Plataforma para la agrupación de modelos de procesos de negocio bajo el algoritmo de clustering K-MENSTrabajo de Grado / PDF-Archivos Legibles por Computador
El presente trabajo tiene como propósito la construcción de una plataforma web con una arquitectura escalable, la cual realiza búsquedas multimodales en modelos de procesos de negocio con el fin de efectuar agrupaciones a través del algoritmo de clustering K-MEANS, el cual tiene como objetivo la partición en grupos (k) de un conjunto de observaciones (n), aplicándolo a los modelos de proceso de negocio. La plataforma utiliza un repositorio de modelos de proceso de negocio en formato XPDL, en los que se evalúa la agrupación de estos por medio de métricas internas, las cuales no necesitan intervención de humanos.
Actualmente las empresas que cuentan con modelos de proceso de negocio se ven en la ardua tarea de realizar búsquedas sobre repositorios con volúmenes muy grandes cuando se requieren realizar modificaciones o reutilizaciones, esto demanda tiempo, genera reproceso y costos. La iniciativa es desarrollar una plataforma web con un repositorio centralizado, donde se pueda realizar la búsqueda y agrupación de modelos de procesos de negocio, con una estrategia de agrupación de búsqueda automática, presentando los resultados de las búsquedas de una manera ordenada y categorizada permitiendo que el usuario gaste menos tiempo y se pueda realizar un análisis más efectivo. La plataforma se desarrolló bajo una metodología de desarrollo en cascada, con la asesoría y con el acompañamiento del Ing. Hugo Ordoñez, PhD., y en conjunto con los estudiantes Dilan Mejía y Santiago Rodríguez.
