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Auflistung nach Schlagwort "Datenmanagement"

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  • Konferenzbeitrag
    Anforderungen an Datenfusion und digitale Transformation innerhalb eines auf Einzeltierkennzeichnung basierten Informations- und Kommunikationssystems für Schweinefleisch-erzeugende Ketten
    (Informatik in der Land-, Forst- und Ernährungswirtschaft 2017, 2017) Stein, Jonas; Steinhoff-Wagner, Julia; Bozkurt, Onur; Lehnert, Susanne; Petersen, 
Brigitte
    Bislang fehlen geeignete Unternehmens-übergreifende Konzepte für das Datenmanagement, um innovative Technologien auch in der Schweinefleisch-erzeugenden Kette zu etablieren. Ziel einer Brancheninitiative ist es daher, sowohl auf der technisch-funktionalen als auch auf der organisatorischen Ebene einen mehrstufigen Zuverlässigkeitsregelkreis vorzuschlagen und in Pilotketten zu erproben. In der Stufe der Konzeption wurden mittels Expertenbefragungen und Experten-Workshops Erfahrungen und Kundenanforderungen identifiziert, sowie das Unternehmens-spezifische Verständnis von Zuverlässigkeit erfragt. Ein aktuelles Zuverlässigkeitsziel ist der Nachweis erbrachter Tierwohlleistungen in der fleischerzeugenden Kette.
  • 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.
  • Konferenzbeitrag
    Datennutzungsstrategien von Ackerbaubetrieben – Wofür Landwirte ihre Daten nutzen
    (44. GIL - Jahrestagung, Biodiversität fördern durch digitale Landwirtschaft, 2024) Schwager, Hendrik; Kühl, Jorrit
    Auf landwirtschaftlichen Betrieben werden immer häufiger digitale Technologien eingesetzt, um unterschiedliche Daten zu erheben. Obwohl die Verarbeitung dieser Daten den Betriebsleitern von Ackerbaubetrieben neue Potenziale eröffnet, ist bisher noch weitestgehend unerforscht, wofür und inwieweit Landwirt*innen ihre Daten nutzen. Die vorliegende Arbeit hat daher zum Ziel, das Datennutzungsverhalten von Ackerbaubetrieben näher zu untersuchen. Hierzu wurden insgesamt 60 Betriebsleiter*innen (n=60) von ökologisch und konventionell wirtschaftenden Ackerbaubetrieben qualitativ befragt. Aus der Befragung ging dabei unter anderem hervor, dass die betrieblichen Einflüsse (z. B. Flächenausstattung) einen größeren Einfluss auf die Bereitschaft zur Datennutzung haben als die Einflüsse des Betriebsleiters (z. B. Alter, Bildungsabschluss).
  • Zeitschriftenartikel
    Datentreuhandstellen gestalten: Status quo und Perspektiven für Geschäftsmodelle
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Arlinghaus, Tim; Kus, Kevin; Kajüter, Patricia; Teuteberg, Frank
    Der Umgang mit großen Datenmengen stellt Unternehmen bei der Konzeption sicherer digitaler Prozesse vor große Herausforderungen, besonders wenn personenbezogene oder sensible Daten verarbeitet werden. Dies gilt gleichermaßen für Forschungsprojekte, bei denen Daten mit höchstem Schutz und hoher Sensibilität behandelt werden müssen. Um diesen hohen Datenschutz zu gewährleisten sowie Ethikrichtlinien einzuhalten, können Datentreuhandstellen eingesetzt werden. Inzwischen sind auch einige Use Cases von privaten Treuhandstellen bekannt, die einen großen Mehrwert für Unternehmen versprechen. Dieser Beitrag gibt erste Einblicke in die Geschäftsmodelle der Datentreuhandstellen sowie deren Anwendungsbereiche. Hierfür wurde das Digital Canvas verwendet, das neun Säulen digitaler Geschäftsmodelle postuliert. Zusätzlich werden Unterschiede zwischen staatlichen und privatwirtschaftlichen Anbietern analysiert sowie die Potenziale von Treuhandstellen herausgestellt und gezeigt, dass deren Dienste zunehmend an Nachfrage gewinnen werden. Die Erkenntnisse beruhen auf sechs Experteninterviews, die mit Leitern von in Deutschland bereits praktizierenden Datentreuhandstellen geführt wurden. Dealing with large data volumes presents major challenges to companies when it comes to designing secure digital processes, especially when personal or sensitive data need to be processed. This applies equally to research projects, where data must be handled with the highest level of protection and sensitivity. Data trustees can be used to ensure this high level of data protection and compliance with ethical guidelines. In the meantime, some use cases of private trustees are known, which promise noticeable added value for companies. This article provides initial insights into the business models of data trustees as well as their areas of application. For this purpose, the Digital Canvas was used, which postulates nine pillars of digital business models. In addition, differences between governmental and commercial providers are analyzed as well as the potential of data trustees are highlighted and it is shown that their services will increasingly gain demand in the future. The findings are based on six expert interviews conducted with the heads of data trustees already operating in Germany.
