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Diese Arbeit untersucht die Transformation des Point of Sale im Lebensmitteleinzelhandel durch die Implementierung intelligenter Regalsysteme. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung im Einzelhandel konzentriert sich die Untersuchung auf die technische Implementierung sowie die ökonomische und ökologische Bewertung dieser innovativen Systeme. Die Forschung wurde durch eine Kombination aus Literaturrecherche, Experteninterviews und Feldforschung durchgeführt. Die Literaturrecherche diente dazu, ein fundiertes Verständnis der technischen Grundlagen und Architekturen intelligenter Regalsysteme zu erlangen, während die Experteninterviews tiefe Einblicke in deren praktische Anwendung und ökonomische Implikationen lieferten. Die Feldforschung, fokussiert auf Supermärkte in der Region Köln, validierte die theoretischen Erkenntnisse und bot praktische Perspektiven auf die Nutzung dieser Technologie. Die Ergebnisse zeigen, dass intelligente Regalsysteme signifikante ökonomische Vorteile bieten, indem sie die Effizienz und Kundenerfahrung verbessern. Allerdings bestehen Herausforderungen bei der Integration in bestehende IT-Infrastrukturen sowie in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit. Die ökologische Nachhaltigkeit dieser Systeme wurde kritisch hinterfragt, wobei die Expertenmeinungen variieren. Die Arbeit prognostiziert, dass intelligente Regalsysteme in den nächsten 5-10 Jahren weiterentwickeln und durch Innovationen wie KI, NLP und Blockchain-Technologie erweitert werden. Diese Entwicklungen prägen den Lebensmitteleinzelhandel und bieten ökonomische Vorteile. Die Vorteile für Nachhaltigkeit lassen sich nach einigen Experten
hinterfragen. Diese Studie leistet einen wichtigen Beitrag zur aktuellen Forschung im Bereich der Wirtschaftsinformatik und bietet praktische Einblicke für Akteure im Lebensmitteleinzelhandel. Sie hebt die Bedeutung einer strategischen Herangehensweise bei der Implementierung dieser Technologien hervor und betont die Notwendigkeit, die Balance zwischen technologischen Innovationen und menschlichen Aspekten des Einkaufserlebnisses zu finden. Die Untersuchung lässt einen Trend hinsichtlich der Entwicklung und verbreitung intelligenter Regalsysteme erkennen.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Leitfadens für die Anpassung von Webseiten und unternehmensinternen Prozessen an die Vorgaben der neuen Datenschutz-Grund-verordnung. Die Zielgruppen dieses Leitfadens sind in erster Linie Einzelpersonen und Kleinunternehmen, die keine eigene Rechtsabteilung oder Arbeitsgemeinschaften ha-ben, die sich mit der Umsetzung der Datenschutz-Grundverordnung befassen können. Die erarbeiteten Erkenntnisse sind jedoch auch für mittelständische Unternehmen, Ver-eine und gemeinnützige Institutionen interessant.
Nach einer Erläuterung der technischen und rechtlichen Grundlagen, werden die wich-tigsten Neuerungen durch die Verordnung zusammengefasst. Anschließend werden die wesentlichen Probleme der Zielgruppen erläutert, leitfadenartig verschiedene Lösungs-ansätze vorgestellt und ein Fazit zur aktuellen Situation gezogen
Cloud Computing ist der zentrale Faktor zur Beschleunigung der Digitalisierung in Deutschland und wird in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle in jedem deutschen Unternehmen spielen. Für Unternehmen wird es dabei um die Umsetzung von
Cloud-Strategien und die praktische Einbindung in die täglichen Betriebsprozesse gehen. Zusätzlich müssen Unternehmen ihre bestehende Datenlandschaft in moderne Architekturen zum Datenmanagement in die Cloud migrieren. Dabei können Unternehmen auf eine Vielzahl an unterschiedlichen unternehmensweiten Datenarchitekturen
zurückgreifen. Die vorliegende Masterarbeit gibt eine Einführung in die aktuelle Entwicklung von Cloud Computing und erläutert, mit Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh, drei unternehmensweite Datenarchitekturen für die Cloud. Data Fabric, Data Lakehouse und Data Mesh bilden dabei aktuell die modernsten Konzepte für unternehmensweite Datenarchitekturen. Zusätzlich werden ein Data Lakehouse und ein Data Mesh in einer ausgewählten Cloud-Umgebungen entworfen, prototypisch aufgebaut und praktisch analysiert. Ziel der Masterarbeit ist es, die unternehmensweiten Datenarchitekturen in der Cloud zu erläutern, konkrete technologische Architekturen zu entwerfen und entsprechende Hinweise zu Aufwandstreibern in Unternehmen zu identifizieren.
