Um método para conversão de modelos de processos de negócio em grafos de conhecimento semânticos para auxílio em tomadas de decisão

Resumo Modelagem dos processos de negócio possui um papel fundamental na representação do fluxo de atividades realizadas por uma organização. Este fluxo é registrado de forma clara, a partir de informações e conhecimento fornecidos pelos envolvidos no processo. Como resultado, os processos modelados...

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Main Authors: Maurício Carvalho Salvador, Anderson Veiga da Silva, Simone Vasconcelos Silva, Mark Douglas de Azevedo Jacyntho
Format: Article
Language:English
Published: Pontificia Universidade Católica de Campinas 2024-10-01
Series:Transinformação
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-37862024000100511&lng=pt&tlng=pt
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Summary:Resumo Modelagem dos processos de negócio possui um papel fundamental na representação do fluxo de atividades realizadas por uma organização. Este fluxo é registrado de forma clara, a partir de informações e conhecimento fornecidos pelos envolvidos no processo. Como resultado, os processos modelados podem ser compartilhados, possibilitando a institucionalização desse conhecimento. Para tornar tomadas de decisão mais eficientes e fidedignas, este trabalho tem como objetivo propor um método de conversão capaz de extrair informações de modelos de processos de negócio, descritos com a notação Business Process Model and Notation, registrando-as em grafos de conhecimento semânticos, com uso da ontologia Business Process Model and Notation 1.1 Ontology. Portanto, propõe-se a construção de uma base de conhecimento formalmente estruturada a partir dos modelos, a fim de viabilizar consultas precisas e extração de indicadores. Para tal, a metodologia utilizada compreende uma revisão da literatura, seguida da elaboração do método de conversão proposto e da validação do mesmo por meio de um estudo empírico. Analisando os resultados, pode-se afirmar que o método obteve sucesso na conversão do modelo do processo na base de conhecimento subjacente, e esta, por sua vez, permitiu a extração automática de indicadores para auxiliar às tomadas de decisão por parte dos gestores envolvidos.
ISSN:2318-0889