Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.4
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pp.171-178
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2009
Recently, a combination of Business Process Management (BPM) and Service Oriented Architecture (SOA) is being recommended as the best approach for automating large business systems. And the need to create meaningful information from daily operational data is increased today. In this paper, we propose a methodology for automating business processes based on the BPM-SOA convergence trend and verify the methodology by implementing the project management business process. BPM-SOA convergence provides higher extensibility and productivity due to the loosely coupled system construction and maintenance. The system has good properties for frequent process changes and reuse of duplicate processes. We then analyze extensibility of the system as new business processes are added to the existing system. We finally analyze the data generated by BPM by using SAP business intelligence to support management's decision making and strategy. Business intelligence provides not only useful data for business decisions but also chance to optimize the business processes.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.4
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pp.533-538
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2015
Collective intelligence is related to several areas such as sociology, business administration, political science, and computer science. This paper can be classified as a product of social engineering of the era of liberal arts and science convergence, fusion, consilience. Members today have higher need for self-actualization and contribution. As the business is changing fast and getting more complicated, a mechanism of natural science is necessary in social organization. The mechanisms of collective intelligence are composed of divergence process and convergence process. And the seven steps were designed that the first letter of each steps leads to 'PROCESS'. When implemented by applying the procedures that reflect the opinions of members throughout this paper, there are members who participated in the decision-making process will contribute to actively participate in the decision when to run, and specific tools and techniques in online communities are for future studies.
As the interest in business interest is increased, data mining is increasingly used in BI as the core technique. To support Business Intelligence in e-business environment, the integrated data mining system which included in various mining operations should be able to flexibly integrate with database system and also it must provide the easy and efficient interface to implement the marketing process in various business applications. In this paper, we have implemented the EC-DaMiner system to support business intelligence in e-business area. The implemented system can be integrated with the conventional database system with the standard interface. Business applications can use MQL mining query language to discover the rules and mining result is modeled in marketing database, and the EC-DaMiner system make the implementation of business marketing process more easy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.1
no.1
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pp.33-51
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2007
There are two newly emerging research issues in the enterprise information systems literature. One is the scalability issue for rapidly increasing choreographic volumes between interrelated organizations. The other is the business intelligence issue for traceable and monitorable business processes and services interchanging e-Business data and applications across organizations. Based upon these emerging issues, through a functional extension of the ebXML technology we have developed a process-driven e- Business service integration (BSI) system, which is named ‘e-Lollapalooza’. It consists of three major components ? the Choreography Modeler coping with the processdriven collaboration issue, the Runtime & Monitoring Client for coping with the business intelligence issue and the EJB-based BSI Engine coping with the scalability issue. This paper particularly focuses on the e-Lollapalooza’s development aspects for supporting the ebXML-based choreography and orchestration among the engaged organizations in a process-driven multiparty collaboration for e-Logistics and e- Commerce services. Here, it is fully deployed in an EJB-based middleware computing environment for e-Logistics process automation and B2B choreography.
In addition to the 4th Industrial Revolution and Industry 4.0, the recent megatrends in the ICT field are Big-data, IoT, Cloud Computing, and Artificial Intelligence. Therefore, rapid digital transformation according to the convergence of various industrial areas and ICT fields is an ongoing trend that is due to the development of technology of AI services suitable for the era of the 4th industrial revolution and the development of subdivided technologies such as (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), and RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI). This study aims to integrate and advance various machine learning services of infrastructure-side GPU, CDA (Connected Data Architecture) framework, and AI based on mass distributed Abyss storage in accordance with these technical situations. Also, we want to utilize AI business revenue model in various industries.
Recently, the importance of visual analytics has been recognized in the field of business intelligence. From the view of business intelligence, visual analytics aims for acquiring valuable insights for decision making by interactively visualizing a variety of business information. In this paper, we propose a treemap-based method for visualizing work-sharing relationships among business process performers. A work-sharing relationship is established between two performers who jointly participate in a specific activity of a business process and is an important factor for understanding organizational structures and behaviors in a process-centric organization. To this end, we design and implement a treemap-based visualization tool for representing work-sharing relationships as well as basic hierarchical information in business processes. Finally, we evaluate usefulness of the proposed visualization tool through an operational example using XPDL (XML Process Definition Language) process models.
Purpose: The role of salespersons' emotions in effective selling behavior garners attention among scholars and practitioners. Previous studies have investigated the effects of emotional intelligence and emotional labor on sales success separately. However, to understand the whole process, the relationships among salespersons' cognition, emotions, and behaviors should be considered simultaneously. Accordingly, we uniquely examined how salespersons' emotional intelligence (emotional antecedent) and customer orientation (cognitive antecedent) influence their emotional labor (deep acting vs. surface acting), adaptive selling behavior, and the selling results in the retail environment. Research design, data, and methodology: To improve methodological rigor, we used the dyadic approach. We measured 182 salespersons' emotional intelligence, customer orientation, and emotional labor, and 364 customers assessed the salespersons' adaptive selling behavior and selling results in the insurance and duty-free department retailing sectors. Result: The findings suggest that salespersons' customer orientation and emotional intelligence relate to deep-acting of emotional labor, affecting their adaptive selling behavior and relationship quality with customers. Conclusions: As for managerial implications, sales managers may well consider emotional intelligence levels when selecting salespersons in the retail industry. Additionally, practical training programs are required to cultivate customer orientation, emotional intelligence, and deep acting while performing emotional labor.
Business intelligence (BI) is a process for turning data into insights that inform an organization's strategic and tactical decisions. BI aims to give decision-makers the information they need to make better decisions Patient safety analysis, illness surveillance, and fraud identification are just a few healthcare decision-making processes that can be supported by data mining. Thus, the purpose of the current research is to outline the need if BI as an essential factor in the healthcare sector by reviewing various scholarly materials and the findings. The present author conducted one of the most famous qualitative literature approach which has been called as PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) statement. The selecting criteria for eligible prior studies were estimated by whether studies are suitable for the current research, identifying they are peer-reviewed and issued by notable publishers between 2017 and 2022. According to the result based on the PRISMA analysis, BI plays a vital role in the healthcare sector and there are four business intelligence factors (Data, Analytic, Reporting, and Visualization) that will ensure that the healthcare sector provides the right healthcare services to the customers to be addressed in this section include; data, analytics, reporting, and visualization.
This paper theoretically derives an algorithm to discover a new type of social networks from workflow models, which is termed workflow-based social network intelligence. In general, workflow intelligence (or business process intelligence) technology consists of four types of techniques that discover, analyze, monitor and control, and predict from workflow models and their execution histories. So, this paper proposes an algorithm, which is termed ICN-based workflow-based social network intelligence discovery algorithm, to be classified into the type of discovery techniques, which are able to discover workflow-based social network intelligence that are formed among workflow performers through a series of workflow models and their executions, In order particularly to prove the correctness and feasibility of the proposed algorithm, this paper tries to apply the algorithm to a specific workflow model and to show that it is able to generate its corresponding workflow-based social network intelligence.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2007.11a
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pp.267-272
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2007
One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching fur expanding results from an exact matching engine to query the OWL MIT Process Handbook. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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