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Der vorliegende Report basiert auf der Semesterarbeit zum Thema „Einsatz von BPMN in ausgewählten Tools“ im Rahmen der Veranstaltung „Modellierung und Analyse von Prozessen“ des Masterstudiums der Wirtschaftsinformatik an der FH Brandenburg im Wintersemester 2011/12.
Ziel der Arbeit war die Untersuchung von fünf ausgewählten Tools (Bizagi, Adonis, SemTalk, AristaFlow und Signavio) auf ihre Eignung zur Modellierung von Geschäftsprozessen mit BPMN. Da sich im Verlauf der Untersuchung herausstellte, dass AristaFlow nicht für die Modellierung mit BPMN geeignet ist, wird in dieser revidierten Version der Arbeit nicht näher auf AristaFlow eingegangen. Die Autoren danken jedoch Herrn Sebastian Raschke ausdrücklich für seine Untersuchung dieses Tools ebenso wie Herrn Henrik Strauß für seine Beteiligung an den Ausarbeitungen zum Tool Signavio, die in die vorliegende Fassung eingeflossen sind.
Weiterhing muss darauf hingewiesen werden, dass zum Vergleich der Tools keine gleichwertigen Versionen heran gezogen werden konnten. Nicht für jedes Tool lag eine Vollversion vor, so dass nicht alle Funktionen getestet werden konnten und sich einige Bewertungen nur auf Produkt-beschreibungen des Anbieters beziehen.
In diesem Beitrag stellen wir unsere Idee und deren Ansätze vor, die die Ausbildung im Bereich Datenbank-Performance mittels eines Praktikums unterstützen sollen. Wichtiges Element des Erkenntnisgewinns ist das eigene Erleben im Rahmen von Experimenten. Im Bereich Datenbank-Performance müssen Experimente und Experimentierumgebung so gestaltet und aufgebaut sein, dass den Erwartungen an Vergleichbarkeit und Wissenszuwachs entsprochen wird.
Competency Acquisition in Applied Knowledge Engineering An Approach based on Learning from Errors
(2018)
Knowledge Engineering Processes and Tools in Enterprise Environments - A Systematization Attempt
(2018)
Dieses Buch ist Teil der Projektdokumentation des Forschungsvorhabens PreLytica der Technischen Hochschule Brandenburg. Das Projekt soll die systematische Erfassung, qualitätsgesicherte Integration und entscheidungsrelevante Auswertung von Massendaten ermöglichen. Mit Hilfe präskriptiver Analytik können große, teilweise unstrukturierte Datenmengen zusammengefasst,analysiert und für konkrete Entscheidungen nutzbar gemacht werden. Mittels vorhandener Daten - selbst erfasste Daten genau so wie offen im Internet zugängliche Daten - kann durch
Kombination unterschiedlicher Datenquellen neues Wissen generiert werden.
Das Forschungsprojekt beschäftigt sich mit der Entwicklung zweier prototypischer Anwendungen aus unterschiedlichen Einsatzbereichen. Das Teilprojekt Sport Performance Insight (SPI) mit dem Gesundheitssektor und das Teilprojekt Solar Potential Analytics (SPA) mit dem Energiesek
tor. Band 1 der Projektdokumentation beschäftigt sich dabei mit Grundlagen zu den beiden Szenarios und dem Aufbau der Prototypen. Es wird die grundlegende Architektur der verwendeten Anwendungen beschrieben. Weiterhin wird die Projektorganisation und Integration in den Forschungs- und Lehrbetrieb am Fachbereich Wirtschaft der Technischen Hochschule Brandenburg beschrieben.
Measuring IT security, compliance and data governance within small and medium-sized IT enterprises
(2020)
Von Ethik zu Recht : Der AI Act und seine Bedeutung für die Gestaltung von algorithmischen Systemen
(2021)