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Gobierno de datos dirigido por una Inteligencia Artificial usando ontologías de dominio
dc.contributor.author | García-Padrón, Marcos Antonio | |
dc.date | 2020-09 | |
dc.date.accessioned | 2022-03-23T10:14:28Z | |
dc.date.available | 2022-03-23T10:14:28Z | |
dc.identifier.uri | https://reunir.unir.net/handle/123456789/12704 | |
dc.description | Discovering the data that an organization possesses and cataloguing it correctly in a dictionary of business terms is a current challenge for any corporation. We address the solution to this problem, using artificial intelligence techniques for the automatic discovery of business concepts and classifying them with a specific domain ontology, specifically in Financial Industry Business Ontology (FIBO) sub-domains, where we will classify the technical data persisting with the banking concept of the business. We show 3 techniques for data treatment that serve as input towards the models, obtaining successful classification results, reaching the conclusion that data management and, the necessary pieces for data governance, can be enriched with artificial intelligence techniques, thus increasing productivity within any organization and facilitating the semantic discovery of persistent technical data, towards functional concepts using standardized formal languages and ontologies. | es_ES |
dc.description.abstract | Descubrir los datos que una organización posee y catalogarlos correctamente en un diccionario de términos de negocio, es un reto actual de cualquier corporación. Abordamos la solución a este problema, usando técnicas de inteligencia artificial para el descubrimiento automático de conceptos de negocio y clasificándolos con una ontología de un dominio concreto, específicamente en subdominios de Financial Industry Business Ontology (FIBO), donde clasificaremos el dato técnico persistido con el concepto bancario del negocio. Mostramos 3 técnicas para el tratamiento de datos que sirven como entrada hacia los modelos, obteniendo unos resultados de clasificación exitosos, llegando a la conclusión que la gestión de datos y, las piezas necesarias para el gobierno de los mismos, pueden enriquecerse con técnicas de inteligencia artificial aumentando así la productividad dentro de cualquier organización y facilitando el descubrimiento semántico de los datos técnicos persistidos, hacia los conceptos funcionales usando lenguajes y ontologías formales estandarizadas. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | ontologías | es_ES |
dc.subject | inteligencia Artificial | es_ES |
dc.subject | gobierno de datos | es_ES |
dc.subject | lenguajes de dominio | es_ES |
dc.subject | gestión de datos | es_ES |
dc.subject | clasificación | es_ES |
dc.subject | red neuronal | es_ES |
dc.subject | ontologies | es_ES |
dc.subject | artificial intelligence | es_ES |
dc.subject | data governance | es_ES |
dc.subject | domain languages | es_ES |
dc.subject | data management | es_ES |
dc.subject | classification | es_ES |
dc.subject | neural network | es_ES |
dc.subject | Máster Universitario en Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.title | Gobierno de datos dirigido por una Inteligencia Artificial usando ontologías de dominio | es_ES |
dc.type | masterThesis | es_ES |
reunir.tag | ~MIA | es_ES |