Uma Abordagem para Engenharia de Requisitos Aplicada a Sistemas de Informação

  • Adailton Ferreira de Araújo Instituto de Informática - UFG
  • Juliano Lopes de Oliveira Instituto de Informática - UFG
  • Almir Firmino da Silva Decisão Informática
  • Bruno Nunes Machado Decisão Informática
  • Jailton Alkimin Louzada Decisão Informática
  • Paulo Marcos Soares Decisão Informática

Resumo


Sistemas de informação (SI) dependem de software para modelar e executar processos de negócio. A complexidade, extensão e diversidade desses processos constitui um desafio para a Engenharia de Requisitos (ER). Este trabalho descreve uma abordagem para lidar com esse desafio. Nessa abordagem o conceito de Processo de Negócio serve de base para todas as atividades e produtos da ER. A viabilidade da abordagem foi avaliada na especificação de um software que apoia o próprio processo de ER. A comparação desse software com outros que representam o estado da arte das ferramentas de ER mostra que poucas ferramentas atendem aos requisitos relacionados ao suporte de ER para SI, principalmente no apoio a conceitos de processos de negócio.

Palavras-chave: Requisitos de Sistema, Requisitos de Software, Processos de Negócio, Ferramentas de Engenharia de Requisitos

Referências

E. Alpaydin, Introduction to machine learning. Cambridge Mass.: MIT Press, 2004.

A. Barker and J. van Hemert, “Scientific Workflow: A Survey and Research Directions,” in Parallel Processing and Applied Mathematics, 2008, pp. 746–753.

I. Bratko, Prolog programming for artificial intelligence. Harlow, England; New York: Addison Wesley, 2001.

M. C. Cavalcanti, R. Targino, F. Baião, S. C. Rössle, P. M. Bisch, P. F. Pires, M. L. M. Campos, and M. Mattoso, “Managing structural genomic workflows using web services,” Data & Knowledge Engineering, vol. 53, no. 1, pp. 45–74, 2005.

D. E. Crowley, R. R. Murphy, A. McNamara, T. D. McLaughlin, and B. A. Duncan, “AR Browser for Points of Interest in Disaster Response in UAV Imagery,” in CHI ’14 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, New York, NY, USA, 2014, pp. 2173–2178.

M. Dantas, “Clusters Computacionais,” in Computação Distribuída de Alto Desempenho: Redes, Clusters e Grids Computacionais, 1st ed., .Rio de Janeiro: Axcel Books, 2005, pp. 145–180.

E. Deelman, D. Gannon, M. Shields, and I. Taylor, “Workflows and e-Science: An overview of workflow system features and capabilities,” Future Generation Computer Systems, vol. 25, no. 5, pp. 528–540, 2009.

S. Džeroski, B. Cestnik, and I. Petrovski, “Using the Mestimate in Rule Induction,” J. Comput. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 37–46, Mar. 1993.

Felipe, “Tendências criminais sul-americanas em perspectiva comparada,” Revista Brasileira de Segurança Pública.

I. Foster and C. Kesselman, The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure. Morgan Kaufmann, 2004.

J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition, 3rd ed. Morgan Kaufmann, 2011.

A. Horn, “On sentences which are true of direct unions of algebras,” Journal of Symbolic Logic, vol. 16, no. 01, pp. 14– 21, Mar. 1951.

ISP, Instituto de Segurança Pública do Rio de Janeiro, http://www.isp.rj.gov.br/. .

M. Marathe, “Resilient Cities and Urban Analytics: The Role of Big Data and High Performance Pervasive Computing,” in Proceedings of the 2Nd IKDD Conference on Data Sciences, New York, NY, USA, 2015, pp. 4:1–4:1.

A. Margaris, First Order Mathematical Logic. New York: Dover Publications, 1990.

J. Minker, “On indefinite databases and the closed world assumption,” in 6th Conference on Automated Deduction, D. W. Loveland, Ed. Springer 1982, pp. 292–308.

S. Muggleton, “Inverse entailment and progol,” NGCO, vol. 13, no. 3–4, pp. 245–286, Dec. 1995.

S. Muggleton and ILP ’96, Eds., Inductive logic programming: 6th International Workshop, ILP-96, Stockholm, Sweden, August 1996 : selected papers. New York: Springer, 1997.

K. Murphy, Machine Learning: A Probabilistic Perspective, 1 edition. Cambridge, MA: The MIT Press, 2012.

S. V. Nath, “Crime Pattern Detection Using Data Mining,” in 2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Workshops, 2006. WI-IAT 2006 Workshops, 2006, pp. 41–44.

D. Oliveira, E. Ogasawara, F. Baião, and M. Mattoso, “SciCumulus: a lightweight cloud middleware to explore many task computing paradigm in scientific workflows,” in 3rd International Conference on Cloud Computing, Washington, DC, USA, 2010, pp. 378–385.

D. Oliveira, F. Baião, and M. Mattoso, “MiningFlow: Adding Semantics to Text Mining Workflows,” in First Poster Session of the Brazilian Symposium on Databases, João Pessoa, PB - Brazil, 2007, pp. 15–18.

L. M. Vaquero, L. Rodero-Merino, J. Caceres, and M. Lindner, “A break in the clouds: towards a cloud definition,” ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol. 39, no. 1, pp. 50–55, 2009.

C. Zhang, M. Jain, R. Goyal, A. Sinha, and M. Tambe, “Learning, Predicting and Planning Against Crime: Demonstration Based on Real Urban Crime Data (Demonstration),” in Proceedings of the 2015 International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, Richland, SC, 2015, pp. 1911–1912.
Publicado
17/05/2016
DE ARAÚJO, Adailton Ferreira; DE OLIVEIRA, Juliano Lopes; DA SILVA, Almir Firmino; MACHADO, Bruno Nunes; LOUZADA, Jailton Alkimin; SOARES, Paulo Marcos. Uma Abordagem para Engenharia de Requisitos Aplicada a Sistemas de Informação. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 12. , 2016, Florianópolis. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 184-191. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2016.5961.