Anforderungsbasierte Modellierung und Ausführung von Datenflussmodellen

Heutzutage steigen die Menge an Daten sowie deren Heterogenität, Änderungshäufigkeit und Komplexität stark an. Dies wird häufig als das "Big-Data-Problem" bezeichnet. Durch das Aufkommen neuer Paradigmen, wie dem Internet der Dinge oder Industrie 4.0, nimmt dieser Trend zukünftig noch weiter zu. Die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten kann einen hohen Mehrwert darstellen, beispielsweise durch die Erkennung bisher unbekannter Muster oder durch das Vorhersagen von Ereignissen. Jedoch stellen die Charakteristiken von Big-Data, insbesondere die große Datenmenge und deren schnelle Änderung, eine große Herausforderung für die Verarbeitung der Daten dar. Herkömmliche, bisher angewandte Techniken, wie zum Beispiel Analysen basierend auf relationalen Datenbanken, kommen hierbei oft an ihre Grenzen. Des Weiteren ändert sich auch die Art der Anwender der Datenverarbeitung, insbesondere in Unternehmen. Anstatt die Datenverarbeitung ausschließlich von Programmierexperten durchzuführen, wächst die Anwendergruppe auch um Domänennutzer, die starkes Interesse an Datenanalyseergebnissen haben, jedoch diese nicht technisch umsetzen können. Um die Unterstützung von Domänennutzern zu ermöglichen, entstand ca. im Jahr 2007, im Rahmen der Web-2.0-Bewegung, das Konzept der Mashups, die es auf einfachem Wege erlauben sollen, Anwender aus unterschiedlichen Domänen beim Zusammenführen von Programmen, grafischen Oberflächen, und auch Daten zu unterstützen. Hierbei lag der Fokus vor allem auf Webdatenquellen wie RSS-Feeds, HTML-Seiten, oder weiteren XML-basierten Formaten. Auch wenn die entstandenen Konzepte gute Ansätze liefern, um geringe Datenmengen schnell und explorativ durch Domänennutzer zu verarbeiten, können sie mit den oben genannten Herausforderungen von Big-Data nicht umgehen. Die Grundidee der Mashups dient als Inspiration dieser Dissertation und wird dahingehend erweitert, moderne, komplexe und datenintensive Datenverarbeitungs- und Analyseszenarien zu realisieren. Hierfür wird im Rahmen dieser Dissertation ein umfassendes Konzept entwickelt, das sowohl eine einfache Modellierung von Datenanalysen durch Domänenexperten ermöglicht - und somit den Nutzer in den Mittelpunkt stellt - als auch eine individualisierte, effiziente Ausführung von Datenanalysen und -verarbeitung ermöglicht. Unter einer Individualisierung wird dabei verstanden, dass die funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen, die je nach Anwendungsfall variieren können, bei der Ausführung berücksichtigt werden. Dies erfordert einen dynamischen Aufbau der Ausführungsumgebung. Hierbei wird dem beschriebenen Problem durch mehrere Ebenen begegnet: 1) Die Modellierungsebene, die als Schnittstelle zu den Domänennutzern dient und die es erlaubt Datenverarbeitungsszenarien abstrakt zu modellieren. 2) Die Modelltransformationsebene, auf der das abstrakte Modell auf verschiedene ausführbare Repräsentationen abgebildet werden kann. 3) Die Datenverarbeitungsebene, mit der die Daten effizient in einer verteilten Umgebung verarbeitet werden, und 4) die Datenhaltungsebene, in der Daten heterogener Quellen extrahiert sowie Datenverarbeitungs- oder Analyseergebnisse persistiert werden. Die Konzepte der Dissertation werden durch zugehörige Publikationen in Konferenzbeiträgen und Fachmagazinen gestützt und durch eine prototypische Implementierung validiert