Datenqualität in Sensordatenströmen

Die stetige Entwicklung intelligenter Sensorsysteme erlaubt die Automatisierung und Verbesserung komplexer Prozess- und Geschäftsentscheidungen in vielfältigen Anwendungsszenarien. Sensoren können zum Beispiel zur Bestimmung optimaler Wartungstermine oder zur Steuerung von Produktionslinien genutzt werden. Ein grundlegendes Problem bereitet dabei die Sensordatenqualität, die durch Umwelteinflüsse und Sensorausfälle beschränkt wird. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Datenqualitätsmodells, das Anwendungen und Datenkonsumenten Qualitätsinformationen für eine umfassende Bewertung unsicherer Sensordaten zur Verfügung stellt. Neben Datenstrukturen zur effizienten Datenqualitätsverwaltung in Datenströmen und Datenbanken wird eine umfassende Datenqualitätsalgebra zur Berechnung der Qualität von Datenverarbeitungsergebnissen vorgestellt. Darüber hinaus werden Methoden zur Datenqualitätsverbesserung entwickelt, die speziell auf die Anforderungen der Sensordatenverarbeitung angepasst sind. Die Arbeit wird durch Ansätze zur nutzerfreundlichen Datenqualitätsanfrage und -visualisierung vervollständigt

Prozess- und Data Governance im industriellen Anlagenmanagement

Stammdaten haben Auswirkungen auf den Erfolg eines Unternehmens. Mit dem entwickelten Lösungsansatz Prozess- und Data Governance werden die Anforderungen zur Nutzung, Wertsteigerung und Nachhaltigkeit an eine prozessorientierte Data Governance im industriellen Anlagenmanagement produzierender Unternehmen ganzheitlich festgelegt mit dem Ziel, in der gesamten Wertschöpfungskette durch hohe Datenqualität einen hohen Wertbeitrag zu erreichen und diesen auch messen zu können

Overcoming Semantical Heterogeneity in Multiple Data Warehouse Systems

Der bedarfsorientierte Zugriff auf ein konsolidiertes Berichtswesen stellt für betriebliche Organisationen einen entscheidenden Erfolgsfaktor dar, um einen Informationsvorsprung gegenüber ihren Wettbewerbern erzielen zu können. Data-Warehouse-Systeme (DWH-Systeme) dienen dazu, Entscheidungsträgern die für ihre aktuelle Aufgabe relevanten Informationen rechtzeitig und in geeigneter Form zur Verfügung zu stellen. In der Praxis existieren jedoch multiple DWH-Systeme, die vor allem auf Ebene der Datenschemata sowie der zugrunde liegenden Terminologien eine starke Heterogenität aufweisen. Inkonsistenzen zwischen den generierten Berichten sowie eine divergente Interpretation der Berichtsergebnisse sind die Folge. Der Aufbau eines konsolidierten Berichtswesens ist daher nur mit nachträglichem, manuellem Abstimmungsaufwand möglich. Die vorliegende Arbeit widmet sich insbesondere dem durch multiple DWH-Systeme offerierten Informationsangebot. Mithilfe der im Semantic Web etablierten Technologie Resource Description Framework (RDF) und der Web Ontology Language (OWL) wird ein Rahmen zur semantisch reichhaltigen Beschreibung von DWH-Metadaten geschaffen. Derartig ausgezeichnete Metadaten unterschiedlicher DWH-Systeme werden anschließend in einer semantischen Homogenisierungsschicht (sHGS) zusammengeführt. Mit diesem Hilfsmittel können Beziehungen zwischen multiplen DWH-Systemen identifiziert und deren semantische Heterogenität überwunden werden.The demand-oriented access to consolidated reporting systems represents a critical success factor for operating organisations in order to achieve an informational advantage over their competitors. Data warehouse systems (DWH systems) provide decision-makers with information relevant to their current task in due time and form. In practice, however, a multitude of highly heterogeneous DWH systems exist which particularly vary in terms of applied data schemata and underlying terminologies. Inconsistencies between the generated reports of those systems as well as a diverging interpretation of the report results are therefore immediate consequences. As a result, the construction of a consolidated reporting system inevitably demands additional manual alignment effort. The thesis at hand is especially dedicated to information provided by multiple DWH systems. By means of the technologies of the Resource Description Framework (RDF) and the Web Ontology Language (OWL), which are established in the area of the semantic web, a framework is created to describe DWH metadata in a semantically comprehensive way. The metadata of different DWH systems marked in such a way are finally brought together in a semantic level of homogenisation (sHGS). With this tool, semantic relations between multiple DWH systems can be easily identified and their semantic heterogeneity can be overcome

Semantic technologies for the domain specific and formal description of time series in databases

