Integração Semântica de Regras de Negócio e Modelos Conceituais Ontologicamente Bem-Fundamentados

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1 Integração Semântica de Regras de Negócio e Modelos Conceituais Ontologicamente Bem-Fundamentados Mauro Lopes Departamento de Informática Aplicada (DIA) Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) Universidade Federal do Rio de Janeiro (UNIRIO) mauro.lopes@uniriotec.br Orientadores: Fernanda Baião e Sean Siqueira fernanda.baiao@uniriotec.br, sean.siqueira@uniriotec.br Proposta de Dissertação de Mestrado Ingresso: 2009 Conclusão prevista: Março de 2011 Etapa concluída: Defesa de Proposta Resumo. A modelagem de um domínio pode contemplar diversos aspectos, explicitando facetas diferentes da realidade. Por isso, estas representações não apresentam informações sobre o mundo de forma completa, e a integração entre diferentes perspectivas se torna crucial para criar modelos de domínio mais abrangentes, corretos, sem ambigüidade ou contradições. Um modelo conceitual ontologicamente bem-fundamentado é semanticamente rico, completo e correto, representando a estrutura do que está a nossa volta. Regras de negócio apresentam uma visão dinâmica de como algo deve se comportar. Este trabalho propõe encontrar uma forma de integrar semanticamente estas duas representações, uma estrutural e estática, outra comportamental e dinâmica, visando criar modelos que representem o mundo da forma mais completa possível, partindo destas duas visões. Palavras chave: integração semântica, regras de negócio, ontologias, modelagem conceitual, modelos conceituais ontologicamente bemfundamentados.

2 1. Introdução Existem várias formas de modelar o mundo a nossa volta: por exemplo, a estrutura do mundo no formato de classes e relacionamentos entre eles: um diagrama entidaderelacionamento [Chen, 1976]; a dinamicidade do mundo advinda do encadeamento de atividades que produzem um resultado: um modelo de processos de negócio [Jacobson et al apud Iendrike, 2003]; ou até as restrições que definem o comportamento deste domínio: uma regra de negócio [BRG, 2000]. Esses elementos representam visões diferentes do mundo, deixando certos aspectos do domínio de fora, dependendo do meta-modelo adotado. Tais representações, ou modelos, são cruciais para os Sistemas de Informação, uma vez que deles depende o alinhamento dos SI com a realidade onde eles se encontram. A integração entre elementos dos diversos modelos visa uma representação mais completa da realidade, englobando vários de seus aspectos, buscando evitar representações ambíguas ou incompletas do domínio estudado. Modelos conceituais ontologicamente bem-fundamentos se apresentam como uma solução para representar o mundo de forma mais correta e completa. Uma fonte rica de informações são as Regras de Negócio, que apresentam a forma em que os elementos de uma organização, ou de um domínio, se comportam, assim como regras que os regem. A integração semântica destas duas visões do mundo resultaria em um modelo correto e completo, devido às informações contidas em Regras de Negócio, não representadas em modelos conceituais ontologicamente bem-fundamentados, aumentando sua riqueza semântica. Tal integração, no entanto, não é trivial, sendo necessário identificar as diversas relações possíveis entre os elementos de cada visão e a melhor forma de representação da visão integrada, para que a construção do modelo seja feita de forma apropriada e ontologicamente bem-fundamentada. Este trabalho visa propor um meta-modelo de integração entre modelos estruturais (em especial os modelos conceituais de dados ontologicamente bem fundamentados) e comportamentais (em especial as regras de negócio), assim como uma linguagem de representação adequada. A seção 2 apresenta a fundamentação teórica; a seção 3 caracteriza a contribuição deste trabalho; seção 4 informa o estado atual do trabalho; seção 5, trabalhos relacionados;e seção 6, as avaliações de resultado. 