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Conocimiento conceptual para el Modelado de Procesos de Negocios: una revisión sistemática
Conceptual Knowledge for Business Process Modeling: A Systematic Review
Revista Cubana de Transformación Digital, vol.. 2, núm. 2, 2021
Unión de Informáticos de Cuba

Revista Cubana de Transformación Digital
Unión de Informáticos de Cuba, Cuba
ISSN-e: 2708-3411
Periodicidad: Trimestral
vol. 2, núm. 2, 2021

Recepción: 01 Mayo 2021

Aprobación: 29 Mayo 2021


Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.

Resumen: La modelación de procesos requiere conocimiento para comprender, describir la realidad y tomar decisiones de cuáles conceptos y detalles deben ser cap- turados y luego representados. En la literatura, dicho conocimiento aparece disperso y poco estructurado, lo que dificulta su aplicación. Para su sistemati- zación, se propone un método de revisión sistemática de la literatura a partir de un marco de referencia para el análisis de los procesos, con el propósito de adquirir conocimiento conceptual sobre los diferentes aspectos que deben ser tenidos en cuenta en la actividad de modelación de procesos de negocio. Con la aplicación del método se obtienen 1132 referencias bibliográficas y recursos ontológicos, de los cuales se estudiaron 39. Como resultado se identificaron 56 términos relevantes en el dominio de los procesos de negocio agrupados en tres dimensiones: dimensión de elemento, dimensión de restricciones y dimensión de intencionalidad.

Palabras clave: conocimiento conceptual, modelación de procesos, pro- ceso de negocio, recurso ontológico.

Abstract: Process modeling requires knowledge to understand, describe reality, and make decisions about what concepts and details should be captured and then repre- sented. In the literature, this knowledge appears dispersed and unstructured, which makes its application difficult. For its systematization, a method of sys- tematic review of the literature is proposed based on a frame of reference for the analysis of the processes, with the purpose of acquiring conceptual knowledge about the different aspects that must be taken into account in the modeling business processes activities. With the application of the method, 1132 biblio- graphic references and ontological resources were obtained, of which 39 were studied. As a result, 56 relevant terms were identified in the domain of business processes grouped in three dimensions: element dimension, constraint dimen- sion and intentionality dimension.

Keywords: : conceptual knowledge, process modeling, business process, onto- logical resource.

INTRODUCCIÓN

En la actualidad las organizaciones funcionan en entornos de desarrollo tecnológico altamente competitivos, donde los cambios son cada vez más frecuentes (Löffler, Prifti, Knigge, Kienegger, & Krcmar, 2018). Los procesos de negocio especifican cómo la organización funciona. Dado que estos cambios afectan directamente el comportamiento de los procesos, se debe ser conscientes de ellos para implementar las exigencias del entorno, de manera coherente y consistente (Pa- vón-González, Ortega-González, Infante Abreu, Souchay-Alzugaray, & Cobiellas-Herrera, 2021) A través de los modelos es posible explicitar el conocimiento de los diseños de los procesos y modificarlos. Por tal razón, la modelación constituye un método básico para la mejora continua (de Oca, Snoeck, Reijers, & Rodríguez-Morffi, 2015). Sin embargo, varias han sido las preocupa- ciones relacionadas con la generación de modelos de procesos inválidos (de Oca, Snoeck, Reijers, & Rodríguez-Morffi, 2015), ya que representan soluciones sesgadas, fragmentadas, inconsisten- tes con la realidad y/o incoherentes con las bases conceptuales que los sustentan (Ouali, Mhiri, & Gargouri, 2019). Debido a que la modelación de proceso es un trabajo intensivo en conoci- miento, se reconoce que la calidad de dichos modelos depende del esquema mental o concep-

tualización que poseen los analistas que los generan (Ouali, Mhiri, & Gargouri, 2019).

En tal sentido, es importante identificar los diferentes aspectos que deben ser tenidos en cuenta, de modo que los modelos de procesos: a) sean conscientes del contexto organiza- cional, garantizando la viabilidad del diseño (Santoro, Baião, Revoredo, & Nunes, 2017; vom

Brocke, Zelt, & Schmiedel, 2016); b) tengan enfoque holístico, de modo que creen sinergias con el sistema organizacional); c) estén alineados a la estrategia en búsqueda del cumplimiento de los propósitos de la organización (Lohrmann, 2015; Martini et al., 2016);

(Tbaishat, 2017); c) estén alineados a la estrategia en búsqueda del cumplimiento de los propósitos de la organización (Lohrmann, 2015; Martini et al., 2016);

d) desarrollen capacidades funcionales de acuerdo con la buena práctica para el sector (Der- guech, Bhiri, & Curry, 2017); y, e) soporten dichas capacidades funcionales con capacidades tecnológicas (Huang, Lee, Chiu, & Yen, 2015; Malta & Sousa, 2016; Rahimi, 2016).

