Process Mining: Grundlagen und Anwendungen

Die voranschreitende Digitalisierung wirkt sich auf nahezu jedes Unternehmen aus. Digitale Anwendungen hinterlassen eine riesige Datenmenge, die es auszuwerten gilt, um Prozesse zu verbessern. Es stellt sich die Frage, ob der Prozess in der Art und Weise seinen Durchlauf findet, wie sich das Unternehmen dies in der Phase der Prozessdefinition vorstellt hat. Nutzen Kunden den Prozess so wie geplant? Wird der angedachte Work-Flow im Unternehmen gelebt? Zur Analyse des tatsächlichen Prozessablaufs kommt Process Mining als Technologie zur systematischen Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen zum Einsatz.

Im Seminar erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das evidenzbasierte Geschäftsprozessmanagement auf Basis von Process Mining, um die Grundlagen für die Optimierung von Geschäftsprozessen zu legen. Sie erlernen die Eigenschaften von Eventlogs, fortgeschrittene Process Discovery Techniken, den Abgleich eines bestehenden Prozessmodells mit einem Ereignisprotokoll desselben Prozesses im Rahmen einer Konformitätsprüfung sowie die Verbesserung eines bestehenden A-priori Prozessmodells mit Hilfe von Informationen aus einem Eventlog. Der Kurs verwendet Beispiele aus realen Eventlogs, um die Konzepte und Algorithmen möglichst praxisnah zu veranschaulichen.

Dieses Seminar ist auch Teil der Ausbildung „Data Scientist (TÜV®)“

Zielgruppe
(Künftige) Data Scientists, Statistiker, Business-Analysten, Ingenieure und IT-Experten, die Process Mining-Techniken nutzen möchten, um ihre Ereignis- und Prozessdaten zu analysieren und besser zu verstehen. Manager und Führungskräfte, die Process Mining in ihr Betriebsmodell einbetten und datengesteuerte Geschäftsergebnisse in großem Umfang optimieren wollen.

Inhalt

• Process Mining und das Internet of Events
• Einführung in die Prozessmodellierung (u.a. Petrinetze, Process Trees)
• Typische Datenquellen und Eventlogs
• Process Discovery
• Konformitätsprüfung
• Von der Process Discovery zum Online Process Monitoring

Abschluss
Teilnahmebescheinigung der TÜV Thüringen Akademie GmbH

Dauer
16 Seminarstunden
08:30 bis 16:00 Uhr

Zugangsvoraussetzung
Zur Teilnahme am Seminar sind keine Zugangsvoraussetzungen zu erfüllen.

Bitte beachten: Dieses Seminar ist Teil der Ausbildung „Data Scientist (TÜV®)“. Wenn dieser Abschluss angestrebt wird, muss ein Studienabschluss im MINT-Bereich oder eine gleichwertige Qualifikation (insbesondere mathematische Vorkenntnisse) nachgewiesen werden.

Preisdetails

Im Preis enthalten sind bei Präsenzveranstaltungen Seminarverpflegung, Lern- und Arbeitsmittel sowie Lehrmaterial in digitaler oder gedruckter Form, bzw. digitales Lehrmaterial bei Live-Webinaren.

Hinweise
Die theoretischen Inhalte werden in Form von praxisnahen Übungen vertieft. Die dafür notwendige Schulungsumgebung wird gestellt. Der Zugriff auf die Schulungsumgebung erfolgt mit einem Browser (Chrome oder Firefox).