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The amount of data produced and stored in multiple types of distributed data sources is growing steadily. A crucial factor that determines whether data can be analyzed efficiently is the use of adequate visualizations. Almost simultaneously with the ongoing availability of data numerous types of visualization techniques have emerged. Since ordinary business intelligence users typically lack expert visualization knowledge, the selection and creation of visualizations can be a very time- and knowledge-consuming task. To encounter these problems an architecture that aims at supporting ordinary BI users in the selection of adequate visualizations is developed in this thesis. The basic idea is to automatically provide visualization recommendations based on the concrete BI scenario and formalized visualization knowledge. Ontologies that formalize all relevant knowledge play an important role in the developed architecture and are the key to make the knowledge machine-processable.
Diese Arbeit untersucht verschiedene Ansätze, Daten im Google Cloud Firestore zu strukturieren und deren Auswirkungen auf Kosten, Performance sowie Codequalität. Zunächst folgt eine Aufbereitung des aktuellen Stands der Forschung. Darauf folgt die experimentelle Methodik. Hier dient eine prototypische Implementierung der Szenarien als Grundlage. Im Zuge des Experiments werden in unterschiedlichen Disziplinen Daten erhoben und im Anschluss ausgewertet, um empfehlenswerte Lösungen für definierte Anwendungsfälle zu benennen. Am Ende gibt die Arbeit ein kurzes Fazit zu den gewonnenen Erkenntnissen sowie einen Ausblick auf weitere Optimierungspotenziale ab.
Die Kommunikation via Chat konnte sich in den letzten Jahren neben Kommunikationsmedien wie E-Mail und Telefon in vielen Bereichen des alltäglichen Lebens etablieren. Textbasierter Chat weist jedoch, im Vergleich zu Face-to-Face-Kommunikation, gewisse mediale Einschränkungen auf. Nonverbale Signale wie Gestik und Mimik können, in Ermangelung eines visuellen Kanals, nicht direkt übertragen werden. Trotzdem findet auch im Chat ein Austausch nonverbaler Informationen statt, wie beispielsweise der Einsatz von Emoticons oder Pausen in Gesprächen. Verhaltensweisen bei nonverbaler Kommunikation enthalten Hinweise bezüglich der sozialen Beziehung der Gesprächspartner. Derartige nonverbale Signale können aus Chat-Protokollen extrahiert und analysiert werden. In dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit der Analyse nonverbaler Daten aus Chat-Protokollen. Ziel ist die Einschätzung der Stärke einer sozialen Beziehung anhand eines multidimensionalen Analyse-Modells.
Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich ausführlich mit dem Thema Application- Server. Dabei wird speziell auf den Oracle Application-Server (OAS) eingegangen. Dem Leser soll die Architektur des OAS verständlich gemacht werden, sowie ein Überblick über die Einsatzmöglichkeiten gegeben werden. Für die ausführliche Darstellung der einzelnen Themen ist die vorliegende Diplomarbeit in drei Teile eingeteilt. Im ersten Teil dieser Diplomarbeit erhält der Leser eine Einführung in die grundlegenden Begriffe und Technologien, die notwendig sind, um die Funktionsweise eines Application-Server im WWW oder im Intranet verstehen zu können. Dazu werden die technologischen Grundlagen des Internet wie TCP/IP und World Wide Web behandelt. Es folgt ein Einblick in die verschiedenen Netzwerkarchitekturen. Abgeschlossen wird dieser Teil mit einem kurzen Überblick über die Komponentenmodelle CORBA und Enterprise JavaBeans. Im zweiten Teil dieser Diplomarbeit wird der Oracle Application-Server in der Version 4.0.8.1 vorgestellt. Nach einer Einführung in das Thema Application-Server wird die Architektur des OAS beschrieben. Daran anschließend werden die Middleware-Funktionen des OAS behandelt, wie Skalierbarkeit, Datenbankzugriff, Interaktionsmodelle und Sicherheitsaspekte. Zum Abschluss dieses Teils werden dem Leser anhand von Beispielen die Einsatzmöglichkeiten des OAS dargestellt, also welche Arten von Anwendungen auf dem OAS eingesetzt werden können. Im dritten Teil wird die Anwendung "OnlineTicket" beschrieben, die für diese Diplomarbeit entwickelt wurde. Diese Anwendung unterstützt den Vertrieb von Tickets für Veranstaltungen.
Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem zur Verbesserung der Relevanz von Suchergebnissen
(2023)
Die Suchfunktion ist in vielen Softwareprodukten eine wichtige Komponente, die häufig zur Navigation in der Anwendung dient. Gerade, wenn große Datenmengen bereitgestellt werden, wie es bei Streamingdiensten (Netflix, Spotify) oder bei E-Commerce-Plattformen (Amazon, Zalando) der Fall ist, ist es wichtig, dass die Suchergebnisse für den Nutzer relevant sind. Eine für den Nutzer effektive Navigation mit der Suchfunktion ist nur möglich, wenn die Suchergebnisse eine ausreichend große Relevanz für den Nutzer bieten. Die Organisationen, welche die oben genannten Dienste betreiben, versuchen daher, die Relevanz ihrer Suchergebnisse zu optimieren. Eine Optimierung auf Relevanz ist zwar für eine spezielle Suche einfach, jedoch können dabei häufig Seiteneffekte auftreten, welche die Relevanz über alle Suchen verschlechtern. In einem E-Commerce-Shop kann das Einfiihren des Synonyms „Birne -> Glühbirne" dafür sorgen, dass Nutzer, die Gliihbirnen kaufen wollen und nach „Birne" suchen nun auch Gliihbirnen finden. Falls Nutzer aber das Obst Birne kaufen möchten, sind die Ergebnisse für diese Gruppe irrelevant. Bei einer Optimierung der Relevanz über alle Suchen können Qualitätsmanagementsysteme unterstützen. Ein Qualitätsmanagementsystem fiir die Relevanz von Suchergebnissen muss nicht nur fachliche und technische, sondern auch organisatorische Anforderungen beachten, um die Optimierungspotenziale vollständig auszuschöpfen. Diese Arbeit erläutert diese Anforderungen und stellt eine Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem vor. Die Architektur wird hinsichtlich der Erfüllung der erläuterten Anforderungen analysiert. Desweiteren werden die Vor- und Nachteile fiir die jeweiligen Architekturentscheidungen unter Betrachtung der Anforderungen diskutiert. Das Ziel der Arbeit ist es, die Architektur entsprechend zu erläutern, sodass eine Organisation diese für sich angepasst implementieren kann.
Der Architekturstil REST erlangt in den letzten Jahren immer größere Verbreitung. RPC-orientierte Architekturstile scheinen besonders bei Software-Neuentwicklungen obsolet zu werden. Es existieren viele Gründe, die für eine Verwendung von REST-Architekturen sprechen. Den- noch zeigen sich auch Probleme bei der Entwicklung von REST-konformen Anwendungen. Diese Probleme und jeweils existierende Lösungsansätze werden in dieser Arbeit aufgezeigt. Dabei geht es zum einen um verfügbare Frameworks und technische Spezifikationen und zum anderen um konzeptionelle Lücken im Bereich der Automatisierung von Geschäftsprozessen.
Die Bedeutung der künstlichen Intelligenz (KI) in Computerspielen hat sich in den letzten Jahren bedeutend geändert. Es wird versucht Spielfiguren zu implementieren, die ein reales, menschenähnliches Verhalten aufweisen. Der primäre Grund ist die Erkenntnis, dass eine gute KI von Charakteren zum besseren Verkauf von Computerspielen beiträgt. Die Käufer wünschen reale Charaktere, mit denen sie sich identifizieren können. Der sekundäre Grund ist die Verbesserung der Computertechnik zugunsten einer Entlastung der CPU, die eine gute KI erst ermöglicht hat. Zurückzuführen ist dies auf die Optimierung der CPUs und des Arbeitsspeichers und vor allem aufgrund der Entwicklung leistungsstarker, moderner 3D Graphikkarten. Gerade diese erlauben mehr CPU-Rechenzeit für „Nicht-Grafiktasks“. Aufgrund des oftmals unrealistischen Charakterverhaltens in Computerspielen ist das Ziel der Diplomarbeit, die Entwicklung einer Spielfigur, im Sinne einer phänomenalen Gestalt. Die phänomenale Gestalt entsteht in dem Moment, indem ein Objekt oder ein Charakter reales Leben dermaßen echt abbildet, dass man ein „künstliches“ Bewusstsein wahrnehmen kann. Die Wahrnehmung findet statt, weil der Charakter fähig ist, sein Bewusstsein, sein Verhalten und das Verhalten anderer zu reflektieren.
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.