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Ziel dieser Arbeit ist es das nötige Wissen zur Sicherstellung einer korrekten Datenhistorie in einem Business Intelligence System zu liefern. Dabei wird vor allem auf das Phänomen von sich langsam verändernden Dimensionen (Slowly Changing Dimensions) eingegangen, das eine Optimierung der Datenhistorie darstellt. Der in der Wirtschaft nicht ganz eindeutige Begriff "Business Intelligence" wird nach [Kemper et al., 2006] als integrierter, unternehmensspezifischer IT-Gesamtansatz zur betrieblichen Entscheidungsunterstützung definiert. Dazu zählen im Einzelnen der ETL-Prozess, das Data Warehousing und das Online Analytic Processing. Weiterhin zählen dazu noch das Data Mining, das Reporting und die Präsentation (Dashboard und Portale). In Datenbanksysteme gibt es die Möglichkeit Slowly Changing Dimensions gezielt zu speichern. Dies geschieht im ETL-Prozess. Bevor die Daten in die Zieldatenbank geladen werden, werden sie speziell transformiert. Type 1 SCD stellt den einfach Fall des Updates dar. Der alte Wert wird lediglich mit dem neuen Wert überschrieben. Somit wird nur der aktuelle Stand eines DWH dargestellt. Type 3 SCD wird dagegen am seltensten verwendet. Hierbei wird eine weitere Spalte hinzugefügt, die den neuen Zustand anzeigt. In der alten spalte bleibt stets der originale Zustand gespeichert. Im Gegensatz zu Type 2 SCD kann hier nur der originale und der aktuelle Zustand angezeigt werden. Zwischenstände sind nicht möglich Diese Technik wird am seltensten verwendet ([Kimball et al., 2000]). Bei Type 2 SCD wird eine Historisierung durchgeführt. Dazu wird der alte Datensatz kopiert und mit der Änderung eingefügt. Zur eindeutigen Identifikation wird ein Ersatzschlüssel eingefügt. Der alte Schlüssel bleibt den Datensätzen als Attribut erhalten. Außerdem erhalten der alte und der neue Datensatz ein Start und Endedatum. So können beliebig viele Zustände über die Zeit gespeichert werden. Type 2 SDC ist die am häufigsten verwendete Methode. Weiterhin können zur Historisierung von Slowly Changing Dimensions Mischformen bzw. Erweiterungen dieser drei Arten verwendet werden.
Die Verwendung von Multi-Agenten-Systemen in Verbindung mit Agenten-orientiertem Software Engineering stellt mittlerweile einen ausgereiften Ansatz zur Modellierung komplexer Systeme dar. Allerdings finden Multi-Agenten-Systeme im weiteren Feld der Softwareentwicklung bisher nur schwachen Anklang. Im Kontrast dazu erregt die Anerkennung des interdisziplinären Feldes der sozialwissenschaftlichen Simulation über akademische Grenzen hinaus zunehmend die Aufmerksamkeit des 'Mainstream' der Agentenforscher. Dies nimmt sich diese Arbeit zum Anlass, die Verwendung von Multi-Agenten-Systemen im weiteren Feld der Software-Entwicklung voranzutreiben und gleichzeitig die unterschiedlichen Schwerpunkte von sozialwissenschaftlicher Simulation und Multi-Agenten-Systemen zu analysieren. Im Zuge dessen bietet sich die Reimplementierung des effizienzorientierten Micro-Agenten-Konzepts, welches den Kern der Otago Agent Platform (OPAL) bildet, an. Ergebnis ist eine eigenständige Micro-Agenten-Plattform, µ², die zahlreiche konzeptionelle wie technische Innovationen bietet. Dazu gehören die Integration der funktional orientierten Programmiersprache Clojure sowie die Implementation asynchroner Nachrichtenübermittlung. Als weiterer Aspekt wird die zunehmend populäre mobile Anwendungsplattform Android berücksichtigt. Über die reine Portierung der Agentenplattform hinaus weist Android Merkmale von Multi-Agenten-Systemen auf. Die Verbindung der Kommunikationsmechanismen von Android und Micro-Agenten-Plattform erweitert das Funktionsspektrum auf beiden Seiten: Micro-Agenten können unmittelbar auf beliebige Android-Funktionalität zugreifen, während Android die Micro-Agenten-Plattform als netzwerkweite Kommunikationsmiddleware verwenden kann. Potentiale dieser symbiotischen Beziehung erstrecken sich darüber hinaus in die Bereiche der Entwicklung 'intelligenter' mobiler