ELEMENTOS PARA UN MODELO DE CICLO DE VIDA PARA PROYECTOS DE EXPLOTACIÓN DE INFORMACIÓN

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1 ELEMENTOS PARA UN MODELO DE CICLO DE VIDA PARA PROYECTOS DE EXPLOTACIÓN DE INFORMACIÓN Alumna Ing. Gabriela Ana REINOSO Directores Dra. Paola Britos (UNRN) y Mg. Darío Rodríguez (UNLa) TRABAJO FINAL PRESENTADO PARA OBTENER EL GRADO DE ESPECIALISTA EN INGENIERÍA EN SISTEMAS DE INFORMACIÓN ESCUELA DE POSGRADO FACULTAD REGIONAL DE BUENOS AIRES UNIVERSIDAD TECNÓLOGICA NACIONAL Febrero, 2014

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3 RESUMEN La idea de buscar ciclos de vida que describan los estados por los que pasa el producto, surge de la necesidad de tener un esquema que sirva como base para planificar, organizar, asignar personal, coordinar, presupuestar, y dirigir las actividades de la construcción de software. Al comienzo de un proyecto resulta crítica la decisión sobre qué ciclo de vida se elegirá para el proyecto en cuestión. Progresivamente, los proyectos de explotación de información, fueron adquiriendo mayor relevancia, con características propias que los diferencian de los demás tipos de proyectos de Software tradicionales. Las clásicas etapas de análisis, diseño, desarrollo, integración y testeo, no encajan con las etapas naturales de los procesos de desarrollo de este tipo de proyectos. En consecuencia, herramientas de la Ingeniería de Software clásica no son aplicables a este tipo de proyectos. Además, se ha constatado que muchos de estos proyectos no terminan y que incluso habiendo terminado, éstos no lo hacen en los plazos y/o con los presupuestos previstos o no corresponden con las expectativas de los clientes. Entre las principales causas identificadas y que explican estos hechos, están las relacionadas con la falta de procesos de desarrollo estandarizados que incorporen un enfoque ingenieril al desarrollo de proyectos de Explotación de Información. El éxito de un proyecto dependerá del ciclo de vida seleccionado para llevar a cabo el desarrollo del proyecto en cuestión, ya que puede ayudar a garantizar que se ejecuten los pasos necesarios para alcanzar el objetivo planteado. Palabras clave: Explotación de Información, Modelo de Ciclo de Vida, Proceso de desarrollo, Proyecto. ABSTRACT The idea of seeking life cycles that describe the states through which the product passes, arises from the need for a framework that serves as a basis for planning, organizing, assigning staff, coordinating, budgeting, and directing the activities of building software. At the beginning of a project is critical to decide which life cycle is chosen for the project. Increasingly, data mining projects were gaining in importance, with its own characteristics that differentiate them from other types of traditional software projects. The classic stages of analysis, design, development, integration and testing, do not fit with the natural stages of the development process of these projects. Consequently, the tools of classical Software Engineering are not applicable to this type of project.

4 Also, it was found that many of these projects do not end and that having even finished, they do not on time and / or budget planned or do not match the expectations of customers. The main causes identified and explain these facts are related to the lack of standardized development processes that incorporate an engineering approach to the development of data mining projects. The success of a project depends on the life cycle selected to carry out the project in question, as it may help to ensure that the necessary steps are executed to achieve the objective. Key words: Data Mining - Life Cycle Model - Development Process Project.

5 ÍNDICE ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN IMPORTANCIA DEL TRABAJO DE ESPECIALIDAD OBJETIVOS Objetivo General Objetivos Específicos ALCANCE 3 2. ESTADO DE LA CUESTIÓN DOMINIO DE APLICACIÓN DE PROYECTOS DE EXPLOTACIÓN DE INFORMACION CICLO DE VIDA DE UN PROYECTO DE EXPLOTACIÓN DE SOFTWARE Modelo Cascada Modelo Iterativo Modelo de Desarrollo Incremental Modelo Espiral Metodología IDEAL Metodología CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) Modelo de Procesos para Proyectos de Explotación de Información CONSIDERACIONES Comparativa de Modelos PROYECTOS DE EXPLOTACION DE INFORMACION Conceptos Orígenes y evolución Contexto CONCLUSIONES REFERENCIAS 37 i

6 ÍNDICE ii

7 ÍNDICE ÍNDICE DE FIGURAS Figura 2.1 Modelo de ciclo de vida Cascada 9 Figura 2.2 Relación Funcionalidad Tiempo 11 Figura 2.3 MODELO ITERATIVO 12 Figura 2.4 MODELO INCREMENTAL 13 Figura 2.5 MODELO ESPIRAL 14 Figura 2.6 Visión lateral del modelo tronco-cónico del ciclo de vida de la Metodología IDEAL 17 Figura 2.7 Fases de la Metodología IDEAL 18 [García Martínez R., Britos P., 2008] Introducción a la Ingeniería del Conocimiento Figura 2.8 Visión desde arriba del Modelo Tronco-Cónico del Ciclo de Vida de la Metodología IDEAL 19 Figura 2.9 Fases del modelo de referencia CRISP DM [Chapman et al, 2000] 21 Figura 2.10 Fases CRISP-DM 22 Figura 2.11 Niveles de abstracción de procesos de CRISP-DM 23 Extraído de [Chapman et al., 2000] Figura 2.12 Modelo Espiral en Fases DM 30 iii

8 ÍNDICE iv

9 ÍNDICE ÍNDICE DE TABLAS Tabla 2.1 Industrias y Campos de Aplicación de Data Mining 6 (Basado en Tabla 2.2 Metodologías utilizadas en Data Mining ([kdnuggets, 2007]) 20 Tabla 2.3 Comparativa de Modelos presentados 25 v

