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Auflistung nach Schlagwort "Data Warehousing"

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  • Konferenzbeitrag
    Big Data Analytics in der Tierwohldebatte
    (38. GIL-Jahrestagung, Digitale Marktplätze und Plattformen, 2018) Hoffmann, Christa; Riekert, Martin
    Big Data Analytics ermöglicht Informationen aus Daten automatisch, objektiv und kosten-günstig zu extrahieren. So können Daten zur Haltungsumgebung (z. B. Fütterungs- oder Tem-peraturdaten), aber auch Daten aus Verhaltensbeobachtungen mittels Videokameras oder RFID, analysiert und zur Verbesserung des Tierwohls eingesetzt werden. Eine besondere Be-deutung spielen Maschinelle Lernverfahren, die aus bestehenden Datenbeständen lernen und somit die Datenanalyse vereinfachen, Prognosen für Tierwohl-Risiken ermöglichen und Ein-flussfaktoren auf das Tierwohl identifizieren. Im Projekt „Landwirtschaft 4.0: Info-System“ werden neue Techniken, Methoden und Verfahren für die intelligente Auswertung entwickelt, um eine breite Zustimmung der Gesellschaft zur wettbewerbsfähigen Tierproduktion zu er-möglichen.
  • Zeitschriftenartikel
    Data Science für Lehre, Forschung und Praxis
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 51, No. 4, 2014) Stockinger, Kurt; Stadelmann, Thilo
    Data Science ist in aller Munde. Nicht nur wird an Konferenzen zu Big Data, Cloud Computing oder Data Warehousing darüber gesprochen: Glaubt man dem McKinsey Global Institute, so wird es alleine in den USA in den nächsten Jahren eine Lücke von bis zu 190.000 Data Scientists geben (Manyika et al. Big data: the next frontier for innovation, competition, and productivity, Report. www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation, 2011). In diesem Kapitel beleuchten wir daher zunächst die Hintergründe des Begriffs Data Science. Dann präsentieren wir typische Anwendungsfälle und Lösungsstrategien auch aus dem Big Data Umfeld. Schließlich zeigen wir am Beispiel des Diploma of Advanced Studies in Data Science der ZHAW Möglichkeiten auf, selber aktiv zu werden.
  • Zeitschriftenartikel
    Integrationstrends bei Business-Intelligence-Systemen
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 2, 2004) Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter
    ”Business intelligence” (BI) is a term for information systems which support decision makers in providing business analysis on the basis of internal and external data. Until now there exist only few valid results of research about the actual level of usage and maturity of implemented BI-systems. A maturity model with five levels of evolutionary development can be used as a framework for an empirical survey. Aspects like business content, technology and organisational impact are recorded and evaluated. First conclusions about the gap between theoretical concepts and the state of enterprise-wide implementations of BI systems are deduced. These statistical findings lead to a BI benchmarking in specific industrial sectors and general strategic recommendations.
