An Evaluation of Inter-Organizational Workflow Modelling Formalisms

This paper evaluates the dynamic aspects of the UML in the context of inter-organizational workflows. Two evaluation methodologies are used. The first one is ontological and is based on the BWW (Bunge-Wand-Weber) models. The second validation is based on prototyping and consists in the development of a workflow management system in the aerospace industry. Both convergent and divergent results are found from the two validations. Possible enhancements to the UML formalism are suggested from the convergent results. On the other hand, the divergent results suggest the need for a contextual specification in the BWW models. Ce travail consiste en une évaluation des aspects dynamiques du language UML dans un contexte de workflow inter-organisationnel. Le choix du language par rapport à d'autres est motivé par sa richesse grammaticale lui offrant une très bonne adaptation à ce contexte. L'évaluation se fait par une validation ontologique basée sur les modèles BWW (Bunge-Wand-Weber) et par la réalisation d'un prototype de système de gestion de workflows inter-organisationnels. À partir des résultats convergents obtenus des deux différentes analyses, des améliorations au formalisme UML sont suggérées. D'un autre coté, les analyses divergentes suggèrent une possibilité de spécifier les modèles BWW à des contextes plus particuliers tels que ceux des workflows et permettent également de suggérer d'autres améliorations possibles au langage.Ontology, Conceptual study, Prototype Validation, UML, IS development methods and tools., Ontologie, étude conceptuelle, validation du prototype, UML, méthodes et outils de développement IS

Ontology-based methodology for error detection in software design

Improving the quality of a software design with the goal of producing a high quality software product continues to grow in importance due to the costs that result from poorly designed software. It is commonly accepted that multiple design views are required in order to clearly specify the required functionality of software. There is universal agreement as to the importance of identifying inconsistencies early in the software design process, but the challenge is how to reconcile the representations of the diverse views to ensure consistency. To address the problem of inconsistencies that occur across multiple design views, this research introduces the Methodology for Objects to Agents (MOA). MOA utilizes a new ontology, the Ontology for Software Specification and Design (OSSD), as a common information model to integrate specification knowledge and design knowledge in order to facilitate the interoperability of formal requirements modeling tools and design tools, with the end goal of detecting inconsistency errors in a design. The methodology, which transforms designs represented using the Unified Modeling Language (UML) into representations written in formal agent-oriented modeling languages, integrates object-oriented concepts and agent-oriented concepts in order to take advantage of the benefits that both approaches can provide. The OSSD model is a hierarchical decomposition of software development concepts, including ontological constructs of objects, attributes, behavior, relations, states, transitions, goals, constraints, and plans. The methodology includes a consistency checking process that defines a consistency framework and an Inter-View Inconsistency Detection technique. MOA enhances software design quality by integrating multiple software design views, integrating object-oriented and agent-oriented concepts, and defining an error detection method that associates rules with ontological properties

HybridMDSD: Multi-Domain Engineering with Model-Driven Software Development using Ontological Foundations

