Más que minería de procesos y predicción de comportamientos. Un nuevo enfoque.

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Lázaro Luis Acosta Quintana
Orlenys López Pintado
Yasser Vázquez Alfonso
Efraín Velasteguí López

Resumo

Consecuentemente con el auge y avance tecnológico de la computación, ha aumentado la limitación en el análisis manual de los datos. Diariamente, los sistemas de información almacenan grandes cantidades de eventos respectivos a los procesos que representan. Esta situación, motivó a los investigadores para buscar nuevas alternativas. Como resultado surge la minería de procesos, con un gran impacto en el mundo organizacional. Esta disciplina, tiene como objetivo extraer información no trivial, en procesos de un variado dominio de aplicaciones. En esta rama, diversas técnicas han sido desarrolladas para modelar, extender y monitorear procesos. Uno de los logros fundamentales de la minería de procesos lo constituye el modelo Auditoría 2.0. Unificando la mayoría de los resultados obtenidos en esta disciplina, Auditoría 2.0 cambia sustancialmente el rol de los auditores. No obstante, los resultados escasos en algunas áreas de la minería de procesos, limitan la puesta en práctica de esta estrategia. Por ejemplo, en la predicción de comportamientos, siendo una de las áreas menos explotada dentro de la disciplina. La motivación fundamental de la investigación se enfoca precisamente en esta problemática. El estudio realizado, se centra en las limitaciones de la predicción de comportamientos. En ese sentido, la primera etapa está dedicada al análisis general de la minería de procesos. Se demuestra, el desequilibrio existente entre las etapas fundamentales de esta rama y las etapas aisladas. Finalmente, se realiza un análisis crítico de variadas técnicas de aprendizaje de máquinas que pueden ser utilizadas en la problemática detectada.

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Como Citar
Acosta Quintana, L. L., López Pintado, O., Vázquez Alfonso, Y., & Velasteguí López, E. (2018). Más que minería de procesos y predicción de comportamientos. Un nuevo enfoque. Ciencia Digital, 2(2), 8-28. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v2i2.70
Seção
Artículos

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