625 research outputs found
Aktueller Stand von Prozess Mining als Methode zur UnterstĂĽtzung der Prozessautomatisierung
Prozess Mining ist eine Technologie, die Unternehmen bei der Verbesserung der Prozesse durch verschiedene Anwendungen wie Process Discovery, Conformance Checking oder Predictive Process Mining unterstützt. Prozessautomatisierung ist eine verbreitete Variante der Prozessverbesserung, da sie einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil verspricht. Diese Studie untersucht anhand einer Literaturanalyse wie geeignet Prozess Mining für die Unterstützung der Prozessautomatisierung ist. Die Analyse bedient sich einer Systematisierung nach dem BPM-Lebenszyklus und der Level of Automation Taxonomie. Prozess Mining weist viel Potential für die Unterstützung der Automatisierung auf, aber es bleibt unklar, inwieweit dieses Potential in der Praxis umgesetzt werden kann. Die Stärken von Prozess Mining liegen im Diagnostischen Bereich, doch die Umsetzung wird kaum unterstützt. Die größten Hürden bildet hierbei die fehlende Limitation des Anwendungsbereichs von PM und das benötigte Expertenwissen für die Anwendung
Entwicklung eines Verfahrens fĂĽr Monitoring und Klassifikation von Business Process Event Streams im Kontext des Online Process Mining
Das stetige Wachstum von Datenmengen, besonders in Unternehmen, setzt die Neu- und Weiterentwicklung geeigneter datengetriebener Analysemethoden voraus, die die gesammelten Informationen in einen Kontext setzen und einen operativen Mehrwert für die Unternehmen erzeugen. Insbesondere die echtzeitnahe Analyse von Geschäftsprozessdaten, die in den Unternehmensinformationssystemen gespeichert werden, lassen sich mit Hilfe von Analysewerkzeugen, wie es das Process Mining zur Verfügung stellt, auswerten und generieren Einblicke in die Prozesse der Unternehmen. Für vertrauenswürdige Ergebnisse wird jedoch eine hohe Qualität der zu analysierenden Daten vorausgesetzt. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Monitoring- und Klassifikationsverfahrens für Business Process Event-Streams zur Verwertung im Kontext des Online Process Mining. Zu den erarbeiteten Artefakten dieser Arbeit zählen ein auf den Bedarfen abzielender Anforderungskatalog, ein Konzept, das eine Streaming-Architektur, ein Klassifikationsmodell, eine rekonstruktionsbasierte Anomalieerkennung, einen Online Learning Workflow und Erklärungskomponenten umfasst sowie eine prototypische Umsetzung der Konzepte. Über technische Experimente auf Basis unterschiedlicher Datengrundlagen und optimierten Umgebungsparametern werden die Funktionsweise und Güte des erarbeiteten Monitoring- und Filterverfahrens überprüft. Durch die Einbettung des Event-Filters in eine Streaming-Architektur, die Kombination verschiedener Strukturen des maschinellen Lernens und der damit einhergehenden Generalisierungsfähigkeit des Modells sowie der Fähigkeit des Modells kontinuierlich zu Lernen gelingt es existierende Ansätze um Aspekte der echtzeitnahen Verarbeitung und dem Monitoring von Event-Streams zu erweitern und die Genauigkeit der Anomalieerkennung auf Event-Ebene zu verbessern. Durch Monitoring, Klassifikation und Filterung der eingehenden Event-Daten kann die Datenqualität für die Anwendung nachgelagerter Process Mining Aktivitäten erhöht werden
KPI Intelligence
Zur Steuerung groĂźer Produktionsunternehmen muss das Management Alternativen
bewerten, fundierte Entscheidungen herbeiführen und Maßnahmen zur Prozesssteuerung ergreifen. Jedoch macht die Komplexität der Ursache-Wirkbeziehungen zwischen den Kennzahlen, die zur Steuerung der interdependenten Geschäftsprozesse dienen, eine Abschätzung der Auswirkungen von Maßnahmen für den Menschen ohne Hilfsmittel nahezu unmöglich.
Die vorliegende Dissertation liefert daher Ansätze für die Weiterentwicklung der
klassischen kennzahlenbasierten Unternehmenssteuerung durch die Einbeziehung
von Advanced Analytics Algorithmik fĂĽr die Analyse von Prozessinterdependenzen. Damit begegnet sie der identifizierten LĂĽcke einer unzureichenden Integration
von Advanced Analytics in die praktische Prozesssteuerung.
Die entwickelte Methode beinhaltet eine Vorgehensweise und Prozessmodelle fĂĽr
die quantitative Analyse der Interdependenzen. Zudem bietet sie Vorschläge für den
komplementären und komparativen Einsatz fortgeschrittener Analysealgorithmik.
