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Resumen
Considerando la cantidad y diversidad en los datos que hoy día se relevan para futuros análisis, su combinación y uso se torna un elemento complejo a modelar. Es por esto que el agregado de semántica, a través de modelos conceptuales, es una tendencia actual en las arquitecturas software para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto mediante la identificación top-down de variedad en sistemas [ver mas...]
dc.contributor.authorCampetella, Mariano
dc.contributor.authorCechich, Alejandra
dc.contributor.authorBuccella, Agustina
dc.contributor.authorMontenegro, Ayelen
dc.contributor.authorMuñoz, Angel Rafael
dc.contributor.authorRodriguez, Andrea Betiana
dc.date.accessioned2025-05-20T12:43:11Z
dc.date.available2025-05-20T12:43:11Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.isbn978-987-9285-51-0
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/22354
dc.description.abstractConsiderando la cantidad y diversidad en los datos que hoy día se relevan para futuros análisis, su combinación y uso se torna un elemento complejo a modelar. Es por esto que el agregado de semántica, a través de modelos conceptuales, es una tendencia actual en las arquitecturas software para Sistemas Big Data. En ese sentido, en este artículo presentamos una caracterización de contexto mediante la identificación top-down de variedad en sistemas predictivos sobre fluctuaciones de cuerpos de aguas subterráneos. Esa caracterización favorecería la identificación de situaciones recurrentes, incluyendo la posibilidad de reusabilidad durante el análisis. La propuesta se ejemplifica mediante dos casos comparativos en zonas geográficas diferentes y distantes.spa
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherUniversidad Nacional de Luján
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_AR
dc.sourceLibro de Actas: XXIX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2023 / Juan Manuel Fernández ; Compilación de Juan Manuel Fernández. - 1a ed. - Luján : Universidad Nacional de Luján, 2024. p. 308-317es_AR
dc.subjectDesarrollo de Programas Informáticoses_AR
dc.subjectSoftware Developmenteng
dc.subjectProcesamiento de Datoses_AR
dc.subjectData Processingeng
dc.subjectAnálisis de Datoses_AR
dc.subjectData Analysiseng
dc.subject.otherReusabilidad de Softwarees_AR
dc.subject.otherSoftware Reusabilityeng
dc.subject.otherVariedad en Sistemas Big Dataes_AR
dc.subject.otherVariety in Big Data Systemeng
dc.titleIdentificación top-dow de variedad de contexto: un caso de estudio en fluctuaciones de la napa freáticaes_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/documento de conferenciaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)es_AR
dc.description.origenEEA Alto Vallees_AR
dc.description.filFil: Campetella, Mariano. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Cechich, Alejandra. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Buccella, Agustina. Universidad Nacional del Comahue. Facultad de Informática. Departamento de Ingeniería de Sistemas. Grupo de Investigación en Ingeniería de Software del Comahue (GIISCo); Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Montenegro, Ayelen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Muñoz, Ángel Rafael. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Rodríguez, Andrea Betiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentinaes_AR
dc.subtypeponencia


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