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https://hdl.handle.net/20.500.12008/55440
Cómo citar
| Título: | Ambiente de datos en metodologías híbridas |
| Autor: | Caroceli, Gimena Ustria, Maximiliano |
| Tutor: | Motz, Regina Rohrer, Edelweis |
| Tipo: | Tesis de grado |
| Palabras clave: | Ambiente de datos, Metodologías hibridas, Investigación, Análisis cualitativo, Rubyón Rails |
| Fecha de publicación: | 2026 |
| Resumen: | Este trabajo desarrolla un ambiente de datos para metodologías de investigación híbridas, integrando la gestión y el análisis de datos cualitativos y cuantitativos en un único sistema colaborativo. Se relevaron requerimientos con equipos de investigación, se diseñó una solución basada en una arquitectura monolítica con Ruby on Rails y una interfaz web centrada en los flujos de trabajo de proyectos, marcos teóricos, instrumentos y registros. La implementación incluye almacenamiento de documentos y encuestas, codificación de fragmentos, buscador de códigos y bitácora de eventos, así como soporte para colaboración por roles. Se aplicaron prácticas de ingeniería (control de versiones, contenedorización y despliegue) y pruebas manuales y de rendimiento. Los resultados muestran que la herramienta facilita el cruce de códigos entre múltiples recursos (entrevistas, encuestas y documentos) y mejora la trazabilidad del análisis respecto a soluciones dispersas. Finalmente, se discuten limitaciones (interoperabilidad, visualización avanzada) y líneas de trabajo futuro para ampliar métricas y la integración con otras plataformas. |
| Editorial: | Udelar.FI. |
| Citación: | Caroceli, G. y Ustria, M. Ambiente de datos en metodologías híbridas [en línea] Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2026. |
| Título Obtenido: | Ingeniero en Computación. |
| Facultad o Servicio que otorga el Título: | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería |
| Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de grado - Instituto de Computación |
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