Zur Beurteilung der Eignung der jeweiligen Lösung dienen Leitmerkmale, welche
die Bedürfnisse von Anwendern repräsentieren. Die Analyseergebnisse sind
schlieĂźlich auf ihren Beitrag zu den in der Dissertation erarbeiteten Anforderungen
an die kennzahlenbasierte Unternehmenssteuerung zu prĂĽfen. Die Entwicklung und
Evaluierung der Methode erfolgt im Rahmen einer Fallstudie mit mehreren heterogenen Anwendungsfällen bei einem OEM der Automobilindustrie.
Die Forschungsergebnisse tragen dazu bei, die Vielzahl digitaler Lösungen zur Visualisierung von Daten mit dem größer werdenden Angebot an fortgeschrittenen
Analysemöglichkeiten zur Unterstützung kennzahlenbasierter Managementprozesse zusammenzuführen. Dem Grundgedanken der Kybernetik folgend, ermöglicht die Methode Fachanwendern die selbständige quantitative Analyse von Ursache-Wirkbeziehungen zwischen Kennzahlen innerhalb einzelner Prozesse sowie
prozess- und hierarchieĂĽbergreifend. Die Interpretation der Ergebnisse dient sodann
der Ergänzung von deren implizitem Wissen und folglich einer effektiveren und
effizienteren Prozesssteuerung
Forum - Ausgabe 2012/2013
Informiert über die Forschungsaktivitäten an der Hochschule Konstanz im Jahr 2012/2013
Business Process Management 2015 : Status quo und Best Practices «Prozessintelligenz»
Mehr als 40 Prozent der Unternehmen nutzen keine operativen Prozessdaten, um die Durchlaufzeiten oder Kosten ihrer Prozesse effektiv zu überwachen. Dennoch geben mehr als 60 Prozent der Unternehmen an, mit Prozessmanagement ihre Effizienz steigern zu wollen. Dies zeigt die Studie «Business Process Management 2015» der ZHAW School of Management and Law (SML). Die Ergebnisse wurden heute am BPM Symposium in Winterthur vorgestellt und mit einem breiten Fachpublikum aus Praxis und Wissenschaft diskutiert.
Grundlage für die digitale Transformation: Die Studie untersucht, wie und in welchem Ausmass Unternehmen das Standardrepertoire des Geschäftsprozessmanagements in Richtung Prozessintelligenz erweitern. Prozessintelligenz schliesst die Lücke zum operativen Geschäft und liefert eine neue Perspektive auf das Management der Geschäftsprozesse. Dabei konzentriert sie sich auf die Informationen, die in den operativen Prozessen entstehen und gebraucht werden und ist somit eine wesentliche Grundlage für die aktuell viel diskutierte digitale Transformation von Unternehmen. Um Prozesse besser verstehen, steuern und optimieren zu können, werden Methoden und Werkzeuge des Geschäftsprozessmanagements (BPM) und der Business Intelligence (BI) kombiniert.
Wertvolle Erfahrungen aus der Praxis: Für die Studie wurden in einer Online-Befragung über 80 Unternehmen zum Status quo ihrer «Prozessintelligenz» befragt. Ein Praxisworkshop diente als Rahmen, um Erfolgsmuster aus fünf Fallstudien bei Roche, AXA Winterthur, der St. Galler Kantonalbank sowie den Städten Lausanne und Konstanz zu identifizieren. Der Softwarehersteller Axon Ivy und SBB Immobilien haben im Rahmen einer Studienpartnerschaft mit dem Institut für Wirtschaftsinformatik der SML und dem Institut für Prozesssteuerung der HTWG Konstanz wertvolle Praxiserfahrungen beigesteuert. Das Resultat ist eine Momentaufnahme der strategischen, analytischen und praktischen Fähigkeiten, Methoden und Werkzeuge, mit denen Organisationen ihre Geschäftsprozesse gestalten, ausführen, überwachen und fortlaufend weiterentwickeln
Digitale Verwaltung : eine Studie des Institutes fĂĽr Verwaltungs-Management (IVM) und KPMG Schweiz
In der Studie soll erstens die digitale Verwaltung in einem theoretischen Rahmen anhand von Public Management bzw. Governance-Ansätzen eingebettet sowie die Verbindung zum sog. Design Thinking als einem neuen Denkansatz zur Gestaltung von Innovation vorgestellt werden. Im Anschluss sollen zweitens die verschiedenen Erscheinungsformen der digitalen Verwaltung beleuchtet werden. Hierzu zählen neben klassischen E-Government-Anwendungen beispielsweise die Nutzung des Internet of Things, die Bereitstellung von Open (Government) Data oder die Nutzung von Big Data durch die Verwaltung. Drittens geht es darum, den aktuellen Stand der digitalen Verwaltung in der Schweiz zu würdigen sowie Einschätzungen zu den Potenzialen und Treibern der digitalen Transformation in der Verwaltung, aber auch zu den damit verbundenen Risiken und Hemmnissen darzulegen.Schliesslich sollen durch einen Vergleich mit ausgewählten Branchen der Privatwirtschaft mögliche Potenziale einer digitalen Verwaltung illustriert und bewertet werden
Digital Intelligence – Möglichkeiten und Umsetzung einer informatikgestützten Frühaufklärung: Digital Intelligence – opportunities and implementation of a data-driven foresight
Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen Strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Information mit vergleichsweise geringem Aufwand und enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie z. B. das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie z. B. Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechzeitig zu erkennen und schnell und zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar.
