Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10923/1597
Registro completo de metadatos
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorRuiz, Duncan Dubugras Alcobaen_US
dc.contributor.authorTristão, Cristianen_US
dc.date.accessioned2013-08-07T18:43:06Z-
dc.date.available2013-08-07T18:43:06Z-
dc.date.issued2006pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10923/1597-
dc.description.abstractA análise de processos tem desempenhado um papel fundamental na gestão dos negócios. A maior parte das pesquisas e soluções existentes para essa análise focaliza muito exclusivamente na análise quantitativa de processos através de métricas de desempenho e indicadores de qualidade, possuindo menos recursos investigativos que permitam compreender o porquê do comportamento observado. Técnicas de mineração de dados possuem um papel importante neste contexto, oferecendo recursos para análise causal de comportamento. No entanto, as técnicas de análise e monitoração de processos de negócio são utilizadas de forma disjunta, ou seja, não existe uma integração ou complementação de informação entre as diferentes abordagens de descoberta de conhecimento. Além disso, não suportam a análise seqüencial dos fluxos de execução, prejudicando a investigação de anomalias e comportamentos específicos. Este trabalho propõe um ambiente para a análise de processos de negócio com recursos, que combinam e permitem explorar, de forma sinérgica, as informações advindas da aplicação de técnicas de mineração seqüencial, originalmente propostas para a Mineração do Uso da Web, com aquelas sobre mensuração de processos, atividades e recursos.pt_BR
dc.description.abstractThe processes analysis has performed an essential role in businesses management. The majority of research efforts and existing solutions for this analysis focus very exclusively on the quantitative analysis of processes through performance metrics and quality indicators. Few of them investigate resources that allow understanding the reasons of the observed behavior. Data mining techniques have an important role in this context, offering resources for behavior causal analysis. However, the analysis and monitoring techniques of business processes have been a disjoint use. Indeed, there is not an information integration or synergy among different knowledge discovery approaches. Moreover they do not support the sequence analysis of execution flows, harming anomaly investigate and specific behaviors. This work proposes an environment for the analysis of business processes taking into account related resources. Such environment permits the synergic exploration among information originated from the employment of sequential mining techniques, previously used by Web Usage Mining, with those from processes, activities and resources measurements.en_US
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.subjectINFORMÁTICApt_BR
dc.subjectNEGÓCIOS - PROCESSAMENTO DE DADOSpt_BR
dc.subjectMINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)pt_BR
dc.titleUm ambiente integrador para análise de processos de negóciopt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.degree.grantorPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelMestradopt_BR
dc.degree.date2006pt_BR
dc.publisher.placePorto Alegrept_BR
Aparece en las colecciones:Dissertação e Tese

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción TamañoFormato 
000394031-Texto+Completo-0.pdfTexto Completo3,14 MBAdobe PDFAbrir
Ver


Todos los ítems en el Repositorio de la PUCRS están protegidos por derechos de autor, con todos los derechos reservados, y están bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional. Sepa más.