo de análisis para estimación del tamaño del software y gestión de costos y riesgos a partir de requerimientos funcionales

Propuesta de un modelo de análisis para estimación del tamaño del software y gestión de costos y riesgos a partir de requerimientos funcionales Propuesta de un modelo de análisis para estimación del tamaño del software y gestión de costos y riesgos a partir de requerimientos funcionales S.Forigua, O.Ballesteros Abstract. This paper describes the

Más detalles

Propuesta Matriz de Actividades para un Ciclo de Vida de Explotación de Datos

Propuesta Matriz de Actividades para un Ciclo de Vida de Explotación de Datos Propuesta Matriz de Actividades para un Ciclo de Vida de Explotación de Datos Britos, P. 1,2 ; Fernández, E. 2,1 ; García Martínez, R 1,2 1 Centro de Ingeniería del Software e Ingeniería del Conocimiento.

Más detalles

Sistema de Asignación de Riesgos Crediticios

Sistema de Asignación de Riesgos Crediticios Sistema de Asignación de Riesgos Crediticios Quienes somos Propuesta de Asignación de Riesgos Crediticios (Credit Scoring) CONTENIDO QUIENES SOMOS Matrix Data Labs es una Unidad de Negocios de Matrix CPM

Más detalles

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE QUERÉTARO

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE QUERÉTARO UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE QUERÉTARO Nombre del Proyecto: CREACIÓN DE PROCESOS PARA LA ADMINISTRACIÓN Y APLICACIÓN DE PRUEBAS A SOFTWARE Empresa: KOOMONI Memoria que parte de los requisitos para obtener

Más detalles

Gestión de la Información

Gestión de la Información Gestión de la Información Sociedad de la Información Recurso Información Sistemas de Información Tecnologías de la Información Internet ii Fundamentos de SI: Gestión de la Información 49 Un Sistema de

Más detalles

Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (Data Mining and Knowledge Discovery) pablosanz@gmail.com

Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (Data Mining and Knowledge Discovery) pablosanz@gmail.com Pablo Sanz Especialista en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (Data Mining and Knowledge Discovery) pablosanz@gmail.com Summary Actualmente desarrolla su tesis Clasificar con algoritmos

Más detalles

GUÍA PARA LA MIGRACIÓN DE BASES DE DATOS

GUÍA PARA LA MIGRACIÓN DE BASES DE DATOS MINISTERIO DE SALUD Y PROTECCIÓN SOCIAL BOGOTÁ, AGOSTO DE TABLA DE CONTENIDO I. PROPÓSITO... 3 II. ALCANCE... 3 III. DOCUMENTOS DEL SIGI ASOCIADOS A LA GUÍA... 3 IV. DEFINICIONES... 3 V. NORMATIVA Y OTROS

Más detalles

www.sis-monterrey.com

www.sis-monterrey.com www.sis-monterrey.com Antecedentes 4 SIS Organización SIS Monterrey Índice SIS Monterrey 5 Misión Visión Valores Factores de Diferenciación 6 Especialización en Negocios Factor Humano Confianza Oferta

Más detalles

Tecnologías de Información y Comunicación II CLASE 10

Tecnologías de Información y Comunicación II CLASE 10 Tecnologías de Información y Comunicación II CLASE 10 Medidas Una medida es un tipo de dato cuya información es usada por los analistas (usuarios) en sus consultas para medir la perfomance del comportamiento

Más detalles

Aplicación de una Metodología basada en Mediciones para la Gestión de Calidad de Software

Aplicación de una Metodología basada en Mediciones para la Gestión de Calidad de Software Aplicación de una Metodología basada en Mediciones para la Gestión de Calidad de Software Jorge Bozo jbozo@inf.ucv.cl Escuela de Ingeniería Informática Universidad Católica de Valparaíso Valparaíso, Chile

Más detalles

UNA NUEVA METODOLOGÍA PARA LA GESTIÓN DE LA CONTRATACIÓN DE PROYECTOS

UNA NUEVA METODOLOGÍA PARA LA GESTIÓN DE LA CONTRATACIÓN DE PROYECTOS 1 UNA NUEVA METODOLOGÍA PARA LA GESTIÓN DE LA CONTRATACIÓN DE PROYECTOS Resmundo Manga (1),(p), Gaizka Ormazabal (2) y Antonio Aguado (2) (1) Doctorando en Ingeniería de la Construcción, Universitat Politècnica

Más detalles

GESTIÓN DE MANTENIMIENTO PARA EQUIPOS MÉDICOS

GESTIÓN DE MANTENIMIENTO PARA EQUIPOS MÉDICOS GESTIÓN DE MANTENIMIENTO PARA EQUIPOS MÉDICOS E. Rodríguez, A. Miguel, M.C. Sánchez Centro de Bioingeniería, Facultad de Ingeniería Eléctrica, ISPJAE Calle 127 s/n, Apartado 6028. Habana 6. Marianao. Ciudad

