DMN für Business Analysten: Entscheidungsmodellierung lernen

In dieser Lektion lernst du, wie du den Camunda Modeler optimal für die Modellierung von Entscheidungsprozessen (DMN) nutzt. Du erfährst, wie du zwischen der Web- und Desktop-Version wählst, was die Vorteile beider Varianten sind und wie du direkt loslegen kannst.

Lerninhalte:

• Einführung in den Camunda Modeler

• Unterschiede zwischen Web- und Desktop-Version

• Vorteile der Nutzung des Camunda Modelers für DMN und BPMN

• Erste Schritte mit der Webversion von DMN-js

• Vorbereitung auf die praktische Anwendung

In dieser Lektion lernst du die grundlegenden Konzepte und die Struktur eines Decision Requirements Diagram (DRD) kennen. Du erfährst, wie du die verschiedenen Elemente wie Entscheidungen, Input-Daten und Wissensquellen visualisieren und miteinander verknüpfen kannst. Wir geben dir einen Überblick über die wichtigsten Komponenten eines DRD und wie du sie effektiv nutzen kannst.

Lerninhalte:

• Grundlagen und Bedeutung eines Decision Requirements Diagram (DRD)

• Struktur und Bestandteile eines DRD

• Visualisierung von Entscheidungen und deren Abhängigkeiten

• Nutzung von Input-Daten und Wissensquellen

In dieser Lektion lernst du die Bedeutung und Anwendung von Input Data im Rahmen eines Decision Models kennen. Wir erklären, wie Input Data die Entscheidungsfindung beeinflussen und wie du sie im Decision Requirements Diagram (DRD) korrekt darstellst. Anhand eines einfachen Wecker-Beispiels erfährst du, wie Input Data in einem DRD visualisiert werden.

Lerninhalte:

• Definition und Rolle von Input Data in DMN

• Bedeutung von Input Data für Entscheidungen

• Darstellung von Input Data im Decision Requirements Diagram (DRD)

• Einführung in Information Requirements

In dieser Lektion lernst du die grundlegenden Bestandteile und die Struktur von Entscheidungstabellen  im DMN kennen. Entscheidungstabellen sind das Herzstück der Entscheidungsmodellierung, da sie die Entscheidungsprozesse modellieren und visualisieren. Wir erläutern die Kopfzeile, die Input- und Output-Daten sowie die Regeln und Anmerkungen, die eine Entscheidungstabelle ausmachen.

Lerninhalte:

• Grundlegender Aufbau von Entscheidungstabellen

• Bedeutung der Kopfzeile und der Hit Policy

• Identifikation und Spezifikation von Input- und Output-Daten

• Struktur und Nummerierung der Entscheidungsregeln

• Nutzung der Annotations zur Verbesserung der Verständlichkeit und Nachvollziehbarkeit

In dieser Lektion lernst du, wie man eine einfache Entscheidungstabelle im Camunda Modeler erstellt. Anhand eines praxisnahen Beispiels erfährst du, wie du Input-Daten festlegst und eine Entscheidung modellierst, die basierend auf dem Kundensegment Rabatte ermittelt. Diese Einführung hilft dir, die grundlegende Funktionsweise und den Aufbau einer Entscheidungstabelle zu verstehen.

Lerninhalte:

• Einführung in den Camunda Modeler

• Festlegung der Art der Entscheidung als Entscheidungstabelle

• Definition von Input- und Output-Daten

• Überblick über die Struktur und Bestandteile einer Entscheidungstabelle

• Vorbereitung auf die detaillierte Modellierung der Entscheidungsregeln

In diesem Kapitel lernst du, wie du spezifische Regeln oder Bedingungen in einer Entscheidungstabelle erstellst und anwendest. Anhand eines praktischen Beispiels werden wir Schritt für Schritt durch den Prozess geführt, um zu verstehen, wie Regeln definiert und welche Ergebnisse daraus abgeleitet werden. Du wirst auch die Gelegenheit haben, selbst Regeln zu erstellen und das Gelernte anzuwenden.

Lerninhalte:

• Einführung in die Struktur und Funktion von Regeln (Rules) in Entscheidungstabellen

• Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung einer Regel

• Festlegung von Bedingungen (Inputs) und Aktionen (Outputs)

• Praktische Übung: Erstellung von zusätzlichen Regeln für verschiedene Kundensegmente

In dieser Lektion setzen wir das Gelernte aus der vorherigen Sitzung praktisch um und überprüfen das Ergebnis. Du wirst lernen, wie du bestehende Regeln optimieren kannst, um Entscheidungslogiken effizienter zu gestalten. Wir nutzen den Camunda DMN Simulator, um die Funktionalität unserer Entscheidungstabelle zu testen und zu verbessern.

