Detecção de anomalia no processo de negócios com base na mineração do fluxo de dados - Marques Tavares, Gabriel; G.Turrisi da Costa, Victor; Eiji Martins, Vinicius; Ceravolo, Paolo; Barbon Jr., Sylvio (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI); 2018: Anais do XIV Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2018)
Identificar procedimentos comerciais fraudulentos ou anómalos é hoje um desafio fundamental para organizações de qualquer dimensão. No entanto, a natureza contínua dos negócios transmite a aquisição contínua de dados em apoio ao monitoramento de processos de negócios. Em vista disso, propomos um método para detecção de anomalias on-line em processos de negócios. A partir de um fluxo de eventos, nossa abordagem extrai descritores de casos e aplica uma técnica de clustering baseada em densidade para detectar outliers. Aplicamos nosso método a um conjunto de dados da vida real e usamos medidas de clustering de fluxo contínuo para avaliar desempenhos. Em particular, obtivemos Medida de Mapeamento de Cluster de 95,3% e Homogeneidade de 98,1% descobrindo casos anômalos em tempo real.