@phdthesis{Frisch2015,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Martin Frisch},
  title     = {Erweiterung eines Data Warehouse mit Big-Data-Quellen am Beispiel Twitter},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-7158},
  year      = {2015},
  abstract  = {Im Zusammenhang mit dem Begriff Big Data k{\"o}nnen nicht nur immer gr{\"o}{\"s}ere Datenmengen verarbeitet werden, sondern auch neue Arten von Datenquellen genutzt werden. Insbesondere Web 2.0-Inhalte bieten dabei vielf{\"a}ltige Potenziale. So k{\"o}nnen beispielsweise mit Hilfe einer Sentiment-Analyse Meinungen und Stimmungen zu Produkten und Unternehmen in sozialen Netzwerken beobachtet werden. Diese Infor-mationen sind f{\"u}r sich gesehen bereits wertvoll f{\"u}r viele Unternehmen. Jedoch ist eine effiziente Analyse und Auswertung der Informationen nur in Kombination mit weiteren Unternehmensdaten m{\"o}glich, die typischerweise in einem Data Warehouse liegen. Diese Arbeit diskutiert die Unter-schiede, M{\"o}glichkeiten und Herausforde-rungen diese Kombination zu realisieren. Veranschaulicht wird dies durch einen Show-Case, der eine Ende-zu-Ende-Umsetzung am Beispiel der Fernsehsendung Tatort zeigt. Dabei werden Zuschauerkommentare aus Twitter extrahiert, mit einer Sentiment-Analyse bewertet und schlie{\"s}lich in einem Data Warehouse ausgewertet. Dabei k{\"o}nnen klassische BI-Kennzahlen, wie beispiels- weise Einschaltquoten, Folgen pro Ermittler etc. den Ergebnissen der Sentiment-Analyse gegen{\"u}bergestellt werden.},
  language  = {de}
}