Varios estudios han obtenido conceptualizaciones de procesos desde diferentes puntos de vistas, de acuerdo a los campos de acción puntuales de cada autor. Este conocimiento se ha explicitado con algún nivel de estructuración, a través de: mapas conceptuales, fichas de procesos, diagramas de clases, entre otros recursos. Las ontologías computacionales es otro de estos recursos, pero posee la ventaja de una mayor formalizació

n del conocimiento que contienen, por lo que queda clara la estructura de términos, sus relaciones, propiedades y res- tricciones del dominio formalizado (Fan, Hua, Storey, & Zhao, 2016; Heidari, Loucopoulos, & Brazier, 2013; Konys, 2018; Ortega-González, Delgado-Fernández, Hernández-Güell, Pa- vón-González, & Infante-Abreu, 2020).

Un recurso ontológico tiene más valor en la medida en que haya sido especificado colabo-

rativamente, lo que es promovido por las propias metodologías de desarrollo de estos recursos (Ortega-González, Delgado-Fernández, Hernández-Güell, Pavón-González, & Infante-Abreu, 2020). Se puede reconocer su validez por las comunidades de práctica que sistemáticamente los usan y los desarrollan con diferentes propósitos (Ortega-González, Blanco-González, Co- biellas-Herrera, Delgado-Fernández, & Pavón-González, 2014).

Aun cuando la conceptualización de procesos de negocio está fragmentada por la variedad de referentes, la recuperación y exploración de estos es una vía significativa para internalizar conocimiento explícito en este ámbito. (Elsbach & Stigliani, 2018; Razavian, Turetken, & Van- derfeesten, 2017). Dado que los diferentes puntos de vistas son importantes (o al menos deben ser considerados en un principio), el siguiente artículo tiene el objetivo de presentar una con- ceptualización de los diferentes elementos que deben ser tenidos en cuenta para la modelación de procesos. Para ello, se realiza una revisión sistemática de la literatura científica y recursos ontológicos para identificar diferentes aproximaciones. Se consideran, tanto elementos inva- riantes, como aquellos del dominio funcional en el que opera el proceso. También, elementos que permiten reconocer la situación del contexto en el que el proceso tiene lugar.

Para ello, el artículo se ha estructurado en dos secciones. En la sección de metodología se

presenta un método sistemático de revisión de la literatura y recursos ontológicos en el domi- nio de los procesos de negocio. En la sección de desarrollo se presentan las diferentes dimen- siones conceptuales que deben ser tenidas en cuenta para el modelado de proceso.

METODOLOGÍA

En este apartado se presenta un método, no solo para la revisión de referentes bibliográficos, sino también para la exploración de recursos ontológicos pertinentes al estudio y modelación

de proceso de negocio. Dicho método de revisión y exploración será guiado por las preguntas de investigación que se describen a continuación, lo que aporta originalidad a este estudio.

Preguntas de investigación

Las preguntas de investigación se han formulado de acuerdo con el conocimiento que debe ser relevante para el modelador, atendiendo al marco conceptual de procesos de negocio (MCPN) propuesto por Pavón-González, Ortega-González, Infante Abreu, Souchay-Alzuga- ray, and Cobiellas-Herrera (2021). Su valor radica en su capacidad para expresar las dimensio- nes claves de conocimiento que deben estar contenidas en la mente del modelador, incluyen- do tanto el conocimiento tácito, como el conocimiento explícito que queda expresado en los modelos. La figura 1 ilustra las tres dimensiones del MCPN.


