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APLICACIÓN DE
INGENIERÍA DE DOMINIO
PARA LA GENERACIÓN DE
DASHBOARDS PERSONALIZADOS
Trabajo de Fin de Máster
Máster Universitario en Ingeniería Informática
Andrea Vázquez Ingelmo
Tutores
Dr. Francisco J. García Peñalvo
Dr. Roberto Therón Sánchez
Contenido
1. Introducción
2. Contexto
3. Metodología
4. Propuesta
5. Resultados
6. Discusión
7. Conclusiones
8. Líneas de investigación/trabajo futuras
2
1. Introducción
• Incremento del volumen de datos generados
• Necesidad de analizar los datos para sacarles partido
• Visión: obtener un proceso de toma de decisiones estratégicas arropado
por una consistente base informativa
• Necesidad de herramientas que faciliten la comprensión de los resultados
obtenidos del análisis de datos por parte de todos los perfiles involucrados
3
1. Introducción
Dashboards
• Constituyen uno de los productos software más empleados para la
explotación y extracción de conocimiento de conjuntos de datos
• Recursos gráficos interactivos
• Permiten la identificación de patrones y relaciones en los conjuntos de
datos de manera visual
4
1. Introducción
Dashboards
• Su diseño y desarrollo no es trivial
• La evolución e incremento del volumen de datos llama a la necesidad de
que los dashboards sean flexibles y puedan adaptarse a cambios
• La diversidad de requisitos de cada perfil de usuario puede hacer el
mantenimiento de los dashboards muy complejo
5
1. Introducción
• Ciertos paradigmas de la ingeniería del software ofrecen soluciones viables para
abordar la variedad de requisitos de forma flexible
• Concretamente, el enfoque de las familias software (SPL) constituye una buena
estrategia para la generación de dashboards personalizados dada una serie de
requisitos
• Decremento de tiempo de desarrollo
• Aumento de mantenibilidad, escalabilidad, flexibilidad y personalización
6
Contenido
1. Introducción
2. Contexto
3. Metodología
4. Propuesta
5. Resultados
6. Discusión
7. Conclusiones
8. Líneas de investigación/trabajo futuras
7
2. Contexto
Observatorio de Empleabilidad y Empleo Universitarios
• Organización de investigadores y técnicos con el objetivo de producir,
analizar y difundir información sobre la empleabilidad y empleo de
titulados/as universitarios en España
• Visión de convertirse en una referencia para entender las variables que
afectan a la empleabilidad y al empleo
8
https://oeeu.org/
2. Contexto
Observatorio de Empleabilidad y Empleo Universitarios
• Gran cantidad de datos recolectados
• Diversos usuarios con diversas necesidades (administradores, usuarios
generales, universidades, etc.)
• Flexibilidad necesaria de cara a nuevas ediciones de sus estudios
9
https://oeeu.org/
Contenido
1. Introducción
2. Contexto
3. Metodología
4. Propuesta
5. Resultados
6. Discusión
7. Conclusiones
8. Líneas de investigación/trabajo futuras
10
3. Metodología
11
• Meta-modelado del dominio
• Aproximación de SPL con generación automática de código
• Tres niveles de personalización
• Funcionalidad
• Fuentes de datos
• Diseño
3. Metodología
Meta-modelado
Especificación a alto nivel el dominio
del problema
12
3. Metodología
Líneas de productos software
https://www.slideshare.net/pagsousa/software-product-lines 13
Contenido
1. Introducción
2. Contexto
3. Metodología
4. Propuesta
5. Resultados
6. Discusión
7. Conclusiones
8. Líneas de investigación/trabajo futuras
14
4. Propuesta
Core assets de la propuesta desarrollada
Exploración de la relación de hasta
tres variables numéricas
simultáneamente categorizadas
por variables categóricas
Diagrama de dispersión Mapa de calor
Exploración de conjuntos de
variables numéricas de forma
simultánea
Diagrama de cuerdas
Exploración de relaciones entre
variables categóricas
15
4. Propuesta
Diagrama de
características
• Especificación de las
características de cada
componente de la línea
y restricciones de la
misma
16
4. Propuesta
Lenguaje de dominio
específico (DSL)
• Basado en el meta-modelo y
diagrama de características
• Implementado mediante
XML
• Validado mediante un
esquema XML (XSD) y un
script de Python para
cumplir las restricciones de
