004 Datenverarbeitung; Informatik
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Datenflussmodelle in der Literatur weisen oftmals einen hohen Detailgrad auf, der sich auf die auf den Modellen durchgeführten Datenflussanalysen überträgt und diese somit schwerer verständlich macht. Da ein Datenflussmodell, das von einem Großteil der Implementierungsdetails des modellierten Programms abstrahiert, potenziell leichter verständliche Datenflussanalysen erlaubt, beschäftigt sich die vorliegende Masterarbeit mit der Spezifikation und dem Aufbau eines stark abstrahierten Datenflussmodells und der Durchführung von Datenflussanalysen auf diesem Modell. Das Modell und die darauf arbeitenden Analysen wurden testgetrieben entwickelt, sodass ein breites Spektrum möglicher Datenflussszenarien abgedeckt werden konnte. Als konkrete Datenflussanalyse wurde unter anderem eine statische Sicherheitsprüfung in Form einer Erkennung unzureichender Nutzereingabenbereinigungen durchgeführt. Bisher existiert kein Datenflussmodell auf einer ähnlich hohen Abstraktionsebene. Es handelt sich daher um einen einzigartigen Lösungsentwurf, der Entwicklern die Durchführung von Datenflussanalysen erleichtert, die keine Expertise auf diesem Gebiet haben.
Online Handschrifterkennung chinesischer Schriftzeichen auf androidfähigen mobilen Endgeräten
(2014)
Um mobile Wörterbücher oder Übersetzer zu verwenden, braucht es eine Eingabe. Diese muss zuvor verarbeitet werden, um nutzbar zu sein. Für chinesische Zeichen bietet sich die Handschrift an, da die Schrift hauptsächlich aus Piktogrammen und Ideogrammen besteht.
In dieser Bachelorarbeit wird ein prototypisches Erkennungssystem auf einem mobilen Endgerät implementiert. Die Erkennung soll dabei online und somit während des Schreibens erfolgen. Dies kann dem Benutzer Zeit ersparen, indem verschiedene erkannte Vorschläge zur Laufzeit gegeben werden.
Es werden Grundlagen erläutert und ein Überblick über den aktuellen Stand der Forschung gegeben. Ein Ansatz wird ausgewählt und implementiert, der möglichst schnell ist und wenig Speicherplatz erfordert. Die Implementation wird getestet und es wird gezeigt, dass es möglich ist, eine schnelle Erkennung auf einem kleinen Gerät laufen zu lassen. Es werden Verbesserungen und Erweiterungen vorgeschlagen, sowie ein Ausblick gegeben.
Die Umsetzung einer flexiblen Integration von Informationen aus verteilten und komplexen Informationssystemen stellt Unternehmen aktuell vor große Herausforderungen. Das im Rahmen dieser Dissertation entwickelte Ontologie-basierte Informationsintegrationskonzept SoNBO (Social Network of Business Objects) adressiert diese Herausforderungen. Bei einem Ontologie-basierten Konzept werden die Daten in den zu integrierenden Quellsystemen (z. B. betriebliche Anwendungssysteme) mithilfe eines Schemas (= Ontologie) beschrieben. Die Ontologie in Verbindung mit den Daten aus den Quellsystemen ergibt dann einen (virtualisierten oder materialisierten) Knowledge Graph, welcher für den Informationszugriff verwendet wird. Durch den Einsatz eines Schemas ist dieses flexibel auf die sich ändernden Bedürfnisse des Unternehmens bezüglich einer Informationsintegration anpassbar. SoNBO unterscheidet sich von existierenden Konzepten aus dem Semantic Web (OBDA = Ontology-based Data Access, EKG = Enterprise Knowledge Graph) sowohl im Aufbau der unternehmensspezifischen Ontologie (= Social Network of Concepts) als auch im Aufbau des nutzerspezifischen Knowledge Graphen (= Social Network of Business Objects) unter der Verwendung von sozialen Prinzipien (bekannt aus Enterprise Social Software). Aufbauend auf diesem SoNBO-Konzept wird das im Rahmen dieser Dissertation entwickelte SoNBO-Framework (nach Design Science Research) zur Einführung von SoNBO in einem beliebigen Unternehmen und die aus der Evaluation (im Unternehmen KOSMOS Verlag) gewonnenen Erkenntnisse vorgestellt. Die Ergebnisse (SoNBO-Konzept und SoNBO-Framework) basieren auf der Synthese der Erkenntnisse zu Ontologie-basierter Informationsintegration aus dem Status quo in Praxis und Wissenschaft: Für den Status quo in der Praxis wird mithilfe einer Tiefenfallstudie (Ingenieurbüro Vössing) die grundlegende Idee zu SoNBO in Form einer vom Fallstudienunternehmen entwickelten und dort seit Jahren eingesetzten Individualsoftware analysiert. Für den Status quo in der Wissenschaft wird das Ergebnis einer im Rahmen der Dissertation durchgeführten strukturierten Literaturanalyse zu Ontologie-basierten Informationsintegrationsansätzen präsentiert. Diese Dissertation liefert damit einen Beitrag sowohl für die Wissenschaft (Erkenntnisgewinn im Bereich der Ontologie-basierten Informationsintegrationsansätze für die Wirtschaftsinformatik u. a. durch die Entwicklung eines evaluierten Artefaktes) als auch für die Praxis (Schaffung eines evaluierten Artefaktes).
Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Auswahl und Evaluierung von Open-Source ERPSystemen auf effiziente Anwendbarkeit in Unternehmen zum Zwecke des Aufbaus eines "ERP-Future-Labs", in welchem mittelständische Handelsunternehmen das/die installierte(n) System(e) testen können. Den Projektabschluss bildet hierbei die Installation eines lauffähigen Systems, auf welchem die vom Auftraggeber vorgegebenen Geschäftsprozesse abgewickelt werden können. Ferner sollen die Auftraggeber auf dem System geschult, eine Dokumentation der Software (Installation/Bedienung) und des Projekts erstellt werden.
Opinion Mining
(2010)
Das Opinion Mining stellt eine Methode dar, mit der Meinungen aus dem WWW gefiltert und intelligent aufbereitet werden können, um Stimmungsanalysen zu einzelnen Produkten und Dienstleistungen zu erstellen. Opionion Mining bietet den Unternehmen somit eine innovative Möglichkeit, ihre Marketingkommmunikation planbarer und wirkungsvoller zu gestalten und ein deutlich erhöhtes Maß an Involvement und Relevanz innerhalb bestimmter Zielgruppen zu erreichen. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen des Web 2.0 und relevanter Methoden der Business Intelligence erläutert. Die empirische Untersuchung bildet den Schwerpunkt der Arbeit. Auf die Entwicklung eines Vorgehensmodells folgt die praktische Anwendung dieses Modells auf ein Produkt. Die Ergebnisse werden im Review-Scan im Hinblick auf Forschung und Praxis ausgewertet und diskutiert.
Neben den theoretischen Grundkonzepten der automatisierten Fließtextanalyse, die das Fundament dieser Arbeit bilden, soll ein Überblick in den derzeitigen Forschungsstand bei der Analyse von Twitter-Nachrichten gegeben werden. Hierzu werden verschiedene Forschungsergebnisse der, derzeit verfügbaren wissenschaftlichen Literatur erläutert, miteinander verglichen und kritisch hinterfragt. Deren Ergebnisse und Vorgehensweisen sollen in unsere eigene Forschung mit eingehen, soweit sie sinnvoll erscheinen. Ziel ist es hierbei, den derzeitigen Forschungsstand möglichst gut zu nutzen.
Ein weiteres Ziel ist es, dem Leser einen Überblick über verschiedene maschinelle Datenanalysemethoden zur Erkennung von Meinungen zu geben. Dies ist notwendig, um die Bedeutung der im späteren Verlauf der Arbeit eingesetzten Analysemethoden in ihrem wissenschaftlichen Kontext besser verstehen zu können. Da diese Methoden auf verschiedene Arten durchgeführt werden können, werden verschiedene Analysemethoden vorgestellt und miteinander verglichen. Hierdurch soll die Machbarkeit der folgenden Meinungsauswertung bewiesen werden. Um eine hinreichende Genauigkeit bei der folgenden Untersuchung zu gewährleisten, wird auf ein bereits bestehendes und evaluiertes Framework zurückgegriffen. Dieses ist als API 1 verfügbar und wird daher zusätzlich behandelt. Der Kern Inhalt dieser Arbeit wird sich der Analyse von Twitternachrichten mit den Methoden des Opinion Mining widmen.
Es soll untersucht werden, ob sich Korrelationen zwischen der Meinungsausprägung von Twitternachrichten und dem Börsenkurs eines Unternehmens finden lassen. Es soll dabei die Stimmungslage der Firma Google Inc. über einen Zeitraum von einem Monat untersucht und die dadurch gefunden Erkenntnisse mit dem Börsenkurs des Unternehmens verglichen werden. Ziel ist es, die Erkenntnisse von (Sprenger & Welpe, 2010) und (Taytal & Komaragiri, 2009) auf diesem Gebiet zu überprüfen und weitere Fragestellungen zu beantworten.
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.
Thematik dieser Arbeit ist das dreidimensionale Image-Warping für diffuse und reflektierende Oberflächen. Das Warpingverfahren für den reflektierenden Fall gibt es erst seit 2014. Bei diesem neuen Algorithmus treten Artefakte auf, sobald ein Bild für einen alternativen Blickwinkel auf eine sehr unebene Fläche berechnet werden soll.
In dieser Arbeit wird der Weg von einem Raytracer, der die Eingabetexturen erzeugt, über das Warpingverfahren für beide Arten der Oberflächen, bis zur Optimierung des Reflective-Warping-Verfahrens erarbeitet. Schließlich werden die Ergebnisse der Optimierung bewertet und in den aktuellen sowie zukünftigen Stand der Technik eingeordnet.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung und Optimierung globaler Beleuchtung in dreidimensionalen Szenen. Dabei wird nicht nur die direkte Beleuchtung in Abhängigkeit einer oder mehrerer Lichtquellen, sondern auch indirekte Beleuchtung durch umliegende Objekte berücksichtigt. Schwerpunkt dieser Arbeit ist es, die Ergebnisse eines globalen Beleuchtungsverfahrens durch die Implementation unter OpenGL 4.4 zu verbessern. Dies geschieht mithilfe einer Voxelisierung der Szene. Durch eine Traversierung der entstehenden Voxel-Struktur werden zusätzliche Informationen der Szene entnommen, was zu einer realistisch wirkenden globalen Beleuchtung beiträgt.