Más detalles

Sistema de Asignación de Riesgos Crediticios

Sistema de Asignación de Riesgos Crediticios Sistema de Asignación de Riesgos Crediticios Quienes somos Propuesta de Asignación de Riesgos Crediticios (Credit Scoring) CONTENIDO QUIENES SOMOS Matrix Data Labs es una Unidad de Negocios de Matrix CPM

Más detalles

El Cliente y El Ingeniero de Software

El Cliente y El Ingeniero de Software El Cliente y El Ingeniero de Software Juan Sebastián López Restrepo Abstract. The continuing evolution of technologies have made the software technology used more and more increasing, this trend has created

Más detalles

GESTION DE PROYECTO. Autor: José Ignacio Sánchez Márquez Exp.: 971067 Grupo: FM-51

GESTION DE PROYECTO. Autor: José Ignacio Sánchez Márquez Exp.: 971067 Grupo: FM-51 GESTION DE PROYECTO Autor: José Ignacio Sánchez Márquez Exp.: 971067 Grupo: FM-51 Índice ESTIMACIÓN DEL ESFUERZO...3 IDENTIFICACIÓN DE ELEMENTOS A DESARROLLAR... 3 CÁLCULO DEL ESFUERZO... 3 PLANIFICACIÓN...4

Más detalles

ISO y la serie de Normas ISO 9000

ISO y la serie de Normas ISO 9000 ISO y la serie de Normas ISO 9000 La International Organization for Standardization (ISO) es la agencia internacional especializada para la estandarización, abarcando actualmente los cuerpos nacionales

Más detalles

ID:1679 PROCESO DE DESPLIEGUE DE APLICACIONES INFORMÁTICAS DE SOFTEL

ID:1679 PROCESO DE DESPLIEGUE DE APLICACIONES INFORMÁTICAS DE SOFTEL ID:1679 PROCESO DE DESPLIEGUE DE APLICACIONES INFORMÁTICAS DE SOFTEL Abreu Bosch, Marta Rosa; Cabrera Hernández, Mirna; Cué Delgado, Rosalía; Silva Calderón, Regla María; Barrios Gómez, Alberto. Cuba RESUMEN

Más detalles

Sistema para la administración integral de los Programas Académicos de Postgrado

Sistema para la administración integral de los Programas Académicos de Postgrado Eighth LACCEI Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology (LACCEI 2010) Innovation and Development for the Americas, June 1-4, 2010, Arequipa, Perú Sistema para la administración

Más detalles

Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos Guía docente

Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos Guía docente Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos Guía docente Impartido por: Juan Alfonso Lara Torralbo 1. Datos del docente NOMBRE Juan Alfonso Lara Torralbo FORMACIÓN

Más detalles

Cálculo automático de indicadores como técnica de apoyo para la decisión en el Sistema Nacional de Salud

Cálculo automático de indicadores como técnica de apoyo para la decisión en el Sistema Nacional de Salud CONTRIBUCIÓN CORTA Cálculo automático de indicadores como técnica de apoyo para la decisión en el Sistema Nacional de Salud Automatic calculation of indicators as a decision support technique in the National

Más detalles

Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI)

Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI) Centro de Investigación y Desarrollo en Ingeniería en Sistemas de Información (CIDISI) OFERTAS TECNOLÓGICAS 1) GESTIÓN ORGANIZACIONAL Y LOGÍSTICA INTEGRADA: TÉCNICAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN 2) GESTIÓN

Más detalles

Oracle vs Oracle por Rodolfo Yglesias Setiembre 2008

Oracle vs Oracle por Rodolfo Yglesias Setiembre 2008 Oracle vs Oracle por Rodolfo Yglesias Setiembre 2008 Introducción Aunque la estrategia de adquisiciones que Oracle ha seguido en los últimos años siempre ha buscado complementar y fortalecer nuestra oferta

Más detalles

DES: Programa(s) Educativo(s): Tipo de materia: Clave de la materia: Semestre:

DES: Programa(s) Educativo(s): Tipo de materia: Clave de la materia: Semestre: : : lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. lemas propios de la. 12 6 lemas propios de la. 12 6 lemas propios de la.

Más detalles

Se aportan, para la configuración de este anexo, las categorías profesionales más habituales según la definición del MRFI-C:

Se aportan, para la configuración de este anexo, las categorías profesionales más habituales según la definición del MRFI-C: A N E X O II DESCRIPCIÓN DE CATEGORÍAS PROFESIONALES EN LA CONTRATACIÓN DE LOS SERVICIOS DE SOPORTE TÉCNICO DE SISTEMAS PARA EL ENTORNO TECNOLÓGICO DEL TABACO S Página 1 de 16 El presente anexo detalla

Más detalles

APLICATIVO WEB PARA LA ADMINISTRACIÓN DE LABORATORIOS Y SEGUIMIENTO DOCENTE EN UNISARC JUAN DAVID LÓPEZ MORALES

APLICATIVO WEB PARA LA ADMINISTRACIÓN DE LABORATORIOS Y SEGUIMIENTO DOCENTE EN UNISARC JUAN DAVID LÓPEZ MORALES APLICATIVO WEB PARA LA ADMINISTRACIÓN DE LABORATORIOS Y SEGUIMIENTO DOCENTE EN UNISARC JUAN DAVID LÓPEZ MORALES CORPORACIÓN UNIVERSITARIA SANTA ROSA DE CABAL CIENCIAS Y TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN

Más detalles

GUÍA DOCENTE. Curso 2014-2015. Ingeniería Informática en Sistemas de Información. Planificación de Proyectos M5: Proyecto Informático

GUÍA DOCENTE. Curso 2014-2015. Ingeniería Informática en Sistemas de Información. Planificación de Proyectos M5: Proyecto Informático 1. DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA Grado: Doble Grado: Asignatura: Módulo: Ingeniería Informática en Sistemas de Información Planificación de Proyectos M5: Proyecto Informático Departamento: Deporte e Informática

Más detalles

PROPUESTA E IMPLEMENTACIÓN DE UN CURSO PARA ESTUDIANTES DE INFORMÁTICA CON VISTA A LA PRESENTACIÓN DE TRABAJOS CIENTÍFICOS.

PROPUESTA E IMPLEMENTACIÓN DE UN CURSO PARA ESTUDIANTES DE INFORMÁTICA CON VISTA A LA PRESENTACIÓN DE TRABAJOS CIENTÍFICOS. PROPUESTA E IMPLEMENTACIÓN DE UN CURSO PARA ESTUDIANTES DE INFORMÁTICA CON VISTA A LA PRESENTACIÓN DE TRABAJOS CIENTÍFICOS. Dr. C. Julio A. Telot González 1 1. Facultad de Informática, Universidad de Matanzas

Más detalles

Sistema para la reservación de tiempo de máquina en los laboratorios de la Universidad de las Ciencias Informáticas

Sistema para la reservación de tiempo de máquina en los laboratorios de la Universidad de las Ciencias Informáticas Tipo de artículo: Artículo original Temática: Desarrollo de aplicaciones informáticas Recibido: 12/01/2013 Aceptado: 13/09/2013 Publicado: 10/12/2013 Sistema para la reservación de tiempo de máquina en

Más detalles

PROPUESTA DE UN PROCEDIMIENTO PARA EL ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD EN LOS PROCESOS PRODUCTIVOS

PROPUESTA DE UN PROCEDIMIENTO PARA EL ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD EN LOS PROCESOS PRODUCTIVOS PROPUESTA DE UN PROCEDIMIENTO PARA EL ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD EN LOS PROCESOS PRODUCTIVOS PROPOSAL OF A PROCEDURE FOR QUALITY ASSURANCE IN PRODUCTION PROCESSES Ing. Yamira Medel Viltres, *, Ing. Ana

Más detalles

ANEXO 4 - REQUERIMIENTOS DE GESTIÓN DE PROYECTOS PMO DE INFORMATICA

ANEXO 4 - REQUERIMIENTOS DE GESTIÓN DE PROYECTOS PMO DE INFORMATICA ANEXO 4 - REQUERIMIENTOS DE GESTIÓN DE PROYECTOS PMO DE INFORMATICA ETB requiere que el CONTRATISTA cumpla los lineamientos para la Dirección y Gestión de proyectos, éstos últimos definidos a nivel corporativo

Más detalles

Arquitectura del Data Warehouse

Arquitectura del Data Warehouse Arquitectura del Data Warehouse Guía de Aprendizaje Información al estudiante 1. Datos Descriptivos Titulación Grado en Ingeniería Informática Módulo Materia Asignatura ARQUITECTURA DEL DATA WAREHOUSE

Más detalles

Commitment Infor. Productos TI para el Área de Producción

Commitment Infor. Productos TI para el Área de Producción Commitment Infor _ Representación local para ofrecer especialización de reconocimiento internacional en el Área de Tecnologías de la Información, con particular foco en la optimización de la supply chain,

Más detalles

Arquitectura para análisis de información. Zombi es una arquitectura que proporciona de manera integrada los componentes

Arquitectura para análisis de información. Zombi es una arquitectura que proporciona de manera integrada los componentes Capítulo 4 Arquitectura para análisis de información propuesta 4.1 Arquitectura Zombi es una arquitectura que proporciona de manera integrada los componentes necesarios para el análisis de información

Más detalles

SISTEMA PARA GESTIONAR LA ACTIVIDAD CIENTÍFICA DEL DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA DE LA UNIVERSIDAD DE GUANTÁNAMO.

