Modulcode:	infBPPA-01a
Englische Bezeichnung:	Bachelor project - Process Analytics
Modulverantwortliche(r):	Prof. Dr. Agnes Koschmider
Turnus:	jedes Jahr (SS20 SS21 SS22 WS23/24)
Präsenzzeiten:	3PÜ 1S
ECTS:	6
Workload:	45 Std. betreute Projektarbeit, 120 Std. eigenständige Projektarbeit, 15 Std. Projektpräsentationen
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	BSc-WInf-Proj (BSc WInf (21)) Proj (BSc WInf (15))
Lehrsprache:	Deutsch
Voraussetzungen:

Kurzfassung:

Die Ausführung von Informationssystemen als auch die hohe Verbreitung von Sensoren in unterschiedlichen Geräten und Umgebungen hinterlassen Unmengen an digitalen Spuren. Solche digitalen Spuren (Fachausdruck: Ereignislog) werden von Process Mining-Systemen verarbeitet mit dem Ziel, Vorgänge bzw. Prozesse aus (Roh)Daten zu erkennen. Obwohl Process Mining derzeit eine sehr populäre Technik ist, gibt es kaum frei verfügbare Ereignislogs, die zu Testzwecken genutzt werden können. Ziel dieses Praktikums ist die Entwicklung eines Werkzeugs zur Erzeugung von synthetischen Ereignislogs, zur Validierung der Qualitätsstufe der Ereignislog und zur Verbesserung der Qualität von Ereignislogs.

Lernziele:

Die VeranstaltungsteilnehmerInnen bekommen in diesem Modul Grundkenntnisse im Bereich Process Analytics. Insbesondere erlangen sie Verständnis von Ereignislogs für das Process Mining und sind in der Lage, ein Werkzeug zur Erzeugung eines synthetischen Ereignislogs zu entwickeln. Die dabei entstehenden Ereignislogs können von den Studierenden in Hinsicht auf ihre Qualitätsstufe bewertet und verbessert werden, so dass die Studierenden in der Lage sind ein Projekt aus diesem Themengebiet selbstständig zu bearbeiten. Die Studierenden werden dazu die benötigten Software und Programmierkenntnisse sowie die Qualitätsstufen und deren Ausprägungen vermittelt bekommen. Dieses Wissen ist im Projektmodul die Basis des eigenständigen Arbeitens. Es werden Erfahrungen im Umgang mit Ereignislogs gesammelt, so dass die Studierenden die unterschiedlichen Ausprägungen der Qualitätsstufen anhand praktischer Beispiele analysieren und mit diesen Erkenntnissen ein Werkzeug zur automatisierten Erzeugung von Ereignislogs entwickeln können.

Lehrinhalte:

Aufbauend auf die bereits vermittelten Kenntnisse in den übrigen Veranstaltungen der Wirtschaftsinformatik werden nun die Erfahrungen vertieft. Es werden eigenständig praktische Aufgaben im Bereich Process Analytics durchgeführt, sodass die Studierenden praktisch Kenntnisse aus dem Bereich anwenden können. Die Aufgaben werden in Form von Projekten bearbeitet. Es wird darauf geachtet, dass die Aufgabenstellungen für die Studierenden im gegebenen zeitlichen Rahmen bearbeitet werden können.

Weitere Voraussetzungen:

Veranstaltungen der Wirtschaftsinformatik insbesondere die Grundlagenveranstaltungen, sowie die grundlegenden Veranstaltungen der Informatik.

Prüfungsleistung:

Projektdokumentation und Abschlusspräsentation der Arbeitsergebnisse

Lehr- und Lernmethoden:

Zu Beginn der Veranstaltung erfolgt eine Einführung in die Themenstellungen. In virtuellen Übungen werden die Aufgabenstellungen in Kleingruppen bearbeitet. Es erfolgen regelmäßige Besprechungen mit den Betreuenden. Dazu gibt es noch kurze Zwischenpräsentationen und die Abschlusspräsentation der Arbeitsergebnisse.

Verwendbarkeit:

Die Erfahrungen, die die Studierenden in der Veranstaltung sammeln, sind eine Vorbereitung für die Abschlussarbeit. Zusätzlich sind sie in jeder praktischen Tätigkeit während des Studiums oder auch nach Abschluss des Studiums anwendbar.

Literatur:

Es wird auf die zuvor schon eingeführte einschlägige Fachliteratur zurückgegriffen. Zusätzlich werden im Projekt noch Handbücher und vertiefende Konzeptbeschreibungen der betrachteten Systeme angegeben, bzw. ausgegeben.

Verweise:

Kommentar: