Forschung

Vision

Die Forschungsschwerpunkte des Lehrstuhls orientieren sich an den Generalthemen Datenmanagement, Datenlogistik/Prozessunterstützung und Datenanalyse. Grundsätzlich stehen sowohl klassische Datenbankthemen wie Datenmodellierung, effizienter Datenzugriff und Konzepte zur Wahrung der Datenkonsistenz als auch weiterreichende Themenkomplexe wie Management und Optimierung von Datenqualität im Fokus.

Nachfolgend werden die Forschungsschwerpunkte genauer charakterisiert.

Datenmanagement

Datenbanksysteme ermöglichen eine effiziente Verwaltung strukturierter Daten, haben aber noch Defizite beim Umgang mit speziellen Daten wie Datenströmen, elektronischen Dokumenten oder schwach strukturierten Daten. Am Lehrstuhl wird untersucht, wie bewährte und neue Methoden des Datenmanagements effizient auf diese Daten angewendet werden können. Das Projekt CoBRA DB stellt dafür ein modulares Datenbankmanagementsystem bereit, in dem die Methoden realisiert werden können. Es erlaubt, die Datenverwaltung an spezielle Anforderungen oder ungewöhnliiche technische Rahmenbedingungen zu adaptieren.

Einen Schwerpunkt bildet der Umgang mit Datenströmen. Gegenstand der Betrachtung sind spezielle zeitbehaftete Datensätze, die Ereignisse repräsentieren, die beispielsweise in Sensornetzen in gro&szig;er Zahl generiert werden. Datenstrommanagementsysteme (DSMS) unterstützen den effizienten Umgang mit solchen Daten. Am Lehrstuhl werden Kostenmodelle für Anfragen an Datenströmen entwickelt, die zur Optimierung der Datenstromverarbeitung genutzt werden können. Insbesondere wird im Projekt DSAM (i6sdb) angestrebt, verschiedene DSMS möglichst automatisch zu verknüpfen, so dass die Stärken jedes einzelnen Systems möglichst gut zum Tragen kommen. Darüber hinaus wird untersucht, wie die Datenqualität bei Datenstromsystemen verbessert werden kann. Ein spezielles Anwendungsgebiet, in dem es ebenfalls um Datenströme und Ereignisverarbeitung geht, sind sog. MMOGs (massively multiplayer online games). Hierbei interagieren extrem viele Spieler gleichzeitig in einer gemeinsamen virtuellen Welt, deren Zustand durch die dezentrale Erzeugung von Ereignissen ständig verändert wird. Im Rahmen des Projekts i6engine wird untersucht, wie mit Hilfe von Overlay-Netzwerken die Performanz und die Skalierbarkeit solcher Systeme verbessert werden können.

Datenbanksysteme bieten bisher nur in beschränktem Umfang Konzepte zur Wahrung der Datenqualität an. Um über die Grenzen einzelner Datenbanksysteme hinaus eine hohe Datenqualität in Informationssystemen sicherstellen zu können, sind neue Methoden und Werkzeuge erforderlich, damit ein umfassendes "Datenqualitätsmanagement" in geeigneter Weise unterstützt werden kann. Im Forschungsprojekt DQ-Step werden Datenqualitätsprobleme am Beispiel des Industrieanlagenbaus analysiert sowie Methoden und Werkzeuge entwickelt, die zur nachhaltigen Optimierung der Datenqualität unter Berücksichtigung der vorhandenen Altsysteme beitragen. Dabei wird angestrebt, Datenqualitätsprobleme so früh wie möglich im Datenproduktionsprozess transparent zu machen bzw. durch geeignete Verfahren zu von vorne herein zu vermeiden.

Datenlogistik und Prozessunterstützung

Datenbanksysteme spielen auch eine gewichtige Rolle bei der Anwendungsintegration. Kern jedes Integrationsprojekts ist die Datenintegration, die einerseits die semantische Abstimmung ("Mapping") und andererseits die systemübergreifende Synchronisation betrifft. Sie bildet die Voraussetzung für die geeignete prozessorientierte Integration, bei der die Datenlogistik im Hinblick auf den Bedarf der Geschäftssprozesse optimiert wird. Zwischen Anwendungen und den von ihnen verwendeten Datenbanken müssen Daten ausgetauscht und konsistent gehalten werden. Dafür werden rechnergestützt Prozesse definiert und durchgeführt ("Workflow Management", "Prozessmanagement"), in denen Daten oft in andere anwendungsspezifische Formate umgewandelt werden müssen("Datentransfer und -konvertierung"). Dabei verursacht vor allem die semantische Integration von Datentypen und -instanzen einen hohen manuellen Bearbeitungsaufwand. Es muss also nach Methoden und Techniken zur Minimierung dieses Aufwands gesucht werden. Wesentliche Randbedingung ist dabei die Tatsache, dass die Anforderungen an betriebliche Informationssysteme einem ständiigen Wandel unterworfen sind. Die IT-Infrastruktur eines Unternehmens darf diesen Wandel nicht behindern, sondern muss das organisatorische Lernen unterstützen. Im Rahmen der Forschung zu evolutionären Informationssystemen beschäftigt sich der Lehrstuhl mit der Frage, wie Informationssysteme gestaltet werden können, um den Aufwand für die bedarfsorientierte Systemevolution zu minimieren. Wichtige Grundprinzipien zur Verbesserung der Evolutionsfähigkeit verteilter Informationssysteme sind u.A. das Prinzip des verzögerten Entwurfs, das Prinzip der Trennung von Belangen und die lose Kopplung von Komponenten.

Im Projekt ProMed ("Prozessunterstützung von adaptiv-evolutionären Informationssystemen in der Medizin") wird untersucht, wie bei institutionsübergreifenden Abläufen im Versorgungsnetz die Kommunikationspartner (Krankenhäser, niedergelassene Ärzte, Labore, Kassenärztliche Vereinigungen und Apotheken) mit Hilfe aktiver Dokumente technisch entkoppelt werden können und gleichzeitig eine flexible Prozessunterstötzung ermöglicht werden kann.

Datenanalyse

Die Anforderungen an Datenhaltungssysteme für Datenalyse (OLAP) unterscheiden sich grundlegend von den Anforderungen an operative Datenbanksysteme (OLTP). Sog. Data-Warehouse-Systeme haben sich als technische Basis für Datenanalyse etabliert. Am Lehrstuhl wird untersucht, welche besonderen Anforderungen bei der Analyse spezieller Datentypen bestehen und wie diesen Anforderungen begegnet werden kann. Darüber hinaus wird evaluiert, wie die bekannten Methoden der Datenanalyse und des Data Minings zur Optimierung der Datenqualität eingesetzt werden können. Ein aktuelles Vorhaben in diesem Schwerpunktbereich ist das Projekt Pixtract. Hierbei geht es darum, gro&szig;e Mengen von Bilddaten automatisch mit inhaltsbezogenen Metadaten zu annotieren, die durch Objekterkennungsverfahren gewonnen werden konnten.

Weitere Informationen

• Projekte
  Einige laufende und abgeschlossene interne Projekte der vergangenen Jahre
• Kooperationen
  Einige laufende und abgeschlossene Projekte mit externen Partnern (Kooperationen) in den vergangenen Jahren
• Stipendien
  Links zu verschiedenen Fördermöglichkeiten für die Forschung