Conformidade em processos de negócio baseada em classificação de documentos e mineração de log de eventos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Rosângela Maria Silva
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/12955
Resumo: A progressiva demanda pela qualidade subsidia os sistemas de informação e processos de negócios. Consequentemente, há uma crescente carência para o alinhamento do processo entendido e mapeado nas organizações, além de uma escassez no entendimento da execução do processo no dia a dia. Com sistemas automatizados, a indústria de tecnologia registra eventos e gera dados com facilidade, dados esses que podem produzir valor e insights, visando melhoria de desempenho em diversas áreas organizacionais. Pensando nisso, neste trabalho propõe-se um estudo sobre a avaliação da conformidade nos modelos gerados a partir do log de eventos de um sistema de informação. Um estudo que contemple os principais algoritmos e métricas utilizados na literatura para mensurar a conformidade em mineração de processos, como algoritmos são definidos e em quais ferramentas as abordagens são testadas. A abordagem proposta avalia o log de eventos semiestruturados; para isso, técnicas de classificação de texto são utilizadas na preparação da estrutura requerida do log de eventos. O objetivo é avaliar a abordagem da conformidade aplicada à área de mineração de processos para analisar o log extraído, contextualizando o valor da abordagem com a definição do processo existente mapeado a partir da visão do gestor. Para apoiar o uso em outros conjuntos de dados, o modelo proposto pretende ser extensivo para modificação e uso em outros cenários.
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Um estudo que contemple os principais algoritmos e métricas utilizados na literatura para mensurar a conformidade em mineração de processos, como algoritmos são definidos e em quais ferramentas as abordagens são testadas. A abordagem proposta avalia o log de eventos semiestruturados; para isso, técnicas de classificação de texto são utilizadas na preparação da estrutura requerida do log de eventos. O objetivo é avaliar a abordagem da conformidade aplicada à área de mineração de processos para analisar o log extraído, contextualizando o valor da abordagem com a definição do processo existente mapeado a partir da visão do gestor. Para apoiar o uso em outros conjuntos de dados, o modelo proposto pretende ser extensivo para modificação e uso em outros cenários.The growing necessity for quality involves information systems and business processes. As a consequence, there is a growing demand to align the mapped and understood process of organizations with the performance of how the process is actually performed on a daily basis. With automated systems, the technology industry currently records events in information systems and generates data with ease, which are produced to generate value and insights to improve performance in the most diverse areas of organizations. In this work, we propose a study on conformance checking for generated models from the event log of an information system. A study that considers the main algorithms and metrics used in the literature to measure conformance checking in process mining, how the algorithms are defined and in which tools the approaches are tested. The proposed approach evaluates the semi-structured event log; for thus, text classification techniques are used to prepare the required structure of the event log. The main objective is to evaluate the conformance checking applied to the process mining area in order to analyze the extracted log, contextualizing the value approach with the definition of the existing process mapped from the manager understanding. To support this use in other data sets, the proposed model intends to be extensive for modification and use in other scenarios.Submitted by Daniele Fonseca (daniele@ct.ufrj.br) on 2020-08-21T12:27:33Z No. of bitstreams: 1 RosangelaMariaSilvaOliveira-min.pdf: 3101354 bytes, checksum: bf5a61e703f0822674a6e6bae20ab55c (MD5)Made available in DSpace on 2020-08-21T12:27:34Z (GMT). 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