  • Textdokument
    Empirische Ermittlung der Schlüsselkonzepte des Fachgebiets Datenmanagement
    (Informatische Bildung zum Verstehen und Gestalten der digitalen Welt, 2017) Grillenberger, Andreas; Romeike, Ralf
    Die Aufbereitung neuer Themen für den Unterricht stellt eine wichtige Aufgabe der Informatikdidaktik dar. Diese schließt die Suche nach den zentralen Aspekten mit ein, weswegen bereits verschiedene Kataloge von Ideen, Prinzipien und Konzepten erstellt worden sind, die sich auf einzelne Teilbereiche oder die Informatik im Ganzen beziehen. Das Fachgebiet Datenmanagement und insbesondere dessen in den letzten Jahren hinzugekommene und neu ausgestaltete Aspekte werden jedoch bisher kaum erfasst. Dennoch lässt sich vermuten, dass auch in diesem Gebiet Konzepte mit langfristiger Relevanz existieren. Da Datenmanagement und Kompetenzen aus diesem Bereich heute auch im Alltag immer unverzichtbarer werden, sind eine didaktische Aufbereitung dieses Themenkomplexes und die Fokussierung auf grundlegende Aspekte des Gebiets notwendig. In diesem Beitrag wird daher ein Versuch unternommen, die Ermittlung der Schlüsselkonzepte eines Themenkomplexes zu systematisieren. Die vorgestellte empirische Herangehensweise wird dann auf das Fachgebiet Datenmanagement angewandt. Anhand des resultierenden Modells werden zentrale Aspekte von Datenmanagement für den Informatikunterricht exemplarisch verdeutlicht.
  • Zeitschriftenartikel
    Enterprise Architekturmanagement (EAM) in einem Krankenhaus
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 55, No. 5, 2018) Mangiapane, Markus; Bender, Matthias
    Die Hauptaufgabe eines Krankenhausbetriebes ist die Behandlung der Patienten. Alle nötigen Schritte von der Aufnahme bis zur Entlassung des Patienten tragen sowohl zur Qualität, als auch zu den Kosten der Behandlung bei. Ein Gesundheitsbetrieb muss sich auf dem heutigen Markt, der einerseits von steigenden Qualitätsansprüchen der Patienten, (freie Arzt- und Krankenhauswahl) und andererseits von der Forderung nach Kosteneffizienz geprägt ist, behaupten. Ein Weg zur Optimierung der Prozesse, sowohl in Qualität als auch Effizienz, wird in der Digitalisierung gesehen. In Krankenhäusern wird aus diesem Grunde versucht, durch die Einführung von Behandlungspfaden in Verbindung mit klinischen Informationssystemen, Prozesse mit dem Ziel zu standardisieren, den Behandlungsablauf wirtschaftlicher zu gestalten und eine Steigerung der Qualität zu erreichen. Der Artikel soll an Hand eines aktuellen Beispiels einen Einblick geben in die Schwierigkeiten, aber auch die Möglichkeiten der Krankenhausdigitalisierung im Jahr 2018. Basierend auf „best practices“, die in anderen Industriezweigen schon seit längerer Zeit im Rahmen der Digitalisierung genutzt werden, soll die geforderte organisationsweite, interprofessionelle und interdisziplinäre Sichtweise für die Analyse erreicht werden. Dafür wird das Enterprise Architecture Management (im Folgenden: EAM) das Mittel der Wahl sein, denn es bietet Frameworks für die Erarbeitung und Einführung. Auf dieser Basis wird eine Herangehensweise zur Lösung der oben genannten Probleme beschrieben und zur Diskussion gestellt, die den Weg des Patienten durch das Krankenhaus im Fokus hat. Das Modell soll möglichst einfach einen Überblick über die komplexen Zusammenhänge der digitalen Behandlungs- und Geschäftsprozessunterstützung geben, sodass auch den Beteiligten außerhalb der Informatik das benötigte Wissen zur Verfügung steht, um korrekte Entscheidungen treffen zu können. The main task of a hospital operation is the treatment of patients. All necessary steps from admission to discharge of the patient contribute to the quality as well as the cost of the treatment. A health care business must be able to maintain its position in today’s market, which is characterized on the one hand by the increasing quality demands of patients (free choice of doctor and hospital) and on the other by the demand for cost efficiency. One way to optimize processes, both in terms of quality and efficiency, is find in digitization. In hospitals, for this reason, attempts are made to standardize processes with the aim of making the treatment process more economical and achieving an increase in quality by introducing treatment paths in conjunction with clinical information systems. The article will provide an insight into the difficulties, but also the possibilities of hospital digitization in 2018, based on a current example. Based on “best practices”, which have been used in other industries for some time in the context of digitization, the required organizationwide, inter professional and interdisciplinary perspective for the analysis should be achieved. Enterprise Architecture Management (EAM) will be the tool of choice as it provides frameworks for development and deployment. On this basis, the approach should solving the described problems with a strict focuses on the patien’s path through the hospital. The model is intended to provide an overview of the complex interrelations of digital treatment and business process support as simply as possible, so that the participants outside of computer science also have the knowledge they need to make correct decisions.