Software development is a complex task. Executable applications comprise a mutlitude of diverse components that are developed with various frameworks, libraries, or communication platforms. The technical complexity in development retains resources, hampers efficient problem solving, and thus increases the overall cost of software production. Another significant challenge in market-driven software engineering is the variety of customer needs. It necessitates a maximum of flexibility in software implementations to facilitate the deployment of different products that are based on one single core. To reduce technical complexity, the paradigm of Model-Driven Software Development (MDSD) facilitates the abstract specification of software based on modeling languages. Corresponding models are used to generate actual programming code without the need for creating manually written, error-prone assets. Modeling languages that are tailored towards a particular domain are called domain-specific languages (DSLs). Domain-specific modeling (DSM) approximates technical solutions with intentional problems and fosters the unfolding of specialized expertise. To cope with feature diversity in applications, the Software Product Line Engineering (SPLE) community provides means for the management of variability in software products, such as feature models and appropriate tools for mapping features to implementation assets. Model-driven development, domain-specific modeling, and the dedicated management of variability in SPLE are vital for the success of software enterprises. Yet, these paradigms exist in isolation and need to be integrated in order to exhaust the advantages of every single approach. In this thesis, we propose a way to do so. We introduce the paradigm of Multi-Domain Engineering (MDE) which means model-driven development with multiple domain-specific languages in variability-intensive scenarios. MDE strongly emphasize the advantages of MDSD with multiple DSLs as a neccessity for efficiency in software development and treats the paradigm of SPLE as indispensable means to achieve a maximum degree of reuse and flexibility. We present HybridMDSD as our solution approach to implement the MDE paradigm. The core idea of HybidMDSD is to capture the semantics of particular DSLs based on properly defined semantics for software models contained in a central upper ontology. Then, the resulting semantic foundation can be used to establish references between arbitrary domain-specific models (DSMs) and sophisticated instance level reasoning ensures integrity and allows to handle partiucular change adaptation scenarios. Moreover, we present an approach to automatically generate composition code that integrates generated assets from separate DSLs. All necessary development tasks are arranged in a comprehensive development process. Finally, we validate the introduced approach with a profound prototypical implementation and an industrial-scale case study.Softwareentwicklung ist komplex: ausführbare Anwendungen beinhalten und vereinen eine Vielzahl an Komponenten, die mit unterschiedlichen Frameworks, Bibliotheken oder Kommunikationsplattformen entwickelt werden. Die technische Komplexität in der Entwicklung bindet Ressourcen, verhindert effiziente Problemlösung und führt zu insgesamt hohen Kosten bei der Produktion von Software. Zusätzliche Herausforderungen entstehen durch die Vielfalt und Unterschiedlichkeit an Kundenwünschen, die der Entwicklung ein hohes Maß an Flexibilität in Software-Implementierungen abverlangen und die Auslieferung verschiedener Produkte auf Grundlage einer Basis-Implementierung nötig machen. Zur Reduktion der technischen Komplexität bietet sich das Paradigma der modellgetriebenen Softwareentwicklung (MDSD) an. Software-Spezifikationen in Form abstrakter Modelle werden hier verwendet um Programmcode zu generieren, was die fehleranfällige, manuelle Programmierung ähnlicher Komponenten überflüssig macht. Modellierungssprachen, die auf eine bestimmte Problemdomäne zugeschnitten sind, nennt man domänenspezifische Sprachen (DSLs). Domänenspezifische Modellierung (DSM) vereint technische Lösungen mit intentionalen Problemen und ermöglicht die Entfaltung spezialisierter Expertise. Um der Funktionsvielfalt in Software Herr zu werden, bietet der Forschungszweig der Softwareproduktlinienentwicklung (SPLE) verschiedene Mittel zur Verwaltung von Variabilität in Software-Produkten an. Hierzu zählen Feature-Modelle sowie passende Werkzeuge, um Features auf Implementierungsbestandteile abzubilden. Modellgetriebene Entwicklung, domänenspezifische Modellierung und eine spezielle Handhabung von Variabilität in Softwareproduktlinien sind von entscheidender Bedeutung für den Erfolg von Softwarefirmen. Zur Zeit bestehen diese Paradigmen losgelöst voneinander und müssen integriert werden, damit die Vorteile jedes einzelnen für die Gesamtheit der Softwareentwicklung entfaltet werden können. In dieser Arbeit wird ein Ansatz vorgestellt, der dies ermöglicht. Es wird das Multi-Domain Engineering Paradigma (MDE) eingeführt, welches die modellgetriebene Softwareentwicklung mit mehreren domänenspezifischen Sprachen in variabilitätszentrierten Szenarien beschreibt. MDE stellt die Vorteile modellgetriebener Entwicklung mit mehreren DSLs als eine Notwendigkeit für Effizienz in der Entwicklung heraus und betrachtet das SPLE-Paradigma als unabdingbares Mittel um ein Maximum an Wiederverwendbarkeit und Flexibilität zu erzielen. In der Arbeit wird ein Ansatz zur Implementierung des MDE-Paradigmas, mit dem Namen HybridMDSD, vorgestellt

