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Auflistung nach Schlagwort "Datenmanagementsysteme"

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  • Konferenzbeitrag
    Datenmanagementsysteme und Datenschutz im Hinblick auf die Antibiotika-Datenbank und die Datenvernetzung in tierärztlichen Schweinepraxen in NRW
    (38. GIL-Jahrestagung, Digitale Marktplätze und Plattformen, 2018) Fiege, Franziska; Kalweit, Marina; Wildtraut, Christiane; Mergenthaler, Marcus
    Der Strukturwandel in der Landwirtschaft bedingt eine Veränderung der tierärztlichen Dienstleistungen. Vor dem Hintergrund der 16. AMG-Novelle gewinnt die Datenübermittlung durch Tierärzte an Bedeutung. Wenig bekannt ist bisher wie Tierärzte die zunehmende Datenvernetzung umsetzen und dabei den Datenschutz bewerten. Ziel der vorliegenden Studie ist es, die Arbeitsweise von Tierärzten in der Schweinepraxis im Hinblick auf den Einsatz von Datenmanagementsystemen, die Bedeutung der Datenvernetzung und des Datenschutzes zu untersuchen. Im Rahmen einer empirischen Untersuchung wurden mithilfe einer teilstanardisierten, persönlichen Befragung bei 28 Tierärzten in NRW Daten zum Einsatz von Datenmanagementsystemen erhoben. Die Ergebnisse zeigen, dass die befragten Tierärzte das aktuelle Niveau an Datenschutz als ausreichend einstufen und keine tiefergehenden Datenzugriffsrechte wünschen. Der Konflikt zwischen Datennutzung und -schutz ist häufig jedoch eine Barriere für eine produktionsübergreifende Vernetzung betriebsspezifischer Daten. Aus der Untersuchung lassen sich vielfältige Empfehlungen zur Gestaltung von Datenmanagementsystemen ableiten, wie zum Beispiel die Entwicklung von vertrauenswürdigen Datenschutzmechanismen.
  • Zeitschriftenartikel
    Hauptspeicherdatenbanken für Unternehmensanwendungen
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 10, No. 3, 2010) Krueger, Jens; Grund, Martin; Tinnefeld, Christian; Eckart, Benjamin; Zeier, Alexander; Plattner, Hasso
    Unternehmensanwendungen werden traditionell in OLTP (Online Transactional Processing) und OLAP (Online Analytical Processing) unterteilt. Während sich viele Forschungsaktivitäten der letzten Jahre auf die Optimierung dieser Trennung fokussieren, haben – im Speziellen während des letztes Jahrzehnts – sich sowohl Datenbanken als auch Hardware weiterentwickelt. Einerseits gibt es Datenmanagementsysteme, die Daten spaltenorientiert organisieren und dabei ideal das Anforderungsprofil analytischer Anfragen abdecken. Andererseits steht Anwendungen heute wesentlich mehr Hauptspeicher zur Verfügung, der in Kombination mit der ebenfalls wesentlich gesteigerten Rechenleistung es erlaubt, komplette Datenbanken von Unternehmen komprimiert im Speicher vorzuhalten. Beide Entwicklungen ermöglichen die Bearbeitung komplexer analytischer Anfragen in Sekundenbruchteilen und ermöglichen so komplett neue Geschäftsprozesse und -applikationen. Folglich stellt sich die Frage, ob die künstlich eingeführte Trennung von OLTP und OLAP aufgehoben werden kann und sämtliche Anfragen auf einem vereinten Datenbestand arbeiten können. Dieser Artikel betrachtet hierfür die Charakteristiken der Datenverarbeitung in Unternehmensanwendungen und zeigt wie ausgesuchte Technologien die Datenverarbeitung optimieren können. Ein weiterer Trend ist die Verwendung von Cloud Computing und somit die Auslagerung des Rechenzentrums zur Kostenoptimierung. Damit einher gehen Anforderungen an das Datenmanagement hinsichtlich dynamischer Erweiterung und Skalierung um dem Konzept des Cloud Computings gerecht zu werden. Die Eigenschaften spaltenorientierter Hauptspeicherdatenbanken bieten hier Vorteile, auch in Bezug auf die effektivere Auslastung der zur Verfügung stehenden Hardwareressourcen.Ein wichtiger Aspekt ist, dass alle Anfragen in einer definierten Reaktionszeit erfolgen auch wenn die Last stark schwanken kann. Erfahrungsgemäß steigt insbesondere am Ende eines Quartals die Belastung der vorhandenen Datenbanksysteme. Um hierfür immer genau die richtige Hardwareressourcen zur Verfügung zu haben, eignet sich Cloud Computing. Aus der gewünschten Elastizität ergeben sich Anforderungen an das Datenmanagement, die im Artikel betrachtet werden.