Bachelorarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit untersucht die Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz in der Ökonomie. Die Analyse erfolgt unter besonderer Berücksichtigung des Process Mining. Das Potential und die Problematik rund um die Entwicklung von Big Data wurden durch den Mathematiker Clive Humby schon in den 2000ern aufgestellt. Seitdem befinden wir uns in einer digitalen Wirtschaft, in welcher Daten wertvoller sind denn je. Die Vorteile können jedoch nur dann realisiert werden, wenn Daten strategisch erfasst und verwaltet werden.Process Mining verwendet Techniken, um aus Daten Mehrwerte zu erzielen, wie zum Beispiel Prozesse mit Hilfe von Prozessablaufdaten zu entdecken, Engpässe zu analysieren, Prozessvarianten zu vergleichen und Verbesserungen vorzuschlagen. Aufgrund der zunehmenden Vernetzung von Informationssystemkomponenten wird die massive Ansammlung von Daten meist als Begriff "Big Data" bezeichnet. Die Nutzung dieser Daten eröffnet neue Potentiale zur Planung, Steuerung und Gestaltung von Prozessen sowie zu unternehmensübergreifenden Wertschöpfungsnetzwerken zur Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle.
Process Mining. Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit untersucht die Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz in der Ökonomie. Die Analyse erfolgt unter besonderer Berücksichtigung des Process Mining. Das Potential und die Problematik rund um die Entwicklung von Big Data wurden durch den Mathematiker Clive Humby schon in den 2000ern aufgestellt. Seitdem befinden wir uns in einer digitalen Wirtschaft, in welcher Daten wertvoller sind denn je. Die Vorteile können jedoch nur dann realisiert werden, wenn Daten strategisch erfasst und verwaltet werden.Process Mining verwendet Techniken, um aus Daten Mehrwerte zu erzielen, wie zum Beispiel Prozesse mit Hilfe von Prozessablaufdaten zu entdecken, Engpässe zu analysieren, Prozessvarianten zu vergleichen und Verbesserungen vorzuschlagen. Aufgrund der zunehmenden Vernetzung von Informationssystemkomponenten wird die massive Ansammlung von Daten meist als Begriff "Big Data" bezeichnet. Die Nutzung dieser Daten eröffnet neue Potentiale zur Planung, Steuerung und Gestaltung von Prozessen sowie zu unternehmensübergreifenden Wertschöpfungsnetzwerken zur Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle.
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