Towards ontological foundations of research information systems

Despite continuous advancements in information system technologies it is still not simple to receive relevant answers to Science-related queries. Getting answers requires a gathering of information from heterogeneous systems, and the volume of responses that semantically do not match with the queried intensions overwhelms users. W3C initiatives with extensions such as the Semantic Web and the Linked Open Data Web introduced important technologies to overcome the issues of semantics and access by promoting standard representation formats – formal ontologies – for information integration. These are inherent in architectural system styles, where increased openness challenges the traditional closed-world and often adhocly designed systems. However, technology on its own is not meaningful and the information systems community is increasingly becoming aware of foundations and their importance with guiding system analyses and conceptual design processes towards sustainable and more integrative information systems. As a contribution, this work develops a formal ontology FERON – Field-extensible Research Ontology – following the foundations as introduced by Mario Bunge and applied to information systems design by Wand and Weber, i.e. Bunge- Wand-Weber (BWW). Nevertheless, FERON is not aimed at the modelling of an information system as such, but at the description of a perceived world – the substantial things – that an information system ought to be able to model. FERON is a formal description of the Research domain – a formal ontology according to latest technological standards. Language Technology was chosen as a subdomain to demonstrate its field extensibility. The formal FERON ontology results from a hybrid modelling approach; it was first described top-down based on a many years activity of the author and then fine-tuned bottom-up through a comprehensive analysis and re-use of openly available descriptions and standards. The entire FERON design process was accompanied by an awareness of architectural system levels and system implementation styles, but was at first aimed at a human domain understanding, which according to the General Definition of Information (GDI) is achievable through well-formed meaningful data.Trotz kontinuierlich verbesserter Informationssystemtechnologien ist es nicht einfach möglich, relevante Antworten auf forschungsverwandte Suchanfragen zu erhalten. Dies liegt unter anderem daran, dass Informationen in verschiedenen Systemen bereitgestellt werden, und dass die Beschreibung der bereitgestellten Informationen nicht mit den Beschreibungen der gestellten Fragen übereinstimmen. Neuere Technologien wie das Semantische Web oder Linked Open Data ermöglichen zwar verbesserte Beschreibungen und Zugriffe – jedoch sind die Technologien an sich auch nicht bedeutungsvoll. Weitergehende, fundierende Ansätze zur Beschreibung von Informationenen finden daher zunehmend Anerkennung und Zuspruch in der wissenschaftlichen Gemeinde, diese beinflussen konsequenterweise die Systemanalyse sowie das Systemdesign. Die vorliegende Arbeit entwickelt eine formale Ontologie einer Forschungswelt die disziplinenübergreifend skaliert, namentlich FERON – Field-extensible Research Ontology, basierend auf den Ansätzen der Bunge-Wand-Weber (BWW) Ontologie. Der Titel der Arbeit “Towards Ontological Foundations of Research Information Systems” übersetzt: „Zur ontologischen Fundierung von Forschungsinformationssystemen“. Im Titel ist ontologisch zuallererst im philosophischen Sinne zu verstehen, und nicht zu verwechseln mit der dann resultierenden Ontologie im technologischen Sinne einer formalen Beschreibung der wahrgenommenen Forschungswelt – namentlich FERON. Eine Klärung der Begriffe Ontologie, Konzept, Entität, Daten und Information zum Verständnis der vorliegenden Arbeit wird in Kapitel 2.5 versucht, ein Verständnis wurde als kritisch für die Qualität der resultierenden formalen Ontologie FERON, aber