ESTADO DEL ARTE DE LOS MOTORES DE REGLAS DE NEGOCIO BRM (BUSINESS RULES MANAGEMENT) OSCAR DAVID RIVILLAS ORTEGA

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1 ESTADO DEL ARTE DE LOS MOTORES DE REGLAS DE NEGOCIO BRM (BUSINESS RULES MANAGEMENT) OSCAR DAVID RIVILLAS ORTEGA UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA - CALI FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA INGENIERÍA DE SISTEMAS SANTIAGO DE CALI 2012

2 ESTADO DEL ARTE DE LOS MOTORES DE REGLAS DE NEGOCIO BRM (BUSINESS RULES MANAGEMENT) OSCAR DAVID RIVILLAS ORTEGA Trabajo presentado como requisito para optar por el título en Ingeniería de Sistemas Director: Ing. Diego Armando Gómez UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA - CALI FACULTAD DE INGENIERÍA PROGRAMA INGENIERÍA DE SISTEMAS SANTIAGO DE CALI 2012

3 Nota de aceptación Firma del presidente del jurado Firma del jurado Firma del jurado Santiago de Cali,

4 DEDICATORIA A todas las personas que me han aconsejado, apoyado y dado su voz de aliento durante este proceso de formación, a mi madre Blanca por apoyarme en cada decisión tomada y sus consejos durante el transcurso de mi vida, a mi tía Gloria por su apoyo y confianza que me brindo en esta fase de mi vida, a los profesores por brindarme todo su conocimiento, mi abuela Melba que está en el cielo por brindarme su apoyo y amor incondicional y principalmente a Dios y la Virgen por ayudarme a llegar a este punto y salir con este proyecto adelante. 4

5 AGRADECIMIENTOS Estos agradecimientos van principalmente a Dios por haberme brindado la vida, a mi madre Blanca y tía Gloria por su apoyo y confianza incondicional, por sus consejos y esfuerzos económico para brindarme una educación y carrera en una excelente universidad, por esto y muchas otras cosas gracias. A mi grupo familiar que de una u otra manera siempre han estado hay y me han apoyado en el transcurso de mi vida. También les agradezco a mis profesores de la universidad de san buenaventura Cali por los conocimientos compartidos y enseñados para mi desarrollo profesional. Y a todas aquellas personas que de una u otra forma, colaboraron o participaron en la realización de esta investigación, hago extensivo mi más sincero agradecimiento. 5

6 CONTENIDO LISTA FIGURAS LISTA TABLAS... 9 GLOSARIO SIGLAS...13 RESUMEN INTRODUCCION PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA OBJETIVOS DEL PROYECTO GENERAL: OBJETIVOS ESPECÍFICOS HISTORIA DEL ENFOQUE EN REGLAS DE NEGOCIO REGLAS DE NEGOCIO Qué es una regla de negocio? Qué son los motores de reglas de negocio? Cuáles son las características de los motores de reglas de negocio? Cuál es la motivación para las reglas de negocio? Qué es la verificación de reglas? Qué es validación de reglas? Cuáles son los beneficios de gestión de reglas de negocios? Clasificaciones de reglas de negocio REGLAS DE NEGOCIO: EL PASADO Sistemas expertos: El nacimiento de reglas de negocio Lenguajes deterministas de programación Modelado de datos y el grupo de reglas de negocio Sistemas de gestión de reglas de negocio: características y arquitectura Legado de métodos de reglas de negocios Gestión de procesos de negocio Reglas visuales: un punto de partida diferente

7 7. REGLAS DE NEGOCIO: EL PRESENTE La lógica simbólica falla para empoderar los negocios Tablas de decisiones Tablas de decisión basada en métodos de representación formal de reglas de negocio e implementación automática Tabla de decisiones de negocio basado en sistemas de procesos de especificación de la regla y la representación Reglas de enfoque visual Innovaciones de Métodos de Reglas de negocios Que un sistema de gestión de reglas de negocio (BRMS) BRMS: Reglas Más Sintonizadas con el Negocio Con la Lógica del Cambio Creando Reglas BI y BRMS: Una Unión Fructífera Análisis de motores de reglas de negocios Metodologías para implementar BRMS Agile business rules development (ABRD) Semantic of business vocabulary and business Rules (SBVR) The business motivation model (BMM) Predictive model markup language (PMML) Análisis de comunidades BRM REGLAS DE NEGOCIO: EL FUTURO Dos nuevos escenarios se destacan en las aplicaciones de reglas de negocio Escenario 1: Procesamiento de eventos de negocios Escenario 2: La decisión de gestiones pone reglas de negocio en un contexto más amplio Eventos de negocios, reglas de negocio y de procesos de negocios Tendencias futuras de las reglas de negocio CONCLUSIONES...82 Bibliografía

8 LISTA FIGURAS FIGURA 1: CLASIFICACIÓN DE REGLAS DE NEGOCIO SEGÚN GERD W AGNER (OMG, 2007) [10]...30 FIGURA 2: ARQUITECTURA DE SISTEMAS EXPERTOS [13]...32 FIGURA 3: ARQUITECTURA SIMPLIFICADA DE UN BRMS [18]...38 FIGURA 4: COMPONENTES DE UN BRMS [18] FIGURA 5: FORMAS OFICIALES PARA EL MOTOR DE REGLAS DE NEGOCIO [20] FIGURA 6: REGLAS VISUALES DESCRIBEN VISUALMENTE BASES DE CONOCIMIENTO [14]. 45 FIGURA 7: MÉTODO PARA LA APLICACIÓN DE REGLAS [28]...51 FIGURA 8: PRINCIPALES NODOS DE LA TABLA DE DECISIÓN FIGURA 9: PASE EMITIENDO NORMAS DE PROCESOS DE NEGOCIOS REPRESENTADOS POR TABLA DE DECISIONES [28] FIGURA 10: CUESTIÓN DE PROCESO DE REGLAS DTS, PROPIEDADES, VARIABLES Y VALORES [28] FIGURA 11: EL ENFOQUE DE INNOVACIONES OFRECE RENDIMIENTO Y SIMPLICIDAD...55 FIGURA 12: EJEMPLO DE REGLA DE FLUJO EN LAS REGLAS VISUALES, (EL ENFOQUE DE REGLAS VISUALES PERMITE A LOS ANALISTAS INCLUIR LOS DATOS) FIGURA 13: TABLA DE DECISIONES EN LAS REGLAS VISUAL...57 FIGURA 14: COMPONENTES DE REGLAS VISUALES [26]...58 FIGURA 15: PASOS EN EL MODELADO DE LAS REGLAS PARA UNA DECISIÓN (TAYLOR & RADEN, 2007) [29] FIGURA 16: REGLAS VISUALES OFRECE UN ENFOQUE DIRECTO A LA BRA...60 FIGURA 17 ESTRUCTURA DEL ALGORITMO RETE [31]...61 FIGURA 18: TRES CAMINOS A LA CONVERGENCIA DE PROCESAMIENTO DE EVENTOS COMPLEJOS (CEP) Y REGLAS DE NEGOCIO [40]

9 LISTA TABLAS TABLA 1: CLASIFICACIÓN DE LAS REGLAS DE NEGOCIO [3]...28 TABLA 2: COMPARACIÓN ENTRE LOS SISTEMAS EXPERTOS Y SISTEMAS DE GESTIÓN DE REGLAS DE NEGOCIO [37] TABLA 3: ANÁLISIS DE MOTORES DE REGLAS DE NEGOCIO [44]

10 GLOSARIO ALGORITMO: Son implementados en forma de sentencias en algún lenguaje de programación. De esta manera, la forma de escribir los algoritmos depende del lenguaje de programación, y del paradigma usado. Estos son los algoritmos que pueden ser interpretados por una computadora y así ser ejecutados. ALGORITMO RETE: Es un algoritmo de reconocimiento de patrones eficiente para implementar un sistema de producción de reglas. Fue creado por el Dr. Charles L. Forgy en la Carnegie Mellon University. CAPA DE ACCESO A DATOS: Esta capa es donde residen los datos y es la encargada de acceder a los mismos. Está formada por uno o más gestores de bases de datos que realizan todo el almacenamiento de datos, reciben solicitudes de almacenamiento o recuperación de información desde la capa de negocio. CAPA DE LÓGICA DE NEGOCIO: Es un término informal para referirse a la capa intermedia que maneja el intercambio de información entre la Vista y el Modelo; es el controlador. CAPA DE PRESENTACIÓN: Esta capa es la que presenta el sistema al usuario, puesto que esta permite la comunicación de la información y también la captura de la información suministrada por el usuario en un mínimo de proceso. CLIPS: Es un producto desarrollado para el suministro de los sistemas expertos, es una herramienta que proporciona un entorno completo para la construcción de reglas y sistemas expertos basados en objetos creada en COMPILADOR: Los compiladores son programas o herramientas que transforman código fuente de alto nivel (escrito de forma comprensible para el ser humano), a código de bajo nivel (código a nivel de maquina) que puede ser ejecutado por la CPU. CUELLO DE BOTELLA: Embotellamiento de paquetes de datos (información) que circulan por una conexión causando demoras en la comunicación. DESARROLLADOR DE SOFTWARE: Es un rol que se dedica a una o más facetas del proceso de desarrollo de software. Este se encarga de implementar algoritmos mediante un lenguaje de programación. DROOLS: Nombre original del proyecto que se conoce como Jboss Rules. 10

11 DOWNSIZING: Es un tipo de reorganización o reestructuración de las organizaciones a través de la cual se lleva a cabo la mejora en los sistemas de trabajo, el rediseño de la organización en todos sus niveles y la adecuación del número de empleados para mantener competitivas a las organizaciones. JBOSS RULES: Es un sistema de producción de reglas que provee un motor de reglas de negocio open source que implementa una versión mejorada del algoritmo RETE. MOTOR DE REGLAS DE NEGOCIO: El motor de reglas de negocio es un componente de software que, a partir de una información inicial y un conjunto de reglas, decide que reglas deben aplicarse a una determinada colección de información, ejecuta las reglas requeridas, y aplica y evalúa los cambios que esta ejecución tiene sobre la información suministrada. OBJETO: Es una representación detallada y particular de algo de la realidad. Todo objeto tiene un identidad o nombre, estado (características definidas generalmente en variables) y comportamiento (sus funciones o procedimientos). RECURSIVIDAD: En el cuerpo de sentencias del subalgoritmo se invoca al propio subalgoritmo para resolver una versión más pequeña del problema original. REGLA DE NEGOCIO: Exposición o declaración, que define o regula, algún aspecto del negocio. Busca controlar o incluir el comportamiento de los negocios. REPOSITORIO: Tecnología de información que permite mantener, organizar y acceder a una colección de recursos, generalmente almacenados en un sistema de computadores. Dependiendo de cómo se use el termino, un repositorio puede ser directamente accesible a usuarios, o puede ser un lugar del que diferentes bases de datos, archivos o documentos son obtenidos para distribución o relocalización en una red. SISTEMA DE INFORMACIÓN: Conjunto de componentes que interactúan entre sí, para lograr un objetivo común: Satisfacer las necesidades de información de una organización. STAKEHOLDERS: Son grupos con poder real o potencial para influir en las decisiones gerenciales. SUBVERSIÓN: es un sistema de control de versiones, que lleva registro de los cambios realizados a archivos y directorios, facilitando la recuperación de datos; proporciona además un registro histórico de los cambios que se han realizado a través del tiempo. 11

12 VARIABLE: es un espacio de memoria reservado para almacenar un valor que corresponde a un tipo de dato soportado por el lenguaje de programación. Una variable es representada y usada a través de una etiqueta (un nombre) que le asigna un programador o que ya viene predefinida. VERSIONAMIENTO: Es la gestión de los diversos cambios que se realizan sobre los elementos de un producto o configuración del mismo. Estos facilitan la administración de las distintas versiones de cada desarrollo realizado. 12

13 SIGLAS AD&D: Application Development and Delivery BI: Business Intelligence BMM: Business Motivation Model BPM: Business Process Management BPMS: Business Process Management System BRA: Business Rules Approach BRE: Business Rules Engine BRG: Business Rules Group BRMS: Business Rule Management System IDE: Integrated Development Environment IST: Innovations Software Technology MOF: Meta Object Facility OMG: Object Management Group PMML: Predictive Model Markup Language PRR: Production Rule Representation RIF: Rule Interchange Format SQL: Structured Query Language SOA: Service Oriented Architecture SVBR: Semantics of Business Vocabulary and Rules 13

14 RESUMEN Esta investigación tiene como objetivo presentar una revisión del estado del arte de las tecnologías relacionadas con los motores de reglas de negocio y entrar a revisar los distintos conceptos alrededor de sus tres tiempos, el pasado, presente y futuro observando su evolución en el transcurso de sus tiempos hasta la época actual. Las condiciones de participación de las empresas, las diferentes actividades que ejercen, el constante cambio, las normas y las funciones; cambian a lo largo del ciclo de vida de un sistema de información empresarial, a veces estos cambios ocurren varias veces en un día, es por esto, que el negocio debe adaptarse a estos cambios en tiempo real, y por supuesto debe adaptarse también su software, este proceso de adaptabilidad, se ve optimizado al implementar la tecnología de los motores de reglas de negocio. En la actualidad existen varios motores de reglas, que brindan un servicio a las necesidades del negocio, estos deben ser capaces de adaptar la lógica de las aplicaciones del negocio a los constantes cambios para permitir flexibilidad a las organizaciones y así tener un mayor aprovechamiento de las oportunidades. Por lo consiguiente este documento ayuda a entender que son las reglas de negocio, el propósito de estas reglas y hacia donde se dirigen. 14

