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

Data Science für Lehre, Forschung und Praxis

Erworben im Rahmen der Schweizer Nationallizenzen (http://www.nationallizenzen.ch)Data Science ist in aller Munde. Nicht nur wird an Konferenzen zu Big Data, Cloud Computing oder Data Warehousing darüber gesprochen: Glaubt man dem McKinsey Global Institute, so wird es alleine in den USA in den nächsten Jahren eine Lücke von bis zu 190.000 Data Scientists geben. In diesem Kapitel beleuchten wir daher zunächst die Hintergründe des Begriffs Data Science. Dann präsentieren wir typische Anwendungsfälle und Lösungsstrategien auch aus dem Big Data Umfeld. Schließlich zeigen wir am Beispiel des Diploma of Advanced Studies in Data Science der ZHAW Möglichkeiten auf, selber aktiv zu werden

Einsatz von OLAP in der Messtechnik der T-Mobile

Heutzutage ist es für Unternehmen immer wichtiger, dass man in kürzester Zeit die richtigen Informationen erhalten kann, um Entscheidungsprozesse optimal bilden zu können. Die Informationstechnologie lässt sich zurzeit in der Welt weit und breit nutzen. Sie kann nicht nur den Daten sammeln und austauschen, sondern auch kann die Informationen systematisch und rapid verarbeiten, verwalten, analysieren und interpretieren. Die wachsende Datenmenge und Komplexit� at erfordert immer stärker Analyseinstrumente gewinnen an Bedeutung. In großen Unternehmen Umgebungen stoßen einfache Abfrage Werkzeuge für den Datenzugriff schnell an die Grenzen ihre Leistungsfähigkeit und der Performance-Gewinn wird auch zum zentralen Thema. Aus diesen Gründen wird das Unternehmen T-Mobile den Analysewerkzeuge, den sogenannten OLAP (Online Analytical Processing)-Tools, einsetzen, um die Daten in sogenannten mehrdimensionalen Tabellenstrukturen flexibel und schnell analysieren bzw. auswerten zu können. Ein weiterer Punkt warum das Analysieren der Call Daten interessant sein könnte ist das Überwachen von Fehlern. Durch diese Technologie kann die Lösungsqualität hinsichtlich der zu verarbeitenden Komplexität erhöht werden. Als Grundlage für die OLAP Anfragen wurde zunächst ein Data Warehouse aufgebaut, in dem die Daten aus dem Quellsystem integriert und strukturiert bereitgestellt werden. Des weiteren ist zu erstellen, in wie weit der Einsatz von Reporting-Tools und zusätzlicher OLAP-Werkzeuge, um die gewünschten Berichtsfunktionalitäten zu ermöglichen. Diese Funktionalitäten sollen Schließlich in geeigneter Weise umgesetzt und bereitgestellt werden. Dabei sind die Anforderungen der Mitarbeiter und damit der Benutzer des Systems und die Rahmenbedingungen der Firma T-Mobile, z.B. bezüglich Auswahl der Software, zu berücksichtigen

Data Warehousing. Seminar im Sommersemester 1996

Sich verstaerkender Wettbewerbsdruck und raschveraenderliche Maerkte erfordern schnell verfuegbare, umfassende und hochwertige Informatio- nen fuer die Entscheidungsunterstuetzung. Ein wesentlicher Baustein eines Unternehmens--Informationssystems ist das Data Warehouse als eine integrierte Sicht auf die geschaeftsrelevanten Unternehmensdaten. Durch Data Mining-- und OLAP--Techniken wird dieses Informationssystem zu einer Entscheidungsunterstuetzungsumgebung ausgebaut. Dieser Bericht umfasst die Ausarbeitungen des im Sommersemester 1996 an der Fakultaet fuer Informatik durchgefuehrten Seminars zu den wesentlichen, mit dem Thema Data Warehousing verbundenen Konzepten und Techniken

Der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme der Universität Rostock

Im Jahr 2014 feierte der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme (LS DBIS) an der Universität Rostock sein zwanzigjähriges Bestehen. Zur Jubiläumsveranstaltung mit ehemaligen und aktuellen Studenten, Mitarbeitern, Kollegen und Kooperationspartnern wurde diverses Material aus 20 Jahren aufbereitet. In diesem Beitrag soll daraus ein Rückblick auf 20 Jahre Forschung und Lehre im Bereich Datenbank- und Informationssysteme sowie ein Ein- und Ausblick auf aktuelle Forschungsarbeiten gegeben werden

Anwedungen und Techniken zur Analyse großer Datenbestände : Tagungsband zur AKWI-Fachtagung am 11. bis 12.09.2008 an der Hochschule Niederrhein

