Modelo dimensional (Data Warehouse) que integra técnicas de aprendizaje no supervisado como apoyo a la toma de decisiones en el proyecto Norte del Cauca cómo vamos (NCCV)

El presente proyecto se enfoca en desarrollar un modelo dimensional de Data Warehouse que integra técnicas de aprendizaje no supervisado para apoyar la toma de decisiones en el programa “Norte del Cauca Cómo Vamos” (NCCV). El objetivo principal del proyecto es centralizar y unificar los datos socioeconómicos de diversas fuentes, como la salud, educación, empleo y seguridad, recolectados en los municipios de Guachené, Puerto Tejada y Santander de Quilichao. Estos datos, previamente no estructurados, se organizan mediante un Data Warehouse, facilitando su acceso, análisis y visualización para los interesados en el programa. La metodología empleada incluyó el diseño e implementación de un almacén de datos, apoyado por técnicas de aprendizaje no supervisado, específicamente el clustering, para identificar patrones ocultos en los datos semiestructurados.

• Autores: Velasco García, Daniel Felipe; Osorio Rodríguez, Jennifer Yesenia
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de San Buenaventura
• Repositorio: Repositorio USB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/23702
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10819/23702
• Palabra clave: Data Warehouse; Cluster; Administración de recursos; 650 - Gerencia y servicios auxiliares::658 - Gerencia general; Data Warehouse; Aprendizaje no Supervisado; Clustering; Datos Semiestructurados; ETL; Datos Socieconómicos
• Rights: openAccess
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2