El término modelo de proceso se utiliza en diversos contextos. Por ejemplo, en el modelado de procesos de negocio, el modelo de proceso empresarial suele denominarse modelo de proceso de negocio .
Los modelos de proceso son procesos de la misma naturaleza que se clasifican juntos en un modelo. Por lo tanto, un modelo de proceso es una descripción de un proceso a nivel de tipo. Dado que el modelo de proceso está a nivel de tipo, un proceso es una instancia de él. El mismo modelo de proceso se utiliza repetidamente para el desarrollo de muchas aplicaciones y, por lo tanto, tiene muchas instancias. Un posible uso de un modelo de proceso es prescribir cómo se deben/deberían/podrían hacer las cosas en contraste con el proceso en sí, que es lo que realmente sucede. Un modelo de proceso es, en términos generales, una anticipación de cómo se verá el proceso. Lo que será el proceso se determinará durante el desarrollo real del sistema. [2]
Los objetivos de un modelo de proceso son:
Desde un punto de vista teórico, el modelado de metaprocesos explica los conceptos clave necesarios para describir qué sucede en el proceso de desarrollo, en qué, cuándo sucede y por qué. Desde un punto de vista operativo, el modelado de metaprocesos tiene como objetivo proporcionar orientación a los ingenieros de métodos y desarrolladores de aplicaciones. [1]
La actividad de modelar un proceso de negocio suele presuponer la necesidad de cambiar procesos o identificar problemas que se deben corregir. Esta transformación puede requerir o no la participación de TI, aunque ese es un factor común para la necesidad de modelar un proceso de negocio. Se desean programas de gestión de cambios para poner los procesos en práctica. Con los avances en tecnología de los proveedores de plataformas más grandes, la visión de modelos de procesos de negocio (BPM) que se vuelven completamente ejecutables (y capaces de ingeniería de ida y vuelta) se está acercando cada día más a la realidad. Las tecnologías de apoyo incluyen lenguaje de modelado unificado (UML), arquitectura basada en modelos y arquitectura orientada a servicios .
El modelado de procesos aborda los aspectos de proceso de una arquitectura empresarial , lo que conduce a una arquitectura empresarial integral . Las relaciones de los procesos de negocio en el contexto del resto de los sistemas, datos, estructura organizativa, estrategias, etc. de la empresa crean mayores capacidades para analizar y planificar un cambio. Un ejemplo del mundo real es el de las fusiones y adquisiciones corporativas ; comprender los procesos de ambas empresas en detalle, lo que permite a la gerencia identificar redundancias, lo que da como resultado una fusión más fluida.
El modelado de procesos siempre ha sido un aspecto clave de la reingeniería de procesos de negocios y los enfoques de mejora continua se observan en Six Sigma .
Existen cinco tipos de cobertura en los que el término modelo de proceso se ha definido de forma diferente: [3]
Los procesos pueden ser de distintos tipos. [2] Estas definiciones "corresponden a las diversas formas en que se puede modelar un proceso".
La granularidad se refiere al nivel de detalle de un modelo de proceso y afecta el tipo de orientación, explicación y seguimiento que se puede proporcionar. La granularidad gruesa restringe estos a un nivel de detalle bastante limitado, mientras que la granularidad fina proporciona una capacidad más detallada. La naturaleza de la granularidad necesaria depende de la situación en cuestión. [2]
Los gerentes de proyectos, los representantes de los clientes, los gerentes generales, de alto nivel o de nivel medio requieren una descripción del proceso más bien detallada, ya que desean obtener una visión general de la planificación de tiempo, presupuesto y recursos para sus decisiones. Por el contrario, los ingenieros de software, los usuarios, los evaluadores, los analistas o los arquitectos de sistemas de software preferirán un modelo de proceso detallado, en el que los detalles del modelo puedan proporcionarles instrucciones y dependencias de ejecución importantes, como las dependencias entre personas.
Si bien existen notaciones para modelos de granularidad fina, la mayoría de los modelos de procesos tradicionales son descripciones de granularidad gruesa. Lo ideal sería que los modelos de procesos proporcionen una amplia gama de granularidad (por ejemplo, Process Weaver). [2] [7]
Se descubrió que, si bien los modelos de procesos eran prescriptivos, en la práctica real pueden producirse desviaciones de la prescripción. [6] Por lo tanto, los marcos para la adopción de métodos evolucionaron de modo que los métodos de desarrollo de sistemas se adaptaran a situaciones organizacionales específicas y, por lo tanto, mejoraran su utilidad. El desarrollo de dichos marcos también se denomina ingeniería de métodos situacionales .