Anwendungen sowie Robotik. Weiteres Ziel der Arbeit ist die Bereitstellung von Erweiterungen der Plattform, die eine Verwendung im Kontext sozialwissenschaftlicher Simulation ermöglichen. Das aus Softwareentwicklungssicht schwache, jedoch aus Simulationssicht relativ mächtige Micro-Agenten-Konzept zeigt seine Qualitäten im Kontext kommunikationsintensiver Szenarien. Um dies zu realisieren, wird ein Simulationszenario basierend auf Hofstede's Cultural Dimensions konstruiert, welches die Gruppenbildung interkultureller Individuen simuliert. Neben dem Nachweis der Anwendbarkeit der Plattform für Simulationsszenarien zeigen sich interessante Muster in und außerhalb der gebildeten Gruppen. Insgesamt zeigt diese explorative Arbeit ein breites Potential zur Verwendung von Agenten- respektive Micro-Agenten-Prinzipien auf. Dies reicht von Agentenorientierter Modellierung bis zum Potential, die Konvergenz mobiler und stationärer Anwendungen voranzutreiben. Darüber hinaus bieten sich weitere Verbesserungspotentiale am Micro-Agenten-Konzept sowie der Plattform selbst, ebenso wie eine intensivere Untersuchung der direkten Interaktion von Micro-Agenten mit mobilen Umgebungen an. Unabhängig davon bietet das entwickelte Simulationsmodell einen Ansatz für die Verwendung kultureller Aspekte im Kontext intelligenter Agenten.
Normen entstehen in jeder Gemeinschaft. Sie sind in der Lage, abseits von Gesetzbüchern und Vertragswerken, für ein rücksichtsvolles Zusammenleben zu sorgen. Dabei haben sie die Fähigkeit zur Anpassung und sind das Durchgangsprodukt eines sich ewig erneuernden Widerstreits zwischen erfahrungsbasierten Erwartungen, die das Handeln bestimmen und Rückmeldungen der Außenwelt, die zu neuen Erfahrungen werden. Gesetzestexte dagegen, die ursprünglich den Versuch darstellten, solche Normen mit der weitesten Verbreitung, festzuhalten und somit das Leben des Einzelnen zu vereinfachen, besitzen durch ihre Statik eine viel geringere Rückkopplung; werden darüber hinaus, sobald der Urzusammenhang mit Normen weitgehend vergessen ist, zum Spielball von Machtinteressen und entfremden sich so vom Normempfinden des Einzelmenschen. Für Normen gilt das "Panta rhei", welches voraussetzt, daß lebendige Einzelwesen ihre Träger sind. Der Versuch die Norm abzutrennen, bspw. durch Niederschrift muss also immer ein Versuch bleiben, der höchstens angenähert zum Erfolg führt. Nicht zuletzt wegen der Unschärfe die dadurch entsteht, daß obwohl wir von einer Norm sprechen, in jedem Einzelnen dem sie bekannt ist, doch wieder eine Abwandlung der generellen Norm existiert und bei ihm, auch nur auf den Zeitpunkt der Erhebung beschränkt, existiert. Somit ist die Simulation von Normentwicklung sicherlich eine schwierige Aufgabe, die allerdings bei Erfolg wichtige Aufschlüsse über das Menschenwesen in der Gesellschaft bringen kann. Wenn das Verständnis über Selbstregulierung dadurch verbessert werden kann, besteht die Hoffnung einen Impuls dafür zu geben, Selbstregulierung auch häufiger den Vortritt vor Regulierung zu lassen. Die Aufgabe, Normentwicklung zu simulieren, stellt sich das EMIL Projekt: "The main technological aim of the project is to construct a simulator for exploring and experimenting norm-innovation. The forecasted impact of the project is to contribute to the regulation of ecommunities by handing out a simulator for the emergence of new norms in complex social systems."1 "While the simulator will be designed as a general-purpose tool, some specific study cases will be selected as so to provide the necessary grounding parameters. Eine agentenbasierte Simulation, die für jeden Agenten über ein komplexes Gedächtnis von bereits gehaltenen Normen verfügt und Lernalgorithmen, die nach Interaktion einen Normenwandel einleiten, sollen das Ziel erreichbar machen. Die vorliegende Arbeit ist eine der ersten Implementationen mit EMIL und soll Impulse für eine Verbesserung der Simulationssoftware geben. Das hier vorgestellte Szenario basiert auf dem Verhalten von Mikrofinanzgruppen.