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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.
The topic for the thesis originated from the CAP4ACCESS project run by the European Commission and its partners, which deals towards the sensiti-zation of people and development of tools for awareness about people with movement disabilities. The explorative analysis is never ending and to explore and find interest-ing patterns and the results is a tedious task. Therefore, a scientific approach was very important. To start with, familiarizing the domain and the data sources were done. Thereafter, selection of methodology for data analysis was done which resulted in the use of CRISP-DM methodology. The data sources are the source of blood to the analysis methodology, and as there were two sources of data that is MICROM and OSM Wheelchair History(OWH), it was important to integrate them together to extract relevant datasets. Therefore a functional and technically impure data warehouse was created, from which the datasets are extracted and analysed.The next task was to select appropriate tools for analysis. This task was very important as the data set although was not big data but con-tained a large number of rows. After careful analysis, Apache spark and its machine learning library were utilized for building and testing supervised models. DataFrame API for Python, Pandas, the machine learning library Sci-kit learn provided unsupervised algorithms for analysis, the association rule analysis was performed using WEKA. Tableau[21] and Matplotlib[24] provide attractive visualizations for representation and analysis.
Ziel der Arbeit war es, den Nutzen der Google Glass im Alltag und ihr Potenzial als AR-Brille ( Augmented Reality ) aufzuzeigen. Mit der Arbeit wurde ein ortsbasierter AR Ansatz vorgestellt, der innerhalb von Gebäuden zum Einsatz kommt. Als Beispielszenario diente die AR-basierte Navigation innerhalb des Gebaudes der TH Köln. Hierbei wurde ein Umgebungsmodell in Form eines Regular Grids konstruiert, welches eine diskrete Positionsbestimmung im Raum erlaubt. Ferner wurden verschiedene Verfahren zur Positionsbestimmung innerhalb von Gebäuden gegen übergestellt und deren Vor- und Nachteile evaluiert. Hierbei wurden die Erkenntnisse gewonnen, dass die Positionsbestimmung mittels LLA Markern die höchste Stabilität, jedoch die geringste Kontinuität aufweist, da Marker zunächst erkannt werden müssen, bevor die Position bestimmt werden kann.
Die Menge an Informationen steigt seit Jahren immer weiter an. Dies lässt sich auch leicht an der Entwicklung der Speichermedien feststellen. So bot die erste 5,25-Zoll Festplatte, eine Seagate ST- 506, lediglich 5 MB Speicherkapazität. Heutige 3,5-Zoll Festplatten verfügen hingegen über bis zu 8 TB Speicherkapazität und werden ebenso ausgenutzt wie ihre Vorgänger aus der Anfangszeit der Magnet-festplatten. Zusätzlich geht die Tendenz dorthin, alle Daten jederzeit zur Verfügung zu haben. Sei es daheim am Rechner, auf der Arbeit oder per Tablet oder Smartphone unterwegs, dank der immer mehr verbreiteten Cloud-Speicher stehen die Daten jederzeit zur Verfügung. Mit dem enormen Zuwachs an Dateien und auch an Dateiformaten wird es jedoch immer schwieriger, diese Masse zu überblicken und bestimmte Inhalte in annehmbarer Zeit wiederzufinden. Beispiels- weise hostet der Internetdienst Flikr die schier unüberschaubare Menge von über 6 Milliarden Bilder. Doch nicht nur die großen Servicedienstleister besitzen große Datenmengen, auch Einzelpersonen haben derweil große Musik- und Bildsammlungen, zumal jedes aktuelle Smartphone über eine Kamera verfügt. Jeder ist somit praktisch zu jeder Zeit in der Lage, ein Foto in hochauflösender Qualität zu schießen und direkt in seine Cloud hochzuladen. Diese Datenmengen manuell zu ordnen, erfordert einen sehr hohen Aufwand, den nicht alle Menschen gewillt sind zu leisten. Vor allem am Smartphone geht dieses Benennen und Einsortieren aufgrund der vorhandenen Technik nicht so leicht von der Hand. In der Praxis sammeln sich die Aufnahmen mit der Zeit immer weiter an und letztlich befinden sich mehrere hundert wenn nicht gar tausend Bilder in einem Ordner, welche sich namentlich meist nur durch eine fort- laufende Nummer unterscheiden. Diesen Umstand Rechnung tragend, treten Metainfor-mationen immer mehr in den Vordergrund. So speichern die zuvor genannten mobilen Alleskönner meist viele informative Daten mit in den Bilddateien ab. Beispielsweise kann dank der eingebauten GPS-Module der Ort der Aufnahme aus den Bildern ausgelesen werden. Die Dienstleister für Cloud-speicher nutzen diese Informationen jedoch nur marginal aus und bieten dem Endanwender kaum Unterstützung bei der Suche nach be- stimmten Inhalten, wie etwa beim OX Drive, der Cloudlösung der Firma Open-Xchange.
