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Wirtschaftsinformatik 50(4) - August 2008

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/11863
Auflistung nach:

Auflistung Wirtschaftsinformatik 50(4) - August 2008 nach Schlagwort "decision tree induction"

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  • Zeitschriftenartikel
    Regelbasierte Steuerung von Geschäftsprozessen – Konzeption eines Ansatzes auf Basis von Process Mining
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 50, No. 4, 2008) Grob, Heinz Lothar; Bensberg, Frank; Coners, André
    Der Einsatz von Geschäftsregeln zur Prozesssteuerung hat mit der Zielsetzung zu erfolgen, die Prozesseffektivität und -effizienz auf Instanzebene zu sichern. Die Erzeugung und Anpassung von Regeln an dynamische Umweltbedingungen stellt einen Aufgabenbereich des Prozessmanagements dar, der durch analytische Techniken zu unterstützen ist. Zu diesem Zweck wird im Rahmen dieses Beitrags das Konzept des Process Minings zugrunde gelegt, das eine methodische Unterstützung dieser Aufgabenfelder mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens leisten kann. Zur Generierung steuerungsrelevanter Regeln werden Entscheidungsbaumverfahren aufgegriffen und ein Anwendungsbeispiel aus dem Umfeld des Forderungsmanagements in der Finanzindustrie präsentiert. Hierauf aufbauend erfolgt die Konzeption eines Integrationsansatzes zur Verzahnung der operativen und analytischen Prozesse, für die auf der Implementierungsebene unterschiedliche Realisierungsmöglichkeiten zur Verfügung stehen. Abschließend wird ein mehrstufiges Selektionsmodell eingeführt, das die Auswahl von Prozessen zur regelbasierten Prozesssteuerung auf Grundlage eines Prozessportfolios unterstützt.AbstractBusiness rules are used to automate processes under the constraint of retaining process effectivity and efficiency. A salient question is how to create and adjust business rules to situational conditions of business processes in order to meet economic targets. Therefore, this contribution proposes the process mining concept to generate explicit process knowledge from available process data. In particular, decision tree induction methods permit the generation of descriptive rule sets which are able to predict process quality. These rule sets can be used as operational knowledge base to ensure effectivity and efficiency of process executions. The application of this rule based control technique for business processes is substantiated within an integrated model which combines analytical and operational processes. Finally, we propose a multi-level decision model to support the selection of adequate processes for rule-based process control.