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Laura M. Haas

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Laura M. Haas es una científica Informática estadounidense conocida por su investigación en sistemas de bases de datos e integración de información. Sus esfuerzos para crear sistemas y herramientas para la integración de datos heterogéneos de diversas fuentes, incluida la tecnología federada que virtualiza el acceso a los datos y la tecnología de mapeo que permite a los no programadores especificar cómo se deben integrar los datos, le han valido amplio reconocimiento.

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Integración de información dbpedia-es:Base_de_datos

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IBM Fellow Academia Nacional de Ingeniería de Estados Unidos Premio a la Innovación SIGMOD Edgar F. Codd Miembro de la Association for Computing Machinery

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Laura M. Haas es una científica Informática estadounidense conocida por su investigación en sistemas de bases de datos e integración de información. Sus esfuerzos para crear sistemas y herramientas para la integración de datos heterogéneos de diversas fuentes, incluida la tecnología federada que virtualiza el acceso a los datos y la tecnología de mapeo que permite a los no programadores especificar cómo se deben integrar los datos, le han valido amplio reconocimiento. El trabajo de Haas cambió drásticamente la investigación y la práctica de la integración de la información. Lideró el proyecto Starburst en sistemas de bases de datos extensibles, demostrando integrar información diversa en una base de datos relacional.​ Su investigación fue la base del procesador de consultas DB2 LUW de IBM. Fue la arquitecta que más contribuyó a Garlic,​ un novedoso sistema de federación de datos que proporciona acceso integrado a numerosas fuentes de datos desde un lenguaje no procesal de alto nivel. Así, inventó e implementó técnicas de optimización de consultas que permitieron a Garlic procesar consultas de manera eficiente, explotando las capacidades de las fuentes de datos subyacentes.​ Haas dirigió el desarrollo de IBM InfoSphere Federation Server basado en esta tecnología, y fue el líder técnico del equipo de IBM que ayudó a establecer el mercado de integración de información empresarial. Haas también dirigió el proyecto Clio, inventando el concepto y los algoritmos básicos para el mapeo de esquemas, y dándoles vida mediante la primera herramienta para calcular las transformaciones necesarias para llevar automáticamente los datos de diversas fuentes a un formato común.​ Proporcionó liderazgo de pensamiento​ y realizó investigaciones en torno a la integración de la información, más recientemente en el contexto de Big Data, a través de su papel como Directora del Laboratorio de Descubrimiento Acelerado de IBM Research.​

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