Método para el diagnóstico de procesos de negocio a partir de registros de eventos con ruido y ausencia de información
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Título
Método para el diagnóstico de procesos de negocio a partir de registros de eventos con ruido y ausencia de información
Materia
Ciencias técnicas
Ciencias Técnicas
Descripción
Durante la fase de diagnóstico de la gestión de procesos de negocio es fundamental comprender los procesos. El ruido y la ausencia de información en los registros de eventos afectan a las técnicas de minería de procesos para el diagnóstico limitando la comprensión de los procesos. Se diseñó el método Minería de Variantes para el diagnóstico de procesos a partir de registros de eventos que pueden incluir ruido y ausencia de información, con el objetivo de mejorar la comprensión de los procesos durante su diagnóstico. La Minería de Variantes obtiene un modelo que integra variantes de modelos del proceso, construidas como resultado de su descomposición en subprocesos mediante la identificación de patrones de control de flujo. Se comprobó experimentalmente su eficacia en la identificación de patrones de control de flujo ante ruido y ausencia de información. Con la aplicación en entornos reales se verificó que la propuesta supera a las técnicas para el diagnóstico respecto a las características que impactan en la comprensión del proceso, las cuales consideran el diseño del modelo y su veracidad respecto a la ejecución del proceso. El diagnóstico de un proceso de gestión hotelera evidenció la utilidad del método en la comprensión de los procesos.
Autor
Pérez Alfonso, Damián
Febles Rodríguez, Juan Pedro (Director)
Editor
Editorial Universitaria
Fecha
2015
Colaborador
Cuba, Ministerio de Educación Superior
Derechos
Relación
Formato
pdf Interactivo (2 Mb)
Idioma
Español
Tipo
Texto
Cobertura
La Habana
Colección
Citación
Pérez Alfonso, Damián y Febles Rodríguez, Juan Pedro (Director), “Método para el diagnóstico de procesos de negocio a partir de registros de eventos con ruido y ausencia de información,” Catálogo EDUNIV, consulta 23 de noviembre de 2024, http://repositorio.eduniv.cu/items/show/1157.