10 ÍNDICE vi

11 NOMENCLATURA NOMENCLATURA AG DM CRISP - DM COMPETISOFT E.I. ER-DM IDEAL IEEE ISO KDD KDNUGGETS MoProSoft NCR OHRA P3TQ SEMMA SPSS Empresa creadora de CRISP-DM. Explotación de Información (Data Mining). Metodología para desarrollo de proyectos de Explotación de Información (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Modelo de procesos basado en MoProSoft. Explotación de Información. Metodología de la definición de requisitos en proyectos de Explotación de Información. Metodología para el desarrollo de Sistemas Basados en Conocimientos (Identificación, Desarrollo, Ejecución, Acción, Logro). Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (Institute of Electrical and Electronics Engineers). Organización Internacional para la Estandarización para el desarrollo y publicación de normas internacionales. (International Organization for Standardization). Descubrimiento de Conocimiento (Knowledge Discovery in Databases). Portal de información sobre la Explotación de Datos y Descubrimiento de Conocimiento. Modelo de Procesos para la Industria del Software. Empresa creadora de CRISP-DM. Empresa creadora de CRISP-DM. Metodología para el desarrollo de proyectos de Explotación de Información: Producto (Product), Lugar (Place), Precio (Price), Tiempo (Time) y Cantidad (Quantity). Metodología para el desarrollo de proyectos de Explotación de Información: Muestreo (Sample), Exploración (Explore), Modificación (Modify), Modelado (Model) y Valoración (Assess). Empresa creadora de CRISP-DM. vii

12 NOMENCLATURA viii

13 INTRODUCCIÓN 1. INTRODUCCIÓN En este Capítulo se plantea la importancia del Trabajo de Especialidad (sección 1.1), se establecen los objetivos (sección 1.2), y se resume la estructura de la misma (sección 1.3) IMPORTANCIA DEL TRABAJO DE ESPECIALIDAD En los últimos años, debido al desarrollo tecnológico a niveles exponenciales tanto en el área de cómputo como en la de transmisión de datos, ha sido posible que se gestionen de una mejor manera el manejo y almacenamiento de la información [Molina Félix, 2002]. Es así, que existen factores importantes que nos han llevado a este suceso: - El abaratamiento de los sistemas de almacenamiento tanto temporal como permanente. - El incremento de las velocidades de cómputo en los procesadores. - Las mejoras en la confiabilidad y aumento de la velocidad en la transmisión de datos. - El desarrollo de sistemas administradores de bases de datos más poderosos. Como consecuencia, el almacenamiento de la información en las bases de datos ha crecido considerablemente. Sin embargo la utilidad de este crecimiento en cuanto al volumen de información con que se cuenta, es que se pueda obtener un uso eficiente del conocimiento y la información para lograr el éxito de una organización. La necesidad de las organizaciones, de obtener un mayor conocimiento del mercado en general y de sus clientes, las ha llevado al desarrollo de la disciplina conocida como Data Mining (DM). [Gutiérrez F., 2007]. Es así que los proyectos de explotación de información, adquieren relevancia, con características propias que los diferencian de los demás tipos de proyectos de Software tradicionales. Las clásicas etapas de análisis, diseño, desarrollo, integración y testeo, no encajan con las etapas naturales de los procesos de desarrollo de este tipo de proyectos. En consecuencia, herramientas de la Ingeniería de Software clásica no son aplicables a este tipo de proyectos [García Martínez et al., 2011]. Según señala [Pyle, 2004] en su artículo This Way Failures Lies, no todos los proyectos de minería son exitosos y agrega además que aunque hay muchas vías hacia el éxito de la minería de datos, las trayectorias a la fallas se siguen demasiado a menudo. Al comienzo de un proyecto resulta crítica la decisión sobre qué ciclo de vida se elegirá para el proyecto en cuestión. [Britos et al., 2006; Juristo, 2003]. 1

14 INTRODUCCIÓN La idea de buscar ciclos de vida que describan los estados por los que pasa el producto, surge de la necesidad de tener un esquema que sirva como base para planificar, organizar, asignar personal, coordinar, presupuestar, y dirigir las actividades de la construcción de software. [Juristo, 2003]. En ese contexto resulta relevante, la planificación y organización sistemática y la adecuación de metodologías y modelos al especificar el ciclo de vida que seguirá el producto en proyectos de explotación de información. Al comienzo de un proyecto resulta crítica la decisión sobre qué ciclo de vida se elegirá para el proyecto en cuestión. El éxito de un proyecto dependerá del ciclo de vida seleccionado para llevar a cabo el desarrollo del proyecto en cuestión, ya que puede ayudar a garantizar que se ejecuten los pasos necesarios para alcanzar el objetivo planteado [Mariscal et al., 2007] OBJETIVOS Objetivo General - Construir un estado del arte sobre modelos de ciclo de vida para proyectos de explotación de información Objetivos Específicos - Presentación del dominio de la aplicación del proyecto. Orígenes y su crecimiento en la actualidad. - Conceptualizar la importancia de la selección un modelo de ciclo de vida acorde a un proyecto del tipo explotación de información. - Descripción de diferentes ciclos de vida conocidos en ingeniería del software y metodologías de desarrollo de proyectos de explotación de información considerados en el estudio. - Definición de los modelos que más se adapten a proyectos de Dataminig, teniendo en cuenta aspectos tales como la adaptación a los cambios en las iteraciones, la prueba y verificación en cada momento del ciclo y los riesgos existentes en cualquier Proyecto de Explotación de Información, entre otros. 2

15 INTRODUCCIÓN 1.3. ALCANCE El alcance del trabajo se orienta, en un principio a establecer los modelos de ciclo de vida de los proyectos de ingeniería de software. En el Capítulo 1, se plantea la importancia del Trabajo de Especialidad, Objetivos, tanto general, como los objetivos específicos, y se resume el enfoque a dar a la investigación. En el Capítulo 2, se realiza una presentación de los distintos modelos de ciclo de vida, junto con la importancia de empezar un proyecto a partir de tener definido el modelo a aplicar, y se presentan las características asociadas a cada uno de los modelos, a partir de allí, se orienta a los proyectos de explotación de Información, conceptos y el estado de desarrollo de este tipo de proyectos, se hace referencia al Modelo de Procesos para proyectos de Explotación de Información desarrollado por Vanrell. En el Capítulo 3, se presentan las conclusiones resultantes de este trabajo y la orientación de esta investigación. Queda excluida de este trabajo el desarrollo del modelo de ciclo de vida a especificar a partir del modelo espiral referenciado aplicado a los proyectos de explotación de la información que deberá incluirse en un modelo creado para dichos proyectos así como la construcción del modelo. 3