Figura 1.
Marco conceptual de procesos de negocio (MCPN)
(Pavón-González, Ortega-González, Infante Abreu, Souchay-Alzugaray, & Cobiellas-Herrera, 2021)

En la dimensión de elemento se muestran los diferentes componentes del proceso que es ob- jeto de diseño o modelado (Pavón-González, Ortega-González, Infante Abreu, Souchay-Alzuga- ray, & Cobiellas-Herrera, 2021). En el dominio de los procesos, estos componentes son las activi- dades, coordinaciones, información, entre otros (Ouali, Mhiri, & Gargouri, 2019). La dimensión de restricción conceptualiza el comportamiento, las propiedades y relaciones que deben tener los componentes del proceso (Ortega-González, Delgado-Fernández, Hernández-Güell, Pa- vón-González, & Infante-Abreu, 2020). De esta dimensión se derivan los requisitos funcionales que indican el comportamiento y las relaciones de los componentes definidos en la dimensión de elemento. Ello está relacionado con el conocimiento funcional con el que opera el proceso (Fan, Hua, Storey, & Zhao, 2016). Por último, la dimensión de intencionalidad incluye el conoci- miento relacionado con la racionalidad y las buenas prácticas que justifican el diseño resultante (Pavón-González, Ortega-González, Infante Abreu, Souchay-Alzugaray, & Cobiellas-Herrera, 2021). La racionalidad incluye razones, motivaciones, experiencias, alternativas, mientras que las buenas prácticas expresan patrones y estilos que han sido sistematizados.

Atendiendo a las tres dimensiones del MCPN, se formulan las siguientes preguntas de in-

vestigación:

  • a). ¿Qué conocimiento conceptual describe los elementos del proceso que debe ser objeto de modelado?

    b). ¿Qué conocimiento conceptual describe el comportamiento que debe adoptar el proceso objeto de modelado?

    c). ¿Qué conocimiento conceptual describe la intencionalidad de los analistas cuando mo- delan procesos de negocio?

Método sistemático de revisión

Para dar respuestas a las preguntas de investigación formuladas, se aplica el método de la tabla 1. El método está basado en un acercamiento a la revisión sistemática de literatura propuesto por Snyder (2019), orientado a la identificación de componentes teóricos y conceptuales que conceptualicen un dominio de conocimiento. A través del método, no solo se estudian referentes bibliográficos, sino también recursos ontológicos que sistematicen la conceptualización de procesos de negocio.


Tabla 1.
Método sistemático de revisión de recursos de conocimiento
sf

Se recuperaron un total de 1132 referentes sobre procesos de negocios, los cuales fueron refinados hasta 353 atendiendo a filtros de actualidad y relevancia de las fuentes. De estos, se seleccionaron aquellas referencias que presentaron algún nivel de estructuración conceptual de los elementos del MCPN, así como recursos ontológicos que conceptualizaran procesos de negocio. Finalmente se estudiaron las 39 referencias y recursos que se muestran en la tabla 2.


Tabla 2.
Referentes bibliográficos estudiados.
sf

DESARROLLO

Seguidamente se presentan los resultados obtenidos del análisis de la literatura científica y la exploración de los recursos ontológicos en el dominio de los procesos. Los resultados se pre- sentan y se discuten agrupados en las dimensiones del MCPN.

Dimensión de elementos

La dimensión de elementos es la más sistematizada en la literatura en relación a los procesos de negocio, ya que representa los conceptos más explícitos que se ilustran en un diagrama de

procesos. Estos, a su vez, se han agrupado en cuatro subgrupos, para lograr un mejor enten- dimiento.

Un primer grupo son los conceptos asociado a la arquitectura de procesos de negocio (Dina, 2018), donde se definen los procesos existentes en una organización, cuándo deben eje- cutarse y cómo se interrelacionan entre ellos (Lapouchnian, Yu, & Sturm, 2015; Poels, Ruiz, & García, 2019). Cuando se analizan este grupo de conceptos, se captura una perspectiva del diseño de los procesos como caja negra, de modo que permita focalizar el análisis del proceso en interacción con otros y con su entorno (Dina, 2018; Malta & Sousa, 2016).

Seguidamente se identifican un grupo de conceptos relacionados con la secuencia del pro- ceso. Este grupo captura los conceptos sobre cuáles actividades componen un proceso y cuán- do y en qué orden deben ejecutarse (Ouali, Mhiri, & Gargouri, 2019). Los conceptos de se- cuencia del proceso son ampliamente abordados en la literatura, ya que están directamente relacionados con los artefactos que se utilizan en los lenguajes de modelado para representar: actividades, condiciones, eventos y flujos de secuencia (Koutsopoulos & Bider, 2018; Tbaishat, 2017).

