Base de datos unificada de datos experimentales geomecánicos para Ecoage Web
Las organizaciones requieren intercambiar información y conocimiento en susprocesos, lo que convierte la integración de sistemas e información en una tarea importante, si se quiere mejorar la productividad. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos tras analizar una serie de archivos de...
- Autores:
-
Vera Briceño, Juan José
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Technological innovations
Data mining
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Database administration
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Innovaciones tecnológicas
Ingeniería de sistemas
Administración de base de datos
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Las organizaciones requieren intercambiar información y conocimiento en susprocesos, lo que convierte la integración de sistemas e información en una tarea importante, si se quiere mejorar la productividad. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos tras analizar una serie de archivos de datos experimentales, formatearlos como tablas relacionales e integrarlos a una base de datos relacional existente, además de poder visualizar estos datos como gráficos desde un cliente. |
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Aahz. (2003). Typing: Strong vs. Weak, Static vs. Dynamic. Obtenido de https://Www.Artima.Com/Weblogs/Viewpost.Jsp?Thread=7590 Adiego Rodriguez, J., & Llanos Ferraris, D. (2010). Fundamentos de informática y programación en C. Paraninfo. Gelvis Vega, J. E. (25 de 09 de 2020). Propuesta de arquitectura empresarial en la gestión de TI aplicado en el grupo de geomecánica y perforación de la gerencia de perforación de Ecopetrol con base en marcos de referencia de arquitectura empresarial. Obtenido de https://repository.unab.edu.co/handle/20.500.12749/12019 Gomez Galvis, O. J., & Ramirez Silva, L. F. (2011). HERRAMIENTA DE SOFTWARE PARA AUTOMATIZAR LA INTERPRETACIÓN DE PRUEBAS EN EL LABORATORIO DE MECÁNICA DE ROCAS DEL INSTITUTO COLOMBIANO DE PETRÓLEO. Universidad Industrial de Santander. Hajjjaji, Y., Boulila, W., Farah, I., R., R., & Hussain, A. (2021). Big data and IoT-based applications in smart enviroments: A systematic review. doi:https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2020.100318 IONOS. (2020). Introducción al sistema gestor de base de datos (SGBD). Obtenido de https://www.ionos.mx/Digitalguide/Hosting/Cuestiones-Tecnicas/Sistema-Gestor-de-Basede-Datos-Sgbd Liu, Z., Lin, G., Li, S., Wang, W., & Li, X. (2022). Research on the future development scheme of the oil big data industry. 11th International Conference on Information Technology in Medicine and Education (ITME). Wuyishan, Fujian, China. doi:10.1109/ITME53901.2021.00019 Microsoft. (2022). Serialización en .NET. Obtenido de https://learn.microsoft.com/EsEs/Dotnet/Csharp/Programming-Guide/Concepts/Serialization Nordquist, R. (2021). What is Parsing? Definition and Examples in English Grammar. Obtenido de https://www.thoughtco.com/parsing-grammar-term-1691583 Wu, W., Lu, X., Cox, B., Li, G., Lin, L., & Yang, Q. (2014). Retrieving Information and Discovering Knowledge from Unstructured Data Using Big Data Mining Technique: Heavy Oil Fields Example. International Petroleum Technology Conference. Kuala Lumpur. doi:https://doi.org/10.2523/IPTC-17805-MS |
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En este trabajo se presentan los resultados obtenidos tras analizar una serie de archivos de datos experimentales, formatearlos como tablas relacionales e integrarlos a una base de datos relacional existente, además de poder visualizar estos datos como gráficos desde un cliente.1 PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN.................................................................................................................9 1.1 ANTECEDENTES DEL PROBLEMA..............................................................................................................9 1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA...........................................................................................................9 1.3 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA .............................................................................................................10 2 OBJETIVOS .......................................................................................................................................................11 2.1 OBJETIVO GENERAL...................................................................................................................................11 2.2 OBJETIVOSESPECÍFICOS...........................................................................................................................11 3 JUSTIFICACIÓN...............................................................................................................................................12 4 MARCO DE REFERENCIA.............................................................................................................................14 4.1 ESTADO DEL