Big Data und Prozessmanagement im Unternehmen. Zum aktuellen Forschungsstand


Hausarbeit, 2021

16 Seiten, Note: 1,7


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Ziele und Aufbau

2 Grundlagen
2.1 Big Data
2.2 Prozessmanagement

3 Big Data im Unternehmen
3.1 Historische Entwicklung von Big Data
3.2 Einsatzgebiet von Big Data

4 Prozessmanagement im Unternehmen
4.1 Historische Entwicklung des Prozessmanagements
4.2 Einsatzgebiet des Prozessmanagements

5 Betrieblicher Zusammenhang von Big Data und Prozessmanagement
5.1 Aktueller Forschungsstand
5.2 Konkreter Anwendungskontext

6 Fazit
6.1 Zusammenfassung
6.2 Reflexion

Quellenverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Big Data in der Branche (angelehnt an techconsult)

1 Einleitung

“The world is one big data problem.” – Andrew McAfee, co-director of the MIT Initiative

Die Verfügbarkeit von Daten hat sich in den vergangenen Jahren drastisch verändert. Durch den technologischen Fortschritt wird der Umfang von Speichermedien im Unternehmensumfeld immer größer. Immer neue Datenquellen, die zunehmende Verbreitung mobiler und internetfähiger Geräte tragen dazu bei, dass sich Unternehmen der Herausforderung stellen, größere Datenmengen zu erfassen, zu speichern und auszuwerten.1 Der Umgang mit Daten ist sowohl für Unternehmen, deren Wertschöpfung auf einem datenbasierten Geschäftsmodell beruht, als auch für Unternehmen, deren Wertschöpfung nicht datengetrieben ist, eine Herausforderung. Ein passendes Geschäftsmodell macht aus dem Datenvorrat einen potenziellen Wert. Der Bestand von Daten und Informationen wird oftmals als Big Data bezeichnet. Big Data ermöglicht es Unternehmen neue Geschäftsprozesse zu entwickeln, bestehende Prozesse zu verbessern und zu erweitern und vorhandene Potentiale auszuschöpfen.2 Diese Möglichkeiten müssen vom Prozessmanagement gestaltet und gesteuert werden. Das Zusammenspiel von Big Data und Prozessmanagement gilt es für Unternehmen stets zu managen.

1.1 Ziele und Aufbau

Ziel dieser Arbeit ist es, das Zusammenspiel von Big Data und dem Geschäftsprozessmanagement in Unternehmen aufzuzeigen. Zu Beginn werden die Begriffe Big Data und Prozessmanagement erarbeitet. Daraufhin wird auf die chronologische Entwicklung des Prozessmanagements und Big Data eingegangen und in den betrieblichen Zusammenhang gesetzt. Anschließend wird der aktuelle Forschungsstand aufgezeigt. Der anschließende Anwendungsfall soll zeigen, wie Big Data Geschäftsprozesse beeinflusst. Im abschließenden Fazit wird ein Ausblick gegeben und die Arbeitsergebnisse einer kritischen Reflektion unterzogen.

2 Grundlagen

Um ein Verständnis der Sachverhalte dieser Arbeit zu schaffen, werden im Folgenden die Begriffe Big Data und Prozessmanagement erläutert.

2.1 Big Data

Big Data wird als Sammelbegriff für die moderne digitale Technologie verwendet.3 Außerdem steht der Begriff für große Datenmengen, die gesammelt, verfügbar gemacht und ausgewertet werden. Diese lassen sich zu beliebigen Zwecken nutzen, z. B. um statistische Trends zu erkennen.4 Merv definiert Big Data als Daten, die heterogener als klassische Daten sind und in ihrer Größe klassische Datenhaltung, Verarbeitung und Analyse auf konventioneller Hardware übersteigen. Erweiterte Applikationen können durch den größeren Detaillierungsgrad der Daten vorangetrieben werden. So lassen sich beispielsweise Simulationen durchführen, die vorher nicht möglich waren.5

Big Data wird mit den vier Dimensionen beschrieben: Variety, Volume, Velocity und Veracity.

