Big Data Process Analytics

Motivation und Zielsetzung

Bei der Ausführung von Geschäftsprozessen mithilfe von Process Engines entsteht eine umfangreiche Datenbasis, die für die Prozessanalyse und -optimierung genutzt werden kann. Mit zunehmender Anzahl an Prozessausführungen fallen sehr große Datenmengen an, die sich mit herkömmlichen Analysemethoden nicht mehr effizient auswerten lassen. Ziel der Arbeit ist es, verschiedene Big-Data-Technologien (wie bspw. Apache Spark) zum Umgang mit großen, prozessorientierten Datenmengen prototypisch an eine bestehende Process Warehouse Architektur anzubinden, zu evaluieren und deren Einsatzszenarien gegeneinander abzugrenzen.

Anforderungen

Idealerweise bist Du Master-Student(in) oder befindest Dich am Ende Deines Bachelor-Studiums in den Fächern Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik oder einem ähnlichen naturwissenschaftlich-betriebswirtschaftlichen Studiengang. Du kannst durch Deine bisherigen Tätigkeiten nachweisen, dass Du methodisch und analytisch hervorragend und fit im Umgang mit Java-Technologien bist.

Ansprechpartner

Prof. Dr. Herbert Kuchen,
Dr. Frank Köhne (viadee) frank.koehne@viadee.de