15 ABSTRACT This research aims to present a revision of the state of the art technologies, related to business rules engines and get to review the various concepts around three times, past, present and future observing their evolution in the course of time, to the present era. The conditions of participation of companies, engaged in different activities, the constantly changing rules and functions, change throughout the life cycle of a business information system, sometimes these changes occur several times in a day; is this, that the business must adapt to these changes in real time, and of course must also adapt their software, this process of adaptability, is optimized by implementing the engine technology business rules. Currently there are several rules engines, that provide a service to business needs, they should be able to adapt the logic of business applications, to the constant changes to allow flexibility to organizations and obtain a better use of opportunities. Therefore, this document helps to understand which are the business rules, the PURPOSE of these rules and where they go. 15

16 1. INTRODUCCION. El estado del arte es una de las primeras etapas que debe desarrollarse dentro de una investigación, puesto que su elaboración, que consiste en ir tras las huellas del tema que se pretende investigar, permite determinar cómo ha sido tratado el tema, cómo se encuentra en el momento de realizar la propuesta de investigación y cuáles son las tendencias. En el marco del grupo de investigación del LIDIS1, se pretende desarrollar un documento que refleje el estado del arte de los temas referentes al campo de la Gestión de Reglas de Negocio (BRM), pertenecientes a la línea de investigación de Tecnologías de Información, buscando conocer los principales referentes, estrategias, enfoques y tecnologías. 1 LIDIS Laboratoro de Investigacion para el Desarrollo de la Ingenieria de Software 16

17 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Actualmente la industria de software representa una actividad económica de suma importancia en muchos países, entre ellos Colombia, ofreciendo múltiples fuentes de negocio y perfilándose como una fuente apreciable de ingresos y desarrollo. En los países Latinoamericanos la industria de software, siendo aún incipiente e inmadura, es vista como una actividad económica que está creciendo en la categoría de emprendimiento como empresas pequeñas desarrolladoras de software2. Proexport, en su informe sobre la industria de software en Colombia (Proexport Colombia, 2009) establece un crecimiento en tecnologías de información entre un 7% y 8% a nivel global, 12% para América Latina y 11% para Colombia, lo que representa un gran reto para la industria de tecnologías de información nacional. Dentro de este mercado nacional, el desarrollo de software representa el 36%, lo que significa un mercado de $US 350 millones anuales con un crecimiento anual promedio del 26%. Una de las características principales de la industria de software en Colombia es estar compuesta por pequeñas y medianas empresas, representadas en un 87%. Estas empresas de software pequeñas tienen serios problemas de madurez en sus procesos de desarrollo y en muchos casos no aplican un proceso real conduciendo a modelos caóticos de operación que afecta toda la empresa (Merchán & Urrea, 2007). No obstante lo anterior, planean asegurar la calidad de sus productos y servicios certificándose en modelos como el Capability Maturity Model Integration (CMMI)3. Se establece entonces como factor estratégico para las empresas desarrolladoras de software, realizar proyectos de mejora, que una vez ejecutados, puedan asegurar la calidad de los productos, disminuir los costos de producción y la inversión de recursos en soporte y mantenimiento. Se puede observar que a pesar de la desventaja competitiva que tiene la industria de software de Colombia, ésta aumenta progresivamente. Se hace necesario entonces generar estrategias para encaminar a Colombia hacia la dirección de los países con gran desarrollo en la industria de software. Una estrategia primordial es desarrollar productos de calidad, pero la calidad de los productos está 2 3 (Merchán, 2006), (Merchán & Urrea, 2007) (Merchán & Urrea, 2007) 17

18 íntimamente ligada con la calidad de los procesos utilizados para desarrollarlos, por lo que las empresas deben acometer proyectos de mejora para sus procesos de desarrollo de software. Dentro de las posibilidades que se tienen en cuenta a la hora de mejorar los procesos que se llevan a cabo en el desarrollo de software, está la implementación de nuevas tecnologías, que apoyen en los niveles operativos del desarrollo, vistos como un proceso de producción industrial. La utilización de tecnologías como BRM facilita dichos procesos. 18

19 3. OBJETIVOS DEL PROYECTO 3.1. GENERAL: Desarrollar un proceso de caracterización exploratoria que dé evidencia del estado del arte en BRM (Business Rules Management. Gestión de reglas de negocio) OBJETIVOS ESPECÍFICOS Analizar los desarrollos y tendencias de BRM en la literatura científica y comunidades académicas e investigativas. Desarrollar un estudio de caracterización con los resultados del análisis y tendencias de BRM. Plantear proyectos de investigación articulados al área de Tecnologías de Información en el plan de desarrollo del grupo LIDIS. Articular el plan de desarrollo del grupo LIDIS con los proyectos de investigación, desarrollándolos en el semillero de Desarrollo de Aplicaciones Empresariales. 19

20 4. HISTORIA DEL ENFOQUE EN REGLAS DE NEGOCIO. El enfoque de reglas de negocio evoluciono principalmente de tres fuentes, inteligencia artificial (Sistemas Expertos), modelamiento de datos, y reingeniería de procesos de negocio. Los sistemas expertos fueron una de las tecnologías que dieron origen a las reglas de negocio, un sistema experto es un software que intenta encontrar la respuesta a una pregunta o resolver un problema en la cual se necesita a uno o más expertos, estas soluciones se conocen como objetivos. Los sistemas expertos son sub campos de la inteligencia artificial [1]. A través de los años 80, varias compañías fueron formadas para desarrollar sistemas expertos, sin embargo, a medida que el mercado empezó a saturarse, empezaron a explorar problemas de reglas de negocio. Muchos sistemas de gestión de reglas de negocio comenzaron como sistemas expertos; un sistema experto se aplica a una base de conocimiento de hechos que provienen de diversas fuentes para lograr un objetivo. Los sistemas expertos usan un concepto conocido como inferencia para derivar soluciones a un problema, la definición clásica de inferencia de la inteligencia artificial es De unos hechos, otros pueden ser inferidos [1]. El campo de la inteligencia artificial, es un método para extraer patrones de los datos. En los años 90 una división de Innovations Software Technology, empezó a explorar representaciones graficas de los resultados del análisis de la minería de datos, los científicos encontraron que la lógica compleja, podía ser estructurada gráficamente en una forma que los analistas del negocio podrían entender con facilidad. Basados en esta experiencia, se entendió que una aproximación gráfica, simplifica las aplicaciones de reglas de negocio más prácticas, cuando los analistas del negocio o los no programadores necesitan entender y administrar una solución. A medida que las bases de datos basadas en SQL (Structured Query Language) se volvieron prominentes a finales de los años 80 y principios de los años 90, creció el interés en las reglas de negocio por parte de la comunidad de modelamiento de datos, este interés vino de las prácticas en el modelamiento y diseño de requisitos. Muchas bases de datos corporativas incluyeron tablas de datos, que servirían de forma cruda como tablas de decisión [1]. 20

21 Identificada esta necesidad por las reglas de negocio, se fundó el Business Rules Group 4(Grupo de reglas de negocio) BRG, este grupo incluían a miembros prominentes de la comunidad de modelamiento de datos. El enfoque inicial del grupo, estaba en las reglas de negocio que podían ser implementadas directamente en la tecnología de información, estas incluían reglas que serían definidas formalmente en especificaciones y en el código de los sistemas de información. Más tarde el grupo se enfocó en el aspecto de las reglas de negocio en lugar de las reglas implementadas, esto llevo al nacimiento de los estándares SVBR (Semantics of Business Vocabulary and Rules) y BMM (Business Motivation Model) de OMG (Object Management Group). Los practicantes del business rules group, usaron su experiencia en el modelamiento de datos, para crear los primeros enfoques a las reglas de negocio, el modelamiento de datos involucraba modelamiento lógico que después se transformaría en un modelo físico, una aproximación identificada fue aplicada a las reglas de negocio, este grupo escribió libros en los que presentaban una ontología para las reglas de negocio, así como una visión del rol de estas en la empresa [1] La reingeniería de procesos de negocio (BPR), es el análisis y diseño de flujo de trabajo dentro y entre las empresas. En la década de los 90 cuando Michael Hammer y James Champy publicaron su libro más vendido Reengineering the Corporation, en 1993, fue el trabajo pionero sobre los temas más importantes de los negocios hoy en día. En él se promovieron ideas de rediseñar y reorganizar una empresa para reducir costos y aumentar la calidad de servicio, y la tecnología de información fuera el factor calve para el cambio. Hammer y Champy considera que el diseño de flujo de trabajo en la mayoría de las grandes corporaciones se basa en suposiciones acerca de la tecnología, personas y objetivos de la organización que ya no eran válidos. Sugirieron siete principios de la reingeniería para simplificar el proceso de trabajo y así lograr niveles significativos de mejora en la calidad, gestión del tiempo y el costo [1]: 1. Organizarse en torno a los resultados, no en las tareas. 2. Identificar todos los procesos más urgentes en una organización y darles prioridad en orden de rediseño. 3. Integrar el trabajo de procesamiento de información en el trabajo real que produce la información

22 4. Tratar geográficamente dispersos recursos como si fueran centralizada. 5. Vincular las actividades paralelas en el flujo de trabajo en lugar de integración de sus resultados. 6. Colocar el punto de decisión, donde se realiza el trabajo y crear el control en el proceso. 7. Capturar la información una vez y en el origen. En la década de mediados de 1990, BPR se ganó la reputación de ser una buena manera de decir "downsizing". Según Hammer, la falta de compromiso de la dirección y el liderazgo sostenido, el alcance y las expectativas poco realistas y la resistencia a la gestión del cambio piden que abandone el concepto de BPR y adopte la nueva metodología de planificación de recursos empresariales (ERP). Al obtener un entendimiento sobre de las reglas de negocio donde evoluciono de las tres fuentes principales se entiende que las reglas no son una nueva tecnología sino que por el contrario se enfocaban en diferentes tecnologías donde cada una de ellas le aporta algo diferente para la evolución de las reglas [2]. 22

23 5. REGLAS DE NEGOCIO Desde el punto de vista del negocio, las reglas de negocio involucran el comportamiento de la gente en el sistema del negocio, una regla de negocio es un indicador donde existe una obligación a la conducta, acción, práctica o procedimiento dentro de una actividad particular o escenario Qué es una regla de negocio? El conocido Business Rules Group publicó dos definiciones de reglas de negocio: una que representa el punto de vista comercial y uno en representación de la perspectiva de TI. Desde el punto de vista empresarial, una regla de negocio es "una directiva, la intención de influir u orientar el comportamiento de las empresas, en apoyo de la política comercial que se ha formulado en respuesta a una oportunidad, la amenaza, la fuerza o debilidad". Desde la perspectiva de TI, una regla de negocio es "una declaración que define o restringe un aspecto del negocio. Se pretende hacer valer la estructura de negocios, o para controlar o influir en el comportamiento de la empresa [3] Las fuentes de las reglas de negocio son los reglamentos de Gobierno, políticas de la empresa o experiencia en el sector. Visto de una forma más sencilla, una regla de negocio es cualquier conocimiento que puede ser expresado en el siguiente formato: Cuando algo es verdad, Entonces haga esto. Todas las compañías y organizaciones tienen reglas de negocio, las cuales están detalladas en reglamentos, procedimientos, en la mente del experto del negocio e incluso en código de aplicaciones existentes. El termino reglas de negocio se utiliza para denotar que no son técnicas, también podrían ser llamadas reglas médicas, reglas financieras, reglas de seguros, etc. Esto depende de la organización en la que se crearán y utilizaran las reglas. Desde el punto de vista de los sistemas de información, una regla de negocio pertenece a los hechos del sistema (que son guardados como datos) y a las restricciones en los cambios de los valores de estos. Las reglas de negocio deberían ser escritas de la forma más clara posible, en cualquier lenguaje humano que sea elegido, esto no solo simplifica el proceso de la escritura de reglas, también facilita que personas que no escribieron las reglas, puedan analizarlas y evaluarlas. 23

24 Ya que las reglas de negocio son una expresión de conocimiento, deben ser escritas por quien tiene ese conocimiento, ya sea el gerente, el administrador, o el director de cartera, de esta forma se reducen a gran medida la posibilidad de errores y fallos en la definición de reglas [3] Qué son los motores de reglas de negocio? Un motor de reglas de negocio (BRE) es un componente de software que permite a los no programadores agregar o cambiar la lógica de negocio en un proceso de gestión empresarial (BPM). Una regla de negocio es una declaración que describe una política de negocios o de procedimiento. La lógica de negocio describe la secuencia de operaciones que se asocia con los datos en una base de datos para llevar a cabo la regla. Un motor de reglas de negocio funciona mediante la separación de la ejecución del código de reglas de negocio del resto del sistema de gestión de procesos empresariales. Esto permite que el usuario final para cambiar las reglas de negocio sin tener que pedir a un programador para obtener ayuda. Cuando se realiza un cambio, el motor va a evaluar el efecto del cambio en otras normas en el sistema y marcar al usuario si hay un conflicto [4]. En general, un BRE puede ayudar a registrar, clasificar y gestionar las reglas de negocio que está diseñado para cumplir. Además, un BRE puede proporcionar la funcionalidad que detecta inconsistencias en las reglas de negocio individual (por ejemplo, una norma que viola la lógica de negocio), así como conjuntos de reglas. Un conjunto de reglas es un conjunto de reglas que se aplican a un evento en particular y debe ser evaluado en conjunto. Según los autores Alex Berson (un experto en áreas de tecnología reconocido internacionalmente), y Dubov Larry (un reconocido experto en gestión de datos e implementaciones de proyectos a gran escala), un motor completo de reglas de negocio incluye los siguientes [4] REPOSITORIO DE REGLAS DE NEGOCIOS: Una base de datos para almacenar las reglas de negocio definidas por los usuarios de negocios. EDITOR DE REGLAS DE NEGOCIOS: Una interfaz de usuario intuitiva que permite a los usuarios de negocio definir, diseñar, documentar y editar reglas de negocio. INFORMES DE LOS COMPONENTES: Una interfaz de usuario intuitiva que permite a los usuarios de negocios consultar e informar las normas vigentes. 24

