Erweiterte Visuelle Benutzerschnittstellen für Big-Data-Analysen
| dc.contributor.author | Bornschlegl, Marco | |
| dc.contributor.editor | Hölldobler, Steffen | |
| dc.date.accessioned | 2022-01-24T12:37:20Z | |
| dc.date.available | 2022-01-24T12:37:20Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | Benutzerfreundliche Schnittstellen, die sich sowohl durch intuitive Bedienung als auch durch ein leichtes Erlernen charakterisieren, bieten den Anwendern von Big-Data-Analysis Software oftmals nur allgemeine Informationen sowie eine geringe Interaktionsmöglichkeit. Im Gegensatz dazu und insbesondere in Situationen, in denen Anwender mehr Kontrolle über unterschiedliche Aspekte der Software benötigen, bieten End-User-Empowered-Schnittstellen spezialisierte Interaktionsmöglichkeiten, die eine gröđere Benutzungsvielfalt erlauben. Speziell in Big-Data-Analysis-Anwendungen ist es jedoch wichtig, den Anwendern eine Kontext-sensitive Benutzungsschnittstelle zur Verfügung zu stellen, deren Verhalten sich anhand der unterschiedlichen Anwender sowie deren individueller Anwendungsszenarien anpasst. Um diese Forschungsdiskrepanz in Bezug auf Kontext-Sensitivität sowie Informationsvisualisierung bei Big-Data-Analysis-Anwendungsszenarien zu schlieđen, wurde mit IVIS4BigData ein theoretisches Referenzmodell entwickelt, welches als modernes und innovatives Rahmenwerk für verteilte Big-Data-Analysis-Anwendungsszenarien dient. | de |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-775-3 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38021 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2019 | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume D-20 | |
| dc.title | Erweiterte Visuelle Benutzerschnittstellen für Big-Data-Analysen | de |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 58 | |
| gi.citation.publisherPlace | Bonn | |
| gi.citation.startPage | 49 | |
| gi.conference.date | 17.-20. Mai 2020 | |
| gi.conference.location | Schoss Dagstuhl, Deutschland |
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