SISTEMA PARA GESTIONAR LA ACTIVIDAD CIENTÍFICA DEL DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA DE LA UNIVERSIDAD DE GUANTÁNAMO. SISTEMA PARA GESTIONAR LA ACTIVIDAD CIENTÍFICA DEL DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA DE LA UNIVERSIDAD DE GUANTÁNAMO. Ing. Denis Boizan Romero dromero@info.cug.co.cu Universidad de Guantánamo. Resumen El sistema

Más detalles

PROCESO DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD EN LOS PROYECTOS DE DESARROLLO DE APLICACIONES PARA DISPOSITIVOS MÓVILES EN LA FRG

PROCESO DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD EN LOS PROYECTOS DE DESARROLLO DE APLICACIONES PARA DISPOSITIVOS MÓVILES EN LA FRG Revista de investigación Editada por Área de Innovación y Desarrollo, S.L. Envío: 01-03-2013 Aceptación: 12-03-2013 Publicación: 28-03-2013 PROCESO DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD EN LOS PROYECTOS DE DESARROLLO

Más detalles

Modelo de Procesos para la Gestión de Requerimientos en Proyectos de Explotación de Información

Modelo de Procesos para la Gestión de Requerimientos en Proyectos de Explotación de Información Modelo de Procesos para la Gestión de Requerimientos en Proyectos de Explotación de Información Pollo-Cattaneo, M. F. 1,2, Mansilla, D 2,Vegega, C 2, Pesado, P. 3, García-Martínez, R. 4, P. Britos, P.

Más detalles

OPTATIVA I: MINERIA DE DATOS

OPTATIVA I: MINERIA DE DATOS UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CHIHUAHUA Clave: 08MSU007H Clave: 08USU4053W FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA DEL CURSO: OPTATIVA I: MINERIA DE DATOS DES: Programa(s) Educativo(s): Tipo de materia: Clave de la

Más detalles

Caso de Exito: PMO en VW Argentina

Caso de Exito: PMO en VW Argentina Georgina Abdala Caso de Exito PMO en VW Argentina Octubre 2010 Caso de Exito: PMO en VW Argentina IBM Presentation Template Full Version Contenido Principales necesidades del negocio Estructura de la solución

Más detalles

Pliego de Especificaciones Técnicas. Servicios para Gestión de Procesos y Certificación ISO 9001. Plantilla: AR.GCRS.TPL.0039.v1r0

Pliego de Especificaciones Técnicas. Servicios para Gestión de Procesos y Certificación ISO 9001. Plantilla: AR.GCRS.TPL.0039.v1r0 Pliego de Especificaciones Técnicas Servicios para Gestión de Procesos y Certificación ISO 9001 REFERENCIA VERSION FECHA DE EMISION AR.GPLA.CAL.RFP.0095 v1r1 15-Dic-14 Plantilla: AR.GCRS.TPL.0039.v1r0

Más detalles

PROCESS INTELLIGENCE. Análisis de rendimiento para procesos de negocios

PROCESS INTELLIGENCE. Análisis de rendimiento para procesos de negocios PROCESS INTELLIGENCE Análisis de rendimiento para procesos de negocios "Lo que no se define no se puede medir, lo que no se mide no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre. Sir William

Más detalles

Resumen General del Manual de Organización y Funciones

Resumen General del Manual de Organización y Funciones Gerencia de Tecnologías de Información Resumen General del Manual de Organización y Funciones (El Manual de Organización y Funciones fue aprobado por Resolución Administrativa SBS N 354-2011, del 17 de

Más detalles

Mestrado em Tecnologia da Informação. Gestão de Projetos de TI

Mestrado em Tecnologia da Informação. Gestão de Projetos de TI Mestrado em Tecnologia da Informação Gestão de Projetos de TI Proyecto Proyecto se refiere a todas las acciones que deben realizarse para cumplir con una necesidad definida dentro de los plazos. Así, ya

Más detalles

CANAL ERP. Lic. Raúl H. Saroka. rsaroka@sarokanet.com.ar A G E N D A

CANAL ERP. Lic. Raúl H. Saroka. rsaroka@sarokanet.com.ar A G E N D A CANAL ERP Lic. Raúl H. Saroka rsaroka@sarokanet.com.ar A G E N D A Qué es un ERP? Ventajas y limitaciones Resultados de una investigación Factores clave de éxito Preguntas y respuestas E R P Enterprise

Más detalles

Centro de Investigación en Matemáticas, A.C.

Centro de Investigación en Matemáticas, A.C. Centro de Investigación en Matemáticas, A.C. Temas Selectos de Programación Avanzada II (Temas Selectos de Ingeniería de Software) Reporte Final Métricas de Procesos de Software Maestría en Ciencias de

Más detalles

GUÍA PARA LA TRAZABILIDAD DE REQUISITOS EN EL VISUAL PARADIGM 8.0

GUÍA PARA LA TRAZABILIDAD DE REQUISITOS EN EL VISUAL PARADIGM 8.0 GUÍA PARA LA TRAZABILIDAD DE REQUISITOS EN EL VISUAL PARADIGM 8.0 Daileny Caridad Arias Pupo 1*, Ing. Tamara Rodríguez Sánchez 2, Ing. Efraín García Díaz 3 Facultad 3, Universidad de las Ciencias Informáticas,

