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Steigende Energiepreise sowie ein verstärktes gesellschaftliches Interesse führen zu einem ökologischen Umdenken in Unternehmen. Dabei rücken moderne Informations- und Kommunikationssysteme immer mehr in den Vordergrund, um den nachhaltigen Umgang mit Energie zu fördern. Besonders energetische intensive sowie komplexe Prozesse benötigen eine gesonderte Betrachtung in ihrer Analyse. Herkömmliche Data Mining Methoden sowie klassische Prozessanalyseansätze stoßen dabei an ihre Grenzen. Die Arbeit beleuchtet dabei, wie Energiekennzahlen im Rahmen des Process Mining ausgewertet werden können sowie die energetische Güte des Prozesses bewertet werden kann.
Autorentext
Höschele, Daniel Daniel Höschele wurde in Dresden geboren. Neben seinem Studium der Wirtschaftsinformatik arbeitete er als Business Analyst in der Halbleiterindustrie. Heute ist er als Data Scientist in Dresden tätig.
Titel: | Process Mining |
Untertitel: | mit Energiedaten |
Autor: | |
EAN: | 9783330515734 |
ISBN: | 978-3-330-51573-4 |
Format: | Kartonierter Einband |
Herausgeber: | AV Akademikerverlag |
Genre: | Volkswirtschaft |
Anzahl Seiten: | 120 |
Gewicht: | 197g |
Größe: | H220mm x B150mm x T7mm |
Veröffentlichung: | 16.06.2017 |
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