Tutorial: Andrea Delgado

Process Mining: fundamentals, applications and tools. Contributions to process modeling in requirements, quality assessment and evidence-based improvement

Process Mining (PM) is an innovative area within the disciplines of Data Science and Process Science that has been developed over the last two decades to provide techniques, algorithms and tools to discover information from process execution data in organizations, as does data mining. Process mining provides three main approaches: i) (automatic) discovery of Business Process (BP) models from event logs, i.e. generating process models based on process execution data; ii) process conformance, that is, checking the actual execution registered in the event log against the BP models; and iii) enhance the BP models with extra information such as performance, roles and resources involved in the execution of processes, allowing both post-mortem and predictive analysis. Additionally, process discovery in the requirements phase provides organizations with another tool to support the modeling of their processes, and associated quality evaluation. Process mining techniques allow complex analyzes of the actual execution of processes, providing organizations with valuable information on efficiency, quality or regulatory compliance. This type of analysis is very useful for organizations, laying the foundation for evidence-based process improvement, providing elements for decision-making based on daily operations. This tutorial will provide an overview of the discipline, foundations, methodologies, as well as applications in various domains such as: e-government, urban mobility, education, e-health, among others, and contributions to process modeling in requirements, quality assessment and evidence-based improvement, with process mining tools such as Disco, Celonis, Apromore, ProM.

Andrea Delgado

Andrea Delgado is Associate Professor (grade 4) with full dedication at the Instituto de Computación (Computer Science Institute, InCo) of the Facultad de Ingeniería (Engineering School, FING) of Universidad de la República (University of the Republic, UdelaR). She is researcher Level I of the Sistema Nacional de Investigadores (National System of Researchers, SNI) and researcher Grade 3 of the PEDECIBA Informática academic postgraduate program. She received her PhD in Computer Science from the University of Castilla-La Mancha (UCLM), Spain and from Universidad de la República (PEDECIBA Informática), Uruguay (2012), Master's in Computer Science PEDECIBA Informática (2007) and Computer Science degree FING, UdelaR (2003). She is co-director of the COAL research group and her main research interests are Business Process Management and technologies (BPM), process mining (PM), service-oriented computing (SOC) and model-driven development (MDE), and its application to different domains. She participates in teaching academic and professional undergraduate and graduate courses in her areas of interest. She is co-author of several publications in international journals and conferences, has directed and participated in several research projects at a national and international level (CSIC, ANII, SticAmsud), and collaboration projects with several institutions in Uruguay (BROU, OSE, ANTEL , AGESIC). She has organized, chaired and serve as program committee of numerous conferences (CLEI, CIBSE, ICPM, BPM, RCIS, ECIS, among others), tracks, thematic schools (LASPM 2022, LASVarPM 2024) and national and international workshops (COMINDS, DG&BPM HICSS, SEET ICSE, BPMuy), serve as reviewer in several international journals and participated in several collaboration initiatives with Latin American and European research groups. https://www.fing.edu.uy/~adelgado/

Minería de Procesos: fundamentos, aplicaciones y herramientas. Aportes al modelado de procesos en requisitos, evaluación de calidad y mejora basada en evidencia

La Minería de Procesos (PM) es un área innovadora dentro de las disciplinas de Ciencia de Datos y Ciencia de Procesos que se ha desarrollado en las últimas dos décadas para proporcionar técnicas, algoritmos y herramientas para descubrir información a partir de datos de ejecución de procesos en las organizaciones, como lo hace la minería de datos. La minería de procesos proporciona tres enfoques principales: i) descubrimiento (automático) de modelos de Procesos de Negocio (PN) a partir de registros de eventos, es decir, generar modelos de procesos basados en datos de ejecución de procesos; ii) conformidad de procesos, es decir, chequear la ejecución real en los registros de eventos contra los modelos de PN; y iii) extender los modelos de PN con información extra como desempeño, roles y recursos involucrados en la ejecución del proceso, permitiendo tanto el análisis post mortem como el predictivo. Adicionalmente, el descubrimiento de modelos en la etapa de requisitos provee a las organizaciones una herramienta más de apoyo al modelado de sus procesos, y evaluación de calidad asociada. Las técnicas de minería de procesos permiten realizar análisis complejos de la ejecución real de los procesos, proveyendo a las organizaciones con información valiosa sobre eficiencia, calidad o cumplimiento de normativa. Este tipo de análisis es muy útil para las organizaciones sentando la base para la mejora de los procesos basada en evidencia, aportando elementos para la toma de decisiones con base en la operativa diaria. En este tutorial se brindará una visión general de la disciplina, tanto fundamentos y metodologías de trabajo, como aplicaciones en diversos dominios tales como: e-gobierno, movilidad urbana, educación, e-salud, entre otros, y aportes al modelado de procesos en requisitos, evaluación de calidad y mejora basada en evidencia, con herramientas de minería de procesos como Disco, Celonis, Apromore, ProM.