Mit dem Vorliegen großer Datenbestände steigen natürlich auch die Wünsche und Anforderungen zur Analyse dieser Daten. Aus diesen Gründen widmet sich die AKWI Tagung 2008 mit den hier dokumentierten Beiträgen und Diskussionen diesem Thema unter dem Titel: Herausforderungen an die Wirtschaftsinformatik: Anwendungen und Techniken zur Analyse großer Datenbestände. Mit dem analytischen Customer Relationship Management (CRM) wird von Frick und Iversen das Ziel verfolgt, die Analyse der verfügbaren Informationen für die Kundenbedürfnisse einzusetzen. Das kann beträchtlich die Qualität der Kundenbeziehungen verbessern. Es erfordert aber auch eine Weiterqualifizierung aller Beteiligten. Das Supply Chain Management (SCM) dient zur Unternehmensübergreifenden Betrachtung und Modifikation der Geschäftsprozesse. Die ständige Weiterentwicklung der Geschäftsprozesse in den Unternehmen erfordert auch permanent Anpassung bei den davon in der Supply Chain betroffenen Unternehmen. Die Erweiterung der klassischen Sichtweise der Kostenfunktion im Rahmen der Produktionsplanung um die Einfuhrzollproblematik wird von Szymanski mit einem Ansatz zur Optimierung der Supply Chain mit mathematischen Optimierungsmodellen aufgezeigt. Die Gründe dafür liegen in den immer globaleren Gegebenheiten der Beschaffungs-, Produktions- und Distributionslogistik. Für die umfangreichen Aufgaben im Umgang mit den Enterprise Ressource Planning (ERP) Systemen und deren Implementierung werden heute entsprechende Tools benötigt. Von SAP wird dafür der SAP Solution Manager angeboten. Von Frick und Lankes wird der SAP Solution Manager als ein Projektmanagement Werkzeug eingesetzt. Unternehmen jeder Größenordnung sehen sich zunehmend mit der Herausforderung konfrontiert, die betrieblichen Daten für die unterschiedlichsten Zielsetzungen zur Verfügung zu stellen. Neben den betrieblichen Anforderungen rücken hier aber auch die Änderung der Abgabenordnung (AO) und damit der Datenzugriff durch die Finanzbehörden, die Einhaltung von Compliance Richtlinien und damit das Erkennen von Unterschlagungshandlungen als auch die Bestätigung der Ordnungsmäßigkeit des Jahresabschlusses durch die Wirtschaftsprüfer immer stärker in den Fokus der digitalen Aufbereitung von Unternehmensdaten. Wirtschaftsprüfer, Interne Revisoren und Betriebsprüfer der Finanzverwaltung haben die gleichen Probleme zu bewältigen, indem sie sich mit einer gewachsenen, heterogenen und durch Firmenzukäufe und Ausgliederungen stetig ändernden IT Infrastruktur auseinander zu setzen haben. Von Herde wird ein Ansatz zur Extraktion betrieblicher Massendaten in ein analysefähiges Format, unabhängig von operativen Systemen, kostengünstig realisiert. Der Umgang mit großen Mengen von Daten, auch aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen, einer großen Anzahl von Benutzern erfordert heute ein Data Warehouse mit konsolidierten Daten. Ohne eine ausreichende Konsolidierung, d. h. ohne eine einheitliche Darstellung der Daten, kann keine sinnvolle Auswertung erfolgen. Erst mit einem Data Warehouse können die Mitarbeiter auch erkennen, was das Unternehmen zu speziellen Fragen eigentlich alles weiß. Von Stegemerten wird aufgezeigt, wie aus einer bestehenden Unternehmensstrategie eine Strategie zum Aufbau eines Data Warehouses abgeleitet werden kann und eine Organisationsstruktur beschrieben, die diese Umsetzung gewährleistet. Die Bedeutung des Controllings wird in dem Beitrag von Frank Weymerich mit der Entwicklung eines entsprechenden Cockpits deutlich. Hier werden die für das Controlling nützlichen Informationen in einem individuell bedienbaren Cockpit für die betrieblichen Entscheider sinnvoll zusammengestellt. In allen Beiträgen werden unterschiedliche spezielle Aspekte der Analyse und Organisation großer Datenbestände aus der Sicht der Wirtschaftsinformatik mit dem ihr eigenen Blick auf die Gesamtheit aller Einflussgrößen aufgezeigt

Verteilung und Integration von Informationen im Verkehrsbereich

Verteilung und Mobilität spielen in der Verkehrstelematik eine große Rolle. Die verwendeten Datenquellen sind im Allgemeinen heterogen und von unterschiedlicher Qualität. Im Rahmen des Verbundprojektes OVID der Universität Karlsruhe (TH) bot das Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD) im Sommersemester 2004 ein Seminar mit dem Titel "Verteilung und Integration von Informationen im Verkehrsbereich" an. In diesem Seminar wurden Fragestellungen untersucht, die sich mit den Anforderungen und existierenden Techniken für hochgradige Verteilung und Mobilität von Datenquellen im Verkehrsbereich beschäftigten. Die dabei erzielten Ergebnisse werden in diesem Bericht vorgestellt

Entwicklung eines Data Warehouses zur Durchführung von Zitierungsanalysen

In vergangenen Publikationen wurden bereits verschiedene Zitierungsanalysen durchgeführt. Jedoch stets auf unterschiedlichen Datenquellen, was einen direkten Vergleich der jeweiligen Ergebnisse verhindert. Ziel dieser Arbeit soll es sein, eine Grundlage zur flexiblen Durchführung von Zitierungsanalysen zu schaffen. Durch die Entwicklung eines Data Warehouses sollen verschiedene Datenquellen integriert und konsolidiert werden, um eine Vielfalt von Analyseperspektiven und Berechnungsverfahren auf einem einheitlichen Datenbestand zu ermöglichen. Dabei wird insbesondere auf die Besonderheiten bei der Nutzung von Webdatenquellen, als wie verschiedene Methoden zur Datenbereinigung eingegangen