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Der Einsatz von Ontologien wird bereits in vielen Anwendungsbereichen als Werkzeug für die Strukturierung und die Verbesserung der Zugänglichkeit von Informationen unterschiedlichster Art genutzt. Sie ermöglichen die explizite Formulierung der Bedeutung von Konzepten und Strukturen beliebiger Domänen. Auch im Rahmen der Zusammenarbeit in und zwischen Gruppen ist der Austausch und die Verarbeitung von Informationen für den Verlauf und den Erfolg der Kooperation von erheblicher Bedeutung. Daher liegt es nahe, auch kollaborative Aktivitäten durch den Einsatz von Ontologien zu unterstützen. Aktuelle Arbeiten in diesem Themenbereich fokussieren jedoch meist auf ausgewählte Aspekte der Zusammenarbeit wie etwa der Kommunikation zwischen den Gruppenmitgliedern oder die Unterstützung durch eine konkrete Softwarekomponente. In dieser Arbeit wird dagegen von einer ganzheitlichen Betrachtung von Kooperationssituationen ausgegangen. Dabei werden die an einer Kooperation beteiligten Personen und die eingesetzten technischen Komponenten als ein gesamtes soziotechnisches System betrachtet, dessen Elemente nicht losgelöst voneinander betrachtet werden können. Das Ziel dieser Arbeit besteht einerseits darin, zu untersuchen, wie sich der Einsatz von Ontologien auf die Unterstützung der Zusammenarbeit auswirkt und andererseits, welche Möglichkeiten sich hieraus für die Gestaltung von Kooperationssystemen ableiten lassen. Einige dieser Möglichkeiten werden im praktischen Teil prototypisch implementiert, um die technische und wirtschaftliche Umsetzbarkeit zu evaluieren.
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.