Volume steht für das Datenvolumen und gibt die Menge der anfallenden Daten an, welche gespeichert und ausgewertet werden sollen. Wann eine Datenmenge tatsächlich zu Big Data erklärt wird, hängt von den zur Verfügung stehenden Systemen ab. Unter Velocity wird die Geschwindigkeit der Daten verstanden. Zum einen werden Daten mit sehr großer Geschwindigkeit erzeugt, und zum anderen müssen diese Datenmengen zeitnah gespeichert, analysiert und verarbeitet werden. Mit Variety wird Bezug auf die Vielfalt der Daten genommen, die ausgewertet werden sollen. Die Systeme bearbeiten nicht nur strukturierte Daten und Tabellen, sondern auch semi- und unstrukturierte Daten aus Fließtexten, Bildern oder Videos. Gerade im Social-Media-Bereich fallen Unmengen an unstrukturierten Daten an. Mit Veracity sind die Begriffe Vertrauenswürdigkeit, Wahrhaftigkeit und Sinnhaftigkeit von Big Data gemeint. Es geht darum, dass nicht alle gespeicherten Daten glaubwürdig sind und ausgewertet werden sollten. Beispiele dafür sind manipulierte Sensoren im IoT oder Phishing Mails.6 Durch die Hinzunahme unsicherer Datenquellen wie z. B. Soziale Netzwerke oder öffentliche Blogs besteht ein erhöhtes Risiko von falschen Daten.7

2.2 Prozessmanagement

Prozessmanagement kennzeichnet heutzutage eine ganzheitliche Sichtweise und wird demzufolge als Managementdisziplin verstanden.8 Diese unterstützt die Unternehmen, Prozesse systematisch und regelmäßig an strategische Vorgaben und Rahmendbedingungen anzupassen.9 Prozessmanagement berücksichtigt verschiedene Faktoren wie Mensch, Organisation, Technik und Umwelt, sowie ihre Wirkungszusammenhänge und befasst sich mit der Identifikation, Gestaltung, Dokumentation, Steuerung und Verbesserung von Prozessen in Unternehmen.10 Füermann und Dammasch definieren Prozessmanagement als „eine Vorgehensweise, die Übersicht schafft und der wachsenden Komplexität entgegenwirkt.“11 Das Prozessmanagement „beinhaltet die strategiekonforme Gestaltung, Lenkung und Entwicklung betrieblicher Prozesse mit dem Ziel, Verbesserungen hinsichtlich Kundenzufriedenheit, Qualität, Zeit und Kosten zu erreichen.“12 Das übergeordnete Ziel ist die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens zu erhalten, indem Abläufe so effektiv wie möglich gestaltet werden.13 Es gibt verschiedene Rollen, welche klar zugeordnet werden sollen, damit Prozessmanagement erfolgreich ist. Eine Rolle legt Aufgaben, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten fest, die für die Implementierung von Prozessmanagement und für einzelne Prozesse benötigt werden.14 Zu den Rollen zählen ausführende, führende und beratende Rollen. Den drei Rollen werden unterschiedliche Aufgaben, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten zugeteilt. Beim Prozessmanagement kann zwischen dem strategischen und dem operativen Prozessmanagement unterschieden werden. Das operative Prozessmanagement beinhaltet alle Aufgaben für Prozesse mit einem kurzzeitigen Zeithorizont. Zu den Aufgaben gehören die Prozessplanung, die Prozessausführung, das Prozess Monitoring, die Prozessanalyse und die Prozessverbesserung. Das strategische Prozessmanagement beschäftigt sich mit den Kernprozessen und der Entwicklung von strategischen Prozesszielen.15

3 Big Data im Unternehmen

3.1 Historische Entwicklung von Big Data

Der Begriff wurde im Jahr 1977 von Michael Cox und David Ellsworth in einem Paper genannt. Jedoch wird der Ursprung des Begriffs diskutiert. Andere Quellen behaupten, dass John Mashey den Begriff Big bereits 1994 im Zusammenhang mit Datenmengen verwendete. Dies geschah aber als stilistisches Mittel, um die Komplexität einiger Teilbereiche der IT hervorzuheben. Darunter waren auch Big Bandwidth, Big Physics, Big Latency und auch Big Data, sodass der Begriff zwar gleich dem heutigen verwendet wurde, die Bedeutung jedoch nicht oder nur in Teilen übereinstimmte. Im November 2009 entstand der erste Wikipedia Artikel zu Big Data. Dieser wurde kurz danach gelöscht. Der Begriff wurde zum ersten Mal öffentlich auf der IEEE Supercomputing Conference 1996 in Pittsburg genannt. Die Definition des Begriffs hat von der ersten Open-Source-Implementierung von Hadoop im Jahr 2006 bis hin zum Wikipedia Artikel fünf Jahre benötigt, um Big Data als eigenes Teilgebiet der Informatik anzuerkennen.16

