Calificación Difusa en Cubos OLAP

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