Memoria organizacional retroalimentada por flujos de datos aplicada a la predicción de pasturas
Se presenta aquí, un resumen del diseño de memoria organizacional basada en casos, que permite el intercambio de conocimiento en el contexto de una arquitectura de procesamiento de flujos de datos basada en techología Big Data. La memoria organizacional recomienda cursos de acción al proceso de toma...
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| Formato: | Documento de conferencia submittedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Católica de Salta. Facultad de Ingeniería (Salta)
2016
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| Acceso en línea: | https://bibliotecas.ucasal.edu.ar/opac_css/index.php?lvl=cmspage&pageid=24&id_notice=61628 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Se presenta aquí, un resumen del diseño de memoria organizacional basada en casos, que permite el intercambio de conocimiento en el contexto de una arquitectura de procesamiento de flujos de datos basada en techología Big Data. La memoria organizacional recomienda cursos de acción al proceso de toma de decisiones en línea de la arquitectura, y a su vez, el tomador de decisiones de la arquitectura retroalimenta la memoria organizacional a partir de las decisiones tomadas y acciones realizadas. Un aspecto clave asociado con el procesamiento de flujos de datos es que las mediciones deben ser consistentes y comparables en cualquier momento para tomar decisiones correctamente. De esta manera, la arquitectura de procesamiento se basa en el marco C-INCAMI (Context- Information Need, Concept Model, Attribute, Metrics and Indicator) para definir los proyectos de medición y evaluación (M&E). Así, este trabajo expone la relación entre el marco de M&E, la arquitectura de procesamiento de flujos de datos sustentada en Big Data y la memoria organizacional. Con el fin de ilustrar su utilidad, un caso práctico que emplea datos del radar meteorológico (RM) de la Estación Experimental Agrícola (EEA) de INTA Anguil es planteado. En este caso, se presenta un ejemplo de sistema de recomendación que consiste en la predicción de pasturas para la producción agricola. |
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