I+D+i

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Líneas de investigación


Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) y Trazabilidad de Requisitos

Uno de los aspectos clave para la exitosa aplicación de la inteligencia de negocio es el modelado, monitorización y trazabilidad de la estrategia de negocio y de sus indicadores clave (Key Performance Indicatorso o KPIs) asociados. Generalmente, se presta poca atención a la relación existente entre KPIs y la estrategia del negocio, así como la influencia existente entre los mismos. De esta forma, se obvia información fundamental, que puede proporcionar información acerca de las causas por las que el rendimiento de la empresa se encuentra por debajo de lo esperado. En nuestra aproximación, contamos con el modelado de esta información, permitiendo al usuario conocer las relaciones existentes entre objetivos y KPIs, y, soportando además, una completa trazabilidad tanto de los requisitos como de los indicadores, consiguiendo identificar de manera rápida y clara qué elementos se encuentran afectados por cada indicador y qué elementos, desde tablas en el almacén a herramientas de visualización, sería necesario modificar en caso de un cambio en la estrategia de la empresa.

Open Business Intelligence (Open BI) y Open-data

Actualmente existe un creciente interés por la transparencia en lo público en la que el uso de la tecnología y los nuevos estándares juegan un papel fundamental. El campo de BI ve ampliadas sus posibilidades de análisis de datos para el soporte a la decisión más allá de la información privada y local de cada empresa. Uno de los problemas actuales es que la mayoría de los datos abiertos se encuentran en formatos heterogéneos y poco estructurados (pdf, html, csv, etc.). Una línea de investigación de nuestro grupo se centra precisamente en transformar estos datos a formatos estándares y estructurados más fácilmente tratables por programas de ordenador (RDF). En esta línea, nuestro objetivo es ofrecer a las PYMES cuadros de mando y puntos de acceso para la consulta SPARQL de datos abiertos que sean de interés para las mismas.

Metodología de desarrollo del almacén de datos

Las técnicas tradicionales como bases de datos o aplicaciones ofimáticas no son suficientes para facilitar la toma de decisiones en el entorno empresarial. Este tipo de tecnología no aporta mecanismos para realizar un análisis exhaustivo de la información. Para conseguir un sistema de inteligencia de negocio se necesitan varios elementos: un repositorio integrado de datos llamado comúnmente almacén de datos, procesos de limpieza y carga de datos, y herramientas de análisis de datos. Se debe tener en cuenta que el proceso de diseño de un sistema de inteligencia de negocio debe ser híbrido, ya que a diferencia de los sistemas software tradicionales, el diseño de un sistema de inteligencia de negocio no depende solamente de los requisitos de los usuarios sino que estos deben contrastarse con los datos disponibles. Esto hace que el diseño e implementación de estos sistemas sea extremadamente complejo y costoso, estando solo al alcance de grandes empresas. Desde el grupo de investigación Lucentia se ha trabajado estos últimos años en un proceso de desarrollo menos costoso que permita el diseño de un sistema de inteligencia de negocio plenamente funcional para cualquier PYME.

Visualización de Datos, Open-Data, RDF, y Procesamiento de Información No Estructurada

Una aplicación de inteligencia de negocio debe incluir una visualización dinámica, accesible desde cualquier lugar y adaptada a los objetivos estratégicos de la empresa para que los analistas y los ejecutivos puedan sacar el máximo rendimiento de la misma. Actualmente, la tendencia de ofrecer datos públicos (open-data) en formatos abiertos y estándar (RDF) posibilita un análisis que va más allá de los datos particulares de la empresa. Finalmente, el uso de la información no estructurada contenida en redes sociales y prensa para el soporte a la decisión es también un factor de creciente interés en el área.

Seguridad en aplicaciones de Inteligencia de Negocio.