Los enfoques de construcción de métodos se pueden organizar en un espectro de flexibilidad que va de “baja” a “alta”. [8]
En el extremo "inferior" de este espectro se encuentran los métodos rígidos, mientras que en el extremo "superior" se encuentran los métodos modulares. Los métodos rígidos están completamente predefinidos y dejan poco margen para adaptarlos a la situación en cuestión. Por otro lado, los métodos modulares se pueden modificar y ampliar para adaptarse a una situación dada. La selección de un método rígido permite a cada proyecto elegir su método de un panel de métodos rígidos predefinidos, mientras que la selección de un camino dentro de un método consiste en elegir el camino apropiado para la situación en cuestión. Finalmente, la selección y ajuste de un método permite a cada proyecto seleccionar métodos de diferentes enfoques y ajustarlos a las necesidades del proyecto. [9]
Como en este documento se analiza la calidad de los modelos de procesos, es necesario elaborar la calidad de las técnicas de modelado como una esencia importante en la calidad de los modelos de procesos. En la mayoría de los marcos existentes creados para comprender la calidad, la línea entre la calidad de las técnicas de modelado y la calidad de los modelos como resultado de la aplicación de esas técnicas no está claramente trazada. Este informe se centrará tanto en la calidad de las técnicas de modelado de procesos como en la calidad de los modelos de procesos para diferenciar claramente los dos. Se desarrollaron varios marcos para ayudar a comprender la calidad de las técnicas de modelado de procesos, un ejemplo es el marco de evaluación de modelado basado en la calidad o conocido como marco Q-Me, que argumentó proporcionar un conjunto de propiedades y procedimientos de calidad bien definidos para hacer posible una evaluación objetiva de estas propiedades. [10] Este marco también tiene la ventaja de proporcionar una descripción uniforme y formal del elemento del modelo dentro de uno o diferentes tipos de modelos utilizando una técnica de modelado [10] En resumen, esto puede hacer que la evaluación tanto de la calidad del producto como de la calidad del proceso de las técnicas de modelado con respecto a un conjunto de propiedades que se han definido anteriormente.
Las propiedades de calidad relacionadas con las técnicas de modelado de procesos de negocio analizadas en [10] son:
Para evaluar la calidad del marco Q-ME; se utiliza para ilustrar la calidad de las técnicas de modelado de negocios del modelado de elementos esenciales dinámicos de la organización (DEMO).
Se afirma que la evaluación del marco Q-ME en relación con las técnicas de modelado DEMO ha revelado las deficiencias de Q-ME. Una de ellas es que no incluye una métrica cuantificable para expresar la calidad de la técnica de modelado empresarial, lo que dificulta la comparación de la calidad de las diferentes técnicas en una calificación general.
También existe un enfoque sistemático para la medición de la calidad de las técnicas de modelado conocidas como métricas de complejidad sugeridas por Rossi et al. (1996). Las técnicas del metamodelo se utilizan como base para el cálculo de estas métricas de complejidad. En comparación con el marco de calidad propuesto por Krogstie , la medición de la calidad se centra más en el nivel técnico en lugar del nivel de modelo individual. [11]
Los autores (Cardoso, Mendling, Neuman y Reijers, 2006) utilizaron métricas de complejidad para medir la simplicidad y la comprensibilidad de un diseño. Esto está respaldado por investigaciones posteriores realizadas por Mendling et al., quienes argumentaron que sin utilizar las métricas de calidad para ayudar a cuestionar las propiedades de calidad de un modelo, un proceso simple puede modelarse de una manera compleja e inadecuada. Esto, a su vez, puede conducir a una menor comprensibilidad, un mayor costo de mantenimiento y tal vez una ejecución ineficiente del proceso en cuestión. [12]
La calidad de la técnica de modelado es importante para crear modelos que sean de calidad y contribuyan a la corrección y utilidad de los modelos.
Los primeros modelos de proceso reflejaban la dinámica del proceso con un proceso práctico obtenido por instanciación en términos de conceptos relevantes, tecnologías disponibles, entornos de implementación específicos, restricciones del proceso, etc. [13]
Se han realizado una gran cantidad de investigaciones sobre la calidad de los modelos, pero se ha prestado menos atención a la calidad de los modelos de procesos. Las cuestiones de calidad de los modelos de procesos no se pueden evaluar de forma exhaustiva, pero en la práctica hay cuatro directrices y marcos principales para ello: marcos de calidad de arriba hacia abajo, métricas de abajo hacia arriba relacionadas con aspectos de calidad, encuestas empíricas relacionadas con técnicas de modelado y directrices pragmáticas. [14]
Hommes citó a Wang et al. (1994) [11] que todas las características principales de la calidad de los modelos se pueden agrupar en dos grupos, a saber, la corrección y la utilidad de un modelo; la corrección varía desde la correspondencia del modelo con el fenómeno que se modela hasta su correspondencia con las reglas sintácticas del modelado y también es independiente del propósito para el cual se utiliza el modelo.
