CALIFICACIÓN DIFUSA EN CUBOS OLAP

AUTORES: MSc. Rosseline Rodríguez, PhD. Leonid Tineo y PhD. Angélica Urrutia.

RESUMEN: En la actualidad, las herramientas para manejo de indicadores de gestión proveen de información cuantitativa en términos absolutos que suelen ser incomprensibles al usuario por ser lejanas a su forma de pensar, de manera que requieren un esfuerzo extra en su comprensión y uso en el proceso de toma de decisiones. Para solucionar este problema de rigidez, es conveniente dotar a tales sistemas de la habilidad de dar respuestas en términos del lenguaje natural, para lo cual la teoría de conjuntos difusos resulta adecuada. En este artículo aportamos un nuevo modelo de conjuntos difusos auto-ajustables que permite dar a los términos lingüísticos vagos una semántica acorde al contexto y la percepción del usuario, de manera que sea factible usar estos términos en la calificación del cubo OLAP. Asimismo proponemos una metodología para el desarrollo de Data Warehouse que incorpora este concepto y permite su implementación en un manejador de bases de datos tradicional. Mostramos en detalle el aporte a través de un caso de estudio real.

Palabras Clave: Consultas Difusas, Cubo Difuso, Metodología Data Warehouse, OLAP, Indicadores Gerenciales, Etiquetas Lingüísticas