Sina Nordlohne

IT Consultant


Main focus: Data Science

Languages: German, English

City: Münster

State: North Rhine-Westphalia

Country: Germany

Topics: business intelligence, machine learning, artificial intelligence, data science, data management, data analytics, data modelling, data warehouse, process mining

Services: Talk, Moderation, Workshop management, Consulting, Coaching, Interview

  Willing to travel for an event.

  Willing to talk for nonprofit.

Bio:

Hello, my name is Sina Nordlohne and I am a data scientist consultant at viadee.

My main focus is on Business Intelligence. I design, develop, test and maintain data warehouses in order to create daily reports for customers. In this context, I also analyse complex processes and data constellations to ensure the correctness of the evaluations and smooth operation.

Since this year I am also working in the Change.WorkAROUND project funded by the BMBF. The aim of the project is to develop new methods and tools for industrial goods companies to identify workarounds in their processes at an early stage, to evaluate them and to use them for sustainable process changes. I mainly provide support with process mining methods and the creation of reports, e.g. with Power BI.

I am always interested in continuing my education and expanding my knowledge. I also look forward to presenting innovative topics and technologies at conferences and workshops in the future.

Examples of previous talks / appearances:

Steuerbare Prozessevolution: Analyserezepte ohne Process-Mining-Spaghetti

Klassisches Process Mining betrachtet nur Kontrollflüsse, die durch die beteiligten IT-Systeme ohnehin stark eingeschränkt sind. Konzepte wie Conformance Checking implizieren zudem, dass jegliche Variation in der Analyse unerwünscht ist. Im Forschungsprojekt Change.WorkAROUND stellen 8 Unternehmen seit Januar 2023 diese These auf den Kopf: Kreative Workarounds sind in allen Geschäftsprozessen zu erwarten. Sie sind oft notwendig, um mit knappen Ressourcen, externen Abhängigkeiten und individuellen Kunden- und Regulierungsanforderungen umzugehen. Prozessverantwortliche können nur entscheiden, ob (und wenn ja wie) sie diese Problemlösungskompetenzen ihrer Mitarbeiter:innen nutzen, einschränken oder fördern. In diesem Vortrag wird daher ein Data Science Methodenbaukasten vorgestellt, um Workarounds in Prozessdaten identifizieren und bewerten zu können. Wir bevorzugen hierbei Verfahren, die Expert:innen sowohl nachvollziehen als auch selbst anwenden können, um ihr Domänenwissen einzubringen.

This talk is in: German