Analyse von komplexen Produkt- und Prozess-Datentypen zur Unterstützung wissensintensiver Prozesse

Studienarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,0, Universität Siegen, Sprache: Deutsch, Abstract: Laut einer Studie der International Data Corporation (IDC) [1] wächst seit der Einführung der

ersten Rechenmaschinen die von ihnen erfasste Datenmenge jährlich um etwa 60 %. Gleichzeitig

fallen die Preise für Speichermedien im Zeitverlauf stetig. Wo früher Bücher geführt wurden, um

Vorgänge festzuhalten oder wichtige Informationen für Interessengruppen für längere Zeit

verfügbar zu machen, stehen jetzt Computer und speichern die Daten auf ihren Festplatten. Dieser

Wandel hat einerseits in der einschlägigen Literatur den Begriff des Informationszeitalters [2]

geprägt, andererseits die Globalisierung durch Vernetzung der Informationsbestände, sowie die

Schaffung von globalen Märkten, wie den des world wide webs, weiter vorangetrieben. Andy

Grove (Vorstandsmitglied bei Intel) fasst diese Situation folgendermaßen zusammen:



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In dieser Seminararbeit werden, ausgehend von ausgewählten wissensintensiven Prozessen, die

dabei anfallenden Daten klassifiziert und im Kontext der Prozesse die Daten mit den darauf

zulässigen Operationen als komplette Datenstruktur analysiert. Hierfür wird im ersten Kapitel ein

Überblick über die Zusammenhänge zwischen den Daten und den in ihnen gespeicherten

Informationen geschaffen. Innerhalb des Kapitels wird erläutert, welches Wissen diese

Informationen darstellen und wie es in den Unternehmensprozessen generiert und benötigt wird.

Das zweite Kapitel beschäftigt sich mit der Frage, welche Klassifizierungskategorien für Daten

möglich sind und aus dem Blickwinkel der wissensintensiven Prozesse sinnvoll erscheinen.

Schließlich wird im letzten Kapitel ein Beispielprozess aufgezeigt, bei den das zuvor erarbeitete

Wissen detailliert aufgearbeitet wird.



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