Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Šimečková, Lenka | |
dc.contributor.author | Brada, Přemysl | |
dc.contributor.author | Pícha, Petr | |
dc.date.accessioned | 2022-03-28T10:00:24Z | - |
dc.date.available | 2022-03-28T10:00:24Z | - |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.citation | ŠIMEČKOVÁ, L. BRADA, P. PÍCHA, P. SPEM-Based Process Anti-Pattern Models for Detection in Project Data. In 46th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA 2020). Piscataway: IEEE, 2020. s. 89-92. ISBN: 978-1-72819-532-2 | cs |
dc.identifier.isbn | 978-1-72819-532-2 | |
dc.identifier.uri | 2-s2.0-85096571493 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/47229 | |
dc.description.abstract | Detekce potíží projektů a nedostatků v jejich řízení je častou potřebou v oblasti projektového řízení a zlepšování procesu. Ideálně je taková detekce prováděna na základě dat dostupných v nástrojích řízení projektů. Procesní anti-vzory popisují právě tyty potíže a nedostatky, jsou ale zachyceny typicky ve formě určené k použití lidmi v projektovém řízení což vede k nejednoznačné interpretaci. Formalizované modely by přitom napomohly datově orientované detekci anti-vzorů. V tomto příspěvku ukazujeme, jak je možné anti-vzory modelovat na základě Software & System Process Engineering Metamodel (SPEM) a následně, jak je možné takovéto modely transformovat do podoby dotazů nad projektovými daty. Tento přístup je implementován v podobě rozšiřujícího modulu nástroje Eclipse Process Framework Composer. | cs |
dc.format | 4 s. | cs |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | en | en |
dc.publisher | IEEE | en |
dc.relation.ispartofseries | 46th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA 2020) | en |
dc.rights | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. | cs |
dc.rights | © IEEE | en |
dc.subject | softwarový proces | cs |
dc.subject | anti-vzor | cs |
dc.subject | model | cs |
dc.subject | SPEM | cs |
dc.subject | analýza dat | cs |
dc.subject | transformace | cs |
dc.title | SPEM-Based Process Anti-Pattern Models for Detection in Project Data | en |
dc.title.alternative | Modely procesních anti-vzorů založené na SPEM pro detekci v projektových datech | cs |
dc.type | konferenční příspěvek | cs |
dc.type | ConferenceObject | en |
dc.rights.access | restrictedAccess | en |
dc.type.version | publishedVersion | en |
dc.description.abstract-translated | A common need in software project management and process improvement is to detect the occurrence of project mishaps and management mistakes, if possible based on data available from project management and development tools. Process anti-patterns describe such re-occurring problems in textual form intended for human consumption, and the lack of their unambiguous, formalized models hinders their detection in project data. This paper discusses how process anti-patterns can be modeled using Software & System Process Engineering Metamodel (SPEM) and describes an approach to transform such models into queries over data of actual software projects. An implementation of the approach in the form of Eclipse Process Framework Composer plug-in is also presented. | en |
dc.subject.translated | software proces | en |
dc.subject.translated | anti-pattern | en |
dc.subject.translated | model | en |
dc.subject.translated | SPEM | en |
dc.subject.translated | data analysis | en |
dc.subject.translated | transformation | en |
dc.identifier.doi | 10.1109/SEAA51224.2020.00024 | |
dc.type.status | Peer-reviewed | en |
dc.identifier.document-number | 702094100013 | |
dc.identifier.obd | 43930570 | |
dc.project.ID | SGS-2019-018/Zpracování heterogenních dat a jejich specializované aplikace | cs |
Appears in Collections: | Konferenční příspěvky / Conference Papers (KIV) OBD |
Files in This Item:
File | Size | Format | |
---|---|---|---|
simeckova.pdf | 166,07 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/47229
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.