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Mathias Weske, Nico Herzberg

Enriching raw events to enable process intelligence

research challenges



ISBN: 978-3-86956-241-4
30 Seiten
Erscheinungsjahr 2013

Reihe: Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Softwaresystemtechnik an der Universität Potsdam , 73

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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 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.

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 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.