Öffentliche Vorlesungen 

Wirtschaftsinformatik

Business Process Mining – datengestützte Prozessanalyse
Datum

Mi. 22.03.2023

Uhrzeit

18:15 - 19:45 Uhr

ReferentIn

Dr. Stefan Michel

Ort

Universität St.Gallen, Raum A 09-110
Hauptgebäude
9000 St. Gallen
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Kosten

Semesterpass für 20 Franken

Kalender

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Aufgrund der rasanten Entwicklungen im Bereich der Digitalisierung, der höheren Markttransparenz und der wach- senden Kundenanforderungen gewinnen flexibel und effizient gestaltete Prozesse zunehmend an Bedeutung. Das US-amerikanische Marktforschungs- und Beratungsunternehmen International Data Corporation (IDC) hat in einem White Paper mit dem Titel Data Age 2025 prognostiziert, dass die globale Datensphäre bis 2025 um das Zehnfache des Datenaufkommens von 2016 anwächst. Während die weltweit erzeugte Datenmenge bisher weitgehend verbrauchergetrieben war, sagt die IDC vorher, dass im Jahr 2025 fast 60% der globalen Datensphäre auf Unter- nehmen entfallen werden. Das wachsende Interesse an Business Process Mining wird durch diese zunehmende Verfügbarkeit von Ereignisdaten angeheizt. Mittels Business Process Mining werden auf Basis von aus Informationssystemen extrahierten Ereignisdaten Prozessmodelle automatisch entdeckt, Konformitäten geprüft, prozessuale Engpässe und Abweichungen identifiziert, Verbesserungen vorgeschlagen sowie Verarbeitungszeiten vorhergesagt. Der richtige Umgang mit Problemen und Herausforderungen, die bei der Analyse von Ereignisprotokollen auftreten, ist entscheidend für den Erfolg jeglicher Bemühungen von Business Process Mining. Aus diesem Grund wird in dieser Vorlesung unter anderem auf die Grenzen herkömmlicher Geschäftspro- zessaufnahmen und somit den Mehrwert, den Business Process Mining bieten kann, eingegangen. Zudem werden projektbezogene Vorgehensweisen und Stolpersteine in der Umsetzung diskutiert. Zur Wahrung eines holistischen Blicks wird auf themenrelevante Grundlagen des Geschäftsprozessmanagements eingegangen.

Mittwoch, 18.15 bis 19.45 Uhr, Universität St.Gallen, Raum A 09-110
22.2., 8.3. und 22.3.2023

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