25 REGLAS DEL MOTOR DE EJECUCIÓN BÁSICA: el código de programación real que hace cumplir las reglas Cuáles son las características de los motores de reglas de negocio? Las principales características de los motores de reglas de negocio son las siguientes: Características de inferencia [5]: Mantenimiento de la verdad. Ejecución paralela de reglas. Encadenamiento hacia adelante y hacia atrás. Reglas recursivas Restricciones Herencia de reglas Taxonomía de reglas Múltiples motores de reglas. Características de administración de reglas [5]: 5.4. Dueños de reglas. Análisis del impacto del cambio de reglas. Fechas efectivas para reglas y la opción de evaluar un caso contra reglas viejas. Chequeo de consistencia de reglas. Versionamiento de reglas. Cuál es la motivación para las reglas de negocio? En las compañías se encuentran todo tipo de reglas de negocio que satisfacen requisitos a los cuales se les debe dar cumplimiento y son emitidas por Instituciones reguladoras, unidades de negocio, compradores, competidores y en general las condiciones de mercado; todos generan reglas de negocio en cambios constantes. El traducir el conocimiento en reglas de negocio, significa el no depender de la presencia del experto para poder realizar las operaciones de la organización, también significa que los procesos dispendiosos de estas operaciones pueden automatizarse y así el experto dispondrá de más tiempo para realizar actividades diferentes como estudiar mejoras al proceso. 25

26 Las reglas de negocio influyen y guían el comportamiento de la gente (perspectiva de negocio), e influye la información que se almacena en un sistema de información, así como restringe la modificación de esta información (perspectiva de sistemas de información) [5]. La motivación del negocio mejora la administración de las reglas, incrementa el control y el conocimiento en la organización, acerca del cómo, porque, cuando, donde y por quien. Al tener mayor conocimiento, entendimiento y control sobre las reglas de negocio puede responder preguntas de las partes interesadas como por ejemplo el cumplimiento de la organización con regulaciones, el riesgo que la compañía enfrenta cuando los empleados dejan la compañía, la habilidad de cambiar rápidamente las políticas de negocio o implementar nuevas regulaciones, entre otras Qué es la verificación de reglas? La verificación de reglas es el proceso que apunta a la detección de inconsistencia, incompletitud o redundancia en un conjunto de reglas de negocio, sin considerar el significado de las reglas, esto significa que no le importa acerca de si la regla es correcta o no. Aun si se puede probar que las reglas son lógicamente consistentes y completas, las reglas podrían llevar a resultados incorrectos pero lo harán de una manera consistente [5] Qué es validación de reglas? La validación de reglas es un paso en el proceso donde se establecen las reglas de alta calidad, una organización está segura de sus reglas si son consistentes, completas y precisas, cuando las reglas son sujetas al cambio, esto se aplica en un ambiente cambiante y tienen diferentes fuentes [5]. La validación es un proceso que apunta por la detección de resultados incorrectos o comportamientos indeseados. La forma más simple de validar las reglas es simplemente pasar las reglas cambiadas a otro miembro de la organización. En un contexto de tecnologías de información, la validación frecuentemente se hace probando la aplicación y verificando los resultados, o comparando los resultados con previos resultados que se creen están correctos. 26

27 Las reglas validadas o casos de negocio son aprobados por miembros de la organización responsable a partir de los siguientes factores [5]. Inconsistencia: Es una condición en un conjunto de reglas de negocio que ocurre cuando 2 o más reglas llevan a comportamientos o resultados conflictivos. Incompletitud: Es una condición en un conjunto de reglas que ocurre cuando existe un caso de negocio que lleva a un resultado o comportamiento indefinido. Redundancia: Es una condición en un conjunto de reglas de negocio que ocurre cuando existe una regla de negocio que no tiene contribución significativa al posible comportamiento o posibles resultados. Anomalía: Es un término más general para inconsistencia, Incompletitud o redundancia. Un conjunto de reglas tiene una alta calidad cuando: Cada caso distinto de negocio lleva a solo un comportamiento o resultado posible. Cada posible caso de negocio lleva a algún resultado o comportamiento. Cada regla, aplicada en cualquier caso de negocio, tiene una contribución significativa o comportamiento. Reglas de negocio informales: Son declaraciones en lenguaje natural. Reglas de negocio formales: Son declaraciones en lenguaje matemático o lógico [5] Cuáles son los beneficios de gestión de reglas de negocios? Existe poco avance en investigación y desarrollo para ayudar a las organizaciones con muchos de los desafíos técnicos relacionados con las reglas de negocio. En la industria, por ejemplo, los vendedores, como ILOG SA, Blaze AdvisorTM y Pega Systems Inc., han sido el desarrollo de motores de reglas de negocio (BRE) desde finales de 1980 y ahora son líderes en un emergente segmento BRE (business rules engines) [6], [7]. La academia y particularmente las ciencias de la computación han participado activamente en la investigación BR (Business Rules), con amplios estudios en la programación, los metamodelos, la minería, los 27

28 motores de reglas, interfaces de usuarios y su papel en la arquitectura orientada a servicios SOA (Service Oriented Architecture) [8]. Además, la articulación académica y la industria se desarrollaron en Object Management Group (OMG). Dentro de la investigación se obtuvieron cinco beneficios en la gestión de reglas de negocio que con base en la retroalimentación de clientes son presentados a continuación: [9]. LA AGILIDAD DE NEGOCIOS: Más rápidamente reactiva y proactiva tiempo en el mercado TOMA DE DECISIONES: pruebas basado en reglas a un menor costo. OPORTUNIDADES DE INGRESOS: Mayor producto, fijación de precios y flexibilidad. SATISFACCIÓN DEL CLIENTE: Los productos y servicios más personalizados. CUMPLIMIENTO: una mayor visibilidad en el cumplimiento de políticas Clasificaciones de reglas de negocio Desde el punto de vista del negocio, una regla de negocio puede provenir de distintos tipos de expresiones y acciones como son una restricción, una pauta, un cálculo, una inferencia o una acción, esto nos lleva a la siguiente clasificación. Ver la Tabla 1 [10]. Tabla 1: Clasificación de las reglas de negocio [10]. Tipo de frase Restricción Pauta Cálculo Inferencia Acción Ejemplo Todo pedido debe contener al menos un producto. Las órdenes de envío deberían generarse inmediatamente después de recibir el pago de los pedidos La facturación anual de un cliente se calcula como la suma de todas las facturas emitidas a ese cliente antes del 31 de marzo del año en cuestión. Los clientes con una facturación en el último año superior a serán considerados como clientes preferentes. Los clientes recibirán una notificación en el mismo momento en que su pedido haya comenzado a procesarse. 28

29 Desde el punto de vista de los analistas de negocio es posible distinguir entre: Reglas operativas: Son aquellas que pueden ser violadas por algún agente del negocio. Reglas estructurales: Son reglas que permiten definir cómo se organiza o estructura el negocio y que nunca pueden ser violadas de forma directa. Para terminar, se proporciona una clasificación para reglas que (Ross, 1999), califica como reglas de sistema, pero que considera más completa Gerd Wagner. La figura 1 muestra esta clasificación que se deriva de cinco componentes que son la integridad de reglas, la derivación de reglas, la reacción de reglas, la regla del producto y la transformación de reglas. 29

30 Figura 1: Clasificación de reglas de negocio según Gerd Wagner (OMG, 2007) [10] 30

31 6. REGLAS DE NEGOCIO: EL PASADO. Desde sus inicios el BRA (business rules approach), ha evolucionado principalmente de tres fuentes que la inteligencia artificial (sistemas expertos y otros), modelado de datos, y Reingeniería de Procesos de Negocio que se comentaron anteriormente. Sus inicios han influido en las prácticas actuales y las percepciones. Los avances en el modelado de negocios creado por la inteligencia artificial, modelado de datos, y gestión de procesos han hecho contribuciones duraderas a la infraestructura digital global. Por ejemplo, muchas organizaciones informan que la adopción de BPM (Business Process Management), ha creado mejoras de resultados mensurables en las organizaciones [11]. Como vemos, los autores contemporáneos y de organizaciones han conectado las reglas de negocio a las prácticas de modelado de negocio. Estas conexiones incluyen los procesos de negocio, gestión de metadatos, inteligencia empresarial y análisis de negocios. [12] Sistemas expertos: El nacimiento de reglas de negocio. Los sistemas expertos se convirtieron en una de las tecnologías procedentes de reglas de negocio. Un sistema experto es un programa que trata de responder a una pregunta, resolver un problema o aclarar dudas de lo que normalmente uno o más expertos son necesarios. Estas soluciones se conocen como objetivos. Los sistemas expertos y la ingeniería del conocimiento son los subcampos de la Inteligencia Artificial. A lo largo de la década de 1980, varias empresas se formaron para desarrollar software de sistemas expertos. Sin embargo, cuando el mercado se saturó, comenzaron a explorar los problemas de reglas de negocio. De hecho, muchos productos de reglas de negocio comenzaron su vida como los sistemas expertos. Otro producto, Jess, que es un proyecto de la propiedad de Sandia Labs [6], se basa en un sistema experto conocido como CLIPS. La mayoría de los sistemas expertos comparten conceptos comunes de las operaciones. Como se muestra en la Figura 2, un sistema experto aplica una base de conocimiento de los hechos, cargado de varias fuentes que sería en este caso el almacenamiento de datos, el funcionamiento DBMS y la base de conocimientos, para llegar a una meta [13]. 31

32 Figura 2: Arquitectura de sistemas expertos [13]. Entre otras cosas, los sistemas expertos utilizar un concepto conocido como "inferencia" para obtener soluciones al problema. La definición clásica de la inteligencia artificial es la siguiente: De algunos hechos, otros pueden ser inferidos, Para demostrar la inferencia, vamos a crear una gramática simplificada simbólica en la que participan personas y relaciones [14]. Supongamos, por ejemplo, (persona 1 relación persona 2) significa persona 1 es una relación de la persona 2. Esta gramática representa un ejemplo básico de las relaciones familiares inferencias tales como [14]: Hecho de establecer: (Sally la hermana de Bob) => true, lo que significa que afirmar (=>) Sally es una hermana de Bob (Dave hijo de Bob) => true, lo que significa que afirman (=>) Dave es un Hijo de Bob 32

33 (Sally la Tía Dave)? True, inferring (?) Sally es una tía de Dave Cuando la regla de esta relación se puede afirmar: (Tía persona1 Persona 2 true IF (Persona 1Hermana persona 3 and Exists (Hijo Persona 2 Persona 3)) Significado persona1 es tía de Persona 2 si las condiciones internas son verdaderas. Este ejemplo simplificado muestra el enfoque de los sistemas expertos para la evaluación lógica. Las dos primeras afirmaciones son "datos" cargadores. La regla de la tía es el conocimiento de inferencia. Tenga en cuenta que el Estado debe buscar la existencia del hijo. La inferencia puede ser parte de una estrategia de resolución de problemas para bien sabido. Las cosas pueden ser muy matemáticas y complejas en el mundo de inferencia pero con ellas, es posible crear un conjunto anidado de conceptos. Por ejemplo, un término como "pago tardío" puede revestir muchas reglas y búsqueda de muchos datos para decidir si la condición es verdadera. En el ejemplo, la gramática hijo está anidado dentro de la gramática tía. En inferencia, cualquier nivel de anidamiento se puede utilizar para la construcción de la lógica. Utilizando inferencias y colocar los conceptos en declaraciones de regla que puede ser muy confusas [14]. En un sistema experto, cada declaración de conocimiento debe estar sola, como parte de un modelo formal, consistente de conocimiento. En las reglas de negocio, los sistemas expertos utilizan las representaciones simbólicas o lenguaje basado en conceptos de negocio ordinario para resolver problemas de lógica de negocio. El lenguaje basado en modelos a menudo son llamados lenguajes específicos de dominio y nuestra tía-hijo era un ejemplo crudo. Además, con los sistemas expertos no es suficiente para definir el nombre del cliente como parte de una estructura que debe ser definida y conectada en términos de hechos. En algunos casos el nombre del cliente podría ser parte de una especie de gramática. Aunque este tipo de formalismo puede parecer deseable. A la final se crea un montón de trabajo para los analistas de negocio y el técnico, como se verá en la sección 4.3 y 5.1. Cuando las reglas de negocio se expresan como una declaración de conocimiento abstracto, las reglas pueden ser inescrutables, porque el significado de los símbolos o lenguaje está profundamente anidado. El esfuerzo adicional para traducir, debe llevarse a cabo mucho antes de las aplicaciones ejecutables [14]. 33