Die vorliegende Master Thesis zeigt, wie dieser Cloud-Speicher, welcher in die Hauseigene OX App Suite integriert ist, um sogenannte Smartfeatures erweitert werden kann. Diese Smartfeatures sollen dem Endan-wender helfen, die Daten einfacher – wenn nicht gar automatisch – zu ordnen und somit leichter bestimmte Inhalte wiederzufinden. Kernthema dieser Arbeit ist daher die auto- matische Extraktion von unterschiedlichen Metadaten aus diversen Dateiformaten. Des Weiteren wird gezeigt, wie diese Daten effizient gespeichert und abgefragt werden können. Die Thesis stellt hierzu den Document Store Elasticsearch vor und vergleicht diesen mit seinem Konkurrenten Apache Solr.
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.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen generellen Überblick über die Zahlungsmittel und die Entwicklungen des Mobile-Payment zu gewinnen. Mit Hilfe diesen Überblicks und der Analyse des Kundenverhaltens als Grundlage zur Berechnung der monetären Auswirkungen in der Bargeldver- und Entsorgung konnten die Sparpotenziale eine Retailers in der Bargeldversorgung aufgezeigt werden.
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.
E-Business im Generellen und E-Government im Speziellen haben in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen. Die Transformation der Verwaltungsprozesse auf elektronische Medien birgt eine Vielzahl von Potentialen für alle Beteiligten: Einrichtungen der öffentlichen Verwaltung, Bürger und Unternehmen. Dennoch ist es in den letzten Jahren bei solchen Projekten, insbesondere im A2B-Bereich, also der Kommunikation zwischen Verwaltung und Unternehmen, immer wieder zu Problemen gekommen. Das Ziel der Arbeit ist es deshalb die Erfolgsfaktoren von solchen E-Government-Projekten zu identifizieren.
Hierzu werden zunächst die Grundlagen des E-Business erläutert und die Begrifflichkeiten voneinander abgegrenzt. Insbesondere werden die verschiedenen Kategorien von beteiligten Akteuren, die generischen Ziele des E-Business und dessen Einflussfaktoren genannt, um so den Bezugsrahmen des E-Business zu definieren.
Darauf aufbauend werden die Anwendungsbereiche des E-Governments erläutert und die funktionale und strukturelle Unterscheidung der möglichen Szenarien dargestellt.
Im Hauptteil der Arbeit werden anschließend anhand von Literatur-Quellen und aktuellen Studien die sechs Erfolgsfaktoren analysiert, die sich bei der Implementierung von E-Government-Lösungen in der Vergangenheit gezeigt haben. Diese reichen von technischen Faktoren wie der Kompatibilität der Systeme und der Datensicherheit über den richtigen Umgang von Veränderungen mit Hilfe des Change Managements bis hin zu den unterschiedlichen Rollen der beteiligten Akteure.
In den folgenden Abschnitten werden einige Aspekte des E-Governments genauer fokussiert: die verschiedenen Architekturen und Standards, relevante Gesetze und die deutsche E-Government-Strategie sowie der internationale Vergleich von Deutschland im E-Government-Bereich. Dabei wird geprüft, welchen Einfluss diese Aspekte auf die identifizierten Erfolgsfaktoren haben.
Bevor das Fazit die gewonnenen Erkenntnisse zusammen fasst und eine Prognose des E-Governments in Deutschland gibt, werden die beiden Verfahren ELSTER als positives und ELENA als negatives Beispiel für E-Government-Projekte im A2B-Bereich vorgestellt.
Ziel dieser Diplomarbeit ist es zu evaluieren, ob eine effiziente Implementierung von responsiven Webapplikationen zum Zeitpunkt der Erstellung der Arbeit möglich ist. Als technische Grundlage wird hierzu die HTML5-Spezifikation mit dem darin enthaltenen CSS3 und den JavaScript-Programmierschnittstellen herangezogen.
Es wird erläutert, dass unter responsivem Design die Reaktionsfähigkeit des Designs auf die Abrufumgebung, wie zum Beispiel die Größe der Anzeigefläche, zu verstehen ist und mit Hilfe welcher Techniken ein solches Design für Webapplikationen realisiert werden kann. Des Weiteren werden Möglichkeiten zur Performance-Optimierung aufgeführt, wobei festgestellt wird, dass für die Nutzung einer Webanwendung auf mobilen Geräten die Anzahl der Dateien das größte Potenzial zur Optimierung besitzt. Die Möglichkeiten der JavaScript-Programmierschnittstellen in HTML5 zur Umsetzung von Funktionalitäten für Webapplikationen, wie sie bei lokal installierten Anwendungen gebräuchlich sind, werden ebenso erläutert.