  • Zeitschriftenartikel
    Methodenunterstützung der Informationsbedarfsanalyse analytischer Informationssysteme
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 53, No. 1, 2011) Stroh, Florian; Winter, Robert; Wortmann, Felix
    Aufgrund der Besonderheiten analytischer Informationssysteme unterscheidet sich deren Entwicklung von traditionellen Ansätzen im transaktionsorientierten Umfeld. Insbesondere für die Anforderungsanalyse und deren informatorischen Teil, die Informationsbedarfsanalyse, sind spezielle Ansätze notwendig. Im vorliegenden Beitrag wird analysiert, wie der Stand der Forschung in diesem Gebiet weiterentwickelt werden muss. Auf dieser Grundlage wird untersucht, welche Anforderungen aus Sicht der Praxis an eine systematische Informationsbedarfsanalyse gestellt werden. Die Umfrage orientiert sich dabei an den fünf traditionellen Kernaktivitäten der Anforderungsanalyse und unterstützt die Konsolidierung und Diskussion der identifizierten Ausbaupotenziale. Eine Weiterentwicklung sollte aus Sicht der Praxis insbesondere in den Bereichen Validierung und Bewirtschaftung, aber auch Gewinnung von Informationsbedarfen erfolgen. Aufgrund der verhältnismäßig langen Lebenszyklen analytischer Informationssysteme wird im Beitrag die Einführung einer Prozessperspektive diskutiert, welche die kontinuierliche Gewinnung, Dokumentation und Bewirtschaftung von Informationsbedarfen an analytische Informationssysteme gewährleistet.AbstractDue to specific characteristics of analytical information systems, their development varies significantly from transaction-oriented systems. Specific method support is particularly needed for requirements engineering and its information-related component, information requirements analysis. The paper at hand first evaluates the state of the art and identifies necessary method support extensions. On this basis, method support requirements for information requirements engineering are identified. The survey is structured along the five core activities of traditional requirements engineering. It reveals a need for further research especially on information requirements elicitation, validation, and management. It further contributes to a discussion of aspects that should be considered by any method support. Due to comparatively long life cycles of analytical information systems, the introduction of a process perspective is discussed in order to ensure the continuous elicitation, documentation, and management of information requirements.
  • Zeitschriftenartikel
    Middleware: Schlüsseltechnologie zur Entwicklung verteilter Informationssysteme
    (Informatik-Spektrum: Vol. 19, No. 5, 1996) Tresch, Markus
  • Zeitschriftenartikel
    Referenzmodellierung im Data-Warehousing — State-of-the-Art und konfigurative Ansätze für die Fachkonzeption
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 1, 2004) Becker, Jörg; Knackstedt, Ralf
    Reference models increase the efficiency of data warehouse projects by providing construction patterns. This paper presents an overview of existing applications of reference models for data warehousing which shows that there is only insufficient support of model alternatives during requirements definition. Especially configurable reference models provide an adequate solution for creating project-specific models. Therefore, we suggest an extension of data warehouse modeling techniques by configuration rules. The configuration of reference models is embedded in the data warehouse development process. Furthermore, supplementary operational instructions for reference model designers are outlined.
  • Zeitschriftenartikel
    Teradata University Network — Ein Portal zur Unterstützung der Lehre in den Bereichen Business Intelligence, Data Warehousing und Datenbanken
    (Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 4, 2006) Winter, Robert; Gericke, Anke
    KernpunkteDie gestiegene Bedeutung von Business Intelligence und Informationslogistik für den Geschäftserfolg von Unternehmen erfordert eine zeitgemäße, realitätsnahe Ausbildung von Studierenden. Dieser Beitrag präsentiert das Teradata University Network (TUN) — eine Plattform, die Lehrende bei der praxisnahen Ausbildung in diesen Bereichen unterstützt.TUN wird von Wissenschaftlern und Unternehmen gemeinsam betrieben um eine praxisnahe Ausbildung der Studierenden in den Bereichen Business Intelligence (BI) und Informationslogistik zu unterstützen.TUN unterstützt die Erstellung von Präsenz-und Selbststudiumsangeboten u. a. durch Bereitstellung von Lehrplänen, Artikeln, Softwareübungen und Fallstudien.TUN ermöglicht den kostenfreien Zugriff auf kommerzielle BI-, Data Warehousing-und Datenbank-Software (ASP-Modell).AbstractBusiness intelligence and information logistics have become a part of teaching curricula in recent years due to their importance for companies and the request for adequately trained graduates. Since these fields are characterized by a high amount of software and methodology innovations, teaching materials and teaching aids require constant attention. Teradata, a division of NCR Corp., has teamed up with lecturers and researchers to build and run a portal to support teaching business intelligence and information logistics. This article describes how faculty can use the Teradata University Network to prepare and run courses by reusing teaching materials and running state-of-the-art, commercial software provided in an ASP model.