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dc.contributor.authorBustamante Arias, Luis
dc.contributor.authorRodríguez Montequín, Vicente
dc.contributor.authorVillanueva Balsera, Joaquín Manuel
dc.contributor.authorGarcía González, Javier
dc.contributor.authorMesa Fernández, José Manuel
dc.date.accessioned2019-10-02T11:14:56Z
dc.date.available2019-10-02T11:14:56Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.isbn978-84-09-13557-8
dc.identifier.urihttp://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/2349
dc.descriptionEn la actualidad, existen numerosas metodologías que describen qué hacer en las diferentes etapas de proyectos de modelado de datos, pero estas no describen cómo hacerlo ni que arquitecturas o tecnologías emplear para el correcto desempeño de las mismas. En la práctica, conviven multitud de tecnologías y herramientas heterogéneas que se utilizan ad hoc según las necesidades de cada modelo. En la mayoría de los casos, los procesos de entrenamiento, validación, despliegue, monitorización y reentrenamiento de los modelos se llevan a cabo sin un marco de tecnologías común que sirva de referencia para todos los proyectos pertenecientes al mismo ámbito, lo cual dificulta muchísimo la gestión de los modelos y su ciclo de vida. El presente trabajo presenta una propuesta de metodología y arquitectura basada en tecnologías de virtualización, que sirva como guía para la correcta ejecución de proyectos de modelado de datos y que permita gestionar las fases de análisis de datos, desarrollo de modelos, implantación en producción, testing de nuevas configuraciones y monitorización de estos.es_ES
dc.description.abstractAt present, there are numerous methodologies that describe what to do in the different stages of data modelling projects, but these do not describe how to do it or what architectures or technologies to use for. In practice, a multitude of heterogeneous technologies and tools coexist and are used ad hoc according to the needs of each model. In most cases, the processes of training, validation, deployment, monitoring and re-training of the models are carried out without a common technology framework that serves as a reference for all projects belonging to the same aim, which hinders the management of the models and their life cycle. The present work presents a proposal of methodology and architecture based on virtualization technologies, that serves as a guide for the correct execution of data modelling projects and that allows to manage the phases of data analysis, model development, production implementation, monitoring and testing of new configurations.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectTecnologías de la Información y las Comunicaciones. Ingeniería del Softwarees_ES
dc.titleMetodología de integración de modelos basados en datos en entornos de producciónes_ES
dc.title.alternativeMethodology for integrating data-based models in production environmentses_ES
dc.typeArticlees_ES


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  • CIDIP 2019 (Málaga) [169]
    XXIII Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Málaga, 2019)

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