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Enriching raw events to enable process intelligence : research challenges

  • Die wertschöpfenden Tätigkeiten in Unternehmen folgen definierten Geschäftsprozessen und werden entsprechend ausgeführt. Dabei werden wertvolle Daten über die Prozessausführung erzeugt. Die Menge und Qualität dieser Daten ist sehr stark von der Prozessausführungsumgebung abhängig, welche überwiegend manuell als auch vollautomatisiert sein kann. Die stetige Verbesserung von Prozessen ist einer der Hauptpfeiler des Business Process Managements, mit der Aufgabe die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu sichern und zu steigern. Um Prozesse zu verbessern muss man diese analysieren und ist auf Daten der Prozessausführung angewiesen. Speziell bei manueller Prozessausführung sind die Daten nur selten direkt zur konkreten Prozessausführung verknüpft. In dieser Arbeit präsentieren wir einen Ansatz zur Verwendung und Anreicherung von Prozessausführungsdaten mit Kontextdaten – Daten die unabhängig zu den Prozessdaten existieren – und Wissen aus den dazugehörigen Prozessmodellen, um ein hochwertige Event- Datenbasis für Process IntelligenceDie wertschöpfenden Tätigkeiten in Unternehmen folgen definierten Geschäftsprozessen und werden entsprechend ausgeführt. Dabei werden wertvolle Daten über die Prozessausführung erzeugt. Die Menge und Qualität dieser Daten ist sehr stark von der Prozessausführungsumgebung abhängig, welche überwiegend manuell als auch vollautomatisiert sein kann. Die stetige Verbesserung von Prozessen ist einer der Hauptpfeiler des Business Process Managements, mit der Aufgabe die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu sichern und zu steigern. Um Prozesse zu verbessern muss man diese analysieren und ist auf Daten der Prozessausführung angewiesen. Speziell bei manueller Prozessausführung sind die Daten nur selten direkt zur konkreten Prozessausführung verknüpft. In dieser Arbeit präsentieren wir einen Ansatz zur Verwendung und Anreicherung von Prozessausführungsdaten mit Kontextdaten – Daten die unabhängig zu den Prozessdaten existieren – und Wissen aus den dazugehörigen Prozessmodellen, um ein hochwertige Event- Datenbasis für Process Intelligence Anwendungen, wie zum Beispiel Prozessmonitoring, Prozessanalyse und Process Mining, sicherstellen zu können. Des Weiteren zeigen wir offene Fragestellungen und Herausforderungen auf, welche in Zukunft Gegenstand unserer Forschung sein werden.show moreshow less
  • Business processes are performed within a company’s daily business. Thereby, valuable data about the process execution is produced. The quantity and quality of this data is very dependent on the process execution environment that reaches from predominantly manual to fullautomated. Process improvement is one essential cornerstone of business process management to ensure companies’ competitiveness and relies on information about the process execution. Especially in manual process environments data directly related to the process execution is rather sparse and incomplete. In this paper, we present an approach that supports the usage and enrichment of process execution data with context data – data that exists orthogonally to business process data – and knowledge from the corresponding process models to provide a high-quality event base for process intelligence subsuming, among others, process monitoring, process analysis, and process mining. Further, we discuss open issues and challenges that are subject to our future work.

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Metadaten
Author details:Nico Herzberg, Mathias WeskeORCiDGND
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus-64012
ISBN:978-3-86956-241-4
Publication series (Volume number):Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam (73)
Publisher:Universitätsverlag Potsdam
Place of publishing:Potsdam
Publication type:Monograph/Edited Volume
Language:German
Publication year:2013
Publishing institution:Universität Potsdam
Release date:2013/07/23
Number of pages:30
RVK - Regensburg classification:ST 230
Organizational units:An-Institute / Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering gGmbH
DDC classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Publishing method:Universitätsverlag Potsdam
License (German):License LogoKeine öffentliche Lizenz: Unter Urheberrechtsschutz
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