El desarrollo del almacén de datos y portales Web tal y como se ha expuesto con anterioridad, el grupo ha desarrollado un método para incorporar la seguridad desde etapas tempranas de desarrollo ya que, los datos históricos contenidos en el almacén de datos y, que posteriormente se acceden a través de diversas aplicaciones (interfaces de usuario, aplicaciones Web, etc.) suelen ser muy críticos y, se necesitan métodos que la implementen desde el principio. En la actualidad, la seguridad de los datos es un aspecto crucial que está sometido a un conjunto de leyes de diversos ámbitos y, que el no cumplimiento de las mismas, puede acarrear severas penalizaciones a las empresas y administraciones públicas. Así, el Grupo Lucentia viene trabajando en especificar aspectos de seguridad desde las etapas tempranas de desarrollo y, que se generen de forma automática en la implementación final del almacén de datos. En esta línea de investigación, el Grupo Lucentia colabora con el Grupo ALARCOS de la UCLM liderado por el Profesor Mario Piattini Velthuis. Esta colaboración se ha materializado en un considerable número de publicaciones científicas y en la defensa de dos tesis doctorales co-dirigidas por los profesores Juan C. Trujillo y Eduardo Fernández-Medina.

Calidad de Aplicaciones

El impacto que actualmente tienen las aplicaciones software en el funcionamiento de las organizaciones exige que dichas aplicaciones no sólo realicen las tareas que deben realizar (requisitos funcionales) sino que además los realicen con determinados criterios de calidad: eficiencia, confiabilidad, productividad, tolerancia a fallos, mantenibilidad, etc. Estos parámetros de calidad pueden ser asegurados desde fases tempranas de desarrollo, disminuyendo de este modo los costes asociados a una corrección tardía. Nuestra línea de investigación en este sentido consiste en la identificación y validación (teórica y empírica) de medidas que, a distintos niveles de abstracción en el proceso de desarrollo software, contribuyen a garantizar la calidad global de la aplicación resultante. De nuevo, en esta línea de investigación, el Grupo Lucentia colabora con el Grupo ALARCOS de la UCLM liderado por el Profesor Mario Piattini Velthuis. Esta colaboración también se ha materializado en un considerable número de publicaciones científicas.

Minería de datos

En tiempos de crisis la minería de datos cobra, si cabe, un valor añadido en alza para las empresas que necesitan conocer toda la información necesaria para hacer frente a la actual coyuntura económica. Las empresas diariamente generan millones de datos que son almacenados, y pueden aportar información muy útil si se utilizan técnicas de minería de datos. Por ejemplo, encontrar una segmentación de clientes para realizar marketing especifico. A través de la utilización de estos almacenes de datos se puede encontrar relaciones o patrones ocultos en los datos, o descubrir realmente donde está el agujero por donde nuestra empresa pierde dinero. El grupo de investigación Lucentia ha desarrollado varias herramientas que permiten modelar estos procesos de una manera fácil y cercana al usuario final, implementando una aplicación que permite automatizar la creación de código para distintas plataformas de minería de datos, con una ventaja muy positiva, como es, la adaptabilidad de la herramienta de trabajo a la plataforma de cualquier empresa. Asimismo, hay que destacar que la minería de datos también trabaja sobre la presencia en Internet de las empresas: el Web mining, que consiste en aplicar las técnicas de minería de datos a los documentos y servicios Web, para obtener información valiosa acerca del comportamiento de los clientes. Por poner un ejemplo, las empresas que tienen venta on-line, si estudian los comportamientos de las compras a través de la minería de datos, pueden recomendar en tiempo real otros productos que tienen alta probabilidad de ser elegidos conjuntamente por el comprador y así potenciar las ventas.

Accesibilidad y Usabilidad de interfaces Web

La accesibilidad web tiene como objetivo lograr que las aplicaciones y los sitios web sean utilizables por el máximo número de personas, independientemente de sus conocimientos o capacidades personales e independientemente de las características técnicas del equipo utilizado para acceder a la Web. Para lograr la accesibilidad, se han desarrollado diferentes pautas o guías que explican cómo se tienen que crear las páginas web para que sean accesibles. Un sitio web accesible proporciona múltiples beneficios a sus propietarios y usuarios.