Das Fazit dieser Arbeit ist, dass ausreichend Techniken zur Erstellung von responsiven Webapplikationen in HTML5 definiert sind. Lediglich die zum Teil ausstehende Umsetzung dieser Techniken in den einzelnen Browsern verursacht Einschränkungen. Dies wirkt sich gegebenenfalls negativ auf die Effizienz des Umsetzungsprozesses aus. Ebenso kann die übermäßige Optimierung des Layouts und der Performance zu unverhältnismäßigem Aufwand führen.
Das eLearning Datenbank Portal der Fachhochschule Köln unterstützt Studierende im Fach Datenbanken und Informationssysteme mit umfangreichen E-Learning-Tools (http://edb.gm.fh-koeln.de). Die Diplomarbeit „Konzeption und Realisierung eines Statistiktools auf Basis von JSP und DOJO“ beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Statistiktools, das die Nutzung des eLearning Portals durch die Studenten auswertet und die Nutzungsdaten als Diagramme auf einer Benutzeroberfläche einfach und übersichtlich dargestellt, damit diese von Lehrenden überprüft werden können. Der theoretische Teil der Diplomarbeit ist in zwei Abschnitte aufgeteilt. Der erste Abschnitt beschreibt die Grundlagen von Java Server Pages und die JavaScript-Bibliothek Dojo Toolkit. Es werden deren Eigenschaften und praktische Anwendung ausführlich erläutert. Der zweite Abschnitt befasst sich mit der Entwicklung eines Konzepts zum Statistiktool. Es stehen die Analyse der Nutzungsdaten und der Vergleich zwischen Oracle Application Express (APEX) und Dojo zur Erstellung von Diagrammen in Vordergrund. Im praktischen Teil der Diplomarbeit wird das Konzept umgesetzt und die Implementierung des Statistiktools als JSP-Anwendung mit der Verwendung von Dojo beschrieben.
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.
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.
PubMed stellt mit 21 Mio. Aufsatzzitaten eines der umfangreichsten Informationssysteme in Bereich der Medizin. Durch die Verwendung einer einheitlichen Terminologie (Medical Subject Heading - MeSH) bei der Indizierung von PubMed Inhalten kann die Orientierung in solch großen Datenbeständen optimiert werden. Zwar bietet ein kontrolliertes Vokabular bei der Informationsbeschaffung zahlreiche Vorteile gegenüber einer Freitextsuche doch fällt Nutzern das Abbilden eines Informationsbedarfs auf die verwendete Terminologie oftmals schwer. In dieser Arbeit wird eine Systemunterstützung geschaffen, die den Abbildungsprozess automatisiert indem eine automatische Verschlagwortung textbasierter Inhalte unter Verwendung eines kontrollierten Vokabulars vorgenommen wird. Durch die Verwendung einer einheitliche Terminologie kann so eine konsistente Integration von PubMed Inhalten erreicht werden.
Immer kürzer werdende Technologielebenszyklen, sich schnell ändernde gesetzliche Anforderungen und der ständig wachsende Wettbewerb führen dazu, dass Unternehmen dem Zwang unterliegen sich schnell auf diese veränderten äußeren Bedingungen anzupassen. Die Optimierung der eigenen Geschäftsprozesse ist diesbezüglich eine wesentliche Aufgabe, da diese so gestaltet werden müssen, dass Anpassungen möglichst schnell und minimal invasiv erfolgen können. Eine Optimierungsmöglichkeit ist Geschäftsprozesse mit Hilfe von Prozessbeschreibungssprachen wie BPEL (Business Process Execution Language) oder BPMN (Business Process Modelling Notation) automatisiert ablauffähig zu machen. Diese Automatisierung trägt zum einen dazu bei, dass Fach- und IT-Abteilung über das Gleiche nämlich über Geschäftsprozesse reden. Zum anderen hilft die Automatisierung dabei, klassische Probleme wie beispielweise Medienbrüche zu vermeiden. Eine Vollautomatisierung ist dabei jedoch meist nicht möglich und auch nicht sinnvoll, da es in Geschäftsprozessen Entscheidungen beziehungsweise Aufgaben gibt, welche das Eingreifen eines menschlichen Akteurs erfordern. Diesen Sachverhalt haben auch die Plattform-Hersteller erkannt und Möglichkeiten bereitgestellt, welche die Integration menschlicher Interaktion in einen automatisiert ablaufenden Prozess ermöglichen. Die Integration mit Hilfe so genannter Tasks, welche von einer Task-Engine erzeugt und Akteuren oder Gruppen von Akteuren zugeordnet werden. Diese Tasks können über eine Tasklist-oder