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Akademische Arbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,7, , Veranstaltung: Big Data, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Arbeit werden die Prinzipien des Process Mining zusammengefasst, erfolgreiche Anwendungsbeispiele dargestellt, verfügbare Werkzeuge verglichen und eine Gegenüberstellung der Stärken und Schwächen des Process Mining erarbeitet. In Unternehmen laufen vielfältige Prozesse ab. Basis dieser Prozesse sind immer häufiger Informationssysteme. Diese protokollieren Aktionen häufig digital. Diese digitalen Quellen können damit zum Verständnis der ablaufenden…mehr

Produktbeschreibung
Akademische Arbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,7, , Veranstaltung: Big Data, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Arbeit werden die Prinzipien des Process Mining zusammengefasst, erfolgreiche Anwendungsbeispiele dargestellt, verfügbare Werkzeuge verglichen und eine Gegenüberstellung der Stärken und Schwächen des Process Mining erarbeitet. In Unternehmen laufen vielfältige Prozesse ab. Basis dieser Prozesse sind immer häufiger Informationssysteme. Diese protokollieren Aktionen häufig digital. Diese digitalen Quellen können damit zum Verständnis der ablaufenden Prozesse beitragen. Das Process Mining dient zur Erschließung digitaler Quellen für die zielgerichtete Optimierung der Prozesse in Unternehmen. Mit Hilfe der Quellen kann also ermittelt werden, ob die realen Prozesse den geplanten Definitionen entsprechen. Es können zeitliche Engpässe ermittelt werden und die Prozesse mit zusätzlichen Informationen erweitert werden, wie sozialen Netzwerken. Mit Hilfe des Process Mining können Fragen von Seiten des Managements beantwortet werden, und zwar anhand realer Abläufe: - Wie lange ist die durchschnittliche/minimale/maximale Durchlaufzeit der Fälle? - Wie viel Zeit wurde zwischen zwei beliebigen Aufgaben im Prozessmodell verbracht? - Wie viele Personen sind an einem Fall beteiligt?

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