Die vorliegende Forschungsarbeit soll zum einen die Möglichkeiten der Informatik zur datengetriebenen Frühaufklärung aufzeigen und zum zweiten diese im pragmatischen Kontext umsetzen.
Ihren Ausgangspunkt findet sie in der Einführung in die Disziplin der Strategischen Frühaufklärung und ihren datengetriebenen Zweig – die Digital Intelligence.
Diskutiert und klassifiziert werden die theoretischen und insbesondere informatikbezogenen Grundlagen der Frühaufklärung – vor allem die Möglichkeiten der zeitorientierten Datenexploration.
Konzipiert und entwickelt werden verschiedene Methoden und Software-Werkzeuge, die die zeitorientierte Exploration insbesondere unstrukturierter Textdaten (Temporal Text Mining) unterstützen. Dabei werden nur Verfahren in Betracht gezogen, die sich im Kontext einer großen Institution und den spezifischen Anforderungen der Strategischen Frühaufklärung pragmatisch nutzen lassen. Hervorzuheben sind eine Plattform zur kollektiven Suche sowie ein innovatives Verfahren zur Identifikation schwacher Signale.
Vorgestellt und diskutiert wird eine Dienstleistung der Digital Intelligence, die auf dieser Basis in einem globalen technologieorientierten Konzern erfolgreich umgesetzt wurde und eine systematische Wettbewerbs-, Markt- und Technologie-Analyse auf Basis digitaler Spuren des Menschen ermöglicht.:Kurzzusammenfassung 2
Danksagung 3
Inhaltsverzeichnis 5
Tabellenverzeichnis 9
Abbildungsverzeichnis 10
A – EINLEITUNG 13
1 Hintergrund und Motivation 13
2 Beitrag und Aufbau der Arbeit 16
B – THEORIE 20
B0 – Digital Intelligence 20
3 Herleitung und Definition der Digital Intelligence 21
4 Abgrenzung zur Business Intelligence 23
5 Ăśbersicht ĂĽber unterschiedliche Textsorten 24
6 Informetrie: Bibliometrie, Szientometrie, Webometrie 29
7 Informationssysteme im Kontext der Digital Intelligence 31
B1 – Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Digital Intelligence 36
8 Strategische Frühaufklärung 37
8.1 Facetten und historische Entwicklung 37
8.2 Methoden 41
8.3 Prozess 42
8.4 Bestimmung wiederkehrender Termini 44
8.5 Grundlagen der Innovations- und Diffusionsforschung 49
B2 – Informatik-Grundlagen der Digital Intelligence 57
9 Von Zeit, Daten, Text, Metadaten zu multidimensionalen zeitorientierten (Text)Daten 59
9.1 Zeit – eine Begriffsbestimmung 59
9.1.1 Zeitliche Grundelemente und Operatoren 59
9.1.2 Lineare, zyklische und verzweigte Entwicklungen 62
9.1.3 Zeitliche (Un)Bestimmtheit 62
9.1.4 Zeitliche Granularität 63
9.2 Text 63
9.2.1 Der Text und seine sprachlich-textuellen Ebenen 63
9.2.2 Von Signalen und Daten zu Information und Wissen 65
9.3 Daten 65
9.3.1 Herkunft 65
9.3.2 Datengröße 66
9.3.3 Datentyp und Wertebereich 66
9.3.4 Datenstruktur 67
9.3.5 Dimensionalität 68
9.4 Metadaten 69
9.5 Zusammenfassung und multidimensionale zeitorientierte Daten 70
10 Zeitorientierte Datenexplorationsmethoden 73
10.1 Zeitorientierte Datenbankabfragen und OLAP 76
10.2 Zeitorientiertes Information Retrieval 78
10.3 Data Mining und Temporal Data Mining 79
10.3.1 Repräsentationen zeitorientierter Daten 81
10.3.2 Aufgaben des Temporal Data Mining 86
10.4 Text Mining und Temporal Text Mining 91
10.4.1 Grundlagen des Text Mining 98
10.4.2 Entwickelte, genutzte und lizensierte Anwendungen des Text Mining 107
10.4.3 Formen des Temporal Text Mining 110
