Geschäftsprozessmanagement ist eine anerkannte Strategie, um Unternehmen produktiv und nachhaltig zu führen. Einer der wichtigsten Faktoren des Geschäftsprozessmanagements ist die Entscheidungsfindung – tagtäglich und auf allen Ebenen. In den letzten Jahren wurden – zusätzlich zu existierenden Geschäftsprozessmanagementsystemen – eine Reihe von Frameworks zum Entscheidungsmanagement entwickelt. Um die weit verbreitete Business Process Model and Notation (BPMN) zu ergänzen, hat das OMG-Konsortium kürzlich die Decision Model and Notation (DMN) entwickelt. Einer der Treiber für die Entwicklung der DMN ist das wachsende Interesse an dem aufstrebenden Paradigma der ``Separation of Concerns'' (Trennung der Sichtweisen). Dieses Prinzip besagt, dass die Prozesskomplexität reduziert wird, wenn Entscheidungen komplementär zu den Prozessen modelliert werden, indem die Entscheidungslogik von Prozessmodellen entkoppelt und in ein dediziertes Entscheidungsmodel aufgenommen wird. Solch ein Ansatz erhöht die Agilität von Modelentwurf und –ausführung und bietet Unternehmen so die Flexibilität, auf die stetig zunehmenden, rasanten Veränderungen in der Unternehmenswelt zu reagieren. Während die DMN die Trennung der Belange empfiehlt und die Entkopplung der Entscheidungslogik von den Prozessmodellen vorschreibt, gibt es bisher keine Spezifikation, wie dies erreicht werden kann. Diese Forschungslücke ist der Ausgangspunkt der vorliegenden Arbeit.

     Das Ziel dieser Doktorarbeit ist es, die beschriebene Lücke zu füllen und ein Framework zur halbautomatischen Konstruktion von Entscheidungsmodellen zu entwickeln, basierend auf Informationen über existierende Prozessentscheidungsfindung. In dieser Arbeit werden die entwickelten Methoden zur Entkopplung von Entscheidungsmodellen dargestellt. Die Extraktion der Modelle basiert auf folgenden Eingaben: (1) Kontrollfluss und Daten aus Prozessmodellen, die in Unternehmen existieren; und (2) von Unternehmensinformationssystemen aufgezeichnete Ereignisprotokolle der Tagesgeschäfte. Außerdem stellen wir eine Erweiterung der Methode vor, die es ermöglicht, auch in von Unschärfe geprägten Ereignisprotokollen Entscheidungsmodelle zu entdecken. Hier wird mit Teilwissen über die Prozessausführung gearbeitet. Alle vorgestellten Techniken wurden implementiert und in Fallstudien evaluiert – basierend auf realen und künstlichen Prozessmodellen, sowie auf Ereignisprotokollen. Die Evaluierung der Fallstudien zeigt, dass die vorgeschlagenen Methoden valide und akkurate Entscheidungsmodelle produzieren, die als Blaupause für das Vollziehen von Entscheidungen dienen können und die Prozessmodelle ergänzen. Demnach sind die vorgestellten Methoden in der realen Welt anwendbar und können beispielsweise für Übereinstimmungskontrollen genutzt werden, was wiederum die Entscheidungsfindung in Unternehmen und somit deren Gesamtleistung verbessern kann.