Um método para descoberta semi-automática de processos de negócio codificados em sistemas legados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Gleison Samuel do
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/95384
Resumo: Há mais de uma década, BPM vem sendo introduzida nas organizações devido suas vantagens tais como documentação, gerenciamento, monitoração e melhoria contínua de seus processos de negócio. Na abordagem BPM, normalmente, os processos de negócio da organização são executados sob o controle de um Sistema Gerenciador de Processos de Negócio. Estes sistemas executam os processos de negócio, coletando informações úteis para organização. Por exemplo, através destes sistemas é possível identificar as atividades que mais demoram ou consomem mais recursos humanos. Desta forma, é possível redesenhar os processos de maneira ágil, garantido a evolução contínua do negócio. Entretanto, para se beneficiar da tecnologia BPM, a organização deve mapear seus processos de negócio e modelá-los no Sistema Gerenciador de Processos de Negócio. Normalmente, esse trabalho é realizado por especialistas humanos, que observam e identificam o funcionamento da organização, definindo, em detalhes, os fluxos de trabalho realizados para cumprir determinadas metas de negócio. Contudo, na maior parte das organizações os processos de negócio encontram-se implementados em sistemas de informações legados. Tais sistemas possuem pouca documentação, foram desenvolvidos com uso de tecnologias obsoletas e os processos de negócio, neles contidos, foram programados implicitamente no seu código fonte. Deste modo, além das entrevistas com usuários-chave da organização, os analistas precisam também entender o funcionamento dos sistemas legados a fim de identificar os processos de negócio da organização. Geralmente, os analistas de negócio fazem este trabalho manualmente, interpretando os algoritmos escritos no código fonte legado e identificando os fluxos de trabalho nele escritos. Esse trabalho é complexo, demorado e suscetível a erros, pois depende do nível de conhecimento que os analistas de negócio têm sobre o código fonte legado. Pensando neste problema, essa tese apresenta um método que automatiza a descoberta de processos de negócio implementados implicitamente no código fonte de sistemas legados. O método propõe uma técnica híbrida, que usa análise estática do código fonte e análise dinâmica (mineração de processos) para descobrir os processos de negócio codificados em sistemas legados. A tese apresenta os passos para aplicação do método, definindo para cada passo, um conjunto de ferramentas capazes de automatizar a descoberta de informações no código fonte legado. Este trabalho também mostra três estudos de caso, onde o método foi aplicado com sucesso e comparado a outras técnicas existentes na literatura.
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Normalmente, esse trabalho é realizado por especialistas humanos, que observam e identificam o funcionamento da organização, definindo, em detalhes, os fluxos de trabalho realizados para cumprir determinadas metas de negócio. Contudo, na maior parte das organizações os processos de negócio encontram-se implementados em sistemas de informações legados. Tais sistemas possuem pouca documentação, foram desenvolvidos com uso de tecnologias obsoletas e os processos de negócio, neles contidos, foram programados implicitamente no seu código fonte. Deste modo, além das entrevistas com usuários-chave da organização, os analistas precisam também entender o funcionamento dos sistemas legados a fim de identificar os processos de negócio da organização. Geralmente, os analistas de negócio fazem este trabalho manualmente, interpretando os algoritmos escritos no código fonte legado e identificando os fluxos de trabalho nele escritos. Esse trabalho é complexo, demorado e suscetível a erros, pois depende do nível de conhecimento que os analistas de negócio têm sobre o código fonte legado. Pensando neste problema, essa tese apresenta um método que automatiza a descoberta de processos de negócio implementados implicitamente no código fonte de sistemas legados. O método propõe uma técnica híbrida, que usa análise estática do código fonte e análise dinâmica (mineração de processos) para descobrir os processos de negócio codificados em sistemas legados. A tese apresenta os passos para aplicação do método, definindo para cada passo, um conjunto de ferramentas capazes de automatizar a descoberta de informações no código fonte legado. Este trabalho também mostra três estudos de caso, onde o método foi aplicado com sucesso e comparado a outras técnicas existentes na literatura.For over a decade, BPM is being introduced in organizations due to its advantages such as documentation, management, monitoring and continuous improvement of its business processes. In BPM approach, business processes of the organization are executed under the control of a Business Processes Management System. These systems monitor the execution of the processes and measuring the operational efficiency of the organization through, for example, of the identification of activities those are slower or consume more resources. Thus, the organization can redesign their business processes in an agile and fast mode, thereby ensuring the continued evolution of your business. However, to take advantage of BPM technology, the organization must map their business processes and model them in the Business Processes Management System. Typically, organizations execute the business process mapping through manual techniques, such as interviews, meetings with users, questionnaires, document analysis and observations of the organizational environment. However, in most organizations business processes are executed in legacy systems information. Such systems have not documentation, have been developed with obsolete technologies and the business processes are programmed implicitly in its source code. Thus, in addition to interviews with expert users of the organization, analysts must also understand the working of legacy systems in order to identify the business processes of the organization. Generally, business analysts do this work manually, interpreting algorithms written in legacy source code and identifying workflows written in the source code. This work is complex, time consuming and error prone, since it depends on the knowledge level that business analysts have about the legacy source code. Thinking about this problem, this thesis presents a method that automates the discovery of business processes implemented implicitly in the source code of legacy systems. The method proposes a hybrid technique that uses static analysis of the source code and dynamic analysis (mining process) to discover business processes encoded in legacy systems. The thesis presents the steps for applying the method, defining for each step, a set of tools that automate the discovery of information in the legacy source code. This work also shows three case studies where the method was successfully applied and compared to other existing techniques in the literature.application/pdfporSistemas : Informacao gerencialMineracao : DadosBPMBusiness processesBusiness rulesMining processesLegacy systemsUm método para descoberta semi-automática de processos de negócio codificados em sistemas legadosA semi-automatic method to discovery business processes encoded in legacy systems info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2014doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000918021.pdf000918021.pdfTexto completoapplication/pdf1445616http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/95384/1/000918021.pdf8b7b6d261ec11e0ca07465eb6ae51e56MD51TEXT000918021.pdf.txt000918021.pdf.txtExtracted Texttext/plain259523http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/95384/2/000918021.pdf.txt999784a7f126d36556c7a79b416a3ae7MD52THUMBNAIL000918021.pdf.jpg000918021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1122http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/95384/3/000918021.pdf.jpg2d45ef952c2b9a2e45ef463792dbf224MD5310183/953842018-10-08 08:53:14.237oai:www.lume.ufrgs.br:10183/95384Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-08T11:53:14Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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