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Auflistung nach Schlagwort "Unstructured Data"

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  • Konferenzbeitrag
    BERD Academy: Data Science Kompetenzen für Forschende in Business, Economics and Related Sciences
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Herklotz, Markus; Weber, Wiebke
    Mit der BERD Academy wird seit 2022 ein auf die speziellen Charakteristika von (unstruk- turierten) wirtschafts- und sozialwissenschaften Daten abgestimmtes Trainingsprogramm entwickelt. Da insbesondere neuere Datenquellen und deren Methoden noch nicht immer Teil der unversitären Curricula sind, spricht das Programm vor allem Forschende und Nachwuchswissenschaftler*innen an, die ihr Kompetenzportfolio damit erweitern möchten. Dadurch soll die BERD Academy die wissenschaftlich fundierte Anwendung von Data Science Methoden in den entsprechenden Disziplinen stärken. Das auf die geringen Zeitressourcen von Forschenden ausgerichtete, flexible Angebot rangiert von kleineren Einheiten wie Coffee Lectures bis hin zu mehrwöchigen Flipped Classroom Kursen.
  • Textdokument
    Describing Behavior Sequences of Fattening Pigs Using Process Mining
    (EMISA 2024, 2024) Lepsien, Arvid; Melfsen, Andreas; Bosselmann, Jan; Koschmider, Agnes; Hartung, Eberhard
    Process mining is a well-established technique for gaining insights into event data. It allows significant insights into event data in terms of identifying process anomalies, giving hints between as-is and to-be process states or making predictions based on data. Although process mining has been successfully applied in many application domains like healthcare, finance, and manufacturing, additional domains might also benefit from process mining like life and natural sciences. However, these domains mainly do not rely on structured business data that is expected as input for process mining algorithms. Rather, data from these domains first has to be efficiently pre-processed. This paper suggests process mining as an approach to identify behavioral patterns of fattening pigs from video data. The goal of this approach is to demonstrate that process mining might be a valuable tool for understanding the behavior of pigs by considering and analyzing their behavior sequences. Furthermore, additional insights can be gained in terms of temporal and spatial analysis about the division of the pig pen in functional areas. In this way, new implications might be found about pig behavior compared to existing state-of-the art approaches in the field.
  • Zeitschriftenartikel
    Nutzung von unterschiedlich strukturierten Daten zur Fehleranalyse in Produktionsbetrieben: Eine prototypische Beispielimplementierung
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 61, No. 5, 2024) Möhring, Michael; Keller, Barbara
    Der Einsatz von Daten mit unterschiedlicher Struktur zur Fehleranalyse in der Produktion ist eine große Herausforderung für Industrieunternehmen. Dieser Artikel zeigt einen prototypischen Lösungsweg auf, wie die Integration von unterschiedlich strukturierten Daten zur Fehleranalyse gelingen kann. Anhand eines Fallbeispiels wird ein Prototyp konzipiert und umgesetzt, der verschiedene Verfahren zur Analyse von Daten unterschiedlicher Struktur kombiniert und die spezifischen Anforderungen in der datengetriebenen Produktionsfehleranalyse adressieren kann. Das Ergebnis zeigt eine innovative Möglichkeit zur datengetriebenen Fehleranalyse für die Produktion, in der unterschiedlich strukturierte Daten eingesetzt und verschiedene Analyseverfahren miteinander nutzendstiftend verbunden sind. Die Evaluation durch Experten zeigt ferner, dass der vorgeschlagene prototypische Lösungsweg für den Einsatz in der Praxis geeignet ist und einen Mehrwert für Unternehmen stiften kann. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen werden Implikationen benannt, Limitationen aufgezeigt und zukünftiger Forschungsbedarf abgeleitet. The integration of data with varying structures for error analysis in production poses a significant challenge for production enterprises. This article presents a prototype solution for successfully integrating differently structured data for error analysis. A sample case is used to design and implement a prototype that combines various methods for analysing data with different structures, addressing the specific requirements of a data-driven production error analysis. The results demonstrate an innovative approach to implement data-driven error analysis in production. This approach combines differently structured data and analysis methods in a beneficial way. Experts evaluated the proposed prototype solution and found it suitable for practical use, creating added value for enterprises. Based on these findings, implications were identified, limitations were described, and future research needs were derived.
  • Konferenzbeitrag
    Process Mining for Unstructured Data: Challenges and Research Directions
    (Modellierung 2024, 2024) Koschmider, Agnes; Aleknonytė-Resch, Milda; Fonger, Frederik; Imenkamp, Christian; Lepsien, Arvid; Apaydin, Kaan; Janssen, Dominik; Langhammer, Dominic; Ziolkowski, Tobias; Zisgen, Yorck
    The application of process mining for unstructured data might significantly elevate novel insights into disciplines where unstructured data is a common data format. To efficiently analyze unstructured data by process mining and to convey confidence into the analysis result, requires bridging multiple challenges. The purpose of this paper is to discuss these challenges, present initial solutions and describe future research directions. We hope that this article lays the foundations for future collaboration on this topic.
  • Zeitschriftenartikel
    Searching-Tool für Compliance
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 5, 2019) Hengartner, Urs
    Text ist immer noch die vorherrschende Kommunikationsform der heutigen Geschäftswelt. Techniken des Textverstehens erschliessen vielfältiges Wissen zur Verbesserung der Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen. In der letzten Zeit haben das automatische Textverstehen und die Extraktion von Semantik bedeutende Fortschritte gemacht. Der Vorteil der Nutzung eines Textanalysesystems für die Überprüfung der Regelkonformität in der Finanzbranche, ist angesichts des Wachstums der Online-Informationen wichtiger denn je. Es ist eine Herausforderung, aktuelle Informationen über Kunden, Unternehmen und Lieferanten zu verfolgen und zu interpretieren. Bei fehlerhaftem Verhalten sind die Auswirkungen auf ein Unternehmen unter Umständen drastisch. Zum Beispiel sind Kundeneröffnungen wegen verordneten Abklärungen für Finanzinstitute oft komplex und kostenintensiv. Um zum Beispiel Missbräuche (Geldwäsche) aufzudecken müssen grosse Mengen an textueller Daten interpretiert werden. Vorgestellt wird ein Anwendungsfall aus der Praxis mit dem Analysewerkzeug Person-Check und den dabei angewandten Textanalysen. Person-Check ermöglicht deutlich effizientere Abklärungen in Compliance-Prüfprozessen unter Berücksichtigung internationaler, lokaler und firmeninternen Richtlinien. Text is still the predominant form of communication in today’s business world. Techniques of text comprehension open up a wide range of knowledge for improving communication between people and machines. Recently, automatic text comprehension and the extraction of semantics have made significant progress. The advantage of using a text analysis system to verify compliance in the financial industry is more important than ever given the growths of online information. It is a challenge to track and interpret current information about customers, companies and suppliers. If an organization behaves incorrectly, the impact can be very drastic. For example, customer openings today are often complex and costly for financial institutions due to mandated clarifications. In order to detect abuses (money laundering), large amounts of textual data must be interpreted. A case study from practice with the textual analysis tool Person-Check and the applied text analytics, will be presented. Person-Check enables significantly more efficient clarifications in compliance audit processes, taking into account international, local and internal company guidelines.