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Business Rules - Prototypische Implementierung der Fallstudie Know Beer

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Erschienen am 06.03.2008, Auflage: 1/2008
15,99 €
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Bibliografische Daten
ISBN/EAN: 9783638018944
Sprache: Deutsch
Umfang: 33 S., 5.00 MB
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Format: EPUB
DRM: Nicht vorhanden

Beschreibung

Studienarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Westfälische Hochschule Gelsenkirchen, Bocholt, Recklinghausen (Wirtschaft Abt. Bocholt ), Veranstaltung: Internetbasierte Anwendungsarchitekturen II, Sprache: Deutsch, Abstract: The prototype implementation of the case study "Know-Beer" has shown the authors of this scientific work that complex rule case studies can be modelled with acceptable effort in context of complex business relationships. Without a native rule modelling CASE tool like the Corticon Modeling Studio the Business Analyst and Business Owner were forced to formulate a change request to the IT development department (for e.g. Operational Development). This would trigger further processes which must be orchestrated between the different parties. This process flow needlessly binds resources and reduces the agility / productivity of the enterprise. Corticon as a Business Rules Management System (BRMS) can therefore represent an important bottleneck factor. It can be used as leverage, consequently it has a strong distinction potential for the enterprise. Key features -high performance model driven processes -closely interlocked with the daily business reality through transparent and consistent business vocabulary during the whole modelling process -integrated web service deployment with tight database backend interaction via standardised JDBC API -seamless ability to import XMI (XML based) vocabulary structures Recommendation Corticon plays its advantages best in small medium-sized enterprises (SME) because changing the vocabulary does not take much time. It is suited best for the following business branches: Insurances, telecommunications, banking sector and companies which base their decisions highly on quantitative data.

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