Resumen

Un data warehouse (DW) es un repositorio de datos que provienen de distintas fuentes. Es un sistema para el análisis de datos usado para el apoyo a la toma de decisiones. En el ámbito de análisis de datos es usual encontrar relaciones entre los datos de naturaleza difusa. Por ejemplo, en un contexto académico la respuesta a la consulta "qué alumnos obtuvieron buena nota final" no puede ser obtenida desde un DW tradicional pues no maneja información cualitativa. Debido a las limitaciones de los DW tradicionales es que se pueden extender usando lógica difusa a un DW Difusos (DWD). Por otro lado, en el ciclo de desarrollo de DW se han considerado diversas metodologías y modelos que tienen como desventaja que no integran los distintos niveles de abstracción ni el proceso de diseño de DW. Sin embargo, el enfoque MDA es una alternativa de integración que otorga un marco de desarrollo integrado basado en la arquitectura de modelos y transformaciones entre distintos niveles de abstracción, que la hace adecuada para este tema. En este artículo se presenta un enfoque MDA para el diseño de un DWD que considera medidas difusas, relaciones difusas y niveles difusos, para lo cual se proponen un metamodelo CWM OLAP Difuso, reglas QVT y un ejemplo. También se presenta la secuencia metodológica para la aplicación de las reglas QVT. Finalmente, se proporciona un caso de estudio de análisis en el ámbito educacional.

INTRODUCCIÓN

Hoy en día las organizaciones cuentan con más información. Para analizar esta gran cantidad de información una alternativa es el uso de DW [13]. Un DW es un repositorio de datos que provienen de distintas fuentes. Los DW procesan esta información, que se puede utilizar para realizar análisis de datos a nivel estratégico y apoyar la toma de decisiones en una organización [15]. Los elementos principales de un DW son dimensiones, jerarquías, hechos y medidas. Una dimensión es un concepto abstracto que modela un contexto para el análisis. Sobre las dimensiones se pueden definir jerarquías, que permiten acceder a los datos a diferentes niveles o categorías de detalle [4]. Los hechos representan una tupla de claves primarias, foráneas y medidas. Las medidas son numéricas, por lo cual el tipo de análisis que se puede realizar es cuantitativo. Sin embargo, en el proceso de toma de decisiones es valorado el análisis cualitativo. Por ello es que el uso de la lógica difusa [34] nace como una interesante propuesta que permite extender un DW. Por ejemplo, la consulta entregue la cantidad de notas malas, regulares y buenas no puede ser obtenida desde un DW tradicional o sería un trabajo adicional para los usuarios realizar el proceso manualmente.

Al extender un DW a un DWD se permite dar un significado lingüístico a la información numérica.

• Materias:Análisis de datos Toma de decisiones Repositorios digitales Educación
• Subjects:data analysis Decision making Digital repositories Education
• Palabras claves:Data warehouse, data warehouse difuso, arquitectura dirigida por modelos, lógica difusa.
• Keywords:Data warehouse, fuzzy data warehouse, model driven architecture, fuzzy logic.