Process Improvement Based on External Knowledge Context

The external environment of an organization is characterized by significant changes that occur in the social, economical, political and technological fields. The organization should know this setting and act effectively. A major challenge is how to define significant information in its diverse contexts. In a business process scenario, context could be defined as the minimum set of variables containing all relevant information impacting the design and implementation of a business process. Although there are a few proposals that deal with context associated to business process (Nunes et al. 2009)(Rosemann et al. 2008)(Saidani and Nurcan 2007), they still miss an explicit method that supports the identification of relevant external contexts that impact on specific activities during a business process execution. In this paper we describe a method for supporting the identification and prioritization of variables to be considered in the context of the external environment that impacts process activities execution

Effort Estimation of Business Process Modeling through Clustering Techniques

A critical activity in project planning, especially in business process modeling (BPM) projects, is effort estimation. It involves several dimensions such as business domain complexity, team and technology characteristics, turning estimation into a difficult and inaccurate task. In order to reduce this difficulty, background knowledge about past projects is typically applied; however, it is too costly to be carried out manually. On the other hand, Data Mining enables the automatic extraction of new nontrivial and useful knowledge from existing data. This paper presents a new approach for BPM project effort estimation using data mining through clustering technique. This approach was successfully applied to real dat

UMA METODOLOGIA PARA O APRENDIZADO DE UM MODELO CLASSIFICADOR PARA O ALINHAMENTO DE ONTOLOGIAS

Ontology alignment is a common and successful way to reduce the semantic heterogeneity among ontologies, relying on the application of similarity functions to decide whether a pair of entities from two input ontologies corresponds to each other. There are several similarity functions proposed in the literature capturing distinct and complementary perspectives, but the challenge is on how to combine their use. This paper presents a methodology to automatically learn a classifier that combines distinct string-based similarity functions for the ontology alignment task, through machine learning. The proposed approach was evaluated experimentally on sixteen scenarios defined on top of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI).Ontology alignment is a common and successful way to reduce the semantic heterogeneity among ontologies, relying on the application of similarity functions to decide whether a pair of entities from two input ontologies corresponds to each other. There are several similarity functions proposed in the literature capturing distinct and complementary perspectives, but the challenge is on how to combine their use. This paper presents a methodology to automatically learn a classifier that combines distinct string-based similarity functions for the ontology alignment task, through machine learning. The proposed approach was evaluated experimentally on sixteen scenarios defined on top of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI).O alinhamento de ontologias é uma estratégia comum e que tem sido aplicada com sucesso para reduzir a heterogeneidade semântica entre ontologias de um mesmo domínio. Durante o processo de alinhamento são consideradas diferentes funções de similaridade a fim de selecionar corretamente os pares de entidades correspondentes entre as duas ontologias sendo alinhadas. Existem diversas funções de similaridade, mas o desafio atual está em como combiná-las para gerar alinhamentos de melhor qualidade. Este trabalho apresenta uma metodologia para gerar um modelo classificador, que combina diferentes funções de similaridade baseadas em string no alinhamento de ontologias, por meio de aprendizado de máquina. A abordagem proposta foi avaliada experimentalmente em dezesseis cenários definidos sobre a Iniciativa de Avaliação de Alinhamento de Ontologias (OAEI)

Uncovering the Hidden Co-Evolution in the Work History of Software Projects

The monitoring of project-oriented business processes is difficult because their state is fragmented and represented by the progress of different documents and artifacts being worked on. This observation holds in particular for software development projects in which various developers work on different parts of the software concurrently. Prior contributions in this area have proposed a plethora of techniques to analyze and visualize the current state of the software artifact as a product. It is surprising that these techniques are missing to provide insights into what types of work are conducted at different stages of the project and how they are dependent upon another. In this paper, we address this research gap and present a technique for mining the software process including dependencies between artifacts. Our evaluation of various open-source projects demonstrates the applicability of our technique

0007/2009 - Estudo Conceitual sobre BPMS

As organizações estão cada vez mais interessadas em melhorar os seus processos de negócio com a finalidade de alcançar reduções de custo e melhorar a produtividade. Neste cenário, a modelagem de processos se apresenta como uma opção para apoiar as organizações na sua busca por auto-conhecimento. Uma vez realizado o trabalho de modelagem de processos, a definição de processos pode ser automatizada. A automação através de um Business Process Management System (BPMS) permite a integração entre todas as atividades que compõem um processo e controla o fluxo de informações entre elas

0001/2008 - Estruturação de Escritório de Processos

Diante do crescimento da complexidade e do escopo dos processos nas organizações, torna-se cada vez mais necessário estruturar a tarefa de gestão de processos. Assim, as organizações têm buscado diretrizes para estruturar um centro de excelência em processos (do inglês Process Center of Excellence – PCE). No entanto, ainda não existe um consenso sobre como estruturar este tipo de unidade organizacional. Assim, este trabalho propõe a estrutura organizacional e os macroprocessos necessários à criação de um PCE

Measuring Performance in Knowledge Intensive Processes

Knowledge-Intensive Processes (KIPs) are processes whose execution is heavily dependent on knowledge workers performing various interconnected knowledge-intensive decision-making tasks. Among other characteristics, KIPs are usually non-repeatable, collaboration-oriented, unpredictable and, in many cases, driven by implicit knowledge, derived from the capabilities and previous experiences of participants. Despite the growing body of research focused on understanding KIPs and on proposing systems to support these KIPs, the research question on how to define performance measures thereon remains open. In this paper, we address this issue with a proposal to enable the performance management of KIPs. Our approach comprises an ontology that allows us to define process performance indicators (PPIs) in the context of KIPs, and a methodology that builds on the ontology and the concepts of lead and lag indicators to provide process participants with actionable guidelines that help them conduct the KIP in a way that fulfills a set of performance goals. Both the ontology and the methodology have been applied to a case study of a real organization in Brazil to manage the performance of an Incident Troubleshooting Process within an ICT (Information and Communications Technology) Outsourcing Company.European Union's Horizon 2020 No 645751 (RISE_BPM)Junta de Andalucía P12-TIC-1867 (COPAS)Ministerio de Economía y Competitividad TIN2015-70560-R (BELI

0001/2009 - Integração Semântica de Modelos

Para a realização eficiente das suas atividades, é essencial que a equipe de administração de dados (ADs) tenha acesso aos artefatos que permitam conhecer os conceitos sobre o domínio dos dados que estão sob sua responsabilidade. Dentre os artefatos disponíveis estão, por exemplo, modelos de processo de negócio e as ontologias de domínio. Este trabalho propõe uma abordagem de enriquecimento semântico de modelos de processos, modelos lógicos de dados e esquemas de banco de dados com uma ontologia de domínio através de ferramentas conhecidas do mercad

Editorial Vol. 9, Nº 4

A ISys (Revista Brasileira de Sistemas de Informação) é uma publicação científica da Comissão Especial em Sistemas de Informação (CE-SI) da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), com o apoio do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) do Departamento de Informática Aplicada (DIA) da UNIRIO. A revista publica trabalhos inéditos e de cunho científico ou inovador que analisam sistemas de informação sob as perspectivas de desenvolvimento, gestão e infraestrutura, e é distribuída em formato eletrônico através do Sistema Eletrônico de Editoração de Revistas (http://www.seer.unirio.br/index.php/isys/index). Nesta edição especial sobre Gestão de Processos de Negócio – de número 4 do Volume 9 (2016) – apresentamos 5 (cinco) artigos, sendo 2 submetidos espontaneamente para a revista, e 3 submetidos diretamente para a edição especial