Supply-demand matrix: a process-oriented approach for data warehouses with constellation schemas

Star schema in data warehouses is a very well-established model. However, the increasing number of star schemas creating large constellations schemas add new challenges in the organizations. In this document, we intend to make a contribution in the technical architecture of data warehouses with constellation schemas using an extension of the bus matrix. The proposed supply-demand matrix details the raw data from the original databases, describes the constellation schemas with different dimensions and establishes the information demand requirements.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Big Data Analytics. Analyse der prädiktiven Fähigkeit von Twitter-Sentiments auf die Entwicklung des Börsenkurses von Technologieunternehmen

Die Datenmengen vervielfachen sich in der heutigen Zeit konstant, was zum Begriff Big Data geführt hat. Durch diese Datenmengen entsteht ein neues Potenzial, Fragen zu beantworten. Eine dieser Fragestellungen, welche mithilfe von Big Data untersucht werden kann, ist, inwiefern die Social-Media-Daten die Veränderung von Börsenkursen voraussagen können. Diese Studie untersucht die prädiktive Fähigkeit von Twitter-Nachrichten im Zusammenhang mit einem Technologieunternehmen und dessen Börsenkurs anhand von zwei Anwendungsfällen. Konkret wird anhand der Twitter-Nachrichten mithilfe einer Sentimentanalyse die Stimmung der Twitter-Nutzer mit den Veränderungen des Börsenkurses verglichen. Diese Analyse wird anhand der Technologieunternehmen Facebook und Amazon vorgenommen. In einem ersten Schritt wird untersucht, ob eine Beziehung zwischen den Twitter-Sentiments und dem Börsenkurs besteht. In einem zweiten Schritt, ob die Twitter-Sentiments eine Voraussagekraft für die Veränderung des Börsenkurses haben. Die Auswertung zeigt bei beiden Unternehmen eine positive Korrelation der Twitter-Sentiments und des Börsenkurses auf. Weiter konnte mithilfe der Granger-Analyse eine signifikante Voraussagekraft der Twitter-Sentiments für die Börsenkurse beider Unternehmen ermittelt werden. Die Twitter-Sentiments können die Börsenkurse 13 h voraussagen

Using Management Objectives to Specify Management Information Systems - A Contribution to MIS Success

Data warehouse projects, today, are in an ambivalent situation. On the one hand, data warehouses are critical for a company’s success and various methodological and technological tools are sophisticatedly developed to implement them. On the other hand, a significant amount of data warehouse projects fails due to non-technical reasons such as insufficient management support or in-corporative employees. But management support and user participation can be increased dramatically with specification methods that are understandable to these user groups. This paper aims at overcoming possible non-technical failure reasons by introducing a user-adequate specification approach within the field of management information systems.\u

Data science

Even though it has only entered public perception relatively recently, the term "data science" already means many things to many people. This chapter explores both top-down and bottom-up views on the field, on the basis of which we define data science as "a unique blend of principles and methods from analytics, engineering, entrepreneurship and communication that aim at generating value from the data itself". The chapter then discusses the disciplines that contribute to this "blend", briefly outlining their contributions and giving pointers for readers interested in exploring their backgrounds further