Grin logo
en de es fr
Shop
GRIN Website
Publicación mundial de textos académicos
Go to shop › Ingeniería - Ingeniería industrial

Vergleich von Process-Mining mit Business-Intelligence

Título: Vergleich von Process-Mining mit Business-Intelligence

Trabajo , 2024 , 20 Páginas , Calificación: 1,3

Autor:in: Constantin Elven (Autor)

Ingeniería - Ingeniería industrial
Extracto de texto & Detalles   Leer eBook
Resumen Extracto de texto Detalles

Das Ziel dieses Assignments ist es , die beiden Anwendungen zur Datenauswertung und -analyse (Process-Mining und Business Intelligence) zu vergleichen. Hierbei sollen auf der einen Seite die möglichen Vor- und Nachteile der Ansätze beschrieben werden und auf der anderen Seite sind ihre möglichen Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu betrachten.
Um die Ziele zu erreichen, soll zu Beginn der Arbeit in einem Grundlagenkapitel auf die relevantesten Aspekte eingegangen werden. Hierzu gehören eine kurze Darstellung von Wissen und digitalen Daten und im Anschluss eine Definition der Begriffe „Process-Mining“ und „Business-Intelligence“. Angeschlossen daran werden im Hauptteil der Arbeit die jeweiligen Vor- und Nachteile beider Anwendungen beschrieben, nachdem sie darauffolgend miteinander verglichen werden. Abgeschlossen wird das Assignment mit einer kurzen Zusammenfassung der Ergebnisse und einem Fazit

Extracto


Inhaltsverzeichnis

  • Einleitung und Ziel der Arbeit
  • Definitionen und Grundlagen
    • Digitale Daten, Informationen und Wissen
    • Process-Mining
    • Business-Intelligence
  • Übersicht Process-Mining
  • Übersicht Business-Intelligence
  • Vergleich von Process-Mining und Business-Intelligence
  • Zusammenfassung und Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Das Ziel dieser Arbeit ist ein Vergleich der Anwendungen Process-Mining und Business-Intelligence zur Datenauswertung und -analyse. Der Fokus liegt auf der Beschreibung der Vor- und Nachteile sowie der Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Ansätze.

  • Digitale Daten und deren Bedeutung für Unternehmen
  • Definition und Funktionsweise von Process-Mining
  • Definition und Funktionsweise von Business-Intelligence
  • Vorteile und Nachteile von Process-Mining und Business-Intelligence
  • Vergleich der Anwendungsbereiche und Einsatzmöglichkeiten

Zusammenfassung der Kapitel

Das erste Kapitel erläutert die Bedeutung digitaler Daten in der heutigen Zeit und beschreibt die Herausforderungen, die mit der großen Datenmenge verbunden sind. Anschließend werden die Begriffe „Process-Mining" und „Business-Intelligence" definiert und die Grundlagen beider Ansätze erläutert. Das zweite Kapitel beleuchtet die verschiedenen Anwendungsgebiete und Einsatzmöglichkeiten von Process-Mining und geht auf die Vor- und Nachteile der Technologie ein.

Schlüsselwörter

Process-Mining, Business-Intelligence, digitale Daten, Datenauswertung, Datenanalyse, Geschäftsprozesse, Optimierung, Wettbewerbsvorteile, Industrie 4.0, digitale Transformation.

Final del extracto de 20 páginas  - subir

Detalles

Título
Vergleich von Process-Mining mit Business-Intelligence
Universidad
AKAD University of Applied Sciences Stuttgart  (AKAD University, Stuttgart)
Curso
Data driven Engineering
Calificación
1,3
Autor
Constantin Elven (Autor)
Año de publicación
2024
Páginas
20
No. de catálogo
V1465208
ISBN (PDF)
9783389010280
ISBN (Libro)
9783389010297
Idioma
Alemán
Etiqueta
process-Mining Business Intelligence Wirtschaftsingenieur Hausarbeit Vergleich
Seguridad del producto
GRIN Publishing Ltd.
Citar trabajo
Constantin Elven (Autor), 2024, Vergleich von Process-Mining mit Business-Intelligence, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1465208
Leer eBook
  • Si ve este mensaje, la imagen no pudo ser cargada y visualizada.
  • https://cdn.openpublishing.com/images/brand/1/preview_popup_advertising.jpg
  • Si ve este mensaje, la imagen no pudo ser cargada y visualizada.
  • Si ve este mensaje, la imagen no pudo ser cargada y visualizada.
  • Si ve este mensaje, la imagen no pudo ser cargada y visualizada.
  • Si ve este mensaje, la imagen no pudo ser cargada y visualizada.
  • Si ve este mensaje, la imagen no pudo ser cargada y visualizada.
  • Si ve este mensaje, la imagen no pudo ser cargada y visualizada.
  • Si ve este mensaje, la imagen no pudo ser cargada y visualizada.
Extracto de  20  Páginas
Grin logo
  • Grin.com
  • Page::Footer::PaymentAndShipping
  • Contacto
  • Privacidad
  • Aviso legal
  • Imprint