Crean método para computadoras que detecta y corrige errores en base de datos

CIUDAD DE MÉXICO.- Un novedoso método computacional desarrollado en la Facultad de Ciencias (FC) de la UNAM es capaz de diagnosticar y restaurar fallas frecuentes en voluminosas bases de datos.

Como un auditor, el sistema utiliza la estadística, la probabilidad y los algoritmos matemáticos para detectar errores y aplicar programas de corrección o restauración a fin de hacer sistemas confiables a esos inmensos “cúmulos de información”.

“En este tipo de bancos son frecuentes los errores. Este proyecto busca referencias de calidad, no incorrectas o inconsistentes, porque sólo así se puede garantizar un resultado confiable para la toma de decisiones”, indicó en entrevista el actuario y doctor en Ciencias de la Computación, Javier García García, quien desarrolló este software útil para mejorar las plataformas de dependencias gubernamentales, empresas e instituciones administrativas.

El también secretario de Vinculación de la FC, explicó que este desarrollo forma parte del Macroproyecto Tecnologías para la Universidad de la Información y la Computación de la UNAM, del que ha recibido financiamiento en los últimos tres años y medio.

Un “pegamento” entre grupos de datos.

Esta herramienta busca la “integridad referencial”, que García describe como un “pegamento” que mantiene unida la información.

“Si en la base de datos estudiantiles de la UNAM se quisiera relacionar a los grupos de alumnos con las materias que cursaron y los maestros que impartieron esas clases, y la referencia —o el pegamento— entre ambos conjuntos estuviera rota, entonces no podríamos saber qué asignaturas llevó el estudiante”, ejemplificó.

En cambio, con un indicador que integre los tres apartados (pupilos, clases y profesores) es posible relacionarlos y obtener resultados confiables, aclaró.

Luego de la detección de errores, el sistema de cómputo (que puede analizar decenas o miles de millones de unidades informativas agrupadas) se aplica para restaurar los datos.

“En esta parte del trabajo se usan métricas de calidad en distintos niveles de abstracción. Así, un directivo puede conocer con un solo número o una calificación la evaluación de su base de datos, pero si un analista necesita profundizar en asuntos específicos, la herramienta puede ayudarle”, advirtió.

Actualmente, el doctor García García aplica una corrección dinámica que restaura “sobre la marcha”.

“Se inventaron funciones de agregación que enmiendan el banco de información. Para lograrlo, el método recurre a indicadores históricos y a estadística, que hacen que lo generado sea veraz”, señaló.

El investigador aclaró que, más que corregir, estas técnicas calculan resultados razonables y extraen los datos que hay, aún con fallas. “No hay borrón y cuenta nueva, aclaró.

En todas las bases hay información valiosa que es posible recuperar. Este diagnóstico ayuda a empresas y dependencias gubernamentales a detectar sus errores y corregirlos al modificar la estructura o el ‘pegamento’ que relaciona a la estructura”, comentó García.

El sistema, que resulta especialmente fiable tanto por su soporte matemático como por el respeto a la confidencialidad de la información, ha sido aplicado en la propia UNAM, en la Secretaría de Educación Pública, en el Gobierno del Distrito Federal y en una cadena de tiendas departamentales.