Entwicklung eines Frameworks unter Verwendung von Kontextinformationen und kollektiver Intelligenz

Die Bedeutung von Daten, Informationen und Wissen als Faktor für wirtschaftliches und gesellschaftliches Handeln ist enorm und wächst noch weiter an. Ihr Austausch kennzeichnet und bestimmt die Globalisierung und den digitalen Wandel weit mehr als der Austausch von Waren. Grundlage dieser Entwicklung sind in erster Linie die enormen Fortschritte der Informations- und Kommunikationstechnik, die inzwischen insbesondere die Verfügbarkeit von Daten und Informationen nahezu zu jedem Zeitpunkt und an jedem Ort ermöglichen. Allerdings führt die riesige, rasant weiterwachsende verfügbare Menge an Daten und Informationen zu einer Überflutung in dem Sinne, dass es immer schwieriger wird, die jeweils relevanten Daten und Informationen zu finden bzw. zu identifizieren. Insbesondere beim Einsatz von Softwaresystemen ergibt sich aber für die Nutzer der Systeme häufig situations‑/kontextabhängig ein drängender Informationsbedarf, u.a. deshalb, weil die Systeme in immer kürzeren Zyklen verändert bzw. weiterentwickelt werden. Die entsprechende Suche nach Informationen zur Deckung des Informationsbedarfs ist jedoch häufig zeitaufwendig und wird vielfach „suboptimal“ durchgeführt. Michael Beul geht in seiner Arbeit der Frage nach, wie die Suche und Bereitstellung von relevanten Informationen erleichtert bzw. automatisiert durchgeführt werden kann, um eine effektivere Nutzung von Anwendungssystemen zu ermöglichen. Er erarbeitet ein Framework, welches insbesondere mit Hilfe von Konzepten der kollektiven Intelligenz eine kontextabhängige Echtzeit-Informationsbeschaffung für Nutzer softwareintensiver Systeme in den verschiedenen Anwendungsdomänen ermöglicht

Langzeitarchivierung von Forschungsdaten : eine Bestandsaufnahme

The relevance of research data today and for the future is well documented and discussed, in Germany as well as internationally. Ensuring that research data are accessible, sharable, and re-usable over time is increasingly becoming an essential task for researchers and research infrastructure institutions. Some reasons for this development include the following: - research data are documented and could therefore be validated - research data could be the basis for new research questions - research data could be re-analyzed by using innovative digital methods - research data could be used by other disciplines Therefore, it is essential that research data are curated, which means they are kept accessible and interpretable over time. In Germany, a baseline study was undertaken analyzing the situation in eleven research disciplines in 2012. The results were then published in a German-language edition. To address an international audience, the German-language edition of the study has been translated and abridged

DASC-PM v1.0 : ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte

Das Thema Data Science hat in den letzten Jahren in vielen Organisationen stark an Aufmerksamkeit gewonnen. Häufig herrscht jedoch weiterhin große Unklarheit darüber, wie diese Disziplin von anderen abzugrenzen ist, welche Besonderheiten der Ablauf eines Data-Science-Projekts besitzt und welche Kompetenzen vorhanden sein müssen, um ein solches Projekt durchzuführen. In der Hoffnung, einen kleinen Beitrag zur Beseitigung dieser Unklarheiten leisten zu können, haben wir von April 2019 bis Februar 2020 in einer offenen und virtuellen Arbeitsgruppe mit Vertretern aus Theorie und Praxis das vorliegende Dokument erarbeitet, in dem ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte beschrieben wird – das Data Science Process Model (DASC-PM). Ziel war es dabei nicht, neue Herangehensweisen zu entwickeln, sondern viel-mehr, vorhandenes Wissen zusammenzutragen und in geeigneter Form zu strukturieren. Die Ausarbeitung ist als Zusammenführung der Erfahrung sämtlicher Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieser Arbeitsgruppe zu verstehen

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