%0 Thesis
%A Bedoya Herrera, Paola Andrea
%T Generación automática de patrones EPL a partir de modelos DMN
%D 2023
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/74042
%X La aplicación de técnicas informáticas en diversas áreas de negocios ha ido en aumento en los últimos años. Uno de los principales problemas en la actualidad viene dado por el gran volumen de información que hay que gestionar, lo que requiere conocimientos técnicos avanzados, en particular cuando la información viene dada en forma de eventos cuyo análisis deberá facilitar la toma de decisiones en tiempo real. A raíz de esto aparecen nuevas herramientas, dispositivos y lenguajes que dan apoyo al procesamiento de la información. Entre ellas destacan las tablas de decisión que permiten definir reglas basadas en datos de entrada y generando las salidas de interés. Las tablas de decisión son representaciones gráficas similares a una matriz con filas y columnas separadas por datos de entrada y datos de salida, que indican condiciones con resultados asociados. No obstante, es necesario generar código ejecutable que permita procesar los eventos recibidos de forma automática en tiempo real, aplicando las reglas definidas. Los motores de procesamiento de eventos permiten llevar a cabo esta tarea, pero para ello es necesario que las reglas que rigen nuestro negocio se especifiquen mediante patrones en un lenguaje específico que requiere conocimientos técnicos. Este trabajo propone una herramienta que transforme las reglas especificadas en tablas de decisión a patrones que puedan ser ejecutados en un motor de procesamiento de eventos.
%X The application of IT techniques in various areas of business has been increasing in recent years. One of the main problems at present is given by the large volume of information that must be managed, which requires advanced technical knowledge, particularly when the information is given in the form of events whose analysis should facilitate decisionmaking in real time. As a result of this, new tools, devices and languages appear that support information processing. Among them, the decision tables stand out, which allow defining rules based on input data and generating the outputs of interest. Decision tables are matrix-like graphical representations with separate rows and columns of input data and output data, indicating conditions with associated outcomes. However, it is necessary to generate executable code that allows the events received to be processed automatically in real time, applying the defined rules. Event processing engines allow this task to be carried out, but for this it is necessary that the rules that govern our business are specified by means of patterns in a specific language that requires technical knowledge.This paper proposes a tool that transforms the rules specified in decision tables into patterns that can be executed in an event processing engine.
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