Christian ist Doktorand in der Process Analytics Group der Universität Bayreuth.
Im Rahmen seiner Forschung entwickelte er einen neuartigen Ansatz für Streaming Process Discovery sowie Methoden um die Erklärbarkeit im Process Mining zu erhöhen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der effizienten Verarbeitung und Auswertung von Prozessdaten in Echtzeit. Weiterhin beschäftigt er sich mit Konzepten aus dem Bereich des Process Mining, insbesondere im Kontext verteilter Systeme und skalierbarer Architekturen.
Seine Forschung hat sich inzwischen auf angrenzende Themen wie synthetische Daten, Datenqualität sowie die Analyse und Erklärung von Prozessinteraktionen erweitert. Dabei untersucht er auch, wie sich verschiedene Perspektiven, wie Kontrollfluss und Datenfluss, miteinander verbinden lassen, um ein umfassenderes Verständnis von Prozessen zu ermöglichen.
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Christian Imenkamp
