Datenbasierte Prozessanalyse und -gestaltung

Basiswissen in Betriebswirtschaft und Wirtschaftsinformatik, insbesondere folgende Module aus dem Bachelor Wirtschaftsinformatik:

• Betriebswirtschaft
• Statistik und Operations Research
• Softwareentwicklung I und II
• Wirtschaftsinformatik

Lernziele: Die Studierenden können datenbasierte Ansätze der Prozessanalyse und -implementierung anwenden und in Initiativen des Geschäftsprozess- und Enterprise Architecture Managements integrieren. Sie verstehen grundlegende Voraussetzungen für den Einsatz datenbasierter Vorgehensweisen sowie deren Chancen und Limitationen.

Fach & Methodenkompetenz:

• Die Studierenden vertiefen Kenntnisse über Geschäftsprozesse und deren Einsatz im betrieblichen Kontext
• Die Studierenden gewinnen theoretische und praktische Kenntnisse über Werkzeuge der datenbasierten Prozessanalyse und -implementierung
• Die Studierenden erlernen Fähigkeiten in Bezug auf die Bewertung, Identifikation, Analyse, Optimierung, Gestaltung, Ausführung und Kontrolle von Geschäftsprozessen in der Praxis
• Die Studierenden entwickeln Kompetenzen für den Einsatz datenbasierter Prozessanalyse als Grundlage für die Prozessautomatisierung

Überfachliche Kompetenz:

• Die Studierenden arbeiten in Projekten zur datenbasierten Prozessanalyse und -implementierung in Teams zusammenInhalt
• Die Studierenden erarbeiten sich Teilgebiete des Themenbereichs selbstständig und planen Ihre Arbeitsabläufe eigenverantwortlich

• Einordnung von Ansätzen datenbasierter Prozessanalyse und -implementierung in das Geschäftsprozess- und Enterprise Architecture Management
• Überblick von Ansätzen und Werkzeugen zur Umsetzung entsprechender Konzepte in der Praxis
• Integration datenbasierter Ansätze in die Phasen des Geschäftsprozessmanagement
• Praktische Umsetzung, Auswertung, Bewertung und Interpretation von Process Mining und Task Mining auf Basis realer Daten

• Folien (Powerpoint, PDF) und Tafel/Whiteboard
• Einschlägige Webseiten und Zeitschriftenartikel
• Als Software-as-a-Service verfügbare, kostenlose kommerzielle oder Open Source Software

Dumas, M.; La Rosa, M.; Mendling, J.; Reijers, H.A.: Fundamentals of Business Process Management. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, 2013

Ferreira, D.R.: A Primer on Process Mining – Practical Skills with Python und Graphviz

Laue, R.; Koschmider, A.; Fahland, D.: Prozessmanagement und Process-Mining - Grundlagen

Reinkemeyer, L.: Process Mining in Action – Principles, Use Cases and Outlook

van der Aalst W.M.P.: Process Mining - Data Science in Action. Springer Berlin Heidelberg, 2016