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Ziel dieser Arbeit ist es, ein Recommender System (RS) für Geschäftsprozesse zu erstellen, das auf dem bestehenden ProM-Plug-in RegPFA aufbaut. Um dies zu gewährleisten, soll zunächst eine Schnittstelle geschaffen werden, welche die von RegPFA erstellten probabilistischen endlichen Automaten (PFA) im tsml-Format zu einer erweiterbaren Datenbasis zusammenfassen kann. Anschließend soll ein Java-Programm geschrieben werden, das mithilfe dieser Datenbasis zu einem gegebenen Teilprozess die wahrscheinlichsten Empfehlungen für das nächstfolgende Prozesselement angibt.
In Anbetracht der wachsenden Zahl an gesetzlichen Regelungen, die Unternehmen betreffen, sollte ihnen die Möglichkeit geboten werden ihr Compliance Management durch Softwareunterstützung mithilfe von Regulationsmustern umzusetzen. Damit sie eine unternehmensinterne Effizienzsteigerung durchführen oder auf neue gesetzliche Regelungen schnell reagieren können, existieren Regulationsmuster, die Prozessfragmente strukturell und inhaltlich beschreiben. Derzeit existieren einige Forschungsbeiträge, die unterschiedliche Compliance Pattern diskutieren. Jedoch existiert zurzeit kein Katalog, der eine Liste von Regulationsmustern bereitstellt, die für Unternehmen von Bedeutung sind (Delfmann and Hübers, 2015). Die vorliegende Bachelorarbeit klassifiziert 80 Forschungsbeiträge hinsichtlich deren unterschiedlichen Ansätze von Compliance Pattern und stellt diese in einem Klassifikationszusammenhang dar. Zusätzlich werden die unternehmerischen Vorteile durch den Einsatz von Regulationsmuster dargelegt. Dafür wurde eine systematische Literaturanalyse vollzogen. Diese zeigt, dass vermehrt auf graphenbasierte Regulationsmuster in Kombination mit dem Überprüfungszeitpunkt während des Prozessdesigns zurückgegriffen wird. Im Anhang wird außerdem ein Katalog von 32 Compliance Pattern bereitgestellt, die in den analysierten Forschungsbeiträgen erfasst wurden.