De los procesos, también se identifican los recursos organizacionales que estos utilizan

(Ouali, Mhiri, & Gargouri, 2019). Para definirlos a nivel conceptual se concibe el tercer sub- grupo, al que se le denomina como elementos de la organización. En este se incluyen los con- ceptos de: rol, recurso, conocimiento y condiciones de trabajo que deben darse para que el proceso y sus actividades sean ejecutadas (Beerepoot, van de Weerd, & Reijers, 2019; Krysińs- ka, Janaszkiewicz, Prys, & Różewski, 2018).

Por último, se identifica el subgrupo relacionado con los elementos de información. En este se agrupan los conceptos que permite modelar la arquitectura de información en el alcance de un proceso de negocio (Ahmad, Odeh, & Green, 2018; Huang, Lee, Chiu, & Yen, 2015). Los principales términos capturados en este subgrupo son: datos, reportes, formularios e indica- dores de control y resultados.

En la figura 3 se ilustran los cuatros subgrupos de la dimensión de elemento y los términos que forman parte de cada uno.


Figura 3.
Dimensión de elementos de procesos de negocio
sf

Dimensión de restricciones

La dimensión de restricciones tiene el propósito de definir aspectos de comportamiento fun- cional del

La dimensión de restricciones tiene el propósito de definir aspectos de comportamiento fun- cional del proceso, con vistas a obtener los resultados deseados. Está orientado a hacer un levantamiento del conocimiento funcional con el que opera el proceso con el propósito de eliminar ambigüedades semánticas (Fan, Hua, Storey, & Zhao, 2016; Silega, Teresa-Loureiro, Noguera, & Pedro-Febles, 2017).

Un aspecto importante a tener en cuenta desde la dimensión de restricciones es el domi- nio funcional en el alcance de un proceso (Fan, Hua, Storey, & Zhao, 2016; Rojas Grass, Silega Martínez, & Sánchez Palmero, 2019). Con ello se define el conjunto de conocimiento propio o especializado de una o varias áreas funcionales de la organización, que permite reconocer y resolver problemas específicos desde esa área del conocimiento (Ben Hassen, Turki, & Gar- gouri, 2017; Karni, 2015). Un caso de estudio donde se ilustra la utilización de conocimiento funcional para el diseño de procesos de negocio puede verse en la publicación de Fan, Hua, Storey, and Zhao (2016). Algunos ejemplos de dominios funcionales dentro de la organización son: la gestión comercial, gestión logística y la gestión de recursos humanos.

Muy relacionado con la conceptualización funcional, se han identificado referentes (Anastas-

siu, Santoro, Recker, & Rosemann, 2016; Derguech, Bhiri, & Curry, 2018; Erol, 2018; Medina León, Nogueira Rivera, Hernández-Nariño, & Comas Rodriguez, 2019; Mohapatra & Choudhury, 2016; Ouali, Mhiri, & Gargouri, 2019; Santoro, Baião, Revoredo, & Nunes, 2017; Satyal, Weber, Paik, Di Ciccio, & Mendling, 2018; Song, Vanthienen, Cui, Wang, & Huang, 2019) que abordan las capaci- dades funcionales que deben desempeñar los procesos (Henkel, Zdravkovic, Valverde, & Pastor, 2018). Las capacidades funcionales representan lo que los procesos hacen o deben hacer para cum- plir sus objetivos y responsabilidades (Henkel, Zdravkovic, Valverde, & Pastor, 2018). En tal sentido, las organizaciones deben identificar qué capacidades requieren y cuáles son las más importantes, de modo que las soluciones de diseño de procesos de negocio contribuyan a desarrollarlas o a for- talecerlas (Derguech, Bhiri, & Curry, 2017; Ronaldo, Ribeiro, & de, 2017).

Para fortalecer capacidades funcionales de los procesos o desarrollar nuevas, se reconoce el

valor de las capacidades tecnológicas (Vom Brocke et al., 2014). Estas últimas se definen como las funcionalidades y servicios que proveen las tecnologías de la información para soportar las capacidades funcionales requeridas por la organización (Aleatrati Khosroshahi, Hauder, Volkert, Matthes, & Gernegroß, 2018). Tener en cuenta las capacidades tecnológicasgarantiza que, desde la etapa de diseño de los procesos, se conciba el uso oportuno de las tecnologías, particularmente de tecnologías de la información (TI) (Ahmad, Odeh, & Green, 2018; Huang, Lee, Chiu, & Yen, 2015; Sarra, Luc, & Sylvie, 2018).

En la figura 4 se muestran los principales términos conceptuales relacionadas con la di-

mensión de restricciones de procesos de negocio.

