Descripción del proyecto
ACTUALMENTE EXISTEN DIFERENTES SOLUCIONES TECNOLOGICAS PARA EL ALMACENAMIENTO Y MANIPULACION DE INFORMACION: BASES DE DATOS OLTP, BASES DE DATOS OLAP, DATA LAKES, ETC. CADA UNA DESCANSA SOBRE UNA ARQUITECTURA ORIENTADA A SU USO. EN ESTE TRABAJO QUEREMOS ENRIQUECER EL PARADIGMA DE COMPRESION DE DATOS POR GRANULARIDAD A LOS REPOSITORIOS OLAP PARA REDUCIR LA BRECHA EN LA CAPACIDAD DE ALMACENAMIENTO SOBRE LOS DATA LAKES. PROPONEMOS GENERALIZAR LA TECNICA DE REDUCCION QUE OPTIMICE EL USO DE LA DESCOMPRESION EN LA EJECUCION DE LAS CONSULTAS. ESTE PROYECTO SE PRESENTA POR TANTO EN LA MODALIDAD DE INVESTIGACION ORIENTADA, MAS CONCRETAMENTE EN LA MODELIZACION Y ANALISIS MATEMATICO Y NUEVAS SOLUCIONES MATEMATICAS PARA CIENCIA Y TECNOLOGIA.EL OBJETIVO GENERAL DEL PROYECTO ES EL DISEÑO DE MODELOS MATEMATICOS QUE INTRODUCEN UN PARADIGMA APROXIMADO PARA EL DESARROLLO DE CONSULTAS POR ITERACION A LA INFORMACION TRANSFORMADA A PARTIR DE GRANDES VOLUMENES DE DATOS QUE HA SIDO PREVIAMENTE COMPACTADA USANDO MECANISMOS DE COMPRESION. EN CONCRETO, SE PRETENDE DISEÑAR UN MODELO MATEMATICO EN EL MARCO DEL ANALISIS FORMAL DE CONCEPTOS (FCA). ESTA ES UNA SOLIDA TEORIA MATEMATICA QUE PERMITE EL ALMACENAMIENTO DE INFORMACION EN FORMA TABULAR Y PERMITE DESCUBRIR Y MANEJAR EL CONOCIMIENTO COMPLETO DE LA INFORMACION APORTADA POR LOS DATOS. PARA ELLO, PROPONEMOS POR UN LADO, INTRODUCIR ESTRUCTURAS PROPIAS DE LA TEORIA DE CONJUNTOS APROXIMADOS Y DE LA TEORIA DE CONJUNTOS DIFUSOS PARA ALMACENAR LA INFORMACION COMPRIMIDA Y, POR OTRO, DEFINIR LOGICAS TRIVALUADAS, CUATRIVALUADAS Y BIRRETICULOS PARA MANEJAR EFICIENTEMENTE LOS DATASETS COMPACTADOS. ASI, EL MODELO APORTARA A LAS TECNICAS DE FCA LA CAPACIDAD DE ANALIZAR EL CONTEXTO FORMAL O DATASET CON DIFERENTES NIVELES DE GRANULARIDAD CON EL FIN DE ABSTRAER Y CONSIDERAR SOLO AQUELLA INFORMACION QUE SIRVA A UN INTERES ESPECIFICO. ES DECIR, CONSIDERAREMOS LA EXISTENCIA DE DIVERSOS CONTEXTOS PARCIALES Y SUS RELACIONES COMO SOPORTE FORMAL AL PARADIGMA DE COMPRESION GRANULAR. AL ENFOCARSE EN DIFERENTES NIVELES DE GRANULARIDAD, SE PUEDEN OBTENER DIFERENTES NIVELES DE CONOCIMIENTO, ASI COMO UNA MAYOR COMPRENSION DE LA ESTRUCTURA DE CONOCIMIENTO INHERENTE. LA ARQUITECTURA NO SE QUEDARA TAN SOLO EN EL MECANISMO DE COMPRESION/DESCOMPRESION, SINO QUE INCLUIRA TECNICAS DE EXTRACCION DEL CONOCIMIENTO EN TERMINOS DE SISTEMAS IMPLICACIONALES APROXIMADOS. DE ESTE MODO, SACAREMOS TODO EL PARTIDO A LA SEMANTICA DE LOS DATOS MOSTRANDO LAS RELACIONES ENTRE ATRIBUTOS Y DISEÑAREMOS MECANISMOS DE RAZONAMIENTO AUTOMATICO, PASO PREVIO PARA EL DESARROLLO DE APLICACIONES EFICIENTES. LOS METODOS DE RAZONAMIENTO ESTARAN FUERTEMENTE CONECTADOS AL PARADIGMA DE SIMPLIFICACION QUE HA DADO LUGAR A UNA FAMILIA DE LOGICAS PARA DIFERENTES GENERALIZACIONES EN FCA.COMO OBJETIVO ULTIMO DE ESTE PROYECTO, PRETENDEMOS PRODUCIR TRES TIPOS DE FRUTOS. POR UN LADO, DISEÑAR HERRAMIENTAS, YA SEAN PAQUETES O SOFTWARE ESPECIFICO, PARA PODER EJECUTAR LOS METODOS DISEÑADOS. DESDE AHI CONSTRUIREMOS APLICACIONES QUE DARAN PIE AL TERCERO DE NUESTROS FRUTOS: LOS CASOS DE EXITO. NOS CENTRAREMOS ESPECIALMENTE EN EL SECTOR TURISTICO POR VARIAS RAZONES: POR NUESTRA EXPERIENCIA PREVIA EN ESTE AMBITO, POR LA PUJANZA DEL SECTOR A NIVEL LOCAL, AUTONOMICO Y ESTATAL Y TAMBIEN POR LA CRECIENTE DEMANDA DE MECANISMOS DE INTELIGENCIA COMPUTACIONAL. ELLO ADEMAS, APOSTARIA POR UNA EXPLOTACION DE LOS RECURSOS DE FORMA MAS RESPONSABLE, FAVORECIENDO UN TURISMO SOSTENIBLE. NALISIS FORMAL DE CONCEPTOS\CONJUNTOS DIFUSOS Y APROXIMADOS\LOGICA Y RAZONAMIENTO AUTOMATICO\SISTEMAS IMPLICACIONES