la SPL
17
4. Propuesta
Generación de código
• Plantillas de código (Jinja2)
• Uso de macros y sentencias
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mediante la configuración
XML de cada usuario
Plantilla
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18
4. Propuesta
API GraphQL
• Necesidad de desacoplar los componentes de presentación de las fuentes de
datos
• Implementación de una API GraphQL
• Lenguaje de consulta
• Consultas parametrizables
• Recolección de los campos explícitamente especificados en la consulta
• Varias consultas en una misma llamada
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19
Contenido
1. Introducción
2. Contexto
3. Metodología
4. Propuesta
5. Resultados
6. Discusión
7. Conclusiones
8. Líneas de investigación/trabajo futuras
20
5. Resultados
https://oeeu-infovis.grial.eu/dashboard/
21
Contenido
1. Introducción
2. Contexto
3. Metodología
4. Propuesta
5. Resultados
6. Discusión
7. Conclusiones
8. Líneas de investigación/trabajo futuras
22
6. Discusión
• Primera aproximación para la consecución de un framework generativo flexible en el
dominio de los dashboards
• Este enfoque permite centrarse y guiar el desarrollo en base a los requisitos de los
usuarios
• El DSL permite un nexo entre la especificación formal de la SPL y la implementación
final
• La generación de código por plantillas se ha constituido como una solución simple y
efectiva para la inyección de características en el código
23
6. Discusión
Personalización a nivel funcional
• Nivel de personalización más simple
• Añadir funcionalidades en un componente solamente implica la inyección
del código asociado a dicha funcionalidad
• Es posible tener componentes con diversas características funcionales:
filtros, selectores de datos, información detallada, etc.
24
6. Discusión
Personalización a nivel de datos
• Requisitos de información variados: ciertos usuarios pueden considerar una serie de datos
muy relevantes, mientras que otros pueden considerarlos irrelevantes
• La construcción de una API GraphQL ha conseguido dotar al Observatorio de un método
para que los clientes puedan recuperar información de su banco de conocimiento.
• La fuente de datos utilizada es interna al Observatorio
• Introducir fuente externas de datos traería más dificultades, al no estar bajo el control de
los desarrolladores y necesitar mucho más mantenimiento
25
6. Discusión
Personalización a nivel de diseño
• El nivel más complejo de modelar
• Dificultad de automatización del proceso
• Las aproximaciones propuestas en la literatura apuntan a la necesidad de introducir
procesos manuales o semiautomáticos teniendo en cuenta los requisitos de diseño de
cada usuario específico
• Principal reto en la generación de dashboards: han de ser usables para que la
experiencia de usuario no se vea comprometida.
26
Contenido
1. Introducción
2. Contexto
3. Metodología
4. Propuesta
5. Resultados
6. Discusión
7. Conclusiones
8. Líneas de investigación/trabajo futuras
27
7. Conclusiones
• Enfoque beneficioso para la gestión de diferentes requisitos dinámicos
• Incremento de mantenibilidad y trazabilidad de requisitos
• Esfuerzo inicial en la construcción de core assets
• Propagación de cambios, actualizaciones y correcciones en todos los
productos
28
Contenido
1. Introducción
2. Contexto
3. Metodología
4. Propuesta
5. Resultados
6. Discusión
7. Conclusiones
8. Líneas de investigación/trabajo futuras
29
8. Líneas de investigación y trabajo futuras
• Creación de interfaces para la gestión de los ficheros de configuración
• Tests de usabilidad
• A/B testing
• Granularidad más fina de personalización en cuanto al diseño
• Pruebas con tecnologías alternativas (React, Elasticsearch, etc.)
• Homogeneización de distintas fuentes de datos
30
Resultados del proyecto
• Publicaciones
- Artículos en revistas: 2 (1 JCR - Q1 JIF 3.557; 1 ESCI)
- Artículos en conferencias internacionales: 4
- Capítulos de libros internacionales: 1
• Propiedad intelectual: 1 registro de software
31
Agradecimientos
La investigación que ha dado lugar a estos resultados ha recibido fondos de
la fundación “la Caixa”.