Dimensión de intencionalidad

En esta dimensión se captura el conocimiento de los analistas que guiaron la obtención de los modelos de procesos. Este conocimiento, por lo general, es tácito y es el que justifica las


Figura 4.
Dimensión de restricciones de procesos de negocio.
sf

razones que llevaron a los analistas a tomar determinadas decisiones de diseño o modelado (Erol, 2017). Varios autores han expresado la necesidad de explicitar este conocimiento para entender y compartir la lógica de razonamiento seguida, de modo que pueda ser reutilizado cuando sea preciso evolucionar los modelos de procesos de negocio (Plataniotis, 2017).

Un aspecto relevante es el contexto organizacional, el cual regula los grados de libertad durante la toma de decisiones de modelado de los procesos (Song, Vanthienen, Cui, Wang, & Huang, 2019). Tener conciencia del contexto implica la identificación de información rele- vante del entorno, atendiendo a diferente factores (Santoro, Baião, Revoredo, & Nunes, 2017), tanto externos como internos, desde donde se puede analizar a la organización (vom Brocke, Zelt, & Schmiedel, 2016). Las perspectivas externas incluyen los elementos del macro-en- torno y el micro-entorno (Anastassiu, Santoro, Recker, & Rosemann, 2016). Por su parte, las perspectivas internas pueden estructurarse en las capas de la arquitectura empresarial donde se definen: la capa corporativa, la capa de negocio, la capa de información, la capa de servi- cios y aplicaciones software y la capa de infraestructura tecnológica (Ortega González, Blanco González, Cobiellas Herrera, Delgado Fernández, & Pavón González, 2014). La descripción de un contexto organizacional se hace a través de variables, las cuales pueden ser positivas o ne- gativas (problemas, riesgos, oportunidades, necesidades y expectativas), y son válidas para un momento específico, ya que varían continuamente (Song, Vanthienen, Cui, Wang, & Huang, 2019). Por otra parte, también se reconoce que la descripción de un contexto organizacional no solo depende de los factores considerados, sino también de las partes interesadas que se entrevisten, ya que pudieran tener una percepción diferente de la realidad, de acuerdo a sus preocupaciones y puntos de vista (Brocke, Zelt, & Schmiedel, 2016).

Otro aspecto que justifica el resultado de modelado de los procesos son los requisitos de

calidad o no-funcionales que estén guiando dicho diseño, lo cual ha sido una temática abor- dada en la literatura (Borges, Fantinato, Aksu, Reijers, & Thom, 2019; Castro, Fantinato, Aksu, Reijers, & Thom, 2019). En la tesis de Lohrmann (2015), por ejemplo, se definen dimensiones de calidad que ayudan a la formulación de requisitos no-funcionales. Por su parte en la pro- puesta de Medina León, Nogueira Rivera, Hernández-Nariño, and Comas Rodriguez (2019) se formaliza el diseño de indicadores de procesos en alineación con la estrategia organizacional. Asimismo, Heidari and Loucopoulos (2014) genera un marco de trabajo que permite vincular requisitos no-funcionales con el diseño del proceso, de modo que se pueda justificar, desde el

punto de vista de la calidad, el diseño resultante (Salles, Fantinato, Barros, & Albuquerque, 2018).

Atendiendo a estas aproximaciones, se precisa como aspecto importante a tener en cuen- ta a los requisitos no-funcionales. Se definen como atributos de calidad que pueden usarse para juzgar el funcionamiento de los procesos de negocio y para establecer objetivos de me- jora, asociados a los cuales deben concebirse soluciones de diseño. Para medir los requisitos no-funcionales pueden utilizarse indicadores de gestión de procesos.

Por último, los modelos o experiencias de referencia que sean utilizados por los modela- dores también influyen en las decisiones de modelado de procesos de negocio (Bradford, Ro- semann, Seidel, & Ter Hofstede, 2006). Los modelos de referencia ofrecen posibles soluciones de diseño para satisfacer variables del contexto (Norta, Grefen, & Narendra, 2014). Dichas referencias pueden estar embebidas en estándares, software o prácticas de trabajo que se de- seen transferir a la organización (Zacarias & Martins, 2012). Puede que, durante la adopción de modelos de referencia, ocurran modificaciones como consecuencia del contexto organiza- cional específico (Brocke, Zelt, & Schmiedel, 2016).

Cada uno de los aspectos conceptuales discutidos en la dimensión de intencionalidad para

la modelación de procesos se muestra en la figura 5.