Más detalles

1. Definición de valor ganado. 2. Administración del valor ganado

1. Definición de valor ganado. 2. Administración del valor ganado Revista de la Facultad de Ingeniería Industrial Vol. 11(1): pp 47-52(2008) UNMSM ISSN: 1560-9146 (Impreso) / ISSN: 1410-9993 (Electrónico) Administración del valor ganado aplicado a proyectos de tecnología

Más detalles

Qué ofrece un diagnóstico a un área de calidad. Agosto 2015 1ra visita de ISQI - HASTQB

Qué ofrece un diagnóstico a un área de calidad. Agosto 2015 1ra visita de ISQI - HASTQB Qué ofrece un diagnóstico a un área de calidad Agosto 2015 1ra visita de ISQI - HASTQB Introducción Objetivos Determinar el estado de situación (AS IS) y el nivel de madurez de los procesos de un área

Más detalles

Proceso de Identificación de Errores de Apropiación de Conceptos Basado en Explotación de Información

Proceso de Identificación de Errores de Apropiación de Conceptos Basado en Explotación de Información Proceso de Identificación de Errores de Apropiación de Conceptos Basado en Explotación de Información Saavedra-Martínez, P., Pollo-Cattaneo, F., Rodríguez, D., Britos, P., García-Martínez, R. Grupo de

Más detalles

Sistemas de Información 12/13 La organización de datos e información

Sistemas de Información 12/13 La organización de datos e información 12/13 La organización de datos e información Departamento Informática e Ingeniería de Sistemas Universidad de Zaragoza (raqueltl@unizar.es) " Guión Introducción: Data Warehouses Características: entornos

Más detalles

Guía docente de la asignatura

Guía docente de la asignatura Guía docente de la asignatura Asignatura Materia T22: DISEÑO, INTEGRACIÓN Y ADAPTACIÓN DE SOFTWARE TECNOLOGÍAS SOFTWARE Módulo Titulación GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA DE SISTEMAS (464) Plan 464 Código

Más detalles

LA SEGURIDAD INFORMÁTICA APLICADA A LA VALIDACIÓN DE LOS DATOS DE ENTRADA EN SOFTWARE ESPECÍFICO OLGA PATRICIA SANCHEZ CODIGO 2012270047

LA SEGURIDAD INFORMÁTICA APLICADA A LA VALIDACIÓN DE LOS DATOS DE ENTRADA EN SOFTWARE ESPECÍFICO OLGA PATRICIA SANCHEZ CODIGO 2012270047 LA SEGURIDAD INFORMÁTICA APLICADA A LA VALIDACIÓN DE LOS DATOS DE ENTRADA EN SOFTWARE ESPECÍFICO OLGA PATRICIA SANCHEZ CODIGO 2012270047 YEIMMY JULIETH GARZON CODIGO 2012250071 CLAUDIA MYLENA SUAREZ CODIGO

Más detalles

FORMATO DE CONTENIDO DE CURSO. : Estadística Epidemiología aplicada a la investigación CÓDIGO : 22166

FORMATO DE CONTENIDO DE CURSO. : Estadística Epidemiología aplicada a la investigación CÓDIGO : 22166 VICERRECTORIA DE DOCENCIA FACULTAD DE:NUTRICIÓN Y DIETÉTICA PROGRAMA DE:NUTRICIÓN Y DIETETICA PLANEACIÓN DEL CONTENIDO DE CURSO PÁGINA: 1 de 5 1. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO NOMBRE : Estadística Epidemiología

Más detalles

Ciencia en su PC ISSN: 1027-2887 cpc@megacen.ciges.inf.cu. Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba. Cuba

Ciencia en su PC ISSN: 1027-2887 cpc@megacen.ciges.inf.cu. Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba. Cuba Ciencia en su PC ISSN: 1027-2887 cpc@megacen.ciges.inf.cu Centro de Información y Gestión Tecnológica de Santiago de Cuba Cuba Ramírez-Vázquez, María del Carmen; Toledo-Cruz, Mayra EXPERIENCIAS EN EL DISEÑO

Más detalles

ICIDCA. Sobre los Derivados de la Caña de Azúcar ISSN: 0138-6204 revista@icidca.edu.cu

ICIDCA. Sobre los Derivados de la Caña de Azúcar ISSN: 0138-6204 revista@icidca.edu.cu ICIDCA. Sobre los Derivados de la Caña de Azúcar ISSN: 0138-6204 revista@icidca.edu.cu Instituto Cubano de Investigaciones de los Derivados de la Caña de Azúcar Cuba García-Martínez, Tania Estrategia para

Más detalles

Ges3ón de Proyectos So9ware

Ges3ón de Proyectos So9ware Ges3ón de Proyectos So9ware Tema 2.1 Integración Carlos Blanco Bueno Félix Óscar García Rubio Este tema se publica bajo Licencia: Crea5ve Commons BY- NC- ND 4.0 Objetivos Ampliar los conocimientos básicos

Más detalles

Sistema de Información sobre la situación de la Administración Electrónica en España y Base de Datos de Estudios

