Adapting integrity checking techniques for concurrent operation executions

One challenge for achieving executable models is preserving the integrity of the data. That is, given a structural model describing the constraints that the data should satisfy, and a behavioral model describing the operations that might change the data, the integrity checking problem consists in ensuring that, after executing the modeled operations, none of the specified constraints is violated. A multitude of techniques have been presented so far to solve the integrity checking problem. However, to the best of our knowledge, all of them assume that operations are not executed concurrently. As we are going to see, concurrent operation executions might lead to violations not detected by these techniques. In this paper, we present a technique for detecting and serializing those operations that can cause a constraint violation when executed concurrently , so that, previous incremental techniques, exploiting our approach, can be safely applied in systems with concurrent operation executions guaranteeing the integrity of the data.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

The OntoREA Accounting Model: Ontology-based Modeling of the Accounting Domain

McCarthy developed a framework for modeling the economic rationale of different business transactions along the enterprise value chain described in his seminal article “The REA Accounting Model – A Generalized Framework for Accounting Systems in a Shared Data Environment” Originally, the REA accounting model was specified in the entity-relationship (ER) language. Later on other languages – especially in form of generic data models and UML class models (UML language) – were used. Recently, the OntoUML language was developed by Guizzardi and used by Gailly et al. for a metaphysical reengineering of the REA enterprise ontology. Although the REA accounting model originally addressed the accounting domain, it most successfuly is applied as a reference framework for the conceptual modeling of enterprise systems. The primary research objective of this article is to anchor the REA-based models more deeply in the accounting domain. In order to achieve this objective, essential primitives of the REA model are identified and conceptualized in the OntoUML language within the Asset Liability Equity (ALE) context of the traditional ALE accounting domain

Entities with quantities : extraction, search, and ranking

Quantities are more than numeric values. They denote measures of the world’s entities such as heights of buildings, running times of athletes, energy efficiency of car models or energy production of power plants, all expressed in numbers with associated units. Entity-centric search and question answering (QA) are well supported by modern search engines. However, they do not work well when the queries involve quantity filters, such as searching for athletes who ran 200m under 20 seconds or companies with quarterly revenue above $2 Billion. State-of-the-art systems fail to understand the quantities, including the condition (less than, above, etc.), the unit of interest (seconds, dollar, etc.), and the context of the quantity (200m race, quarterly revenue, etc.). QA systems based on structured knowledge bases (KBs) also fail as quantities are poorly covered by state-of-the-art KBs. In this dissertation, we developed new methods to advance the state-of-the-art on quantity knowledge extraction and search.Zahlen sind mehr als nur numerische Werte. Sie beschreiben Maße von Entitäten wie die Höhe von Gebäuden, die Laufzeit von Sportlern, die Energieeffizienz von Automodellen oder die Energieerzeugung von Kraftwerken - jeweils ausgedrückt durch Zahlen mit zugehörigen Einheiten. Entitätszentriete Anfragen und direktes Question-Answering werden von Suchmaschinen häufig gut unterstützt. Sie funktionieren jedoch nicht gut, wenn die Fragen Zahlenfilter beinhalten, wie z. B. die Suche nach Sportlern, die 200m unter 20 Sekunden gelaufen sind, oder nach Unternehmen mit einem Quartalsumsatz von über 2 Milliarden US-Dollar. Selbst moderne Systeme schaffen es nicht, Quantitäten, einschließlich der genannten Bedingungen (weniger als, über, etc.), der Maßeinheiten (Sekunden, Dollar, etc.) und des Kontexts (200-Meter-Rennen, Quartalsumsatz usw.), zu verstehen. Auch QA-Systeme, die auf strukturierten Wissensbanken (“Knowledge Bases”, KBs) aufgebaut sind, versagen, da quantitative Eigenschaften von modernen KBs kaum erfasst werden. In dieser Dissertation werden neue Methoden entwickelt, um den Stand der Technik zur Wissensextraktion und -suche von Quantitäten voranzutreiben. Unsere Hauptbeiträge sind die folgenden: • Zunächst präsentieren wir Qsearch [Ho et al., 2019, Ho et al., 2020] – ein System, das mit erweiterten Fragen mit Quantitätsfiltern umgehen kann, indem es Hinweise verwendet, die sowohl in der Frage als auch in den Textquellen vorhanden sind. Qsearch umfasst zwei Hauptbeiträge. Der erste Beitrag ist ein tiefes neuronales Netzwerkmodell, das für die Extraktion quantitätszentrierter Tupel aus Textquellen entwickelt wurde. Der zweite Beitrag ist ein neuartiges Query-Matching-Modell zum Finden und zur Reihung passender Tupel. • Zweitens, um beim Vorgang heterogene Tabellen einzubinden, stellen wir QuTE [Ho et al., 2021a, Ho et al., 2021b] vor – ein System zum Extrahieren von Quantitätsinformationen aus Webquellen, insbesondere Ad-hoc Webtabellen in HTML-Seiten. Der Beitrag von QuTE umfasst eine Methode zur Verknüpfung von Quantitäts- und Entitätsspalten, für die externe Textquellen genutzt werden. Zur Beantwortung von Fragen kontextualisieren wir die extrahierten Entitäts-Quantitäts-Paare mit informativen Hinweisen aus der Tabelle und stellen eine neue Methode zur Konsolidierung und verbesserteer Reihung von Antwortkandidaten durch Inter-Fakten-Konsistenz vor. • Drittens stellen wir QL [Ho et al., 2022] vor – eine Recall-orientierte Methode zur Anreicherung von Knowledge Bases (KBs) mit quantitativen Fakten. Moderne KBs wie Wikidata oder YAGO decken viele Entitäten und ihre relevanten Informationen ab, übersehen aber oft wichtige quantitative Eigenschaften. QL ist frage-gesteuert und basiert auf iterativem Lernen mit zwei Hauptbeiträgen, um die KB-Abdeckung zu verbessern. Der erste Beitrag ist eine Methode zur Expansion von Fragen, um einen größeren Pool an Faktenkandidaten zu erfassen. Der zweite Beitrag ist eine Technik zur Selbstkonsistenz durch Berücksichtigung der Werteverteilungen von Quantitäten