auch als hilfreich für den Leser vorweggenommen, insbesondere weil die genannten Begriffe über Disziplinen hinweg oftmals sehr unterschiedlich wahrgenommen werden. Die Analyse und Modellierung von FERON basiert auf der Bedeutung dieser grundlegenden Begriffe wie die philosophische und wissenschaftliche Literatur verschiedener Disziplinen sie belegt. Die vorliegende Arbeit entwickelt FERON, und modelliert eine Welt der Forschung in disziplinenübergreifender Weise mittels neuester technologischer Standards – formal in RDF/OWL. Die fachspezifische Erweiterbarkeit ist durch Eingliederung von Beschreibungen des Gebietes Sprachtechnologie demonstriert. Die Modellierung wurde durchgehend von der Theorie Mario Bunges begleitet, welche Wand und Weber für eine Anwendung während der Systemanalyse und Systemgestaltung interpretierten und welche im Kapitel 3.1.1 vorgestellt wird. Die Idee ist als Bunge-Wand-Weber Ontologie (BWW) zunehmend bekannt und demgemäße ontologische Ansichten sind teilweise in formalen Beschreibungssprachen und Werkzeugen eingebunden, und damit bei der Modellierung explizit nutzbar. Neben BWW werden kurz die Fundierungsansätze von DOLCE, SUMO und Cyc vorgestellt und deren Relevanz für FERON verdeutlicht. Eine fehlende Fundierung in der Disziplin Informationssysteme wurde lange Zeit als wesentliche Ursache für die vermisste wissenschaftliche Akzeptanz der Disziplin betrachtet; größtenteils wurden Informationssysteme pragmatisch und adhoc entwickelt und skalierten daher nicht konsistent. Zunehmend wird jedoch eine theoretische und insbesondere die ontologische Fundierung von Informationssystemen als wertvoll anerkannt – von der Idee bis hin zur Implementierung aber auch während der Umgestaltungsphasen. Konzepte fundierter Informationssysteme im funktional-technischen Sinne sind als modellgetriebene Architektur bekannt und werden hier durch die Ansätze von Zachmann und Scheer verdeutlicht. In der kurzen Geschichte IT-basierter Informationssysteme wurden phasenweise immer wieder strukturell unterschiedliche Modelle angewandt. Diese werden daher im Kapitel 3.2 Modellierungsgrammatiken untersucht und deren Unterschiede dargestellt – namentlich das Entity-Relationship-Modell, semantische Netzwerke, das relationale Modell, hierarchische Modelle und objekt-orientierte Modelle. Darüberhinaus sind insbesondere formale Ontologien durch die Web Standardisierungsaktivitäten und W3C Empfehlungen ein rasant wachsendes Segment, verstärkt durch politische Entscheidungen für offene Daten und implizierend offene Systeme. Im Vergleich zu traditionellen und weitestgehend geschlossenen sogenannten closed-world Systemen sind hinsichtlich der Modellierung bestimmte Aspekte zu beachten. Diese unterliegen im Gegensatz zu offenen Systemen dem Paradigma des kompletten Wissens und sind sozusagen vorschreibend; im System aktuell nicht vorhandene Information wird als nicht existent interpretiert. Dahingegen gehen offene open-world Systeme davon aus, dass nicht vorhandene Information aktuell unbekannt ist – und die bekannte Information nicht vorschreibt sondern beschreibt. Weitere Unterschiede die es bezüglich der Modellierung zu beachten gilt, befassen sich mit zeitlich geprägten Verknüpfungen – über sogenannte Links oder Relationships – aber auch mit Entitäten und deren Identitäten. Da FERON keine Ontologie eines Informationssystems selbst modelliert, sondern eine Welt für eine mögliche Umsetzung in einem Informationssystem bechreibt sind weitergehende Modellierungsaspekte in Kapitel 3.3 lediglich erklärt und es wird auf Beispiele verwiesen. In der vorliegenden Arbeit wird keine explizite Anwendung empfohlen, weil ein Informationssystem immer derjenigen Form entsprechen sollte, welche einer bestimmten Funktion folgt, und weil die Vorwegnahme von Funktionen eine Dimension darstellt die weit über das Maß der vorliegenden Arbeit hinaus geht. FERON beschreibt eine Welt der Forschung; vorhandene Modellierungsansätze von Forschungsinformationssystemem werden mit Kapitel 