Figura 5
Dimensión de intencionalidad de procesos de negocio.
sf

CONCLUSIONES

La conceptualización del conocimiento requerido para el modelado de procesos de negocio es relevante para contribuir a la coherencia y consistencia de dichos modelos. Para concep- tualizar el dominio de los procesos de negocio se aplica un método sistemático de revisión. Se estudiaron 39 referentes bibliográficos y recursos ontológicos. La aplicación del método fue conducida por tres preguntas de investigación enfocadas en las tres dimensiones del mo- delo conceptual de procesos de negocio: dimensión de elemento, dimensión de restricciones y dimensión de intencionalidad. Como resultado se discutieron diferentes aproximaciones y

puntos de vistas que condujeron a identificar conceptos relevantes por cada dimensión. En la dimensión de elemento se identificaron 17 términos, en la dimensión de restricción 7 y en la dimensión de intencionalidad 32 términos. Para un total de 56 términos que debe formar parte de la conceptualización de los modeladores de los procesos.

Referencias

Ahmad, M., Odeh, M., & Green, S. (2018). Metrics for Assessing the Basic Alignment Between Business Process and Enterprise Information Architectures with Reference to the BPAOn- toEIA Framework. Paper presented at the 2018 International Arab Conference on Infor- mation Technology (ACIT).

Aleatrati Khosroshahi, P., Hauder, M., Volkert, S., Matthes, F., & Gernegroß, M. (2018). Busi- ness Capability Maps: Current Practices and Use Cases for Enterprise Architecture Ma- nagement. Paper presented at the 51 st Hawaii International Conference on System Scien- ces, Hawaii.

Anastassiu, M., Santoro, F. M., Recker, J., & Rosemann, M. (2016). The quest for organizatio- nal flexibility: Driving changes in business processes through the identification of relevant context. Business Process Management Journal, 22(4), 763-790. doi:doi:10.1108/BPMJ-01- 2015-0007

Beerepoot, I., van de Weerd, I., & Reijers, H. A. (2019). Business Process Improvement Activi- ties: Differences in Organizational Size, Culture, and Resources, Cham.

Ben Hassen, M., Turki, M., & Gargouri, F. (2017). Extending sensitive business process mo- deling with functional dimension for knowledge identification. Paper presented at the In- ternational Conference on e-Business (ICE-B 2017). In International Joint Conference on e-Business and Telecommunications (ICETE 2017), Madrid, Spain.

Borges, E., Fantinato, M., Aksu, U., Reijers, H. A., & Thom, L. (2019). Monitoring of Non-func- tional Requirements of Business Processes based on Quality of Service Attributes of Web Services. Paper presented at the 21st International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2019), Heraklion, Crete, Greece.

Bradford, L., Rosemann, M., Seidel, S., & Ter Hofstede, A. (2006). Developing a Business Pro- cess Reference Model for the Screen Business - A Design Science Research Case Study. Paper presented at the Proceedings of the 17th Australasian Conference on Information Systems, Australia, South Australia, Adelaide.

Brocke, J. v., Zelt, S., & Schmiedel, T. (2016). On the role of context in business process ma- nagement. International Journal of Information Management, 36(3), 486-495. doi:https:// doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2015.10.002

Castro, C., Fantinato, M., Aksu, U., Reijers, H., & Thom, L. (2019). Towards a Concep- tual Framework for Decomposing Non-functional Requirements of Business Process into Quality of Service Attributes. Paper presented at the 21st Int. Conf. on Enter. Inf. Syst.

de Oca, I. M.-M., Snoeck, M., Reijers, H. A., & Rodríguez-Morffi, A. (2015). A systematic lite- rature review of studies on business process modeling quality. Information and Software Technology, 58, 187-205.

