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Anfrage-getriebener Wissenstransfer zur Unterstützung von Datenanalysten

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dc.contributor.authorWahl, Andreas M.
dc.contributor.authorEndler, Gregor
dc.contributor.authorSchwab, Peter K.
dc.contributor.authorHerbst, Sebastian
dc.contributor.authorLenz, Richard
dc.contributor.editorMitschang, Bernhard
dc.contributor.editorNicklas, Daniela
dc.contributor.editorLeymann, Frank
dc.contributor.editorSchöning, Harald
dc.contributor.editorHerschel, Melanie
dc.contributor.editorTeubner, Jens
dc.contributor.editorHärder, Theo
dc.contributor.editorKopp, Oliver
dc.contributor.editorWieland, Matthias
dc.date.accessioned2017-06-20T20:24:27Z
dc.date.available2017-06-20T20:24:27Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractIn größeren Organisationen arbeiten verschiedene Gruppen von Datenanalysten mit unterschiedlichen Datenquellen, um analytische Fragestellungen zu beantworten. Das Formulieren effektiver analytischer Anfragen setzt voraus, dass die Datenanalysten profundes Wissen über die Existenz, Semantik und Verwendungskontexte relevanter Datenquellen besitzen. Derartiges Wissen wird informell innerhalb einzelner Gruppen von Datenanalysten geteilt, jedoch meist nicht in formalisierter Form für andere verfügbar gemacht. Mögliche Synergien bleiben somit ungenutzt. Wir stellen einen neuartigen Ansatz vor, der existierende Datenmanagementsysteme mit zusätzlichen Fähigkeiten für diesen Wissenstransfer erweitert. Unser Ansatz fördert die Kollaboration zwischen Datenanalysten, ohne dabei etablierte Analyseprozesse zu stören. Im Gegensatz zu bisherigen Forschungsansätzen werden die Analysten beim Transfer des in analytischen Anfragen enthaltenen Wissens unterstützt. Relevantes Wissen wird aus dem Anfrageprotokoll extrahiert, um das Auffinden von Datenquellen und die inkrementelle Datenintegration zu erleichtern. Extrahiertes Wissen wird formalisiert und zum Anfragezeitpunkt bereitgestellt.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-659-6
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofDatenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017)
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-265
dc.subjectDatenintegration
dc.subjectKollaboration
dc.subjectAnfrageverarbeitung
dc.titleAnfrage-getriebener Wissenstransfer zur Unterstützung von Datenanalystende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage174
gi.citation.startPage165
gi.conference.date6.-10. März 2017
gi.conference.locationStuttgart
gi.conference.sessiontitleData Integration

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