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dc.contributor.authorThaler, Tom
dc.contributor.authorFettke, Peter
dc.contributor.authorLoos, Peter
dc.date2013-10-01
dc.date.accessioned2018-01-16T12:16:52Z
dc.date.available2018-01-16T12:16:52Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.issn2198-2775
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/14151
dc.description.abstractenDer Beitrag zeigt, wie der heutige Stand der Technik im Bereich des Process Mining die Ableitung adäquater Geschäftsprozesse aus Logdaten ermöglicht. Dabei ist die Adaption der Vorgehensweise und die Auswahl geeigneter Algorithmen ausschlaggebend für die Qualität der Ergebnisse. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich der Beitrag mit der praktischen Durchführung von Process Mining. Da die Einbindung weiterer Informationsquellen bisher unbeachtet blieb, wird insbesondere versucht, Organisationswissen gewinnbringend in den Prozess des Process Mining zu integrieren.
dc.publisherSpringer
dc.relation.ispartofHMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 50, No. 5
dc.relation.ispartofseriesHMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
dc.titleProcess Mining — Fallstudie leginda.de
dc.typeText/Journal Article
mci.reference.pages56-65
gi.identifier.doi10.1007/BF03340853


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