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Neueste Veröffentlichungen
- ZeitschriftenartikelVorschau(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009) Lassnig, Markus; Reich, Siegfried; Hengartner, Urs; Meier, Andreas; Hildebrand, Knut; Meinhardt, Stefan; Hofmann, Josephine; Gómez, Jorge Marx; Strahringer, Susanne; Teuteberg, Frank; Fröschle, Hans-Peter; Reinheimer, Stefan; Rehrl, Karl
- ZeitschriftenartikelWeb + Data Mining = Web Mining(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009) Stoffel, KilianDieser Beitrag gibt eine kurze Beschreibung, was unter dem Begriff Web Mining zu verstehen ist und wie Webdaten mit gängigen Data-Mining-Techniken kombiniert werden können, um das Web besser als Informationsquelle nutzbar zu machen. Des Weiteren wird ein Überblick über die gängigen Hauptachsen gegeben, entlang derer die meisten aktuellen Entwicklungen stattfinden. Diese Ausführungen werden mit einem Ausblick auf mögliche zukünftige Entwicklungen abgeschlossen, die vor allem durch die neusten Trends in der Benutzung des World Wide Web vorgezeichnet sind.
- ZeitschriftenartikelCartoon(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009)
- ZeitschriftenartikelBusiness Activity Monitoring mit Stream Mining am Fallbeispiel TeamBank AG(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009) Heinz, Christoph; Greiner, TorstenGeschäftsprozesse in ihrer Gesamtheit setzen die Geschäftsstrategie eines Unternehmens sicher, richtig und wirtschaftlich um. IT-Systeme unterstützen und optimieren dabei die Durchführung der Geschäftsprozesse. Es wird am Beispiel der browserbasierten easyCredit-Anwendung der TeamBank AG (Ratenkredit mit Online-Sofortzusage per Internet für Endkunden und verbundene Partnerbanken) eine echtzeitfähige, betriebswirtschaftlich orientierte Geschäftprozessüberwachung, auch Business Activity Monitoring (BAM) genannt, vorgestellt. Diese basiert zum einen auf Durchfluss-Kennzahlen und zum anderen auf aussagekräftigen statistischen Modellen, deren Berechnung in Echtzeit auf dem neuen Konzept des Complex Event Processing (CEP) beruht.
- ZeitschriftenartikelTechnologieentwicklung: Theoretische und praktische Unterstützung mit Data Mining(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009) Bügel, Ulrich; Knaf, Hagen; Laufs, UweDurch den zunehmenden globalen Wettbewerb kommt der Entwicklung neuer Technologien und deren Einsatz in innovativen Produkten immer gröβere Bedeutung zu. Zur Unterstützung der Technologieentwicklung wird in der Innovationsforschung häufig der Ansatz verfolgt, Begleitprozesse zu systematisieren und zu optimieren. Aufgrund der damit verbundenen Wissensintensität kann dies jedoch nicht zielführend ohne IT-Unterstützung erfolgen. In einem Präsidialprojekt der Fraunhofer-Gesellschaft wurde hierzu der Ansatz der Nutzung mathematischer Verfahren sowie moderner IT-Technologien verfolgt. Zur Datenbeschaffung und - aufbereitung liegt der Fokus insbesondere auf Verfahren zur Verarbeitung von Texten in natürlicher Sprache, dem Einsatz statistischer Methoden des Data und Text Mining zur automatischen Klassifikation und zum Clustering von Dokumenten sowie der Extraktion formalen Wissens aus unterschiedlichsten Quellen und dessen Repräsentation auf Basis von Ontologien mit Methoden aus dem Bereich des Semantic Web. Diese Verfahren erlauben die praktische Realisierung von Indikatoren für die quantitative Beschreibung der Technologieentwicklung und ermöglichen den Einsatz von Vergleichsmethoden zur Entscheidungsunterstützung. Der integrierte Unterstützungsansatz wird detailliert beschrieben und anhand eines Technologieentwicklungsszenarios veranschaulicht.
- ZeitschriftenartikelEditorial(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009) Knoll, Matthias; Meier, Andreas
- ZeitschriftenartikelOpinion Mining im Web 2.0 — Konzept und Fallbeispiel(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009) Kaiser, CarolinDas Internet wandelt sich zunehmend von einer statischen zu einer interaktiven Plattform. Kundendiskussionen im Web 2.0 stellen für Unternehmen eine reichhaltige Informationsquelle dar. Eine manuelle Analyse des Web 2.0 ist jedoch zeitaufwendig. In diesem Beitrag wird ein Opinion-Mining-Konzept vorgestellt, das durch den Einsatz von Text Mining eine automatisierte Extraktion, Aggregation und Analyse von Kundenmeinungen zu Produkten erlaubt. Somit können Stärken und Schwächen von Produkten erkannt und Ansatzpunkte für die Produktgestaltung und Verkaufsförderung gewonnen werden. Anwendung und Nutzen des Konzeptes werden an einem Fallbeispiel der Automobilbranche aufgezeigt.
