Zusammenfassung
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.
Abstract
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.
Literatur
Auer D, Nadschläger S, Küng J (2016) Knowledge-intensive business processes – A case study for disease management in farming. In: Piazolo F, Felderer M (Hrsg) Multidimensional views on enterprise information systems. Proceedings of ERP Future 2014. Springer, Basel, S 95–110
Ayata (2017) Prescriptive Analytics. http://ayata.com/prescriptive-analytics/. Zugegriffen: 22. Jan. 2017
Barba I, Weber B, Del Valle C (2011) Supporting the optimized execution of business processes through recommendations. Proceedings of the workshops of the international conference on business process management (BPM 2011), S 135–140
Barba I, Weber B, Del Valle C, Jiménez-Ramírez A (2013) User recommendations for the optimized execution of business processes. Data Knowl Eng 86:61–84
BayesFusion (2015) GeNie modeler user manual. BayesFusion LLC, Pittsburgh
Beham F (2015) Corporate Shitstorm Management: Konfrontationen im Social Web professionell managen. Springer Gabler, Wiesbaden
Buck-Emden R, Alda S (2017) Systemunterstützung für wissensintensive Geschäftsprozesse – Konzepte und Implementierungsansätze. In: Barton T, Müller C, Seel C (Hrsg) Geschäftsprozesse – von der Modellierung zur Implementierung, Reihe Angewandte Wirtschaftsinformatik. Springer, Wiesbaden, S 101–125
Burkhart T, Weis B, Werth D, Loos P (2012) Towards process-oriented recommender capabilities in flexible process environments – state of the art. Proceedings of the 45th Hawaii international conference on systems science (HICSS), Maui, S 4386–4395
Butler Analytics (2014) Prescriptive analytics business guide. Butler analytics. http://www.butleranalytics.com/prescriptive-analytics-business-guide/. Zugegriffen: 22. Jan. 2017
Camunda (2016) Introduction. https://docs.camunda.org/manual/7.6/. Zugegriffen: 11. Dez. 2016
Di Ciccio C, Marrella A, Russo A (2015) Knowledge-intensive processes: Characteristics, requirements and analysis of contemporary approaches. J Data Semant 4(1):29–57
Das B (2004) Generating conditional probabilities for Bayesian networks: easing the knowledge acquisition problem. DSTO, Edinburgh
Davenport T (2005) Thinking for a living: how to get better performance and results from knowledge workers. Harvard Business School Press, Boston
Domschke W, Drexl A (2005) Einführung in Operations Research. Springer, Wiesbaden
Freund J, Rücker B (2014) Praxishandbuch BPMN 2.0. Hanser, München
Ghattas J, Soffer P, Peleg M (2014) Improving business process decision making based on past experience. Decis Support Syst 59:93–107
Gröger C, Schwarz H, Mitschang B (2014) Prescriptive analytics for recommendation-based business process optimization. Proceedings of the international conference on business information systems (BIS 2014), S 25–37
Gutierrez D (2015) InsideBigData guide to predictive analytics. TIBCO Software, Palo Alto
Hillier F, Liebermann G (2001) Introduction to operations research. McGrawl-Hill, New York
Jensen F, Nielsen T (2007) Bayesian networks and decision graphs. Springer, New York
Koop A, Moock H (2008) Lineare Optimierung – eine anwendungsorientierte Einführung in Operations Research. Springer Spektrum, Berlin
Krumeich J, Werth D, Loos P (2016) Prescriptive control of business processes. Bus Inf Syst Eng 58(4):261–280
Mundbrod N, Reichert M (2014) Process-aware task management support for knowledge-intensive business processes: findings, challenges, requirements. Proceedings of the 18th international enterprise distributed object computing conference workshops and demonstrations (EDOCW 2014), S 116–125
OMG (2015) Case management model and notation (CMMN), Version 1.1. Object Management Group, Needham
Pfiffner M, Stadelmann P (2012) Wissen wirksam Machen – wie Kopfarbeiter produktiv warden. Campus, Frankfurt
Reijers H, Rigter J, van der Aalst W (2003) The case handling case. Int J Coop Inf Syst 12(3):365–391
Russel S, Norvig P (2010) Artificial intelligence – a modern approach. Pearson, Boston
Schonenberg H, Weber B, van Dongen B, van der Aalst W (2008) Supporting flexible processes through recommendations based on history. Proceedings of the international conference on business process management (BPM 2008), S 51–66
Sharda R, Delen D, Turban E, Aronson J, Liang T (2014) Business intelligence and analytics. Pearson, Boston
Swenson K (2010) Mastering the unpredictable. Meghan-Kiffer Press, Florida
Vaculin R, Hull R, Heath T, Cochran C, Nigam A, Sukaviriya P (2011) Declarative business artifact centric modeling of decision and knowledge intensive business processes. Proceedings of the enterprise distributed object computing conference (EDOC 2011), S 151–160
Zimmermann W, Stache U (2001) Operations Research: Quantitative Methoden zur Entscheidungsvorbereitung. Oldenbourg, München
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Rights and permissions
About this article
Cite this article
van Helden, A., Buck-Emden, R. & Alda, S. Präskriptive Entscheidungsunterstützung für wissensintensive Geschäftsprozesse. HMD 55, 197–222 (2018). https://doi.org/10.1365/s40702-017-0361-y
Received:
Accepted:
Published:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1365/s40702-017-0361-y
Schlüsselwörter
- Bayessches Netz
- Case Management Model and Notation
- CMMN
- Empfehlung
- Einflussdiagramm
- Entscheidungsunterstützung
- Goal Programming
- Handlungsempfehlung
- Influence Diagram
- Lineare Optimierung
- Präskriptive Analytik
- Wissensarbeiter
- Wissensintensiver Geschäftsprozess
- Zielprogrammierung