Sistema de Información sobre la situación de la Administración Electrónica en España y Base de Datos de Estudios SECRETARÍA DE ESTADO PARA LA FUNCIÓN PÚBLICA DIRECCIÓN GENERAL PARA EL IMPULSO DE LA ADMINISTRACIÓN ELECTRÓNICA Sistema de Información sobre la situación de la Administración Electrónica en España y Base

Más detalles

SÍLABO DEL CURSO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

SÍLABO DEL CURSO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS SÍLABO DEL CURSO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS I. INFORMACIÓN GENERAL 1.1. Facultad : Ingeniería 1.2. Carrera Profesional : Ingeniería en Sistemas Computacionales 1.3. Departamento ------------------------------

Más detalles

CELAYA ACADEMIAJOURNALS COM

CELAYA ACADEMIAJOURNALS COM Congreso Internacional de Investigación ACADEMIAJOURNALS ALS Celaya 2013 2014 CELAYA ACADEMIAJOURNALS COM 6, 5, 6, 7 y 87 de noviembre de 2013 2014 ISSN Vol. 5, 6, No. 35 MEMORIAS MEMORIAS Por orden alfabético

Más detalles

APRENDER A INVESTIGAR. EXPERIENCIA DE INNOVACIÓN EDUCATIVA CON EL ALUMNADO DEL GRADO DE EDUCACIÓN SOCIAL.

APRENDER A INVESTIGAR. EXPERIENCIA DE INNOVACIÓN EDUCATIVA CON EL ALUMNADO DEL GRADO DE EDUCACIÓN SOCIAL. APRENDER A INVESTIGAR. EXPERIENCIA DE INNOVACIÓN EDUCATIVA CON EL ALUMNADO DEL GRADO DE EDUCACIÓN SOCIAL. LEARN TO INVESTIGATE. EDUCATIONAL EXPERIENCE INNOVATION WITH GRADE STUDENTS OF SOCIAL EDUCATION.

Más detalles

SCOPE PLANNING IN SOFTWARE PROJECTS PLANIFICACIÓN DEL ALCANCE EN PROYECTOS DE SOFTWARE

SCOPE PLANNING IN SOFTWARE PROJECTS PLANIFICACIÓN DEL ALCANCE EN PROYECTOS DE SOFTWARE Recibido: 23 de febrero de 2011 Aceptado: 29 de marzo de 2011 SCOPE PLANNING IN SOFTWARE PROJECTS PLANIFICACIÓN DEL ALCANCE EN PROYECTOS DE SOFTWARE MSc. Ailin Orjuela, MSc. Luis Alberto Esteban, MSc.

Más detalles

Servicios y Soluciones

Servicios y Soluciones Servicios y Soluciones Antecendentes 4 SIS Organización SIS Monterrey Índice SIS Monterrey 5 Misión Visión Valores Factores de Diferenciación 6 Especialización en Negocios Factor Humano Confianza Oferta

Más detalles

Definir el problema/oportunidad. Desarrollar soluciones alternativas. Seleccionar la solución. Desarrollar / Seleccionar-Adquirirconfigurar

Definir el problema/oportunidad. Desarrollar soluciones alternativas. Seleccionar la solución. Desarrollar / Seleccionar-Adquirirconfigurar 1 Definir el problema/oportunidad Definir problema de negocio o la oportunidad de mejora utilizando el pensamiento sistémico. Mapa Conceptual Desarrollar soluciones alternativas Seleccionar la solución

Más detalles

PLAN DE PRUEBAS SISTEMA DE GESTIÓN HOSPITALARIA. Plan de Pruebas. File: 20130211-QA-INF-V2-PLAN DE PRUEBAS.odt STD-INF-GENERAL Versión: 1.

PLAN DE PRUEBAS SISTEMA DE GESTIÓN HOSPITALARIA. Plan de Pruebas. File: 20130211-QA-INF-V2-PLAN DE PRUEBAS.odt STD-INF-GENERAL Versión: 1. Cliente: FCM-UNA Página 1 de 14 PLAN DE PRUEBAS SISTEMA DE GESTIÓN HOSPITALARIA Cliente: FCM-UNA Página 2 de 14 Tabla de contenido 1. INTRODUCCIÓN 1.1. PROPÓSITO 1.2. ALCANCE 1.3. DEFINICIONES, ACRÓNIMOS

Más detalles

Reconversión Monetaria (RM)

Reconversión Monetaria (RM) Reconversión Monetaria (RM) Junio 2007 *connectedthinking Firma miembro de Introducción El Decreto con Rango y Valor de Fuerza de Ley de Reconversión monetaria se promulga el seis de Marzo de 2007 (06/03/2007)

Más detalles

3. Horario laboral referencial: Lunes Viernes 8:00 a.m. a 6:00 p.m.

3. Horario laboral referencial: Lunes Viernes 8:00 a.m. a 6:00 p.m. Arquitecto de Datos 1. Línea de Negocios: Soluciones de Negocios 2. Funciones Específicas: Participar en la realización de las actividades técnicas de actualización y migraciones a versiones mejoradas

Más detalles

LA CALIDAD SE TOMA EL GIDIS, EMPIEZA LA EXPERIENCIA DESDE ISO9001 HASTA CMMI.