- ZeitschriftenartikelWebarchivierung und Web Archive Mining: Notwendigkeit, Probleme und Lösungsansätze(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009) Rauber, Andreas; Kaiser, MaxIn den letzten Jahren haben Bibliotheken und Archive zunehmend die Aufgabe übernommen, neben konventionellen Publikationen auch Inhalte aus dem World Wide Web zu sammeln, um so diesen wertvollen Teil unseres kulturellen Erbes zu bewahren und wichtige Informationen langfristig verfügbar zu halten. Diese massiven Datensammlungen bieten faszinierende Möglichkeiten, rasch Zugriff auf wichtige Informationen zu bekommen, die im Live-Web bereits verloren gegangen sind. Sie sind eine unentbehrliche Quelle für Wissenschaftler, die in der Zukunft die gesellschaftliche und technologische Entwicklung unserer Zeit nachvollziehen wollen.Auf der anderen Seite stellt eine derartige Datensammlung aber einen völlig neuen Datenbestand dar, der nicht nur rechtliche, sondern auch zahlreiche ethische Fragen betreffend seine Nutzung aufwirft. Diese werden in dem Ausmaβ zunehmen, in dem die technischen Möglichkeiten zur automatischen Analyse und Interpretation dieser Daten leistungsfähiger werden. Da sich die meisten Webarchivierungsinitiativen dieser Problematik bewusst sind, bleibt die Nutzung der Daten derzeit meist stark eingeschränkt, oder es wird eine Art von »Opt-Out«-Möglichkeit vorgesehen, wodurch Webseiteninhaber die Auf nahme ihrer Seiten in ein Webarchiv ausschlieβen können. Mit beiden Ansätzen können Webarchive ihr volles Nutzungspotenzial nicht ausschöpfen.Dieser Artikel beschreibt einleitend kurz die Technologien, die zur Sammlung von Webinhalten zu Archivierungszwecken verwendet werden. Er hinterfragt Annahmen, die die freie Verfügbarkeit der Daten und unterschiedliche Nutzungsarten betreffen. Darauf aufbauend identifiziert er eine Reihe von offenen Fragen, deren Lösung einen breiteren Zugriff und bessere Nutzung von Webarchiven erlauben könnte.
- ZeitschriftenartikelBücher(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009) Knoll, Matthias; Zumstein, Darius
- ZeitschriftenartikelDatennavigation bei Nordsee und Telmex(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 46, No. 4, 2009) Bissantz, Nicolas; Rössel, Marc; Zimmermann, Roland; Köhnken, AxelIn den 16 Jahren, die wir uns mit Data Mining beschäftigen, zeigte sich in Betrieben verschiedener Gröβe und verschiedener Wirtschaftszweige und Branchen, dass die Analysequalität heuristischer Algorithmen der von komplexeren statistischen Methoden ebenbürtig ist. Zudem ist der Anwender in der Lage, das Zustandekommen des Resultats unmittelbar nachzuvollziehen. Wir stellen drei heuristische Data-Mining-Verfahren vor und zeigen anhand zweier Praxisbeispiele auf, wie Anwender von den Ergebnissen profitieren. Einen Schwerpunkt stellt ein teilautomatisches Navigationsverfahren dar. Der Algorithmus liefert in einer mehrdimensionalen Top-down-Analyse den Pfad zu den Verursachern, die die beste Erklärung zu einem untersuchten Analysewert liefern. Das Verfahren ist in mehreren Varianten in dem Business-Intelligence-(BI-)Produkt »Bissantz DeltaMaster« integriert und seit Jahren bei vielen Kunden im Routineeinsatz. Es liefert robuste Ergebnisse, die groβe Akzeptanz bei Fachanwendern finden. So verwendet z.B. die Nordsee GmbH die Top-down-Analyse, um sich täglich automatisch Leistungsabweichungen in ihren Filialen erklären zu lassen und ihren Filialverantwortlichen fundierte Ansatzpunkte für das Leistungsmanagement zu bieten. In einem weiteren Praxisbeispiel zeigen wir, wie die mexikanische Telefongesellschaft Telmex mithilfe eines heuristischen Data-Mining-Verfahrens die Konversionsraten bei Marketingaktivitäten deutlich erhöht und damit einen messbaren monetären Zusatznutzen erzeugt.