34 6.2. Lenguajes deterministas de programación. Los sistemas expertos utilizan lenguajes de programación (llamados lenguajes declarativos o deterministas) que son diferentes de los conocidos lenguajes de procedimiento, tales como Java, C# o PL / SQL. Estos lenguajes incluyen Prolog, Lisp o Haskell. Por ejemplo, el lenguaje de Jess es similar a Prolog. Estos lenguajes son complejos y requieren conocimientos especializados que se utilizan e interpretan. Además, a pesar de las capacidades de resolución de problemas formidables, cada programa debe ser cuidadosamente ensamblado a modo de "dominio específico del lenguaje" Una característica común de estos lenguajes es su capacidad para llevar a cabo el enlace. En el enlace, un lenguaje realiza las operaciones lógicas en los datos sin conocer su tipo. En un ejemplo sencillo, el programa puede ver el nombre de una persona, independientemente de si se trata de un cliente, vendedor o proveedor. Otra característica se conoce como "evaluación perezosa", es un cálculo que se retrasa hasta que ha llegado el momento de ejecutar [15]. Estas características proporcionan los enfoques simbólicos o lenguajes basado en reglas de negocio para resolver. Un sueño incumplido de los sistemas expertos es que el enfoque de la Inteligencia Artificial lograra una mayor comprensión de los datos que se juzgan. Del mismo modo, se esperaba que un sistema experto pueda hacer juicios o decisiones acerca de las reglas de negocio. La idea de una Inteligencia Artificial era un funcionamiento corporativo de negocios, y una máquina de funcionamiento auto incansable que fueron seductoras, y las aplicaciones intuitivamente obvias de los sistemas expertos. A pesar de que parece poco realista, los defensores más visibles del movimiento estaban tratando de superar las limitaciones del modelado de datos [15] Modelado de datos y el grupo de reglas de negocio. Como las bases de datos SQL se destacaron en los años 1980 y principios de 1990, el interés en las reglas de negocio surgió en la comunidad de modelado de datos. El interés venía de prácticas en el modelado de requisitos y diseño. Muchas bases de datos corporativas incluyen tablas de datos que sirvieron como tablas de decisión. No muchos, si no la mayoría de los conceptos de negocios requieren más componentes que los elementos de datos simples. Por ejemplo, la mayoría de las empresas tienen mucho tiempo y definiciones financieras de un "cliente" y la entrada en la tabla "clientes" es una condición inadecuada. 34

35 La segunda novedad en las reglas de negocio fue la fundación del Grupo de Reglas de Negocio5. Los miembros del grupo incluía a miembros prominentes de la comunidad empresarial de modelado de datos, tales como Barbara von Halle, autor del libro "Manual de diseño relacional" [16], y David C. Hay, quien escribió "Patrones de modelo de datos: los Convenios del pensamiento"6. El objetivo inicial del grupo fue en reglas de negocio que podrían aplicarse directamente en Tecnologías de la Información. Estas incluyen las reglas que se definen formalmente en las especificaciones y el código del sistema de información. Más tarde, dirigido por Ron Ross, el grupo se centró en los aspectos comerciales de las reglas de negocio, en lugar de reglas implementadas. Esto llevó a la luz las normas OMG (Object Management Group), SVBR (Semantics of Business Vocabulary and Rules) y el BMM (Modelo de Negocios Motivación). Estas normas son útiles empíricamente, a pesar de su divergencia con respecto a la misión de hacer accesibles las reglas de negocio [14] Sistemas de gestión de reglas de negocio: características y arquitectura Los últimos años han estado marcados por un interés en aumentó de un nuevo tipo de productos de software, denominado Sistema de Gestión de Reglas de Negocio BRMS (Business rule management system). Estos sistemas aparte de externalizar las reglas de negocio y proporcionar instalaciones de una empresa centralizada en gestión de reglas, también ofrecen soluciones a los problemas apremiantes que enfrenta cualquier empresa. Las reglas de negocio cambian en respuesta a un ritmo acelerado de cambios y tiempos necesarios para la ejecución en el sistema de software. Los productos BRMS se relacionan tanto a nivel conceptual y comercial con los sistemas expertos que han surgido en la década de Los sistemas expertos (también conocidos como sistemas basados en el conocimiento) representa la más antigua y quizás la mejor tecnología documentada en inteligencia artificial. Se trata de sistemas que pueden ofrecer sugerencias o tomar decisiones en un área bien definida de la experiencia. Hay dos tipos de sistemas [17]: a) Los sistemas que toman decisiones, en su mayoría en el control de procesos tales como los sistemas de transacciones financieras. 5 OMG Business Motivation Model, Data Model Patterns: Convention of Thought, David C. Hay, Dorset House Publishing Company (November 1995) 6 35

36 b) Los sistemas que actúan de apoyo a las decisiones, que no están diseñadas para tomar decisiones autónomas. Pero la característica más importante de los sistemas expertos viene dada por su arquitectura: los conocimientos relacionados con dominio del problema (representada, por lo general en forma de reglas) se almacena por separado en el código que utiliza el conocimiento para resolver un problema específico. Los sistemas expertos están basados en reglas. Las reglas pueden ser sentencias arbitrarias impuestas por los prejuicios y el pensamiento del que toma las decisiones. Las reglas pueden ser creadas usando el análisis de datos, técnicas o métodos distintos basados en las estadísticas. Además, Cualesquiera que sean sus fuentes, las reglas se construyen. Las reglas declarativas son lo suficientemente flexibles para la representación adecuada de los conocimientos adquiridos, siendo al mismo tiempo fácil de manejar y aplicar [17]. En un sistema experto, las normas deben estar debidamente especificadas con el fin de capturar la acción que debe ejecutarse cuando un evento se active. Una regla puede tener diferentes formas, dependiendo del método de aplicación o el tipo de regla. La producción clásica en el formato de reglas más utilizado es: "IF A ELSE B", donde A se llama cláusula antecedente y B se denomina consecuente. En la especificación de las reglas, las frecuentes consecuencias por lo general toma la forma de una acción o conclusión. Una regla de producción puede tener múltiples interpretaciones, como por ejemplo: cuando una condición se satisface, entonces una acción en particular es ejecutada, si una determinada declaración es verdadera, entonces se puede inferir otra, si una estructura sintáctica particular está presente, entonces otro puede ser gramaticalmente generado. En general, A y B son los estados complejos, formados a partir de construcciones sencillas utilizando los operadores de conectividad como disyunción, conjunción o negación. Una base de conocimientos sustanciales se puede crear utilizando un método de especificaciones generales, llamado ECAA (Evento-Condición-AcciónAlternativa). Los principios generales de los sistemas expertos que se mencionó anteriormente también son aplicables a los BRMS. Incluso si las dos clases de productos están relacionados a nivel conceptual y tecnológicamente, incluso, hay una serie de argumentos que demuestran por qué han evolucionado en diferentes direcciones (tabla 2). 36

37 Tabla 2: Comparación entre los sistemas expertos y Sistemas de Gestión de reglas de negocio [17]. Reglas de Negocio de Sistemas de Gestión Sistemas Expertos Están destinados a resolver de forma independiente un problema complejo. Las normas generalmente representan experiencia en un campo de Nar-fila, comprensible para unos pocos. Resolver un gran número de problemas relativamente sencillos, utilizando la forma de las llamadas de servicio. Las reglas de negocio captura el conocimiento general de la zona de negocios. Tienen una amplia gama de audiencia y están destinados a ser comprendidos y validados por todas las personas que tienen un interés en la organización. Al llegar a una conclusión, el problema puede considerarse resuelto. Las reglas en forma continua, la mayoría de las organizaciones con el objetivo de continuo funcionamiento de sus aplicaciones, por lo que no podemos decir que estos sistemas llegan a un punto final específico. Junto a las reglas, que pueden procesar expertos conocimientos con el fin de dar respuestas, consejos y recomendaciones. Son apropiados para la toma de decisiones sobre la base de un gran número de reglas relativamente sencillas A diferencia de la primera generación de sistemas expertos, que mezclan hechos, procedimientos de datos y reglas de base de conocimientos, los BRMS modernos mantienen, en la mayoría de los casos una clara demarcación entre las normas y los datos empresariales. El conocimiento almacenado en un BRMS se hace referencia como base de las reglas o base de conocimientos, así como los mecanismos que se aplican y conocimientos sobre los datos que son llamados motores de reglas o motores de inferencia [17]. Según Jan Graham [18], los Sistemas de Gestión de Reglas de Negocio tienen cuatro componentes esenciales que se ilustra en la figura 3. 37

38 Figura 3: Arquitectura simplificada de un BRMS [18]. El primer elemento de la figura 3, (underlying programming environment), consiste en el medio ambiente que se basa el sistema y dentro del cual funciona el sistema. Puede contener los lenguajes de programación y de sus entornos de desarrollo, editores de texto, compiladores, procesadores, estructuras de datos, etc. El segundo elemento (rules repository), de esta arquitectura es el repositorio, donde las reglas se almacenan y permiten que la aplicación de diversas acciones en las reglas, como la manipulación, gestión de versiones, distribución, etc. El tercer elemento (knowledge base), es la estructura misma del conocimiento, incluyendo los métodos de representación y acceso, así como las técnicas para aplicar los conocimientos de una manera racional con el fin de resolver los problemas. El cuarto elemento (inference engine), es el motor de inferencia, que establece un vínculo entre las normas, para la obtención de conclusiones exactas y válidas. En la mayoría de los casos, los motores de inferencia funcionan de una manera no de procedimiento, pero algunos BRMS permiten una rápida implementación de conjuntos de reglas de procedimiento que utilizan métodos de ejecución [18]. En un contexto más amplio de la arquitectura, las capacidades de los BRMS deben estar centradas en los servicios de decisión basados en reglas que ofrecen a las aplicaciones básicas (figura 4). Los sistemas expertos se han diseñado 38

39 tradicionalmente como sistemas cerrados, que resuelve algunos problemas de forma independiente y no permiten la integración con otros entornos de programación. Esta es probablemente una de las razones por las cuales los sistemas expertos no tienen el éxito esperado en las aplicaciones empresariales en desarrollo. A diferencia de los sistemas expertos, los productos BRMS fueron diseñados para proporcionar los servicios que automatizan las aplicaciones de negocio dentro de una organización [18]. Figura 4: Componentes de un BRMS [18]. En la figura 4 se muestra cómo se maneja la arquitectura, desde su desarrollo del código para implementar las reglas pasando por la creación de servicios para las reglas siguiendo con el repositorio donde se almacenan las reglas llevando al motor de reglas y terminando en la base de datos. Por consiguiente los servicios de la empresa pueden concentrarse en la infraestructura sin manipular la base de datos y al motor de reglas de negocio para la modificación de las reglas. Los servicios de creación de reglas de negocio (responsable de la definición de negocios), se colocan en un componente separado, con el fin de facilitar el mantenimiento de aplicaciones, bases de conocimiento y motores de inferencia que están representados como entidades separadas. Puesto que las reglas y políticas son las que cambian con el tiempo, no es práctico volver a escribir el 39

40 código asociado a cada motor de reglas cada vez que una nueva regla aparece [18]. La base de conocimientos contiene por lo general los tipos diferentes de conocimiento sobre los objetos, procedimientos o las relaciones causales. El conocimiento sobre los objetos pueden ser almacenados como los modelos de objetos, esquema XLM, modelos de datos o redes semánticas [36]. El conocimiento procedimental se puede representar como reglas, pero puede ser, por ejemplo, métodos escritos en Java o macros en XML. Mientras tanto, algunos procedimientos de negocio se pueden representar como reglas. El conocimiento sobre las relaciones causales se almacena como reglas del tipo "si... entonces". Los lenguajes de programación como C#, Java o COBOL implementan estas declaraciones en las estructuras de control (si / entonces, mientras que, hasta que o caso). Lenguaje que al implementar las reglas de negocio son típicamente declarativos, por lo tanto, no de procedimiento. Esto significa que el orden en que las reglas se escriben no es importante. Las reglas aplican a los conocimientos acerca de las entidades y objetos [18]. Entre diferentes formas de conocimientos de representación de reglas, los procedimientos y objetos son, hoy en día, las más utilizadas por los Sistemas de Gestión de Reglas de Negocio. En la mayoría de productos BRMS, las normas se especifican en la forma de las sentencias, que contiene, por lo general, las palabras IF y ELSE. Sin embargo, Morgan propuso en un estilo diferente, con el fin de reducir la ambigüedad, para establecer relaciones explícitas entre los elementos. El concepto de plantilla, de uso frecuente en el desarrollo de software, se encuentra útil en las reglas basadas en la tecnología. En este contexto, que permite la creación de frases con espacios en blanco que se rellena después. Esto reduce el tiempo necesario para especificar las reglas y ofrece instalaciones para hacer cumplir una norma y estilo de representación inequívoca [19]. La mayoría de los productos BRMS permiten e incluso exigen las reglas de colocación para ser ejecutadas junto a un conjunto de reglas. El motivo reside en la necesidad de asociar a las reglas que rigen la función específica de una aplicación. Por ejemplo, todas las reglas que están relacionadas con los descuentos pueden ser agrupados en el conjunto de reglas "reglas de descuento". Las reglas de comprobación de sintaxis incluyen la posibilidad de comprobar la corrección sintáctica de una regla, en tiempo real en que la regla se introduce en el sistema. A fin de lograr una clara relación entre modelo de objetos y las reglas; resulta útil para destacar palabras claves, variables y valores utilizando diferentes colores [19]. 40

