Modelo prescriptivo dinámico para un sistema de eventos complejo

Autores
Schab, Esteban Alejandro; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Piccoli, María Fabiana
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La toma de decisiones en contextos dominados por grandes volúmenes de datos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. La disponibilidad de información generada por personas y dispositivos abre nuevos desafíos en el diseño de mecanismos que puedan aprovecharla, de tal manera de que sean capaces de determinar las decisiones de mayor utilidad sujetas a ventanas temporales que garanticen su factibilidad. Uno de estos mecanismos lo constituyen las analíticas en sus distintos tipos, las cuales buscan transformar los datos en información a través de técnicas diversas. En este trabajo proponemos una línea de investigación enfocada en la analítica prescriptiva, capaz de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas para corto y mediano plazo, decisiones estratégicas para largo plazo) para lograr un objetivo deseado. Para componerlas se propone la utilización de desarrollos provenientes de la Inteligencia Computacional y de la Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.
Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Autónoma de Entre Ríos; Argentina.
Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Autónoma de Entre Ríos; Argentina.
Fil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Autónoma de Entre Ríos; Argentina.
Fil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Nacional de San Luis; Argentina.
Materia
Inteligencia computacional
Analíticas
Big data
Computación de alto desempeño
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
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