LA CALIDAD SE TOMA EL GIDIS, EMPIEZA LA EXPERIENCIA DESDE ISO9001 HASTA CMMI. LA CALIDAD SE TOMA EL GIDIS, EMPIEZA LA EXPERIENCIA DESDE ISO9001 HASTA. Grupo de Investigación y Desarrollo de Ingeniería del Software. Departamento de Sistemas e Informática, Universidad Francisco de

Más detalles

Implementación de Procesos Business Process Management BPM Services Oriented Architecture SOA

Implementación de Procesos Business Process Management BPM Services Oriented Architecture SOA Implementación de Procesos Business Process Management BPM Services Oriented Architecture SOA Título Área específica de la publicación 2 Implementación de Procesos Business Process Management BPM Services

Más detalles

MS_10777 Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012

MS_10777 Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012 Implementing a Data Warehouse with Microsoft SQL Server 2012 www.ked.com.mx Av. Revolución No. 374 Col. San Pedro de los Pinos, C.P. 03800, México, D.F. Tel/Fax: 52785560 Introducción Almacenes de datos

Más detalles

Visión global del KDD

Visión global del KDD Visión global del KDD Series Temporales Máster en Computación Universitat Politècnica de Catalunya Dra. Alicia Troncoso Lora 1 Introducción Desarrollo tecnológico Almacenamiento masivo de información Aprovechamiento

Más detalles

ETL: Extractor de datos georreferenciados

ETL: Extractor de datos georreferenciados ETL: Extractor de datos georreferenciados Dr. Juan Pablo Díaz Ezcurdia Doctor Honoris Causa Suma Cum Laude Master en Telecomunicaciones Master en Gestión Educativa Coordinador de la comisión de CSIRT de

Más detalles

WICC 2014 XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

WICC 2014 XVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación ESTUDIO DE TECNICAS DE DATA MINING APLICADAS AL ANALISIS DE DATOS GENERADOS CON LA METODOLOGIA BLENDED LEARNING Marcelo Omar Sosa, Sosa Bruchmann Eugenia Cecilia Departamento Computación/Facultad de Ciencias

Más detalles

Administración de Centros de Computo. ITIL. MSG.ING. DARWIN CERCADO B dcercado@primma.com.ec

Administración de Centros de Computo. ITIL. MSG.ING. DARWIN CERCADO B dcercado@primma.com.ec Administración de Centros de Computo. ITIL dcercado@primma.com.ec Situación Procesos de negocio complejos y cambiantes, tiempos acelerados y un mercado global imponen requerimientos exigentes. El negocio

Más detalles

APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES

APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES Cátedra: Gestión de Datos Profesor: Santiago Pérez Año: 2006 Bibliografía: Introducción a las Bases de Datos. DATE - 1 - 1. INTRODUCCION APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES

Más detalles

ARQUITECTURA ESCALABLE PARA LA DETECCIÓN DE PATRONES SECUENCIALES DIFUSOS EN MINERÍA DE DATOS CUANTITATIVA

ARQUITECTURA ESCALABLE PARA LA DETECCIÓN DE PATRONES SECUENCIALES DIFUSOS EN MINERÍA DE DATOS CUANTITATIVA ARQUITECTURA ESCALABLE PARA LA DETECCIÓN DE PATRONES SECUENCIALES DIFUSOS EN MINERÍA DE DATOS CUANTITATIVA Pablo F. Provasi 1 Lucio J. Kleisinger 1 Francisco R. Villatoro 2 1 Dpto. de Informática, Universidad

Más detalles

SISTEMAS DE SOPORTE A TOMA DE DECISIONES EN LA CONSEJERÍA DE SALUD. JUNTA DE ANDALUCÍA.

SISTEMAS DE SOPORTE A TOMA DE DECISIONES EN LA CONSEJERÍA DE SALUD. JUNTA DE ANDALUCÍA. SISTEMAS DE SOPORTE A TOMA DE DECISIONES EN LA CONSEJERÍA DE SALUD. JUNTA DE ANDALUCÍA. J García León, M Ruiz Ramos, E Sáez Peña, E Puerto, C Mendez Martinez, E Lora, G López Ibáñez, L Iváñez Giménez,

Más detalles

DOMINA EL INGLÉS A TRAVÉS DE LA comunicación

DOMINA EL INGLÉS A TRAVÉS DE LA comunicación www web audio video DOMINA EL INGLÉS A TRAVÉS DE LA comunicación ASESORAMIENTO: Norma González Ruiz. Directora de Estudios. norma@englishintouch.com 619 28 33 36 www.englishintouch.com CORPORATE LANGUAGE

Más detalles

ANEXO A - Plan de Proyecto. 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1

ANEXO A - Plan de Proyecto. 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1 ANEXO A - Plan de Proyecto 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1 2.- Diagrama de Gantt de la Solución DIAGRAMA DE GANTT- FASE INICIAL DOCUMENTACION Y ANALISIS2 DIAGRAMA DE GANTT- FASE FINAL

