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Lehrende: Dennis Schmitz
Veranstaltungsart:
Praktikum
Anzeige im Stundenplan:
Prak AOSE
Semesterwochenstunden:
4
Credits:
6,0
Unterrichtssprache:
Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl:
- | 20
Anmeldegruppe: Anmeldegruppe Praktika
Kommentare/ Inhalte:
In diesem Praktikum wird die Verwendung von Process-Mining und Business Intelligence zum Zwecke der Auswertung von Softwareentwicklungsprojekten erlernt und angewendet. Dazu werden Daten aus verschiedenen Projekten ausgewertet.
Neben der Analyse wird außerdem die Extraktion, die Transformation und das Laden der zu analysierenden Daten in ein Datawarehouse behandelt.
Die Entwicklung und Analyse von Softwaresystemen in einem (großen) Team erfolgreich durchzuführen verlangt von den einzelnen Teammitgliedern mehr ab, als nur Kenntnisse in der Softwareentwicklung selbst. Spezielle Fähigkeiten in Bezug auf Kommunikation, Koordination und Kooperation innerhalb des Teams sind erforderlich. Diese zwischenmenschlichen und organisatorischen Herausforderungen lassen sich durch eine einheitlich und gemeinsam eingesetzte Vorgehensweise in Form von definierten Prozessen unterstützen.
In diesem Praktikum werden zu Beginn gemeinsam Kenntnisse über aktuelle Extract-Transform-Load (ETL), Process-Mining (PM) und Business Intelligence (BI) Verfahren erworben. In diesem Zusammenhang werden ETL (open source) und PM Werkzeuge (open source) sowie ein BI Werkzeug (Microsoft PowerBI) erprobt.
Die zu analysierenden Daten entspringen vorherigen Projekten und dem eigenen Praktikum und werden aus dem zu verwendenden Projektmanagementwerkzeug Jira, dem Kollaborationswerkzeug Confluence und dem Versionierungssystem Git sowie weiteren Kommunikationsmedien (Chats, E-Mails etc.) entnommen.
Lernziel:
Im Vordergrund stehen die praktischen Erfahrungen im ETL, PM und BI sowie das Ausprobieren und Erlernen dafür nützlicher Werkzeuge. Es werden drei Typen des PMs angewendet werden: Discovery (neue Prozesse erheben), Conformance (Konformität vorhandener Prozesse mit neuen Daten überprüfen) und Enhancement (vorhandene Prozesse auf der Basis neuer Daten anpassen und erweitern). BI bietet uns die Möglichkeit, statistische Auswertungen unabhängig von den dahinter liegenden Prozesse durchzuführen und so zu lernen, zielgerichtet betriebswirtschaftliche Kennzahlen zu erheben und zu interpretieren.
Darüber hinaus erhalten TeilnehmerInnen die Möglichkeit praktische Erfahrung im beratenden und ausführenden Projektmanagement zu erlangen und sich selbst in diesen Disziplinen auszuprobieren.
Vorgehen:
Das Praktikum wird ausschließlich online durchgeführt.
Das Praktikum lässt sich grob in die folgenden drei Phasen aufteilen:
1. Einarbeitung und Erprobung von ETL, PM und BI (Woche 1 - 6)
2. Vertiefung von ETL, PM und BI und Anwendung auf Daten vorheriger Projekte in Woche 7 und an zwei Tagen als Blocktermin am Wochenende, 29. und 30. Mai; die Teilnahme an diesem Blocktermin ist beide Tage zwingend notwendig
3. Anwendung von ETL, PM und BI auf vorherige SWE-Projekt und das eigene Praktikum (Woche 8 - 14)
In allen Phasen ist eine Anwesenheit während der Online-Präsenzzeit notwendig.
Literatur:
Eine gute Motivation des Process-Mining findet sich in:
Aalst, Wil van der et al.: Process Mining Manifesto, in:
https://doi.org/10.1007/978-3-642-28108-2 S.169--194
Ein Standardwerk für Process Mining ist:
Aalst, Wil van der: „Process Mining - Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes", Springer, 2011;
https://doi.org/10.1007/978-3-642-19345-3
https://link.springer.com/bookseries/7911
Zusätzliche Hinweise zu Prüfungen:
Über die aktive Teilnahme hinaus, wird außerdem ein Abschlussbericht gefordert.
Diese Veranstaltung ist Bestandteil des semesterübergreifenden Forschungsprojekts "Agentenorientierung" des Labors für agenten- und organisationsorientierte Softwareentwicklung (Laos). Im Rahmen des Forschungsprojektes besteht die Möglichkeit zur Abfassung von Projekt-, Bachelor-, Baccalaureats-, Master- und Diplomarbeiten.
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