ARTE......................................................................................................................................14 4.2 MARCO CONCEPTUAL................................................................................................................................17 4.2.1 Parsing ...................................................................................................................................................17 4.2.2 Sistema gestor de bases de datos............................................................................................................17 4.2.3 Bases de datos relacionales....................................................................................................................17 4.2.4 Serialización...........................................................................................................................................18 4.2.5 Microsoft Sql Server...............................................................................................................................18 4.2.6 Lenguaje De Programación De Tipado Dinámico.................................................................................18 4.2.7 Python ....................................................................................................................................................18 4.2.8 Pandas....................................................................................................................................................19 4.2.9 Sqlalchemy y Pyodbc..............................................................................................................................19 4.3 MARCO ESPACIAL.......................................................................................................................................19 4.4 MARCO LEGAL.............................................................................................................................................19 5 METODOLOGÍA...............................................................................................................................................20 5.1 ANÁLISIS Y DEFINICIÓN DE ALCANCE...................................................................................................20 5.2 DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN ...................................................................................................................21 5.2.1 Análisis preliminar.................................................................................................................................21 5.2.2 Formateo de los datos............................................................................................................................21 5.2.3 Diseño base de datos..............................................................................................................................21 5.2.4 Migración de datos.................................................................................................................................21 5.2.5 Visualización de datos............................................................................................................................21 5.3 VERIFICACIÓN .............................................................................................................................................22 6 INTEGRACIÓN Y VISUALIZACIÓN DE LOS RESULTADOS DE PRUEBAS DEL LABORATORIO DE GEOMECÁNICA..................................................................................................................................................23 6.1 ANÁLISIS SOBRE LAS BASES DE DATOS MANEJADAS ACTUALMENTE EN EL LABORATORIO Y EL APLICATIVO ECOAGE WEB......................................................................................................................23 6.2 EVALUACIÓN DE BASES DE DATOS DISPONIBLES PARA LA INTEGRACIÓN DE DATOS ............34 6.3 DISEÑO DE LA BASE DE DATOS EXPERIMENTALES GEOMECÁNICOS............................................36 6.4 SOFTWARE DE VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS INTEGRADOS........................................................37 7 IMPACTOS ........................................................................................................................................................41 8 CONCLUSIONES ..............................................................................................................................................42 9 RECOMENDACIONES ....................................................................................................................................43PregradoOrganizations need to exchange information and knowledge in their processes, which makes the integration of systems and information an important task if productivity is to be improved. This work presents the results obtained after analyzing a series of experimental data files, formatting them as relational tables and integrating them into an existing relational database, in addition to being able to view these data as graphs from a client.