Aproximación metodológica para la Integración de DataOps en proyectos de analítica
La aplicación de metodologías ágiles en conjunto con las prácticas continuas de DevOps son usadas en proyectos de analítica buscando presentar los resultados de los modelos de analítica de una manera más rápida, con más control del proceso de desarrollo y con mayor calidad. Esta es una tendencia eme...
- Autores:
-
Rivera Olarte, David Fernando
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/77188
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/77188
http://bdigital.unal.edu.co/74701/
- Palabra clave:
- Agilismo
Minería de datos
DataOps
DevOps
Data Mining
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Velásquez Henao, Juan DavidRivera Olarte, David Fernando3431bd35-4d3d-4c80-9130-fda3df30c10a3002020-03-30T06:41:34Z2020-03-30T06:41:34Z2019-11-05https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/77188http://bdigital.unal.edu.co/74701/La aplicación de metodologías ágiles en conjunto con las prácticas continuas de DevOps son usadas en proyectos de analítica buscando presentar los resultados de los modelos de analítica de una manera más rápida, con más control del proceso de desarrollo y con mayor calidad. Esta es una tendencia emergente que ha sido llamada DataOps. Para que esta tendencia sea válida como proceso de entrega de datos, se hace necesario establecer un marco de actuación que siga los procedimientos tradicionales como CRISP-DM, e integre las herramientas de las prácticas continuas de DevOps y permita tener los beneficios de velocidad y calidad. La presente investigación presenta una propuesta metodológica donde se unifican las aproximaciones de la ingeniería de software y la analítica, entregando los resultados de una manera integrada y automatizada en su despliegue y monitoreo. Como principal contribución de la metodología aplicada se encuentra que una vez definidas las herramientas de integración, es posible contar con una doble orquestación, una para el entregable software y otro al producto de datos, donde se pueden controlar sus variables de calidad, velocidad de entrega y valor esperado del negocio.Abstract: The application of agile methodologies together with the continuous practices of DevOps are used in analytical projects seeking to present the results of the analytical models in a faster way, with more control of the development process and with greater quality. This is an emerging trend that has been called DataOps. In order for this trend to be valid as a data delivery process, it is necessary to establish an action framework that follows traditional procedures such as CRISP-DM, and integrates the tools of continuous DevOps practices, allowing for speed and quality benefits. This research presents a methodological proposal where the approaches of software engineering and analytics are unified, delivering the results in an integrated and automated way in their deployment and monitoring. The main contribution of the applied methodology is that once the integration tools have been defined, it is possible to have a double orchestration, one for the deliverable software and another for the data product, where it is possible to control its quality, delivery speed and value Expected from the business.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Escuela de SistemasEscuela de Sistemas62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringRivera Olarte, David Fernando (2019) Aproximación metodológica para la Integración de DataOps en proyectos de analítica. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín.Aproximación metodológica para la Integración de DataOps en proyectos de analíticaTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMAgilismoMinería de datosDataOpsDevOpsData MiningDataOpsDevOpsORIGINAL71786454.2019.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemasapplication/pdf4757793https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/77188/1/71786454.2019.pdf16505f60a368ce2576e6d0f2213c3806MD51THUMBNAIL71786454.2019.pdf.jpg71786454.2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4339https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/77188/2/71786454.2019.pdf.jpg055dfa8e449b2005d52c9ff894723156MD52unal/77188oai:repositorio.unal.edu.co:unal/771882024-07-16 23:11:18.776Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |
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