Virtual knowledge graphs for integration of business data based in enterprise cuban

Authors

  • Mavis Lis Stuart Cárdenas Technological University of Havana "José Antonio Echeverría", Havana, Cuba https://orcid.org/0000-0002-0461-7118
  • Tatiana Delgado Fernández Technological University of Havana “José Antonio Echeverría”, Havana, Cuba
  • Mercedes Delgado Fernández Higher School of State and Government Cadres, Havana, Cuba
  • Manuel de la Iglesia Campos Technological University of Havana “José Antonio Echeverría”, Havana, Cuba

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.6472957

Keywords:

heterogeneous data, data management, business integrated data, virtual knowledge graphs, operational process

Abstract

The integration of business data, in environments with high syntactic and semantic heterogeneity, using virtual knowledge graphs and aligned to the needs of the organization contributes to improving the performance of operational processes. The article aims to show the application of virtual graphs of knowledge in the International Exchange and Messaging Company (EMCI) of Correos de Cuba, in particular to the planning process for the extraction of cargo from the airport, where the integration of heterogeneous data from pre-alerts or advanced information from multiple agencies, with the impact on a better performance of the operational process of pre-alerts due to the reduction of the indicator of time spent at the airport.

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References

DAMA I. The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK Guide)” (Second Edition ed.). ISBN-13: 978-1634622349; 2014.

Kim Sk, Wang W. An Integrated View of Data: Application of Knowledge Modeling to Data Management, Journal of International Technology and Information Management. 2020;29(2, Article 4). [Consultado 1 julio 2021] Disponible en: https://scholarworks.lib.csusb.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1448&context=jitim

Akter S, Wamba SF. Big data analytics in E-commerce: a systematic review and agenda for future research, Electronic Markets. 2016;26(2):173-194. [Consultado 5 julio 2021] Disponible en: https://ro.uow.edu.au/buspapers/886/.

Mikalef P, Pappas IO, Krogstie J, Giannakos M. Big data analytics capabilities: a systematic literature review and research agenda Information Systems and e-Business Management, 2018;16:1-32. [Consultado 3 julio 2021] Disponible en: https://ideas.repec.org/a/spr/infsem/v16y2018i3d10.1007_s10257-017-0362-y.ht

Pérez SJ, Novoa B. Diagnóstico de Gestión de Información del Servicio Postal Universal de la Empresa de Mensajería y Cambio Internacional con Enfoque de Arquitectura de Información Empresarial (AIE). [Trabajo de Diploma para optar por el título de Ingeniería Industrial], Tesis tutorada por Stuart, M.L., La Habana: Facultad de Ingeniería Industrial CUJAE, 2018.

Stuart ML, Menéndez DD, Martínez Y, Cordero A, Delgado T. Experiencia en el diagnóstico de la Gestión de Información con Enfoque de Arquitectura de Información Empresarial, GECONTEC: Revista Internacional de Gestión del Conocimiento y la Tecnología. 2017;5(1). [Consultado 13 julio 2021] Disponible en: https://www.upo.es/revistas/index.php/gecontec/article/view/1897.

Stuart ML, Delgado T, Delgado M, Prieto D.R, Quial J. Enfoque de datos empresariales enlazados aplicado en una empresa cubana. Ingeniería Industrial. 2020;41(2): 235-247. [Consultado 15 julio 2021] Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1815-59362020000200007

Stuart ML, Prieto DR, Delgado T, Delgado M. Enfoque de Integración Basado en Datos Enlazados Empresariales. Revista Cubana de Administración Pública y Empresarial. 2018;2(3): 268-279. [Consultado 15 julio 2021] Disponible en: https://apye.esceg.cu/index.php/apye/article/view/56

Alamir E, Urgessa T, GopiKrishna T, Ellappan V. Application of machine learning with Big data analytics in the insurance industry. IAEME Publications; 2020.

Giunchiglia F, Zamboni A, Bagchi M, Bocca S. Stratified data integration. 2021 [Consultado 13 julio 2021] Disponible en: https://arxiv.org/abs/2105.09432

Calvanese D, Liuzzo P, Mosca A, Remesal J, Rezk M, Rull G. Ontology-based data integration in EPNet: Production and distribution of food during the Roman Empire. Engineering Applications of Artificial Intelligence2016;(51):212-229. [Consultado 21 julio 2021] Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2016.01.005

Heist N, Hertling S, Ringler D, Paulheim H. Knowledge Graphs on the Web – an Overview. Mar Preprint; 2020. [Consultado 1 julio 2021] Disponible en: https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.00719

Noy N, Gao Y, Jain A, Narayanan A, Patterson A, Taylor J. Industry-scale Knowledge Graphs: Lessons and Challenges. Communications of the ACM, August, 2019;62(8):36-43. [Consultado 1 julio 2021] Disponible en: https://doi.org/10.1145/3331166.

