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Auflistung nach Autor:in "Heidrich, Jens"

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  • Textdokument
    Arbeitspapier Data Science: Lern- und Ausbildungsinhalte
    (2019) Abedjan, Ziawasch; Brefeld, Ulf; Bürkle, Joachim; Desel, Jörg; Edlich, Stefan; Eppler, Thomas; Goedicke, Michael; Heidrich, Jens; Höppner, Stephan; Kast, Stefan M.; Krupka, Daniel; Lang, Klaus; Liggesmeyer, Peter; Tropmann-Frick, Marina
  • Zeitschriftenartikel
    Big Data in Smart Ecosystems
    (Informatik-Spektrum: Vol. 37, No. 2, 2014) Liggesmeyer, Peter; Dörr, Jörg; Heidrich, Jens
    Die Diskussion über Big Data ist viel mehr als die klassische Analyse von Internetdaten. Im Zeitalter von Industrie 4.0 und dem Aufkommen von Cyber-Physical Systems und schlussendlich hochgradig integrierten Smart Ecosystems geht es darum, einen tatsächlich greifbaren Mehrwert aus einem schier unendlich großen Datenschatz zu schaffen. Dabei gilt es einerseits, die funktionale Sicherheit der beteiligten eingebetteten Systeme nicht zu gefährden, und andererseits, die Sicherheit der Daten innerhalb eines Smart Ecosystems nachhaltig sicherzustellen. Dies stellt die Voraussetzung dar, um eine Akzeptanz derartiger Systeme langfristig zu erreichen. Der vorliegende Beitrag zeigt einige zentrale Aspekte auf, die es bei der Umsetzung von Big-Data-Systemen in Smart Ecosystems zu beherrschen gilt. Des Weiteren werden mögliche Applikationsszenarien, die alle Bereiche der Industrie und Wirtschaft umfassen, aufgezeigt. In diesem Zusammenhang werden einerseits aktuelle Probleme aus Sicht der Praxis diskutiert und andererseits einige Herausforderungen in der Software-Engineering-Forschung aufgezeigt, um Big-Data-Systeme zukünftig effektiv und effizient unter Einhaltung vorgegebener Qualitätsmerkmale konstruieren zu können.
  • Zeitschriftenartikel
    Big Data in Smart Ecosystems
    (Informatik-Spektrum: Vol. 37, No. 2, 2014) Liggesmeyer, Peter; Dörr, Jörg; Heidrich, Jens
    Die Diskussion über Big Data ist viel mehr als die klassische Analyse von Internetdaten. Im Zeitalter von Industrie 4.0 und dem Aufkommen von Cyber-Physical Systems und schlussendlich hochgradig integrierten Smart Ecosystems geht es darum, einen tatsächlich greifbaren Mehrwert aus einem schier unendlich großen Datenschatz zu schaffen. Dabei gilt es einerseits, die funktionale Sicherheit der beteiligten eingebetteten Systeme nicht zu gefährden, und andererseits, die Sicherheit der Daten innerhalb eines Smart Ecosystems nachhaltig sicherzustellen. Dies stellt die Voraussetzung dar, um eine Akzeptanz derartiger Systeme langfristig zu erreichen. Der vorliegende Beitrag zeigt einige zentrale Aspekte auf, die es bei der Umsetzung von Big-Data-Systemen in Smart Ecosystems zu beherrschen gilt. Des Weiteren werden mögliche Applikationsszenarien, die alle Bereiche der Industrie und Wirtschaft umfassen, aufgezeigt. In diesem Zusammenhang werden einerseits aktuelle Probleme aus Sicht der Praxis diskutiert und andererseits einige Herausforderungen in der Software-Engineering-Forschung aufgezeigt, um Big-Data-Systeme zukünftig effektiv und effizient unter Einhaltung vorgegebener Qualitätsmerkmale konstruieren zu können.
  • Report
    Empfehlungen für Masterstudiengänge „Data Science“ – auf Basis eines Bachelors in (Wirtschafts-)Informatik oder Mathematik
    (2021) Abedjan, Ziawasch; Bendig, Thomas; Brefeld, Ulf; Bürkle, Joachim; Desel, Jörg; Edlich, Stefan; Eppler, Thomas; Goedicke, Michael; Hachmeister, Nils; Heidrich, Jens; Höppner, Stephan; Kast, Stefan M.; Krupka, Daniel; Lang, Klaus; Liggesmeyer, Peter; Meisner, Julia; Scholtes, Ingo; Tropmann-Frick, Marina
  • Konferenzbeitrag
    Erfahrungen mit der Messung der Wartbarkeit von Steuergeräte-Software
    (Informatik 2005 – Informatik Live! Band 2, 2005) Hamdan, Amen; Heidrich, Jens; Stauner, Thomas; Wickenkamp, Axel
    Der weiter stark anwachsende Softwareumfang im automobilen Umfeld wird in Zukunft neue Methoden und Vorgehensweisen bei der Entwicklung von Steuergerätesoftware notwendig machen. So wird diese Software in Zukunft nicht mehr aus der Hand eines einzelnen Zulieferers kommen. Vielmehr wird ein Groß- teil aus wiederverwendbaren Komponenten einer Vielzahl unterschiedlicher Entwickler Anwendung finden. Der Integrationsund Testaufwand ist hierbei enorm und nimmt im Vergleich zum heutigen Vorgehen nochmals deutlich zu. Umso wichtiger werden eine genaue Spezifikation der Schnittstellen und eine durchgehend hohe Qualität der Software. Während erstere durch formale Methoden sichergestellt werden kann, wird die Softwarequalität im Wesentlichen durch intensive Code-Reviews und eingehende Tests gewährleistet werden müssen. Mit steigendem Gesamtumfang und der Verteilung des Entwicklungs-Know-Hows steigt der Aufwand hierfür allerdings auf ein nicht mehr praktikables Maß an. Um diesem Problem zu begegnen, wurde eine Methodik entwickelt, um den abstrakten Begriff der Softwarequalität aus der speziellen Sicht der Wartbarkeit greifbar zu machen. Hierfür wurde ein Wartbarkeitsmodell erstellt, welches verschiedene Metriken des Steuergerätecodes zusammenfasst und zu einem Wartbarkeitsindex verknüpft. Anschließend wurde das Modell auf seine Tauglichkeit hin überprüft und weiter verfeinert.