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Base de datos unificada de datos experimentales geomecánicos para Ecoage WebUnified database of geomechanical experimental data for Ecoage WebIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTechnological innovationsData miningData visualizationRelational databasesOil companiesGeomechanics graphsSystems engineerDatabase administrationDatabase searchesElectronic data processingInnovaciones tecnológicasIngeniería de sistemasAdministración de base de datosBúsquedas en bases de datosProcesamiento electrónico de datosMineria de datosVisualización de datosBases de datos relacionalesEmpresas petrolerasGráficas geomecánicasAahz. (2003). Typing: Strong vs. Weak, Static vs. Dynamic. Obtenido de https://Www.Artima.Com/Weblogs/Viewpost.Jsp?Thread=7590Adiego Rodriguez, J., & Llanos Ferraris, D. (2010). Fundamentos de informática y programación en C. Paraninfo.Gelvis Vega, J. E. (25 de 09 de 2020). Propuesta de arquitectura empresarial en la gestión de TI aplicado en el grupo de geomecánica y perforación de la gerencia de perforación de Ecopetrol con base en marcos de referencia de arquitectura empresarial. Obtenido de https://repository.unab.edu.co/handle/20.500.12749/12019Gomez Galvis, O. J., & Ramirez Silva, L. F. (2011). HERRAMIENTA DE SOFTWARE PARA AUTOMATIZAR LA INTERPRETACIÓN DE PRUEBAS EN EL LABORATORIO DE MECÁNICA DE ROCAS DEL INSTITUTO COLOMBIANO DE PETRÓLEO. Universidad Industrial de Santander.Hajjjaji, Y., Boulila, W., Farah, I., R., R., & Hussain, A. (2021). Big data and IoT-based applications in smart enviroments: A systematic review. doi:https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2020.100318IONOS. (2020). Introducción al sistema gestor de base de datos (SGBD). Obtenido de https://www.ionos.mx/Digitalguide/Hosting/Cuestiones-Tecnicas/Sistema-Gestor-de-Basede-Datos-SgbdLiu, Z., Lin, G., Li, S., Wang, W., & Li, X. (2022). Research on the future development scheme of the oil big data industry. 11th International Conference on Information Technology in Medicine and Education (ITME). Wuyishan, Fujian, China. doi:10.1109/ITME53901.2021.00019Microsoft. (2022). Serialización en .NET. Obtenido de https://learn.microsoft.com/EsEs/Dotnet/Csharp/Programming-Guide/Concepts/SerializationNordquist, R. (2021). What is Parsing? Definition and Examples in English Grammar. Obtenido de https://www.thoughtco.com/parsing-grammar-term-1691583Wu, W., Lu, X., Cox, B., Li, G., Lin, L., & Yang, Q. (2014). Retrieving Information and Discovering Knowledge from Unstructured Data Using Big Data Mining Technique: Heavy Oil Fields Example. International Petroleum Technology Conference. Kuala Lumpur. doi:https://doi.org/10.2523/IPTC-17805-MShttps://apolo.unab.edu.co/en/persons/claudia-isabel-c%C3%A1ceres-becerraORIGINALTesis.pdfTesis.pdfTesisapplication/pdf705500https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/23481/1/Tesis.pdf26c59d077d55f5513486dd5e0a053126MD51open accessLicencia.pdfLicencia.pdfLicenciaapplication/pdf316525https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/23481/5/Licencia.pdf286a10554636d17993907cf96f9fc535MD55metadata only accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/23481/4/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD54open accessTHUMBNAILTesis.pdf.jpgTesis.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4956https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/23481/6/Tesis.pdf.jpgf64d57b46d2671393ce96b730c36f20cMD56open accessLicencia.pdf.jpgLicencia.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12919https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/23481/7/Licencia.pdf.jpg403fb610996dec4111487d7a62040165MD57metadata only access20.500.12749/23481oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/234812024-04-25 17:38:23.628open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.coRUwoTE9TKSBBVVRPUihFUyksIG1hbmlmaWVzdGEobWFuaWZlc3RhbW9zKSBxdWUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGUgbGEgcHJlc2VudGUgYXV0b3JpemFjacOzbiBlcyBvcmlnaW5hbCB5IGxhIHJlYWxpesOzIHNpbiB2aW9sYXIgbyB1c3VycGFyIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIGRlIHRlcmNlcm9zLCBwb3IgbG8gdGFudG8sIGxhIG9icmEgZXMgZGUgZXhjbHVzaXZhIGF1dG9yw61hIHkgdGllbmUgbGEgdGl0dWxhcmlkYWQgc29icmUgbGEgbWlzbWEuCgpFbiBjYXNvIGRlIHByZXNlbnRhcnNlIGN1YWxxdWllciByZWNsYW1hY2nDs24gbyBhY2Npw7NuIHBvciBwYXJ0ZSBkZSB1biB0ZXJjZXJvIGVuIGN1YW50byBhIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBzb2JyZSBsYSBvYnJhIGVuIGN1ZXN0acOzbi4gRWwgQVVUT1IgYXN1bWlyw6EgdG9kYSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQsIHkgc2FsZHLDoSBlbiBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvcywgcGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcyBsYSBVTkFCIGFjdMO6YSBjb21vIHVuIHRlcmNlcm8gZGUgYnVlbmEgZmUuCgpFbCBBVVRPUiBhdXRvcml6YSBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEF1dMOzbm9tYSBkZSBCdWNhcmFtYW5nYSBwYXJhIHF1ZSBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGVzdGFibGVjaWRvcyBlbiBsYSBMZXkgMjMgZGUgMTk4MiwgTGV5IDQ0IGRlIDE5OTMsIERlY2lzacOzbiBBbmRpbmEgMzUxIGRlIDE5OTMgeSBkZW3DoXMgbm9ybWFzIGdlbmVyYWxlcyBzb2JyZSBsYSBtYXRlcmlhLCB1dGlsaWNlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24uCg== |