1 introdução

UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E NATURAIS
CURSO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO – BACHARELADO
CARLA ADRIÉLI FINK
APLICAÇÃO DA TÉCNICA TEXT MINING PARA GESTÃO
DO CONHECIMENTO NA CLASSIFICAÇÃO DE
INCIDENTES DE SERVICE DESK
Proposta de Trabalho de Conclusão de Curso
submetida à Universidade Regional de
Blumenau para a obtenção dos créditos na
disciplina Trabalho de Conclusão de Curso I
do curso de Sistemas de Informação —
Bacharelado.
Prof. Oscar Dalfovo – Orientador
BLUMENAU
2010 / I
2
1 INTRODUÇÃO
Segundo Mansur (2005) a Information Technology Infrastructure Library (ITIL) é um
modelo de referência para gerenciamento de serviços de Tecnologia da Informação cujo
objetivo é descrever e utilizar um conjunto de melhores práticas de gestão, permitindo assim o
funcionamento eficiente e efetivo de todos os serviços.
Um Gerenciamento de Serviços de TI está orientado a entrega de níveis de serviços
com qualidade e com a rapidez que o negócio exige. Para isto é necessário ter um processo de
tratamento de incidentes eficaz e eficiente.
Dentro os processos de gerenciamento de serviços de TI, o gerenciamento de
incidentes tem como principal responsabilidade solucionar incidentes com agilidade.
Atualmente um dos grandes problemas no ambiente da TI está na disponibilidade dos recursos
e dos sistemas com eficiência garantida. A empresa Teclógica Serviços em Informática
utiliza-se do recurso de ITIL, neste trabalho apresentado especificamente no gerenciamento
de incidentes.
O Service Desk deve seguir este processo para minimizar os impactos negativos nas
áreas de negócio. Para auxiliar no suporte e classificação de incidentes, identificou-se a
demanda de uma ferramenta para classificação de incidentes para gestão do conhecimento,
utilizando a técnica text mining.
1.1
PROBLEMA
Atualmente os incidentes registrados no Service Desk da empresa Teclógica Serviços
em Informática, são classificados no sistema de chamados de forma manual pelo técnico que
realiza o atendimento do mesmo. Esta classificação gera automaticamente uma prioridade de
acordo com a relevância do problema, que já se encontra cadastrada no sistema de chamados.
Realizado o acompanhamento, verificou-se que pela falta de conhecimento do técnico,
a classificação incorreta gera a demora no atendimento, além da não priorização de
divergências urgentes e direcionamento a áreas ou técnicos incorretos.
3
1.2
JUSTIFICATIVA
Durante o acompanhamento realizado no Service Desk da empresa Teclógica Serviços
em Informática, foi possível identificar a deficiência no processo e a necessidade de uma
solução. Sendo assim, se propôs uma ferramenta para gestão do conhecimento na
classificação dos incidentes utilizando a técnica text mining.
1.3
OBJETIVOS
O objetivo deste trabalho é automatizar a classificação de incidentes aplicando a
técnica text mining a uma base de conhecimento já existente, criando uma ferramenta para
isso.
Os objetivos específicos do trabalho são:
a) apresentar a classificação mais adequada conforme problema apresentado pelo
cliente /usuário;
b) permitir a seleção e/ou cadastro de um novo problema quando a classificação não
for possível ou apresentar incoerência;
c) minimizar erros de classificação e prioridades.
1.4
RELEVÂNCIA DO TRABALHO
O ITIL é um conjunto de melhores práticas para a gestão de TI, que visa fornecer
diretrizes para o entendimento, planejamento e implementação de uma infra-estrutura
otimizada de TI. Este conjunto abrange o processo de Gestão de Incidentes, que é responsável
pelo monitoramento da solução de todos os incidentes registrados.
A classificação do incidente faz parte da atividade realizada pela Gestão de Incidentes,
que baseiam as ações posteriores de solução. O Service Desk possui também esta atividade e
a executa como um papel importante. O cliente/usuário freqüentemente reporta uma descrição
do incidente, mas não necessariamente a raiz/causa do problema.
4
Como o Service Desk está envolvido na restauração rápida dos serviços para seus
clientes e usuários, a classificação do incidente de acordo com a descrição repassada pelo
cliente e usuário, direciona o técnico no caminho mais curto e correto para que a ação seja
realizada de forma ágil.