Este trabajo ha sido financiado parcialmente por el Ministerio de Economía y
Competitividad de España a través del proyecto DEFINES (Ref. TIN2016-
80172-R)
32
APLICACIÓN DE
INGENIERÍA DE DOMINIO
PARA LA GENERACIÓN DE
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APLICACIÓN DE INGENIERÍA DE DOMINIO PARA LA GENERACIÓN DE DASHBOARDS PERSONALIZADOS

  • 1. APLICACIÓN DE INGENIERÍA DE DOMINIO PARA LA GENERACIÓN DE DASHBOARDS PERSONALIZADOS Trabajo de Fin de Máster Máster Universitario en Ingeniería Informática Andrea Vázquez Ingelmo Tutores Dr. Francisco J. García Peñalvo Dr. Roberto Therón Sánchez
  • 2. Contenido 1. Introducción 2. Contexto 3. Metodología 4. Propuesta 5. Resultados 6. Discusión 7. Conclusiones 8. Líneas de investigación/trabajo futuras 2
  • 3. 1. Introducción • Incremento del volumen de datos generados • Necesidad de analizar los datos para sacarles partido • Visión: obtener un proceso de toma de decisiones estratégicas arropado por una consistente base informativa • Necesidad de herramientas que faciliten la comprensión de los resultados obtenidos del análisis de datos por parte de todos los perfiles involucrados 3
  • 4. 1. Introducción Dashboards • Constituyen uno de los productos software más empleados para la explotación y extracción de conocimiento de conjuntos de datos • Recursos gráficos interactivos • Permiten la identificación de patrones y relaciones en los conjuntos de datos de manera visual 4
  • 5. 1. Introducción Dashboards • Su diseño y desarrollo no es trivial • La evolución e incremento del volumen de datos llama a la necesidad de que los dashboards sean flexibles y puedan adaptarse a cambios • La diversidad de requisitos de cada perfil de usuario puede hacer el mantenimiento de los dashboards muy complejo 5
  • 6. 1. Introducción • Ciertos paradigmas de la ingeniería del software ofrecen soluciones viables para abordar la variedad de requisitos de forma flexible • Concretamente, el enfoque de las familias software (SPL) constituye una buena estrategia para la generación de dashboards personalizados dada una serie de requisitos • Decremento de tiempo de desarrollo • Aumento de mantenibilidad, escalabilidad, flexibilidad y personalización 6
  • 7. Contenido 1. Introducción 2. Contexto 3. Metodología 4. Propuesta 5. Resultados 6. Discusión 7. Conclusiones 8. Líneas de investigación/trabajo futuras 7
  • 8. 2. Contexto Observatorio de Empleabilidad y Empleo Universitarios • Organización de investigadores y técnicos con el objetivo de producir, analizar y difundir información sobre la empleabilidad y empleo de titulados/as universitarios en España • Visión de convertirse en una referencia para entender las variables que afectan a la empleabilidad y al empleo 8 https://oeeu.org/
  • 9. 2. Contexto Observatorio de Empleabilidad y Empleo Universitarios • Gran cantidad de datos recolectados • Diversos usuarios con diversas necesidades (administradores, usuarios generales, universidades, etc.) • Flexibilidad necesaria de cara a nuevas ediciones de sus estudios 9 https://oeeu.org/
  • 10. Contenido 1. Introducción 2. Contexto 3. Metodología 4. Propuesta 5. Resultados 6. Discusión 7. Conclusiones 8. Líneas de investigación/trabajo futuras 10
  • 11. 3. Metodología 11 • Meta-modelado del dominio • Aproximación de SPL con generación automática de código • Tres niveles de personalización • Funcionalidad • Fuentes de datos • Diseño
  • 12. 3. Metodología Meta-modelado Especificación a alto nivel el dominio del problema 12
  • 13. 3. Metodología Líneas de productos software https://www.slideshare.net/pagsousa/software-product-lines 13
  • 14. Contenido 1. Introducción 2. Contexto 3. Metodología 4. Propuesta 5. Resultados 6. Discusión 7. Conclusiones 8. Líneas de investigación/trabajo futuras 14
  • 15. 4. Propuesta Core assets de la propuesta desarrollada Exploración de la relación de hasta tres variables numéricas simultáneamente categorizadas por variables categóricas Diagrama de dispersión Mapa de calor Exploración de conjuntos de variables numéricas de forma simultánea Diagrama de cuerdas Exploración de relaciones entre variables categóricas 15
  • 16. 4. Propuesta Diagrama de características • Especificación de las características de cada componente de la línea y restricciones de la misma 16
  • 17. 4. Propuesta Lenguaje de dominio específico (DSL) • Basado en el meta-modelo y diagrama de características • Implementado mediante XML • Validado mediante un esquema XML (XSD) y un script de Python para cumplir las restricciones de la SPL 17
