Descoberta automática de práticas de trabalho com técnicas de mineração de processos

• Autor(a) principal: Gonçalves, João José Jóia
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.1/18155
• topic: Process mining; Heuristic iner; ProM; Petri Net; Event log; Verificação de conformidade; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias

A passagem para um mundo cada vez mais digital tem vindo a concretizar-se com o avanço da tecnologia a ocorrer de forma exponencial. Com ela tem crescido a necessidade de se analisar a imensidão de dados que empresas e organizações produzem a fim de identificar padrões, melhorias operacionais e tendências. A literatura tem-se dedicado ao estudo de processos de negócio e o Process Mining tem vindo a ganhar notoriedade como uma disciplina imprescindível ao crescimento de uma organização no que respeita à forma como analisa os seus dados, que passam a ser o Storyteller das mesmas. A mineração de processos dá respostas a questões que não ficam resolvidas pelas formas tradicionais de análise de dados, permitindo extrair conhecimento através de registos de eventos e assim descobrir novos modelos de processos, controlar e melhorar os processos já existentes. O estudo de caso sobre o qual este trabalho é desenvolvido debruça-se sobre o contexto organizacional real, na identificação de práticas de trabalho a partir de registo de ações relacionadas ao desenvolvimento de aplicações de web para um banco comercial. Como objetivo de estudo, procurou-se realizar uma análise comparativa de vários algoritmos de Process Mining disponíveis na ferramenta ProM. A análise realizada teve por base encontrar o algoritmo mais apropriado às especificações dos dados do caso de estudo, através de medidas de qualidade presentes na verificação de conformidade. Numa primeira fase, os dados foram extraídos, mapeados e importados para a ferramenta ProM e seguidamente aplicaram-se algoritmos de descoberta de processo. O resultado final gerou modelos de processo em rede Petri Net que foram analisados através da verificação de conformidade. Por fim, foi possível verificar através dessas análises que dos algoritmos testados, o que obteve melhor resultado foi o Heuristic Miner.