Process Mining

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Details

Steigende Energiepreise sowie ein verstärktes gesellschaftliches Interesse führen zu einem ökologischen Umdenken in Unternehmen. Dabei rücken moderne Informations- und Kommunikationssysteme immer mehr in den Vordergrund, um den nachhaltigen Umgang mit Energie zu fördern. Besonders energetische intensive sowie komplexe Prozesse benötigen eine gesonderte Betrachtung in ihrer Analyse. Herkömmliche Data Mining Methoden sowie klassische Prozessanalyseansätze stoßen dabei an ihre Grenzen. Die Arbeit beleuchtet dabei, wie Energiekennzahlen im Rahmen des Process Mining ausgewertet werden können sowie die energetische Güte des Prozesses bewertet werden kann.

Autorentext

Daniel Höschele wurde in Dresden geboren. Neben seinem Studium der Wirtschaftsinformatik arbeitete er als Business Analyst in der Halbleiterindustrie. Heute ist er als Data Scientist in Dresden tätig.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • Sprache Deutsch
    • Titel Process Mining
    • Veröffentlichung 22.05.2017
    • ISBN 978-3-330-51573-4
    • Format Kartonierter Einband
    • EAN 9783330515734
    • Jahr 2017
    • Größe H220mm x B150mm x T8mm
    • Autor Daniel Höschele
    • Untertitel mit Energiedaten
    • Gewicht 197g
    • Genre Management
    • Anzahl Seiten 120
    • Herausgeber AV Akademikerverlag
    • GTIN 09783330515734

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