Derguech, W., Bhiri, S., & Curry, E. (2017). Designing business capability-aware configura- ble process models. Information Systems, 72(Supplement C), 77-94. doi:https://doi.or- g/10.1016/j.is.2017.10.001

Derguech, W., Bhiri, S., & Curry, E. (2018). Using Ontologies for Business Capability mo- delling: Describing What Services and Processes Achieve. The Computer Journal, 61(7), 1075-1098. doi:10.1093/comjnl/bxy011

Dina, T. (2018). Process architecture development using Riva and ARIS: comparative study. Bu- siness Process Management Journal, 24(3), 837-858. doi:doi:10.1108/BPMJ-04-2016-0086

Elsbach, K., & Stigliani, I. (2018). New information technology and implicit bias. Academy of Management Perspectives, 33(2). doi:10.5465/amp.2017.0079

Erol, S. (2017). Recalling the rationale of change from process model revision comparison – A change-pattern based approach. Computers in Industry, 87, 52-67. doi:https://doi.or- g/10.1016/j.compind.2017.02.003

Erol, S. (2018). A process model of business process model reuse. in press. doi:10.13140/ RG.2.2.32862.54088

Fan, S., Hua, Z., Storey, V. C., & Zhao, J. L. (2016). A process ontology based approach to ea- sing semantic ambiguity in business process modeling. Data & Knowledge Engineering, 102, 57-77. doi:https://doi.org/10.1016/j.datak.2016.01.001

Heidari, F., & Loucopoulos, P. (2014). Quality evaluation framework (QEF): Modeling and evaluating quality of business processes. International Journal of Accounting Information Systems, 15(3), 193-223.

Heidari, F., Loucopoulos, P., & Brazier, F. (2013). An Ontology Driven Quality Requirements Specification and Measurement.

Henkel, M., Zdravkovic, J., Valverde, F., & Pastor, O. (2018). Capability Design with CDD. In K. Sandkuhl & J. Stirna (Eds.), Capability Management in Digital Enterprises (pp. 101-116). Cham: Springer International Publishing.

Huang, S. Y., Lee, C.-H., Chiu, A.-A., & Yen, D. C. (2015). How business process reengineering affects information technology investment and employee performance under different performance measurement. Information Systems Frontiers, 17(5), 1133-1144. doi:10.1007/ s10796-014-9487-4

Karni, R. (2015). Assessing the functional alignment of a business process.

Konys, A. (2018). Knowledge systematization for ontology learning methods. Procedia Com- puter Science, 126, 2194-2207. doi:10.1016/j.procs.2018.07.229

Koutsopoulos, G., & Bider, I. (2018). Business Process Canvas as a Process Model in a Nutshell, Cham.

Krysińska, J., Janaszkiewicz, P., Prys, M., & Różewski, P. (2018). Knowledge Resources Develo- pment Process In Business Process Outsourcing (BPO) Organizations. Procedia Compu- ter Science, 126, 1145-1153. doi:https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.052

Lapouchnian, A., Yu, E., & Sturm, A. (2015). Design Dimensions for Business Process Archi- tecture, Cham.

Löffler, A., Prifti, L., Knigge, M., Kienegger, H., & Krcmar, H. (2018). Teaching Business Pro- cess Change in the Context of the Digital Transformation: A Review on Requirements for a Simulation Game. Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI).

Lohrmann, M. (2015). Business Process Quality Management. Ulm University.

Malta, P., & Sousa, R. D. (2016). Process Oriented Approaches in Enterprise Architecture for Business-IT Alignment. Procedia Computer Science, 100(Supplement C), 888-893. doi:h- ttps://doi.org/10.1016/j.procs.2016.09.239

Martini, M., Pinggera, J., Neurauter, M., Sachse, P., Furtner, M. R., & Weber, B. (2016). The impact of working memory and the “process of process modelling” on model quality: In- vestigating experienced versus inexperienced modellers. Scientific reports, 6.

Medina León, A., Nogueira Rivera, D., Hernández-Nariño, A., & Comas Rodriguez, R. (2019). Procedimiento para la gestión por procesos: métodos y herramientas de apoyo. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 27, 328-342. doi:10.4067/S0718-33052019000200328

Mohapatra, S., & Choudhury, A. (2016). Readiness Framework for Business Process Re‐engi- neering. Strategic Change, 25(5), 509-524.

Norta, A., Grefen, P., & Narendra, N. C. (2014). A reference architecture for managing dyna- mic inter-organizational business processes. Data & Knowledge Engineering, 91, 52-89. doi:https://doi.org/10.1016/j.datak.2014.04.001

Ortega-González, Y. C., Blanco-González, J., Cobiellas-Herrera, L. M., Delgado-Fernández, M., & Pavón-González, Y. (2014). Diagnóstico del conocimiento ontológico de una co- munidad de práctica en el dominio de los sistemas de información. Ingeniería Industrial, 35(1), 60-73.