Utilizando a técnica de text mining o sistema irá apresentar uma classificação mais
coerente de acordo com a descrição reportada no incidente. A aplicação desta técnica não é
trivial para a empresa Teclógica Serviços em Informática, porém é importante devido a
necessidade atual enfrentada pela equipe de Service Desk.
5
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Este capítulo aborda inicialmente os assuntos tais como text mining, uma breve
definição sobre ITIL, Gestão de Incidentes e Gestão do Conhecimento, além dos trabalhos
correlatos.
2.1
TEXT MINING
A tecnologia de text mining refere-se à tecnologia capaz de fazer análises sobre as
informações armazenadas em um formato de dados não estruturado, e conforme Gadcon
(2006, p. 1), “80% dos dados de uma organização estão armazenados em forma de dados nãoestruturados (texto).”
Segundo Tan (1999) Text Mining é o processo de extrair padrões ou conhecimentos
interessantes e não triviais a partir de documentos textuais.
A mineração de textos possui duas fases principais e seqüentes: a extração de
informações e a própria mineração de dados. A primeira destina-se a extrair conceitos,
estatísticas e palavras relevantes de um conjunto textual para estruturá-los minimamente,
preparando-os para a aplicação das técnicas de mineração de dados. Neste segundo momento
aplicam-se as diretrizes e algoritmos de mineração de dados destinados a gerarem regras,
classificações ou agrupamentos (HOESCHL; BUENO; BORTOLON; MATTOS; RIBEIRO,
2002).
Segundo Wives (2004, p. 72), o text mining possui cinco passos importantes:
a) definição de objetivos: compreensão do domínio, identificação do que deve ou do
que pode ser descoberto;
b) recuperação de informações: localização e recuperação dos textos relevantes para
o que o usuário necessita descobrir, encontrando palavras-chaves descritas no
texto;
c) extração de informação: identificação de itens (características, palavras) relevantes
nos documentos, verificando a coerência entre os textos;
d) mineração: aplicação de um método de mineração que identifique padrões e
relacionamento entre os dados;
6
e) interpretação: a interpretação e a aplicação dos dados encontrados. Esse passo é o
resultado final, mostrando para o usuário o que foi encontrado de similaridade
entre os textos.
De acordo com Wives (2004, p. 23), existem diferentes tipos de métodos que podem
ser utilizados para a mineração de textos entre eles estão o processamento de dados, a
predição, a regressão, a classificação, o agrupamento ou clustering, a análise de associações e
a visualização entre outros.
2.2
ITIL
O ITIL é uma biblioteca composta das boas práticas para Gerenciamento de Serviços
de TI, e hoje é o modelo mais utilizado quando se trata de suporte e entrega de serviços. O
ITIL surgiu como reconhecimento do fato de que as organizações estão se tornando cada vez
mais dependentes da TI para atingir seus objetivos corporativos. De acordo com Van Bom
(2006), essa crescente dependência resultou numa necessidade cada vez maior de serviços de
TI com uma qualidade que corresponda aos objetivos do negócio e que atendam às exigências
e expectativas do cliente.
O ITIL é um modelo de processos e não representa os próprios processos com o passo
a passo para implementar na organização. Pelo fato de ser um modelo, a ITIL serve como
inspiração para definir e melhorar processos de Gerenciamento de Serviços de TI.
2.2.1 GESTÃO DE INCIDENTES
O Service Desk é o proprietário de todos os incidentes. Aqueles que não podem ser
resolvidos imediatamente podem ser encaminhados a grupos de especialistas.
Um item importante no registro de incidentes é sua classificação. Para Dorow (2009) é
possível criar níveis de criticidade para os incidentes, com base no impacto (quantas
7
pessoas/sistemas estão sendo afetados) e na urgência (o quão rápido precisa ser restabelecido)
do evento. Com base nisto, fica mais claro saber o que precisa ser atendido primeiro.
