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PID2020-112540RB-C42

Financiado

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 CENTRADA EN LA CALIDAD Y LA SEGURIDAD 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

UCLM

221K€

Presupuesto del proyecto: 221K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 2586

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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UCLM

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 2586

Presupuesto del proyecto 221K€

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, ESTE OBJETIVO DEBE SER SOPORTADO POR DOS ASPECTOS TRANSVERSALES QUE DETERMINAN LA FIABILIDAD DE LOS RESULTADOS, ES NECESARIO GARANTIZAR, POR UN LADO, LA CALIDAD DE LOS DATOS Y, POR OTRO, LA SEGURIDAD DE ESTOS, EN CUANTO AL PRIMER ASPECTO, ESTE SUBPROYECTO ABORDA LOS RETOS TECNOLOGICOS Y METODOLOGICOS RELACIONADOS CON LA PARTICULARIZACION DE LOS METODOS DE MEDICION DE CALIDAD DE LOS DATOS DE LOS DATASETS IMPLICADOS EN LOS DISTINTOS PROCESOS DE NEGOCIO QUE SE ABORDAN EN EL RESTO DE SUBPROYECTOS, ADEMAS, A FIN DE PODER ESTABLECER UN LENGUAJE COMUN, SE TOMARAN COMO BASE LOS ESTANDARES INTERNACIONALES ISO 25012 E ISO 25024, QUE PROPORCIONAN UN MARCO DE TRABAJO QUE TENDRA QUE ADAPTARSE A LOS DISTINTOS ENTORNOS TECNOLOGICOS DESARROLLADOS EN EL PROYECTO, MAS ESPECIFICAMENTE, LA INFORMACION QUE PROPORCIONE EL MARCO DE TRABAJO SE USARA PARA MODELAR Y DESCRIBIR POR MEDIO DE ONTOLOGIAS EL CONOCIMIENTO GENERADO EN LA MEDICION DE CALIDAD DE DATOS, ESTA INFORMACION SE USARA COMO PARTE DE LOS WORKFLOWS PARA TOMAR DECISIONES ESPECIFICAS SOBRE EL USO DE LOS DATOS, EN CUANTO A LA SEGURIDAD DE LOS DATOS, SE TRABAJARA DE MANERA TRANSVERSAL EN EL WORKFLOW CONSIDERADO PARA LA ANALITICA DE DATOS, EN CONCRETO, SE TRABAJARA EN LA CONSTRUCCION DE UN CUERPO DE METADATOS DE SEGURIDAD SOPORTADO POR ONTOLOGIAS SENSIBLES AL CONTEXTO QUE AYUDEN A LA CARACTERIZACION DE SEGURIDAD DE DATOS, Y CON ELLO A UNA MEJORA EN EL ANALISIS DE DATOS DE SEGURIDAD, ASI COMO EN LA DEFINICION DE REQUISITOS DE SEGURIDAD, Y A SU VEZ EN LA SELECCION Y VALIDACION DE CONFIGURACIONES DE SEGURIDAD CONFORME A ESOS REQUISITOS, ADEMAS, SE TRABAJARA EN LA APLICACION DE TECNICAS DE MACHINE LEARNING PARA DESCUBRIR CONOCIMIENTO SOBRE DATASETS DE SEGURIDAD, LO QUE REQUERIRA DE UN TRABAJO PREVIO DE IDENTIFICACION Y PREPARACION DE FUENTES RELEVANTES, SE CONTRIBUIRA TAMBIEN EN LA MEJORA DE LA INTERPRETACION Y EXPLICACION DE LOS DATOS SOBRE SEGURIDAD, QUE ES ALGO FRECUENTEMENTE OLVIDADO, LOS RESULTADOS DEL PROYECTO SERAN APLICADOS A PILOTOS DE EMPRESAS EN VARIOS CONTEXTOS, INCLUIDO UNO ESPECIFICO RELATIVO AL ANALISIS DE RIESGOS DE SEGURIDAD, 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, ANALISIS DE RIESGOS\BIG DATA\CALIDAD DE DATOS\CONTEXTO DE LOS DATOS\DATA PROVENANCE\INTEGRACION DE DATOS\MODELADO DE SEGURIDAD\PERFILADO DE DATOS\REQUISITOS DE SEGURIDAD

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