41 Es obvio que una empresa eficiente en el proceso de gestión de reglas no se puede lograr sin el uso de instrumentos adecuados. Hay un montón de instrumentos en el mercado, que ofrecen facilidades para los negocios de adquisición de normas y de gestión, cada uno cubriendo un área específica del ciclo de vida de las reglas y hacer frente a las diferentes categorías de usuarios. De este modo, mediante el análisis de las soluciones existentes, tres clases principales de productos de software basados en reglas de negocio han sido identificados. Estos se describen a continuación [19]. La Clase A: Abarca productos para que los empresarios representen la principal audiencia. Son independientes de un entorno de desarrollo, y las normas de gestión empresariales se perciben desde una perspectiva que proporcionan servicios especializados para la adquisición de reglas, incluyendo la identificación de los artefactos de negocio que permitan la colocación de reglas de negocio en un contexto determinado. La oferta de estos productos es relativamente pequeña, su principal inconveniente es que no son compatibles con normas de aplicación. Los productos típicos de esta clase son RuleXpress (RuleArts) y RuleTrack BRS ((Business Rule Solutions). La Clase B: Abarca los productos destinados principalmente para desarrolladores, analistas y arquitectos de software, especialmente. Su función es ayudar al desarrollo de aplicaciones basado en reglas, proporcionando facilidades para la adquisición de reglas, formalización, modelización y, especialmente, para su aplicación. En la mayoría de los casos, no ofrecen soporte para usuarios, no técnicos, tales como los lenguajes de especificación de alto nivel. Muchos productos en el mercado pertenecen a esta clase: InRule (Tecnología InRule), VisualRules (Innovaciones Tecnológicas de Software), Usoft (Ness Technologies), Versata BRMS (Versata), etc [19]. A pesar de que, técnicamente hablando, representan sólo partes de un BRMS, los motores de reglas corresponden a una tecnología que puede utilizarse en el desarrollo de software de forma independiente de cualquier otro producto. Varios motores de reglas debe tenerse en cuenta: abrir las reglas de origen, tales como motores de OpenRules, Drools para Java y NxBRE o Drools,.NET para la plataforma. NET, sino también el motor de reglas incluidas en la tecnología de Microsoft, llamada Windows Workflow Foundation. La Clase C tiene la audiencia más amplia y está abierta a todas las categorías de personas involucradas en el desarrollo de aplicaciones basadas en el conocimiento. Al ser construida en el paradigma de los sistemas expertos, permiten la creación de aplicaciones inteligentes basadas en la adquisición de conocimientos. Son productos versátiles que tienen motor de inferencia de gran alcance y proporciona una amplia gama de instalaciones para la gestión de las reglas, tanto a nivel empresarial como a nivel de software. Blaze Asesor FICO 41

42 (FICO) y ILOG Rules (IBM) son reconocidos como líderes del mercado en este segmento [19] Legado de métodos de reglas de negocios. El grupo de reglas de negocio profesionales se basaron en la experiencia del modelado de datos para crear los Business Rules Approaches. Prácticas de modelado de datos lógicos involucrados, a diferencia del modelado físico. Un enfoque idéntico que se aplicó a las reglas de negocio. En consecuencia, una serie de libros importantes en reglas de negocio surgió de este grupo. A los efectos de la brevedad, vamos a mencionar dos libros muy influyentes [20]: Barbara von Halle. Business Rules Applied: Building Better Systems Using the Business Rule Approach [21]. This led to the Separate, Test, Externalize, Position (STEP) approach to business rules. Ronald G. Ross. Business Rule Concepts: Getting to the Point of Knowledge [20]. Estas son dos contribuciones han creado una ontología de reglas de negocio y presentado una visión de su papel en la empresa. El enfoque de STEP utiliza un vocabulario basado en el análisis que formalizó los términos de la lógica que se introduce en un sistema de reglas de negocio. Como se muestra en la Figura 5, las reglas de negocio requieren una secuencia de pasos metodológicos, con diferentes expertos involucrados, para hacer las reglas en forma ejecutable como podemos ver en la primera columna de la figura están las fuentes de las reglas q pasan por un modelado de reglas en forma natural seguido por un análisis de forma formal, que por ultimo llega a su ejercitación donde la regla esta automatizada. Este proceso, derivado del proceso de STEP que se describe en "Reglas de Negocio aplicada", ha desarrollado un vocabulario de negocios y procede a través de las fases de "modelado", "análisis" y "ejecución". Esto es análogo a una lógica de conversión física. No es sorprendente que estos pasos son esenciales en el sistema experto basado en los motores de reglas de negocio, ya que satisfacen sus necesidades [20]. 42

43 Figura 5: formas oficiales para el motor de reglas de negocio [20]. El problema con los requisitos de análisis es que el requisito originario se pierde a menudo, mientras que las cajas permanecen. Esto hace que sea extremadamente difícil para personas no técnicas de entender. Todo esto se hace antes de la creación de las tablas de bases de datos. Los BRG (página 18), han desarrollado métodos análogos a las reglas de negocio, sobre todo para los motores de reglas basadas en sistemas expertos (nuevamente delante de la creación del motor de reglas). Sus métodos intentaron evaluar la actividad empresarial, a veces en conjunción con un proceso de negocio identificando los conjuntos de reglas y criterios [20]. Una vez más, el resultado sería un análisis semántico de los criterios de las metáforas de reglas de negocio, sin introducir la lógica en los motores de reglas de negocio. Por ejemplo, una regla de negocio en forma de sistema experto seria (If..Then...Else), o una tabla de decisión se puede obtener (not created), en base a los criterios recogidos. Como se muestra en la Figura 6, sólo en el último paso, "ejecutar", no entramos en el motor de reglas. Además, al igual que el problema de modelado de datos, podemos encontrar que una vez que el requisito condujo a la norma oficial se pierda, sólo la lógica (If... Then... Else) se mantiene Así que hay un ciclo de los requisitos que se mueve entre un proceso y el motor de reglas. Sobre todo lo que impulsó a los métodos mostrados en la Figura 6 fue la falta de herramientas visuales en las reglas de negocio y los motores de los vocabularios detallada, necesaria para apoyar a la lógica del sistema experto. Este vocabulario es a veces llamado un "dominio específico del lenguaje" [20]. 43

44 6.5. Gestión de procesos de negocio. En el 2006, el libro Business Process Management: The Third Wave [19] fue publicado, este libro marcó un punto importante en el reconocimiento de las reglas de negocio, y más aún, en la importancia que estas tiene en los sistemas BPM, el libro contiene la siguiente cita Muchas corporaciones administran sus reglas de negocio en un sistema de administración de reglas de negocio separado, esta frase comenzó el concepto de que BPM en conjunción con las reglas de negocio, ofrecía una aproximación ágil a la integración del flujo de trabajo y los procesos. Un proceso de negocio es a menudo un complejo mapa de los controles de flujo o puertas de enlace de decisión. Puede haber muchos sub-procesos, decisiones, y bucles. En un ejemplo sencillo, donde aparece una decisión, las reglas de negocio pueden evaluar los datos proporcionados por el proceso y el control de la base del cambio en los flujos. En el 2007, Tom Debevoise escribió el libro Business Process Management with a Business Rules Approach [17], el cual presentaba métodos para la administración de procesos de negocio, reglas de negocio e inteligencia de negocio. Actualmente, los analistas, incluido el grupo Forrester, predicen que las BR (business rules), BPM (Business Process Management) y BI (Business Intelligence), son una trayectoria convergente. De hecho, estas y otras investigaciones sugieren que una combinación tiene un impacto significativamente mayor de negocios cuando se usan juntos que cuando se usan por separado [22] Reglas visuales: un punto de partida diferente. La minería de datos, un campo de la Inteligencia Artificial es un método para extraer patrones a partir de los datos. Aunque las reglas visuales no utilizan ningún tipo de algoritmos de minería de datos, las reglas de visuales remonta el origen de las representaciones gráficas de las reglas a su trabajo en este campo. Durante los primeros proyectos de minería de datos a partir de la década de 1990, una división de innovaciones de tecnología de software, que comenzó a explorar las representaciones gráficas de los resultados del análisis de minería de datos. Los científicos de la computación encontraron que una lógica compleja podría ser gráficamente estructurada de tal manera que los analistas de negocio podrían entender fácilmente. Este análisis gráfico marcó un gran contraste con el enfoque de inferencia [14]. La figura 6 muestra gráficamente el árbol de decisión del ejemplo de padres y tía citados anteriormente (página 29, 30). Como se mencionó, el enfoque de sistema 44

45 experto puede resolver problemas profundamente complicados como la optimización de la distribución de los recursos a las demandas múltiples y contradictorias. Por otra parte, estos problemas de optimización son extremadamente raros en los requisitos del negocio. Sin embargo, ambos enfoques tienen ventajas y desventajas entre la simplicidad y expresividad [14]. Una solución basada en el lenguaje simbólico o de problemas empresariales se produce en el precio de la creación de la gramática del lenguaje y la lógica simbólica. Se sugiere que esto puede estar más allá de la capacidad de la mayoría de analistas de negocios. Figura 6: Reglas Visuales describen visualmente bases de conocimiento [14]. En la experiencia de las innovaciones, el método gráfico simplifica la mayoría de las reglas prácticas de negocio para los analistas de negocio y no programadores cuando necesiten entender y gestionar la solución. Por ejemplo, en el mundo de los negocios de hoy en día, uno de los retos más apremiantes es la aglomeración de múltiples pasos, políticas, reglamentos y objetivos. Las fuentes de estos podrían ser las regulaciones del gobierno, los documentos internos, hojas de cálculo y los sistemas de computadoras. Tomados individualmente, estas políticas u objetivos podría implicar un centenar de miles de pasos, entrelazados con varios cientos de elementos de datos. Los pasos que con frecuencia requieren cálculos estadísticos o numéricos se pueden resolver y gestionar con el enfoque visual y secuencial que se muestra en la Figura 6 [14]. En conclusión en este capítulo se analiza desde los inicios de 1980 donde las reglas de negocio siempre han tenido un papel importante hasta los finales de los 45

46 1990 con una evolución desde la inteligencia de negocios pasando por el modelamiento de datos y terminando con la ingeniería de procesos de negocios. Se puede destacar que dentro de esta época las reglas de negocio evolucionaron en sus reglas para obtener graficas de las reglas de su trabajo, donde se analizaban los resultados de la minería de datos. Para los científicos de la computación su reto era llevar estas tecnologías a diferentes áreas industriales donde se adoptaran las reglas de negocio y maduraran con mayor rapidez. En el siguiente capítulo se va a dedicar a la evolución de las reglas, que organizaciones han optado por esta tecnología y en que han beneficiado al implementarlas [14]. 46

47 7. REGLAS DE NEGOCIO: EL PRESENTE. Hoy en día, el BRA (business rules approach), es una mejor práctica aceptada en muchas industrias, sobre todo en seguros, asistencia sanitaria, Banca y Finanzas. La adopción de las reglas de negocio ha alcanzado la madurez suficiente la cual ha llevado a una serie de resultados. Esto conlleva a que muchas organizaciones implementen un código de base enorme [14] La lógica simbólica falla para empoderar los negocios Un sistema experto evalúa la lógica (reglas de negocio) mediante las pruebas de condiciones en contra de cada hecho en la memoria de trabajo del servidor. La evaluación consta de dos partes: La primera parte lleva a cabo pruebas en los elementos de memoria de trabajo. La segunda parte evalúa las expresiones que son consideradas verdaderas. Por ejemplo, con cada parte que se pone a prueba la existencia de los símbolos dentro del dominio específico de lenguaje como "cliente preferido" y "disponibles productos, son por lo tanto, las reglas de negocio que se ejecutan en la lógica de los sistemas que se evalúa con los datos, apoyando el lenguaje de dominio específico, en la memoria de trabajo. Puede ser difícil para la gente de negocios entender el desarrollo de soluciones simbólicas para los escenarios de negocio e interpretar sus resultados. Además, las estructuras de un enfoque simbólico crea un paso muy técnico para la conexión de datos empresariales con las reglas. En consecuencia, las reglas se han diseñado completamente para abstraer los datos de negocio [14]. Las herramientas con un despliegue simbólico no ofrecen entornos de prueba muy fuerte y es difícil de encontrar problemas con un resultado en la ejecución. Sin embargo, cada regla de negocio en un entorno de sistema experto debe ser reducida a una evaluación de la lógica. Cada símbolo deberá ser asignado a un elemento de la memoria de trabajo. Por ejemplo, si un cliente preferido, es un cliente con más de $ en compras en los últimos seis meses, entonces la base de datos debe ser consultada por este dato y es cargado en la memoria como un símbolo de tiempo de ejecución. Como se ha mencionado, el análisis de las reglas de negocio en estos sistemas mantienen las fuentes de datos separadas de las reglas de negocio [14]. La abstracción de todos los términos de las reglas de negocio dentro de un símbolo y la separación de los datos comerciales de las reglas no es sólo una restricción del funcionamiento, sino que impide la agilidad, lo que obliga a la empresa a análisis innecesarios y reducir la flexibilidad. Con el sistema experto de 47