Methodology for assessing the influence of production-related business processes on the production process

Produzierende Unternehmen sind insbesondere an Hochlohnstandorten gefordert, ihre Geschäftsprozesse regelmäßig hinsichtlich deren Effizienz und Effektivität zu überprüfen. In der industriellen Praxis geraten zunehmend auch produktionsnahe Geschäftsprozesse in den Fokus von Verbesserungsinitiativen, auch wenn deren Beitrag zur Wertschöpfung häufig nur unzureichend bewertet werden kann. In dieser Arbeit wird daher eine Methodik beschrieben, die die Bestimmung des Einflusses produktionsnaher Geschäftsprozesse auf den Produktionsprozess und somit eine Priorisierung von zu optimierenden produktionsnahen Geschäftsprozessen ermöglicht.Manufacturing companies, especially at high-wage locations, are required to review their business processes for their efficiency and effectiveness regularly. In industrial practice, production-related business processes are increasingly becoming the focus of improvement initiatives, even though their contribution to value creation can often only be assessed inadequately. In this thesis, a methodology is described, which allows the determination of the influence of production-related business processes on the production process and thus a prioritization of production-related business processes to be optimized

Business Intelligence on Non-Conventional Data

The revolution in digital communications witnessed over the last decade had a significant impact on the world of Business Intelligence (BI). In the big data era, the amount and diversity of data that can be collected and analyzed for the decision-making process transcends the restricted and structured set of internal data that BI systems are conventionally limited to. This thesis investigates the unique challenges imposed by three specific categories of non-conventional data: social data, linked data and schemaless data. Social data comprises the user-generated contents published through websites and social media, which can provide a fresh and timely perception about people’s tastes and opinions. In Social BI (SBI), the analysis focuses on topics, meant as specific concepts of interest within the subject area. In this context, this thesis proposes meta-star, an alternative strategy to the traditional star-schema for modeling hierarchies of topics to enable OLAP analyses. The thesis also presents an architectural framework of a real SBI project and a cross-disciplinary benchmark for SBI. Linked data employ the Resource Description Framework (RDF) to provide a public network of interlinked, structured, cross-domain knowledge. In this context, this thesis proposes an interactive and collaborative approach to build aggregation hierarchies from linked data. Schemaless data refers to the storage of data in NoSQL databases that do not force a predefined schema, but let database instances embed their own local schemata. In this context, this thesis proposes an approach to determine the schema profile of a document-based database; the goal is to facilitate users in a schema-on-read analysis process by understanding the rules that drove the usage of the different schemata. A final and complementary contribution of this thesis is an innovative technique in the field of recommendation systems to overcome user disorientation in the analysis of a large and heterogeneous wealth of data