Process Analytics

Die Teilnehmenden sind in der Lage, die Chancen und Herausforderungen der Prozessdatenanalyse zu bewerten. Sie können die Werkzeuge und Technologien zur automatisierten softwarebasierten Prozessanalyse, des Process Mining und der Prozesssimulation erläutern und Erfahrungen in der Anwendung konkreter Tools abschätzen. Nach Abschluss des Studienmoduls können die Teilnehmenden Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsstrategien im betrieblichen Kontext beurteilen.

1. Grundlagen der Prozessanalytik auf Basis von Prozessmodellierung und Prozesskennzahlen
2. CRISP-DM Modell
3. Datenanalyse, Datenmanagement und Prozessdatenextraktion
4. Data Mining, Big Data Analyse und Knowledge Discovery in Geschäftsprozessen
5. Abgrenzung bzw. Zusammenspiel von Big Data Analyse und Process Mining sowie Identifikation relevanter Anwendungsbereiche
6. Process Mining: Voraussetzungen, Anwendungsbereiche, Analysefähigkeit, Business Szenarien unter Verwendung geeigneter Softwarelösungen (z.B. Celonis)
7. Process Mining als Projekt: Voraussetzungen, Einführungsvorgehen, Changeansätze sowie Praxisbeispiele

Dies ist ein Blended Learning Modul, bei dem sich Online- und Präsenzunterricht mit Selbstlernphasen abwechseln.