Ortega-González, Y. C., Delgado-Fernández, M., Hernández-Güell, C., Pavón-González, Y., & Infante-Abreu, M. B. (2020). Catálogo de patrones y métodos de exploración de ontologías para la sistematización del conocimiento en la Integración de las Tecnologías de Informa- ción. Revista Cubana de Transformación Digital, 1(3), 124-142.

Ortega González, Y. C., Blanco González, J., Cobiellas Herrera, L. M., Delgado Fernández, M., & Pavón González, Y. (2014). Diagnóstico del conocimiento ontológico de una comunidad de práctica en el dominio de los sistemas de información. Ingeniería Industrial, 35(1), 60-73.

Ouali, S., Mhiri, M., & Gargouri, F. (2019). MBOPS: Towards A Multidimensional Business Ontology based-Premodeling System. Procedia Computer Science, 159, 774-783. doi:ht- tps://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.236

Pavón-González, Y., Ortega-González, Y. C., Infante Abreu, M. B., Souchay-Alzugaray, S., & Cobiellas-Herrera, L. M. (2021). Método de modelado conceptual de procesos de negocio a niveles ontológico y situado con alcance de arquitectura empresarial. DYNA, 88(216), 227- 236. doi:10.15446/dyna.v88n216.92206

Plataniotis, G. (2017). EA Anamnesis-A Conceptual Framework for Enterprise Architecture Rationalization. [Sl: sn].

Referencias

Poels, G., Ruiz, F., & García, F. (2019). An Experience in Modelling Business Process Architec- ture. Paper presented at the International Conference on the Quality of Information and Communications Technology.

Project, E. (2016). The Essential project official website. Retrieved from http://www.enter- prise-architecture.org

Rahimi, F. (2016). Management of business process design in global implementation of enter- prise resource planning systems.

Razavian, M., Turetken, O., & Vanderfeesten, I. (2017). When Cognitive Biases Lead to Busi- ness Process Management Issues, Cham.

Referencias

Rojas Grass, O. Y., Silega Martínez, N., & Sánchez Palmero, M. A. (2019). Revisión sobre di- rectrices prácticas para la calidad del modelado de procesos de negocio. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 13, 127-142.

Referencias

Ronaldo, B., Ribeiro, G. S. V., & de, P. S. I. D. (2017). The BPM lifecycle: How to incorporate a view external to the organization through dynamic capability. Business Process Manage- ment Journal, 23(1), 155-175. doi:doi:10.1108/BPMJ-12-2015-0175

Salles, G. B., Fantinato, M., Barros, V. A., & Albuquerque, J. P. D. (2018). Evaluation of the StrAli-BPM approach: strategic alignment with BPM using agreements in different levels. International Journal of Business Information Systems, 27(4), 433-465.

Santoro, F. M., Baião, F., Revoredo, K., & Nunes, V. T. (2017). Modeling and Using Context in Business Process Management: A Research Agenda.

Referencias

Sarra, M., Luc, C., & Sylvie, T. (2018). Supporting business processes through human and IT factors: a maturity model. Business Process Management Journal, 24(4), 985-1006. doi:- doi:10.1108/BPMJ-11-2016-0232

Referencias

Satyal, S., Weber, I., Paik, H.-y., Di Ciccio, C., & Mendling, J. (2018). Business Process Impro- vement with the AB-BPM Methodology. Information Systems.

Silega, N., Teresa-Loureiro, T., Noguera, M., & Pedro-Febles, J. (2017). Framework basado en ontología para la descripción y validación de procesos de negocio. Ingeniería Industrial, 38, 276-288.

Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333-339. doi:https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039

Referencias

Song, R., Vanthienen, J., Cui, W., Wang, Y., & Huang, L. (2019, June 26–28, 2019,). Towards a comprehensive understanding of the context concepts in context-aware business processes. Paper presented at the S-BPM ONE’19, Seville, Spain

Tbaishat, D. (2017). Business process modelling using ARIS: process architecture. Library Management, 38(2/3), 88-107.

Vom Brocke, J., Schmiedel, T., Recker, J., Trkman, P., Mertens, W., & Viaene, S. (2014). Ten principles of good business process management. Business Process Management Journal, 20(4), 530-548.

vom Brocke, J., Zelt, S., & Schmiedel, T. (2016). On the role of context in business process ma- nagement. International Journal of Information Management, 36(3), 486-495.

Zacarias, M., & Martins, P. V. (2012). Aligning Business Processes and Work Practices. Proce- dia Technology, 5 (Supplement C), 234-243. doi:https://doi.org/10.1016/j.protcy.2012.09.026



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