10.4.3.1 Entdeckung kausaler und zeitorientierter Regeln 110
10.4.3.2 Identifikation von Abweichungen und Volatilität 111
10.4.3.3 Identifikation und zeitorientierte Organisation von Themen 112
10.4.3.4 Zeitorientierte Analyse auf Basis konzeptueller Strukturen 116
10.4.3.5 Zeitorientierte Analyse von Frequenz, Vernetzung und Hierarchien 117
10.4.3.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 121
10.4.3.7 Umgang mit dynamisch aktualisierten Daten 123
10.5 Web Mining und Temporal Web Mining 124
10.5.1 Web Content Mining 125
10.5.2 Web Structure Mining 126
10.5.3 Web Usage Mining 127
10.5.4 Temporal Web Mining 127
10.6 Informationsvisualisierung 128
10.6.1 Visualisierungstechniken 130
10.6.1.1 Visualisierungstechniken nach Datentypen 130
10.6.1.2 Visualisierungstechniken nach Darstellungsart 132
10.6.1.3 Visualisierungstechniken nach Art der Interaktion 137
10.6.1.4 Visualisierungstechniken nach Art der visuellen Aufgabe 139
10.6.1.5 Visualisierungstechniken nach Visualisierungsprozess 139
10.6.2 Zeitorientierte Visualisierungstechniken 140
10.6.2.1 Statische Repräsentationen 141
10.6.2.2 Dynamische Repräsentationen 145
10.6.2.3 Ereignisbasierte Repräsentationen 147
10.7 Zusammenfassung 152
11 Konzeptuelle Strukturen 154
12 Synopsis fĂĽr die zeitorientierte Datenexploration 163
C – UMSETZUNG EINES DIGITAL-INTELLIGENCESYSTEMS 166
13 Bestimmung textbasierter Indikatoren 167
14 Anforderungen an ein Digital-Intelligence-System 171
15 Beschreibung der Umsetzung eines Digital-Intelligence-Systems 174
15.1 Konzept einer Dienstleistung der Digital Intelligence 175
15.1.1 Portalnutzung 177
15.1.2 Steckbriefe 178
15.1.3 Tiefenanalysen 180
15.1.4 Technologiescanning 185
15.2 Relevante Daten fĂĽr die Digital Intelligence (Beispiel) 187
15.3 Frühaufklärungs-Plattform 188
15.4 WCTAnalyze und automatische Extraktion themenspezifischer Ereignisse 197
15.5 SemanticTalk 200
15.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 204
15.6.1 Zeitreihenkorrelation 205
15.6.2 HD-SOM-Scanning 207
D – ZUSAMMENFASSUNG 217
Anhang A: Prozessbilder entwickelter Anwendungen des (Temporal) Text Mining 223
Anhang B: Synopsis der zeitorientierten Datenexploration 230
Literaturverzeichnis 231
Selbstständigkeitserklärung 285
Wissenschaftlicher Werdegang des Autors 286
Veröffentlichungen 28
Fallstudien zum Einsatz von Business Intelligence in Call Centern
Dieser Forschungsbericht untersucht anhand von sechs Fallstudien die konkrete ProzessunterstĂĽtzung in Call Centern durch in operative Anwendungssysteme eingebettete Analytik. Dies umfasst zum einen retrospektive Analysen fĂĽr interne und externe Stakeholder in Form von Reporten als auch Echtzeit-Auswertungen durch grafisch-orientierte Monitor-Darstellungen. Hierbei stehen unter anderem die eingesetzten Anwendungssysteme, das Nutzungsverhalten durch die verschiedenen Call Center-Mitarbeitergruppen und die kennzahlenbasierten Auswertungsinhalte im Vordergrund.:1 Einleitung
2 Fallstudie - B.B.K. Vertriebs- und Kunden-Services GmbH
3 Fallstudie - DIMA Systems AG
4 Fallstudie - Regiocom Sales Service Halle GmbH
5 Fallstudie - TMA Telesmart GmbH
6 Fallstudie - Simon & Focken GmbH
7 Fallstudie - Regiocom GmbH
8 Zusammenfassung der Fallstudien-Ergebniss
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