Revisión del estado actual de la inteligencia de negocios espaciales

La necesidad de analizar la información y obtener resultados claros y precisos ha llevado a que las organizaciones desarrollen métodos y procedimientos que involucren el uso de muchos datos. Estos datos que se almancenan en grandes volúmenes en sus bases de datos se han cnvertido en el producto más...

Full description

Autores:
Niño Peña, Christiam Alejandro
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/8896
Palabra clave:
Bodegas de datos espaciales
Inteligencia de negocios espaciales
Minería de datos espaciales
Procesamiento analítico en línea espacial
Spatial data warehouses
Spatial business intelligence
Spatial data mining
Spatial online analytical processing
Investigación
Minería de datos
Análisis
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Toma de decisiones
Algoritmos
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Siqueira, T.L.L., et al., Benchmarking spatial data warehouses. ACM, 2010
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Este factor es el tipo de dato espacial o geométrico que brinda nuevas posibilidades de análisis, involucrando sitios y coordenadas geográficas para establecer el lugar donde ocurrió un evento y sus atributos relacionados. La aplicación de la inteligencia de negocios, espaciales o también llamada Procesamiento Analítico en Líena Espacial - SOLAP adquiere un papel funadamental en el análisis para la toma de decisiones, implicando un número de áreas para poder desarrollarse y que se aplican en diversas temáticas para la solución de problemas. Entre las áreas más utilizadas para aplicar SOLAP se encuentra la minería de datos, bodegas de datos, modelado espacial y consultas. El artículo muestra que se ha hecho hasta el momento en la aplicación de SOLAP y algunas de sus áreas, aplicativos software desarrollados y de qué manera ha dado solución a problemas en varias temáticas.The need to analyze information and obtain clear and precise results has led organizations to develop methods and procedures that involve the use of a lot of data. These data that are stored in large volumes in their databases have become the most important product for decision-making, using a new factor which generated competitive advantage. This factor is the type of spatial or geometric data that offers new possibilities for analysis, involving sites and geographic coordinates to establish the place where an event occurred and its related attributes. The application of business intelligence, spatial or also called Analytical Processing in Spatial Line - SOLAP acquires a fundamental role in the analysis for decision making, involving a number of areas to be developed and that are applied in various topics for the solution from problems. Among the areas most used to apply SOLAP are data mining, data warehouses, spatial modeling, and queries. The article shows what has been done so far in the application of SOLAP and some of its areas, software applications developed and how it has solved problems in various areas.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABhttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/2539/2174https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/2539Sugumaran, R. and J. Degroote, Spatial Decision Support Systems - Principles and Practices. 2011Flacke, J., Spatial Decision Support Systems — Introduction to Concepts and Requirements. 2012Viswanathan, G. and M. Schneider, User-centric spatial dataSiqueira, T.L., et al., The SB-index and the HSB-index: efficient indices forspatial data warehouses. ACM, 2012: p. 165-205Simion, B., S. Ray, and A.D. Brown, Surveying the landscape: an in-depth analysis of spatial database workloads. ACM, 2012: p. 376-385Garg,N.and S. Mithal, Spatial Data warehouses. 2012Siqueira, T.L.L., et al., Benchmarking spatial data warehouses. ACM, 2010Sboui, T. and Y. Bédard, MGsP: extending the GsP to support semantic interoperability of geospatial datacubes. ACM, 2010: p. 23-32Derechos de autor 2014 Revista Colombiana de Computaciónhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Colombiana de Computación; Vol. 15 Núm. 1 (2014): Revista Colombiana de Computación; 100-120Bodegas de datos espacialesInteligencia de negocios espacialesMinería de datos espacialesProcesamiento analítico en línea espacialSpatial data warehousesSpatial business intelligenceSpatial data miningSpatial online analytical processingInvestigaciónMinería de datosAnálisisProcesamientoOrganizacionesUso de datosToma de decisionesAlgoritmosRevisión del estado actual de la inteligencia de negocios espacialesReview of the current state of spatial business intelligenceinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINAL2539-Texto del artículo-7968-1-10-20160912 (1).pdf2539-Texto del artículo-7968-1-10-20160912 (1).pdfArtículoapplication/pdf484113https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8896/1/2539-Texto%20del%20art%c3%adculo-7968-1-10-20160912%20%281%29.pdf7e7933c7b3f98819f98e6cb332fcc6aaMD51open accessTHUMBNAIL2539-Texto del artículo-7968-1-10-20160912 (1).pdf.jpg2539-Texto del artículo-7968-1-10-20160912 (1).pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6433https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8896/2/2539-Texto%20del%20art%c3%adculo-7968-1-10-20160912%20%281%29.pdf.jpga523cbd9c9ea39fdeb579a5b6254ab20MD52open access20.500.12749/8896oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/88962024-04-15 16:28:14.79open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co

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