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Im Kontext des Geschäftsprozessmanagements werden häufig sogenannte
Business Rules (Geschäftsregeln) als zentrales Artefakt zur Modellierung von
unternehmensinterner Entscheidungslogik sowie der Steuerung von Unternehmensaktivitäten eingesetzt. Eine exemplarische Geschäftsregel aus dem Finanzsektor wäre z.B. ”Ein Kunde mit geistiger Behinderung ist nicht geschäftsfähig”.
Business Rules werden hierbei meist von mehreren Mitarbeitern und über einen
längeren Zeitraum erstellt und verwaltet. Durch dieses kollaborative Arbeiten
kann es jedoch leicht zu Modellierungsfehlern kommen. Ein großes Problem in
diesem Kontext sind Inkonsistenzen, d.h. sich widersprechende Regeln. In Bezug
auf die oben gezeigte Regel würde beispielsweise eine Inkonsistenz entstehen,
wenn ein (zweiter) Modellierer eine zusätzliche Regel ”Kunden mit geistiger
Behinderung sind voll geschäftsfähig” erstellt, da diese beiden Regeln nicht zeitgleich einhaltbar sind. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Umgang
mit solchen Inkonsistenzen in Business Rule-Repositorien. Hierbei werden im
Speziellen Methoden und Techniken zur Erkennung, Analyse und Behebung von
Inkonsistenzen in Regelbasen entwickelt.
Advanced Auditing of Inconsistencies in Declarative Process Models using Clustering Algorithms
(2021)
Um einen konformen Geschäftsprozess einer Organisation zu haben, ist es unerlässlich, eine konsistente Entscheidungsprozess sicherzustellen. Das Maß für die Überprüfung, ob ein Prozess konsistent ist oder nicht, hängt von den Geschäftsregeln eines Prozesses ab. Wenn der Prozess diesen Geschäftsregeln entspricht, ist der Prozess konform und effizient. Für große Prozesse ist dies eine ziemliche Herausforderung. Eine Inkonsistenz in einem Prozess kann sehr schnell zu einem nicht funktionierenden Prozess führen. Diese Arbeit präsentiert einen neuartigen Auditing-Ansatz für den Umgang mit Inkonsistenzen aus einer Post-Execution-Perspektive. Das Tool identifiziert die Laufzeitinkonsistenzen und visualisiert diese in Heatmaps. Diese Diagramme sollen Modellierern dabei helfen, die problematischsten Einschränkungen zu beobachten und die richtigen Umbauentscheidungen zu treffen. Die mit vielen Variablen unterstützten Modellierer können im Tool so eingestellt werden, dass eine andere Darstellung von Heatmaps angezeigt wird, die dabei hilft, alle Perspektiven des Problems zu erfassen. Die Heatmap sortiert und zeigt die Inkonsistenzmuster zur Laufzeit, sodass der Modellierer entscheiden kann, welche Einschränkungen sehr problematisch sind und eine Neumodellierung angehen sollten. Das Tool kann in angemessener Laufzeit auf reale Datensätze angewendet werden.