En una era donde el análisis del Big Data está a la orden del día, la analítica visual se convierte en un componente clave. Sin embargo, establecer unos objetivos analíticos y encontrar las visualizaciones que mejor se adapten a un contexto determinado es una tarea desafiante, especialmente cuando se trata con usuarios no expertos en visualización de datos. El uso de un tipo de visualización inadecuado puede llevar a malinterpretar los datos y a tomar decisiones equivocadas, provocando pérdidas significativas. Por ello, el objetivo principal de la presente tesis doctoral es definir una metodología que agrupe una serie de técnicas y aproximaciones para mejorar la comprensión visual de Big Data. En concreto, se han analizado las necesidades actuales en la toma de requisitos para la generación de visualizaciones y se ha propuesto una metodología completa, desde la definición de requisitos hasta la implementación de visualizaciones, que guía al usuario en la definición de sus objetivos analíticos y genera automáticamente la mejor visualización para cada uno, agrupando dichas visualizaciones en cuadros de mandos. La metodología está compuesta por (i) un modelo de requisitos de usuario, (ii) un modelo de perfilado de datos que extrae de forma semiautomática información sobre las características de las fuentes de datos y (iii) un modelo de visualización de datos. Nuestra propuesta ha sido evaluada y aplicada en distintos ámbitos, tales como ciudades inteligentes, procesos de producción industrial y entornos sanitarios. Además, con los resultados obtenidos y que se presentan en el trabajo, podemos concluir que se logra el objetivo principal del estudio, ya que, en línea con los experimentos realizados en el núcleo de la presente tesis doctoral, nuestra propuesta: (i) permite a los usuarios cubrir más cuestiones analíticas; (ii) mejora el conjunto de visualizaciones generadas; (iii) produce una mayor satisfacción general en los usuarios. La investigación realizada en la presente tesis doctoral ha dado como resultado diferentes artículos científicos que han sido presentados en congresos internacionales y revistas científicas de alto impacto, es por ello por lo que se elige presentar la tesis doctoral por compendio de publicaciones.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/119626 |
| Date | 15 July 2021 |
| Creators | Lavalle, Ana |
| Contributors | Trujillo, Juan, Maté, Alejandro, Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Alicante. Instituto Universitario de Investigación Informática |
| Publisher | Universidad de Alicante |
| Source Sets | Universidad de Alicante |
| Language | Spanish, English |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Rights | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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