We're sorry but this page doesn't work properly without JavaScript enabled. Please enable it to continue.
Feedback

Open Source Projekt bpmn.ai

Formal Metadata

Title
Open Source Projekt bpmn.ai
Subtitle
Prozesse mit Apache Spark und H2O lernen lassen
Title of Series
Number of Parts
94
Author
License
CC Attribution 4.0 International:
You are free to use, adapt and copy, distribute and transmit the work or content in adapted or unchanged form for any legal purpose as long as the work is attributed to the author in the manner specified by the author or licensor.
Identifiers
Publisher
Release Date
Language

Content Metadata

Subject Area
Genre
Abstract
Process Engines mit Unterstützung von BPMN (Business Process Model and Notation), wie z.B. Camunda, erfreuen sich immer größerer Beliebtheit. Durch die systemgestützte Ausführung von Unternehmensprozessen fallen eine Menge von Prozessdaten an, deren Nutzung ein großes Potential für die Optimierung der Prozesse bietet. In diesem Talk zeigen wir, wie wir mit Hilfe von Apache Spark eine leistungsfähige Pipeline zur Vorverarbeitung von Prozessdaten realisiert haben, um damit Machine Learning Algorithmen in H2O anlernen können. Diese können in verschiedenen Stufen zur Unterstützung und Optimierung von Unternehmensprozessen eingesetzt werden. Zudem zeigen wir am Beispiel von Camunda, wie wir mit Hilfe von Apache Kafka die Prozessdaten so extrahieren und archivieren, dass der Produktivbetrieb der Process Engine nicht beeinträchtig wird, wir aber trotzdem einen schnellen und effizienten Zugriff auf die Prozessdaten haben. Wir freuen uns über interessierte Entwickler und Feedback zum zugehörigen Open Source-Prozess bpmn.ai.