4.1 den Ansätzen verwandter Arten gegenübergestellt – nämlich, wissenschaftlichen Repositorien, Datenrepositorien, Digitalen Bibliotheken, Digitalen Archiven und Lehre Systemen. Die untersuchten Modelle offenbaren neben inhaltlichen Unterschieden auch die Verschiedenheit der Modellierungsansätze von z.B. Referenzmodellen gegenüber formalen Datenmodellen oder offenen Weltbeschreibungen, und damit auch die einhergehende Schwierigkeit von Integration. Insbesondere formale Ontologien erlauben über die traditionellen Ansätze hinweg, automatische Schlußfolgerungen und Beweisführungen, welche jedoch hier nicht weitergehend erörtert werden. FERON war von Anfang an für den menschlichen Leser konzipiert, wenn auch formal beschrieben. Der Modellierungsansatz in FERON ist hybrid und wird in Kapitel 7 erläutert. Eine hybride Modellierung war möglich durch eine mehr als zehn-jährige Erfahrung und Tätigkeit der Autorin in diesem Bereich, auch belegt durch zahlreiche Peer-Review Publikationen. Der erste Entwurf von FERON erfolgte demgemäß zuallererst im Top-Down Verfahren (Figure 29), bevor mittels umfassender Analyse (dokumentiert in den Kapiteln 5 und 6) von verfügbaren Domänenbeschreibungen sukszessive eine Bottom-Up Anpassung von FERON vorgenommen wurde (Figure 68), welche bereits standardisierte und bereits definierte Beschreibungen und Eigenschaften wenn möglich integrierte (Figure 67). FERON ist eine ontologisch fundierte, formale Beschreibung – eine formale Ontologie – einer Forschungswelt zur vereinfachten, konsistenten Umsetzung von standardisierten, integrativen Forschungsinformationssystemen oder Fachinformationssystemen. Substantielle Entitäten wurden grundsätzlich erkannt, und deren Eigenschaften sowie Verknüpfungen formal beschrieben (Kapitel 7): Ressource unterschieden nach Nicht-Informations-Ressource und Informations-Ressource. Erstere unterscheidet nach Agent (Person, Organisationseinheit), Aktivität (Methode, Projekt, Bildung, Ereignis), Förderung (Programm, Einkommen), Messung und Infrastruktur (Werkzeug, Dienst, Einrichtung), zweitere nach Publikation, Literatur, Produkt (Daten), Wissensorganisationssystem, auch bekannt als KOS (Knowledge Organisation System), wie in der im Dokument integrierten Graphik (Figure 1) demonstriert. Kapitel 7 präsentiert FERON und dessen formale Einbindung von übergreifenden Eigenschaften wie Sprache, Zeit, Geographie, zeitlich geprägte Verknüpfung, ontologische Verpflichtung, Namensraum, Klasse, Eigenschaft, funktionales Schema, Entität und Identität. Seine inherente Struktur erlaubt eine einfache Disziplinen- oder Domänenerweiterung. Die Sprachtechnologie (englisch: Language Technology – abgekürzt LT) wird als Gebiet zur Demonstration der Erweiterung von FERON formal eingebunden, und mit Kapitel 6 insbesondere seine substantiell fach-spezifischen Entitäten wie Methode, Projekt, Daten, Service, Infrastruktur, Messung, aber auch KOS untersucht. Eine Erweiterung der Ontologie FERON für explizit-funktionale Anforderungen an ein Informationssystem, oder für weitergehende disziplinen-spezifische Eigenschaften, z.B. einer linguistisch verbesserten Anwendung für sprachtechnologische Weiterverarbeitung, ist möglich, erfordert jedoch tiefergehendes Fachwissen. Ziel der Arbeit war es zuallererst, das Verständnis für die Domäne Forschung zu verbessern – mit weiterreichendem Blick auf eine allgemeine integrative system-technische Entwicklung zur Verbesserung von Informationszugriff und Informationsqualität. Daneben wurden historische, gesellschaftliche aber auch politische Faktoren beobachtet, welche helfen, die wachsenden Anforderungen jenseits der Technologie zu bewältigen. FERON ist als formales Model FERON.owl valide und wird mit der vorliegenden Arbeit sozusagen als Template zur weiteren Befüllung bereitgestellt. Darauf basierend sind formale Restriktionen sowie disziplinen-spezifische und terminologische Erweiterungen direkt möglich. Daten-Instanzen wie in den präsentierten Beispielen sind mittels FERON.pprj verfügbar

