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Kursbeschreibung
Auch wenn es dir vielleicht nicht bewusst ist: Prozesse spielen in unserem Alltag eine unverzichtbare Rolle. Deine Handlungen – und die anderer – erzeugen eine enorme Menge an Daten. Ob du ein Buch bestellst, ein Zug bei Rot über ein Signal fährt oder dein Thermostat das Bad aufheizt: Jede Sekunde finden Millionen von Ereignissen statt, die in Rechenzentren weltweit gespeichert werden. Diese riesigen Ereignisdatenbestände können genutzt werden, um Einblicke in Prozesse in nahezu beliebigen Bereichen zu gewinnen. Die Analyse dieser Daten erfordert jedoch eigene Formate und Techniken. In diesem Kurs lernst du Process Mining mit R kennen und erfährst, welche Schritte nötig sind, um Geschäftsprozesse zu analysieren.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in die Prozessanalyse
Die Menge an Ereignisdaten ist in den letzten Jahrzehnten enorm gewachsen. Ein beträchtlicher Teil davon wird im Kontext verschiedener Geschäftsprozesse aufgezeichnet. In diesem Kapitel lernst du eine Methodik zur Analyse von Prozessdaten kennen, die aus drei Phasen besteht: Extraktion, Verarbeitung und Analyse. Du machst erste Bekanntschaft mit den spezifischen Elementen von Prozessdaten, die für die Analyse nötig sind, und tauchst zum ersten Mal in die Welt der Aktivitäten und Traces ein – so erhältst du einen ersten Einblick in den Prozess.
- Einführung in die Prozessanalytik50 XP
- Prozesselemente identifizieren50 XP
- Ablauf der Prozessanalyse50 XP
- Aktivitäten als Grundpfeiler von Prozessen50 XP
- Grundlegende Prozessinformationen abrufen100 XP
- Aktivitäten erkunden100 XP
- Der Happy Path100 XP
- Prozesskarten erstellen100 XP
- Bestandteile von Prozessdaten50 XP
- Kennungen in Ereignisdaten50 XP
- Ereignisdaten-Objekte erstellen100 XP
- Ereignisdatenobjekte untersuchen50 XP
2
Analysetechniken
Einen Prozess kann man aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten: den Control-Flow, die Performance und den organisatorischen Hintergrund. In diesem Kapitel tauchst du in jede dieser Perspektiven ein. Der Control-Flow beschreibt die unterschiedlichen Ausführungswege des Prozesses und damit seine Struktur. Bei der Performance interessiert uns sowohl, wie lange etwas dauert, als auch, wann es stattfindet. Schließlich betrachtet die organisatorische Perspektive die Akteure im Prozess.
3
Verarbeitung von Ereignisdaten
Ereignisdaten liegen selten in einer Form vor, die direkt analysierbar ist. Deshalb brauchst du oft Werkzeuge, um die Daten in die richtige Form zu bringen, bevor wir unsere Forschungsfrage beantworten können. Am Ende dieses Kapitels kennst du drei gängige Vorverarbeitungsschritte: Daten filtern, Ereignisse aggregieren und Daten anreichern.
4
Fallstudie
Im letzten Kapitel setzen wir alles ein, was du bisher gelernt hast, und führen eine End-to-End-Analyse eines Order-to-Cash-Prozesses durch. Zuerst transformieren wir Daten aus verschiedenen Quellen in ein Event Log. Anschließend verschaffen wir uns einen Überblick aus der Vogelperspektive, erkunden die Dimensionen der Daten sowie die verschiedenen Aktivitäten, Phasen und Flüsse im Prozess. Zum Schluss kombinieren wir Vorverarbeitungs- und Analysetools, um mehrere Forschungsfragen zu beantworten.
R
Business Process Analytics in R
Kurs
abgeschlossen