16 INTRODUCCIÓN 4

17 2. ESTADO DE LA CUESTION En este capítulo se describe en primera instancia, el dominio de aplicación del Proyecto. Se presenta el concepto de Ciclo de Vida. Se describen los modelos de ciclos de vida que se consideran en este proyecto: Para el estudio, se tendrán en cuenta los siguientes modelos: - Modelo en cascada - Modelo iterativo - Modelo de desarrollo incremental - Modelo en espiral - Metodología IDEAL - Modelo Propuesto Se hace una breve introducción de los conceptos básicos, se describen las fases que los constituyen y en algunos casos se presentan las ventajas y desventajas. Si bien, como consecuencia de la experiencia acumulada en proyectos de Explotación de Información se han ido desarrollando metodologías que permiten gestionar esta complejidad de una manera uniforme. La comunidad científica considera metodologías probadas a CRISP-DM, SEMMA y P3TQ [Rodríguez et al., 2010]. En esta ocasión, se tomará como objeto de presentación la metodología CRISP-DM, tomando inicialmente como referencia el análisis de Vanrell en su tesis (2012) y debido a que está diseñada como una metodología independiente de la herramienta tecnológica a utilizar en la Explotación de Datos, haciéndola más flexible. Identifica problemas de inteligencia de negocio y a su vez, identifica las relaciones entre las técnicas de explotación de información y las variables que modelan los problemas de inteligencia de negocio esbozando parcialmente los procesos a desarrollar [Gambin D., Pallota E., 2009] Consecutivamente, se presenta la definición de lo que es un proyecto de Explotación de Información teniendo en cuenta diferentes conceptos. Su Evolución y su importancia en el contexto de Negocios. Se explica la importancia de establecer un modelo de ciclo de vida para este tipo de proyectos. Esta Investigación tiene como meta principal presentar una serie de modelos de ciclo de vida para proponer un Modelo de Ciclo de Vida que contemple aspectos tales como la posibilidad de adaptación a los cambios sin afectar la salida en cada etapa del proyecto de software, los riesgos existentes en cualquier Proyecto de Explotación de Información, el compromiso de los interesados, entre otros, teniendo en cuenta inicialmente la metodología CRISP-DM y, luego, el Modelo de 5

18 Procesos presentado por Vanrell, agregándole las actividades pertenecientes a los procesos de Administración de Proyectos Dominio de aplicación de proyectos de explotación de información El uso de Data Mining en organizaciones de diversa índole ha ido aumentando gradualmente en la última década [Piatetsky-Shapiro, 2007]. En la actualidad se utiliza en procesos que incluyen CRM, investigación de mercado, análisis de la cadena de abastecimiento, análisis médico y diagnóstico, análisis financiero y detección de fraudes [KDNuggets, 2007]. Industries / Fields where you applied Analytics / Data Mining in 2012? [196] electores 2.012% de los votantes 2011% de los votantes Analíticos de CRM / Consumidor (56) 28.6% 25.0% Cuidado de la salud / HR (32) 16,3% 16,7% Venta al por menor (29) 14,8% 10,5% Banca (28) 14,3% 18,9% Educación (28) 14,3% 16,2% Publicidad (26) 13,3% 7,0% Detección de Fraude (25) 12,8% 14,0% Social Media / Redes Sociales (24) 12,2% 13,2% Ciencia (23) 11,7% 13,6% Finanzas (20) 10.2% 11.4% Marketing / Fundraising (19) directo 9,7% 12,3% Buscar / Web content mining (16) 8,2% 5,3% Biotech / Genómica (15) 7.7% 9.2% Seguros (15) 7,7% 12,3% Credit Scoring (14) 7,1% 12,7% 6

19 Manufactura (14) 7,1% 5,3% Médico / Farmacia (13) 6,6% 9,6% Telecom / Cable (13) 6,6% 11,0% web usage mining (13) 6,6% 7,0% Software (11) 5,6% 7,0% Comercio electrónico (10) 5,1% 5,3% Gobierno / Militar (10) 5,1% 7,5% Entretenimiento / Música / TV / Cine (9) 4,6% 3,5% Inversiones / Acciones (8) 4,1% 4,4% Seguridad / Anti-terrorismo (7) 3,6% 1,8% Viajes / Hospitalidad (6) 3,1% 7,5% Análisis de políticas / Estudios Sociales (2) 1,0% 1,8% Junk / Anti-spam (1) 0,5% 1,3% Otros (20) 10,2% 7,5% TABLA 2.1 Industrias y Campos de Aplicación de Data Mining (basado en Sin embargo, estos avances del Data Mining en las áreas de negocios no han estado exentos de problemas, errores y fracasos. A pesar del fuerte desarrollo de herramientas y técnicas de DM y del creciente uso en las organizaciones públicas y privadas, para el logro de sus objetivos estratégicos, los resultados obtenidos no reflejan la gran inversión y difusión de dichas herramientas. [Gutiérrez F., 2007] 2.2. CICLO DE VIDA DE UN PROYECTO DE SOFTWARE La norma IEEE 1074 (Estándar IEEE del Ciclo de Vida para el Proceso de Desarrollo de Software) [IEEE, 1991] define ciclo de vida como: una aproximación lógica de la adquisición, el suministro, el desarrollo, la explotación y el mantenimiento del software. 7

