| Analyse von komplexen Produkt- und Prozess-Datentypen zur Unterstützung wissensintensiver Prozesse Contributor(s): Niemczyk, Maciej (Author) |
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ISBN: 3640850378 ISBN-13: 9783640850372 Publisher: Grin Verlag OUR PRICE: $40.76 Product Type: Paperback Language: German Published: March 2011 |
| Additional Information |
| BISAC Categories: - Computers | Programming Languages - General - Computers | Computer Science |
| Physical Information: 0.1" H x 5.83" W x 8.27" (0.15 lbs) 42 pages |
| Descriptions, Reviews, Etc. |
| Publisher Description: Studienarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,0, Universit t Siegen, Sprache: Deutsch, Abstract: Laut einer Studie der International Data Corporation (IDC) 1] w chst seit der Einf hrung der ersten Rechenmaschinen die von ihnen erfasste Datenmenge j hrlich um etwa 60 %. Gleichzeitig fallen die Preise f r Speichermedien im Zeitverlauf stetig. Wo fr her B cher gef hrt wurden, um Vorg nge festzuhalten oder wichtige Informationen f r Interessengruppen f r l ngere Zeit verf gbar zu machen, stehen jetzt Computer und speichern die Daten auf ihren Festplatten. Dieser Wandel hat einerseits in der einschl gigen Literatur den Begriff des Informationszeitalters 2] gepr gt, andererseits die Globalisierung durch Vernetzung der Informationsbest nde, sowie die Schaffung von globalen M rkten, wie den des world wide webs, weiter vorangetrieben. Andy Grove (Vorstandsmitglied bei Intel) fasst diese Situation folgenderma en zusammen: ...] In dieser Seminararbeit werden, ausgehend von ausgew hlten wissensintensiven Prozessen, die dabei anfallenden Daten klassifiziert und im Kontext der Prozesse die Daten mit den darauf zul ssigen Operationen als komplette Datenstruktur analysiert. Hierf r wird im ersten Kapitel ein berblick ber die Zusammenh nge zwischen den Daten und den in ihnen gespeicherten Informationen geschaffen. Innerhalb des Kapitels wird erl utert, welches Wissen diese Informationen darstellen und wie es in den Unternehmensprozessen generiert und ben tigt wird. Das zweite Kapitel besch ftigt sich mit der Frage, welche Klassifizierungskategorien f r Daten m glich sind und aus dem Blickwinkel der wissensintensiven Prozesse sinnvoll erscheinen. Schlie lich wird im letzten Kapitel ein Beispielprozess aufgezeigt, bei den das zuvor erarbeitete Wissen detailliert aufgearbeitet wird. ...] |