Entwicklung eines Konzeptes zur Wissensextraktion durch den GETESS-Gatherer

In dieser Arbeit werden Techniken zur Wissensextraktion aus Webdokumenten betrachtet. Diese Extraktion beinhaltet mehrere Analyseschritte, um strukturelle, linguistische, domänenspezifische und inhaltliche Informatioinen zu erhalten. Es wird insbesondere betrachtet, wie die extrahierten Daten zu einer möglichst genauen Information über die betreffende Web-Seite kombiniert werden können. Das Ergebnis besteht im wesentlichen aus einem sogenannten abstract, welches die resultierenden Informationen in geeigneter Weise darstellt. Die hier entwickelten Analysewerkzeuge werden im GETESS-Projekt zur Unterstützung der Wissensextraktion umgesetzt und evaluiert

Entwurf und Transformationskonzepte für flexible klinische Workflow Modelle

Prozesse der realen Welt werden in der Informationstechnologie oft in Form von Workflows abgebildet. Besondere Anforderungen stellen hierbei hoch flexible klinische Prozesse (insbesondere im und um dem OP-Saal) aufgrund von Notfällen, Ausfällen, Komplikationen und Verschiebungen von Personal, Räumlichkeiten, Geräten und Material dar. Zur Beschreibung solcher Eigenschaften ist eine Workflow- Sprache mit Flexibilisierungskonzepten erforderlich. Darüber hinaus stellt sich der Entwurf solcher Workflows mit teilweise schwierig zu erfassenden Parametern sehr aufwendig und fehlerbehaftet dar. Der Entwurf mittels HOPS und YAWL sowie die Analyse und Umsetzung von adäquaten Flexibilisierungskonzepten, im Rahmen des Projektes Peri- kles, ist Kernthema dieses Artikels

Anwendungsspezifische Adaption und Erweiterung von OLAP-Anwendungen auf Basis von MDX

Die Anforderungen an OLAP-Systeme (Online Analytical Processing) verschieben sich von z.B. wöchentlichen zu immer kürzeren Aktualisierungsintervallen bis hin zu Auswertungen, die den aktuellen Stand des operativen Systems darstellen. Zugleich vervielfachen sich die auszuwertenden Daten. Dabei werden Funktionalitäten der Frontends wie eine zentrale einfache Schnittstelle, die neben der vom Benutzer programmierbaren Datenanalyse auch Datenmanagementaufgaben wie Import/Export, Backup/Restore, Optimierung und Rechteverwaltung beherrscht, vorausgesetzt. Vor allem die Abarbeitungsgeschwindigkeit stellt dabei immer noch eine große Herausforderung dar. Am Markt sind zurzeit zwei Trends zu beobachten. Zum einen entwickeln Anbieter eigene In-Memory-OLAP-Datenbanken um ihre Anwendung zu beschleunigen. Zum anderen scheuen viele Anbieter den enormen Entwicklungsaufwand für eigene OLAP-Backends und setzen deshalb Datenbanken der etablierten Anbieter ein. Hier hat sich vor allem MDX als Quasi-Standard durchgesetzt. In diesem Paper werden wir ausgehend von den Anforderungen aktueller OLAP-Anwendungen, MDX (Multi-Dimensional Expressions) und seine Splashing-Möglichkeiten analysieren und notwendige Erweiterungen herausstellen