6 Faktoren, wie Process Mining Projekte zum Erfolg werden
Nach dutzenden Process Mining Projekten mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen gebe ich hier nun sechs handfeste Hinweise, wie Process Mining Projekte generell zum Erfolg werden.
Benjamin Aunkofer ist Gründer von DATANOMIQ und Hochschul-Dozent für Data Science und Data Strategy. Darüber hinaus arbeitet er als Interim Head of Business Intelligence und gibt Seminare/Workshops zu den Themen BI, Data Science und Machine Learning für Unternehmen.
Nach dutzenden Process Mining Projekten mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen gebe ich hier nun sechs handfeste Hinweise, wie Process Mining Projekte generell zum Erfolg werden.
Wir von DATANOMIQ und pixolution teilen unsere Erfahrungen aus Deep Learning Projekten, wo es vor allem um die Optimierung und Automatisierung von Unternehmensprozessen rund um visuelle Daten geht, etwa Bilder oder Videos.
Als Dozent für Data Science und Python Programmierung für Hochschulen und Unternehmen (Mitarbeiter-Training) werde ich natürlich immer wieder zu Literatur-Empfehlungen gefragt. Aus aktuellem Anlass gebe ich hiermit eine Empfehlung von Büchern, die ich auch für meine Trainingserklärungen und -beispiele verwende oder einfach generell empfehlen kann.
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