3.2 Einsatzgebiet von Big Data

Der Einsatzgebiet von Big Data ist breit gefächert. Big Data Technologien sind universell nutzbar und werden in vielen Branchen eingesetzt. Insbesondere das medizinische Umfeld hat das größte Big Data Potenzial. Man verspricht sich auf diese Weise medizinische Prozesse zu beschleunigen.17 Ein Beispiel für die Nutzung von Big Data im Gesundheitswesen ist die konstante Weiterentwicklung von Apps und Wearable. Durch diese werden Patienten die Möglichkeit geboten, sich selbst aktiv an ihrer Gesundheit und Prävention zu beteiligen. Sie können dauerhaft ihre Werte, wie Herzfrequenz, Anzahl der Schritte und Schlafgewohnheiten aufzeichnen lassen. Elektronische Patientenakten sind die wohl an der häufig verbreitetsten Form der Nutzung von Big Data Anwendungen im Gesundheitswesen. Mithilfe der Big Data Anwendungen im Finanzsektor lassen sich Echtzeit-Analysen der Kundeninformationen durchführen. Dies ermöglicht es Banken, sofort Auskunft über die Daten des Kunden zu erlangen und die Kreditwürdigkeit zu prüfen.18

Im Bereich Industrie 4.0 gibt es viele Ansatzpunkte für Big Data Anwendungen. Diese beeinflussen vor allem die Produktionsbedingungen in Unternehmen und bewirken dort Kosteneinsparungen und Risikominimierung. Marktseitig ist die Umsatzsteigerung durch Individualisierung der Kundenansprache relevant.19 In der Produktion 4.0 entstehen erheblich umfangreichere Datenmengen zusätzlich noch durch die Erfassung und Vernetzung von Maschinendaten. Diese sog. Machine-to-Machine Kommunikation ermöglicht es, Maschinendaten in Echtzeit zu vernetzen und in Wertschöpfungsprozesse zu integrieren.20 Der Einsatz von Big Data verändert Geschäftsmodelle und Prozesse in Unternehmen.21

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 : Big Data in der Branche 22

4 Prozessmanagement im Unternehmen

Im Folgenden wird die historische Entwicklung des Prozessmanagements und die einzelnen Schritte der Prozessmodellierung erläutert.

4.1 Historische Entwicklung des Prozessmanagements

In der Entwicklung des Prozessmanagements lassen sich vier Phasen der Entwicklung identifizieren: Arbeitszerlegung, Datenverarbeitung, Prozessorientierung und Digitalisierung. Die erste Phase ist die Arbeitszerlegung. Diese wurde nach Frederic Winslow Taylor (1856 – 1915) genannt. In dieser Frühphase wurden planende und ausführende Tätigkeiten strikt getrennt. Daher wurden in der Phase nach dem damaligen betriebswirtschaftlichen Muster die Aufbau- und Ablauforganisation getrennt voneinander betrachtet. Die Aufbauorganisation legt die Aufgabenzuordnung und die disziplinarische Struktur fest und gibt daher genaue Auskunft über die hierarchische Stellung der Mitarbeiter und die Verantwortung für Teilabschnitte der Funktionen.23

Die Ablauforganisation diente der Zerlegung der Arbeit in kleine Einzelschritte und letztlich der Zuordnung zu Elementen der Aufbauorganisation, also den Bereichen, Abteilungen, Gruppen und Personen. Der Vorteil des Taylorismus lag in der Unterstützung der industriellen Massenproduktion durch die effiziente Ausnutzung der Ressourcen wie Maschinen oder Mitarbeiter. Der Nachteil war die Zersplitterung des Ablaufes in einzelne Fragmente. Für den Einzelnen war daher keine Sicht auf den gesamten Arbeitsablauf möglich, was zu einer eingeengten Sichtweise und einem Desinteresse an der Gesamtaufgabe führte.24

Die zweite Phase ist die aktionsorientierte Datenverarbeitung. In den 1980er-Jahren wurde das Konzept der aktionsorientierten Datenverarbeitung als Vorläufer des Prozessmanagements entwickelt. Konstruiert wurde diese Phase, um elementare Arbeitsschritte zu regeln. Dies erfolgte über Datenbanken, die von den Einzelkomponenten der elektronischen Datenbank verwendet wurden.

