Prof. Dr. Tobias Walter
Prof. Dr. Tobias Walter hat an der Hochschule Mainz seit Oktober 2019 eine Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Betrieblicher Informationssysteme und Geschäftsprozesse.
Geschäftsprozessmanagement ist die Disziplin, die Informationstechnologien mit den Managementwissenschaften kombiniert und auf operative Geschäftsprozesse anwendet. Das Geschäftsprozessmanagement hat durch die Kombination verschiedener Disziplinen und Wissenschaften einen sehr breiten Anwendungsbereich. Prozesse werden identifiziert, analysiert und simuliert, mit Hilfe von betrieblichen Informationssystemen automatisiert und in Arbeitsorganisationen etabliert, überwacht und kontinuierlich verbessert. Zusätzlich bietet das Process Mining eine Schnittstelle zu Data Science, um in große Datenmengen („Big Data“) wichtige Erkenntnisse über Prozesse zu identifizieren und zu verstehen weshalb ein Prozess zum Beispiel Engpässe, Ineffizienzen, Abweichungen oder Risiken hat. Machine Learning und Künstliche Intelligenz erlauben, Vorhersagen in laufenden Prozessen zu treffen, wie etwa mögliche Lieferzeiten, ob der Prozess erfolgreich enden wird oder was für ein erfolgreiches Ende getan werden muss.
Vita & Publikationen
Prof. Dr. Tobias Walter hat seine berufliche Laufbahn als Berater und Unternehmensarchitekt bei Capgemini und IBM durchlaufen. Schwerpunkt bei Capgemini von 2011 bis 2016 war das Geschäftsprozessmanagement. Bei Banken und Versicherungen strebte er die Digitalisierung von Prozessen an, um Endkunden direkt in Abläufe miteinzubinden und durch automatische Entscheidungen. Bei IBM hat er von 2016 bis 2019 bei der Umsetzung neuer Geschäftsmodelle in Form von digitalen, plattformbasierten Ökosysteme für Versicherungen unterstützt. Solche Plattformen halfen Unternehmen auf der einen Seite, Konsumenten Mehrwerte beispielsweise über Apps anzubieten, auf der anderen Seite schnell und nach Bedarf Dienste weiterer Partner zu nutzen, um beispielsweise den Zugang zu interessanten Märkten zu erhalten.
Parallel zu seiner beruflichen Tätigkeit hat Tobias Walter 2018 seinen MBA an der Hochschule Koblenz erworben, um einen engeren Bezug zu den Disziplinen der Wirtschaftswissenschaft zu erlangen und die Organisation und Abläufe innerhalb Unternehmen noch besser zu verstehen. Sein Schwerpunkt dort lag im Risiko Management, insbesondere in der frühzeitigen Erkennung von operationellen Risiken durch Process Mining Technologien.
Promoviert hat Tobias Walter 2011 an der Universität Koblenz-Landau bei Prof. Dr. Steffen Staab und Prof. Dr. Jürgen Ebert. Im Rahmen eines von der Europäischen Union geförderten Forschungsprojekts mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie hat er sich mit der Kombination verschiedener Technologien zur Beschreibung von Software durch Modelle beschäftigt. Ziel war es, Wissen, Werkzeuge und Dienste zu verheiraten, um verschiedene Vorteile und Fähigkeiten gemeinsam nutzen zu können.
Grundlage für seine berufliche Laufbahn bildete ein Studium der Informatik an der RWTH Aachen von 2002 bis 2008. Sein Schwerpunkt dort lag in der Softwaretechnik, insbesondere in der modellbasierten Erweiterung und Anpassung von Software. Angewendet hat er automatisierte Verfahren im Rahmen einer Kooperation mit Ericsson und den in der Regel schwierigen und kostenintensiven Erweiterungen von Telekommunikationssystemen.
- siehe Google Scholar
Lehr- und Forschungsgebiet
Die Interessen in Lehre und Forschung liegen in der Wirtschaftsinformatik, insbesondere im Bereich Process Science und Data Science.
Lehrveranstaltungen
Prof. Dr. Tobias Walter hält Lehrveranstaltungen zu folgenden Themen:
- Business Process Management
- Business Process Intelligence
- Data Science für Unternehmen
- Enterprise Architecture Management
- Innovative Technologien und Services
- Digitale Wirtschaft
- Design Thinking für den Mittelstand
- Projektpraktika
Forschungsgebiete
Prof. Dr. Tobias Walter forscht an der Schnittstelle zwischen Process Science und Data Science in den folgenden Gebieten:
- Digitale Transformation von Prozessen
- Anwendung von Process Mining, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen (KMU)
- Datenbasierte Prozessanalyse und -modellierung
- Datengetriebene Prozessautomatisierung und Entscheidungen durch den Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz
- Anwendung von Robotic Process Automation (RPA)
Mitgliedschaften
- Gesellschaft für Informatik (GI)
- Hochschullehrerverband (HLB)
- AI Frankfurt Rhein-Main
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