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dc.creatorFlores, Matheus Friedhein
dc.date.accessioned2021-12-02T13:25:00Z
dc.date.available2021-12-02T13:25:00Z
dc.date.issued2021-03-03
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/23103
dc.description.abstractWith the advancement of technology and the constant search of organizations to improve their organizational processes, aiming to maximize the use of resources, several organizations are investing in improvements in the flow of their internal processes. In general, all organizations have tasks that are performed by different employees, given their role. A set of tasks, conditions and events characterizes a process. Tasks are handled by different sectors and employees, with or without the help of management software, characterizing process activities. This work proposes an architecture that seeks to detect situations of interest through process activities (events) in the business environment and initiate proactive actions in the face of these situations. For this, tools are used for processing event streams, such as: Apache Kafka and Apache Spark. In addition to the tools mentioned, for detecting situations of interest in business processes, the model proposed by Machado (MACHADO et al., 2017), has been extended to the business context. In order to evaluate the work, 02 (two) case studies were developed based on real scenarios worked throughout this dissertation. One in the research and development project entitled “Platform for Systems Integration based on mapping and process automation” and the other in the project entitled “Platform for Animal Health Defense of the State of Rio Grande do Sul (PDSA-RS)”. A prototype application was developed based on one of the scenarios.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectApache Kafkaeng
dc.subjectApache Sparkeng
dc.subjectLog de eventospor
dc.subjectProcessos de negóciopor
dc.subjectBusiness processeng
dc.subjectLog eventeng
dc.titleProposta de uma arquitetura para detecção de situações de interesse e ações proativas em processos de negóciopor
dc.title.alternativeProposal of a architecture for detection of situations interest and proactive actions in business processeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoCom o avanço da tecnologia e a busca constante das organizações em melhorar seus processos organizacionais, visando maximizar o uso de recursos, diversas organizações estão investindo em melhorias no fluxo de seus processos internos. De forma geral, todas as organizações possuem tarefas que são realizadas por diferentes colaboradores, dada sua função. Um conjunto de tarefas, condições e eventos caracteriza um processo. As tarefas são tramitadas por diferentes setores e colaboradores, com ajuda ou não de softwares de gestão, caracterizando atividades do processo. Este trabalho propõe uma arquitetura que busca detectar situações de interesse por meio de atividades de processo (eventos) no ambiente de negócio e iniciar ações proativas frente a essas situações. Para isso, são utilizadas ferramentas para o processamento de stream de eventos, como: Apache Kafka e Apache Spark. Além das ferramentas citadas, para a detecção de situações de interesse em processos de negócio, o modelo proposto por Machado (MACHADO et al., 2017), foi estendido para o contexto de negócio. Visando avaliar o trabalho, foram desenvolvidos 02 (dois) estudos de caso baseado em cenários reais trabalhados ao longo desta dissertação. Sendo um no projeto de pesquisa e desenvolvimento intitulado “Plataforma para Integração de Sistemas baseada em mapeamento e automação de processos” e o outro no projeto intitulado “Plataforma de Defesa Sanitária Animal do Estado do Rio Grande do Sul (PDSA-RS)”. Foi desenvolvida uma aplicação protótipo com base em um dos cenários.por
dc.contributor.advisor1Machado, Alencar
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5538050121450638por
dc.contributor.advisor-co1Gassen, Jonas Bulegon
dc.contributor.referee1Fleischmann, Ana Marilza Pernas
dc.contributor.referee2Lima, Joao Carlos Damasceno
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8395145969710810por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentCiência da Computaçãopor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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