48 motores de reglas negocio, los detalles de datos cargados, (tal vez la consulta SQL), no forman parte de la regla de negocio formal Tablas de decisiones Una decisión es una elección de un "curso de acción", que puede incluir muchas acciones individuales. Las reglas pueden ser representadas gráficamente en múltiples formas para fines de utilidad. Se utilizan sobre todo dos estructuras: árboles de decisión y tablas de decisión. Los motores de reglas no les importa en realidad la representación de ellas, ya que cualquier estructura se compila en similares estados de reglas ejecutables [23]. Un problema de la tabla de decisión es el significado de que la regla de negocio integrado en un modelo gráfico puede cambiar, en un proceso de diseño mediante la participación de las reglas de negocio, representado por la adición de nuevos componentes y las relaciones con el modelo. Estos cambios pueden dar lugar a contradicciones y un carácter incompleto del conjunto de reglas de negocio [23]. El formalismo de la tabla de decisión no es una técnica aislada y muestra una gran cantidad de interfaces para otros formalismos de representación, como el código, los árboles, reglas, etc. Hacer un buen uso de estas conexiones, sin embargo, sólo es posible a través de soporte informático flexible. Por lo tanto una gran variedad de puentes se han construido entre el entorno de trabajo, las tablas decisiones y otras representaciones, lo que resulta en un dominio de aplicación general para el modelado de la tabla de decisiones [24]. Las tablas de decisiones son libres de contexto. A diferencia de los árboles de decisión, no hay camino y se debe completar antes de la tabla para llegar a una decisión. Sólo los valores de entrada para los parámetros necesarios a lo largo de los ejes que se requieren. Las tablas de decisión son los más utilizados para una constante y limitado conjunto de PARÁMETROS, donde potencialmente un gran número de valores posibles persisten para estos. Esa es la razón principal por la que se ha seleccionado las tablas de decisión como la mejor solución para las reglas de configuración de software empresarial utilizado para modificar la lógica del proceso de acuerdo a la condición de objeto de negocio representado por los valores de algunos atributos de objetos de negocios. Sin embargo, una tabla con muchos parámetros diferentes rápidamente se convierte en un complejo lo que disminuye su utilidad como un concepto de simplificación [24]. 48

49 Cualquiera que sea una tabla de decisión, es la técnica utilizada para visualizar las reglas de negocio (Tabla de decisiones o el visor de árbol), es necesario tener un lenguaje que permite especificar la sintaxis y la semántica de las reglas [45, 31]. Desacuerdo con ese punto de vista en el uso de Tablas de Decisión. Se cree que en algunos casos es una solución perfecta para el diseño del BR para la especificación de interfaz. Los analistas de negocios o expertos en la materia, necesitan desarrollar reglas de negocio claras, precisas y completas, que representan la vida real. Las lógicas de procesos de negocio y estos procesos deben ser sólidas como una implementación de software. Desde el otro lado, los programadores utilizar las mismas reglas de negocio, entendida como sistema de software funcional que luego son traducidos a un lenguaje de programación que se convierte en parte de la aplicación. La escritura de desarrollo de software de código implicado cubre todas las combinaciones posibles de las circunstancias de la entrada del usuario, las transacciones de bases de datos, o cualquier otro evento que el programa va a encontrar. Cuando el programador o analista da a una posible combinación de las entradas o eventos, el programa hace las cosas de manera impredecible y produce resultados inesperados [24]. Aun peor son los errores cometidos por los programadores que no entienden completamente la interacción entre las diferentes opciones y su combinación. La implementación automatizada de las tablas de decisión representa las normas en el código del sistema de software que permita que la solución conlleve a errores de todos los posibles problemas como omitidos y duplicados. Hay dos puntos de vista en la regla de negocio dinámicas. Uno de ellos es el diseño de procesos predefinidos ejecutables, y ejecutarlos mediante el uso de normas en el sistema de software, donde los procesos y reglas de ejecución que se derivan de las reglas de negocio usando las transformaciones [25]. Y otro discutido por algunos periódicos [26], donde las reglas de negocio y los hechos que describe el estado actual del sistema de negocios se cargan en el motor de inferencia del sistema de software y se transforma en sistema de software de proceso de análisis de datos ejecutables de acuerdo con los resultados de las derivaciones lógicas. Los autores dicen que "las traducciones de modelos puede ser especificados de una manera verdaderamente genérica, si el origen y el destino de los metamodelos son los parámetros de todo el procedimiento y especifica la operación de la traducción como un modelo de operación de diagrama especial bien conocido en la teoría de categorías con el nombre de pullback. Este enfoque es una correspondencia entre los dos metamodelos, que regula el procedimiento de traducción completa [27]. Los autores han utilizado un criterio semejante para la transformación BR, aunque se ha utilizado XML basado en transformaciones como se describe [26]. Este 49

50 enfoque se utiliza para la generación automática de modelos de diseño y componentes finales del sistema software Tablas de decisión basada en métodos de representación formal de reglas de negocio e implementación automática. Una parte de las tablas de decisión contiene las condiciones que se pueden vincular para crear una regla, y la otra parte contiene las acciones que están relacionadas con las reglas. Una vez que se haya definido, es posible usar el editor especial para analizar automáticamente, y agregar las reglas que faltan, o eliminar aquellas que son redundantes o contradictorias. Se propone la gestión de configuración basada en las reglas del sistema comercial. Las reglas de negocio son capturados en el sistema, por lo general entrevistando a la gente de negocios, analizando los procesos, estudiando la documentación y la normativa legal. Las reglas de negocio se colocan en el repositorio y se transforma en las reglas del sistema de información utilizando las tablas de decisión. Las tablas de decisiones se ejecutan directamente en la base de datos del sistema de software automatizando con un generador de modelo de datos lógicos de acuerdo con el esquema de método (Figura 7) [28]. En ella se puede observar que en el bussines system model realiza la configuración de las condiciones que se vinculan para crear una regla de negocio, donde se especifica la regla y es representada en una entidad objeto del negocio, y en el information system model contiene la acción resultante de un conjunto de condiciones, dando como resultado una regla de negocio, que es un conjunto de entidades de configuración. 50

51 Figura 7: Método para la aplicación de reglas [28]. 51

52 Tabla de decisiones de negocio basado en sistemas de procesos de especificación de la regla y la representación. Los analistas de negocios a menudo utilizan las tablas de decisión para representar un conjunto de requisitos, por lo que la replicación de esa estructura en el motor de reglas utiliza un concepto familiar. Las tablas de decisiones rápidas pueden destacarse por un resultado o una decisión que no se encuentra. En cada tabla de decisión sólo se debe realizar tipo particular de determinación. Además, no todos los parámetros tienen resultados válidos de decisiones en todos los casos [28]. La figura 8 Muestra el MOF / UML, un conjunto de metamodelos basado en reglas, representados como una tabla de decisión que captura las reglas de negocio utilizadas para representar el modelo de procesos de negocio, donde la lógica depende de los parámetros de configuración almacenados en el sistema de software final. Cada condición es una fórmula lógica que se refiere a los átomos de dominio y las variables del conjunto de reglas. Figura 8: Principales nodos de la tabla de decisión. Las reglas reales del conjunto de reglas, es un grupo ordenado de condiciones, de tal manera una regla contiene la mayor parte de una condición de la etiqueta. Se debe tener en cuenta en cuenta que no toda la conjunción de condiciones es necesariamente significativa. En otras palabras, podría ser el caso en que una condición específica que sólo tiene sentido en combinación con otras condiciones específicas. Además de las condiciones, una regla se refiere a una o más conclusiones [28]. La figura 9 Presenta un ejemplo de una tabla de decisión usada para el sistema de seguridad de la representación lógica en cuestión de proceso, y la figura 10, presenta sus temas, propiedades y variables. Como se muestra en las reglas 52

53 anteriores la selección de la numeración y tipo de tarjeta de acuerdo al grupo y una especie de pase. Figura 9: Pase emitiendo normas de procesos de negocios representados por Tabla de decisiones [28]. Rule representation for business system users: 1. IF Pass Group IS Auto AND Pass Sort IS Permanent THEN issue Pass Type Proximity AND use NUMBERING4 2. IF Pass Group IS Security AND Pass Sort IS Temporary THEN issue Pass is Not Available 3. IF Pass Group IS Security AND Pass Sort IS Permanent THEN issue Pass Type Proximity AND use NUMBERING3 4. IF Pass Group IS Auto AND Pass Sort IS Visitor THEN issue Pass Type BarCode AND use NUMBERING2 5. IF Pass Group IS Auto AND Pass Sort IS Temporary THEN issue Pass Type Proximity AND use NUMBERING4 6. IF Pass Group IS Person AND Pass Sort IS Visitor THEN issue Pass Type BarCode AND use NUMBERING1 7. IF Pass Group IS Person AND Pass Sort IS Temporary THEN issue Pass Type Proximity AND use NUMBERING3 8. IF Pass Group IS Person AND Pass Sort IS Permanent THEN issue Pass Type Proximity AND use NUMBERING3 9. IF Pass Group IS Security AND Pass Sort IS Visitor THEN issue Pass is Not Available 53

54 Figura 10: Cuestión de proceso de reglas DTs, propiedades, variables y valores [28]. Se ha utilizado el software producido especialmente de tablas de decisión para permitir la adición de los atributos de las etiquetas de estado y las conclusiones para una mejor comprensión de las tablas de decisión y la generación de los datos de configuración de tablas y llenarlas con los valores de configuración [28] Reglas de enfoque visual. Las reglas visuales construyen soluciones visuales a las reglas de negocio con una tapa sencilla hacia abajo y de izquierda a derecha donde permite a los usuarios de negocio definir los modelos de datos y normas, y conectar los datos de esas reglas. En los productos de sistema experto basado en el modelo de datos es generalmente jerárquica y definido por los técnicos. Los sistemas expertos no permiten que sea difícil para los usuarios de negocio, gestionar el modelo de datos. Los cambios de modelo de datos en los productos son problemáticos, mientras que en las reglas son fáciles de cambiar, el modelo de datos no. Los datos se cargan en el servidor para las conexiones entre las reglas de negocio para ser referenciados (recordar el enlace). El método de reglas visuales hace el cambio de modelo de datos considerablemente más fácil y más rápido. El enfoque de normas visuales ha demostrado que no es necesario construir un modelo simbólico complejo de escenarios de negocios. 54

55 Los productos innovados de las reglas visuales han creado muchas aplicaciones con este tipo de complejos para los requisitos de las reglas de negocio [26]. La figura 11 muestra Innovaciones alternas para el enfoque de reglas de negocio de servidores. Es necesario cargar el paquete de reglas sólo cuando el contexto lo necesite [29]. Figura 11: El enfoque de Innovaciones ofrece rendimiento y simplicidad Porque no hay un servidor central, la arquitectura de las Reglas Visuales se pueden distribuir con la lógica de todo el entorno de sistema en el momento apropiado y las reglas se pueden ejecutar en cualquier máquina virtual de Java. Por ejemplo, las reglas pueden ser ejecutados en una edición Java Micro (ME) en dispositivos embebidos, tales como manchas solares [29]. Las Reglas Visuales soportan escenarios flexibles de ejecución basado en la arquitectura de Java. Cualquier ordenador con una máquina virtual Java puede ejecutar reglas de negocio. No hay necesidad de cargadores, de hecho, el análisis de negocio no está limitado por una visión estrecha de las reglas de negocio. Con las reglas visuales el analista de negocios puede crear una lógica de cualquier complejidad deseada. Los datos de negocio se han incorporado dentro de las reglas y puede ser una parte del análisis o puede ser resumida en términos de negocios amigable. Es importante destacar que las Reglas Visuales pueden representar ecuaciones, algoritmos, y las conexiones a los servicios de la empresa y fuentes de datos externas como bases de datos, archivos o flujos [29]. La más clara en las de reglas de negocios se muestra en la Figura 12. En este ejemplo, los ordenadores se asignan a partir de una base de datos para tomar una decisión. Esto demuestra que el acceso a los datos se puede modelar de una 55

56 manera flexible que recupera los datos de acuerdo a una situación específica. Las reglas de arquitectura visual no se limitan al caso de uso de una representación simbólica de la lógica donde es independiente de los datos [29]. Figura 12: Ejemplo de regla de flujo en las Reglas Visuales, (el enfoque de reglas visuales permite a los analistas incluir los datos). Las reglas visuales de flujo también pueden ser controlados por plantillas de reglas personalizables para incorporar los términos específicos de la organización, que para los usuarios no técnicos sea más fácil de comprender y modificar, como la tabla de decisión que se muestra en la Figura 13. Dichas gestiones para las decisiones puedan ser manejadas por aquellos que entienden el contexto del negocio de las decisiones [30]. 56

57 Figura 13: Tabla de decisiones en las Reglas Visual Las reglas de negocio también se utilizan en el flujo de trabajo, para gestionar la calidad de datos en una base de datos o para controlar una interfaz de usuario. Estos son los usos efectivos de las reglas de negocio, pero son diferentes a las reglas de negocio que se generan en un servicio de decisión. Las normas utilizadas para un servicio de decisión son realmente acerca de la empresa y cómo se debe actuar. Ellos no dependen de la corriente de una empresa de bases de datos, sistemas o procesos [29]. Centrándose en las reglas de negocio para una decisión específica, ayudan a evitar un problema común en las implementaciones de las reglas de negocio. Debido a que las reglas de negocio están en todas partes en una organización, recopilando y gestionando esas normas sin un conductor que puede dar lugar a un montón de normas que están siendo administradas por el impacto de negocios relativamente bajos. Ciertamente, todo el mundo entiende mejor las reglas de negocio y es más fácil de encontrar y actualizarlas. Sin embargo, las empresas no van a maximizar el retorno de esta inversión a menos que el rendimiento por las decisiones de negocios haya mejorado como resultado. Un enfoque en las decisiones puede aumentar el valor de un repositorio de un sistema de reglas eficaz [29]. La gestión de decisión simplifica las reglas de negocio de diseño y ejecución. Los componentes básicos de las reglas visuales se muestran en la Figura 14 y los pasos en el modelado de las reglas para una decisión en la figura 15. Los componentes de las reglas son Visual Rules Modeler para las reglas de edición, con los modos adecuados para las empresas y los usuarios técnicos, Los Team Server sirven para almacenar y gestionar las reglas y las versiones, y genera el código Java para la ejecución de la regla. Este código puede ser empaquetado en servicios de decisión. 57