Dies erfolgte über gemeinsam von den Einzelkomponenten der EDV verwendeten Datenbanken (auch Aktionsdatenbanken genannt). Diese enthielten Informationen von verschiedenen Anwendungsprogrammen und gaben sie an die dafür zuständigen Mitarbeiter in Form von Aktionsnachrichten weiter. Die Übermittlung der Nachrichten an die Mitarbeiter erfolgte über Electronic-Mail-Systeme. Die Aktionsdatenbank erfüllte hierbei die Funktion eines Postkorbes für den Mitarbeiter. Ziele der aktionsorientierten Datenverarbeitung waren die Verkürzung von Bearbeitungszeiten, die Reduktion von Papier und die effizientere Nutzung von Ressourcen. Das Konzept wurde einige Jahre erfolgreich von größeren Unternehmen für die Beschaffungs-, Kundenauftrags-, Sachstamm-, und Stücklistenverwaltung angewendet. Dieses Konzept konnte sich aufgrund der fehlenden Leistungsfähigkeit der Informationstechnik für größere Datenmengen jedoch nicht weiter etablieren. Sowohl die Akzeptanz des Konzeptes bei den Mitarbeitern als auch der Grad der Zielerreichung war hoch.25

[...]


1 Vgl. Freiknecht, 2014, S. XI (Vorwort)

2 Vgl. Hecker et al, 2016, S. 22, Internetquelle

3 Vgl. Fasel / Meier, 2016, S. 23

4 Vgl. Weichert, 2013, S. 1, Internetquelle

5 Vgl. Fasel / Meier, 2016, S. 5 ff.

6 Vgl. Gentsch, 2019, S. 9

7 Vgl. Hopkins / Evelson 2011, S. 3 ff.

8 Vgl. Rosemann / vom Brocke, 2010, S. 107 - 122

9 Vgl. BPMO, o. J., Internetquelle

10 Vgl. Rüffer, 2019, Internetquelle

11 Vgl. Füermann / Dammasch, 2002, S. 6

12 Vgl. Brecht, 2002, S. 51

13 Vgl. Rüffer, 2019, Internetquelle

14 Vgl. Simon / Hientzsch, 2014, S. 7

15 Vgl. BPMO, o. J., Internetquelle

16 Vgl. Freiknecht, 2014, S. 8 - 9

17 Vgl. Gadasch, 2017a, S. 6 - 7

18 Vgl. Industry Analytics, 2018, Internetquelle

19 Vgl. Engels/ Goecke, 2019, S. 24 ff.

20 Vgl. Fasel / Meier, 2016, S. 40

21 Vgl. Engels/ Goecke, 2019, S. 24 ff.

22 Vgl. Techconsult GmbH, o. J., S. 20, Internetquelle

23 Vgl. Gadasch, 2017, S. 3

24 Vgl. Gadasch, 2017, S. 3

25 Vgl. Gadasch, 2017, S. 3 - 5

Ende der Leseprobe aus 16 Seiten

Details

Titel
Big Data und Prozessmanagement im Unternehmen. Zum aktuellen Forschungsstand
Hochschule
AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart
Veranstaltung
ANS43
Note
1,7
Autor
Jahr
2021
Seiten
16
Katalognummer
V1064532
ISBN (eBook)
9783346481023
ISBN (Buch)
9783346481030
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Big Data, Prozessmanagement, Einsatzgebiet des Prozessmanagements, Big Data im Unternehmen, Prozessmanagement im Unternehmen, Betrieblicher Zusammenhang von Big Data und Prozessmanagement
Arbeit zitieren
Denitsa Trifonova (Autor:in), 2021, Big Data und Prozessmanagement im Unternehmen. Zum aktuellen Forschungsstand, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1064532

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