Computational Ontologies and Information Systems I: Foundations

This paper provides a state-of-the-art review about computational ontologies to raise awareness about this research area in the IS discipline and to explore areas where IS researchers can engage in fruitful research. This paper discusses the basic foundations and definitions pertaining to the field of computational ontologies. It reviews the intersection of computational ontologies with the IS discipline. It also discusses methods and guidelines for developing computational ontologies. The paper concludes with recommendations for important and emerging directions for research. The technical aspects of ontologies are presented in a companion paper (Volume 14, article 9). The companion paper provides a comprehensive review of the formalisms, languages, and tools used for specifying and implementing computational ontologies

Why, Where and How to use Semantic Annotation for Systems Interoperability

ISSN 2247-6040International audienceSemantic annotation is one of the useful solutions to enrich target's (systems, models, meta-models, etc.) information. There are some papers which use semantic enrichment for different purposes (integration, composition, sharing and reuse, etc.) in several domains, but none of them provides a complete process of how to use semantic annotations. This paper identifies three main components of semantic annotation, gives a formal definition of semantic annotation method and presents a survey of current semantic annotation methods which include: languages and tools that can be used to develop ontology, the design of semantic annotation structure models and the corresponding applications. The survey presented in this paper will be the basis of our future research on models, semantics and architecture for systems interoperability

Ontological foundations for structural conceptual models

In this thesis, we aim at contributing to the theory of conceptual modeling and ontology representation. Our main objective here is to provide ontological foundations for the most fundamental concepts in conceptual modeling. These foundations comprise a number of ontological theories, which are built on established work on philosophical ontology, cognitive psychology, philosophy of language and linguistics. Together these theories amount to a system of categories and formal relations known as a foundational ontolog

Semantic Annotation Model Definition for Systems Interoperability

ISBN 978-3-642-25125-2International audienceSemantic annotation is one of the useful solutions to enrich target's (systems, models, meta-models, etc.) information. There are some papers which use semantic enrichment for different purposes (integration, composition, sharing and reuse, etc.) in several domains, but none of them provides a complete process of how to use semantic annotations. This paper identifies three main components of semantic annotation, proposes for it a formal definition and presents a survey of current semantic annotation methods. At the end, we present a simple case study to explain how our semantic annotation proposition can be applied.The survey presented in this paper will be the basis of our future research on models, semantics and architecture for enterprises systems interoperability during the product lifecycle

