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Auflistung nach Schlagwort "Analytics"

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  • Textdokument
    Analytics Prototype for Data Driven Decision Making for Blended Learning Strategies in HEI
    (Bildungsräume 2017, 2017) Lukarov, Vlatko; Schroeder, Ulrik
    In this paper we present a tool that introduces data-driven decision making concerning the implementation and adoption of blended learning in higher education. We identified key groups from the university’s administration that are directly involved in the learning and teaching processes and captured their goals and perspectives in the context of eLearning processes. We used these perspectives and goals to sketch out systematical introduction of data-driven decision making processes which can create sustainable impact on their work and the blended learning scenarios. This resulted in building a web-based prototype that visualizes usage statistics and analytics of the log data extracted from the university-wide learning platform. This prototype contains indicators and visualizations mapped to the goals and perspectives of the identified key user groups, in order to provide insight how the different faculties teach and learn utilizing the platform and provides actionable intelligence to better distribute resources and support the staff and students in their respective blended learning scenarios.
  • Conference Paper 
    Analytics-Dashboard für Lehre, Forschung und Transfer
    (DELFI 2019, 2019) Bernoth, Jan; Kiy, Alexander; Lucke, Ulrike
    Sämtliche Bereiche der Hochschule sind durch zunehmenden Einsatz digitaler Medien und Systeme gekennzeichnet. Dabei fallen in verschiedenen Systemen Daten an, die visuell und semantisch in Form von Analytics-Dashboards aufbereitet von den Nutzenden zur Optimierung von Kern­prozessen aus Forschung und Lehre verwendet werden können. Während Learning Analytics lediglich auf den Teil­bereich Lehre und Studium abzielt, werden in diesem Posterbeitrag auch Prozesse für Forschung und Transfer betrachtet. Darüber hinaus werden Ideen für ein hochschulweit nutzbares Analytics-Dashboard sowie entwickelte Anwendungsszenarien präsentiert.
  • Konferenzbeitrag
    Customer Service in Social Media: An Empirical Study of the Airline Industry
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017) - Workshopband, 2017) Carnein, Matthias; Homann, Leschek; Trautmann, Heike; Vossen, Gottfried; Kraume, Karsten
    Until recently, customer service was exclusively provided over traditional channels. Cus- tomers could write an email or call a service center if they had questions or problems with a product or service. In recent times, this has changed dramatically as companies explore new channels to offer customer service. With the increasing popularity of social media, more companies thrive to provide customer service also over Facebook and Twitter. Companies aim to provide a better customer ex- perience by offering more convenient channels to contact a company. In addition, this unburdens traditional channels which are costly to maintain. This paper empirically evaluates the performance of customer service in social media by analysing a multitude of companies in the airline industry. We have collected several million customer service requests from Twitter and Facebook and auto- matically analyzed how efficient the service strategies of the respective companies are in terms of response rate and time.
  • Zeitschriftenartikel
    Data Lakes auf den Grund gegangen
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 20, No. 1, 2020) Giebler, Corinna; Gröger, Christoph; Hoos, Eva; Eichler, Rebecca; Schwarz, Holger; Mitschang, Bernhard
    Unternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, große, heterogene Daten zu verwalten und den darin enthaltenen Wert zu extrahieren. In den letzten Jahren kam darum der Data Lake als neuartiges Konzept auf, um diese komplexen Daten zu verwalten und zu nutzen. Wollen Unternehmen allerdings einen solchen Data Lake praktisch umsetzen, so stoßen sie auf vielfältige Herausforderungen, wie beispielsweise Widersprüche in der Definition oder unscharfe und fehlende Konzepte. In diesem Beitrag werden konkrete Projekte eines global agierenden Industrieunternehmens genutzt, um bestehende Herausforderungen zu identifizieren und Anforderungen an Data Lakes herzuleiten. Diese Anforderungen werden mit der verfügbaren Literatur zum Thema Data Lake sowie mit existierenden Ansätzen aus der Forschung abgeglichen. Die Gegenüberstellung zeigt, dass fünf große Forschungslücken bestehen: 1. Unklare Datenmodellierungsmethoden, 2. Fehlende Data-Lake-Referenzarchitektur, 3. Unvollständiges Metadatenmanagementkonzept, 4. Unvollständiges Data-Lake-Governance-Konzept, 5. Fehlende ganzheitliche Realisierungsstrategie.
