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Descubrimiento de conocimiento en base de datos para la toma de decisiones en la unidad de nivelación y admisión de la ESPOCH

Abstract:

El descubrimiento de conocimiento en base de datos es aplicado en este trabajo mediante el acoplamiento de sus fases a la metodología HEFESTO versión 2.0. (metodología propia para la construcción del Data Warehouse) en la Unidad de Nivelación y Admisión de la ESPOCH. Dichos datos fueron generados desde el año 2012, donde la ESPOCH ha trabajado con el Sistema Nacional de Nivelación y Admisión (SNNA - SENESCYT), provocando gran cantidad de información que no ha sido procesada y que no aporta a la toma de decisiones. En base a esta urgente necesidad, se propone el proceso que consta de nueve fases, cuatro clasificadas dentro del subproceso Data Warehouse y las otras cinco dentro del subproceso Data Mining. El subproceso Data Warehouse inició desde aprender el dominio de la aplicación, es decir, conocer el área de los datos con los que se trabaja, además de las necesidades o requerimientos de información, selección, limpieza de datos para permitir información consistente, siguiendo con el diseño del DW donde se almacena la información mediante procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL) hasta obtener información preparada para el siguiente subproceso que es Data Mining, donde mediante la selección de técnicas y análisis de información, se obtuvieron patrones que una vez observados y examinados generaron conocimiento para la toma de decisiones. Además, se crearon reportes ad-hoc Business Intelligence que reflejan los procesos académicos, de admisión y nivelación desarrollados por la ESPOCH durante estos años.