20 La norma ISO (Proceso del Ciclo de Vida del Software) [ISO, 1994], define ciclo de vida como: un marco de referencia, que contiene los procesos, las actividades y tareas involucradas en el desarrollo, la explotación y el mantenimiento de un producto software, abarcando la vida del sistema desde la definición de los requisitos hasta la finalización de su uso. Un modelo de ciclo de vida es la descripción de las distintas formas de desarrollo de un proyecto. El Ciclo de Vida determina el orden en que se realizaran cada una de las actividades [Mariscal G. et al. 2007]. Del ciclo de vida seleccionado para desarrollar un proyecto dependerá el éxito del mismo, puesto que puede ayudar a asegurar que cada paso que se dé nos lleve a la consecución del objetivo. El proceso de construcción de software puede verse como una cadena de tareas. Las cadenas de tareas son planes idealizados de qué acciones deben realizarse y en qué orden. El software obtenido tras el proceso puede ser visto como el producto que entra al proceso, se transforma (a lo largo de la cadena de tareas) y que sale del proceso hasta obtener el producto deseado. Desde esta perspectiva del producto, se pueden establecer los estados por los que va pasando el producto en un proceso software: la entrada al proceso es una necesidad, que una vez estudiada se convierte en una especificación de requisitos, que posteriormente se transforma en un diseño del sistema, para pasar más adelante a ser un código y finalmente un sistema software completo e integrado. Este enfoque orientado al producto, focalizado en el producto transformado (en lugar del proceso que lo transforma) se llama ciclo de vida. Es decir, el ciclo que el producto software sufre a lo largo de su vida, desde que nace (o se detecta la necesidad) hasta que muere (o se retira el sistema). [Juristo Juzgado, N. b 1996]. El propósito del ciclo de vida es planear, ejecutar y controlar el proyecto de desarrollo de un sistema. El ciclo de vida define las fases y las tareas esenciales para el desarrollo de sistemas, sin importar el tipo o la envergadura del sistema que se intenta construir. [Rossi B. et al. 2003]. Existen varias alternativas de modelos de ciclo de vida conocidos en los proyectos de software. Aunque hay que tener en cuenta, entre otras cosas, el tipo de proyecto en cuanto a complejidad, experiencia con el dominio del problema, conocimiento de los datos que se están analizando, variabilidad, o la caducidad de los mismos. Así pues el proceso de selección de ciclo de vida se considera de utilidad en los proyectos de DM [Mariscal et al., 2007]. Por lo que, se identificarán y analizarán posibles modelos de ciclo de vida para este tipo de proyectos, de tal manera de poder analizar y realizar un proceso de selección del ciclo de vida y llegar a proponer un modelo que resulte adecuado Modelo Cascada 8

21 Este modelo de ciclo de vida fue propuesto por Winston Royce en Es un modelo que admite iteraciones, aunque sólo de una etapa a su inmediata anterior, por más que se represente como un simple modelo en forma de cascada al igual que un ciclo de vida secuencial como el lineal. Después de cada etapa se realiza una o varias revisiones para comprobar si se puede pasar a la siguiente. Como se puede observar, la necesidad de tener en claro los requerimientos al inicio del proyecto es primordial al optar por este modelo. Figura 2.1 Modelo de ciclo de vida Cascada Características Cada fase empieza cuando se ha terminado la fase anterior. Las etapas están organizadas de un modo lógico. Cada etapa incluye una revisión y se necesita de una aceptación antes de poder seguir avanzando a la etapa siguiente. Para pasar de una fase a otra es necesario conseguir todos los objetivos de la etapa previa. [Böehm, B.W. 1981] En este modelo, se debe contar con todos los requerimientos al comienzo del proyecto, y si se han cometido errores y no se detectan en la siguiente etapa, es difícil y costoso corregirlo posteriormente a esa etapa. No refleja el proceso real de desarrollo de software. Los proyectos rara vez siguen el flujo secuencial, puesto que siempre hay iteraciones. Aunque en este modelo la iteración está permitida en etapas contiguas [Macro, A. 1990], en la práctica real la iteración abarca más de una etapa. [Rossi B., 2001] 9

22 Facilita la gestión de control del progreso del desarrollo del sistema, de las fechas de entrega y de los costos esperados. Ventajas Tiene una planificación sencilla Provee un producto con un elevado grado de calidad sin necesidad de un personal altamente calificado. Es adecuado para proyectos en los que se cuenta con todos los requerimientos al comienzo, para desarrollar productos con funcionalidades conocidas, o para proyectos que se entiendan perfectamente desde el principio. Facilita la gestión de control del progreso del desarrollo del sistema, de las fechas de entrega y de los costos esperados. Requiere que el proceso de desarrollo genere una serie de documentos que posteriormente pueden utilizarse para la validación y el mantenimiento del sistema. Desventajas No refleja realmente el proceso de desarrollo del software Se tarda mucho tiempo en pasar por todo el ciclo El mantenimiento se realiza en el código fuente Las revisiones de proyectos de gran complejidad son muy difíciles A menudo, durante el desarrollo, se pueden tomar decisiones que den lugar a diferentes alternativas. El modelo en cascada no reconoce esta situación. Asume que los requisitos de un sistema pueden ser congelados antes de comenzar el diseño. Esto es como decir que el usuario rara vez evoluciona en cuanto a sus necesidades. Cuando se entrega el sistema, éste obviamente no satisfará las expectativas actuales del cliente; en el mejor de los casos sólo cumplirá con las expectativas que tenía tiempo atrás, cuando se comenzó el desarrollo. 10

23 De acuerdo a esto, se presenta la siguiente figura, donde se representa cómo varían las necesidades y expectativas del usuario en el tiempo. Llamando a cada intervalo t0, t1,.tn Figura 2.2 Relación Funcionalidad - Tiempo Resumido, desde el primer momento, cuando empieza el proyecto, no se tiene en claro totalmente todos los requerimientos, después se obtienen requerimientos que no han sido bien traducidos, y cuando se quiere corregir, seguramente se emplea más recursos que el necesario, por ende, el costo es elevado. Hasta que se decide empezar con un nuevo sistema. Por otro lado, si los requerimientos se congelan en un principio. Se pone toda la energía en cumplirlos estrictamente, lo que genera que cuando se llegue a satisfacerlos, la solución sea difícilmente adaptable a otros requerimientos del usuario Modelo Iterativo También derivado del ciclo de vida en cascada puro, este modelo busca reducir el riesgo que surge entre las necesidades del usuario y el producto final, cuando los requerimientos no están claros de parte del usuario, por lo que se hace necesaria la creación de distintos prototipos para presentarlos y conseguir la conformidad del cliente. Es la iteración de varios ciclos de vida en cascada. Al final de cada iteración se le entrega al cliente una versión mejorada o con mayores funcionalidades del producto. El cliente es quien luego de cada iteración, evalúa el producto y lo corrige o propone mejoras. Estas iteraciones se repetirán hasta obtener un producto que satisfaga al cliente. 11