  • Zeitschriftenartikel
    Datenbasierte Resilienzsteigerung von IT-Services
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 2, 2019) Möhring, Michael; Keller, Barbara; Schmidt, Rainer
    Die Zuverlässigkeit der IT-Services ist die Voraussetzung für die reibungslose Ausführung von Geschäftsprozessen und entscheidet so wesentlich über den wirtschaftlichen Erfolg von Unternehmen. Um den Ausfall von IT-Services zu vermeiden, ist es wichtig ihre Resilienz zu erhöhen also ihre Fähigkeit den Ausfall von untergeordneten IT-Services abzufangen und nach einem erfolgten Ausfall zum Normalbetrieb zurückzukehren. Bisher wurden resilienzsteigernde Maßnahmen nur manuell initiiert. Datenbasierte Ansätze ermöglichen dies zu automatisieren und die Resilienz von IT-Services zu steigern. Daher wird mittels einer methodisch durchgeführten Fallstudie Erfahrungen und Einblicke in die Umsetzung eines datenbasierten Systems zur IT-Service-Resilienzsteigerung ermittelt. Die Fallstudie zeigt, dass eine schnellere Erkennung von resilienzrelevanten Ereignissen erreicht wird und die Erfassungstiefe der relevanten Ereignisse deutlich gesteigert werden kann. Zusammen mit der automatischen Veranlassung resilienzsteigernder Maßnahmen kann eine deutliche Steigerung der Resilienz der IT-Services erreicht werden, die sich auf die Zuverlässigkeit der unterstützten Geschäftsprozesse deutlich positiv auswirken kann. The reliability of IT services is the prerequisite for the smooth execution of business processes and is thus a key factor in the economic success of companies. In order to avoid the failure of IT services, it is important to increase their resilience, i. e. their ability to intercept the failure of subordinate IT services and return to normal operation after a failure. So far resilience-increasing measures were initiated only manually. Data-based approaches make it possible to automate and to increase the resilience of IT-services. Therefore, experiences and are captured by means of a methodically accomplished case study on the conversion of a data-based system for the improvement of resiliency of IT-services. The case study shows that a faster recognition of events is reached and the collection depth of the relevant events is clearly increased. Together with the automatic a clear increase of the resiliency of the IT-services was achieved, improving the reliability of the supported business processes clearly.
  • Zeitschriftenartikel
    Empirische Ergebnisse zu Big Data
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 51, No. 4, 2014) Gluchowski, Peter
    Der vorliegende Beitrag nähert sich dem Themenkreis Big Data auf der Basis unterschiedlicher empirischer Untersuchungen, die das Ziel verfolgen, das Themenfeld weiter auszuleuchten. Entsprechende Umfrageergebnisse liegen inzwischen in großer Vielfalt vor, was sicherlich durch dem immer noch existierenden Aufklärungsbedarf geschuldet ist, und wurden vor allem von Analysten und Produktherstellern publiziert. Die vorliegende Untersuchung konzentriert sich auf unterschiedliche unabhängige Studien zum Thema Big Data und hebt zentrale gleichartige sowie abweichende Ergebnisse in kondensierter Form hervor.
