dc.creatorJiménez Ramírez, Claudia
dc.creatorBurke, Maria Edith
dc.creatorRodríguez Flores, Ivonne
dc.date.accessioned2019-07-02T18:08:10Z
dc.date.available2019-07-02T18:08:10Z
dc.date.created2019-07-02T18:08:10Z
dc.date.issued2017-07-01
dc.identifierISSN: 2346-2183
dc.identifierhttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60358
dc.identifierhttp://bdigital.unal.edu.co/58690/
dc.description.abstractMetadata represents the semantic schema of the data collected over the years by an organization in order to apply the business intelligence approach.  However, the metadata normally collected are not enough to facilitate knowledge discovery processes because they are conceived, primarily, for the interoperability between information systems. Research undertaken in this study confirmed the need to enrich data warehousing systems with structured meaningful metadata in order to increase the productivity and efficacy of any investigation, including data management and future business analytics. This need led us to adopt and extend the concept of “statistical metadata”. Thus, our proposed conceptual model of statistical metadata not only considers recognized standards, but also represents other additional properties. This means that our conceptual model allows increased levels of detail about the data and quality of the semantic contents.
dc.description.abstractLos metadatos representan el esquema semántico de los datos recolectados a lo largo de los años por una organización para aplicar el enfoque de inteligencia de negocios. Sin embargo, los metadatos normalmente recopilados no son suficientes para facilitar los procesos de descubrimiento de conocimiento porque están concebidos, principalmente, para la interoperabilidad entre sistemas de información. La investigación realizada en este estudio confirmó la necesidad de enriquecer los sistemas de almacenamiento de datos con metadatos significativos y estructurados con el fin de aumentar la productividad y la eficacia de cualquier investigación, incluida la gestión de datos y la analítica futura del negocio. Esta necesidad nos llevó a adoptar y ampliar el concepto de "metadatos estadísticos". Por lo tanto, nuestro modelo conceptual propuesto de metadatos estadísticos no sólo considera estándares reconocidos, sino que también representa otras propiedades adicionales. Esto significa que nuestro modelo conceptual permite mayores niveles de detalle sobre los datos y la calidad de los contenidos semánticos.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia (Sede Medellín). Facultad de Minas.
dc.relationUniversidad Nacional de Colombia Revistas electrónicas UN Dyna
dc.relationDyna
dc.relationJiménez Ramírez, Claudia and Burke, Maria Edith and Rodríguez Flores, Ivonne (2017) Statistical metadata in knowledge discovery. DYNA, 84 (202). pp. 270-277. ISSN 2346-2183
dc.relationhttps://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/61417
dc.rightsAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.titleStatistical metadata in knowledge discovery
dc.typeArtículo de revista


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