  • 18. 4. Propuesta Generación de código • Plantillas de código (Jinja2) • Uso de macros y sentencias • Inyección de funcionalidades mediante la configuración XML de cada usuario Plantilla Macro Código generado Configuración del componente Si se cumple la condición se introduce en el código final CONDICIÓN 18
  • 19. 4. Propuesta API GraphQL • Necesidad de desacoplar los componentes de presentación de las fuentes de datos • Implementación de una API GraphQL • Lenguaje de consulta • Consultas parametrizables • Recolección de los campos explícitamente especificados en la consulta • Varias consultas en una misma llamada • Cálculo de métricas a demanda del usuario 19
  • 20. Contenido 1. Introducción 2. Contexto 3. Metodología 4. Propuesta 5. Resultados 6. Discusión 7. Conclusiones 8. Líneas de investigación/trabajo futuras 20
  • 22. Contenido 1. Introducción 2. Contexto 3. Metodología 4. Propuesta 5. Resultados 6. Discusión 7. Conclusiones 8. Líneas de investigación/trabajo futuras 22
  • 23. 6. Discusión • Primera aproximación para la consecución de un framework generativo flexible en el dominio de los dashboards • Este enfoque permite centrarse y guiar el desarrollo en base a los requisitos de los usuarios • El DSL permite un nexo entre la especificación formal de la SPL y la implementación final • La generación de código por plantillas se ha constituido como una solución simple y efectiva para la inyección de características en el código 23
  • 24. 6. Discusión Personalización a nivel funcional • Nivel de personalización más simple • Añadir funcionalidades en un componente solamente implica la inyección del código asociado a dicha funcionalidad • Es posible tener componentes con diversas características funcionales: filtros, selectores de datos, información detallada, etc. 24
  • 25. 6. Discusión Personalización a nivel de datos • Requisitos de información variados: ciertos usuarios pueden considerar una serie de datos muy relevantes, mientras que otros pueden considerarlos irrelevantes • La construcción de una API GraphQL ha conseguido dotar al Observatorio de un método para que los clientes puedan recuperar información de su banco de conocimiento. • La fuente de datos utilizada es interna al Observatorio • Introducir fuente externas de datos traería más dificultades, al no estar bajo el control de los desarrolladores y necesitar mucho más mantenimiento 25
  • 26. 6. Discusión Personalización a nivel de diseño • El nivel más complejo de modelar • Dificultad de automatización del proceso • Las aproximaciones propuestas en la literatura apuntan a la necesidad de introducir procesos manuales o semiautomáticos teniendo en cuenta los requisitos de diseño de cada usuario específico • Principal reto en la generación de dashboards: han de ser usables para que la experiencia de usuario no se vea comprometida. 26
  • 27. Contenido 1. Introducción 2. Contexto 3. Metodología 4. Propuesta 5. Resultados 6. Discusión 7. Conclusiones 8. Líneas de investigación/trabajo futuras 27
  • 28. 7. Conclusiones • Enfoque beneficioso para la gestión de diferentes requisitos dinámicos • Incremento de mantenibilidad y trazabilidad de requisitos • Esfuerzo inicial en la construcción de core assets • Propagación de cambios, actualizaciones y correcciones en todos los productos 28
  • 29. Contenido 1. Introducción 2. Contexto 3. Metodología 4. Propuesta 5. Resultados 6. Discusión 7. Conclusiones 8. Líneas de investigación/trabajo futuras 29
  • 30. 8. Líneas de investigación y trabajo futuras • Creación de interfaces para la gestión de los ficheros de configuración • Tests de usabilidad • A/B testing • Granularidad más fina de personalización en cuanto al diseño • Pruebas con tecnologías alternativas (React, Elasticsearch, etc.) • Homogeneización de distintas fuentes de datos 30
  • 31. Resultados del proyecto • Publicaciones - Artículos en revistas: 2 (1 JCR - Q1 JIF 3.557; 1 ESCI) - Artículos en conferencias internacionales: 4 - Capítulos de libros internacionales: 1 • Propiedad intelectual: 1 registro de software 31
  • 32. Agradecimientos La investigación que ha dado lugar a estos resultados ha recibido fondos de la fundación “la Caixa”. Este trabajo ha sido financiado parcialmente por el Ministerio de Economía y Competitividad de España a través del proyecto DEFINES (Ref. TIN2016- 80172-R) 32
  • 33. APLICACIÓN DE INGENIERÍA DE DOMINIO PARA LA GENERACIÓN DE DASHBOARDS PERSONALIZADOS Trabajo de Fin de Máster Máster Universitario en Ingeniería Informática Andrea Vázquez Ingelmo Tutores Dr. Francisco J. García Peñalvo Dr. Roberto Therón Sánchez