Lerninhalte:

• Überprüfung der erstellten Entscheidungstabelle und Regeln

• Einführung in den Camunda DMN Simulator zur Validierung von Entscheidungstabellen

• Zusammenführen von Regeln zur Optimierung der Entscheidungslogik

• Nutzung von Kommentaren und Annotations zur Dokumentation von Regeln

Lerne, wie du mit vordefinierten Werten in Camunda DMN effizienter arbeitest. Diese Funktion hilft dir, Tippfehler zu vermeiden, Zeit zu sparen und Konsistenz zu gewährleisten. Durch praktische Beispiele und Schritt-für-Schritt-Anleitungen wirst du diese nützliche Technik schnell meistern.

Lerninhalte:

• Einführung in vordefinierte Werte (Predefined Values)

• Erstellen und Einfügen von vordefinierten Werten

• Vorteile der Nutzung vordefinierter Werte

• Praktische Anwendung im Camunda Modeler

In diesem Kurs tauchen wir tiefer in die Welt der Rule Engine ein und befassen uns mit fortgeschrittenen Konzepten wie Fehlerbehandlung und Fallback-Regeln. Wir lernen, wie man mit unvorhergesehenen Eingaben umgeht und robuste Logiken entwickelt, die selbst bei unerwarteten Situationen zuverlässig arbeiten.

Lerninhalte:

• Erstellung von Fallback-Regeln für unvorhergesehene Eingaben

• Verwendung von Negationen in Regellogiken

• Implementierung universeller Regeln für alle Eingaben

Erfahre mehr über die verschiedenen Hit Policies in DMN und ihre Bedeutung für die Gestaltung von Entscheidungstabellen. Lerne anhand praktischer Beispiele, wie du die richtige Hit Policy für deine Entscheidungsmodelle auswählst und Fehler vermeidest.

Lerninhalte:

• Bedeutung der Hit Policy "Unique"

• Anwendung der Hit Policy "First"

• Unterschiede zwischen "Priority" und "First"

• Funktion der Hit Policy "Any"

• Fehlervermeidung durch geeignete Hit Policies

In dieser Lektion lernst du die verschiedenen Datentypen im Camunda Modeler kennen. Verstehe, warum Datentypen wichtig sind und wie sie dir helfen, präzise und berechnungsfähige DMN-Modelle zu erstellen.

Lerninhalte:

• Bedeutung und Zweck von Datentypen in DMN

• Unterschied zwischen Strings (Zeichenketten) und numerischen Datentypen

• Nutzung von Integer für ganze Zahlen

• Einsatz von Double und Number für Dezimalzahlen

• Verwendung von Boolean für Wahrheitswerte (True/False)

• Datums- und Zeittypen: Date, Time, Datetime

• Zeitdauern mit DayTimeDuration und YearMonthDuration

Lerne die erweiterten Hit Policies in DMN kennen, die weit über die grundlegenden hinausgehen. Entdecke, wie Collect, Rule Order und weitere Policies funktionieren und wie sie dir bei der Modellierung deiner Entscheidungsprozesse helfen können.

Lerninhalte:

• Einführung in die Hit Policy "Collect"

• Nutzung von "Collect Count" zur Ermittlung der Anzahl zutreffender Regeln

• Anwendung von "Collect Sum" für die Summenbildung von Outputs

• Bedeutung der Datentypen für die korrekte Anwendung von "Collect Sum"

• Verwendung von "Collect Min" und "Collect Max" zur Ermittlung des kleinsten bzw. größten Outputs

• Einsatz von "Rule Order" zur Ausgabe sortierter Outputs basierend auf Regelreihenfolge

• Unterschied zwischen "Rule Order" und "Output Order"

In dieser Lektion erweitern wir unsere Entscheidungstabelle um mehrere Input-Daten, um komplexere Entscheidungslogiken zu modellieren. Anhand eines Beispiels zeigen wir, wie Kundensegmente und Bestellwerte kombiniert werden können, um differenzierte Rabatte zu berechnen.

Lerninhalte:

• Hinzufügen und Verbinden weiterer Input-Daten im Diagramm

• Erstellen neuer Input-Spalten in der Entscheidungstabelle

• Festlegen von Datentypen für neue Inputs (z.B. Double für Bestellwerte)

• Modellieren von Bedingungen und Regeln mit mehreren Inputs

• Anwenden der Hit-Policy COLLECT SUM für die Aggregation von Outputs

• Nutzung von Vergleichsoperatoren für numerische Inputs (z.B. >=, <=)

In dieser Lektion erweitern wir unser Modell, indem wir mehrere Entscheidungstabellen miteinander verknüpfen. Wir zeigen, wie der Output einer Entscheidung als Input für eine nachfolgende Entscheidung genutzt werden kann, und demonstrieren die Anwendung anhand eines praxisnahen Beispiels zur Rabattgenehmigung.

