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PID2020-112540RB-C43

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UNA APROXIMACION HOLISTICA DE SMART DATA PARA EL ANALISIS DE DATOS GUIADO POR EL...

UNA APROXIMACION HOLISTICA DE SMART DATA PARA EL ANALISIS DE DATOS GUIADO POR EL CONTEXTO: APRENDIZAJE AUTOMATICO INTELIGENTE PARA EL MODELADO Y ANALISIS DEL NEGOCIO EL PROYECTO AETHER TIENE POR OBJETIVO PRINCIPAL DEFINIR Y DESARROLLAR UN MARCO DE REFERENCIA QUE REUNA DIFERENTES TECNICAS DE ANALISIS DE DATOS DE INTERES EN VARIAS AREAS DE INVESTIGACION (POR EJEMPLO, EN PROCESOS EMPRESARIALES Y... ver más

01/01/2020

218K€

Presupuesto del proyecto: 218K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ALICANTE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1053

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ALICANTE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1053

Presupuesto del proyecto 218K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL PROYECTO AETHER TIENE POR OBJETIVO PRINCIPAL DEFINIR Y DESARROLLAR UN MARCO DE REFERENCIA QUE REUNA DIFERENTES TECNICAS DE ANALISIS DE DATOS DE INTERES EN VARIAS AREAS DE INVESTIGACION (POR EJEMPLO, EN PROCESOS EMPRESARIALES Y ANALISIS DE NEGOCIOS) Y LO SUFICIENTEMENTE GENERAL COMO PARA PODER ADAPTARSE A UNA AMPLIA GAMA DE CONTEXTOS HETEROGENEOS. ESTE MARCO SE ENFOCA NO SOLO EN EL RECORRIDO DE LOS DATOS DESDE LAS FUENTES DE DATOS (INCLUIDA SU CARACTERIZACION) HASTA LOS RESULTADOS (INCLUIDA SU EXPLICABILIDAD), SINO TAMBIEN EN ASPECTOS TRANSVERSALES COMO LA SEMANTICA DEL DOMINIO, LA CALIDAD DE LOS DATOS, LA SEGURIDAD, LOS PROCESOS DE NEGOCIO O LOS INDICADORES DE RENDIMIENTO. SIN EMBARGO, ESTE CONOCIMIENTO ESTA DISPERSO EN VARIAS AREAS DE INVESTIGACION, LO QUE HACE QUE ESTE OBJETIVO SEA DEMASIADO AMBICIOSO PARA SER ABORDADO POR CADA UNO DE LOS SUBPROYECTOS DE FORMA INDIVIDUAL. LA CONSECUCION DE ESTE OBJETIVO REQUIERE DE AVANCES SIGNIFICATIVOS EN EL AREA DE ANALISIS DE DATOS Y APLICACION DE TECNICAS DE MACHINE LEARNING PARA EL ANALISIS DEL NEGOCIO. EN LA ACTUALIDAD, EL ANALISIS SE ABORDA EN GRAN MEDIDA DEPENDIENDO DEL CONOCIMIENTO EXPERTO DE LOS USUARIOS, QUE RARA VEZ TIENEN CONOCIMIENTOS TECNOLOGICOS O DE PROCESAMIENTO DE DATOS. POR ELLO, RESULTA DIFICIL TRANSFORMAR ESTE CONOCIMIENTO EN ANALISIS ESPECIFICOS Y, A SU VEZ, PRESENTAR LOS RESULTADOS DE ESTE ANALISIS DE FORMA ENTENDIBLE Y CONFIABLE PARA LOS USUARIOS. LA INTRODUCCION DE ASPECTOS SEMANTICOS, LA PROFUNDIZACION EN LA EXPLICABILIDAD DEL ANALISIS Y SUS RESULTADOS Y, EN DEFINITIVA, LA APROXIMACION HOLISTICA AL ANALISIS DE DATOS PLANTEADA EN EL PROYECTO, DARAN COMO RESULTADO PROCESOS DE ANALISIS MAS SENCILLOS, POTENTES, E INTUITIVOS, QUE PERMITIRAN ESCOGER DE MANERA MAS ADECUADA LAS TECNICAS Y ALGORITMOS A UTILIZAR. A SU VEZ, LOS RESULTADOS OBTENIDOS ESTARAN CONECTADOS CON LOS CONCEPTOS CLAVE DEL DOMINIO, PERMITIENDO APLICAR RAZONAMIENTO AUTOMATICO Y TECNICAS DE MACHINE LEARNING SOBRE ELLOS Y HABILITANDO LA EXPLICABILIDAD Y VISUALIZACION DE LOS MISMOS. COMO RESULTADO, LOS ANALISIS REALIZADOS BAJO ESTE PARADIGMA PERMITIRAN OFRECER UNA MAYOR CANTIDAD DE INFORMACION A LOS USUARIOS Y PRESENTAR DE MANERA MAS CLARA SUS IMPLICACIONES PARA LA ORGANIZACION Y SUS OBJETIVOS. DERIVADO DE LA COMPLEJIDAD DE LOS OBJETIVOS PLANTEADOS, NI EL COORDINADOR NI LOS DEMAS GRUPOS DE INVESTIGACION PUEDEN PRODUCIR UN IMPACTO INDIVIDUALMENTE TAN GRANDE COMO EL DE AFRONTAR JUNTOS ESTOS RETOS DE ANALISIS DE DATOS. EN ESTE SENTIDO, LOS GRUPOS PARTICIPANTES EN LA PRESENTE PROPUESTA MUESTRAN UNA EXPERIENCIA SINERGICA PARA AFRONTAR LINEAS DE INVESTIGACION COMUNES EN ESTA DIRECCION, AUNQUE CON PERSPECTIVAS COMPLEMENTARIAS QUE ENRIQUECERAN EL ENFOQUE GLOBAL. IG DATA\SEMANTICA\ANALITICA DE DATOS\BUSINESS INTELLIGENCE\INTEGRACION DE DATOS\INDICADORES CLAVE DE RENDIMIENTO\PERFILADO DE DATOS\CALIDAD DE DATOS\CONTEXTO DE LOS DATOS\PROCEDENCIA DE LOS DATOS

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