24 Es un modelo ideal a seguir cuando el usuario necesita entregas rápidas aunque el proyecto no esté terminado. Figura 2.3 MODELO ITERATIVO Este modelo de ciclo de vida está estructurado de tal modo que, en cada etapa, se define qué debe hacerse en el próximo paso de descomposición, pero también se documentan los criterios para determinar si el producto compuesto que resulta satisface las expectativas que se tenían hacia él Modelo de Desarrollo Incremental El primero que habló de este nuevo modelo fue Hirsch en Este modelo de ciclo de vida se basa en la filosofía de construir incrementando las funcionalidades del programa. Se realiza construyendo módulos que cumplen las diferentes funciones del sistema. Esto permite ir aumentando gradualmente las capacidades del software. De esta manera, en el caso de que el proyecto sea realizado por un equipo de programadores, puede permitirle a cada miembro desarrollar un módulo particular. Es una repetición del ciclo de vida en cascada, aplicándose este ciclo en cada funcionalidad del programa a construir. Al final de cada ciclo se entrega una versión al cliente que contiene una nueva funcionalidad. Así se obtiene una mayor adaptabilidad y se logra mejorar el software. Una forma de reducir los riesgos es ir construyendo partes del sistema adoptando este modelo. 12

25 Este modelo propone desarrollar sistemas produciendo en primer lugar las funciones esenciales de operación y, a continuación, proporcionar a los usuarios mejoras y versiones más capaces del sistema a intervalos regulares. Combina el ciclo de vida clásico del software con mejoras iterativas a nivel del desarrollo del sistema global. Figura 2.4 MODELO INCREMENTAL Es un modelo ideal a seguir cuando el usuario necesita realizar entregas rápidas y el proyecto aún no esté terminado Modelo Espiral El desarrollo en Espiral es un modelo de ciclo de vida del software definido por primera vez por Barry Boehm en 1986.El modelo en espiral es un modelo de proceso de software evolutivo. Este modelo acepta que los requerimientos del usuario pueden cambiar en cualquier momento. En el modelo espiral, el software se desarrolla en una serie de versiones incrementales. Durante las primeras iteraciones la versión incremental podría ser un prototipo, durante las últimas iteraciones se producen versiones cada vez más completas del sistema diseñado. 13

26 El modelo en espiral para el desarrollo de software representa un enfoque dirigido por el riesgo para el análisis y estructuración del proceso software. Fue presentado por primera vez por Böehm en El enfoque incorpora métodos de proceso dirigidos por las especificaciones y por los prototipos. Esto se lleva a cabo representando ciclos de desarrollo iterativos en forma de espiral, denotando los ciclos internos del ciclo de vida análisis y prototipado precoz, y los externos, el modelo clásico. La dimensión radial indica los costes de desarrollo acumulativos y la angular el progreso hecho en cumplimentar cada desarrollo en espiral. El análisis de riesgos, que busca identificar situaciones que pueden causar el fracaso o sobrepasar el presupuesto o plazo, aparecen durante cada ciclo de la espiral. En cada ciclo, el análisis del riesgo representa groseramente la misma cantidad de desplazamiento angular, mientras que el volumen desplazado barrido denota crecimiento de los niveles de esfuerzo requeridos para el análisis del riesgo como se ve en la figura 2.5. Figura 2.5 modelo espiral No hay un número definido de iteraciones. Las iteraciones debe decidirlas el equipo de gestión de proyecto. Cada vuelta se divide en 4 sectores: Planeación: determinación de los objetivos, alternativas y restricciones 14

27 Análisis de riesgo: análisis de alternativas e identificación/resolución de riesgos Ingeniería: desarrollo del producto hasta "el siguiente nivel". Evaluación: valoración por parte del cliente de los resultados obtenidos. El movimiento de la espiral, ampliando con cada iteración su amplitud radial, indica que cada vez se van construyendo versiones sucesivas del software, cada vez más completas. Uno de los puntos más interesantes del modelo, es la introducción al proceso de desarrollo a las actividades de análisis de los riesgos asociados al desarrollo y a la evaluación por parte del cliente de los resultados del software. Este modelo de Böehm permite observar mejor todos los elementos del proceso (incluidos riesgos, objetivos, etc.). Es una mejor representación de los modelos de ciclo de vida. Combinan la naturaleza iterativa del prototipado con los aspectos de control sistemático del modelo en cascada. El modelo evolutivo, en espiral o dirigido por riesgos consiste en desarrollar el sistema a través de varias iteraciones por un conjunto de tareas. En cada iteración se producen versiones incrementales. Las regiones básicas que se identifican en el modelo en espiral son: identificación de objetivos, restricciones y alternativas para el ciclo de desarrollo; evaluación de las alternativas con respecto a los objetivos y restricciones, que conlleva la identificación y clasificación de los riesgos asociados a las alternativas; desarrollo de dichas alternativas a través de un plan de trabajo y, por último, evaluación por parte del cliente de los productos desarrollados en esa fase. Los principales problemas de este modelo es que aún no ha sido probada su eficacia y los clientes pueden ser reacios a su aplicación. [Boehm B. W., 1993] Algunas ventajas es que puede adaptarse y aplicarse a lo largo de la vida del software, como el software evoluciona a medida que progresa el proceso, el desarrollador y el cliente comprenden y reaccionan mejor ante riesgos en cada uno de los nivele evolutivos. Además, si se aplica adecuadamente debe reducir los riesgos antes de que se conviertan en problemas. La contra es que resulta difícil convencer a grandes clientes de que el enfoque evolutivo es controlable, debido a su elevada complejidad no se aconseja utilizarlo en pequeños sistemas ya que genera mucho tiempo en el desarrollo del sistema, además de ser costoso. Requiere experiencia en la identificación de riesgos Metodología IDEAL La metodología I.D.E.A.L. propone el desarrollo de un Sistema Basado en Conocimientos - SBC, presenta un ciclo de vida troncocónico en tres dimensiones [Gómez, A. et al. 1997]. Su base es un modelo en espiral [Böehm, B.W. 1987] y la tercera dimensión representa el mantenimiento perfectivo una vez implementado el Sistema Experto. El eje del cono representa la calidad de nuevos 15

