TY - GEN A1 - Bazhenova, Ekaterina A1 - Zerbato, Francesca A1 - Weske, Mathias T1 - Data-Centric Extraction of DMN Decision Models from BPMN Process Models T2 - Business Process Management Workshops N2 - Operational decisions in business processes can be modeled by using the Decision Model and Notation (DMN). The complementary use of DMN for decision modeling and of the Business Process Model and Notation (BPMN) for process design realizes the separation of concerns principle. For supporting separation of concerns during the design phase, it is crucial to understand which aspects of decision-making enclosed in a process model should be captured by a dedicated decision model. Whereas existing work focuses on the extraction of decision models from process control flow, the connection of process-related data and decision models is still unexplored. In this paper, we investigate how process-related data used for making decisions can be represented in process models and we distinguish a set of BPMN patterns capturing such information. Then, we provide a formal mapping of the identified BPMN patterns to corresponding DMN models and apply our approach to a real-world healthcare process. KW - Business process models KW - Process-related data KW - Decision models Y1 - 2018 SN - 978-3-319-74030-0 SN - 978-3-319-74029-4 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-319-74030-0_43 SN - 1865-1348 VL - 308 SP - 542 EP - 555 PB - Springer CY - Berlin ER - TY - THES A1 - Bazhenova, Ekaterina T1 - Discovery of Decision Models Complementary to Process Models T1 - Das Konstruieren von Entscheidungsmodellen als Ergänzung zu Prozessmodellen N2 - Business process management is an acknowledged asset for running an organization in a productive and sustainable way. One of the most important aspects of business process management, occurring on a daily basis at all levels, is decision making. In recent years, a number of decision management frameworks have appeared in addition to existing business process management systems. More recently, Decision Model and Notation (DMN) was developed by the OMG consortium with the aim of complementing the widely used Business Process Model and Notation (BPMN). One of the reasons for the emergence of DMN is the increasing interest in the evolving paradigm known as the separation of concerns. This paradigm states that modeling decisions complementary to processes reduces process complexity by externalizing decision logic from process models and importing it into a dedicated decision model. Such an approach increases the agility of model design and execution. This provides organizations with the flexibility to adapt to the ever increasing rapid and dynamic changes in the business ecosystem. The research gap, identified by us, is that the separation of concerns, recommended by DMN, prescribes the externalization of the decision logic of process models in one or more separate decision models, but it does not specify this can be achieved. The goal of this thesis is to overcome the presented gap by developing a framework for discovering decision models in a semi-automated way from information about existing process decision making. Thus, in this thesis we develop methodologies to extract decision models from: (1) control flow and data of process models that exist in enterprises; and (2) from event logs recorded by enterprise information systems, encapsulating day-to-day operations. Furthermore, we provide an extension of the methodologies to discover decision models from event logs enriched with fuzziness, a tool dealing with partial knowledge of the process execution information. All the proposed techniques are implemented and evaluated in case studies using real-life and synthetic process models and event logs. The evaluation of these case studies shows that the proposed methodologies provide valid and accurate output decision models that can serve as blueprints for executing decisions complementary to process models. Thus, these methodologies have applicability in the real world and they can be used, for example, for compliance checks, among other uses, which could improve the organization's decision making and hence it's overall performance. N2 - Geschäftsprozessmanagement ist eine anerkannte Strategie, um Unternehmen produktiv und nachhaltig zu führen. Einer der wichtigsten Faktoren des Geschäftsprozessmanagements ist die Entscheidungsfindung – tagtäglich und auf allen Ebenen. In den letzten Jahren wurden – zusätzlich zu existierenden Geschäftsprozessmanagementsystemen – eine Reihe