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Seis niveles de fusión de datos: ¿Cómo afectan su proceso de toma de decisiones?
En el mundo actual impulsado por los datos, la fusión de datos se convierte en un proceso crítico que tiene como objetivo combinar múltiples fuentes de datos para obtener información más consistente y precisa que la que cualquier fuente individual podría proporcionar. Este proceso no sólo mejora la calidad de la información, sino que también mejora la eficiencia del proceso de toma de decisiones. Según la etapa de procesamiento de la fusión de datos, el proceso generalmente se divide en tres niveles: bajo, medio y alto. Estos niveles se pueden dividir en seis niveles más específicos.
La clave de la fusión de datos es que al combinar diferentes fuentes de información podemos obtener datos más reveladores para influir en nuestra toma de decisiones.
Seis niveles de fusión de datos
Los seis niveles de fusión de datos propuestos por el Data Fusion Information Group (DFIG) son:
- Nivel 0: Preprocesamiento de la fuente (o evaluación de datos)
- Nivel 1: Evaluación de objetos
- Nivel 2: Evaluación de la situación
- Nivel 3: Evaluación de impacto (o detalle de amenazas)
- Nivel 4: Detalle del proceso (o gestión de recursos)
- Nivel 5: Refinamiento del usuario (o refinamiento cognitivo)
- Nivel 6: Detalle de tareas (o gestión de tareas)
Aunque el modelo JDL (niveles 1-4) todavía se utiliza hoy en día, ha enfrentado algunas críticas, principalmente porque implica que los niveles deben ocurrir secuencialmente y no demuestra plenamente el potencial de estar centrado en el ser humano. El modelo DFIG considera la importancia del conocimiento de la situación, la segmentación de usuarios y la gestión de tareas. A pesar de estas deficiencias, el modelo JDL/DFIG sigue siendo valioso para visualizar el proceso de fusión de datos, facilitar el debate y la comprensión común y el diseño de la fusión de información a nivel de sistema.
Fusión de datos en aplicaciones geoespacialesEn el campo de los sistemas de información geográfica (SIG), la fusión de datos se utiliza a menudo como sinónimo de integración de datos. En estas aplicaciones, a menudo es necesario combinar diferentes tipos de conjuntos de datos en un conjunto de datos unificado que contenga todos los puntos de datos y pasos de tiempo de los conjuntos de datos de entrada. Este conjunto de datos fusionados es diferente de un superconjunto simple en que sus puntos de datos contienen atributos y metadatos que pueden no estar incluidos en los conjuntos de datos originales.
En esencia, el proceso de fusión crea una visión más completa del entorno, ayudando a los científicos a descubrir lugares y momentos clave y a generar nuevos conocimientos.
Integración de datos vs. fusión de datos
Fuera de la comunidad geoespacial, existen diferencias en la terminología utilizada para la integración y fusión de datos. Tomando la inteligencia empresarial como ejemplo, la integración de datos describe la combinación de datos, mientras que la fusión de datos es la reducción o reemplazo después de la integración. La integración de datos puede verse como la combinación de conjuntos, mientras que la fusión es una técnica de reducción de conjuntos con mayor confianza.
Áreas de aplicación
Múltiples modos de detección de tráfico
Los datos de diferentes tecnologías de detección se pueden combinar de forma inteligente para determinar con precisión las condiciones del tráfico. Un enfoque basado en la fusión de datos que aprovecha los datos acústicos, de imágenes y de sensores recopilados a lo largo de la carretera demuestra las fortalezas de diferentes enfoques individuales.
Fusión de decisiones
En muchos casos, los sensores dispersos geográficamente están limitados por la energía y el ancho de banda, por lo que los datos sin procesar de un fenómeno generalmente se resumen en forma de unos pocos bits. Al inferir eventos binarios, en casos extremos solo se envían decisiones binarias desde los sensores a un centro de fusión de decisiones (DFC) para mejorar el rendimiento de la clasificación.
Mejorar el conocimiento de la situación
Los dispositivos móviles modernos suelen estar equipados con una variedad de sensores integrados, incluidos sensores de movimiento, sensores ambientales y sensores de ubicación, que pueden usarse para mejorar el conocimiento de la situación. A través del procesamiento de señales y técnicas de fusión de datos (como generación de características, estudio de viabilidad y análisis de componentes principales), estos datos de detección mejorarán en gran medida la precisión de clasificación del dispositivo en cuanto a movimiento y estados relacionados con el contexto.
El desarrollo de métodos estadísticosLa tecnología de fusión de datos no sólo mejora la comprensión de las personas sobre el entorno, sino que también mejora su capacidad para tomar decisiones rápidas y efectivas en situaciones complejas.
Proceso gaussiano autorregresivo bayesiano
El proceso gaussiano es un modelo de aprendizaje automático popular. Si asumimos que existe una relación autorregresiva entre los datos y que cada fuente de datos es un proceso gaussiano, esto constituye un problema de regresión bayesiana no lineal.
Estimación semiparamétricaMuchos métodos de fusión de datos suponen que existe una distribución condicional común entre múltiples fuentes de datos. Los métodos desarrollados recientemente permiten una estimación eficiente dentro de modelos semiparamétricos de los resultados.
A medida que la tecnología de fusión de datos continúa evolucionando, las organizaciones y las empresas deben considerar cómo aplicar eficazmente estas capas al tomar decisiones críticas, mejorar la precisión analítica y guiar acciones futuras. ¿Está listo para aprovechar el poder de la fusión de datos para mejorar sus capacidades de toma de decisiones en esta era impulsada por los datos?