28 conocimientos, la espiral va de mayor diámetro (más conocimientos) a menor y de abajo a arriba (menor calidad a mayor calidad). En efecto, al principio del uso del SBC (una vez implementado) se pueden obtener conocimientos de distintas calidades, pero a medida que se usa el sistema, se refina y cada vez se obtiene menos conocimientos pero de una mayor calidad. Esta metodología se ajusta a la tendencia del software actual, esto es: (1) Ser reutilizable. (2) Ser integrable. (3) Poseer requisitos abiertos. (4) Diversidad de modelos computacionales. Los requisitos están sometidos a constantes cambios y por ende el sistema también, por lo que como resultado se obtiene un sistema en constante evolución, debido a esto puede considerarse como un prototipo en constante perfeccionamiento, mediante el agregado de nuevos marcos compuestos, mediante nuevas técnicas de descomposición del problema, mediante nuevas formas de documentación o estándares a los que debe ajustarse. El objetivo de esta metodología es conseguir un proceso de mejora gradual en base al conocimiento del experto. Características del Ciclo de vida en espiral cónico de tres dimensiones: - Estructura en espiral: cada fase finaliza con el desarrollo de un prototipo y el sistema final a un cierto nivel de conocimiento. - Estructura cónica: para adición de nuevos conocimientos durante la vida del Sistema Basado en Conocimiento con respecto al eje de adquisición de conocimiento. IDEAL es el acrónimo de las fases que la componen (Identificación, Desarrollo, Ejecución, Acción, Logro), es apta para la generación de sistemas informáticos con requisitos abiertos y diversidad, reutilizables e integrables. Plantea en forma sistemática una serie de etapas a seguir para desarrollar un sistema basado en conocimientos: Definición del Problema, Viabilidad del Proyecto, Adquisición, Conceptualización y Formalización de conocimientos, lmplementación del Prototipo, Evaluación de la lmplementación. Propone un ciclo de vida en espiral cónico en tres dimensiones, en donde cada fase del ciclo finaliza con el desarrollo de un prototipo. El prototipo desarrollado conduce a la siguiente fase del ciclo mediante la incorporación sistemática de conocimientos producidos por el propio uso del mismo (Gómez et al., 1997). Las etapas más importantes del desarrollo de cada uno de los prototipos son la Adquisición, la Conceptualización y la Formalización de los Conocimientos que dominan los expertos y la Evaluación de los Conocimientos implementados como un sistema de información. 16

29 Figura 2.6 Visión lateral del modelo tronco-cónico del ciclo de vida de la Metodología IDEAL. Según Rossi, en la tesis de maestría escrita el año 2001 titulada Sistema experto de ayuda para la selección del modelo de ciclo de vida, el objetivo de esta metodología es conseguir un proceso de mejora gradual en base al conocimiento del experto y consta de las siguientes fases: FASE I: Requerimientos, viabilidad, especificación técnica I.1. Plan de requisitos y adquisición de conocimientos. I.2. Evaluación y selección de la tarea. I.3 Definición de las características de las tareas. FASE II: desarrollo de los prototipos de demostración, investigación, campo y operacional. II.1. Concepción de la solución: Descomposición en subproblemas y determinación de analogías. II.2. Adquisición y Conceptualización de los conocimientos. II.3. Formalización de los conocimientos y definición de la arquitectura. II.4. Selección de la herramienta e implementación. II.5. Validación y evaluación del prototipo. II.6. Definición de nuevos requisitos, especificaciones y diseño. FASE III: Ejecución de la construcción del sistema integrado. III.1. Requisitos y diseño de la integración con otros sistemas. III.2. Implementación y evaluación de la integración. III.3. Aceptación por el usuario del sistema final. FASE IV: Actuación para conseguir el mantenimiento perfectivo. 17

30 IV.1. Definir el mantenimiento del sistema global. IV.2. Definir el mantenimiento de las bases de conocimientos. IV.3. Adquisición de nuevos conocimientos y actualización del sistema. FASE V: Lograr una adecuada transferencia tecnológica. V.1. Organizar la transferencia tecnológica. V.2. Completar la documentación del sistema basado en conocimientos construido. Figura 2.7 Fases de la Metodología IDEAL [García Martínez R., Britos P., 2008] Introducción a la Ingeniería del Conocimiento 18

31 Figura 2.8 Visión desde arriba del Modelo Tronco-Cónico del Ciclo de Vida de la Metodología IDEAL Metodología CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) CRISP DM, fue creada por el grupo de empresas SPSS, NCR y Daimer Chrysler en el año 2000, y es actualmente la guía de referencia más utilizada en el desarrollo de proyectos de minería de datos. Como se puede constatar en la gráfica publicada el año 2007 por kdnuggets.com, que representa el resultado obtenido en sucesivas encuestas efectuadas durante los últimos años, respecto del grado de utilización de las principales guías de desarrollo de proyectos de Data Mining. En ella se puede observar que es la guía de referencia más ampliamente utilizada. 19

32 Encuesta Qué metodología principal está utilizando para la minería de datos? [150 votos total] CRISP-DM (63) 42% Owner (29) 19% Seguro Médico para Maestros (19) 13% Proceso KDD (11) 7% Mis organizaciones (8) 5% Metodología de dominio específico (7) 5% Otros metodología, no específico de dominio (6) 4% Ninguno (7) 5% TABLA 2.2 Metodologías utilizadas en Data Mining ([kdnuggets, 2007]) La metodología CRISP-DM [Chapman et al., 2000] se encuentra definida en base a un modelo jerárquico de procesos. Nos enfocaremos en los procesos del nivel superior que son lo suficientemente genéricos como para cubrir todas las posibles aplicaciones de explotación de información. Esta metodología define un ciclo de vida de los proyectos de explotación de Información que define las principales fases de un proyecto de este tipo: Entendimiento de Negocios, Entendimiento de los Datos, Preparación de los Datos, Modelado, Evaluación y Despliegue, sus tareas respectivas, y las relaciones entre estas tareas. En este nivel de descripción, no es posible identificar todas las relaciones. Las relaciones podrían existir entre cualquier tarea de minería de datos según los objetivos, el contexto, y el interés del usuario sobre los datos. Además, se puede observar que estas fases difieren de las fases definidas para un proyecto de desarrollo de software clásico (inicio, requerimientos, análisis y diseño, construcción, integración y pruebas y cierre). 20

