Student Thesis STUD-2424

BibliographyDavidkov, Lazar: Analyse und Prognose von Umweltdaten in Geschäftsprozessen.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Student Thesis No. 2424 (2013).
51 pages, german.
CR-SchemaH.4.1 (Office Automation)
Abstract

Analyse und Prognose von Umweltdaten in Geschäftsprozessen

Die Mehrzahl der Geschäftsprozessen, die in den heutigen Unternehmen laufen, werden von der IT unterstützt. Diese Prozesse werden in den Rechenzentren der Unternehmen ausgeführt und dadurch entstehen hohe Kosten für den verbrauchten Strom. Eine der Aufgaben, mit denen das Management dabei konfrontiert wird, ist die Senkung dieser Kosten. Davon profitiert die Green IT, die sich in den letzten Jahren von einem Trend hin zu einer neuen Denkweise entwickelt hat. Große IT-Unternehmen setzen auf den Ideen, die Green IT mit sich bringt, weil damit eine große Reduktion der Energiekosten entsteht. Solche Ansätze sind bei Google und Facebook schon vor langer Zeit eine wichtiges Teil der IT-Strategie geworden. Diese neue Ansätze finden man nicht nur beim Bau von neuen Rechenzentren, sondern auch bei Wahl der Software, die darauf läuft. Die Geschäftsprozesse lassen sich optimieren und mit einer besseren Ökobilanz betreiben. Wie das gemacht wird, zeigt das KEI Framework. Es überwacht laufende Prozesse, simuliert neue und sammelt Informationen über den Energieverbrauch der einzelnen Aktivitäten. Damit diese Informationen von den Interessierten ausgewertet werden können, müssen sie graphisch dargestellt werden. Zur Vereinfachung dieser Aufgabe wurde das KEI Dashboard entwickelt. Es setzt auf Ideen aus dem Business Intelligence und stellt die Information, die sich im Data Warehouse befindet, in einer geeigneten und leicht verständlichen Form dem Benutzer zur Verfügung. Der Benutzer ist dann in der Lage, schnell nachvollzuziehen, wo die Problemstellen im Prozess sind. Falls Alternativen vorhanden sind, die sich mit den bestehenden Aktivitäten des Prozesses austauschen lassen, kann der Benutzer die neuen Werte einsetzen und sofort die Verbesserung/Verschlechterung der Ökobilanz des Prozesses zu sehen. Diese Studienarbeit gibt einen Überblick über die Ideen, Konzepte und die Umsetzung, die hinter dem KEI Dashboards stehen.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Architecture of Application Systems
Superviser(s)Alexander Nowak
Entry dateNovember 11, 2013
   Publ. Computer Science