Aufgrund der steigenden Nutzung mobiler Geräte und der Vielzahl persönlicher bzw. geschäftlicher Daten, die auf mobilen Geräte gespeichert und verarbeitet werden, sind mobile Geräte zu einem attraktiven Angriffsziel geworden. Ungeachtet des Schutzbedarfs hat sich die Sicherheitssoftware, wie man sie von stationären Systemen her kennt, auf mobilen Geräten bisher nicht durchsetzen können. Sicherheitsansätze stationärer Systeme können mobile Geräte zwar vor Bedrohungen schützen, jedoch sind diese Ansätze zu ressourcenintensiv für mobile Geräte, deren Rechenleistung und Akkukapazität relativ begrenzt ist. Um den Schutzbedarf mobiler Geräte und deren Anwendungen unter Berücksichtigung der begrenzten Ressourcen zu erfüllen, wird in dieser Arbeit ein Architekturmodell konzipiert, das Anwendungen, abhängig von Bedrohungen, Sicherheitsmaßnahmen bereitstellt. Anders als beim Sicherheitsansatz stationärer Systeme werden nur die Sicherheitsmaßnahmen umgesetzt, die aufgrund der aktuellen Bedrohungen notwendig sind. Ermöglicht wird die adaptive Bereitstellung von Sicherheitsmaßnahmen durch einen in dieser Arbeit vorgestellten Ansatz, der die Ermittlung von Bedrohungen und geeigneter Maßnahmen aus Kontextinformationen und Erfahrungswerten zulässt. Zuletzt wird die Realisierbarkeit des Architekturmodells anhand einer prototypischen Implementierung nachgewiesen.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem elektronischen Management von Bewerbungen und Bewerberinformationen im Kontext mittelständischer Unternehmen in Deutschland. Nach einer kurzen Einführung wird der Begriff Web 2.0 sowie die mit diesem einhergehenden Trends und Entwicklungen genauer beschrieben. Nachfolgend werden bestehende marktübliche Systeme für das Management von Bewerbungen miteinander verglichen. Nachdem ein Überblick über das Themenfeld gewonnen wurde, wird der Prozess des Bewerbermanagements selbst, sowie die damit verbundenen Aufgaben im Unternehmen erhoben und analysiert. Eine Befragung der involvierten Mitarbeiter, welche Unterstützung sich diese bei der Durchführung ihrer Aufgaben von einem System wünschen, rundet die Analyse ab. Die Frage, welche Kanäle, Informationsdarstellungen und Controllingmechanismen ein System bieten muss, um maximalen Mehrwert bei der Bewerberansprache und -auswahl bieten zu können, wird in Form eines Grobkonzeptes aufgegriffen. Die dort gesammelten Ideen werden dann in einem weiteren Schritt zusammengeführt, gruppiert und konkreten Modulen zugeordnet. Eine Realisierung ausgewählter Systemkomponenten sowie der Dokumentation des Entwicklungsprozesses schließt den Kernteil ab. Abgeschlossen wird die Arbeit mit einem Ausblick, welche weiteren Entwicklungsschritte möglich sind sowie mit einem Fazit, in dem persönliche Eindrücke während der Bearbeitung des Themas kurz skizziert werden.
Text-Mining auf Basis von SAP HANA am Beispiel von Social-Media-Beiträgen eines Handelsunternehmens
(2018)
Die wesentlichen Hauptthemen, die in der vorliegenden Arbeit miteinander in Zusammenhang stehen, sind die Anwendung von Verfahren im Text-Mining und die IMDB, HANA, des europäischen Softwareherstellers SAP. Hierbei soll die HANA-Technologieplattform als Basis verwendet werden, um ein Text-Mining-Anwendungsfall zu bearbeiten, die die Analyse von Social-Media-Beiträgen vorsieht.
Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Visualisierung von Leistungs- und sportmedizinischen Daten aus Athletenakten. Nach einer kurzen Einleitung wird zunächst die Aufgabe beschrieben. Hier wird auf die Anforderungen an die zu entwickelnde Komponente eingegangen. Anschließend werden die vorhandenen Leistungs- und sportmedizinischen Daten beschrieben. Dabei wird zunächst die Tabellenstruktur der zugrundeliegenden Datenbank inklusive der XML-Spalten beschrieben.Weiterhin werden die XML-Dateien aufgeführt, in denen die Athletendaten gespeichert werden. Im folgenden Kapitel werden grundlegende Visualisierungstechniken vorgestellt und am Avatar angewendet. Neben den Techniken werden anschließend verschiedene Visualisierungstechnologien beschrieben und eine begründete Auswahl getroffen. Das nächste Kapitel beschreibt neben der Visualisierungstechnologie weitere, verwendete Technologien wie Programmiersprache und Serverarchitektur. Eine Vorstellung der entwickelten Komponenten sowie ein Ausblick und Fazit runden in den letzten beiden Kapiteln die Arbeit ab.
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.
Ziel dieser Diplomarbeit war die Neuentwicklung eines bereits bestehenden Softwareprodukts, welches in einem firmeneigenen Intranet als Backend-System zum Einsatz kommt. Es werden die Konzeptplanung, die verwendeten Technologien und die Phasen der Programmierung bis hin zur Einbindung ins System erläutert. Zur schnellen Orientierung, folgt zuerst eine kurze Kapitelübersicht.
Mit der zunehmenden Bedeutung von Geodaten stellt sich die Frage, welche Indices für welche Anwendungszwecke geeignet sind. Ziel dieser Arbeit ist es, dies am Beispiel von je drei Quadtrees (quadtree, bucket-pr-quadtree, mx-cif quadtree), kd-trees (kd-tree, four-dimensional kd-tree, kdb-tree) und r-trees (guttman r-tree, str-tree, r*-tree) sowohl für statische wie auch dynamische Geodaten zu untersuchen. Als Variante der dynamischen Daten werden zudem Bewegungsdaten betrachtet. Der Vergleich erfolgt sowohl theoretisch, weshalb alle genannten Indices detailliert vorgestellt werden, als auch praktisch. Dazu wurde eine Testumgebung in Java realisiert, die das gezielte Testen von bestimmten Operationen auf den Indices ermöglicht. Als Ergebnis des theoretischen Vergleichs werden verschiedene Charakteristika den Indices zugeordnet, die eine grobe Vorabauswahl ermöglichen. Der praktische Vergleich zeigt anschließend die Resultate differenziert nach Punktgeometrien, Nicht Punktgeometrien und Bewegungsdaten. Als Resultat wird eine generell gute Eignung der r-trees und insbesondere des str-trees dargestellt. Gleichzeitig wird aber auch darauf hingewiesen, dass es Anwendungsszenarien (z.B. langsame I/O) gibt, in denen eine andere Wahl getroffen werden sollte.