UdZ 1-2016

12 UdZ – Unternehmen der Zukunft 1/2016 Dipl.-Wirt.-Ing. Felix Jordan (li.) Wissenschaftlicher Mitarbeiter FachgruppeInformationstechnologiemanagement FIR, Bereich Infomationsmanagement Tel.: +49 241 44705-519 E-Mail: Felix.Jordan@fir.rwth-aachen.de Gregor Josef Fuhs, M. Sc. (re.) Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fachgruppe Informationslogistik FIR, Bereich Infomationsmanagement Tel.: +49 241 44705-507 E-Mail: GregorJosef.Fuhs@fir.rwth-aachen.de Gesamtsystem mittels der BigPro-Plattform bestimmt und ggfs. erste Störungsprognosen abgegeben werden. ImAnschluss an die Ist-Prozessmodellierungwer- den Soll-Prozesse modelliert, wobei Augenmerk auf die identifizierten Opti-mierungspotenziale des Ist-Prozesses gelegt wird. Dazu wird geprüft, an welchen Stellen im Prozess die Informationsflüsse optimiert werden können und auf welche Weise BigPro diese Optimierung realisieren kann. Entsprechend werden die Ist- Prozesse um Soll-Elemente ergänzt, wobei die Elemente durch farbliche Abgrenzung kennt- lich gemacht werden. Bild 1 zeigt die beispiel- hafte Darstellung. Die Ist-und Soll-Prozesse werden vornehmlich vor dem Hintergrund der Störungserkennung beschrieben. Dadurch wird sichergestellt, dass dieModellierungskomplexität beherrschbar und die Visualisierung überschaubar bleibt. Neben der Transparenz über das Informations- management ergeben sich Erkenntnisse über die IT-Architektur des betrachteten Unternehmens und damit Aussagen darüber, welche IT-Systeme andieBigPro-Plattformangebundenwerdenmüs- sen. Das Informationsflussmodell macht deutlich, welche Abhängigkeiten in der Systemlandschaft bestehen undwelcheAuswirkungenÄnderungen in den Informationsflüssen haben. Ergänzt um ein Architekturschaubild lässt sich auf diese Weise die Komplexität der Systemarchitek- tur beschreiben. Die Informationsflussmodelle werden im nächsten Projektabschnitt um die Dimension der Informationsqualität ergänzt. Dazu wer- den verschiedene Anforderungen an die Informationsqualität definiert, die je nach Anwendungsszenario unterschiedlich ausfallen können. Die Bewertung der Informationsqualität spielt für das proaktive Störungsmanagement eine entscheidende Rolle. Basierend auf der Bewertung der Informationsqualität ist es möglich, eine von den Algorithmen auf Basis von Datenmustern erkannte, sich anbah- nende Störung hinsichtlich ihrer tatsächlichen Eintrittswahrscheinlichkeit einzuordnen (aus einer geringen Informationsqualität lässt sich ableiten, dass die Eintrittswahrscheinlichkeit der Störung niedriger ist als bei hoher Infor- mationsqualität). Bild 1: Beispielhafte Darstellung eines Informationsflussmodells