58 Los usuarios de reglas de negocio tienen la capacidad de gestionar y verificar, pruebas y despliegues (toda la parte del medio ambiente Modeler) para simplificar y centrarse en decisiones concretas [29]. Figura 14: Componentes de reglas visuales [26] 58

59 Figura 15: Pasos en el modelado de las reglas para una decisión (Taylor & Raden, 2007) [29] Innovaciones de Métodos de Reglas de negocios. La captura de las reglas en el BRA se refiere a la identificación, documentación, y estructuración de reglas de negocio. Como se muestra en la Figura 16, las innovaciones de la captura de reglas son más directos y libres de las necesidades de procesamiento simbólico o gramatical de la construcción de los motores de los sistemas expertos [29]. El artefacto o símbolo es la representación visual de la estructura lógica. El lenguaje natural puede convertirse en la estructura lógica, sin el desarrollo de muchos términos del diccionario evitables o jerga. Agregando, que la lógica es una simple cuestión y la estructura lógica puede ser probada. El enfoque del descubrimiento de las reglas es el Visual Rules Modeler. Debido a que utiliza un paradigma visual para expresar la lógica, todos los pasos en la figura 16 se instalaron en un enfoque directo [29]. 59

60 Figura 16: Reglas Visuales ofrece un enfoque directo a la BRA Algoritmo RETE. El algoritmo Rete es un algoritmo de reconocimiento de patrones, usado para implementar sistemas de producción de reglas, su principal característica es la alta eficiencia que ofrece, a costo de un elevado consumo en memoria. El reconocimiento de patrones es el acto por el cual se revisan las reglas frente a los hechos para determinar que reglas pueden ser ejecutadas [31]. Charles Forgy creo el algoritmo Rete original alrededor del año 1982 como parte de su investigación financiada por DARPA. Comparado frente a otros algoritmos de reconocimiento de patrones, Rete era muy avanzado. Hoy en día, se han hecho varias mejoras a la versión general del algoritmo, adicionalmente, se han creado variaciones de este, que pueden presentar un desempeño diferente dependiendo del ambiente en que son ejecutados [32]. Típicamente en los motores de reglas comerciales basados en el uso de este algoritmo, se le han hecho modificaciones para optimizar su desempeño dependiendo del mercado objetivo del producto [31]. La palabra Rete viene del latín, donde representa una red, este algoritmo genera una red que parte de las condiciones de las reglas, cada condición de una regla es un nodo en la red Rete. Ver figura 17 60

61 Figura 17 Estructura del Algoritmo Rete [31] La red Rete es un grafo dirigido, acíclico y con un punto de entrada único o raíz. Adicionalmente, la red Rete se construye de diferentes tipos de nodos [31]: NODO RETE: Punto de entrada por defecto de la red, cuando se inserta un hecho en memoria, ingresa a la red Rete por este nodo. NODO DE PUNTO DE ENTRADA: Este nodo corresponde a un punto de entrada, es posible tener varios puntos de entrada. NODO DE TIPOS DE OBJETO: Este nodo actúa como un filtro de tipos en los hechos, solo pasan a través de los hechos que cumplen con el tipo que este nodo valida, cada rama que sale de un nodo punto de entrada debe entrar a este tipo de nodo. NODO ALFA: El nodo alfa corresponde al primer nivel de reconocimiento, es el responsable de evaluar una única condición en los hechos, si se tienen múltiples restricciones en un mismo hecho, cada una será evaluada por un nodo alfa diferente. NODO TERMINAL: Es el nodo en la red que representa la consecuencia de la regla que debe ser cargada en la agenda, cada regla tiene al menos un nodo terminal. 61

62 NODO BETA: Este nodo evalúa restricciones en 2 o más hechos, tiene 2 entradas derecha e izquierda, la izquierda es para tuplas, y la derecha para los hechos, existen varios tipos de nodos beta, como los nodos join, nodos not, nodos exist, entre otros. NODO FROM: Este nodo obtiene hechos fuera de la red Rete y los adiciona a la tupla. El desempeño del algoritmo Rete es teóricamente independiente del número de reglas. Cuando un hecho se modifica o se elimina dentro de la memoria de trabajo, muchas reglas pueden volverse candidatas a ser disparadas, o algunas candidatos a ser no validas, una aproximación simple es reevaluar todas las reglas frente a toda la memoria de trabajo cada vez que los hechos son modificados, aunque este método garantiza el éxito, tiene un desempeño sub óptimo. Existen variaciones del algoritmo Rete que permiten al motor de reglas mantener memoria de los resultados parciales que se obtienen mediante el proceso de reconocimiento. De esta forma la reevaluación de cada condición es innecesaria, debido a que el motor sabe qué condiciones podrían cambiar dependiendo de los hechos que se modifican, y solo son estas condiciones las que son evaluadas [31]. Este algoritmo es utilizado por motores de reglas como Oracle, ILOG JRules, JBoss Rules, Blaze Advisor, Biz Tlak Serve rente otros Que un sistema de gestión de reglas de negocio (BRMS). Un sistema de gestión de reglas de negocio, más conocido comúnmente por sus siglas en inglés BRMS (Business Rules Management System), es un desarrollo de aplicaciones integrado para el mantenimiento y la ejecución de plataforma. Permite a las organizaciones definir, implementar, monitorear y mantener la lógica de decisión muy variable utilizado por los sistemas operativos. Esta lógica de decisión también se conoce como "reglas de negocio", se puede pensar en las sentencias condicionales utilizados en actividades tales como la fijación de precios, suscripción, aprobación de elegibilidad, recomendaciones de productos, y las determinaciones de procesamiento directo frente a la intervención manual (por ejemplo, las reclamaciones de seguros ). Las reglas de negocio se encuentran normalmente dentro del código de la aplicación en forma de declaraciones if-thenelse, o pueden ser definidos en los modelos de procesos. También se pueden almacenar en la documentación (por ejemplo, manuales de procedimientos) pueden ser incluso los indocumentados [33]. Un BRMS permite que la lógica de decisión pueda ser centralizada y gestionada como un activo de la empresa, para que pueda ser fácil de entender, mantener y 62

63 reutilizar toda la organización. Según las reglas de externalización del código, los expertos de negocios pueden participar más directamente en la definición, mantenimiento y gestión de la lógica de decisión, reduciendo la cantidad de tiempo y esfuerzo necesario para actualizar los sistemas de producción, y el aumento de la capacidad de la organización para responder a los cambios en el entorno empresarial. Un BRMS incluye tres componentes principales [33]: REPOSITORIO DE LA REGLA: permite que las reglas se gestionen por separado de los sistemas que los utilizan, por lo que es más fácil de entender y actualizar la lógica de decisión, junto con las reglas de la consolidación de diferentes aplicaciones y almacenamiento de información para que puedan compartir y reutilizar toda la organización. HERRAMIENTAS DE USUARIO: proporciona la información y línea de negocio con funcionalidad para definir y gestionar la lógica de decisión, mientras que también apoya la colaboración entre ellas para el desarrollo y mantenimiento de aplicaciones. Las herramientas BRMS deben ofrecer entornos específicos y capacidades para satisfacer las necesidades de las diversas funciones técnicas y no técnicas que intervienen en el ciclo de vida de la gestión de gobierno. EL MOTOR DE TIEMPO DE EJECUCIÓN: permite a los sistemas de producción acceder y ejecutar la lógica de decisión gestionada dentro de los BRMS, el "motor de reglas" permite que las reglas complejas relacionadas entre sí puedan ser ejecutadas sobre la base de proceso específico o contexto de la transacción, utilizando una combinación de entradas de datos, conjuntos de normas aplicables y algoritmos de ejecución con el fin de proporcionar salidas de nuevo a la invocación del sistema solicitante [33]. Mediante la implementación de un BRMS, una organización es capaz de hacer frente eficazmente a los problemas asociados con la lógica de decisión. La organización de las ganancias visibles y el acceso a las reglas de negocio junto con la capacidad de definir con mayor facilidad y automatizar las decisiones en los sistemas operativos. Además, un BRMS permite que los sistemas se comporten con más inteligencia, precisión y coherencia BRMS: Reglas Más Sintonizadas con el Negocio. Con un sistema BRMS las organizaciones no sólo pueden mejorar la automatización de la toma de decisiones, sino que también contar con una solución que les ayude a hacer más dinámica y sencilla las modificaciones a las 63

64 reglas de negocio. Así mismo, se complementa y potencia las herramientas de inteligencia de negocios [33]. Las reglas de negocios son un componente clave en cómo se toman las decisiones en una empresa. En efecto, cada vez que se toma una decisión dentro de una organización es porque se ha consultado reglas definidas, las cuales en muchos casos se encuentran escritas en manuales de políticas que los responsables de decisiones deben conocer para desarrollar su gestión cotidiana. Así, las transacciones son completadas por personas basándose en el conocimiento formal o informal (documentado) de las reglas y políticas de negocio de su organización. En otros casos, las transacciones son conducidas por reglas de negocios automatizadas, las cuales son confiadas a sistemas de codificación tradicionales o a través de lo que hoy se conoce como un Sistema de Gestión de Reglas de Negocio (BRMS) o Business Rules Management System [33] Con la Lógica del Cambio Los motores de BRMS normalmente están embebidos en aplicaciones verticales de la empresa, tales como los que manejan suscripciones, préstamos, tareas por programar u otras acciones complejas que requieran siempre alguna participación humana [33]. Las ventajas son importantes, especialmente cuando se trata de hacer cambios. Esto significa que, más que llamar por teléfono a los encargados de informática, las personas del área de negocios pueden trabajar ellos mismos en los cambios que consideren necesarios, porque tienen el control directo de las reglas. Como resultado, se experimenta una reducción de los costos de mantenimiento y una mayor confianza en que las reglas de negocio se ejecutan de acuerdo a lo previsto por la gerencia. Tradicionalmente, los analistas del negocio tenían una relación mucho más distante con las aplicaciones de la empresa. Incluso si ellos deseaban realizar un cambio, con aplicaciones nuevas o modificar las ya existentes, hacían una petición al departamento de informática, en donde muchas veces ni siquiera se alcanzaba a comprender cabalmente lo que se esperaba, redundando todo en una serie interminable de reuniones para lograr los objetivos. En este escenario, los desarrolladores comenzaban a escribir el código, construyendo reglas de negocio dentro de los componentes de software, corriendo en un servidor de aplicaciones o como parte de los procedimientos almacenados en una base de datos. Luego el equipo de desarrollo probaba el código y los analistas del negocio lo volvían a testar, rechazándolo posteriormente, haciendo nuevos cambios para llegar, 64

65 siempre en un tiempo mayor al esperado, a un punto de acuerdo. Y eso sucede en muchas organizaciones hasta el día de hoy [33] Creando Reglas Con un sistema BRMS, los analistas del negocio determinan y escriben la lógica del negocio. Todo lo que requieren es escribir una regla. Normalmente, una regla de negocio se expresa, con un Si, es decir, si existen tales condiciones, Entonces deben ejecutarse tales opciones y/o acciones o bien en caso contrario, ejecutarse tales otras. La relación entre esas condiciones y las acciones a tomar crea una regla de negocio, la cual puede o no estar relacionada también con otras reglas. Un sistema BRMS permite que los analistas del negocio puedan ver y entender las reglas sin tener que depender del departamento de informática para realizar las modificaciones. De esta forma, un sistema BRMS va creando una solución, en la cual se pueden ir incorporando reglas constantemente y hasta que sea posible. La idea fundamental es que cambiando los datos y condiciones se modifica el modo de ejecución y la interacción entre reglas, reduciendo, posteriormente, la intervención humana en la toma de decisiones. Ejemplos típicos de estos casos son las reglas que determinan aprobaciones de préstamos, pólizas de seguros, selección de proveedores para envíos, etcétera [33]. En términos de costos, un sistema BRMS puede significar ahorrar costos en la gestión del cambio al interior de la organización, aunque eso no significa que no haya que invertir en el desarrollo del sistema mismo y en entrenamiento y capacitación de los usuarios. Tampoco es fácil evaluar a priori cuánto tiempo tomará escribir las reglas de negocio, porque eso dependerá del volumen que se determine en el momento de desarrollarse el sistema, siendo lo más probable que el plazo se extienda a las ideas preconcebidas. Por otra parte, los analistas del negocio pueden enfrentar algunas dificultades en el desarrollo del sistema, por lo cual muchas veces se hace imprescindible la participación de la alta gerencia BI y BRMS: Una Unión Fructífera Históricamente, se ha considerado la Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) y los sistemas BRMS como soluciones de análisis y automatización usadas en distintos niveles al interior de las organizaciones. Sin embargo, hoy comienzan a explorarse nuevas posibilidades al hacerlas trabajar en forma conjunta. BRMS brinda tecnología que contribuye a codificar la lógica del negocio en una forma externa a las aplicaciones. Al mismo tiempo, las reglas de negocio 65

