Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25207
Titel: Stand der Lehrbuchliteratur zum Geschäftsprozessmanagement - eine quantitative Analyse
VerfasserIn: Aubertin, Isabelle
Houy, Constantin
Fettke, Peter
Loos, Peter
Sonstige beteiligte Körperschaft: Institut für Wirtschaftsinformatik
Sprache: Deutsch
Erscheinungsjahr: 2012
Kontrollierte Schlagwörter: Prozessmanagement
Wirtschaftsinformatik
Lehrbuch
Quantitative Analyse
Freie Schlagwörter: GPM
Literaturreview
business process management
BPM
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten)
Abstract: Das Thema Geschäftsprozessmanagement (GPM) hat in den letzten Jahren in Wissenschaft und Praxis stetig an Bedeutung gewonnen, was sich auch in einer zunehmenden Menge an Literatur – insbesondere auch Lehrbuch- und Einführungsliteratur – zum Thema GPM äußert. Allerdings zeigt eine Durchsicht der einschlägigen Lehrbuchliteratur sehr unterschiedliche Auffassungen und Aufbereitungen des Themas GPM. Vor diesem Hintergrund zielt die vorliegende Arbeit darauf ab, den aktuellen Stand der Lehrbuch- bzw. Standardeinführungsliteratur zum GPM, deren inhaltlich-thematische Ausrichtung sowie bedeutende Themengebiete in Form einer quantitativ ausgerichteten vergleichenden Buchbesprechung zu analysieren. Es kann festgestellt werden, dass die Lehrbuchliteratur im Bereich Geschäftsprozessmanagement größtenteils einen Schwerpunkt auf typisch wirtschaftsinformatische Themenstellungen und betriebswirtschaftliche Themen legt. Weiterhin verfügt ein Großteil der Bücher über ein ausgewogenes Verhältnis zwischen theoretisch-konzeptionellen Grundlagen und transfer- und anwendungsorientierten Praxisbeispielen. Wichtige Themenstellungen in der Lehrbuchliteratur zum GPM erschließen sich aus einer zentralen Übersicht.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-48678
hdl:20.500.11880/25263
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25207
Schriftenreihe: Veröffentlichungen des Instituts für Wirtschaftsinformatik [ISSN 1438-5678]
Band: 194
Datum des Eintrags: 19-Jul-2012
Fakultät: SE - Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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