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

Studienarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,0, Universitt Siegen, Sprache: Deutsch, Abstract: Laut einer Studie der International Data Corporation (IDC) [1] wchst seit der Einfhrung der ersten Rechenmaschinen die von ihnen erfasste Datenmenge jhrlich um etwa 60 %. Gleichzeitig fallen die Preise fr Speichermedien im Zeitverlauf stetig. Wo frher Bcher gefhrt wurden, um Vorgnge festzuhalten oder wichtige Informationen fr Interessengruppen fr lngere Zeit verfgbar zu machen, stehen jetzt Computer und speichern die Daten auf ihren Festplatten. Dieser Wandel hat einerseits in der einschlgigen Literatur den Begriff des Informationszeitalters [2] geprgt, andererseits die Globalisierung durch Vernetzung der Informationsbestnde, sowie die Schaffung von globalen Mrkten, wie den des world wide webs, weiter vorangetrieben. Andy Grove (Vorstandsmitglied bei Intel) fasst diese Situation folgendermaen zusammen: [...] In dieser Seminararbeit werden, ausgehend von ausgewhlten wissensintensiven Prozessen, die dabei anfallenden Daten klassifiziert und im Kontext der Prozesse die Daten mit den darauf zulssigen Operationen als komplette Datenstruktur analysiert. Hierfr wird im ersten Kapitel ein berblick ber die Zusammenhnge zwischen den Daten und den in ihnen gespeicherten Informationen geschaffen. Innerhalb des Kapitels wird erlutert, welches Wissen diese Informationen darstellen und wie es in den Unternehmensprozessen generiert und bentigt wird. Das zweite Kapitel beschftigt sich mit der Frage, welche Klassifizierungskategorien fr Daten mglich sind und aus dem Blickwinkel der wissensintensiven Prozesse sinnvoll erscheinen. Schlielich wird im letzten Kapitel ein Beispielprozess aufgezeigt, bei den das zuvor erarbeitete Wissen detailliert aufgearbeitet wird. [...]