66 automatizadas brindan a las organizaciones mayor agilidad en la creación y cambios de dicha lógica, la cual se encuentra en constante evolución. La BI, en tanto, ayuda a entender los datos transaccionales de las organizaciones, incluyendo las transacciones efectuadas por un sistema de reglas de negocio. Operando unidas estas dos soluciones, sin embargo, pueden agregar capacidades significativas a la BI tradicional. Así, utilizando inteligencia de negocios basada en un sistema de BRMS, podrían cambiarse las políticas para modificar la asociación de determinadas reglas y contarse con mejores elementos para analizar el negocio. Por ejemplo, si la aprobación de una solicitud está asociada -entre otros factores- al valor del dólar, al cambiarse esa regla y su asociación, podría irse a la base de datos histórica de las transacciones de un período determinado y conocer cuánto influyó esa variable en la demanda real y las aprobaciones que se cursaron [33]. Un buen sistema de BRMS puede hacer algo que la mayoría de las herramientas de BI no pueden realizar. Cuando el BRMS toma una decisión (como por ejemplo aprobar una solicitud de un producto o crédito) añade información que describe cómo o por qué se tomó la decisión. Con ella aporta un elemento crítico para justificar o entender una decisión, yendo más allá del tradicional aprobado o rechazado y entregando mejores condiciones para el análisis, entender e incluso archivar reglas y referencias para el futuro. De esta forma, las organizaciones pueden superar la brecha entre cómo se cree que deben tomarse las decisiones y cómo son tomadas en la realidad. Otra ventaja es que la inteligencia de negocios basada en un sistema BRMS provee a la organización de un conjunto de reglas de negocio bien definidas y que pueden ser utilizadas en última instancia no sólo para analizar tales decisiones, sino también para reducir el costo y el riesgo asociado a la propia automatización de las decisiones [33]. En la tabla 3 analizaremos los motores de reglas de negocio en sus entorno de desarrollo, el algoritmo que implementa este motor, con que lenguaje es compatible, las características generales del motor y su licenciamiento. 66

67 Tabla 3: Análisis de motores de reglas de negocio [34] Nombre Motor Oracle Business Rules Open Rules Análisis de motores de reglas de negocios. Entorno de desarrollo Algoritmo Rule Author, Rule SDK, Rules Engine Ciclo de inferencia Repositorio basado en un conjunto jerárquico de libros y hojas de cálculo Todas las reglas son ejecutadas una a una en el orden que fueron ubicadas en las tablas de reglas Compatibilidad y plataforma > Jar embebido > Decision Service Características generales Alto Rendimiento Hilo de ejecución para una arquitectura en paralelo Agilidad Método Java Rule validator Como aplicación web Rule testing Rule learner Licenciamiento Open Source GNU General Public License (GPLv2) Como servicio Web Rule solver Flow Engine NxBRE JBoss Rules Basado en RuleML a su vez basado en XML. Eclipse (plugin).net de Microsoft Inference Engine Algoritmo RETE optimizado para sistemas orientados a objetos Multiples plataformas (basado en java) 2 formas de ejecución (motor de inferencia y motor de flujo). Incluye BRMS web. LGPL (Lesser General Public License) Open Source Servicios Web Gestor de desarrollo Blaze Advisor IDE integrado de Blaze Advisor Algoritmo RETE Multiples plataformas (basado en java) BizTalk Server Business Rule Composer Algoritmo RETE Plataforma Windows. 67 Almacen de reglas. Aplicación de mantenimiento de reglas. reglas de negocio invocadas desde procesos de integración en BTS o desde aplicaciones desarrolladas en.net Licencia comercial, pertenece a Fair Isaac. Licencia comercial, pertenece a microsoft.

68 7.6. Metodologías para implementar BRMS Para la implementación de las BRMS existen muchas técnicas que a continuación se mencionan Agile business rules development (ABRD) Es una metodología que provee un framework al que el equipo de trabajo puede adaptarse para satisfacer las necesidades de sus proyectos de reglas de negocio. Esta soporta todo el ciclo de vida de las reglas, desde su descubrimiento hasta su gobernabilidad, usando un agil enfoque iterativo. Las actividades de ABRD se dividen en cinco categorías descritas a continuación. Cada una de estas se ejecutan varias veces [35]. Rule Discovery (Descubrimiento de reglas) Rule Analysis (Análisis de reglas) Rule Design (Diseño de reglas) Rule Authoring (Creación de reglas) Rule Validation (Validación de reglas) Rule Deployment (Despliegue de reglas) Como todas las metodologías agiles, en ABRD las reglas como otros elementos de software son desarrollados incrementalmente. En ABRD, el ciclo de vida de todo el proceso no puede ser seguido en cada iteración. En lugar de esto, ocurren una serie de ciclos muy cortos entre las fases, con el conjunto de reglas evolucionando gradualmente [35]. Existen cinco ciclos par el ABRD que son los siguientes 1. Harvesting, la actividad de recolectar reglas de negocio. 2. Prototyping, esta actividad permita la entrada de las reglas de negocio al BRMS. 3. Building, la actividad de la construcción de un sistema de trabajo que represente las reglas de negocio de la organización. 4. Integrating, la actividad de la implementación de las reglas en un entorno de ejecución adecuado para las pruebas. 5. Governance, la actividad de monitoreo, mantenimiento y mejora de las reglas de negocio. 68

69 Semantic of business vocabulary and business Rules (SBVR) Es una especificación disponible públicamente en el Object Management Group (OMG) pretende ser la base para un lenguaje natural formal y detallada declarativa de una entidad compleja, tal como un negocio. SBVR tiene la intención de formalizar la complejidad de las normas de cumplimiento, tales como normas de funcionamiento para una empresa, la política de seguridad, el cumplimiento de normas o reglas de cumplimiento reglamentario. Estos vocabularios formales y las reglas pueden ser interpretados y utilizados por los sistemas informáticos. SBVR permite la producción de vocabulario y reglas de negocio, el vocabulario, más reglas constituyen un modelo de dominio compartido con la misma potencia expresiva de las lenguas estándar ontológicas. SBVR permite hacer accesibles las reglas de negocio a las herramientas de software, incluyendo herramientas que apoyan los expertos en negocios en la creación, la búsqueda, validación y gestión de reglas de negocio, y herramientas que apoyan los expertos en tecnología de la información en la conversión de las reglas de negocio en las normas de aplicación para los sistemas automatizados [36]. SBVR define el vocabulario y las reglas para la documentación de la semántica del vocabulario de negocios, datos de negocios, y reglas de negocio, así como un esquema de XMI para el intercambio de vocabularios de negocio y reglas de negocio entre las organizaciones y entre las herramientas de software [37]. SBVR proporciona capacidades para definir el significado de una palabra o una declaración. También proporciona capacidades flexibles para unir la expresión (cosas que se usan para comunicarse, tales como texto, sonido, gestos) con su significado, donde una expresión puede tener múltiples significados, y un concepto puede tener múltiples expresiones [37]. SBVR ofrece un rico marco para el razonamiento sobre el significado de negocios, representación y expresión. Uno de los conceptos estructurales clave de SBVR es el de una comunidad. Una "comunidad semántica", define el significado de negocios, mientras que una "comunidad lingüística", utiliza un vocabulario determinado para representar el significado de negocios [36] The business motivation model (BMM) El business motivation model (BMM) es un metamodelo de conceptos esenciales para la gestión de negocios. Este metamodelo se publicó por primera vez por el BRG en el año 2000, bajo el título Organizing Business Plans ~ The Business Rules Motivation Model, Se actualizó en 2005 con un nuevo título The Business Motivation Model - Business Governance in a Volatile World [38]. 69

70 El BMM en la arquitectura de la empresa proporciona un esquema y una estructura para el desarrollo, comunicación y gestión de planes de negocio de una manera organizada. En concreto, el modelo de motivación empresarial hace todo lo siguiente [38]: Identifica los factores que motivan el establecimiento de planes de negocios. Identifica y define los elementos de los planes de negocios. Indica cómo todos estos factores y elementos se relacionan entre sí Predictive model markup language (PMML) El Predictive Model Markup Language (PMML), es un lenguaje de marcado basado en XML desarrollado por el Data Mining Group (DMG) para proporcionar una forma para que las aplicaciones relacionadas con la definición de modelos de análisis predictivo y minería de datos y compartir los modelos entre las aplicaciones compatibles con PMML. PMML proporciona a las aplicaciones un método independiente del proveedor de la definición de modelos para que las cuestiones de propiedad e incompatibilidades ya no son una barrera para el intercambio de modelos entre aplicaciones. Permite a los usuarios desarrollar modelos dentro de la aplicación de un fabricante y utilizar aplicaciones de otros proveedores para visualizar, analizar, evaluar o utilizar los modelos. Anteriormente, esto era muy difícil, pero con PMML, el intercambio de modelos entre las aplicaciones compatibles es sencillo [39]. PMML sigue una estructura intuitiva para describir un modelo de minería de datos, ya sea una red neuronal artificial o de un modelo de regresión logística. Secuencialmente, puede ser descrito por los siguientes componentes [39]. Header (Encabezado): Contiene información general sobre el documento PMML, como información de derechos de autor para el modelo, descripción, e información acerca de la aplicación que se utiliza para generar el modelo, como el nombre y versión. También contiene un atributo de una marca de tiempo que puede ser usado para especificar la fecha de creación de modelos. Data dictionary (Diccionario de datos): Contiene definiciones para todos los campos posibles utilizados por el modelo. Es aquí donde un campo se define como continuo, categórico u ordinal. Dependiendo de esta definición, los rangos de valores adecuados se definen entonces como el tipo de datos (tal como, cadena o doble). 70

71 Data transformations (Transformaciones de datos): Las transformaciones permiten el mapeo de los datos de usuario en una forma más conveniente para ser utilizado por el modelo de minería. Model (Modelo): Contiene la definición del modelo de minería de datos Análisis de comunidades BRM Las comunidades y foros son un espacio que sirve para personas que desean discutir algún tipo de tema con el resto del mundo. Estos espacios desde hace mucho tiempo se han vuelto el libro de respuestas para muchas personas ya que brindan soluciones y despeja inquietudes a problemas del tema de interés relacionado. Es por esto que se han investigado una serie de comunidades y foros de nuestro tema vinculado. Este es un tema tecnológico muy complicado ya que en nuestro país apenas las empresas está conociendo, es por esto que en nuestra investigación brindamos una seria de comunidades y foros para quienes deseen comunicarse, y brindar ideas y obtener soluciones de personas expertas en el tema. Esta comunidad fue creada con el fin de obtener un lugar en línea, fomentada por expertos en la evolución de las tendencias de datos, información, reglas de negocio, arquitectura empresarial y gestión del conocimiento. Los comentaristas de editoriales se encuentran entre los más reconocidos en la industria7. Esta comunidad trabajo alrededor del siguiente slogan. En el Foro se puede ver todos los principales proveedores en un solo lugar al mismo tiempo 7 71

72 El foro, ahora con sus 15º año, es la primera conferencia dedicada a las reglas de negocio. En este espacio se puede informar sobre cómo su organización puede hacer frente a los rápidos cambios, la personalización masiva, y el cumplimiento de una forma escalable, de manera trazable y manejable. Su empresa pasa por cambios todo el tiempo y más rápido cada día. Entrar en nuevos mercados, presentación de nuevos productos, cumplir con las nuevas regulaciones, hacer nuevos acuerdos y proveedores, cambio de dirección del negocio a través de funciones, adquisiciones, alianzas y desinversiones. Están sus sistemas y procedimientos de mantenerse al día? Reglas de Negocio Foro 2012 ofrecer los conocimientos y tecnologías que necesita para crear una organización ágil, el control de sus reglas de negocio y las decisiones operativas. Esto es exactamente lo que necesita para satisfacer los desafíos del mercado y la gobernanza, y la recuperación de la unidad y el crecimiento8. Modern Analyst tiene una visión clara: Para construir la comunidad y la última línea del portal de recursos para los analistas de negocios y analistas de sistemas, se requiere sea capaz de encontrar los recursos de la más alta calidad y asesoramiento relacionados con la profesión de análisis. El foro está diseñado para ofrecer las herramientas, recursos e información. Sin embargo, no hay ninguna persona o grupo de personas que posee todos los conocimientos relacionados con el análisis de negocios o de análisis de sistemas. La comunidad de analistas de negocios profesionales y analistas de sistemas tienen las llaves de este conocimiento. El foro está diseñado para personas con experiencia en el tema de analista de negocios, analista de sistemas, arquitecto funcional, de diseño, etc. Donde hacen que esta comunidad sea posible9. Utilizando los proyectos comunitarios de JBoss se pueden construir aplicaciones reales de las empresas sobre la base de las últimas tecnologías. Pero qué

73 pasa si usted encuentra algo que necesita ser reparado o tiene una nueva característica para sugerir? Al participar con las comunidades de los proyectos usted puede dar información, mejorar la documentación, revisar el código y presentar características de nuevos parches siempre que sea necesario. Respondiendo a las preguntas de los usuarios o participar en debates sobre el desarrollo es también una gran manera de construir una reputación para la colaboración y la experiencia en su campo. No importa cuál sea el nivel de habilidad, lo que contribuye a los proyectos puede ser muy gratificante y una gran experiencia de aprendizaje. En esta comunidad te encontrarás con un montón de desarrolladores inteligentes y apasionados que están obligados a crear lo mejor posible en el middleware de código abierto10. SAP Community Network es la red social profesional de SAP, que organiza conexiones entre clientes, partners, empleados y expertos de SAP. Estas comunidades tienen una función integral en el ecosistema de SAP. Los miembros usan el poder de las redes sociales para aprovechar una amplia red de pares con el fin de obtener consejos y conocimientos para resolver sus problemas de negocios. Permite compartir información y experiencias con profesionales experimentados de SAP sobre cómo usar datos con eficacia para enfrentar problemas reales de negocios y tomar decisiones informadas11. La comunidad Oracle Business Rules permite tener contacto con personas expertas en el tema, que ofrecen información y herramientas para solucionar dudas para usuarios de Business Rules para ser más ágil su empresa. Oracle Business Rules ofrece rendimiento ligero para productos de reglas que se ocupa de los requisitos de agilidad, control del negocio, y transparencia. Esto hace parte de Fusion Middleware y se integra perfectamente en toda la suite Oracle

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