Studienarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,7, Universit?t Duisburg-Essen (Mercator School of Menagement), Veranstaltung: Wirtschaftsinformatik, Sprache: Deutsch, Abstract: Sowohl die Sicherung von Produktqualit?t, die Verbesserung der Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens als auch flexibles Reagieren auf Marktver?nderungen sind heutzutage wesentliche Faktoren f?r den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens. Um diesen erreichen und aufrechterhalten zu k?nnen, m?ssen unternehmerische Strukturen und Abl?ufe erfasst, ?berwacht und optimiert werden. Daher stehen Informationssysteme heute mehr denn je vor der Herausforderung immer mehr Informationen ?ber Gesch?ftsprozesse in Unternehmen zu verarbeiten. M?glichkeiten f?r die Analyse und ?berwachung dieser Informationen sind beispielweise Workflowmanagement- bzw. Gesch?ftsprozessmanagementsysteme. Process Mining ist in einer Vielzahl dieser Informationssysteme anwendbar. Diese Systeme geben in Form von aufgezeichneten Ereignisprotokollen - sog. event logs - sehr detaillierte Informationen ?ber die ausgef?hrten Prozesse im Unternehmen wieder. Ziel ist somit diese Informationen aus dem Ereignisprotokoll in Form von bspw. Prozessmodellen (z.B. dargestellt in Petri-Netzen) automatisiert zu extrahieren. Folglich beinhaltet Process Mining eine Vielzahl von a-posteriori Analyseverfahren, die in der Lage sind entsprechende Informationen aus den ereignisbasierten Daten eines event logs zu gewinnen. Ziel dieser Seminararbeit ist es, die Grundlagen des Process Mining genauer darzustellen. Dabei werden im zweiten Kapitel die Begriffe Gesch?ftsprozessmanagement und Workflowmanagement als Anwendungsfelder f?r Process Mining kurz erl?utert. Das folgende Kapitel geht dann neben der Grundidee und den Zielen des Process Mining auf die Arten und das Kernprinzip ein. Das vierte Kapitel stellt schlie lich den α-Algorithmus als ein grundlegendes und am weitesten verbreitetes Verfahren f?r P
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