Mientras que la utilidad puede verse como la utilidad del modelo para el propósito específico para el cual fue construido en primer lugar. Hommes también hace una distinción adicional entre corrección interna (calidad empírica, sintáctica y semántica) y corrección externa (validez).
Un punto de partida común para definir la calidad de un modelo conceptual es observar las propiedades lingüísticas del lenguaje de modelado cuya sintaxis y semántica se aplican con mayor frecuencia.
Además, el enfoque más amplio debe basarse en la semiótica en lugar de la lingüística, como lo hizo Krogstie utilizando el marco de calidad de arriba hacia abajo conocido como SEQUAL. [15] [16] Define varios aspectos de calidad basados en las relaciones entre un modelo, la externalización del conocimiento, el dominio, un lenguaje de modelado y las actividades de aprendizaje, toma de acción y modelado.
Sin embargo, el marco no proporciona formas de determinar varios grados de calidad, pero se ha utilizado ampliamente para el modelado de procesos de negocios en pruebas empíricas realizadas [17]. Según una investigación previa realizada por Moody et al. [18] con el uso del marco de calidad del modelo conceptual propuesto por Lindland et al. (1994) para evaluar la calidad del modelo de proceso, se identificaron tres niveles de calidad [19] :
A partir de la investigación, se observó que el marco de calidad resultó ser fácil de usar y útil para evaluar la calidad de los modelos de procesos; sin embargo, tenía limitaciones en lo que respecta a la confiabilidad y la dificultad para identificar defectos. Estas limitaciones llevaron al perfeccionamiento del marco a través de investigaciones posteriores realizadas por Krogstie . Este marco se llama marco SEQUEL de Krogstie et al. 1995 (refinado aún más por Krogstie y Jørgensen, 2002) que incluía tres aspectos de calidad más.
Dimensiones del marco de calidad conceptual [20] El dominio de modelado es el conjunto de todas las afirmaciones que son relevantes y correctas para describir un dominio de problemas, la extensión del lenguaje es el conjunto de todas las afirmaciones que son posibles dada la gramática y el vocabulario de los lenguajes de modelado utilizados. La externalización del modelo es la representación conceptual del dominio del problema.
Se define como el conjunto de afirmaciones sobre el dominio del problema que se hacen realmente. La interpretación del actor social y la interpretación del actor técnico son los conjuntos de afirmaciones que los actores, tanto los usuarios humanos del modelo como las herramientas que interactúan con el modelo, respectivamente, "piensan" que contiene la representación conceptual del dominio del problema.
Por último, el conocimiento de los participantes es el conjunto de afirmaciones que los actores humanos que participan en el proceso de modelado creen que deben formularse para representar el dominio del problema. Estas dimensiones de calidad se dividieron posteriormente en dos grupos que abordan los aspectos físicos y sociales del modelo.
En un trabajo posterior, Krogstie et al. [15] afirmaron que, si bien la extensión del marco SEQUAL ha solucionado algunas de las limitaciones del marco inicial, aún quedan otras limitaciones. En particular, el marco es demasiado estático en su visión de la calidad semántica, considerando principalmente modelos, no actividades de modelado, y comparando estos modelos con un dominio estático en lugar de ver el modelo como un facilitador para cambiar el dominio.
Además, la definición de calidad pragmática del marco es bastante estrecha y se centra en la comprensión, en línea con la semiótica de Morris, mientras que las investigaciones más recientes en lingüística y semiótica se han centrado más allá de la mera comprensión, en cómo se utiliza el modelo y afecta a sus intérpretes.
La necesidad de una visión más dinámica del marco de calidad semiótica es particularmente evidente cuando se consideran los modelos de proceso, que a menudo prescriben o incluso implementan acciones en el dominio del problema, por lo que un cambio en el modelo también puede cambiar el dominio del problema directamente. Este artículo analiza el marco de calidad en relación con los modelos de proceso activos y sugiere un marco revisado basado en esto.
