Business Process Intelligence
Die Studierenden können Methoden, Konzepte und Software-Werkzeuge für die Extraktion von Daten aus Informationssystemen sowie für deren konsistente Aufbereitung und intelligente Analyse beschreiben. Sie können charakteristische Anwendungsfälle von Business Process Intelligence (BPI) benennen und technologische Realisierungsmöglichkeiten sowie deren Nutzen und Aufwände bewerten. Darüber hinaus sind sie in der Lage, aktuelle Entwicklungen (z. B. Process Mining, Process Performance Measurement) zu vergleichen.
Anmeldung zum Moodle-Kurs
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Vorlesungsinhalt
Für Unternehmen spielt die kontinuierliche Verbesserung ihrer Key-Performance-Indikatoren (z.B. Verkäufe, Umsatz, Neukunden) eine wichtige Rolle.
Um eine Verbesserung zu erzielen, ist es zunächst nötig, auf die relevanten Unternehmensdaten zugreifen zu können und diese dann geeignet auszuwerten. Hierfür sind Data und Process Warehouse-Lösungen bestens geeignet. Sie bieten die Möglichkeit zur Extraktion und Integration von Anwendungsdaten aus unterÂschiedÂlichen Quellsystemen (z.B. datenbankbasierten Anwendungen oder prozessÂorientierten Informationssystemen). Die so importierten Daten können dann z.B. im Data oder Process Warehouse aufbereitet und anschließend mittels geeigneter Techniken analysiert werden (z.B. Data Mining, OLAP, Process Mining).
Die Lehrveranstaltung behandelt ausgewählte Aspekte des gesamten Data- und Process-Warehousing-Prozesses von der Datenextraktion bis zur Analyse. Darüber hinaus wird auf aktuelle Entwicklungen wie Process Mining und Process Performane Management eingegangen. Es werden folgende Einzelthemen behandelt:
- Data-Warehouse-Systeme: Architektur; Extraktion / Transformation / Laden; Anfrageverarbeitung und -optiÂmierÂung, materialisierte Views, etc.
- Multidimensionales Datenmodell (Grundidee, Indexstrukturen, etc.)
- Techniken für die Analyse von (Anwendungs-)Daten: OLAP, Data Mining
- Techniken für die Analyse von Prozessdaten: Process Mining, Conformance Checking, Process Change Mining
- Process Performance Management (KPIs, Process Warehouses, ARIS PPM)
- Aktuelle Trends aus Forschung & Entwicklung (z.B. Daten- und Prozessvisualisierung)
In den begleitenden ܲú³Ü²Ô²µ±ð²Ô stehen praktische Aspekte im Fokus. Einerseits werden konkrete Fallbeispiele behandelt, andererseits lernen Teilnehmer den Umgang mit existierenden Intelligence-Werkzeugen (z.B. ARIS PPM).
Inhaltliche Voraussetzungen
Grundlagenwissen zu Datenbanken und Informationssystemen, wie es in den Modulen Datenbanksysteme – Konzepte und Modelle und Business Process Management vermittelt wird.
Materialien
Die Vorlesungsunterlagen zur Vorlesung werden über Moodle verwaltet und dort angeboten.
ܲú³Ü²Ô²µ±ð²Ô
Die ܲú³Ü²Ô²µ±ð²Ô dienen dazu, den Stoff der Vorlesung durch ausgewählte Aufgabenstellungen sinnvoll zu vertiefen. Sie finden themenbezogen jede Woche statt und werden im Rahmen von E-Learning in Moodle durchgeführt.
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Umfang
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SWS 2+2, LP 6
Wirtschaftswissenschaften
SWS 2+2, LP 7
Turnus
jedes Sommersemester
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Die Veranstaltung kann am Ende des Semesters in Form einer Klausur als ±Ê°ùü´Ú³Ü²Ô²µ abgelegt werden.