Messdaten werden zur effizienten Organisation und Weiterverarbeitung in relationalen Datenbanken gespeichert. Die in den letzten Jahren entstandenen Semantic Web Technologien bieten eine hervorragende Basis zur Wissensmodellierung und Beschreibung von Domäneninhalten in Form von Ontologien. Aufgrund der offenen Architektur dieses Ansatzes können leicht fremde Ontologien und Ressourcen mit eingebunden und berücksichtigt werden. Semantic Web Technologien stellen eine formale Modellierungsgrundlage dar. Mittels Reasoning kann deshalb aus Ontologien implizites Wissen abgeleitet werden. In dieser Arbeit werden semantische (Datenbank-) Annotationen und deren Interpretation fokussiert. Sie verknüpfen Datenbanken und das Semantic Web miteinander. Die Annotationen erlauben es, Inhalte von Datenbanken mit Semantic Web Technologien in verschiedenen Nutzungsszenarien zu beschreiben. Außerdem wird für die gemeinsame Behandlung und den Einsatz beider Technologien eine Architektur entwickelt. Auf dieser Basis werden Konzepte zur Visualisierung und Interaktion mit den Annotationen eingeführt. Weiterhin wird deren Einsatz zur formalen Modellierung von Ereignissen mittels Automaten betrachtet, sodass ein Reasoning zur Berechnung durchgeführt werden kann. Mittels einer Implementierung werden die eingeführten Konzepte demonstriert. Die Applikation Semantic Database Browser erlaubt die integrierte Verwendung von Messdaten und deren formaler Beschreibung. Modelle können ausgetauscht und wiederverwendet werden, sodass die Wiederverwendung von Wissen gefördert wird. Anhand des Beispiels von Ereignissen während Autofahrten wird demonstriert, wie auf Basis der formalen Beschreibung Schlussfolgerungen gezogen werden können. So können durch das Schlussfolgern ohne zusätzlichen Aufwand neue Erkenntnisse über auftretende Fahrmanöver generiert werden. Aufgrund des domänenunabhängigen Charakters der skizzierten Lösungsansätze wird gezeigt, dass diese sich leicht auf andere Anwendungsfälle anwenden lassen.Measurement data in form of time series of scientific experiments is stored in relational databases for efficient processing. Complementary, Semantic Web technologies have been developed in the last years for describing domain knowledge in form of ontologies. Due to their open architecture, foreign ontologies and resources can be easily referenced and integrated. Since Semantic Web technologies are based on predicate logic, they are suitable for formal modeling. Therefore, using reasoning implicit knowledge can be derived from ontologies. This work introduces semantic (database) annotations to link databases and ontologies to take advantage of both together by describing database contents with Semantic Web technologies. An architecture is developed for the combined handling and usage of these two technologies, which is designed in respect of scalability of large amounts of measurement data. Based on this architecture, concepts for visualizing and interacting with annotations are introduced. Furthermore, semantic annotations are used for formally modeling events in time series using finite state machines, which are computed using reasoning. An implementation is introduced to demonstrate the feasibility and advantages of the discussed concepts. The presented application Semantic Database Browser allows using semantic database annotations and interactively working with them for integrated handling of formally described measurement data. Formal models can be easily exchanged and reused to support reusability of knowledge and cooperation. By describing measurement data with models, data becomes much easier to understand. Using an example of events during driving, it is demonstrated how formal description can be used for automatic reasoning to generate additional knowledge about driving maneuvers without any additional effort. Because the presented approaches are domain independent, they can be easily adapted for other use cases

Personalisierung internetbasierter Nachhaltigkeitskommunikation : theoretische Analyse und empirische Einsichten am Beispiel der Automobilindustrie

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Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2016: Technische Universität Ilmenau, 09. - 11. März 2016; Band I

Übersicht der Teilkonferenzen Band I: • 11. Konferenz Mobilität und Digitalisierung (MMS 2016) • Automated Process und Service Management • Business Intelligence, Analytics und Big Data • Computational Mobility, Transportation and Logistics • CSCW & Social Computing • Cyber-Physische Systeme und digitale Wertschöpfungsnetzwerke • Digitalisierung und Privacy • e-Commerce und e-Business • E-Government – Informations- und Kommunikationstechnologien im öffentlichen Sektor • E-Learning und Lern-Service-Engineering – Entwicklung, Einsatz und Evaluation technikgestützter Lehr-/Lernprozess

Entwicklung von prozessorientierten Informationssystemen für die industrielle Dienstleistungsbeschaffung

In der industriellen Dienstleistungsbeschaffung mangelt es an adäquaten domänenspezifischen Lösungsansätzen für die präzise Modellierung, qualitative und quantitative Analyse und Implementierung elektronischer Geschäftsprozesse in prozessorientierte Informationssysteme. In der vorliegenden Arbeit werden neue Lösungsansätze auf Basis von Methoden, Modellen und E-Business-Lösungen erarbeitet, um die Entwicklung und Gestaltung prozessorientierter Informationssysteme zu verbessern

Multikonferenz Wirtschaftsinformatik (MKWI) 2016: Technische Universität Ilmenau, 09. - 11. März 2016; Band II

Übersicht der Teilkonferenzen Band II • eHealth as a Service – Innovationen für Prävention, Versorgung und Forschung • Einsatz von Unternehmenssoftware in der Lehre • Energieinformatik, Erneuerbare Energien und Neue Mobilität • Hedonische Informationssysteme • IKT-gestütztes betriebliches Umwelt- und Nachhaltigkeitsmanagement • Informationssysteme in der Finanzwirtschaft • IT- und Software-Produktmanagement in Internet-of-Things-basierten Infrastrukturen • IT-Beratung im Kontext digitaler Transformation • IT-Sicherheit für Kritische Infrastrukturen • Modellierung betrieblicher Informationssysteme – Konzeptuelle Modelle im Zeitalter der digitalisierten Wirtschaft (d!conomy) • Prescriptive Analytics in I