Paulheim H. Knowledge graph refinement: A survey of approaches and evaluation methods”, Semantic web, 2017;8(3):489-508. [Consultado 7 julio 2021] Disponible en: http://semantic-web-journal.net/system/files/swj1167.pdf.

Dirschl C, Kent J, Schram J, Reul Q. Enabling Digital Business Transformation Through an Enterprise Knowledge Graph. In: Harth A. et al. (eds) The Semantic Web: ESWC 2020 Satellite Events. ESWC 2020. Lecture Notes in Computer Science. 2020;12124. Springer, Cham. [Consultado 7 julio 2021] Disponible en: https://doi.org/10.1007/978-3-030-62327-2_45,

Hogan A, Blomqvist E., Cochez M, d'Amato C, de Melo G, Gutierrez C, Gayo JE, Kirrane S, Neumaier S, Polleres A, Navigli R. Knowledge graphs, preprint Mar 4; 2020. [Consultado 13 septiembre 2021] Disponible en: https://arxiv.org/abs/2003.02320

Lehmann J, Isele R, Jakob M, Jentzsch A, Kontokostas D, Mendes PN, Hellmann S, Morsey M, Van KP, Auer S, Bizer C. DBpedia – a large-scale, multilingual knowledge base extracted from Wikipedia. Semantic Web Journal. 2015;6(2):167-195. [Consultado 15 julio 2021] Disponible en: http://svn.aksw.org/papers/2013/SWJ_DBpedia/public.pdf.

Kondreddi SK, Triantafillou P, Weikum G. Combining information extraction and human computing for crowdsourced knowledge acquisition. IEEE 30th International Conference on Data Engineering. Mar 31; 2014:988-999. [Consultado 1 octubre 2021] Disponible en: https://doi.org/10.1109/ICDE.2014.6816717

Saorín T. Grafos de conocimiento y bases de datos en grafo: conceptos fundamentales a partir de una "obra maestra" del Museo del Prado. Anuario Think EPI. Jan 2019;1(13). [Consultado 5 octubre 2021] Disponible en: https://doi.org/10.3145/thinkepi.2019.e13f05

Delgado T, Stuart ML, Delgado M. Grafos de conocimiento para gestionar información epidemiológica de la COVID-19. Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud. octubre-diciembre. 2021;32(4). [Consultado 1 diciembre 2021] Disponible en: http://www.acimed.sld.cu/index.php/acimed/article/view/1686.

Stuart ML, Prieto D, Quial J, Delgado T, Delgado M. Mejora a la gestión de información en el proceso de Servicio Postal Universal. Revista Cubana de Transformación Digital. abril-junio 2021;2 (2):24-40. [Consultado 1 octubre 2021] Disponible en: https://rctd.uic.cu/rctd/article/view/118.

Stuart ML, Cuyar L, Prieto DR, Delgado T. Procedimiento de Diagnóstico de Gestión de Información con Enfoque de Arquitectura de Información Empresarial Congreso Internacional de Información. INFO 2018. V Foro sobre Gestión de Información y el Conocimiento, La Habana, Cuba; 2018 http://www.congreso-info.cu/public/conferences/1/INFO2018-Foro%20FIKM_ES.pdf

Calvanese D, Cogrel B, Komla-Ebri S, Kontchakov R, Lanti D, Rezk M, Rodriguez-Muro M, Xiao G. Ontop: Answering SPARQL queries over relational databases. Semantic Web J. 2017;8(3):471-87. [Consultado 12 octubre 2021] Disponible en: https://doi.org/10.3233/SW-160217.

Xiao G, Ding L, Cogrel B, Calvanese D. Virtual knowledge graphs: An overview of systems and use cases. Data Intelligence. 2019;1(3):201-223. [Consultado 12 octubre 2021] Disponible en: https://doi.org/10.1162/dint_a_00011

Stuart ML, Delgado T, Delgado M, Piedra Y. Datos empresariales enlazados: Revisión sistemática desde una perspectiva organizacional. Alcance, 2020;9(23):153-176. [Consultado 1 julio 2021] Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2411-99702020000200153.

Published

2022-04-20

How to Cite

Stuart Cárdenas, M. L. ., Delgado Fernández , T. ., Delgado Fernández, M. ., & de la Iglesia Campos , M. . (2022). Virtual knowledge graphs for integration of business data based in enterprise cuban. Cuban Journal of Public and Business Administration, 6(1), e211. https://doi.org/10.5281/zenodo.6472957