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Präskriptive Entscheidungsunterstützung für wissensintensive Geschäftsprozesse

Prescriptive Decision Support for Knowledge-Intensive Business Processes

  • Die Unterstützung wissensintensiver Geschäftsprozesse gewinnt in Unternehmen eine zunehmende Bedeutung. Wissensintensive Prozesse sind daten- und zielgetrieben, oft schwach strukturiert und in ihrer Ausführung von Fall zu Fall individuell. Sie unterscheiden sich dadurch von stark strukturierten, stets wiederholbaren Routineprozessen. In Abhängigkeit von Prognosen und aktuellen Kontextinformationen muss der Wissensarbeiter (engl. Knowledge Worker) über Folgeaktivitäten und/oder die Art der Durchführung einzelner Aktivitäten entscheiden. Dabei kann er durch Verfahren unterstützt werden, die auf präskriptiver Analytik (engl. Prescriptive Analytics) basieren. Diese ermitteln aus Vorhersagen und aktuellen Kontextinformationen geeignete Handlungsempfehlungen. In diesem Beitrag werden präskriptive Verfahren vorgestellt, die unter Heranziehung von linearen Optimierungsmodellen und Einflussdiagrammen (engl. Influence Diagrams, Decision Networks) optimierte Handlungsempfehlungen für Entscheidungssituationen im Kontext wissensintensiver Geschäftsprozesse ermöglichen.
  • The support of knowledge-intensive business processes is gaining increasing relevance in the industry. This type of processes is data and goal driven, weakly structured and almost not exactly repeatable. By this, knowledge-intensive processes are distinguished from well structured, repeatable routine processes. In knowledge-intensive business processes, knowledge workers have to decide on next-step activities as well as on execution details of the current task, depending on forecasts and current context information. In this article, we show how decision making in knowledge-intensive business processes can be supported by methods based on prescriptive analytics. By using linear optimization models and influence diagrams (decision networks) these methods provide optimized recommendations for knowledge worker’s decisions.

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Metadaten
Document Type:Article
Language:German
Parent Title (German):HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik
Volume:55
Issue:1
First Page:197
Last Page:222
ISSN:1436-3011
DOI:https://doi.org/10.1365/s40702-017-0361-y
Publisher:Springer
Place of publication:Wiesbaden
Date of first publication:2017/09/21
Tag:Bayessches Netz; CMMN; Case Management Model and Notation; Einflussdiagramm; Empfehlung; Entscheidungsunterstützung; Goal Programming; Handlungsempfehlung; Influence Diagram; Lineare Optimierung; Präskriptive Analytik; Wissensarbeiter; Wissensintensiver Geschäftsprozess; Zielprogrammierung
Bayesian Network; CMMN; Case Management Model and Notation; Decision Diagram; Decision Network; Decision Support; Goal Programming; Influence Diagram; KiBP; Knowledge Worker; Knowledge-intensive Business Process; Linear Optimization; Linear Programming; Prescriptive Analytics; Recommendation
Departments, institutes and facilities:Fachbereich Informatik
Dewey Decimal Classification (DDC):0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Entry in this database:2017/09/23