33 Figura 2.9 Fases del modelo de referencia CRISP DM [Chapman et al, 2000] Características: La secuencia de las fases no es rígida. El movimiento hacia adelante y hacia atrás entre fases diferentes es siempre requerido. El resultado de cada fase determina que la fase, o la tarea particular de una fase, tienen que ser realizados después. Las flechas indican las más importantes y frecuentes dependencias entre fases. El círculo externo en la Figura 2 simboliza la naturaleza cíclica de la minería de datos. La minería de datos no se termina una vez que la solución es desplegada. Las informaciones ocultas durante el proceso y la solución desplegada pueden provocar nuevas, a menudo más - preguntas enfocadas en el negocio. Los procesos de minería subsecuentes se beneficiarán de las experiencias previas [Gutiérrez F. M., 2007]. A continuación se refiere sintéticamente, cada una de las fases identificadas por CRISP-DM. - Entendimiento del Negocio: se deben entender los objetivos del proyecto y los requerimientos desde una perspectiva del negocio y luego convertir este conocimiento en una definición de un problema de explotación de información y diseñar un plan preliminar para lograr dichos objetivos. - Entendimiento de los Datos: comienza con la recolección inicial de datos y procede con las acciones para familiarizarse con ellos, identificar problemas de calidad, identificar primeras pautas en los datos o detectar subconjuntos interesantes de las hipótesis de información oculta. 21

34 - Preparación de los Datos: cubre todas las actividades para construir el conjunto de datos final desde los datos iniciales, las tareas de esta fase pueden ser realizadas muchas veces y sin un orden preestablecido, incluye tanto la selección de tablas, registros y atributos como transformación y limpieza de datos para herramientas de modelado. - El Modelado: incluye la selección de técnicas de modelado y la calibración de sus parámetros a los valores óptimos, suelen existir distintas técnicas para un mismo problema de explotación de información y cada una de ellas suele tener ciertos requisitos sobre los datos, muchas veces es necesario volver a la fase de preparación de los datos. - La Evaluación: requiere la construcción de uno o varios modelos que aparentan tener la mayor calidad desde una perspectiva de análisis, requiere la evaluación del modelo y revisión de los pasos ejecutados para la construcción del modelo para asegurarnos de lograr los objetivos de negocio, al final de esta fase se debería poder tomar una decisión respecto de la utilización de los resultados. - El Despliegue o Implementación: puede ser tan simple como generar un reporte o tan compleja como implementar un proceso de explotación de información repetible a través de toda la empresa. [Vanrell J., 2012] En la siguiente figura podemos ver claramente las fases que componen la metodología CRISP-DM en el orden secuencial natural de las mismas. Fases componentes de la metodología CRISP-DM. Extraído de [Britos, 2008] Cada una de estas fases se divide en distintas fases de nivel inferior que indican tareas generales a realizar dentro de la misma. A su vez, estas tareas de segundo nivel, son divididas en tareas específicas donde se describen las acciones que deben ser desarrolladas en situaciones específicas. Figura 2.10 Fases CRISP-DM Por ejemplo, si entre las tareas generales se encuentra limpieza de datos en el tercer nivel se indican las tareas que deben desarrollarse para un caso específico como por ejemplo limpieza de datos numéricos o limpieza de datos categóricos. En un cuarto nivel se recogen acciones, decisiones y resultados sobre el proyecto de Explotación de Información [Britos, 2008]. Esta abstracción de procesos puede verse gráficamente en la figura

35 Figura 2.11 Niveles de abstracción de procesos de CRISP-DM. Extraído de [Chapman et al., 2000] Para asistir al usuario de la metodología se proporcionan dos documentos distintos que serán utilizados como herramienta de ayuda al desarrollo de los proyectos de explotación de información: el modelo de referencia y la guía de usuario. En el primer documento se describen en forma general las fases, tareas generales y salidas del proyecto de Explotación de Información en general. La guía del usuario proporciona información más detallada sobre cómo aplicar el modelo de referencia a los proyectos específicos. Proporciona consejos y listas de comprobación sobre las tareas correspondientes a cada una de las fases Modelo de Procesos para Proyectos de Explotación de Información Basado en la tesis de Vanrell [2012], donde a partir de las investigaciones realizadas en ese trabajo se detectaron distintos problemas en las herramientas actuales para el desarrollo de proyectos de Explotación de Información, entre ellos se mencionan: las carencias detectadas en el área de gestión de proyectos y de la empresa en las metodologías utilizadas actualmente para el desarrollo de proyectos de Explotación de Información; los modelos de desarrollo tradicionales no se adecúan a los proyectos de Explotación de Información, dado que las etapas naturales de los procesos de desarrollo de software clásico son diferentes a las de los proyectos de Explotación de Información. 23

