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Durch den globalen Wettbewerb und immer komplexer werdende Geschäftsmodelle nimmt der Druck auf Unternehmen stetig zu. Wertschöpfungsketten werden länger, Lieferengpässe müssen berücksichtigt werden und der Anspruch der jeweiligen Kunden an eine hohe Produktqualität steigt. Abseits der Anforderungen welche aus den unterschiedlich Geschäftsbereichen resultieren , gewinnen Informationssysteme in Unternehmen immer mehr an Bedeutung und zunehmend verlassen sich Geschäftsprozesse auf die Daten, welche von solchen Informationssystemen generiert werden.
Das Ziel in der vorliegenden Arbeit ist es zu beantworten, wie Geschäftsprozesse datengetrieben mittels Process Mining erstellt werden können um so einen besseren Einblick in die unternehmensweiten Soll-Prozesse zu bekommen . Im speziellen wurde darauf eingegangen welche Punkte bei der Einführung von datengetriebenen Prozessmodellen beachtet werden müssen und wie solch ein Vorgehensmodell in der Praxis aussehen kann. Abseits der Realisierung solcher Prozessmodelle wurden diese mit herkömmlicher Prozessmodellierung gegenübergestellt und die entsprechenden Vorteile herausgearbeitet.
Das Vorgehensmodell wurde anhand einer fiktiven Implementierung am Beispiel eines Order-To-Cash Prozesses durchgeführt . Wichtige Themen im Zusammenhang mit der eigentlichen Implementierung wurden herausgearbeitet und dargestellt. Das Szenario beschreibt in diesem Fall ein konkretes Anwendungsbeispiel.
Für die Bewertung, ob Process Mining im Vergleich zu herkömmlichen Prozessmodellierungsmethoden einen tatsächlichen Mehrwert liefert, wurden Herausforderungen in diesem Zusammenhang mittels einer Literaturrecherche identifiziert. Im Anschluss wurden Vorschläge gemacht wie diese Herausforderungen mittels Process Mining gelöst werden können.
