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Data in business processes

Meyer, Andreas, Smirnov, Sergey, Weske, Mathias January 2011 (has links)
Process and data are equally important for business process management. Process data is especially relevant in the context of automated business processes, process controlling, and representation of organizations' core assets. One can discover many process modeling languages, each having a specific set of data modeling capabilities and the level of data awareness. The level of data awareness and data modeling capabilities vary significantly from one language to another. This paper evaluates several process modeling languages with respect to the role of data. To find a common ground for comparison, we develop a framework, which systematically organizes process- and data-related aspects of the modeling languages elaborating on the data aspects. Once the framework is in place, we compare twelve process modeling languages against it. We generalize the results of the comparison and identify clusters of similar languages with respect to data awareness. / Prozesse und Daten sind gleichermaßen wichtig für das Geschäftsprozessmanagement. Prozessdaten sind dabei insbesondere im Kontext der Automatisierung von Geschäftsprozessen, dem Prozesscontrolling und der Repräsentation der Vermögensgegenstände von Organisationen relevant. Es existieren viele Prozessmodellierungssprachen, von denen jede die Darstellung von Daten durch eine fest spezifizierte Menge an Modellierungskonstrukten ermöglicht. Allerdings unterscheiden sich diese Darstellungenund damit der Grad der Datenmodellierung stark untereinander. Dieser Report evaluiert verschiedene Prozessmodellierungssprachen bezüglich der Unterstützung von Datenmodellierung. Als einheitliche Grundlage entwickeln wir ein Framework, welches prozess- und datenrelevante Aspekte systematisch organisiert. Die Kriterien legen dabei das Hauptaugenmerk auf die datenrelevanten Aspekte. Nach Einführung des Frameworks vergleichen wir zwölf Prozessmodellierungssprachen gegen dieses. Wir generalisieren die Erkenntnisse aus den Vergleichen und identifizieren Cluster bezüglich des Grades der Datenmodellierung, in welche die einzelnen Sprachen eingeordnet werden.

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