2. Fundamentação teórica 2.1. Regras de Negócio Segundo [BRG, 2000], regra de negócio é uma declaração que define ou restringe algum aspecto de uma organização, sendo atômicas, de forma que não podem ser divididas. Tem como objetivo afirmar a estrutura de um negócio ou controlar ou influenciar o comportamento deste. Dessa forma, é possível afirmar que regras de negócio podem ser usadas em conjunto aos modelos de processos, ajudando a defini-los. Segundo [BRG, 2000], regras de negócio são divididas entre os seguintes tipos: Structural Assertion ou Sentença Estrutural, uma conceituação ou afirmação definida de um fato que expressa algum aspecto estrutural de uma organização. Engloba os termos e fatos que envolvem esses termos (exemplo: Gerente é um Empregado.); Action Assertion ou Sentença de Ação, uma afirmação de uma regra ou condição que limita ou

3 controla as ações dentro de uma organização (exemplo: Avaliação de Empregados é realizada por Gerente do Setor de Empregado.); e Derivation ou Derivação, uma afirmação de um conhecimento que é derivado de outro conhecimento dentro da organização (exemplo: Bônus de Gerente é calculado a partir Período Contratado multiplicado por um quarto de salário mínimo.) Linguagens de representação de Regras de Negócio Com o objetivo de representar as regras de negócio, linguagens foram desenvolvidas, dentre elas a SBVR (Semantics of Business Vocabulary and Rules) [OMG, 2008], cuja proposta é ser uma linguagem mais próxima dos modeladores de negócio por se basear em um inglês estruturado, com um conjunto de palavras reservadas para estruturar uma frase de uma regra de negócio. A SBVR propõe vocabulário e um conjunto de regras para documentar termos, fatos e regras de negócio, e adota a definição de regra de negócio presente em [BRG, 2000]. Dessa forma, o uso conjunto da definição de regras de negócio em [BRG, 2000] e a SBVR é vantajosa. Regras de negócio possuem um vocabulário específico das pessoas envolvidas no negócio. Um vocabulário de um negócio deve possuir definições de um entendimento compartilhado por uma comunidade de pessoas de negócio sobre os artefatos que manipulam. A SBVR usa designações e formas de expressão exatamente como estão definidas em um vocabulário. Um conjunto de itens é usado para construir frases em SBVR: termos, representando conceitos; nomes, representando um indivíduo de um conceito; verbos, representando um fato; palavras-chave, representando estruturas definidas dentro da SBVR para tratar elementos específicos de regras de negócio. Palavras-chave são divididas entre quantificação, operações lógicas e operações modais, assim como palavras-chave usadas para apoiar a construção das regras de negócio, por exemplo, artigos e preposições Ontologias e linguagens de representação [Borst, 1997] disse que ontologias são definidas como uma especificação formal de uma conceitualização compartilhada. As ontologias são divididas em classificações diferentes como apresentadas em [Guarino, 1997]: ontologias de alto nível, ontologias de domínio, ontologia de tarefas, ontologias de aplicações. Conceitos e relações presentes em ontologias diferentes, não necessariamente de tipos diferentes, podem ser reutilizadas e compartilhadas. Em [Baião et al. 2008, 2010] é discutido que linguagens voltadas para a web semântica, que representam ontologias leves, apresentam construtos que permitem a representação de estruturas conceituais, como taxonomias, mas não apresentam suporte para ajudar as escolhas do modelador para a construção das estruturas da ontologia nem justificam a escolha de uma estrutura em detrimento de outra. Para tal, uma solução é a utilização de uma linguagem ontologicamente bem fundamentada, a OntoUML [Guizzardi, 2005]. Levando estas idéias em consideração, um modelo conceitual ontologicamente bem-fundamentado é mais bem representado se tiver como base para sua construção uma ontologia de representação de conhecimento semanticamente rica, como a UFO, uma ontologia de alto nível apresentada em [Guizzardi, 2005].

