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Erweiterte Visuelle Benutzerschnittstellen für Big-Data-Analysen

dc.contributor.authorBornschlegl, Marco
dc.contributor.editorHölldobler, Steffen
dc.date.accessioned2022-01-24T12:37:20Z
dc.date.available2022-01-24T12:37:20Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractBenutzerfreundliche Schnittstellen, die sich sowohl durch intuitive Bedienung als auch durch ein leichtes Erlernen charakterisieren, bieten den Anwendern von Big-Data-Analysis Software oftmals nur allgemeine Informationen sowie eine geringe Interaktionsmöglichkeit. Im Gegensatz dazu und insbesondere in Situationen, in denen Anwender mehr Kontrolle über unterschiedliche Aspekte der Software benötigen, bieten End-User-Empowered-Schnittstellen spezialisierte Interaktionsmöglichkeiten, die eine gröđere Benutzungsvielfalt erlauben. Speziell in Big-Data-Analysis-Anwendungen ist es jedoch wichtig, den Anwendern eine Kontext-sensitive Benutzungsschnittstelle zur Verfügung zu stellen, deren Verhalten sich anhand der unterschiedlichen Anwender sowie deren individueller Anwendungsszenarien anpasst. Um diese Forschungsdiskrepanz in Bezug auf Kontext-Sensitivität sowie Informationsvisualisierung bei Big-Data-Analysis-Anwendungsszenarien zu schlieđen, wurde mit IVIS4BigData ein theoretisches Referenzmodell entwickelt, welches als modernes und innovatives Rahmenwerk für verteilte Big-Data-Analysis-Anwendungsszenarien dient.de
dc.identifier.isbn978-3-88579-775-3
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38021
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofAusgezeichnete Informatikdissertationen 2019
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume D-20
dc.titleErweiterte Visuelle Benutzerschnittstellen für Big-Data-Analysende
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage58
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage49
gi.conference.date17.-20. Mai 2020
gi.conference.locationSchoss Dagstuhl, Deutschland

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