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dc.contributor.authorWeiß, Jan-Patrick
dc.contributor.authorRauch, Jens
dc.contributor.authorHüsers, Jens
dc.contributor.authorLiebe, Jan-David
dc.contributor.authorTeuteberg, Frank
dc.contributor.authorHübner, Ursula
dc.contributor.editorEibl, Maximilian
dc.contributor.editorGaedke, Martin
dc.date.accessioned2017-08-28T23:47:03Z
dc.date.available2017-08-28T23:47:03Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-3-88579-669-5
dc.identifier.issn1617-5468
dc.description.abstractForschungsdatenbanken 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.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2017
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-275
dc.subjectDatenmanagement
dc.subjectDatenmodell
dc.subjectlongitudinale Daten
dc.subjectForschungsdatenbank
dc.subjectData-Vault-Modell
dc.titleEntwicklung eines Datenmodells für ein umfassendes Forschungsdatenmanagement zur flexiblen Analyse longitudinaler Datende
mci.reference.pages1357-1368
mci.conference.sessiontitleFDM2017 – Digitale Prozesse und Informationssysteme im Forschungsdatenmanagement
mci.conference.locationChemnitz
mci.conference.date25.-29. September 2017
dc.identifier.doi10.18420/in2017_136


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