Más detalles

Sistema de Control Domótico

Sistema de Control Domótico UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI) INGENIERO EN ELECTRÓNICA Y AUTOMATICA PROYECTO FIN DE CARRERA Sistema de Control Domótico a través del bus USB Directores:

Más detalles

3. Evaluación de alternativas tecnológicas.

3. Evaluación de alternativas tecnológicas. Desarrollo e Implementación de un DSS para Mejorar la Eficiencia del Proceso de Planeación de la Oferta Académica (Aplicación para una Universidad privada) Ruiz Galván Alejandro y Chávez Velázquez Raúl

Más detalles

A continuación se describe con mayor detalle cada una de las unidades: UNIDAD 2: Calidad en el desarrollo, adquisición, operación y mantenimiento del

A continuación se describe con mayor detalle cada una de las unidades: UNIDAD 2: Calidad en el desarrollo, adquisición, operación y mantenimiento del 1. OBJETIVOS: Incorporar los conceptos de indicador, métrica, medida, escala de medición, y proceso de medición. Entender la importancia de los indicadores de desempeño de procesos, su medición y seguimiento.

Más detalles

3. OBJETIVOS. 3.1. Objetivos. Objetivos generales del título. Objetivos específicos del título

3. OBJETIVOS. 3.1. Objetivos. Objetivos generales del título. Objetivos específicos del título 3. OBJETIVOS 3.1. Objetivos Objetivos generales del título De acuerdo con lo establecido en el Libro Blanco y el acuerdo del plenario de la Conferencia de Directores y Decanos de Informática (Zaragoza,

Más detalles

SIMULACIÓN DE SISTEMAS (I. ELÉCTRICA/I. ELECTRÓNICA)

SIMULACIÓN DE SISTEMAS (I. ELÉCTRICA/I. ELECTRÓNICA) ASIGNATURA DE GRADO: SIMULACIÓN DE SISTEMAS (I. ELÉCTRICA/I. ELECTRÓNICA) Curso 2014/2015 (Código:68903050) 1.PRESENTACIÓN DE LA ASIGNATURA En esta asignatura se estudian las técnicas de simulación, comenzando

Más detalles

PROGRAMA DE GESTIÓN DOCUMENTAL

PROGRAMA DE GESTIÓN DOCUMENTAL PROGRAMA DE GESTIÓN DOCUMENTAL PROGRAMA DE SEGUIMIENTO Y CONTROL Aprobó: Olga Sanabria Amín Vicepresidente Financiera y Administrativa Reviso: Carlos Alejandro Vanegas Gerente de Elaboró: Grupo de Gestión

Más detalles

Implantación y Aceptación del Sistema

Implantación y Aceptación del Sistema y Aceptación del Sistema 1 y Aceptación del Sistema ÍNDICE DESCRIPCIÓN Y OBJETIVOS... 2 ACTIVIDAD IAS 1: ESTABLECIMIENTO DEL PLAN DE IMPLANTACIÓN...5 Tarea IAS 1.1: De finición del Plan de... 5 Tarea IAS

Más detalles

Lista de documentación obligatoria requerida por ISO/IEC 27001 (Revisión 2013)

Lista de documentación obligatoria requerida por ISO/IEC 27001 (Revisión 2013) Lista de documentación obligatoria requerida por ISO/IEC 27001 (Revisión 2013) 1) Qué documentos y registros son necesarios? La siguiente lista detalla la cantidad mínima de documentos y registros requeridos

Más detalles

SISTEMA DE GESTIÓN DE SERVICIOS TIC BASADO EN LA NORMA ISO/IEC 20000 Msc. Alice Naranjo S., Marcelo Granda

SISTEMA DE GESTIÓN DE SERVICIOS TIC BASADO EN LA NORMA ISO/IEC 20000 Msc. Alice Naranjo S., Marcelo Granda PLANEACIÓN Y DISEÑO DE UN SISTEMA DE GESTIÓN DE SERVICIOS TIC BASADO EN LA NORMA ISO/IEC 20000 Msc. Alice Naranjo S., Marcelo Granda CONTENIDO: Introducción Objetivos Metodología Revisión de literatura

Más detalles

Integración de Sistemas de Gestión de Archivos con GESPRO- 13.05 para una eficiente Gestión Documental

Integración de Sistemas de Gestión de Archivos con GESPRO- 13.05 para una eficiente Gestión Documental Integración de Sistemas de Gestión de Archivos con GESPRO- 13.05 para una eficiente Gestión Documental Integration of Files Management Systems with GESPRO-13.05 for efficient Document Management Rosel

Más detalles

SILABO I. INFORMACIÓN GENERAL

SILABO I. INFORMACIÓN GENERAL UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN MARTÍN-T FACULTAD DE INGENIERÍA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática Semestre Académico 2013 - I SILABO I. INFORMACIÓN

Más detalles