  • Textdokument
    Entwicklung eines Datenmodells für ein umfassendes Forschungsdatenmanagement zur flexiblen Analyse longitudinaler Daten
    (INFORMATIK 2017, 2017) Weiß, Jan-Patrick; Rauch, Jens; Hüsers, Jens; Liebe, Jan-David; Teuteberg, Frank; Hübner, Ursula
    Forschungsdatenbanken dienen als gemeinsame Datenbasis für heterogene Datensätze unterschiedlicher Wissenschaftler, um neue Forschungsansätze, Ideen oder Fragestellungen im Forschungsprozess zu identifizieren und zu analysieren. Klassische Datenmodellierungs-Ansätze wie das dimensionale Modell oder das Entity-Attribute-Value (EAV) Modell erweisen sich entweder als unflexibel hinsichtlich neuer Anforderungen und der Erweiterung um neue Datenquellen oder erschweren longitudinale Analysen. In diesem Artikel wird ein grundlegendes Systemdesign für sich häufig ändernder Forschungsdaten vorgestellt und als erster Meilenstein die Implementation des Datenmodells fokussiert. Das EAV-Modell wurde hierzu um das Data-Vault-Modell erweitert. Dieser kombinierte Ansatz ermöglicht die Historisierung beliebiger Merkmalsausprägungen und die Erweiterung um neue Merkmale aus weiteren Datenquellen.
  • Konferenzbeitrag
    Horticulture Semantic (HortiSem)
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Jung, Jascha Daniló; Martini, Daniel
    Im Projekt HortiSem wird ein semantisches Netzwerk entwickelt, das speziell für den Bereich Landwirtschaft gedacht ist. Das Projekt hat inzwischen wichtige Fortschritte gemacht. Zum einen wurde die API „destreak“ entwickelt, die es ermöglicht, vorgefertigte Abfragen mithilfe von http-Requests auszuführen. Dadurch können einfache Abfragen leicht in Suchmasken integriert werden, ohne dass eine SPARQL-Query formuliert werden muss. Zudem wurde ein Crawler implementiert, der neue Warndienstmeldungen von hortigate.de automatisch herunterlädt, annotiert, ins RDF-Format umwandelt und abschließend auf den Triplestore hochlädt. Dies zeigt, wie der Knowledge Graph von HortiSem kontinuierlich wachsen kann und neue Informationen automatisch hinzugefügt werden können. Darüber hinaus ist es möglich, einen eigenen Triplestore aufzusetzen und ihn mit den Daten von HortiSem zu verknüpfen. Dadurch können auch Daten integriert werden, die nicht öffentlich zugänglich sein sollen.
  • Konferenzbeitrag
    Horticulture Semantic (HortiSem) – Natural Language Processing bei Entwicklung und Interaktion mit einem semantischen Netzwerk für die Landwirtschaft
    (42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Jung, Jascha Daniló; He, Xia; Martini, Daniel; Golla, Burkhard
    Im Projekt HortiSem wird ein semantisches Netzwerk speziell für den Bereich der Landwirtschaft entwickelt. Ein semantisches Netzwerk ist eine Knowledge Base, in der Begriffe und ihre Bedeutung zueinander in Beziehung gesetzt werden. Dies geschieht üblicherweise über eine Triple-Beziehung, konkret über die Relation „Subjekt → Prädikat → Objekt“. Auf diese Weise können große Datenmengen miteinander verknüpft und maschinenlesbar gemacht werden. Neben vorhandenen, strukturierten Daten aus verschiedenen Datenbeständen (BVL Pflanzenschutzmittel, AGROVOC, PS Info) sollen auch neue, semistrukturierte Datensätze und Informationen aus Textkorpora eingepflegt werden. Dazu werden relevante Texte mit Hilfe von Methoden des Natural Language Processing nach bestimmten Klassen (Kulturen, Schädlinge, u.a.) durchsucht und Annotationen in den Knowledge Graphen integriert. Begriffe sollen dabei möglichst automatisch zu anderen Begriffen und bereits vorhandenen Daten in Relation gesetzt werden
  • Konferenzbeitrag
    Identifiers in e-Science platforms for the ecological sciences
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2012, 2012) Nadrowski, Karin; Seifarth, Daniel; Ratcliffe, Sophia; Wirth, Christian; Maicher, Lutz
    In the emerging Web of Data, publishing stable and unique identifiers promises great potential in using the web as common platform to discover and enrich data in the ecologic sciences. With our collaborative e-Science platform “BEFdata”, we generated and published unique identifiers for the data repository of the Biodiversity – Ecosystem Functioning Research Unit of the German Research Foundation (BEF-China; DFG: FOR 891). We linked part of the identifiers to two external data providers, thus creating a virtual common platform including several ecological repositories. We used the Global Biodiversity Facility (GBIF) as well the International Plant Name Index (IPNI) to enrich the data from our own field observations. We conclude in discussing other potential providers for identifiers for the ecological research domain. We demonstrate the ease of making use of existing decentralized and unsupervised identifiers for a data repository, which opens new avenues to collaborative data discovery for learning, teaching, and research in ecology.