Lerninhalte:

• Modellieren und Verbinden mehrerer Entscheidungstabellen

• Festlegen von Datentypen für verknüpfte Entscheidungen

• Verwenden von Vergleichsoperatoren in nachgelagerten Entscheidungen

• Anwendung der Hit-Policy First zur Priorisierung von Regeln

• Simulation und Validierung komplexer, verknüpfter Entscheidungsmodelle

In dieser Lektion behandeln wir die fachliche Bewertung von Entscheidungstabellen und die Gestaltung von Fallback-Szenarien. Dabei zeigen wir anhand eines realen Beispiels, wie du deine Regeln so modellierst, dass unvorhergesehene Inputs sicher und nachvollziehbar verarbeitet werden.

Lerninhalte:

• Fachliche Bewertung von Entscheidungsregeln

• Gestaltung sicherer Fallback-Szenarien

• Praxisbeispiel: Dunkelverarbeitungsprozess einer Krankenversicherung

• Auswirkungen undefinierter Zustände in Entscheidungsmodellen

• Best Practices für das Design von Entscheidungstabellen

In dieser Lektion betrachten wir das Business Knowledge Model (BKM) in DMN und seine Rolle in der Entscheidungsmodellierung. Du lernst, wie BKMs helfen, wiederkehrende Geschäftsregeln zentral zu verwalten und Entscheidungsprozesse zu standardisieren. Obwohl Camunda dies nicht detailliert unterstützt, geben wir dir einen theoretischen Überblick und praktische Anwendungstipps.

Lerninhalte:

• Definition und Bedeutung von Business Knowledge Models (BKM)

• Beispielanwendung: Kreditbewilligung unter Berücksichtigung wiederkehrender Geschäftsregeln

• Vorteile der Nutzung von BKMs: Konsistenz, Zeitersparnis, einfache Wartung

• Integration von BKMs in ein Decision Requirements Diagram (DRD)

• Verbindung von BKMs mit Entscheidungstabellen

In diesem Kapitel lernst du, wie du Input-Expressions in DMN nutzen kannst, um Eingabewerte zu transformieren, bevor sie in Entscheidungstabellen verwendet werden. Diese Technik ermöglicht es, Input-Daten in eine für die Entscheidungsfindung geeignete Form zu bringen.

Lerninhalte:

• Definition und Nutzen von Input-Expressions

• Transformieren von Eingabewerten mit FEEL-Funktionen

• Praktisches Beispiel zur Transformation einer Vorgangs-ID

• Anwendung der Substring-Funktion zur Extraktion von Zeichenketten

• Integration transformierter Eingaben in Entscheidungstabellen

In diesem Kapitel erfährst du, was FEEL ist und wie du diese Ausdruckssprache nutzen kannst, um deine DMN-Modelle noch effektiver zu gestalten. FEEL ermöglicht es dir, komplexe Bedingungswerke zu erstellen, Daten zu transformieren und Berechnungen direkt in deinen Entscheidungsmodellen durchzuführen.

Lerninhalte:

• Definition und Zweck von FEEL

• Nutzen von FEEL für die Transformation von Eingabedaten

• Durchführung von Berechnungen mit FEEL

• Beispiele für FEEL-Funktionen zur Zeichenketten-Manipulation und numerischen Verarbeitung

• Einfache und komplexe Anwendungen von FEEL in Entscheidungsmodellen

In diesem Kapitel lernst du das letzte wichtige Element in DMN kennen: die Literal Expression. Wir werden uns ansehen, wie du Literal Expressions nutzen kannst, um einfache Berechnungen oder logische Operationen in deinen Entscheidungsmodellen zu integrieren. Du erfährst, wann und warum es sinnvoll ist, Literal Expressions anstelle von Decision Tables zu verwenden.

Lerninhalte:

• Definition und Zweck von Literal Expressions

• Unterschied zwischen Literal Expressions und Decision Tables

• Beispiel einer einfachen If-Else-Bedingung in einer Literal Expression

• Praktische Anwendung: Wann Literal Expressions sinnvoller sind als Decision Tables

In diesem kompakten Überblick über die Business Process Model and Notation (BPMN) lernst du die Grundlagen dieser grafischen Darstellungssprache für Geschäftsprozesse kennen. BPMN ermöglicht es, komplexe Abläufe verständlich und übersichtlich zu dokumentieren und wird weltweit zur Visualisierung, Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen eingesetzt. In den folgenden Kapiteln erhältst du einen umfassenden Einblick in die Hauptbestandteile von BPMN, um ein gemeinsames Verständnis der Prozesse zu fördern und die Kommunikation zwischen verschiedenen Abteilungen zu erleichtern.