Andrea Delgado

Andrea Delgado es Profesora Agregada (grado 4) con Dedicación total del Instituto de Computación (InCo) de la Facultad de Ingeniería (FING) de la Universidad de la República (UdelaR). Es investigadora Nivel I del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) e Investigadora grado 3 del programa de posgrados académico PEDECIBA Informática. Recibió su doctorado en Informática por la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), España y por la Universidad de la República (PEDECIBA Informática), Uruguay (2012), Maestría en Informática PEDECIBA (2007) e Ingeniera en Computación FING, UdelaR (2003). Es co-directora del grupo de investigación COAL y sus principales intereses de investigación son la gestión y tecnologías de procesos de negocio (BPM), la minería de procesos (PM), la computación orientada a servicios (SOC) y el desarrollo dirigido por modelos (MDE), y su aplicación a diferentes dominios. Participa en el dictado de cursos de grado y posgrado académico y profesional en sus áreas de interés. Es co-autora de varias publicaciones en revistas y congresos internacionales, ha dirigido y participado en varios proyectos de investigación a nivel nacional e internacional (CSIC, ANII, SticAmsud), y proyectos de relacionamiento con diversas instituciones en Uruguay (BROU, OSE, ANTEL, AGESIC). Ha organizado, presidido y servido en el comité de programa de numerosos congresos (CLEI, CIBSE, ICPM, BPM, RCIS, ECIS, entre otros), tracks, escuelas temáticas (LASPM 2022, LASVarPM 2024) y talleres nacionales e internacionales (COMINDS, DG&BPM HICSS, SEET ICSE, BPMuy), ha servido de revisora en varias revistas internacionales y participado en varias iniciativas de colaboración con grupos de investigación latinoamericanos y europeos. https://www.fing.edu.uy/~adelgado/

Process Mining: fundamentals, applications and tools. Contributions to process modeling in requirements, quality assessment and evidence-based improvement

Process Mining (PM) é uma área inovadora dentro das disciplinas de Data Science e Process Science que foi desenvolvida ao longo das últimas duas décadas para fornecer técnicas, algoritmos e ferramentas para descobrir informações a partir de dados de execução de processos nas organizações, assim como a mineração de dados. A mineração de processos fornece três abordagens principais: i) descoberta (automática) de modelos de Processos de Negócios (BP) a partir de logs de eventos, ou seja, geração de modelos de processos baseados em dados de execução de processos; ii) conformidade do processo, ou seja, verificação da real execução registrada no log de eventos frente aos modelos do BP; e iii) aprimorar os modelos de BP com informações extras como desempenho, funções e recursos envolvidos na execução dos processos, permitindo análises post-mortem e preditivas. Além disso, a descoberta de processos na fase de requisitos fornece às organizações outra ferramenta para apoiar a modelagem de seus processos e a avaliação da qualidade associada. As técnicas de mineração de processos permitem análises complexas da execução real dos processos, fornecendo às organizações informações valiosas sobre eficiência, qualidade ou conformidade regulatória. Este tipo de análise é muito útil para as organizações, lançando as bases para a melhoria de processos baseada em evidências, fornecendo elementos para a tomada de decisões com base nas operações diárias. Este tutorial fornecerá uma visão geral da disciplina, fundamentos, metodologias, bem como aplicações em diversos domínios como: governo eletrônico, mobilidade urbana, educação, e-saúde, entre outros, e contribuições para modelagem de processos em requisitos, avaliação de qualidade e melhoria baseada em evidências, com ferramentas de mineração de processos como Disco, Celonis, Apromore, ProM.

Andrea Delgado

Andrea Delgado é Professora Associada com dedicação integral no Instituto de Computación (InCo) da Facultad de Ingeniería (Escola de Engenharia, FING) da Universidad de la República (Universidade da República, UdelaR). É pesquisadora Nível I do Sistema Nacional de Investigadores (SNI) e pesquisadora Grau 3 do programa de pós-graduação acadêmica PEDECIBA Informática. Possui doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de Castilla-La Mancha (UCLM), Espanha e pela Universidad de la República (PEDECIBA Informática), Uruguai (2012), mestrado em Ciência da Computação PEDECIBA Informática (2007) e graduação em Ciência da Computação FING, UdelaR (2003). É codiretora do grupo de investigação COAL e os seus principais interesses de investigação são Gestão de Processos de Negócio e tecnologias (BPM), mineração de processos (PM), computação orientada a serviços (SOC) e desenvolvimento orientado por modelos (MDE), e sua aplicação. para diferentes domínios. Participa do ensino de cursos acadêmicos e profissionais de graduação e pós-graduação em suas áreas de interesse. É coautora de diversas publicações em revistas e conferências internacionais, dirigiu e participou de diversos projetos de pesquisa a nível nacional e internacional (CSIC, ANII, SticAmsud) e projetos de colaboração com diversas instituições no Uruguai (BROU, OSE, ANTEL, AGESIC). Organizou, presidiu e atuou como comitê de programa de inúmeras conferências (CLEI, CIBSE, ICPM, BPM, RCIS, ECIS, entre outras), trilhas, escolas temáticas (LASPM 2022, LASVarPM 2024) e workshops nacionais e internacionais (COMINDS, DG&BPM HICSS, SEET ICSE, BPMuy), atua como revisor em diversas revistas internacionais e participou de diversas iniciativas de colaboração com grupos de pesquisa latino-americanos e europeus. https://www.fing.edu.uy/~adelgado/