Arquitectura conceptual para combinar los procesos de data warehousing y data mining basada en objetos simbólicos

Este trabajo presenta una arquitectura conceptual para la combinación de los procesos de Data Warehousing con el Data Mining por medio de objetos simbólicos. En los últimos años, las empresas han recopilado una cantidad muy importante de datos, es deseable organizarlos para coordinar las tareas de análisis con la intención de mejorar los Procesos de Toma de decisiones. La organización de datos es realizada con la implementación de un Data Warehouse. En el cual, la información es seleccionada, limpiada y enriquecida; debido a ello es posible integrar varias fuentes e incluir el conocimiento propio del negocio, también llamado conocimiento contextual. De este punto de vista, extraer el conocimiento potencialmente valioso de los volúmenes masivos de datos coleccionados por sistemas operacionales es un desafío siendo modelado por objetos simbólicos. Los cuales, representan los principales conceptos que definen el negocio u organización. De esta manera, mejoramos la Gestión del Conocimiento, ya que el conocimiento implícito en las mentes de los miembros de la organización es transformado en explicito bajo el formalismo de objetos simbólicos. II Workshop de Ingeniería de Software y Bases de Datos (WISBD) Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)