KDD (Knowledge Discovery in Databases): un proceso centrado en el usuario

“La tecnología KDD está basada en un bien definido proceso KDD de múltiples pasos, para el descubrimiento de conocimiento en grandes colecciones de datos. El proceso KDD es iterativo por naturaleza, y depende de la interacción para la toma de decisiones, de manera dinámica” [GUP] Por otro lado el ´data stream´, es una manera tradicional con la que se ha trabajado en los principales paquetes comerciales de Data mining donde creemos encontrar algunos inconvenientes y falta de flexibilidad. A partir de estas premisas, nuestra intención es elaborar un sistema de descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos con una interfaz más simple y fácil de utilizar a los efectos que el usuario de Data mining obtenga una herramienta que posea la misma funcionalidad de aquellas analizadas, con las mismas ventajas, pero que solucione las debilidades detectadas en la utilización del ´data stream´. Se tomará como paquete de software de referencia el Clementine V.5.00, y a partir de sus fortalezas, es decir todas las funcionalidades que ofrece, se establecerá como objetivo superar sus debilidades a través de una nueva organización de sus elementos y módulos en una arquitectura flexible para incorporar nuevos componentes y una interfaz simplificada que ayude al usuario cumpliendo con un número importante de características, como así también hemos pensado la incorporación de un agente inteligente que asista en todas las fases del proceso de descubrimiento de conocimiento. Finalmente se llevarán a cabo pruebas del sistema en bases de datos reales. Eje: Base de datos Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)