Uma abordagem metodológica de apoio à decisão para resoluções de incidentes em TI centrada na combinação de raciocínio baseado em casos e baseado em regras

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: MELLO, Thiago Dias Freire de
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFACS
Texto Completo: http://teste.tede.unifacs.br:8080/tede/handle/tede/483
Resumo: In present day, the services offered by Information Technology (IT) has become a key factor for organizations to achieve success. The unexpected interruption of these services, known as incidents, causing damage to organizations that can reach millions of dollars. Decisions and actions are constantly taken for support teams to repair and to normalize the services caused by these incidents. The process of efficient decision-making requires timing and standardization among all members of a team. Many organizations adopt Information Technology Infrastructure Library (ITIL) to structure and facilitate their decision-making. On its turn, two important models of artificial intelligence, Case-Based Reasoning (CBR) and Rule Based Reasoning (RBR), has aided the decision-making process using reasoning by analogy and rule, respectively. On the other hand we must structure at what time and when to use each of these arguments in decision support, defining and ordering a set of steps. This paper presents a methodological approach to support decision making in resolving IT incidents, described through a general decision process respecting a consolidated decision model, the model Simon decision, aided by the combination of techniques Case Based Reasoning (CBR) and Rules Based Reasoning (RBR), since ITIL does not propose the best practices for incident resolution analogy nor by rule. Therefore, the aim is to support decision-making of the support team through a methodological approach, in order to solve the incidents, considering the reasoning by analogy and reasoning by rule. A prototype was built to support decision-making with these two cited arguments relying on frameworks JColibri and Expert Sinta. A case study was carried out within an organization in order to evaluate the proposal of this work, being resolved four cases of incidents using the prototype with the built methodological approach.
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Many organizations adopt Information Technology Infrastructure Library (ITIL) to structure and facilitate their decision-making. On its turn, two important models of artificial intelligence, Case-Based Reasoning (CBR) and Rule Based Reasoning (RBR), has aided the decision-making process using reasoning by analogy and rule, respectively. On the other hand we must structure at what time and when to use each of these arguments in decision support, defining and ordering a set of steps. This paper presents a methodological approach to support decision making in resolving IT incidents, described through a general decision process respecting a consolidated decision model, the model Simon decision, aided by the combination of techniques Case Based Reasoning (CBR) and Rules Based Reasoning (RBR), since ITIL does not propose the best practices for incident resolution analogy nor by rule. Therefore, the aim is to support decision-making of the support team through a methodological approach, in order to solve the incidents, considering the reasoning by analogy and reasoning by rule. A prototype was built to support decision-making with these two cited arguments relying on frameworks JColibri and Expert Sinta. A case study was carried out within an organization in order to evaluate the proposal of this work, being resolved four cases of incidents using the prototype with the built methodological approach.Nos dias atuais, os serviços oferecidos pela Tecnologia da Informação (TI) tornou-se um fator primordial para que as organizações alcancem o sucesso. A interrupção inesperada destes serviços, conhecida como incidentes, causam prejuízos para as organizações que podem chegar a milhões de dólares. Decisões e ações são tomadas constantemente por equipes de suporte para reparar e normalizar os serviços de TI ocasionados por incidentes. Um processo de tomada de decisão eficiente exige sincronismo entre as ações a serem tomadas por todos os membros de uma equipe. Muitas organizações adotam a Information Technology Infrastructure Library (ITIL) para estruturar equipes e viabilizar as suas tomadas de decisões. Por sua vez, duas técnicas da inteligência artificial, Raciocínio Baseado em Casos e Raciocínio Baseado em Regras, têm auxiliado o processo de tomada de decisão, utilizando o raciocínio por regra e por analogia, respectivamente. Por outro lado, é preciso estruturar em qual momento e quando se utilizar cada um desses raciocínios no apoio à decisão, definindo e ordenando um conjunto de passos. Este trabalho apresenta uma abordagem metodológica para apoiar tomadas de decisão na resolução de incidentes de TI, descrita através de um processo de decisão geral, respeitando um modelo de decisão consolidado, o modelo de decisão de Simon, auxiliado pela combinação das técnicas do Raciocínio Baseado em Casos (RBC) e do Raciocínio Baseado em Regras (RBR), visto que o ITIL não propõe nas suas melhores práticas a resolução de incidentes por analogia e nem por regra. Portanto, o objetivo é apoiar a tomada de decisão das equipes de suporte através de uma abordagem metodológica, com o intuito de resolver os incidentes ocorridos, considerando o raciocínio por analogia e por regra. Um protótipo foi construído para apoiar à tomada de decisão com esses dois raciocínios citados utilizando-se os frameworks JColibri e Expert Sinta. Um estudo de caso foi realizado dentro de uma organização com o intuito de avaliar a proposta deste trabalho, sendo resolvidos, com êxito, quatro casos de incidentes com a aplicação da abordagem metodológica construída.Submitted by Roseli Araujo (roseli.araujo@unifacs.br) on 2017-07-06T23:20:37Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao THIAGO DIAS FREIRE DE MELLO.pdf: 2836870 bytes, checksum: 191a7f08512c5f4dd0ffe2f6506dcdd8 (MD5)Made available in DSpace on 2017-07-06T23:20:37Z (GMT). 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