{"status":"ok","message-type":"work","message-version":"1.0.0","message":{"institution":[{"name":"Universidad Nacional de La Plata"}],"indexed":{"date-parts":[[2022,4,5]],"date-time":"2022-04-05T05:08:00Z","timestamp":1649135280133},"reference-count":0,"publisher":"Universidad Nacional de La Plata","license":[{"content-version":"unspecified","delay-in-days":0,"URL":"http:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/3.0\/"}],"content-domain":{"domain":[],"crossmark-restriction":false},"short-container-title":[],"abstract":"<jats:p>Cuando se trata de tomar decisiones a un nivel ingenieril, medir no es una posibilidad sino una necesidad; representa una pr\u00e1ctica sistem\u00e1tica y disciplinada por la cual se puede cuantificar el estado de un ente. Si hay un aspecto que se debe tener en claro en medici\u00f3n, es que para comparar mediciones diferentes las mismas deben ser consistentes entre s\u00ed, esto es, deben poseer la misma escala y tipo de escala adem\u00e1s de obtenerse bajo m\u00e9todos de medici\u00f3n y\/o reglas de c\u00e1lculos equivalentes. Los marcos de medici\u00f3n y evaluaci\u00f3n representan un esfuerzo, desde la \u00f3ptica de cada estrategia, por formalizar el modo de definir las m\u00e9tricas, sus objetivos, entre otros aspectos asociados, a los efectos de garantizar la repetitividad y consistencia en el proceso de medici\u00f3n que sustentan. Existen aplicaciones capaces de procesar flujos de mediciones en l\u00ednea, pero el inconveniente principal con el que se enfrentan, es que no contienen informaci\u00f3n con respecto al significado del dato que est\u00e1n procesando. Para este tipo de aplicaciones, la medici\u00f3n es un dato, es decir, una forma de representar un hecho captado, careciendo de informaci\u00f3n sobre el concepto al que se asocian o bien, el contexto en el cual es obtenida dicha medici\u00f3n. Los dispositivos de medici\u00f3n, est\u00e1n en general desarrollados para captar una medida mediante un m\u00e9todo dado, y en la mayor\u00eda de los casos, la forma de obtener dicha medida para su posterior procesamiento en otros entornos (ordenadores de escritorio, m\u00f3viles, etc.), est\u00e1 en funci\u00f3n de servicios o accesorios provistos por el fabricante. Suponiendo que la totalidad de las mediciones, provenientes de diferentes dispositivos, pudieran ser incorporadas en un mismo canal de transmisi\u00f3n, pocos son los entornos de procesamiento de flujos de datos que incorporan comportamiento predictivo. En aquellos que se incorpora comportamiento predictivo, ninguno de los analizados se sustenta en una base conceptual, que permita contrastar una medida contra la definici\u00f3n formal de su m\u00e9trica. Esto \u00faltimo, incorpora un serio riesgo de inconsistencia, que afecta directamente al proceso de medici\u00f3n y en consecuencia, a los posteriores an\u00e1lisis que en base a estos datos se realicen. Nuestra Estrategia de Procesamiento de Flujos de Datos centrado en Metadatos de Mediciones (EIPFDcMM), se focaliza en permitir la incorporaci\u00f3n de fuentes de datos heterog\u00e9neas, cuyos flujos de mediciones estructurados y enriquecidos con metadatos embebidos basados C-INCAMI, permitan realizar an\u00e1lisis estad\u00edsticos de un modo consistente a los efectos de implementar un comportamiento detectivo y a su vez, permitan incorporar informaci\u00f3n contextual a las mediciones, para enriquecer la funci\u00f3n de clasificaci\u00f3n con el objeto de implementar el comportamiento predictivo. Tanto la implementaci\u00f3n del comportamiento detectivo como del predictivo tendr\u00e1n asociados mecanismos de alarma, que permitir\u00e1n proceder a la notificaci\u00f3n ante la eventual identificaci\u00f3n de una zona de riesgo. De este modo, se pretende garantizar la repetitividad y consistencia en el proceso de medici\u00f3n que sustentan.<\/jats:p>","DOI":"10.35537\/10915\/4198","type":"dissertation","created":{"date-parts":[[2019,8,20]],"date-time":"2019-08-20T16:25:40Z","timestamp":1566318340000},"approved":{"date-parts":[[2011]]},"source":"Crossref","is-referenced-by-count":0,"title":["Enfoque integrado de procesamiento de flujos de datos centrado en metadatos de mediciones"],"prefix":"10.35537","author":[{"sequence":"additional","affiliation":[]},{"given":"Mario Jos\u00e9","family":"Div\u00e1n","sequence":"first","affiliation":[]}],"member":"10308","container-title":[],"original-title":[],"deposited":{"date-parts":[[2019,8,20]],"date-time":"2019-08-20T16:25:42Z","timestamp":1566318342000},"score":1,"degree":["Doctor en Ciencias Inform\u00e1ticas"],"resource":{"primary":{"URL":"http:\/\/sedici.unlp.edu.ar\/handle\/10915\/4198"}},"subtitle":[],"short-title":[],"issued":{"date-parts":[[null]]},"references-count":0,"URL":"https:\/\/doi.org\/10.35537\/10915\/4198","relation":{},"subject":[]}}