Semantic discovery and reuse of business process patterns

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University.In modern organisations business process modelling has become fundamental due to the increasing rate of organisational change. As a consequence, an organisation needs to continuously redesign its business processes on a regular basis. One major problem associated with the way business process modelling (BPM) is carried out today is the lack of explicit and systematic reuse of previously developed models. Enabling the reuse of previously modelled behaviour can have a beneficial impact on the quality and efficiency of the overall information systems development process and also improve the effectiveness of an organisation’s business processes. In related disciplines, like software engineering, patterns have emerged as a widely accepted architectural mechanism for reusing solutions. In business process modelling the use of patterns is quite limited apart from few sporadic attempts proposed by the literature. Thus, pattern-based BPM is not commonplace. Business process patterns should ideally be discovered from the empirical analysis of organisational processes. Empiricism is currently not the basis for the discovery of patterns for business process modelling and no systematic methodology for collecting and analysing process models of business organisations currently exists. The purpose of the presented research project is to develop a methodological framework for achieving reuse in BPM via the discovery and adoption of patterns. The framework is called Semantic Discovery and Reuse of Business Process Patterns (SDR). SDR provides a systematic method for identifying patterns among organisational data assets representing business behaviour. The framework adopts ontologies (i.e., formalised conceptual models of real-world domains) in order to facilitate such discovery. The research has also produced an ontology of business processes that provides the underlying semantic definitions of processes and their constituent parts. The use of ontologies to model business processes represents a novel approach and combines advances achieved by the Semantic Web and BPM communities. The methodological framework also relates to a new line of research in BPM on declarative business processes in which the models specify what should be done rather than how to ‘prescriptively’ do it. The research follows a design science method for designing and evaluating SDR. Evaluation is carried out using real world sources and reuse scenarios taken from both the financial and educational domains

Semantic derivation of enterprise information architecture from riva-based business process architecture

Contemporary Enterprise Information Architecture (EIA) design practice in the industry still suffers from issues that hamper the investment in the EIA design. First and foremost of these issues is the shortcoming of EIA design research to bridge the gap between business and systems (or information) architectures. Secondly, contemporary developed business process architecture methods, and in particular object-based ones have not been fully exploited for EIA design and thus widening the gap between business processes and systems. In practice, knowledge-driven approaches have been thoroughly influencing EIA design. Thirdly, the lack of using knowledge representation methods adversely affected the automation (or semi-automation) of the EIA design process. Software Engineering (SE) technologies and Knowledge Representation using ontologies continue to prove instrumental in the design of domain knowledge. Finally, current EIA development methods have often resulted in complex designs that hampered both adopting and exploiting EIA in medium to large scale organisations.This research is aimed at investigating the derivation of the EIA from a given semantic representation of object-based Business Process Architecture (BPA), and in particular Riva-based BPA using the design science research-based methodology. The key design artefact of this research is the development of the BPAOntoEIA framework that semantically derives EIA from a semantic representation of Riva-based BPA of an enterprise. In this framework, EIA elements were derived from the semantic Riva BPA elements and associated business process models, with forward and backward traceability from/to the derived EIA to/from the original BPA. The BPAOntoEIA framework has been evaluated using the semantic Cancer Care and Registration BPA in Jordan. This framework has been validated using an authentic concern-based evaluation framework employing both static and dynamic validation approaches.The BPAOntoEIA framework contributes to bridging the gap between the business and systems world by providing a business/IT alignment through the EIA derivation process, and using the semantic knowledge of business processes within the resultant EIA. A major novel contribution is the introduction of new evaluation metrics for EIA design, which are quantitative, and are not only indicative of the quality of the semantic EIA derivation from the associated BPA but also the extent of utilisingbusiness process knowledge and traceability amongst EIA elements.Amongst other novel contributions is the semantic EIA derivation process that comprises a suite of the Semantic Web Rules Language (SWRL) rules applied on the semantic BPA elements. The derivation scheme utilises the generic EIA (gEIAOnt) ontology that was developed in this research and represents a semantic meta-model of EIA elements of a generic enterprise. The resultant EIA provides a highly coherent semantic information model that is in-line with the theory of EIA design, semantically enriched, and fully utilises the semantic knowledge of business processes.Benefits of this research to industry include the semantic EIA derivation process and a resultant information model that utilises the semantic information of business processes in the enterprise. Therefore, this enables the enterprise strategic management to plan for a single, secure and accessible information resource that is business process driven, and enabled in an agile environment. The semantic enrichment of the EIA is a starting point for a simplistic design of a domain-independent semantic enterprise architecture for the development of systems of systems in loosely coupled enterprises