Annual Report 1999 / Department for Computer Science

Selbstdarstellung des Instituts für Informatik der BTU Cottbus und Berichte der Lehrstühle für das Jahr 1999.Presentation of the Department for Computer Science of the BTU Cottbus and reports of the chairs at the department for the year 1999

Gewinnung, Verwaltung und Anwendung von Performance-Daten zur Unterstützung des autonomen Datenbank-Tuning

In den letzten Jahrzehnten ist die Komplexität und Heterogenität von Informationssystemen rapide gestiegen. Die Folge ist, dass viele moderne IT-Systeme aufgrund ihrer heterogenen Architektur- und Applikationsvielfalt sehr kostenintensiv in der Entwicklung, fehleranfällig in der Nutzung und schwierig durch Administratoren kontrollier- bzw. konfigurierbar sind. Initiativen wie das Autonomic Computing helfen, der steigenden Komplexität Herr zu werden, indem sie den „Problemfaktor Mensch“ entlasten und Technik nutzen, um Technik zu verwalten. Durch die Anpassung bzw. Erweiterung der System-Umgebung versuchen derartige Ansätze neben derzeitiger manueller, reaktiver Performance-Optimierung, eine automatisierte reaktive und proaktive Performance-Kontrolle zu gewährleisten. Zentrale Grundvoraussetzung für eine autonome Infrastruktur ist eine verlässliche, globale Daten- bzw. Wissensbasis. Wir erarbeiten, wie Performance-Daten über das Verhalten und den Zustand des Systems mit aus dem Data-Warehousing bekannten Techniken gesammelt, konsolidiert, verwaltet und zur Laufzeit ausgewertet werden können. Neben der Architektur und den funktionalen Komponenten eines solchen Performance Data Warehouse wird zudem dessen Datenmodell erläutert und die Anbindung an das vorausgehende Monitoring sowie die nachfolgende Analyse spezifiziert. Mit dem Ziel, die menschliche Vorgehensweise „nachzuahmen“ und somit die Administratoren bei ihren Routine-Tätigkeiten zu entlasten, widmen wir uns der Konzipierung und Beschreibung einer möglichen Infrastruktur zur Automatisierung typischer Tuning-Aufgaben. Wir erarbeiten allgemein und anhand von Beispielen, wie Tuning-Wissen und bewährte Praktiken von DBAs abgebildet, in Form von Workflows formalisiert und zur Laufzeit für die Problemlösung angewendet werden können

Modellierung, Entwicklung und Nutzung eines Data Warehouse für medizinische Communication Centers

Das heutige Gesundheitssystem wird von den vielen Akteuren, den komplexen Beziehungen, den anspruchsvollen Patienten sowie dem veränderten Gesundheitsbewusstsein geprägt. Medizinische Communication Centers können als zentraler Kontaktpunkt zwischen Gesundheitssystem und Bevölkerung dienen. Durch die verschiedenen angebotenen medizinischen Dienstleistungen und die permanente Erreichbarkeit werden medizinische Communication Centers zu wichtigen Institutionen für eine bevölkerungsorientierte Versorgung. Für die ganzheitliche Bertreuung der Patienten/Versicherten müssen die Daten der Patienten/Versicherten an einer zentralen Stelle gespeichert werden. Data Warehouse Systeme ermöglichen die integrierte Speicherung der Daten und deren Auswertung. Bei einem Kontakt mit dem medizinischen Communication Center sind die Patienten-/Versichertendaten aus den früheren Kontakten bekannt und die Patienten/Versicherten können passend angesprochen und beraten werden. Die vorliegende Arbeit beschreibt den Einsatz von Data Warehouse Systemen für medizinische Communication Centers. Dabei wird der gesamte Prozess der Data Warehouse Entwicklung – Erhebung der Anforderungen an das Data Warehouse, Modellierung und Implementierung des Data Warehouse, Applikationen zur Auswertung der Data Warehouse Daten – betrachtet. Das entwickelte Data Warehouse unterstützt die Kommunikation mit den Patienten/Versicherten sowie die Qualität und Effizienz der angebotenen Dienstleistungen und Prozessen im medizinischen Communication Center. Mittels des entwickelten Data Warehouse Modells und der Auswertungsapplikationen können Daten bezüglich Beschwerden und bezogener Dienstleistungen, schweizweit und zeitbezogen, einfach und in Abhängigkeit von unterschiedlichen Analysekriterien visualisiert werden. Weiterhin können verschiedene Mitarbeiter bezogene Kennzahlen berechnet und das Reporting für die Vertragspartner zur Verfügung gestellt werden. Data Warehouse Systeme sind im Gesundheitsbereich, im Vergleich zu anderen Bereichen, weniger stark verbreitet. Das in der Arbeit beschriebene Data Warehouse zeigt das Potential und die Vorteile des Einsatzes solcher Systeme in medizinische Communication Centers und somit auch im Gesundheitswesen

Evaluierung von Data Warehouse-Werkzeugen

Die wachsende Bedeutung von Data Warehouse-Lösungen zur Entscheidungsunterstützung in großen Unternehmen hat zu einer unüberschaubaren Vielfalt von Software-Produkten geführt. Aktuelle Data Warehouse- Projekte zeigen, daß der Erfolg auch von der Wahl der passenden Werkzeuge für diese komplexe und kostenintensive Umgebung abhängt. Wir präsentieren eine Methode zur Evaluierung von Data Warehouse Tools, die eine Kombination aus Bewertung per Kriterienkatalog und detaillierten praktischen Tests umfaßt. Die Vorgehensweise ist im Rahmen von Projekten mit Industriepartnern erprobt und wird am Beispiel einer Evaluierung führender ETL-Werkzeuge demonstriert