O Gerenciamento de Incidentes inclui as seguintes atividades:
a) registro de alerta de incidentes: todos os incidentes devem ser registrados em
termos de sintomas, dados de diagnóstico básico e informações sobre o item de
configuração e serviços afetados. Independente dos mecanismos ou caminhos com
que os incidentes são registrados, o Service Desk deve receber alertas apropriados
e manter controle total;
b) suporte e classificação de incidentes: novos incidentes registrados devem ser
analisados para se descobrir a razão do incidente. Incidentes também devem ser
classificados e é neste sistema de classificação que se baseiam as ações posteriores
de soluções;
c) investigação e diagnóstico: onde quer que seja possível, o usuário deve ser provido
com os meios para continuar seu trabalho, às vezes até com um serviço degradado.
Todo o esforço deve ser feito para minimizar o impacto do incidente no negócio e
fornecer mais tempo para investigar e definir uma solução estrutural.
2.3
GESTÃO DO CONHECIMENTO
A gestão do conhecimento possui o objetivo de controlar, facilitar o acesso e manter
um gerenciamento integrado sobre as informações em diversos meios. Entende-se por
conhecimento a informação interpretada, ou seja, o que cada informação significa e que
impactos no meio cada informação pode causar de modo que a informação possa ser utilizada
para importantes ações.
Conhecimento é um processo. É dinâmico, pessoal e distinta de dados (discreto, os
símbolos não estruturadas) e informações (um meio de comunicação explícita). Uma
vez que as propriedades dinâmicas do conhecimento estão em foco, a noção de
competência individual pode ser usado como um sinônimo justo (SVEIBY, 2001,
p.4)
8
2.4
SISTEMA ATUAL
Atualmente a empresa Teclógica Serviços em Informática segue o modelo de boas
práticas do ITIL no setor de Service Desk, provendo-se da gestão de incidentes para restaurar
serviços o mais rápido possível.
O setor de Service Desk é responsável pelo registro de incidentes e sua classificação
são descritos abaixo:
a) o técnico registra um incidente com informações relevantes para o atendimento;
b) o técnico classifica o incidente manualmente através de uma base de conhecimento
existente, relacionando-o a uma categoria conforme descrição repassada pelo
cliente/usuário;
- caso o técnico não possua conhecimento para solucionar, o incidente é
direcionado ao segundo nível técnico, e assim sucessivamente, conforme uma
hierarquia pré-determinada;
c) o atendimento do incidente pelo técnico responsável será efetuado conforme
prioridade indicada automaticamente logo após a classificação;
- caso o direcionamento seja feito para outro nível, a prioridade indicada pelo
sistema é padrão, não considerando a importância da divergência tratada no
incidente;
O principal problema a ser estudado neste processo, é a classificação de incidentes
manual, que, por falta de conhecimento, ocasiona erros. Assim o atendimento não é
direcionado a equipe técnica responsável correta e priorizado conforme sua devida prioridade.
2.5
TRABALHOS CORRELATOS
Pode-se citar como trabalhos correlatos as monografias criadas pelos alunos José Lino
Uber e Roger Erivan Gaulke para conclusão do curso na Universidade Regional de Blumenau.
O trabalho de Uber (2004) foi desenvolver um software para descobrir novos
conhecimentos em textos armazenados em um banco de dados (descrição do problema),
utilizando para isso técnicas de text mining, para automatizar a análise dos chamados
9
telefônicos, identificar automaticamente quais os chamados mais freqüentes, identificando o
que ocasionou o chamado e fornecer indicadores em nível gerencial.
O trabalho de Gaulke (2009) foi implementar um método de text mining no Ambiente
do Empreendedor, comparando-se os textos entre os módulos, verificando as inconsistências
do plano de negócio criado no Ambiente do Empreendedor, com isso auxiliando o gestor na
análise do plano de negócio.
Estes trabalhos se identificam com este apresentado pelo método text mining, utilizado
então com a finalidade de comparações em busca de resultados com agilidade e
automatização.
10
3 DESENVOLVIMENTO
Neste capítulo estão descritos a particularidades técnicas do sistema proposto tais
como a descrição do mesmo e a apresentação dos requisitos funcionais e não funcionais,
principais diagramas de caso de uso e a sua descrição, diagramas de atividades e principais
softwares a serem utilizados.
3.1
SISTEMA PROPOSTO
Propõem-se o desenvolvimento de uma aplicação web que demonstre a classificação
de incidentes de forma automática.
A quantidade de informações armazenadas na base de conhecimento já existente no
Service Desk é que tornará a ferramenta com maior relevância na classificação de incidentes.
