Analyse von komplexen Produkt- und Prozess-Datentypen zur Untersttzung 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.

[...]