  • Zeitschriftenartikel
    Messung und Bewertung von Software
    (Informatik-Spektrum: Vol. 36, No. 6, 2013) Dumke, Reiner; Ebert, Christof; Heidrich, Jens; Wille, Cornelius
    Software bestimmt unser Leben. Sowohl ihr Nutzen als auch die damit verbundenen Risiken wachsen ständig. Das Wissen um Software, ihre Entwicklung und die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten ist Voraussetzung für die Beherrschung ihrer ständig wachsenden Komplexität. Softwaremessung und -bewertung ist die Disziplin in der Softwaretechnik und Informatik, die sich mit der quantitativen Behandlung von Eigenschaften von Softwareprodukten, -prozessen und -projekten befasst. Dabei geht es um die Nutzung von Softwaremessungen, also das Einführen von Messsystemen, das Extrahieren von Messdaten, das Evaluieren der Softwarequalität und das Entscheiden über Verbesserungsmaßnahmen, um bestimmte Ziele, wie beispielsweise Projektkontrolle, Fehlerreduktion oder Effizienzsteigerung, zu erreichen. In diesem Beitrag werden der Stand der Softwaremessung dargestellt, einige aktuelle Probleme identifiziert und zukünftige Arbeiten motiviert.
  • Textdokument
  • Textdokument
    Zielgerichtete Kontrolle von Software-Entwicklungsprojekten
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2008, 2009) Heidrich, Jens
    Vielen Software-Entwicklungsorganisationen fehlt die notwendige Unterstützung, um quantitative Kontrolle über ihre Entwicklungsprozesse ausüben zu können; etwa, um die Performanz zum Einsatz kommender Entwicklungsprozesse oder die Qualität erzeugter Produkte zu vermessen. Eine systematische Unterstützung zur Identifikation kritischer Planabweichungen und Projektrisiken sowie die Einplanung entsprechender Gegenmaßnahmen zur Erreichung explizit definierter Projektziele fehlen üblicherweise. Ein Mittel, um quantitative Projektkontrolle auf der Basis expliziter Modelle zu etablieren, ist die Entwicklung und Einführung so genannter Software-Projektleitstände zur systematischen Qualitätssicherung und Unterstützung des Projektmanagements. Ein Leitstand ist vergleichbar mit einem Kontrollzentrum im Bereich der mechanischen Produktion. Seine Aufgaben umfassen das Sammeln, Interpretieren und Visualisieren von Messdaten. Darüber hinaus werden Informationen kontext-, zweck- und rollengebunden für alle beteiligten Interessengruppen während der Durchführung eines Software-Entwicklungsprojektes angeboten (z.B. für Projektmanager und Qualitätssicherer). Der vorliegende Artikel gibt einen Überblick über bestehende Leitstandlösungen und beschreibt den Specula-Ansatz zur zielgerichteten Generierung von Leitständen. Darüber hinaus werden Evaluierungsergebnisse aus der industriellen Anwendung vorgestellt.
  • Konferenzbeitrag
    Zielorientierte Nutzung von Projektleitständen
    (INFORMATIK 2006 – Informatik für Menschen – Band 2, Beiträge der 36. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), 2006) Heidrich, Jens; Münch, Jürgen; Wickenkamp, Axel
    Software-Projektleitstände etablieren sich derzeit vermehrt in Unternehmen als Instrument zur Überwachung und Steuerung kritischer Prozesse zur Entwicklung software-intensiver Systeme. Sie erhöhen die Prozesstransparenz und können damit zur frühestmöglichen Erkennung und Vermeidung von Projektrisiken genutzt werden. Der effektive und effiziente Einsatz solcher Software-Leitstände hängt wesentlich davon ab, dass sie an die speziellen Geschäftsziele und Rahmenbedingungen angepasst sind. Dies erfordert, dass einerseits die Datenerfassung zielund kontextorientiert erfolgt und andererseits die Datenanalyse, Dateninterpretation und Datenvisualisierung auf die Bedürfnisse der Nutzer von Projektleitständen systematisch zugeschnitten ist. Außerdem müssen sich Leitstände in bestehende Organisationsstrukturen einfügen und in der Regel mit existierenden Messinfrastrukturen gekoppelt werden können. Der mit dem Aufsetzen und Ein- führen von Leitständen verbundene hohe Aufwand legt ein Konzept nahe, bei dem ein Leitstand entsprechend vorgegebener Ziele und Rahmenbedingungen mit Hilfe modularer Komponenten maßgeschneidert werden kann. Der vorliegende Artikel skizziert ein solches Konzept und dessen Umsetzung anhand praxisorientierter Nutzungsszenarien. Ein wesentlicher Bestandteil dieses so genannten „Specula“-Ansatzes sind Visualisierungsketten, die gekapselte Analyse-, Interpretations- und Visualisierungsbausteine ziel- und kontextorientiert miteinander verbinden und eine gebündelte und nachvollziehbare Informationsaufbereitung ermöglichen.