Tassilo Weller – författare

Akademische Arbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Informationswissenschaften, Informationsmanagement, Note: 2,0, , Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit stellt sich die Frage, wie wichtig Data-Warehouse-Systeme fur das Informationsmanagement in Unternehmen sind. Dabei werden die Grundbegriffe geklart und, ausgehend von einer Referenzarchitektur, die verschiedenen Formen und die Grenzbereiche betrachtet. Der Autor befindet sich wahrend der Ausarbeitung dieser Arbeit in einem Projekt zur Schaffung eines integrierten Datenmodells, resultierend aus der Analyse eines bestehenden ERP-Systems, das eine selbst entwickelte Losung ist und einem neu einzufuhrenden ERP-System, welches diese Eigenentwicklung ablosen soll. Diese Integration ist notig, da der Datenbestand des neuen Systems nur wenige Jahre zuruckreichen wird. Marketing- und Controlling-Analysen arbeiten aber mit Daten, die weiter zuruckreichen. Diese werden aus dem abzulosenden ERP-System stammen. Die Datenstrukturen der beiden Systeme unterscheiden sich sehr, da das alte System eine Eigenentwicklung ist und das neue System eine anpassbare Standardlosung eines Herstellers von ERP-Losungen. Das Ziel des Projektes ist die Schaffung einer Datenbank, in der die historischen und aktuellen Daten in ein integriertes Datenmodell zyklisch importiert werden sollen, um sie weiterfuhrenden Marketing- und Controlling-Analysen zufuhren zu konnen. Bisher wurden Management-Entscheidungen der beiden Unternehmensbereiche mit Hilfe mehrerer Data-Warehouse-Systeme durchgefuhrt. Dies soll auch weiterhin der Fall sein, die ERP-Quelldaten sollen aber zukunftig aus einem neu zu schaffenden Operational Data Store (ODS) bezogen werden, in dem die Detaildaten des abzulosenden und neuen ERP-Systems einheitlich zusammengefasst werden.

Akademische Arbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,7, , Veranstaltung: Big Data, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Arbeit werden die Prinzipien des Process Mining zusammengefasst, erfolgreiche Anwendungsbeispiele dargestellt, verfugbare Werkzeuge verglichen und eine Gegenuberstellung der Starken und Schwachen des Process Mining erarbeitet. In Unternehmen laufen vielfaltige Prozesse ab. Basis dieser Prozesse sind immer haufiger Informationssysteme. Diese protokollieren Aktionen haufig digital. Diese digitalen Quellen konnen damit zum Verstandnis der ablaufenden Prozesse beitragen. Das Process Mining dient zur Erschlie ung digitaler Quellen fur die zielgerichtete Optimierung der Prozesse in Unternehmen. Mit Hilfe der Quellen kann also ermittelt werden, ob die realen Prozesse den geplanten Definitionen entsprechen. Es konnen zeitliche Engpasse ermittelt werden und die Prozesse mit zusatzlichen Informationen erweitert werden, wie sozialen Netzwerken. Mit Hilfe des Process Mining konnen Fragen von Seiten des Managements beantwortet werden, und zwar anhand realer Ablaufe: - Wie lange ist die durchschnittliche/minimale/maximale Durchlaufzeit der Falle?- Wie viel Zeit wurde zwischen zwei beliebigen Aufgaben im Prozessmodell verbracht?- Wie viele Personen sind an einem Fall beteiligt?

Beim Umgang mit persönlichem Wissen stellt sich die Frage, wie Gedanken und persönliche Zusammenhänge mit Hilfe von Medien langfristig abgelegt, wiederverwendet, kommuniziert und maschinell weiterverarbeitet werden können. Dabei zeigt sich ein ambivalentes Spannungsfeld zwischen intuitiver Arbeit mit persönlichen Gedanken auf der einen Seite und strukturierter Ordnung zur Wiederverwendung und maschinellen Verarbeitung auf der anderen Seite.In diesem Buch wird das Spannungsfeld beleuchtet und ein Anforderungskatalog für Lösungen präsentiert, die sich dem zu stellen versuchen, sogenannte Personal Knowledge Graphen (PKGs). Außerdem werden komplexe, persönliche Use Cases vorgestellt, die mit Hilfe eines vom Autor entwickelten Personal Knowledge Graph praktisch umgesetzt wurden. Sie stellen einige innovative Ansätze im Umgang mit dem Spannungsfeld vor. Zusätzlich wird eine Technologie-unabhängige Perspektive präsentiert, da vorhandene Lösungen noch in den Kinderschuhen stecken.