Eine wichtige Aufgabe für die IT der vernetzten Welt ist die maschinelle Auswertung und Verarbeitung von Informationen, die für eine Anwendung relevant sind und übers Netz verschickt werden. Mit Complex Event Processing (CEP) können große Mengen von zeitbehafteten Daten unterschiedlichster Art in nahezu Echtzeit analysiert und weiterverarbeitet werden. Die grundlegende Vorgehensweise beim CEP entspricht der menschlichen Entscheidungsfindung in Prozessabläufen des täglichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische Analyse oder regelbasierte Wissensverarbeitung dar. Typische Anwendungsgebiete sind Big-Data-Systeme, Internet of Things, Industrie 4.0.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Eine wichtige Aufgabe für die IT der vernetzten Welt ist die maschinelle Auswertung und Verarbeitung von Informationen, die für eine Anwendung relevant sind und übers Netz verschickt werden. Mit Complex Event Processing (CEP) können große Mengen von zeitbehafteten Daten unterschiedlichster Art in nahezu Echtzeit analysiert und weiterverarbeitet werden. Die grundlegende Vorgehensweise beim CEP entspricht der menschlichen Entscheidungsfindung in Prozessabläufen des täglichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische Analyse oder regelbasierte Wissensverarbeitung dar. Typische Anwendungsgebiete sind Big-Data-Systeme, Internet of Things, Industrie 4.0.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die vorliegende Arbeit behandelt die Konzeption und Umsetzung einer Methode zur Modellierung und Ausführung dynamischer Geschäftsprozesse basierend auf Konzepten der Ereignisverarbeitung. Trotz des starken IT-Bezugs werden in erster Linie fachlich orientierte Experten und nur in geringerer Priorisierung IT-Entwickler adressiert.Der Fokus der Betrachtungen liegt dabei insbesondere auf der Ereignisverarbeitung. Diese umfasst ein plattformunabhängiges Ereignisverarbeitungsmodell mit formalisiertem Metamodell und passender Notation, das sich nahtlos in das Geschäftsprozessmodell integrieren lässt. Auch ein entsprechendes Ereignismodell wird in diesem Zusammenhang berücksichtigt. Zudem beinhaltet die Methode Transformationsvorschriften, um ein erstelltes Ereignisverarbeitungsmodell im Zuge eines modellbasierten Ansatzes automatisch in ausführbaren Code überführen zu können. Zur Demonstration des praktischen Einsatzes sind prototypische Softwarewerkzeuge für die Modellierung und Aus
Aktualisiert: 2023-06-01
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Die Digitalisierung ermöglicht feingranulare Datenströme in betrieblichen Abläufen zu erfassen. Mittels moderner Analyseverfahren, wie dem Complex Event Processing (CEP), können relevante Ereignismuster hieraus identifiziert und korrespondierende Maßnahmen unverzüglich initiiert werden. Vielversprechend erweist sich, zukünftige Geschäftsereignisse zu prognostizierten und hierdurch eine proaktive Steuerung von Unternehmensabläufen zu realisieren. Hierzu muss eine Kombination aus CEP und prädiktiven Analysen in die operativen Entscheidungs- und Steuerungsprozesse verankert werden. Dies bedingt einen Veränderungsprozess in Unternehmen und somit die Integration in das Geschäftsprozessmanagement.
Das von Julian Krumeich konstruierte Referenzmodell dient als Gestaltungsvorlage für die Realisierung eines proaktiven ereignisgesteuerten Geschäftsprozessmanagements. Das Modell umfasst Komponenten zur Modellierung von komplexen Ereignismustern sowie deren automatisierten Transformation in EPL-Spezifikationen. Zudem ermöglicht ein methodisches Vorgehen, Prognosepotenziale in Geschäftsprozessen zu identifizieren, um auf dieser Grundlage reaktive Prozesse durch die Einbettung proaktiver Bestandteile in proaktive Prozesse zu transformieren. Die Praxistauglichkeit des Referenzmodells wird anhand eines Anwendungsbeispiels aus der Stahlproduktion validiert und die Umsetzbarkeit durch Prototypen unterstrichen.
Dieses Buch erweist sich nicht nur für Wissenschaftler von Interesse, sondern dient auch Lesern aus der Unternehmenspraxis als Impulsgeber zur Bewältigung der notwendigen Transformation ihrer Geschäftsprozesse.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Dieses Buch verfolgt das Ziel, Schlüsseltechnologien für die digitale Transformation verstehen und anwenden zu können.