Para a construção da aplicação têm-se as seguintes ferramentas de desenvolvimento:
a) Hypertext Preprocessor (PHP), como plataforma central de desenvolvimento;
b) banco de dados MYSQL para armazenamento de todas as informações.
3.2
ESPECIFICAÇÃO
O Quadro 1 apresenta os requisitos funcionais previstos para o sistema e sua
rastreabilidade, ou seja, vinculação com o(s) caso(s) de uso associado(s).
Requisitos Funcionais
RF01: O sistema deverá permitir ao técnico o cadastramento da descrição
Caso de Uso
UC01
do incidente.
RF02: O sistema deverá permitir ao técnico incluir, alterar e excluir
UC02
problemas.
RF03: O sistema deverá permitir classificar o problema dos incidentes
cadastrados utilizando text mining.
UC03
11
Quadro 1: Requisitos funcionais
O Quadro 2 lista os requisitos não funcionais previstos para o sistema.
Requisitos Não Funcionais
RNF01: O sistema deverá utilizar banco de dados MYSQL.
RNF02: O sistema deverá ser desenvolvido na linguagem PHP.
RNF03: O sistema deverá ser compatível com as últimas versões de navegadores disponíveis
no mercado, como o Internet Explorer 7 ou superior e Mozilla Firefox 3 ou superior.
Quadro 2: Requisitos não funcionais
3.3
MODELAGEM
Esta seção apresenta o diagrama que será necessário para o entendimento do sistema
proposto. Usa-se de subseções para a apresentação do diagrama de caso de uso. Optou-se por
não ser apresentado neste trabalho o diagrama de classes devido ao não conhecimento
completo da base que será utilizada.
3.3.1 DIAGRAMAS DE CASO DE USO
Esta seção apresenta o diagrama de casos de uso preliminar do sistema proposto, sendo
que o detalhamento dos principais casos de uso estão descritos no Apêndice A. Na figura 1,
tem-se o diagrama de caso de uso com o ator envolvido no sistema proposto.
12
Figura 1: Diagrama de caso de uso exemplo
13
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
DOROW, E. Gestão de Incidentes ITIL. Blumenau, 2009. Disponível em: <
http://www.profissionaisti.com.br/2009/01/gestao-incidentes-itil/>. Acesso em: 08 abr.2010
GADCON. SPSS lança solução inédita para análise preditiva para português. São Paulo,
2006. Disponível em:
<http://www.gadcom.com.br/ultimas_noticias/ultimasnoticias_item.asp?cod=1249>. Acesso
em: 01 abr. 2010
GAULKE, R. E. Implementação da técnica text mining via web aplicado no ambiente
Empreendedor. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências da
Computação) - Centro de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Regional de Blumenau,
Blumenau.
HOESCHL, H. C; BUENO, T. C. D.; BORTOLON, A.; MATTOS, E.; RIBEIRO, M. S.
AlphaThemis - Do texto ao conhecimento. 2002. 11 f. Programa de Pós-Graduação em
Engenharia de Produção, Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Universitário,
Trindade, Florianópolis.
MANSUR, Ricardo. Governança de tecnologia – itil. Profissionais de Tecnologia.
Disponível em: <http://www.profissionaisdetecnologia.com.br/artigos/arquivos/itil.pdf>.
Acesso em: 13 Set. 2009.
SVEIBY, K. E. Knowledge management:lessons from the Pioneers. EUA,2001.
Disponível em:
<http://www.portalsbgc.org.br/sbgc/gtoc2/default.aspx?apptabid=3&docid=16>. Acesso em:
08 abr. 2010
UBER, J. L. Descoberta de conhecimento com o uso de text mining aplicada ao SAC.
2004. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências da Computação) Centro de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Regional de Blumenau, Blumenau.
VAN BON, Jan. Fundamentos do gerenciamento de servicos em TI baseado em ITIL/
foundations of IT service management: based on ITIL. Bernan, 2006. Disponível em
<http://www.bernan.com/Online_Catalog/Title_Page.aspx?TitleID=82000059>. Acesso em
26 Set. 2009.
WIVES, L. K. Utilizando conceitos como descritores de textos para o processo de
identificação de conglomerados (clustering) de documentos. 2004. 136 f. Tese (Doutorado
no Programa de Pós-Graduação em Computação) - Instituto de Informática, Universidade
Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre.
