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J-GLOBAL ID：201802245190371521   整理番号：18A0727665

ビジネスプロセスコンテキストにおけるKPIS関係を発見するためのデータマイニング技術の適用【JST・京大機械翻訳】

Applying Data Mining Techniques to Discover KPIs Relationships in Business Process Context

著者 (2件)： Amour Emna Ammar El Hadj ,  Ghannouchi Sonia Ayachi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PDCAT  ページ： 230-237  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 組織は,それらの重要なビジネスプロセスを継続的に改善し,レビューする必要がある。さらに,ビジネスプロセス(BP)挙動を追跡し,重要な性能指標(KPI)を導出するだけでなく,すべての必要な概念を理解し,フィールドのドメイン知識を組み込むことが重要である。本論文の目的は,それらの実際の意味を抽出するために,すべての概念と性能測定生データの間の相互関係のより深い理解を得ることである。これらの課題を満たすために,最初に,BPsの性能を測定するためのいくつかの定性的および定量的指標を調べた。第二に,これらの性能指標の表現のための新しいオントロジーを開発した。次に,データ測定から最も重要な情報を抽出し,指標間のすべての必要な関係を発見するためにデータマイニング技術に基づいている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ドメイン知識 ,  オントロジー
準シソーラス用語： 性能測定 ,  性能指標 ,  *ビジネスプロセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビジネス ,  プロセス ,  コンテキスト ,  発見 ,  データマイニング技術