Lerninhalte:

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• Einführung in BPMN: Bedeutung und Anwendungsbereiche

• Überblick über die grundlegenden BPMN-Elemente: Events, Tasks, Gateways und Sequenzflüsse

• Events: Startereignisse, Zwischenereignisse und Endereignisse

• Tasks: Verschiedene Typen von Aufgaben (manuelle Tasks, Benutzertasks, Servicetasks)

• Gateways: Entscheidungspunkte und ihre Typen (exklusive, parallele und inklusive Gateways)

• Sequenzflüsse: Darstellung der Prozesslogik und Abläufe

In diesem Kapitel beschäftigen wir uns mit den Grundlagen von BPMN und den verschiedenen Arten von Start-Events. Anhand eines praktischen Beispiels, dem Kreditantragsprozess, lernen wir, wie Start-Events den Beginn eines Prozesses signalisieren und wie man den geeigneten Typ für unterschiedliche Situationen auswählt. Dabei erfährst du, wie du durch die Wahl des richtigen Start-Events und dessen Beschriftung den Prozess präzise und verständlich modellierst.

Lerninhalte:

• Einführung in BPMN und die Bedeutung von Events

• Start-Events: Definition und Darstellung

• Verschiedene Typen von Start-Events und deren Einsatz:

In diesem Kapitel konzentrieren wir uns auf die Activities in BPMN und deren Bedeutung im Prozessablauf. Anhand des Kreditgenehmigungsprozesses lernen wir, wie verschiedene Aufgaben modelliert werden und welche Activity-Typen es gibt. Wir zeigen, wie man Activities korrekt benennt und sie durch Sequenzflüsse verbindet, um einen funktionierenden Prozess darzustellen.

Lerninhalte:

• Definition und Darstellung von Activities in BPMN

• Benennung von Activities: Konventionen und Best Practices

• Spezifizierung von Activity-Typen

In diesem Kapitel lernen wir die Verwendung von Gateways in BPMN kennen. Wir sehen, wie Gateways helfen, Entscheidungen und Verzweigungen in einem Prozess darzustellen und steuern, welche Pfade abhängig von bestimmten Bedingungen genommen werden. Anhand des Kreditgenehmigungsprozesses zeigen wir, wie ein exklusives Gateway genutzt wird, um den Prozess flexibel und anpassungsfähig zu gestalten.

Lerninhalte:

• Definition und Darstellung von Gateways in BPMN

• Funktion und Anwendung von exklusiven Gateways

• Modellierung von Entscheidungen und Verzweigungen im Prozess

• Nutzung von Gateways zur Steuerung alternativer Prozesspfade

In diesem Kapitel ergänzen wir unseren Kreditgenehmigungsprozess um Intermediate Events und End Events. Wir lernen, wie diese Events den Prozessfluss beeinflussen und was sie bewirken. Besonders wichtig ist das Verständnis dafür, wie Intermediate Events den Prozess anhalten und unter welchen Bedingungen er fortgesetzt wird.

Lerninhalte:

• Definition und Funktion von Intermediate Events in BPMN

• Anwendung von Timer und Message Catch Intermediate Events

• Implementierung eines Timer Events zur Prozessverzögerung

• Bedeutung und Darstellung von End Events

In diesem Kapitel betrachten wir die Synergieeffekte und Vorteile, die sich aus der Kombination von DMN (Decision Model and Notation) und BPMN (Business Process Model and Notation) ergeben. Wir diskutieren, wie beide Notationen zusammenwirken, um Geschäftsprozesse effizienter, flexibler und nachvollziehbarer zu gestalten.

Lerninhalte:

• Entkopplung von Prozesslogik und Entscheidungslogik

• Einbettung von DMN-Entscheidungsmodellen in BPMN-Diagramme

• Vorteile der Automatisierung durch die Kombination von BPMN und DMN

In diesem Kapitel lernst du, wie du BPMN und DMN zusammenbringen kannst, um komplexe Geschäftsprozesse effizient zu gestalten. Ich zeige dir, wie du Entscheidungen aus dem Prozessdiagramm in DMN auslagern und Business Rule Tasks einrichten kannst, um die Entscheidungslogik zentral zu verwalten.

Lerninhalte:

• Identifizieren des Punktes im Geschäftsprozess für Entscheidungen

• Einfügen und Konfigurieren von Business Rule Tasks im BPMN-Diagramm

• Verknüpfen von Business Rule Tasks mit DMN-Modellen