Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10923/1597
Tipo: masterThesis
Título: Um ambiente integrador para análise de processos de negócio
Autor(es): Tristão, Cristian
Orientador: Ruiz, Duncan Dubugras Alcoba
Editor: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Fecha de Publicación: 2006
Palabras clave: INFORMÁTICA
NEGÓCIOS - PROCESSAMENTO DE DADOS
MINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)
Resumen: A análise de processos tem desempenhado um papel fundamental na gestão dos negócios. A maior parte das pesquisas e soluções existentes para essa análise focaliza muito exclusivamente na análise quantitativa de processos através de métricas de desempenho e indicadores de qualidade, possuindo menos recursos investigativos que permitam compreender o porquê do comportamento observado. Técnicas de mineração de dados possuem um papel importante neste contexto, oferecendo recursos para análise causal de comportamento. No entanto, as técnicas de análise e monitoração de processos de negócio são utilizadas de forma disjunta, ou seja, não existe uma integração ou complementação de informação entre as diferentes abordagens de descoberta de conhecimento. Além disso, não suportam a análise seqüencial dos fluxos de execução, prejudicando a investigação de anomalias e comportamentos específicos. Este trabalho propõe um ambiente para a análise de processos de negócio com recursos, que combinam e permitem explorar, de forma sinérgica, as informações advindas da aplicação de técnicas de mineração seqüencial, originalmente propostas para a Mineração do Uso da Web, com aquelas sobre mensuração de processos, atividades e recursos.
The processes analysis has performed an essential role in businesses management. The majority of research efforts and existing solutions for this analysis focus very exclusively on the quantitative analysis of processes through performance metrics and quality indicators. Few of them investigate resources that allow understanding the reasons of the observed behavior. Data mining techniques have an important role in this context, offering resources for behavior causal analysis. However, the analysis and monitoring techniques of business processes have been a disjoint use. Indeed, there is not an information integration or synergy among different knowledge discovery approaches. Moreover they do not support the sequence analysis of execution flows, harming anomaly investigate and specific behaviors. This work proposes an environment for the analysis of business processes taking into account related resources. Such environment permits the synergic exploration among information originated from the employment of sequential mining techniques, previously used by Web Usage Mining, with those from processes, activities and resources measurements.
URI: http://hdl.handle.net/10923/1597
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