Trabajos posteriores de Krogstie et al. (2006) para revisar el marco SEQUAL para que sea más apropiado para los modelos de procesos activos al redefinir la calidad física con una interpretación más estrecha que la investigación anterior. [15]
El otro marco en uso son las Directrices de Modelado (GoM) [21] basadas en principios generales de contabilidad que incluyen los seis principios: Corrección, Claridad se ocupa de la comprensibilidad y explicitud (descripción del sistema) de los sistemas de modelos. La comprensibilidad se relaciona con la disposición gráfica de los objetos de información y, por lo tanto, respalda la capacidad de comprensión de un modelo. La relevancia se relaciona con el modelo y la situación que se presenta. La comparabilidad implica la capacidad de comparar modelos, es decir, una comparación semántica entre dos modelos. Eficiencia económica; el costo producido del proceso de diseño debe al menos estar cubierto por el uso propuesto de recortes de costos y aumentos de ingresos.
Dado que el propósito de las organizaciones en la mayoría de los casos es la maximización de las ganancias, el principio define el límite para el proceso de modelado. El último principio, el diseño sistemático, define que debe haber una diferenciación aceptada entre los diversos puntos de vista dentro del modelado. La corrección, la relevancia y la eficiencia económica son requisitos previos en la calidad de los modelos y deben cumplirse, mientras que las pautas restantes son opcionales pero necesarias.
Los dos marcos SEQUAL y GOM tienen una limitación de uso, ya que no pueden ser utilizados por personas que no sean competentes en modelado. Proporcionan métricas de calidad importantes, pero no son fácilmente aplicables por personas no expertas.
El uso de métricas de abajo hacia arriba relacionadas con aspectos de calidad de los modelos de procesos intenta llenar el vacío que existe en el uso de los otros dos marcos por parte de personas no expertas en modelado, pero es mayormente teórico y no se han llevado a cabo pruebas empíricas para respaldar su uso.
La mayoría de los experimentos realizados se relacionan con la relación entre métricas y aspectos de calidad y estos trabajos han sido realizados individualmente por diferentes autores: Canfora et al. estudian la conexión principalmente entre métricas de conteo (por ejemplo, el número de tareas o divisiones y la mantenibilidad de los modelos de procesos de software); [22] Cardoso valida la correlación entre la complejidad del flujo de control y la complejidad percibida; y Mendling et al. utilizan métricas para predecir errores de flujo de control como bloqueos en modelos de procesos. [12] [23]
Los resultados revelan que un aumento del tamaño de un modelo parece reducir su calidad y comprensibilidad. En otros trabajos, Mendling et al. investigan la conexión entre las métricas y la comprensión [24] y [25]. Si bien se confirma el efecto de algunas métricas, también se revela que los factores personales del modelador (como la competencia) son importantes para la comprensión de los modelos.
Varias encuestas empíricas realizadas aún no ofrecen pautas claras ni formas de evaluar la calidad de los modelos de procesos, pero es necesario contar con un conjunto claro de pautas para guiar a los modeladores en esta tarea. Diferentes profesionales han propuesto pautas pragmáticas, aunque es difícil proporcionar una descripción exhaustiva de dichas pautas desde la práctica.
La mayoría de las pautas no son fáciles de poner en práctica, pero otros profesionales ya han sugerido la regla de "etiquetar actividades con verbos y sustantivos" y la han analizado empíricamente. Según la investigación [26] , el valor de los modelos de proceso no solo depende de la elección de las construcciones gráficas, sino también de su anotación con etiquetas textuales que deben analizarse. Se descubrió que esto da como resultado mejores modelos en términos de comprensión que los estilos de etiquetado alternativos.
A partir de las investigaciones anteriores y de las formas de evaluar la calidad de los modelos de procesos, se ha visto que el tamaño, la estructura, la experiencia del modelador y la modularidad del modelo de procesos afectan su comprensión general. [24] [27] Con base en esto, se presentó un conjunto de pautas [28] 7 Process Modeling Guidelines (7PMG). Esta pauta utiliza el estilo verbo-objeto, así como pautas sobre el número de elementos en un modelo, la aplicación de modelado estructurado y la descomposición de un modelo de proceso. Las pautas son las siguientes:
Sin embargo, el 7PMG aún tiene limitaciones en su uso: Problema de validez El 7PMG no se relaciona con el contenido de un modelo de proceso, sino solo con la forma en que este contenido está organizado y representado. Sugiere formas de organizar diferentes estructuras del modelo de proceso mientras que el contenido se mantiene intacto, pero la cuestión pragmática de qué debe incluirse en el modelo aún se deja de lado. La segunda limitación se relaciona con la directriz de priorización: la clasificación derivada tiene una pequeña base empírica ya que se basa en la participación de solo 21 modeladores de procesos.
Esto podría verse por un lado como una necesidad de una participación más amplia de la experiencia de los modeladores de procesos, pero también plantea la pregunta: ¿qué enfoques alternativos pueden estar disponibles para llegar a una directriz de priorización? [28]
