GI Digital Library :: Auflistung nach Autor:in "Wahl, Andreas M."

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Konferenzbeitrag
Anfrage-getriebener Wissenstransfer zur Unterstützung von Datenanalysten
(Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017), 2017) Wahl, Andreas M.; Endler, Gregor; Schwab, Peter K.; Herbst, Sebastian; Lenz, Richard
In größeren Organisationen arbeiten verschiedene Gruppen von Datenanalysten mit unterschiedlichen Datenquellen, um analytische Fragestellungen zu beantworten. Das Formulieren effektiver analytischer Anfragen setzt voraus, dass die Datenanalysten profundes Wissen über die Existenz, Semantik und Verwendungskontexte relevanter Datenquellen besitzen. Derartiges Wissen wird informell innerhalb einzelner Gruppen von Datenanalysten geteilt, jedoch meist nicht in formalisierter Form für andere verfügbar gemacht. Mögliche Synergien bleiben somit ungenutzt. Wir stellen einen neuartigen Ansatz vor, der existierende Datenmanagementsysteme mit zusätzlichen Fähigkeiten für diesen Wissenstransfer erweitert. Unser Ansatz fördert die Kollaboration zwischen Datenanalysten, ohne dabei etablierte Analyseprozesse zu stören. Im Gegensatz zu bisherigen Forschungsansätzen werden die Analysten beim Transfer des in analytischen Anfragen enthaltenen Wissens unterstützt. Relevantes Wissen wird aus dem Anfrageprotokoll extrahiert, um das Auffinden von Datenquellen und die inkrementelle Datenintegration zu erleichtern. Extrahiertes Wissen wird formalisiert und zum Anfragezeitpunkt bereitgestellt.