Sichere Archivierung unter der Berücksichtigung der besonderen Anforderungen der Fertigung

Anforderungen haben Einfluss auf das Design und die Funktionalitäten eines Softwaresystems. Eine steigende Zahl an gesetzlichen Anforderungen stellen Firmen vor Schwierigkeiten, da die Firmen diese Anforderungen erfüllen müssen und dabei die Kundenanforderungen nicht vernachlässigen wollen. Zusammen ergeben die Anforderungen ein genaues Bild wie ein Softwaresystem aussehen muss, um diesen Anforderungen zu entsprechen. Traditionelle Archivierungssysteme erfüllen die gesetzlichen Anforderungen, aber nicht immer die neuen Kundenanforderungen. Neue Archivierungssysteme ermöglichen den Einsatz von neuer Technologie und die Erfüllung neuer Anforderungen. Das Problem ist, eine Technologie zu finden, welche die neuen Anforderungen erfüllt. In dieser Arbeit wird ein Prototyp eines Archivierungssystem vorgestellt, welcher die gesetzlichen - und die Kundenanforderungen eines großen deutschen Unternehmens erfüllt. Weitere Anforderungen werden aus dem Mengengerüst von einem bestehenden Archivierungssystems gewonnen. Für das Design des Archivierungssystems werden zwei Technologien zur Datenhaltung benötigt, eine Meta-Datenbank und eine Archivierungsdatenbank. Als Technologien werden Datenbank- und Dateisysteme mit zwölf Kriterien evaluiert mit anschließender Diskussion. Die zwei benötigten Technologien zur Datenhaltung sind die Technologien, welche alle benötigten Kriterien erfüllt haben und die beste Performance aufweisen. Mit diesen Technologien wird ein Prototyp eines Archivierungssystems erstellt, wobei der Aufbau und die enthaltenen Daten beschrieben werden

Das PArADISE-Projekt: Big-Data-Analysen für die Entwicklung von Assistenzsystemen

Bei der Erforschung und systematischen Entwicklung von Assistenzsystemen fallen eine große Menge von Sensordaten an, aus denen Situationen, Handlungen und Intentionen der vom Assistenzsystem unterstützten Personen abgeschätzt (modelliert) werden müssen. Neben Privatheitsaspekten, die bereits während der Phase der Modellbildung berücksichtigt werden müssen, sind die Performance des Analysesystems sowie die Provenance (Rückverfolgbarkeit von Modellierungsentscheidungen) und die Preservation (die langfristige Aufbewahrung der Forschungsdaten) Ziele unserer Projekte in diesem Bereich. Speziell sollen im Projekt PArADISE die Privatheitsaspekte und die Performan- ce des Systems berücksichtigt werden. In einem studentischen Projekt wurde innerhalb einer neuen experimentellen Lehrveranstaltung im reformierten Bachelor- und Master-Studiengang Informatik an der Universität Rostock eine Systemplattform für eigene Entwicklungen geschaffen, die auf Basis von klassischen zeilenorientierten Datenbanksystemen, aber auch spaltenorientierten und hauptspeicheroptimierten Systemen die Analyse der Sensordaten vornimmt und für eine effiziente, parallelisierte Verarbeitung vorbereitet. Ziel dieses Beitrages ist es, die Ergebnisse dieser studentischen Projektgruppe vorzustellen, insbesondere die Erfahrungen mit den gewählten Plattformen PostgreSQL, DB2 BLU, MonetDB sowie R (als Analysesystem) zu präsentieren als auch die Erfahrungen mit dieser Art von experimenteller Lehrveranstaltung im Kontext der Bologna-Regelungen weiterzugeben

In-Memory basierte Real-Time Supply Chain Planung

Veränderte produktionslogistische Rahmenbedingungen und neue Ziele im Supply Chain Management (SCM) erfordern ein Redesign aktueller Supply Chain Planning (SCP)-Systeme. In-Memory-basierte betriebliche Informationssysteme bieten viele Vorteile und können bei der Definition neuer SCM-Systeme zugrunde gelegt werden. Allerdings sind noch Defizite in der Datenorganisation und den User Interfaces zu überwinden sowie Geschäftsprozesse anzupassen. Basierend auf den Erfahrungen aus mehreren Forschungsprojekten und den dort praktisch realisierten Demonstratoren werden die Eigenschaften von Real-Time-SCP-Lösungen definiert und anhand des Sales and Operations Planning (SOP)-Prozesses Perspektiven zur Überwindung bestehender Defizite aufgezeigt

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

In-Memory-Datenmanagement in betrieblichen Anwendungssystemen

In-Memory-Datenbanken halten den gesamten Datenbestand permanent im Hauptspeicher vor. Somit können lesende Zugriffe weitaus schneller erfolgen als bei traditionellen Datenbanksystemen, da keine I/O-Zugriffe auf die Festplatte erfolgen müssen. Für schreibende Zugriffe wurden Mechanismen entwickelt, die Persistenz und somit Transaktionssicherheit gewährleisten. In-Memory-Datenbanken werden seit geraumer Zeit entwickelt und haben sich in speziellen Anwendungen bewährt. Mit zunehmender Speicherdichte von DRAM-Bausteinen sind Hardwaresysteme wirtschaftlich erschwinglich, deren Hauptspeicher einen kompletten betrieblichen Datenbestand aufnehmen können. Somit stellt sich die Frage, ob In-Memory-Datenbanken auch in betrieblichen Anwendungssystemen eingesetzt werden können. Hasso Plattner, der mit HANA eine In-Memory-Datenbank entwickelt hat, ist ein Protagonist dieses Ansatzes. Er sieht erhebliche Potenziale für neue Konzepte in der Entwicklung betrieblicher Informationssysteme. So könne beispielsweise eine transaktionale und eine analytische Anwendung auf dem gleichen Datenbestand laufen, d. h. eine Trennung in operative Datenbanken einerseits und Data-Warehouse-Systeme andererseits ist in der betrieblichen Informationsverarbeitung nicht mehr notwendig (Plattner und Zeier 2011). Doch nicht alle Datenbank-Vertreter stimmen darin überein. Larry Ellison hat die Idee des betrieblichen In-Memory-Einsatzes, eher medienwirksam als seriös argumentativ, als „wacko“ bezeichnet (Bube 2010). Stonebraker (2011) sieht zwar eine Zukunft für In-Memory-Datenbanken in betrieblichen Anwendungen, hält aber weiterhin eine Trennung von OLTP- und OLAP-Anwendungen für sinnvoll. [Aus: Einleitung

Sentiment Analyse von informellen Kurztexten im Unternehmenskontext

In der Masterthesis „Sentiment Analyse von informellen Kurztexten im Unternehmenskontext“ werden Ansätze und Methoden aufgezeigt hat mit denen Unternehmen in der Lage sind die Daten aus sozialen Netzwerken zu speichern, zu verarbeiten und schließlich zu analysieren. Praktisch wurde dies anhand des Beispiels mit Amazons Kundendienst auf Twitter mit Hilfe einer Sentiment Analyse aufgezeigt. Die aus der Theorie und den praktischen Ergebnissen gewonnenen Erkenntnisse über Herausforderungen, Nutzen, sowie Methoden zur Umsetzung sind universell in vielen Unternehmen einsetzbar und können wie aufgezeigt unter anderem zu einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit führen. Dabei wurde ein lexikonbasietre Ansatz zur Sentimentanalyse benutzt