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Process Analytics
Zielgruppe
Lernziele
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.
Lehrinhalte
- Grundlagen der Prozessanalytik auf Basis von Prozessmodellierung und Prozesskennzahlen
- Ereignisdiskrete Prozesssimulation, Simulationsstudie
- CRISP-DM Modell
- Datenanalyse, Datenmanagement und Prozessdatenextraktion
- Data Mining, Big Data Analyse und Knowledge Discovery in Geschäftsprozessen
- Abgrenzung bzw. Zusammenspiel von Big Data Analyse und Process Mining sowie Identifikation relevanter Anwendungsbereiche
- Process Mining: Voraussetzungen, Anwendungsbereiche, Analysefähigkeit, Business Szenarien unter Verwendung geeigneter Softwarelösungen (z.B. Celonis)
- Process Mining als Projekt: Voraussetzungen, Einführungsvorgehen, Changeansätze sowie Praxisbeispiele
Didaktisches Konzept
Lernform
Präsenz + Live-Online
Dauer
4-6 (Online-)Präsenztage + Prüfungseinheit
Freie Plätze
8
Nächste Termine ab
März 2025
Niveau
Advanced, DQR-Level 7
Sprache
Deutsch
Workload
30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz
20 UE geleitetes E-Learning
100 UE Selbststudium
Lehrende
Bernd Kress, Prof. Dr. Nicole Stricker
Ort
Hochschule Aalen
Abschluss
Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung
IHRE ANSPRECHPERSON
Alexandra Winkler
Weiterbildungs- und Zertifikatskurse
+49 (0) 7361-576 1491
+49 (0) 152-339 77 097
alexandra.winkler(at)hs-aalen.de