TY - THES U1 - Master Thesis A1 - Frisch, Martin T1 - Erweiterung eines Data Warehouse mit Big-Data-Quellen am Beispiel Twitter N2 - Im Zusammenhang mit dem Begriff Big Data können nicht nur immer größere Datenmengen verarbeitet werden, sondern auch neue Arten von Datenquellen genutzt werden. Insbesondere Web 2.0-Inhalte bieten dabei vielfältige Potenziale. So können beispielsweise mit Hilfe einer Sentiment-Analyse Meinungen und Stimmungen zu Produkten und Unternehmen in sozialen Netzwerken beobachtet werden. Diese Infor-mationen sind für sich gesehen bereits wertvoll für viele Unternehmen. Jedoch ist eine effiziente Analyse und Auswertung der Informationen nur in Kombination mit weiteren Unternehmensdaten möglich, die typischerweise in einem Data Warehouse liegen. Diese Arbeit diskutiert die Unter-schiede, Möglichkeiten 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 schließlich in einem Data Warehouse ausgewertet. Dabei können klassische BI-Kennzahlen, wie beispiels- weise Einschaltquoten, Folgen pro Ermittler etc. den Ergebnissen der Sentiment-Analyse gegenübergestellt werden. KW - Data Warehouse KW - Data-Warehouse-Konzept KW - Massendaten KW - Social Media KW - Big Data KW - Social Media Analyse KW - Twitter KW - Hadoop KW - Twitter KW - Sentiment-Analyse KW - Hadoop Y2 - 2015 U6 - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-7158 UN - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-7158 ER -