14
APÊNDICE A – Detalhamento dos casos de uso
No Quadro 3 apresenta-se o caso de uso "Cadastrar Descrição do Incidente".
Nome do Caso de Uso
Cadastrar Descrição do Incidente
Descrição
Usuário acessa a aplicação via navegador Internet e acessa o link Descrição do
Incidente para manter dados do incidente. Serão mantidos os dados: número do
incidente e descrição do incidente.
Ator
Técnico
Pré-condição
Sistema deve estar hospedado no servidor web.
Fluxo principal
1.
Usuário acessa o sistema;
2.
Usuário opta por editar, apagar ou cadastrar uma descrição do incidente.
Cenário – Visualização
Cenário – Edição
Sistema mostra os registros de descrição de incidentes.
1.
Sistema mostra registros cadastrados;
2.
Usuário seleciona um registro para edição;
3.
Sistema mostra o número do incidente e descrição do incidente;
4.
Usuário altera registro e seleciona opção para atualizar os dados (número do
incidente e descrição do incidente);
Cenário – Inclusão
Cenário – Exclusão
Pós-condição
5.
Sistema mostra os registros cadastrados com o registro alterado.
1.
Sistema mostra registros cadastrados;
2.
Usuário inclui um novo registro;
3.
Sistema mostra os registros cadastrados.
1.
Sistema mostra registros cadastrados;
2.
Usuário seleciona um registro para exclusão;
3.
Sistema exclui o registro e mostra os registros restantes.
Usuário visualizou, editou, apagou ou cadastrou uma descrição de incidente.
Quadro 3 – Descrição do caso de uso Cadastrar Descrição do Incidente
No Quadro 4 apresenta-se o caso de uso "Cadastrar Problema".
Nome do Caso de Uso
Cadastrar Descrição Problema
Descrição
Usuário acessa a aplicação via navegador Internet e acessa o link Problema para
manter dados do problema. Serão mantidos os dados: código do problema, descrição
do problema, palavras chaves e prioridade.
Ator
Técnico
Pré-condição
Sistema deve estar hospedado no servidor web.
Fluxo principal
1. Usuário acessa o sistema;
2. Usuário opta por editar, apagar ou cadastrar uma descrição do incidente.
Cenário – Visualização
Sistema mostra os registros de problemas.
15
Cenário – Edição
6.
Sistema mostra registros cadastrados;
7.
Usuário seleciona um registro para edição;
8.
Sistema mostra o código do problema, descrição do problema, palavras chaves e
prioridade;
9.
Usuário altera registro e seleciona opção para atualizar os dados (código do
problema, descrição do problema, palavras chaves e prioridade);
10. Sistema mostra os registros cadastrados com o registro alterado.
Cenário – Inclusão
Cenário – Exclusão
Pós-condição
4.
Sistema mostra registros cadastrados;
5.
Usuário inclui um novo registro;
6.
Sistema mostra os registros cadastrados.
4.
Sistema mostra registros cadastrados;
5.
Usuário seleciona um registro para exclusão;
6.
Sistema exclui o registro e mostra os registros restantes.
Usuário visualizou, editou, apagou ou cadastrou um problema.
Quadro 4 – Descrição do caso de uso Cadastrar Problemas
No Quadro 5 apresenta-se o caso de uso "Classificar Incidente".
Nome do Caso de Uso
Consultar Problema
Descrição
Usuário acessa a aplicação via navegador Internet e acessa o link Consultar
Problema para fazer uma busca nos problemas existentes.
Ator
Técnico
Pré-condição
Sistema deve estar hospedado no servidor web.
Sistema deve possuir pelo menos uma descrição de incidentes.
Fluxo principal
1.
Usuário acessa a opção classificar incidente;
2.
Usuário visualiza o(s) problema(s) sugeridos pela aplicação após text mining;
3.
Sistema exibe o em tela código do problema, descrição do problema, palavras
chaves e prioridade.
Fluxo alternativo
1. Usuário acessa a opção classificar incidente;
2. Usuário visualiza o(s) problema(s) sugeridos pela aplicação após text mining;
3. Usuário seleciona outro problema cadastrado no sistema após aplicação text
mining
Pós-condição
Usuário visualizou classificação de incidente sugerida após text mining.
Quadro 5 – Descrição do caso de uso Classificar Incidente