36 Para la solución de los problemas presentados, en la tesis de Vanrell, se propone una solución basada en el modelo de procesos Competisoft, utilizado para proyectos tradicionales de software, como punto de partida a una adecuación a los proyectos de explotación de información, y utilizando la metodología CRISP-DM, considerada la más completa para este tipo de proyectos. La diferencia más significativa se presenta en los procesos de desarrollo y mantenimiento de software en los cuales Competisoft define como proceso natural el ciclo de fases de un proyecto de software tradicional. Las fases de Inicio, Requisitos, Análisis y Diseño, Construcción, Integración, Pruebas y Cierre no resultan naturales en un proyecto de explotación de información. En este modelo propuesto se incluyeron fases definidas en CRISP-DM y se propusieron actividades y herramientas nuevas que fueron consideradas de utilidad para el modelo. De esta manera, el modelo de procesos presentado, contempla dos procesos bien definidos: - El proceso de Administración de Proyectos cuyo fin es mantener el proceso de desarrollo en movimiento y corregir aquellos desvíos que se produzcan con el fin de lograr una finalización exitosa del proyecto. - El proceso de Desarrollo de Proyectos cuyo fin es la producción del proyecto en sí, e intenta cubrir todas las etapas de ejecución del mismo, desde la toma de requerimientos hasta la entrega del producto final al cliente. Fases del Proceso de Administración de Proyectos: - Planificación/Entendimiento del negocio - Realización - Evaluación y Control - Cierre/Entrega Fases del Proceso de desarrollo de Proyectos - Entendimiento del negocio - Entendimiento de los datos - Preparación de los datos - Modelado - Evaluación - Entrega Entre los resultados obtenidos por el modelo propuesto, se pueden señalar: la ampliación de los procesos de gestión de COMPETISOFT para que soporten proyectos de explotación de información, una propuesta de reordenamiento de las actividades de CRISP-DM, separando las actividades de desarrollo de las de gestión y la integración de las actividades de gestión de CRISP con las de COMPETISOFT, adaptando estas últimas a proyectos de explotación de información. 24

37 2.3. CONSIDERACIONES Las principales diferencias entre distintos modelos de ciclo de vida están en: - El alcance del ciclo dependiendo de hasta dónde llegue el proyecto correspondiente. Es decir, si es viable el desarrollo de un producto, el desarrollo completo o el desarrollo completo incluída las actualizaciones y el mantenimiento. - Las características (contenidos) de las fases en que dividen el ciclo. Esto puede depender del propio tema al que se refiere el proyecto, o de la organización donde se aplique. - La estructura y la sucesión de las fases que puede ser lineal, con prototipado, o en espiral Comparativa de Modelos En una primera aproximación, la tabla 2.3 busca reflejar, a grandes rasgos, algunos aspectos evaluados en los modelos de ciclo de vida presentados. Por un lado, para proyectos de desarrollo de software clásicos y luego para los proyectos de explotación. Resumen Etapas / Fases MODELOS DE CICLO DE VIDA DE PROYECTOS CLASICOS METODOLOGIA SSBBCC METODOLOGIA PROYECTOS DE E.I. CASCADA INCREMENTAL ESPIRAL IDEAL CRISP-DM Es un enfoque Es un enfoque El modelo en espiral El ciclo de vida del metodológico incremental de es una de las sistema se basa en que ordena desarrollo; busca la metodologías más prototipado rigurosamente forma de disminuir la recomendables para incremental. Lo cual las etapas del repetición del trabajo el desarrollo y implica, que para ciclo de vida del en el proceso de creación de un haber logrado un software, de desarrollo y dar programa, ya que buen prototipo es forma tal que el oportunidad de consta de pocas necesario haber inicio década retrasar la toma de etapas o fases, las desarrollado una etapa debe decisiones en los cuales se van serie de prototipos esperar a la requisitos hasta realizando en una hasta lograr aquel finalización de adquirir experiencia manera continua y que satisface los la con el sistema cíclica requisitos inmediatamente considerados por el anterior. experto. fases. 1. Análisis de Requisitos. 2. Diseño del Sistema 1. Requisitos del software. 1. Planificación Determinación de los objetivos, alternativas y restricciones 2. Diseño 2. Análisis de riesgo Análisis de alternativas e identificación/resoluc ión de riesgos 3. Codificación 3. Codificación 3. Ingeniería Desarrollo del 1. Identificación de la tarea 2. Desarrollo de los prototipos 3. Ejecución de la construcción del Define un ciclo de vida de los proyectos de explotación de información que establece las principales fases de un proyecto junto con las relaciones entre las mismas, estas relaciones son las más comunes aunque pueden establecerse entre cualquiera de las 1. Comprensión del negocio 2. Comprensión de los datos 3. Preparación de datos 25

38 Comparac ión producto hasta "el siguiente nivel" 4. Prueba 4. Mantenimiento 4. Evaluación Valoración por parte del cliente de los resultados obtenidos. 5. Mantenimiento sistema integrado 4. Actuación para conseguir el mantenimiento perfectivo 5. Lograr una adecuada transferencia tecnológica 4. Modelado 5. Evaluación Desarrollo Implementación CASCADA INCREMENTAL ESPIRAL IDEAL CRISP-DM 1. Tiende a no 1. Se evitan 1. Trata de mejorar 1. Propone un ciclo reflejar proyectos largos y se los ciclos de vida de vida en espiral realmente el entrega Algo de clásicos y prototipos. cónico en tres proceso de valor a los usuarios dimensiones, en desarrollo del con cierta frecuencia donde cada fase del software ciclo finaliza con el desarrollo de un 2. Insume mucho tiempo en pasar por todo el ciclo 3. Su comunicación con el usuario final es poco interactiva 4. El mantenimiento se realiza en el código fuente. 5. Las revisiones de proyectos de gran complejidad son muy difíciles. 6. Impone una estructura de gestión de proyectos. 2. El usuario se involucra más 3. Difícil de evaluar el costo total 4. Difícil de aplicar a sistemas transaccionales que tienden a ser integrados y a operar como un todo. 5. Requiere gestores experimentados 6. Los errores en los requisitos se detectan tarde. 2. Permite acomodar otros modelos 3. Incorpora objetivos de calidad y gestión de riesgos 4. Elimina errores y alternativas innecesarias al comienzo. 5. Permite iteraciones, vuelta atrás y finalizaciones rápidas 6. Cada ciclo empieza identificando: Los objetivos de la porción correspondiente, Las alternativas, Restricciones prototipo. 2. El cada fase el prototipo desarrollado incorpora conocimientos producidos por el propio uso del mismo 3. Los requisitos están sometidos a constantes cambios. 4. El resultado es un sistema en constante evolución. 1.Identifican técnicas de explotación de información utilizables 2. Identifica los distintos problemas de inteligencia de negocio y hace una caracterización parcialmente abstracta de los mismos. 3. La sucesión de fases, no es necesariamente rígida. 4. Tiene un único proceso en el cual se realizan todas las tareas propuestas. 26

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