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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/35111
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Title: Mineração de processos como ferramenta de gestão de riscos
Authors: Andrade, Vinnícius Matheus Madeira de
Orientador(es):: Chaim, Ricardo Matos
Coorientador(es):: Souza, João Carlos Félix
Assunto:: Gestão de riscos
Gestão de processos
Mineração de processos
Issue Date: 18-Jul-2019
Citation: ANDRADE, Vinnícius Matheus Madeira de. Mineração de processos como ferramenta de gestão de riscos. 2017. xiii, 75 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Abstract: Tarefas de Gestão de Riscos e Gestão de Processos de Negócio em grandes organizações podem dispender grandes quantidades de recursos, pela necessidade de reunir partes interessadas para construção de conhecimento sobre os modelos de Processo e também por eventuais diferenças entre os comportamentos esperados e reais. Utilizando registros de execuções dessas instâncias, a Mineração de Processos representa ganho competitivo ao recuperar conhecimento sem a necessidade de formalização prévia dos Processos. Este Estudo de Caso apresenta uma metodologia de aplicação de Gestão de Riscos utilizando como ferramenta a Mineração de Processos para monitoramento e controle do tempo de execução de instâncias, através da definição de Classes de Risco de Impacto e a análise dos Tempos Médios de Espera e Serviço das Tarefas.
Abstract: In large organizations, Risk Management and Business Process Management Tasks can spend large amounts of resources because they need to gather stakeholders to build knowledge about Process models and also for possible differences between expected and actual behaviors. Using execution records of these process instances, Process Mining represents a competitive gain in recovering knowledge without the need for prior formalization of the Processes. This Case Study presents application of a Risk Management methodology using as a tool the Process Mining, monitoring and controlling the execution time of instances through the definition of Impact Risk Classes and the analysis of the Average Waiting and Service Task Times.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional
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