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dc.contributor.advisorThom, Lucinéia Heloisapt_BR
dc.contributor.authorCigana, Raphael Piegaspt_BR
dc.date.accessioned2019-04-09T02:34:33Zpt_BR
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/190148pt_BR
dc.description.abstractA importância de modelar processos que tenham um alto nível de compreensão é cada vez mais evidente na área de Gerenciamento de Processos de Negócio. Este alto nível facilita a leitura de um modelo de processo e permite a descoberta de oportunidades para seu aprimoramento. No entanto, este nível de compreensão não é garantido, pois a modelagem de processos é uma tarefa complexa que depende da habilidade do modelador de processos para evitar modelos mal projetados. Uma ferramenta essencial para garantir a compreensibilidade destes modelos é um conjunto de boas práticas na modelagem de processos. Entretanto, são questões em aberto se a tarefa de modelagem fica mais desafiadora com o uso destas e quão efetivos são os modeladores na aplicação destas boas práticas. Além disso, não se sabe quão receptivos são os modeladores a estas boas práticas e como o uso destas é impactado com o aumento da complexidade dos processos. Este trabalho apresenta os resultados de dois experimentos empíricos. O primeiro foi realizado por 8 participantes e compara os resultados da modelagem de dois processos com e sem o uso das boas práticas. Através deste, foi possível observar que os participantes reconhecem a utilidade das boas práticas mas consideram que são difíceis de serem aplicadas. O segundo experimento foi realizado por 9 participantes e compara os resultados do uso das boas práticas na modelagem de dois processos com complexidades diferentes. Através deste segundo experimento, foi possível inferir que processos com complexidades maiores tem menos uso de boas práticas.pt
dc.description.abstractThe importance of modeling processes that have a high level of understanding is increasingly evident in the area of Business Process Management. This high level facilitates the reading of a process model and allows the discovery of opportunities for its improvement. However, this level of understanding is not guaranteed because process modeling is a complex task that depends on the ability of the process modeler to avoid poorly designed models. An essential tool to ensure the comprehensibility of these models is a set of guidelines in process modeling. However, there are open questions if the modeling task becomes more challenging with the use of these and how effective the modelers are in applying these guidelines. Moreover, it is not known how receptive the modelers are to these guidelines and how their use is impacted by the increasing complexity of processes. This paper presents the results of two empirical experiments. The first one was carried out by 8 participants and compares the results of modeling two processes with and without the use of good practices. Through this, it was possible to observe that the participants recognize the usefulness of good practices but consider that they are difficult to apply. The second experiment was carried out by 9 participants and compared the results of the use of good practices in the modeling of two processes with different complexities. Through this second experiment, it was possible to infer that processes with larger complexities have less use of good practices.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectProcessos : Negóciospt_BR
dc.subjectProcess modelingen
dc.subjectModelagem computacionalpt_BR
dc.subjectExperimenten
dc.subjectComplexityen
dc.subjectBPMNen
dc.subjectBPMen
dc.subjectBusiness process.en
dc.subjectProcess modeling guidelinesen
dc.titleUm experimento controlado sobre o uso de boas práticas na modelagem de processospt_BR
dc.title.alternativeA controlled experiment on the use of guidelines in process modeling en
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coAvila, Diego Torallespt_BR
dc.identifier.nrb001088759pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2018pt_BR
dc.degree.graduationCiência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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