4 A UFO é dividida em UFO-A, UFO-B e UFO-C. A UFO-A define o núcleo da UFO, em sua maior parte composto por conceitos estáticos, ou endurants, diferente da UFO-B, que representa atividades e eventos com idéia de continuidade, composta por perdurants. Por fim, a UFO-C representa termos relacionados com questões sociais e intenções, incluindo conceitos lingüísticos [Guizzardi & Wagner, 2005]. Este trabalho utiliza a OntoUML (que tem como base a UFO-A) para a representação de modelos conceituais de dados, e se baseia nos construtos definidos pela UFO-B para a representação de regras de negócio. 3. Caracterização da contribuição Este trabalho tem como objetivo propor uma representação integrada de regras de negócio em um modelo conceitual ontologicamente bem-fundamentado, enriquecendo o modelo estrutural de dados com informações comportamentais relevantes ao domínio, presentes nas regras de negócio. Embora as linguagens existentes de modelagem conceitual já representem um subconjunto dos elementos que compõe um modelo de Regras de Negócio (como por exemplo os conceitos, ou termos, que denotam as entidades na linguagem E-R ou as classes na OO), outros elementos de regras de negócio não são passíveis de representação em um modelo conceitual ontologicamente bem-fundamentado, por dizerem respeito primordialmente ao aspecto comportamental que controla como os conceitos do domínio podem evoluir ao longo do tempo. Um exemplo de elemento não mapeado é a estrutura de comparação, utilizado em regras que restringem que um valor de um atributo deve ser maior que o valor de outro. As linguagens de modelagem conceitual de dados não possuem construtos que permitam esse tipo de construção, pois não é objetivo da linguagem. A UML, por exemplo, necessita da linguagem OCL para representar esse tipo de estrutura, não presente no seu diagrama de classes. Assumindose a existência de um modelo conceitual de dados em OntoUML, em função das vantagens já descritas anteriormente, este trabalho pretende construir um paralelo entre UFO e uma linguagem de representação de regras, propondo uma notação simplificada para os construtos da UFO-B, para que seja possível a representação destes construtos e a ligação deles com os elementos da UFO-A em OntoUML. Pretende-se com isso possibilitar a construção de modelos de domínio integrados e ontologicamente bem fundamentados. A criação de modelos conceituais em OntoUML já conta com uma ferramenta de suporte [Benevides et al. 2009], que contempla os construtos da UFO-A. O presente trabalho visa estender a ferramenta já existente para suportar a representação integrada dos elementos da UFO-A e UFO-B. Para tal, a solução encontrada é a implantação de um aplicativo que permita o uso dos construtos da UFO-B, que representa aspectos dinâmicos necessários para o mapeamento, levando em consideração a dinamicidade inerente na definição de um regra de negócio e as extensões necessárias. A Figura 1 apresenta a arquitetura da solução proposta: o Módulo de extração de Regras de Negócio, responsável pela construção dos elementos no modelo conceitual, a partir do mapeamento definido e aplicado em um conjunto de regras de negócio, descritas de forma textual ou modeladas em um processo de negócio; o Módulo de edição UFO-B, que permite a modelagem utilizando construtos da UFO-B,

5 com a linguagem que a implanta definida; e o Módulo de edição de Regras, agregando um formato a ser definido de representação de regras, incorporando os elementos necessários para a representação de Regras de Negócio. Toda a estrutura de modelagem conceitual está implantada na ferramenta OntoUML Editor [Benevides et Al. 2009], que já possui o Módulo de edição UFO-A, indicado pelo azul escuro. Figura 1: Arquitetura da solução proposta 4. Estado atual do trabalho O trabalho se encontra em fase de estudos, com o tema definido. Os próximos passos incluem o estudo de formas de mapeamento, principalmente as relacionadas a regras de negócio e modelos conceituais, para a definição da estrutura que será utilizada. Já foi identificado que somente a UFO-B não supre os requisitos, ou seja, é necessário mais elementos para completar o modelo, sem perder semântica presente nas regras de negócio, com a criação de novas estruturas para representação de regras, fora da estrutura da UFO. Outro passo é o estudo aprofundado da UFO-B, que permita a sua implementação em uma ferramenta de modelagem. 5. Trabalhos relacionados Em [Baião et Al., 2008], os autores propõem uma forma de extrair de modelos de processos de negócios conceitos para uma ontologia de domínio, integrando informação e atividades de um domínio. [Santos Júnior, 2008] relaciona modelos de processos de negócio e modelos conceituais ontologicamente bem fundamentados, em OntoUML, com o objetivo de obter uma visão única da estrutura e aspectos comportamentais de um domínio. Em [Benevides et Al., 2009], a ferramenta de edição em OntoUML é apresentada, identificando sua estrutura base e método de construção, permitindo a construção de modelos conceituais em OntoUML. Em [Arpini, 2009], um metamodelo para relacionar elementos de modelos de processos de negócio e modelos conceituais, em OntoUML, é proposto, mapeando os dois modelos. 6. Avaliação dos resultados A avaliação dos resultados deste trabalho contemplará um estudo de caso, que será objeto de trabalho de modeladores especialistas em diferentes ferramentas de modelagem: Diagrama Entidade-Relacionamento [Chen, 1976], UML [OMG, 2007] com OCL [OMG, 2006], OntoUML baseada em UFO-A [Guizzardi, 2005] e o nosso trabalho, utilizando UFO-B e uma estrutura de representação de Regras.