Aktualisiert: 2022-06-30
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Aktualisiert: 2023-05-03
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Eine wichtige Aufgabe für die IT der vernetzten Welt ist die maschinelle Auswertung und Verarbeitung von Informationen, die für eine Anwendung relevant sind und übers Netz verschickt werden. Mit Complex Event Processing (CEP) können große Mengen von zeitbehafteten Daten unterschiedlichster Art in nahezu Echtzeit analysiert und weiterverarbeitet werden. Die grundlegende Vorgehensweise beim CEP entspricht der menschlichen Entscheidungsfindung in Prozessabläufen des täglichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische Analyse oder regelbasierte Wissensverarbeitung dar. Typische Anwendungsgebiete sind Big-Data-Systeme, Internet of Things, Industrie 4.0.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Eine wichtige Aufgabe für die IT der vernetzten Welt ist die maschinelle Auswertung und Verarbeitung von Informationen, die für eine Anwendung relevant sind und übers Netz verschickt werden. Mit Complex Event Processing (CEP) können große Mengen von zeitbehafteten Daten unterschiedlichster Art in nahezu Echtzeit analysiert und weiterverarbeitet werden. Die grundlegende Vorgehensweise beim CEP entspricht der menschlichen Entscheidungsfindung in Prozessabläufen des täglichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische Analyse oder regelbasierte Wissensverarbeitung dar. Typische Anwendungsgebiete sind Big-Data-Systeme, Internet of Things, Industrie 4.0.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Eine wichtige Aufgabe für die IT der vernetzten Welt ist die maschinelle Auswertung und Verarbeitung von Informationen, die für eine Anwendung relevant sind und übers Netz verschickt werden. Mit Complex Event Processing (CEP) können große Mengen von zeitbehafteten Daten unterschiedlichster Art in nahezu Echtzeit analysiert und weiterverarbeitet werden. Die grundlegende Vorgehensweise beim CEP entspricht der menschlichen Entscheidungsfindung in Prozessabläufen des täglichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische Analyse oder regelbasierte Wissensverarbeitung dar. Typische Anwendungsgebiete sind Big-Data-Systeme, Internet of Things, Industrie 4.0.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Die Digitalisierung ermöglicht feingranulare Datenströme in betrieblichen Abläufen zu erfassen. Mittels moderner Analyseverfahren, wie dem Complex Event Processing (CEP), können relevante Ereignismuster hieraus identifiziert und korrespondierende Maßnahmen unverzüglich initiiert werden. Vielversprechend erweist sich, zukünftige Geschäftsereignisse zu prognostizierten und hierdurch eine proaktive Steuerung von Unternehmensabläufen zu realisieren. Hierzu muss eine Kombination aus CEP und prädiktiven Analysen in die operativen Entscheidungs- und Steuerungsprozesse verankert werden. Dies bedingt einen Veränderungsprozess in Unternehmen und somit die Integration in das Geschäftsprozessmanagement.
Das von Julian Krumeich konstruierte Referenzmodell dient als Gestaltungsvorlage für die Realisierung eines proaktiven ereignisgesteuerten Geschäftsprozessmanagements. Das Modell umfasst Komponenten zur Modellierung von komplexen Ereignismustern sowie deren automatisierten Transformation in EPL-Spezifikationen. Zudem ermöglicht ein methodisches Vorgehen, Prognosepotenziale in Geschäftsprozessen zu identifizieren, um auf dieser Grundlage reaktive Prozesse durch die Einbettung proaktiver Bestandteile in proaktive Prozesse zu transformieren. Die Praxistauglichkeit des Referenzmodells wird anhand eines Anwendungsbeispiels aus der Stahlproduktion validiert und die Umsetzbarkeit durch Prototypen unterstrichen.
Dieses Buch erweist sich nicht nur für Wissenschaftler von Interesse, sondern dient auch Lesern aus der Unternehmenspraxis als Impulsgeber zur Bewältigung der notwendigen Transformation ihrer Geschäftsprozesse.
Aktualisiert: 2023-04-17
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Eine wichtige Aufgabe für die IT der vernetzten Welt ist die maschinelle Auswertung und Verarbeitung von Informationen, die für eine Anwendung relevant sind und übers Netz verschickt werden. Mit Complex Event Processing (CEP) können große Mengen von zeitbehafteten Daten unterschiedlichster Art in nahezu Echtzeit analysiert und weiterverarbeitet werden. Die grundlegende Vorgehensweise beim CEP entspricht der menschlichen Entscheidungsfindung in Prozessabläufen des täglichen Lebens und stellt eine Erweiterung bekannter Methoden des Data Analytics wie Data Mining, statistische Analyse oder regelbasierte Wissensverarbeitung dar. Typische Anwendungsgebiete sind Big-Data-Systeme, Internet of Things, Industrie 4.0.
Aktualisiert: 2020-07-17
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Die vorliegende Arbeit behandelt die Konzeption und Umsetzung einer Methode zur Modellierung und Ausführung dynamischer Geschäftsprozesse basierend auf Konzepten der Ereignisverarbeitung. Trotz des starken IT-Bezugs werden in erster Linie fachlich orientierte Experten und nur in geringerer Priorisierung IT-Entwickler adressiert.Der Fokus der Betrachtungen liegt dabei insbesondere auf der Ereignisverarbeitung. Diese umfasst ein plattformunabhängiges Ereignisverarbeitungsmodell mit formalisiertem Metamodell und passender Notation, das sich nahtlos in das Geschäftsprozessmodell integrieren lässt. Auch ein entsprechendes Ereignismodell wird in diesem Zusammenhang berücksichtigt. Zudem beinhaltet die Methode Transformationsvorschriften, um ein erstelltes Ereignisverarbeitungsmodell im Zuge eines modellbasierten Ansatzes automatisch in ausführbaren Code überführen zu können. Zur Demonstration des praktischen Einsatzes sind prototypische Softwarewerkzeuge für die Modellierung und Aus
Aktualisiert: 2023-03-31
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