Aplicación de técnicas de extracción de conocimiento a partir de datos y ayuda en la toma de decisiones.

En las últimas décadas, el volumen de información que se encuentra informatizada en las bases de datos de la mayoría de organizaciones y empresas ha crecido espectacularmente. Gran parte de esta información es histórica y puede servir para explicar el pasado, entender el presente y predecir la información futura. En general, también las decisiones que se toman en estas instituciones se basan en experiencias pasadas. De ahí el interés en el análisis de la información. Sin embargo, las características de la misma (dispersa, con formatos distintos, gran volumen) hacen inviable o muy difícil usar métodos de análisis manuales. Las técnicas y herramientas de Minería de Datos vienen a resolver este problema al ser capaces de soportar la extracción de conocimiento útil de forma automática. Cada vez son más las empresas que emplean estas técnicas con el principal objetivo de extraer conocimiento que les ayude en sus decisiones o para aplicar los modelos obtenidos a diferentes conjuntos de datos. Para que este conocimiento sea útil, en muchos casos es necesario evaluar no sólo el modelo de minería de datos sino también el contexto donde tiene que ser aplicado: presencia de costes asociados a los errores del modelo, cambios en el entorno ... Las herramientas de Minería de Datos actualmente en el mercado incluyen métodos muy básicos y simples de evaluación de los modelos, que no tienen en cuenta el contexto de aplicación. Técnicas más recientes no bien conocidas en el ámbito empresarial, tales como el análisis ROC, la combinación de modelos o la calibración permiten la evaluación y/o adaptación/revisión de los modelos para mejorar los resultados de su aplicación. El abanico de sectores en los que el grupo ha trabajado incluye empresas de informática y consultoría, pero también empresas que van desde del ámbito de la distribución a la gestión hospitalaria.

Aplicaciones

  • Generación de modelos de Minería de Datos predictivos y descriptivos.
  • Evaluación de modelos de Minería de Datos basada en costes.
  • Adaptación/contextualización de modelos para su aplicación.

Ventajas técnicas

  • Mejores resultados en la aplicación de los modelos, reduciendo costes y mejorando la precisión.
  • Experiencia en el uso de herramientas de minería de datos comerciales (p.ej. SPSS Clementine) pero también de libre distribución, lo que permite reducir costes.
  • Uso de herramientas sofisticadas y adaptables, tales como Weka o R.

Beneficios que aporta

  • Optimización en el uso de modelos de Minería de Datos.
  • Inclusión de costes en la evaluación de los modelos.

Experiencia relevante

  • El grupo ELP, creado en 1989, está identificado en el registro de grupos de investigacion consolidados de la Generalitat Valenciana desde Octubre de 2000 (clave GR-00143). La actividad del grupo se ha relacionado principalmente con los lenguajes de programación multiparadigma y los métodos rigurosos para el desarrollo del software, centrándose en la programación basada en reglas y el uso de técnicas de interpretación abstracta y técnicas de transformación para la optimización de la ejecución de los programas. Los lenguajes basados en reglas han sido también la base para la programación inductiva y para la representación de modelos complejos, pero a su vez, comprensibles, resultantes de la extracción de conocimiento a partir de datos (minería de datos). El grupo ELP ha participado en más de 30 proyectos competitivos financiados con fondos europeos, nacionales y comunitarios. Su actividad investigadora se ha desarrollado a menudo en conexion con grupos afines radicados en universidades extranjeras, incluyendo Alemania (RWTH Aachen, U. de Kiel), Australia (Monash U.), Austria (Technische Universitat Wien), Estados Unidos (U. of Illinois at Urbana-Champaign, National Research Laboratory, Portland State U., Washington, Stanford), Francia (-'Ecole Polytechnique, U. Grenoble, U. Niza, U. de Paris Sud), Italia (U. di Pisa, U. di Siena, U. di Udine) and Reino Unido (U. Bristol). El grupo ha participado en diversos proyectos con empresas donde se ha transferido el conocimiento del grupo o se ha desarrollado tecnología específica. // The group ELP, created in 1989, was recognized as a consolidated group of the Valencian Government in October 2000 (reference GR-00143). The group's activities have mainly focused on multi-paradigm programming languages and rigurous methods for software development, with particular focus on rule--based programming, and the use of abstract interpretation and program transformation techniques for the optimization of program execution. Rule-based languages have been also used for inductive programming and complex model representation that are also comprehensible as a result of knowledge discovering (data mining). The ELP group has participated in more than 30 competitive research projects funded by the EU, the Spanish Research Funding Agency, and other European foundations. The group keeps a good record of international collaborations. Including Germany (RWTH Aachen, U. Kiel), Australia (Monash U.), Austria (Technische Universit-"at Wien), USA (U. of Illinois at Urbana-Champaign, National Research Laboratory, Portland State U., Washington, Stanford), France (-'Ecole Polytechnique, U. Grenoble, U. Niza, U. Paris Sud), Italy (U. di Pisa, U. di Siena, U. di Udine) and UK (U. Bristol). The Group also keeps a good record of collaboration with industry, including IT companies as well as hospital management and distribution companies.