Por otro lado, la usabilidad web tiene como objetivo lograr que una aplicación o sitio web pueda ser usado por el mayor número de personas de la forma más fácil. La usabilidad web depende principalmente de la facilidad de aprendizaje de un sistema, de su facilidad de uso, de su flexibilidad y de su robustez.

Personalización Web y Generación Automática de Aplicaciones

Uno de los principios en los que se sustentan las iniciativas de Internet es que los competidores están más cerca que nunca, a sólo a un click de distancia. De ahí que la capacidad para fidelizar al usuario sea crucial para garantizar el éxito en los negocios. Es importante establecer técnicas de marketing para crear relaciones duraderas con los clientes. Para ello es fundamental escuchar al cliente y mejorar su experiencia de usuario presentando una oferta personalizada. Factores a personalizar serán tanto el contenido como la estructura del sitio Web y su presentación. Con el fin de dar soporte a los complejos procesos de desarrollo de aplicaciones Web actuales se han propuesto diferentes alternativas y mejoras para la construcción de este tipo de aplicaciones mediante el uso de metodologías, que sistematizan y aseguran la calidad del proceso de desarrollo mediante técnicas de Ingeniería del Software. Ante esta problemática presentamos una metodología de desarrollo además de modelos abstractos de alto nivel que cubre las necesidades de desarrollo de estas aplicaciones, ofreciendo la generación automática del código. El problema principal es que normalmente en las medianas y pequeñas empresas desarrolladoras de aplicaciones Web no se sigue ningún tipo de metodología de desarrollo y si se usan están orientadas a mejorar la codificación manual. La codificación manual de aplicaciones Web es un hecho que consume muchos recursos humanos y de tiempo. La generación automática de código simplifica las fases más costosas del proceso de desarrollo de este tipo de aplicaciones (codificación, revisión y mantenimiento), reduciendo el uso de los recursos técnicos y humanos que se emplean y mejorando en algunos casos la calidad del producto final.

Almacenes de Datos Espaciales

Usualmente el análisis y exploración de estructuras multidimensionales esta relacionado con la espacialidad. Sin embargo esta espacialidad ha sido apenas introducida en las diferentes metodologías de diseño de almacenes de datos. Nuestra solución es introducir los datos espaciales a nivel conceptual y ajustados a los diferentes usuarios y necesidades de análisis. Luego el almacén de datos, tanto el repositorio como las herramientas de análisis (OLAP, minería de datos, etc.), es generado a partir de estos modelos conceptuales usando transformaciones semiautomáticas. Actualmente tenemos un prototipo desarrollado en la plataforma Eclipse que implementa nuestra metodología dirigida por modelos. Básicamente consta de diferentes editores y de motores de transformación que obienen los códigos y metadatos necesarios para la implementación del almacen de datos. Tanto el modelado como los diferentes conjuntos de transformaciones han sido desarrollados utilizando lenguajes estándars como el UML, CWM, QVT, etc. De esta manera aseguramos la intuitividad del proceso, la interoperabilidad entre modelos y el soporte y adaptación a diferentes plataformas.

Visualización de Datos y Diseño de Herramientas de Explotación

En los últimos años, el aumento en la cantidad de información almacenada ha hecho cada vez más necesario contar con técnicas de visualización de los datos que permitan identificar patrones, tendencias y anomalías de manera intuitiva y rápida. Si bien la mayoría de las herramientas disponibles proveen cuadros de mando y distintas gráficas como solución a esta problemática, no existe ninguna metodología ni aproximación que permita al cliente comunicar sus necesidades de visualización de la información. De esta forma, el aprovechamiento y explotación de los datos almacenados se realiza de manera subóptima dando como resultado una toma de decisiones menos ágil. En esta línea de investigación, se realiza el modelado de cuadros de mando y otras herramientas de visualización desde el punto de vista de los requisitos del usuario, garantizando de esta forma que las herramientas de BI utilizadas cumplen con las necesidades de explotación de los datos.

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