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This market research paper has been prepared under the supervision of Prof. Dr. Wolfgang Veit of TH Köln and Prof. Dr. Carol Scovotti of University of Wisconsin-Whitewater in the course of the inter-university cross-border collaboration student research project “Export Opportunity Surveys (EOS)”. This study explores organic black tea export opportunities to the German and US markets.
Machbarkeitsanalyse über den Aufbau eines Enterprise Data Warehouse auf Basis von Apache Hadoop
(2016)
Die vorliegende Masterthesis liefert eine Einführung in die Themen Data Warehouse, Big Data und Apache Hadoop. Sie präsentiert grundlegende Data-Warehouse-Kon-zepte und überprüft, inwieweit diese mit dem Apache Hadoop Software Framework zu realisieren sind. Hierbei wird sowohl eine technische Überprüfung vorgenommen als auch verschiedene Szenarien veranschaulicht, wie Hadoop inhaltlich sinnvoll in bestehende Systeme integriert werden kann. Inhaltlich wird über das Thema Big Data an die Notwendigkeit einer solchen Überprüfung herangeführt.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, das In-Memory-Konzept innerhalb einer Oracle Datenbank auf neue Mechanismen, Funktionen und Methoden zu untersuchen. Dazu wurde eine Datenbank erstellt und mit Beispieldaten bestückt. Diese Beispieldaten sind Aktienwerte der DAX-30 Unternehmen, welche durch eine Reihe von Indikatoren aus der technischen Analyse eine komplexe Möglichkeit der Analyse bieten. Die Ergebnisse bestätigen, dass das In-Memory-Konzept neben dem bekannten Spaltenformat eine Reihe von Techniken und Funktionen bietet, welche sich positiv bei der Verarbeitung von Daten durch Data Query Language-Befehle auswirken. Es kommen auch Nachteile, wie der flüchtige Speicher zum Vorschein, dennoch überwiegen die Vorteile stark. Nach einer Reihe von Tests wird deutlich, dass Objekte, die in den In-Memory-Column-Store geladen werden, nur 30 % der Zeit benötigen, um gelesen zu werden. Dies ist für die Verarbeitung von großen und komplexen Daten eine deutliche Verbesserung. Die Bachelorarbeit richtet sich an Studierende der Fachbereiche Informatik und BWL sowie an Interessierte im Bereich Datenbanken.
Der digitale Schwarzmarkt mit gestohlenen Daten floriert. Alleine im Jahr 2015 wurden über eine halbe Milliarde Datensätze aus Datenbanksystemen entwendet. Viele Unternehmen bemerken den Sicherheitsvorfall selbst nicht oder geben aus Angst vor einem Imageschaden den Vorfall nicht bekannt. Sind die Datenbestände nicht durch effektive Sicherheitsmechanismen vor Datendiebstahl geschützt, können Cyberkriminelle leicht aus den gestohlenen Daten Kapital schlagen. Die Softwarehersteller von Datenbanksystemen bieten für ihre Produkte unterschiedliche Schutzvorkehrungen an. Ziel dieser Ausarbeitung ist es, die Bedrohungen und die Sicherheitsrisiken von Datenbanksystemen aufzuzeigen und daraus die Aspekte der Datenbanksicherheit abzuleiten. Die ausgearbeiteten Sicherheitsaspekte bilden die Grundlage für den Vergleich der Datenbanksicherheit von relationalen Datenbanklösungen. Die anschließende Bewertung dient dem Nachweis und der Überprüfbarkeit der Datenbanksicherheit relationaler Datenbanksysteme.
Der erste Teil dieser Arbeit gibt einen Überblick über die Themenfelder der modellgetriebenen Softwareentwicklung und der objektrelationalen Abbildung. Durch eine Kombination dieser beiden Themen wird schließlich der Begriff der modellgetriebenen O/R-Mapping-Frameworks definiert und näher erläutert. Im zweiten Teil bestätigt ein Vergleich von drei dieser Frameworks (Bold for Delphi, MDriven sowie Texo mit EclipseLink) die Vor- und Nachteile des modellgetriebenen Ansatzes auch in Bezug auf die Persistenz. Der Vergleich macht außerdem deutlich, was aktuell in der Praxis möglich ist (und was nicht) und in welchem Umfang Standards genutzt werden (insbesondere MDA und UML). Daneben werden auch die Schwächen in diesem Bereich aufgezeigt. Abschließend gibt es eine kurze Bewertung der Frameworks, auch im Hinblick auf mögliche Anwendungsszenarien.
This thesis focuses on the identification of influential users, also known as key opinion leaders, within the social network Instagram. Instagram is a very popular platform to share images with the option to categorise the images by certain tags. It is possible to collect public data from Instagram via the open API of the platform.
This thesis presents a concept to create an automated crawler for this API and col- lect data into a database in order to apply algorithms from graph theory to identify opinion leaders afterwards. The sample topic for this thesis has been veganfood and all associated posts from Instagram have been crawled.
After the user data has been crawled a graph has been created to do further research with common social network analysis tools. The graph contained a total set of more than 26,000 nodes.
To identify opinion leaders from this graph, five di↵erent metrics have been applied, in particular PageRank, Betweenness centrality, Closeness Centrality, Degree and Eigen- vector centrality. After applying the di↵erent algorithms the results have been eval- uated and additionally an marketing expert with focus on social media analysed the results.
This project was able to figured out that it is possible to find opinion leaders by using the PageRank algorithm and that those opinion leaders have a very good value of en- gagement. This indicates that they show a high interaction with other users on their posts. In conclusion the additional research options are discussed to provide a future outlook.
This market research paper has been prepared under the supervision of Prof. Dr. Wolfgang Veit of TH Köln and Prof. Dr. Carol Scovotti of University of Wisconsin-Whitewater in the course of the inter-university cross-border collaboration student research project “Export Opportunity Surveys (EOS)”. This study explores organic canned tomatoes export opportunities to the German and US markets.
This market research paper has been prepared under the supervision of Prof. Dr. Wolfgang Veit of TH Köln and Prof. Dr. Carol Scovotti of University of Wisconsin-Whitewater in the course of the inter-university cross-border collaboration student research project “Export Opportunity Surveys (EOS)”. This study explores organic coconut oil export opportunities to the German and US markets.
This market research paper has been prepared under the supervision of Prof. Dr. Wolfgang Veit of TH Köln and Prof. Dr. Carol Scovotti of University of Wisconsin-Whitewater in the course of the inter-university cross-border collaboration student research project “Export Opportunity Surveys (EOS)”. This study explores organic/fair trade coffee export opportunities to the German and US markets.