  • Konferenzbeitrag
    Generierung natürlichsprachlicher Beschreibungen für Sparklines
    (Mensch & Computer 2012: interaktiv informiert – allgegenwärtig und allumfassend!?, 2012) Nanninga, Johannes; Willenborg, Kai; Schrepp, Martin
    In Business-Software kommen verschiedenste Arten von Diagrammen zum Einsatz. Eine relativ neue Entwicklung sind Sparklines (dt.: Wortgrafiken). Sparklines sind kleine Liniendiagramme ohne Skala, die innerhalb eines Fließtextes oder einer Tabellenzelle angezeigt werden können. Sie geben dem Benutzer einen groben Überblick über einen Trend, z.B. die zeitliche Entwicklung eines Aktienkurses. Damit Sparklines auch für blinde Nutzer zugänglich werden, wurde ein Verfahren zur Beschreibung von Sparklines in natürlicher Sprache entwickelt. Dieses Verfahren wurde sowohl mit Sehenden als auch mit Blinden evaluiert. Beide Evaluationen zeigen, dass das Verfahren geeignet ist, den in einer Sparkline visualisierten Trend geeignet zu beschreiben.
  • Konferenzbeitrag
    Industrial Analytics: Methodiken und Datensysteme für das Industrial Internet (IIoT)
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017), 2017) Mönch, Eddie
    An einem breiten Spektrum von Kundenbeispielen vom Schi sdiesel über Ka eemaschinen bis hin zum Industrieroboter wird aufgezeigt, dass im Bereich Analytics von Industrial Internet of Things (IIoT) Anwendungen der Data Scientist ohne den Domainexperten nicht zu befriedigenden Ergebnissen kommen kann. Die Kundenbeispiele lassen sich im Kern in sechs unterschiedliche Use Cases unterteilen: Root-Cause-Analyse, Fehlerprädiktion, Datenaggregation, Text Mining, visuelle Interaktion und Optimierungsberechnungen über den Gesamtbestand der Maschinen hinweg. Diese werden jeweils anhand von realen Praxisbeispielen aus dem industriellen Umfeld anschaulich demonstriert.
  • Konferenzbeitrag
    Informationsreiche Dashboards und Berichte
    (Mensch und Computer 2017 - Usability Professionals, 2017) Willenborg, Kai
    Analytische Infos kompakt, bewertbar und ansprechend anzeigen und die wichtigsten Fakten hervorheben Lerne anhand von Beispielen, informationsreiche Dashboards zu erstellen, die – die wichtigsten Fakten hervorheben – optimiert für leichte und schnelle Informationsaufnahme – eingebettet in einen Kontext, der die Auswertung unterstützt – optimal den Platz ausnutzend – mit geführter Navigation zu weiteren Details
  • Textdokument
    Protobase: It's About Time for Backend/Database Co-Design
    (BTW 2019, 2019) Pinnecke, Marcus; Campero, Gabriel; Zoun, Roman; Broneske, David; Saake, Gunter
    In this interactive demonstration, we show the current state of Protobase, our main-memory analytic document store that is designed from scratch to enable rapid prototyping of efficient microservices that perform analytics and explorations on (third-party) JSON-like documents stored in a novel columnar binary-encoded format, called the Cabin file format. In contrast to other solutions, our database system exposes neither a particular query language, nor a fixed REST API to its clients. Instead, the entire user-defined backend logic, whose user code is written in Python, is placed inside a sandbox that runs in the systems process. Protobase in turn exposes a user-defined REST API that the (frontend) application interacts with. Thus, our system acts as a backend server while at the same time avoids full exposure of its database to the clients. Consequently, a Protobase instance (database + user code + REST API) serves as (the entire) microservice -potentially minimizing the number of systems running in a typical analytic software stack. In terms of execution performance, Protobase therefore takes the inter-process communication overhead between backend and database system out of the picture and heavily utilizes columnar binary document storage to scale-up for analytic queries. Both features lead to a notable performance gain for non-trivial services, potentially minimizing the number of required nodes in a cloud setting, too. In our demo, we overview Protobases internals, spot major design decisions, and show how to prototype a scholarly search engine managing the Microsoft Academic Graph, a real-world scientific paper graph of roughly 154 mio. Documents.