AETHER (Una Aproximación holística de Smart data para el análisis de datos guiado por el contexto centrada en la calidad y la seguridad)


Financiado por: Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades Fondos FEDER
Importe Total: 220.583 €
Código Identificador: PID2020-112540RB-C42



Resumen: El proyecto Aether tiene por objetivo principal definir y desarrollar un marco de referencia que reúna diferentes técnicas de análisis de datos de interés en varias áreas de investigación (por ejemplo, en procesos empresariales y análisis de negocios) y lo suficientemente general como para poder adaptarse a una amplia gama de contextos heterogéneos. Este marco se enfoca no sólo en el recorrido de los datos desde las fuentes de datos (incluida su caracterización) hasta los resultados (incluida su explicabilidad), sino también en aspectos transversales como la semántica del dominio, la calidad de los datos, la seguridad, los procesos de negocio o los indicadores de rendimiento. Sin embargo, este conocimiento está disperso en varias áreas de investigación, lo que hace que este objetivo sea demasiado ambicioso para ser abordado por cada uno de los subproyectos de forma individual.

Este objetivo debe ser soportado por dos aspectos transversales que determinan la fiabilidad de los resultados. Es necesario garantizar, por un lado, la calidad de los datos y, por otro, la seguridad de estos. En cuanto al primer aspecto, este subproyecto aborda los retos tecnológicos y metodológicos relacionados con la particularización de los métodos de medición de calidad de los datos de los datasets implicados en los distintos procesos de negocio que se abordan en el resto de subproyectos. Además, a fin de poder establecer un lenguaje común, se tomarán como base los estándares internacionales ISO 25012 e ISO 25024, que proporcionan un marco de trabajo que tendrá que adaptarse a los distintos entornos tecnológicos desarrollados en el proyecto. Más específicamente, la información que proporcione el marco de trabajo se usará para modelar y describir por medio de ontologías el conocimiento generado en la medición de calidad de datos.

Esta información se usará como parte de los workflows para tomar decisiones específicas sobre el uso de los datos. En cuanto a la seguridad de los datos, se trabajará de manera transversal en el workflow considerado para la analítica de datos. En concreto, se trabajará en la construcción de un cuerpo de metadatos de seguridad soportado por ontologías sensibles al contexto que ayuden a la caracterización de seguridad de datos, y con ello a una mejora en el análisis de datos de seguridad, así como en la definición de requisitos de seguridad, y a su vez en la selección y validación de configuraciones de seguridad conforme a esos requisitos. Además, se trabajará en la aplicación de técnicas de machine learning para descubrir conocimiento sobre datasets de seguridad, lo que requerirá de un trabajo previo de identificación y preparación de fuentes relevantes. Se contribuirá también en la mejora de la interpretación y explicación de los datos sobre seguridad, que es algo frecuentemente olvidado. Los resultados del proyecto serán aplicados a pilotos de empresas en varios contextos, incluido uno específico relativo al análisis de riesgos de seguridad. Derivado de la complejidad de los objetivos planteados, ni el coordinador ni los demás grupos de investigación pueden producir un impacto individualmente tan grande como el de afrontar juntos estos retos de análisis de datos.

En este sentido, los grupos participantes en la presente propuesta muestran una experiencia sinérgica para afrontar líneas de investigación comunes en esta dirección, aunque con perspectivas complementarias que enriquecerán el enfoque global.

Investigadores Principales:

     1) José Antonio Cruz Lemus
     2) Eduardo Fernández-Medina Patón

Otros Investigadores:
     3) Marcela, Genero Bocco
     4) Mario, Piattini Velthuis
     5) Manuel Ángel, Serrano Martin
     6) Ismael, Caballero Muñoz-Reja
      7) David, García Rosado
     8) Luis Enrique, Sánchez Crespo
     9) Antonio, Santos-Olmo Parra
    10) Carlos, Blanco Bueno
     11) Eduardo B., Fernandez
    12) EHaralambos , Mouratidis
    13) José Alberto, Silva