6 Utilizando o resultado das respectivas modelagens, será feita a comparação do que foi possível modelar com cada método, identificando conceitos e regras presentes nas Regras de Negócio e o nível de detalhamento destas estruturas. Referências Arpini, R. Integrando Modelagem de Processos à Modelagem Conceitual Estrutural. Monografia de Projeto Final, Bacharelado em Ciência da Computação, Universidade Federal do Espírito Santo, Espírito Santo, Brasil, Baião, F.; Santoro, F. M.; Iendrike, H.; Cappelli, C.; Lopes, M.; Nunes, V. T. Towards a Data Integration Approach based on Business Process Models and Domain Ontologies. In: Int l Conf Enterprise Information Systems (ICEIS), Barcelona Guizzardi, G., Baião, F., Lopes, M., Falbo, R., The Role of Foundational Ontologies for Domain Ontology Engineering: An Industrial Case Study in the Domain of Oil and Gas Exploration and Production, a ser publicado em International Journal of Information System Modeling and Design (IJISMD), Benevides, A., Guizzardi. A Model-Based Tool for Conceptual Modeling and Domain Ontology Engineering in OntoUML. In: Int l Conf Enterprise Information Systems (ICEIS), Milan. LNBIP, Springer-Verlag Borst, W.N. Construction of Engineering Ontologies. Tese PhD, Centre for Telematica and Information Technology, University of Twenty, Enschede, HL BRG. Business Rules Group, Defining Business Rules What are they really?. Disponível em: Acesso Fev Chen, P.P. The Entity-Relationship Model-Toward a Unified View of Data. ACM Transactions on Database Systems, v. 1, n. 1 (1976), pp Guarino, N. Semantic Matching: Formal Ontological Distinctions for Information Organization, Extraction, and Integration. In M. T. Pazienza (ed.) Information Extraction: A Multidisciplinary Approach to an Emerging Information Technology. Springer Verlag: Guizzardi, G., Wagner, G. Towards Ontological Foundations for Agent Modeling Concepts using UFO. Lecture Notes in Computer Science, v. 3508, Guizzardi, G. Ontological Foundations for Structural Conceptual Models. Tese Ph.D., University of Twente, The Netherlands Iendrike, H. S. Método para projeto de workflow a partir do modelo de negócio de organizações. 128p. Dissertação de MSc. NCE, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro OMG, OMG Unified Modeling Language (OMG UML), Infrastructure, V Disponível em Acesso Fev OMG, Object Constraint Language, OMG Available Specification v2.0. Disponível em Acesso Fev OMG. Semantics of Business Vocabulary and Business Rules (SBVR), v1.0. Disponível em: Acesso em Fev 2010 Santos Júnior, J. C. O. Enriquecendo a Semântica de Modelos de Processos de Negócio com Modelos Conceituais em OntoUML. Monografia de Projeto Final, Bacharelado em Ciência da Computação, UFES, Espírito Santo, Brasil, 2008.