BIGOWL: Knowledge Centered Big Data Analytics

• Autores: Cristóbal Barba González, José Manuel García Nieto, M. M. Roldán García, Ismael Navas Delgado, Antonio Jesús Nebro Urbaneja, José Francisco Aldana Montes
• Localización: Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021): [Málaga, 22 al 24 de septiembre de 2021] / coord. por Rafael Capilla Sevilla, Maider Azanza Sese, Miguel Rodríguez Luaces, M. M. Roldán García, Dolores Burgueño Caballero, José Raúl Romero Salguero, José Antonio Parejo Maestre, José Francisco Chicano García, Marcela Genero, Óscar Díaz García, José González Enríquez, María Carmen Penades Gramage; Silvia Mara Abrahao Gonzales (col.), 2021
• Idioma: español
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• Resumen

  • En las últimas décadas el aumento de fuentes de información en diferentes campos de la sociedad desde la salud hasta las redes sociales ha puesto de manifiesto la necesidad de nuevas técnicas para su análisis, lo que se ha venido a llamar el Big Data. Los problemas clásicos de optimización no son ajenos a este cambio de paradigma, como por ejemplo el problema del viajante de comercio (TSP), ya que se puede beneficiar de los datos que proporciona los diferentes sensores que se encuentran en las ciudades y que podemos acceder a ellos gracias a los portales de Open Data. Cuando estamos realizando análisis, ya sea de optimización o machine learning en Big Data, una de las formas más usada de abordarlo es mediante workflows de análisis. Estos están formados por componentes que hacen cada paso del análisis. El flujo de información en workflows puede ser anotada y almacenada usando herramientas de la Web Semántica para facilitar la reutilización de dichos componentes o incluso el workflow completo en futuros análisis, facilitando as+AO0, su reutilización y a su vez, mejorando el proceso de creación de estos. Para ello se ha creado la ontología BIGOWL, que permite trazar la cadena de valor de los datos de los workflows mediante semántica y además ayuda al analista en la creación de workflow gracias a que va guiando su composición con la información que contiene por la anotación de algoritmos, datos, componentes y workflows. La problemática que ha abordado y resuelto BIGOWL se encuentra en dar estructura a esta información para poder ser integrada en los componentes. Para para validar el modelo semántico, se presentan una serie de consultas SPARQL y reglas de razonamiento para guiar el proceso de creación y validación de dos casos de estudio, que consisten en: primero, el procesamiento en streaming de datos de tráfico real con Spark para la optimización de rutas en el entorno urbano de la ciudad de Nueva York+ADs y segundo, clasificación usando algoritmos de minería de datos de un conjunto de datos académicos como son los de la flor de Iris.