Predição de violação do sla e mineração de dados de processo de help desk em uma empresa multinacional de software

metadataTrad.dc.contributor.author	Rodrigues, Eduardo Mazzucco;
metadataTrad.dc.contributor.advisor	Lima, Pedro Nascimento de;
metadataTrad.dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/5236782739714707;
metadataTrad.dc.publisher	Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
metadataTrad.dc.title	Predição de violação do sla e mineração de dados de processo de help desk em uma empresa multinacional de software;
metadataTrad.dc.description.resumo	A constante busca das empresas por competitividade evidencia a melhoria de processos como um aspecto fundamental. Dessa forma, a utilização de conceitos e técnicas para analisar os fatores que impactam os processos de negócio se tornam indispensáveis às rotinas de tomada de decisão. Com base nisso, esse trabalho aplicou técnicas de process mining para criar um modelo com o intuito de predizer sob quais condições a violação do Service Level Agreement (SLA) possui maior probabilidade de ocorrer, bem como analisar as variáveis que explicam esse cenário. Para tanto, foi realizado um estudo de caso com dados de cinco semanas do ano de 2018. Dos resultados obtidos, apenas duas das doze variáveis de entrada dos modelos preditivos se mostraram determinantes para predizer o cumprimento ou não do SLA. Dessa maneira, foi possível identificar um cenário em que a combinação das duas variáveis relevantes resulta em maiores probabilidades de violação do SLA. Ao decorrer do trabalho, foram verificadas diferenças entre a importância das variáveis de entrada quando analisadas sob dois cenários distintos. Nesse contexto, conclui-se que a personalização das ações de melhoria para atender às diferentes etapas do processo é um fator importante a ser considerado pela gestão.;
metadataTrad.dc.subject	Process mining; Análise preditiva; Help desk; Service level agreement;
metadataTrad.dc.type	TCC;
metadataTrad.dc.date.issued	2018-12-13;
metadataTrad.dc.identifier.uri	http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11607;
metadataTrad.dc.audience.educationLevel	Graduação;
metadataTrad.dc.curso	Engenharia de Produção;