von Frameworks zum Entscheidungsmanagement entwickelt. Um die weit verbreitete Business Process Model and Notation (BPMN) zu ergänzen, hat das OMG-Konsortium kürzlich die Decision Model and Notation (DMN) entwickelt. Einer der Treiber für die Entwicklung der DMN ist das wachsende Interesse an dem aufstrebenden Paradigma der “Separation of Concerns” (Trennung der Sichtweisen). Dieses Prinzip besagt, dass die Prozesskomplexität reduziert wird, wenn Entscheidungen komplementär zu den Prozessen modelliert werden, indem die Entscheidungslogik von Prozessmodellen entkoppelt und in ein dediziertes Entscheidungsmodel aufgenommen wird. Solch ein Ansatz erhöht die Agilität von Modelentwurf und –ausführung und bietet Unternehmen so die Flexibilität, auf die stetig zunehmenden, rasanten Veränderungen in der Unternehmenswelt zu reagieren. Während die DMN die Trennung der Belange empfiehlt und die Entkopplung der Entscheidungslogik von den Prozessmodellen vorschreibt, gibt es bisher keine Spezifikation, wie dies erreicht werden kann. Diese Forschungslücke ist der Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit. Das Ziel dieser Doktorarbeit ist es, die beschriebene Lücke zu füllen und ein Framework zur halbautomatischen Konstruktion von Entscheidungsmodellen zu entwickeln, basierend auf Informationen über existierende Prozessentscheidungsfindung. In dieser Arbeit werden die entwickelten Methoden zur Entkopplung von Entscheidungsmodellen dargestellt. Die Extraktion der Modelle basiert auf folgenden Eingaben: (1) Kontrollfluss und Daten aus Prozessmodellen, die in Unternehmen existieren; und (2) von Unternehmensinformationssystemen aufgezeichnete Ereignisprotokolle der Tagesgeschäfte. Außerdem stellen wir eine Erweiterung der Methode vor, die es ermöglicht, auch in von Unschärfe geprägten Ereignisprotokollen Entscheidungsmodelle zu entdecken. Hier wird mit Teilwissen über die Prozessausführung gearbeitet. Alle vorgestellten Techniken wurden implementiert und in Fallstudien evaluiert – basierend auf realen und künstlichen Prozessmodellen, sowie auf Ereignisprotokollen. Die Evaluierung der Fallstudien zeigt, dass die vorgeschlagenen Methoden valide und akkurate Entscheidungsmodelle produzieren, die als Blaupause für das Vollziehen von Entscheidungen dienen können und die Prozessmodelle ergänzen. Demnach sind die vorgestellten Methoden in der realenWelt anwendbar und können beispielsweise für Übereinstimmungskontrollen genutzt werden, was wiederum die Entscheidungsfindung in Unternehmen und somit deren Gesamtleistung verbessern kann. KW - business process management KW - decision management KW - process models KW - decision models KW - decision mining KW - Geschäftsprozessmanagement KW - Entscheidungsmanagement KW - Entscheidungsfindung KW - Entscheidungsmodelle KW - Prozessmodelle Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-410020 ER - TY - JOUR A1 - Bazhenova, Ekaterina A1 - Zerbato, Francesca A1 - Oliboni, Barbara A1 - Weske, Mathias T1 - From BPMN process models to DMN decision models JF - Information systems N2 - The interplay between process and decision models plays a crucial role in business process management, as decisions may be based on running processes and affect process outcomes. Often process models include decisions that are encoded through process control flow structures and data flow elements, thus reducing process model maintainability. The Decision Model and Notation (DMN) was proposed to achieve separation of concerns and to possibly complement the Business Process Model and Notation (BPMN) for designing decisions related to process models. Nevertheless, deriving decision models from process models remains challenging, especially when the same data underlie both process and decision models. In this paper, we explore how and to which extent the data modeled in BPMN processes and used for decision-making may be represented in the corresponding DMN decision models. To this end, we identify a set of patterns that capture possible representations of data in BPMN processes and that can be used to guide the derivation of decision models related to existing process models. Throughout the paper we refer to real-world healthcare processes to show the applicability of the proposed approach. (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved. KW - Business process models KW - Decision models KW - BPMN KW - DMN KW - Pattern Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1016/j.is.2019.02.001 SN - 0306-4379 SN - 1873-6076 VL - 83 SP - 69 EP - 88 PB - Elsevier CY - Amsterdam ER -