Modellgetriebene O/R-Mapper: Überblick und Vergleich

Der erste Teil dieser Arbeit gibt einen Überblick über die Themenfelder der modellgetriebenen Softwareentwicklung und der objektrelationalen Abbildung. Durch eine Kombination dieser beiden Themen wird schließlich der Begriff der modellgetriebenen O/R-Mapping-Frameworks definiert und näher erläutert. Im zweiten Teil bestätigt ein Vergleich von drei dieser Frameworks (Bold for Delphi, MDriven sowie Texo mit EclipseLink) die Vor- und Nachteile des modellgetriebenen Ansatzes auch in Bezug auf die Persistenz. Der Vergleich macht außerdem deutlich, was aktuell in der Praxis möglich ist (und was nicht) und in welchem Umfang Standards genutzt werden (insbesondere MDA und UML). Daneben werden auch die Schwächen in diesem Bereich aufgezeigt. Abschließend gibt es eine kurze Bewertung der Frameworks, auch im Hinblick auf mögliche Anwendungsszenarien

Leistungsmessung und Leistungsbewertung von NoSQL-Datenbanken

Das Ziel der vorliegenden Masterthesis ist es, einen Überblick der verschiedenen Datenbanktypen und Leistungsanalysen zu geben. Die vergleichende Literaturstudie beschäftigt sich mit einem jungen Forschungsfeld und betrachtet insbesondere nichtrelationale NoSQL-Datenbanken, welche in den letzten Jahren immer beliebter geworden sind und einige Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken aufweisen. Doch was können die konkreten Datenbankimplementierungen bei unterschiedliche Datenmodellen leisten und welcher Testaufbau bietet sich bei welchen Einsatzanforderungen an? Zu Anfang definiert diese Arbeit Kriterien zur Bewertung von Leistung und untersucht experimentelle Vorgehensweise verschiedener Forscher. Ein wichtiger Fokus liegt darauf, die Vergleichbarkeit der Messmethoden und Ergebnisse einzuschätzen und zu gewährleisten. Neben dem methodischen Vorgehen wird mit dem YCSB-Framework ein wichtiges Werkzeug besprochen, mit dem Leistungsmessungen in NoSQL-Datenbanken implementiert werden können

Vergleich und Bewertung der Datenbanksicherheit von relationalen Datenbanksystemen

Der digitale Schwarzmarkt mit gestohlenen Daten floriert. Alleine im Jahr 2015 wurden über eine halbe Milliarde Datensätze aus Datenbanksystemen entwendet. Viele Unternehmen bemerken den Sicherheitsvorfall selbst nicht oder geben aus Angst vor einem Imageschaden den Vorfall nicht bekannt. Sind die Datenbestände nicht durch effektive Sicherheitsmechanismen vor Datendiebstahl geschützt, können Cyberkriminelle leicht aus den gestohlenen Daten Kapital schlagen. Die Softwarehersteller von Datenbanksystemen bieten für ihre Produkte unterschiedliche Schutzvorkehrungen an. Ziel dieser Ausarbeitung ist es, die Bedrohungen und die Sicherheitsrisiken von Datenbanksystemen aufzuzeigen und daraus die Aspekte der Datenbanksicherheit abzuleiten. Die ausgearbeiteten Sicherheitsaspekte bilden die Grundlage für den Vergleich der Datenbanksicherheit von relationalen Datenbanklösungen. Die anschließende Bewertung dient dem Nachweis und der Überprüfbarkeit der Datenbanksicherheit relationaler Datenbanksysteme

Untersuchung zur Eignung von Graphdatenbanksystemen für die Analyse von Informationsnetzwerken

In der vorliegenden Masterarbeit werden verschiedene Graphdatenbanksysteme in einer funktionalen und technischen Evaluation hinsichtlich ihrer Eignung für ein aktuelles Forschungsvorhaben der Abteilung Datenbanken der Universität Leipzig untersucht. Ziel des Forschungsprojektes ist die Integration von Unternehmensdaten in ein Informationsnetzwerk und eine darauf aufbauendegraphenorientierte Analyse der Daten

Erweiterung eines Data Warehouse mit Big-Data-Quellen am Beispiel Twitter

Im Zusammenhang mit dem Begriff Big Data können nicht nur immer größere Datenmengen verarbeitet werden, sondern auch neue Arten von Datenquellen genutzt werden. Insbesondere Web 2.0-Inhalte bieten dabei vielfältige Potenziale. So können beispielsweise mit Hilfe einer Sentiment-Analyse Meinungen und Stimmungen zu Produkten und Unternehmen in sozialen Netzwerken beobachtet werden. Diese Infor-mationen sind für sich gesehen bereits wertvoll für viele Unternehmen. Jedoch ist eine effiziente Analyse und Auswertung der Informationen nur in Kombination mit weiteren Unternehmensdaten möglich, die typischerweise in einem Data Warehouse liegen. Diese Arbeit diskutiert die Unter-schiede, Möglichkeiten und Herausforde-rungen diese Kombination zu realisieren. Veranschaulicht wird dies durch einen Show-Case, der eine Ende-zu-Ende-Umsetzung am Beispiel der Fernsehsendung Tatort zeigt. Dabei werden Zuschauerkommentare aus Twitter extrahiert, mit einer Sentiment-Analyse bewertet und schließlich in einem Data Warehouse ausgewertet. Dabei können klassische BI-Kennzahlen, wie beispiels- weise Einschaltquoten, Folgen pro Ermittler etc. den Ergebnissen der Sentiment-Analyse gegenübergestellt werden

Referenzarchitekturmodell für Experience Management

Das Ziel der vorliegenden Dissertation besteht darin, Modelle für eine Referenzarchitektur zur kontinuierlichen Etablierung einer wertbringenden Kundenperspektive im betrieblichen Leistungsprozess zu bilden. Zunehmende Dienstleistungsanteile, vermehrte digitale Dienste und innovative Geschäfts-modelle erweitern die Kundenerwartung an Erfüllung funktionaler Kriterien zunehmend um Erlebniserwartungen. Die Erfassung und Analyse dieser individuellen Erlebniswelt über digitale Feedback-Kommunikation bietet neue Chancen. In Verbindung mit der Rekonstruktion digitaler Ereignisketten lässt sich die Erlebniswelt eines Kunden nachbilden. Die Daten der Erlebniswelt eines Kunden können so einem Managementprozess zugeführt werden. Zur wirtschaftlichen Nutzung der entstehenden Datenmenge für Experience Management benötigen Unternehmen referenzierbare Modelle und Architekturen. Auf konzeptueller Ebene werden zunächst die Anforderungen an Modelle für Experience Management formuliert. Die entstehenden Modelle werden Funktionsmodulen zugeordnet und in ein IT-Architekturmodell integriert. Die IT-Architektur wird durch einen Ordnungsrahmen zur Organisationsgestaltung ergänzt. Relevante Datenmodelle werden auf tieferer Abstraktions-ebene konkretisiert. Die vorgestellten Modelle bilden ein referenzierbares Gesamtkonzept zur Umsetzung von Experience Management. Sie bilden unter Berücksichtigung bestehender IT-Bebauungs-landschaften eine Basis für unternehmensspezifische Modellinstanzen. Die oft geforderte „Kundenzentrizität“ einer strategischen Unternehmensausrichtung erhält durch diesen am Total Quality Management orientierten Ansatz kontinuierlich Impulse zur Optimierung eines Leistungsportfolios, welche besonders in diesen transformativen Zeiten zur Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen beitragen