Management und IT: Tagungsband zur AKWI-Fachtagung vom 16. bis 18.09.2012 an der Hochschule Pforzheim

Wirtschaftsinformatik befasst sich mit allen Themen, die an der Schnittstelle zwischen Informatik und Betriebswirtschaft anzutreffen sind. So geht es in der Wirtschaftsinformatik – basierend auf dem Wissen und dem Verstehen der betriebswirtschaftlichen Konzepte und Anwendungen – insbesondere darum, IT-Systeme für die betriebliche Praxis zu entwickeln, einzuführen und zu betreiben. Eine wissenschaftliche Fachtagung, die den Titel „Management und IT“ trägt, setzt an einer solchen Beschreibung der Wirtschaftsinformatik an

SPSS Modeler Integration mit IBM DB2 Analytics Accelerator

Die vorliegende Arbeit beschreibt einen Architekturansatz, der im Rahmen einer Machbarkeitsstudie bei IBM entwickelt wurde. Dadurch wird der IBM DB2 Analytics Accelerator als eine Data-Warehouse-Appliance dazu in die Lage versetzt, über angepasste Schnittstellen Data-Mining-Modelle über entsprechende Algorithmen direkt auf dem Accelerator zu erstellen. Neben dieser Beschreibung wird die bisherige Verwendung des DB2 Analytics Accelerators sowie das zugehörige Umfeld von Datenbanksystemen bis zum System z Mainframe vorgestellt. Darauf aufbauend werden praxisnahe Anwendungsfälle präsentiert, die unter Anwendung von intelligenten Methoden auf gespeicherten Kundendaten statistische Modelle erstellen. Für diesen Prozess wird die Datengrundlage zuerst vorbereitet und angepasst, um sie dann in dem zentralen Data-Mining-Schritt nach neuen Zusammenhängen zu durchsuchen

Text-Mining auf Basis von SAP HANA am Beispiel von Social-Media-Beiträgen eines Handelsunternehmens

Die wesentlichen Hauptthemen, die in der vorliegenden Arbeit miteinander in Zusammenhang stehen, sind die Anwendung von Verfahren im Text-Mining und die IMDB, HANA, des europäischen Softwareherstellers SAP. Hierbei soll die HANA-Technologieplattform als Basis verwendet werden, um ein Text-Mining-Anwendungsfall zu bearbeiten, die die Analyse von Social-Media-Beiträgen vorsieht

Big Brother beim Lernen: Privatsphäre und Datenschutz in Lernplattformen

Für die Unterstützung von Lernprozessen werden Lernplattformen wie Moodle oder Blackboard, aber auch Social Software wie Weblogs, Wikis, Diskussionsforen oder Chats verstärkt eingesetzt. In diesen Anwendungen werden die Zugangsdaten und die Daten über die einzelnen Aktivitäten aller Beteiligten gespeichert und stehen für Auswertungen zur Verfügung. Mit unterschiedlichen Methoden der Datenauswertung, wie User Profiling, User Tracking oder Text Mining können diese Daten ausgewertet werden und beispielsweise für die Beurteilung der Lernenden oder die Überprüfung der Beteiligung an einer Lehrveranstaltung heran gezogen werden. Dabei kann die Privatsphäre und der Schutz der personenbezogenen Daten verletzt werden. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Auswertungsmöglichkeiten von Benutzerdaten in Lernplattformen und den sich daraus ergebenden Problembereichen.Lernplattformen; E-Learning; Privatsphäre; Datenschutz; User profiling; User tracking

Erweiterung eines Data Warehouse mit Big-Data-Quellen am Beispiel Twitter

Im Zusammenhang mit dem Begriff Big Data können nicht nur immer größere Datenmengen verarbeitet werden, sondern auch neue Arten von Datenquellen genutzt werden. Insbesondere Web 2.0-Inhalte bieten dabei vielfältige Potenziale. So können beispielsweise mit Hilfe einer Sentiment-Analyse Meinungen und Stimmungen zu Produkten und Unternehmen in sozialen Netzwerken beobachtet werden. Diese Infor-mationen sind für sich gesehen bereits wertvoll für viele Unternehmen. Jedoch ist eine effiziente Analyse und Auswertung der Informationen nur in Kombination mit weiteren Unternehmensdaten möglich, die typischerweise in einem Data Warehouse liegen. Diese Arbeit diskutiert die Unter-schiede, Möglichkeiten und Herausforde-rungen diese Kombination zu realisieren. Veranschaulicht wird dies durch einen Show-Case, der eine Ende-zu-Ende-Umsetzung am Beispiel der Fernsehsendung Tatort zeigt. Dabei werden Zuschauerkommentare aus Twitter extrahiert, mit einer Sentiment-Analyse bewertet und schließlich in einem Data Warehouse ausgewertet. Dabei können klassische BI-Kennzahlen, wie beispiels- weise Einschaltquoten, Folgen pro Ermittler etc. den Ergebnissen der Sentiment-Analyse gegenübergestellt werden