Inbox-Applikation durch entsprechend berechtigte Benutzer bearbeitet werden. Solche Applikationen werden in der Regel von den Plattformherstellern zur Verfügung gestellt (z.B. Oracle Worklist Application oder Activiti Explorer), oder können über ein mitgeliefertes API (Application Programming Interface) individuell programmiert werden. Die APIs sind allerdings häufig proprietär und unterscheiden sich von Hersteller zu Hersteller. Für die Anwenderunternehmen heißt dies, dass entweder die mitgelieferte Anwendung verwendet oder eine eigene erstellt werden muss. Die erste Variante bringt das Problem mit sich, dass die mitgelieferten Anwendungen meist nicht ins Corporate Design passen und sich nicht ohne weiteres in bestehende Unternehmensportale, oder ähnliches einfügen lassen. Die zweite Variante ist aufwendig, da in der Regel nicht zu unterschätzende zeitliche und damit auch monetäre Aufwände anfallen. Zudem machen sich Anwenderunternehmen abhängig vom Hersteller der Workflow-Engine, weil ein Wechsel der verwendeten Plattform auch die Re-Implementierung der Inbox-Anwendung bedeutet. Zusammenfassend betrachtet bestehen im Bereich der menschlichen Interaktion also Probleme in den Bereichen Portabilität und Interoperabilität. Zudem entsteht eine enge Kopplung zwischen Task-Engine und den Inbox-Applikationen. Im Bereich der menschlichen Interaktion liegt bei der OASIS (Organization for the Advancement of Structured Information Standards) seit einigen Jahren die WS-HT Spezifikation vor, welche eine standardisierte Integration menschlicher Interaktion in Service-orientierten Architekturen gewährleisten soll. Hierüber könnten die angesprochenen Probleme beseitigt werden. Problem dabei ist, dass die WS-HT Spezifikation von aktuellen Task-Engine Implementierungen nicht berücksichtigt wird. Um dennoch die bestehenden Probleme adressieren zu können, soll ein Adapterframework, basierend auf den Vorgaben der WS-HT Spezifikation definiert werden, konzipiert und implementiert werden, das die Funktionalitäten verschiedener Task-Engines über eine standardisierte Schnittstelle anbietet. Mit Hilfe diese Frameworks soll die enge Kopplung zwischen einer spezifischen Task-Engine und den Inbox-Applikationen aufgehoben werden.
Dublettenerkennung bezeichnet einen Prozess zur Ermittlung ähnlicher oder identischer Datensätze, die sich auf das gleiche Objekt der realen Welt beziehen. Eine besondere Bedeutung hat diese im Rahmen einer Datenbereinigung zum Beispiel nach dem Zusammenführen verschiedener Datenbestände mit möglichen Überlappungen. In diesem Zusammenhang haben sich in den letzten Jahren einige interessante Entwicklungen ergeben. Zum einen steigen die erfassten Datenmengen immer weiter an, so dass Algorithmen an Bedeutung gewinnen, die auch in solchen großen Datenbeständen effizient arbeiten. Zum anderen steigt durch die stärkere Verbreitung von Mehrkernprozessoren und die zunehmende Zentralisierung von IT-Diensten (vgl. Cloud Computing) auch der Bedarf an Lösungen, die in solchen Umgebungen optimal arbeiten und sich gut skalieren lassen. Der hier vorgestellte Lösungsansatz zur Dublettenerkennung kombiniert einen modernen und effizienten Algorithmus mit den Vorzügen einer zentralen und dienstorientierten Architektur.
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.
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.
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.
In dieser Arbeit wurde die Slow Feature Analysis (SFA) auf ihre Einsatzmöglichkeiten zur Gestenerkennung zu untersuchen. SFA ist ein Lernalgorithmus, der aus den Neurowissenschaften stammt und aus sich schnell verändernden Signalen, die langsamsten Merkmale herausfiltert. Als Gesten werden in diesem Fall beschleunigungsbasierte dreidimensionale Signale des Wii-Controllers von Nintendo betrachtet. Für die Untersuchungen wurden fünf unterschiedliche Gesten von zehn Probanden verwendet. Diese Gesten liegen in Form von mehrdimensionalen Zeitreihen vor, die die Messwerte der Beschleunigungssensoren des Wii-Controllers enthalten. Die Gestendaten wurden mit einer Java-Anwendung aufgezeichnet, mit der die Wiimote über Bluetooth verbunden ist. Für die Untersuchungen wurde eine Implementierung des SFA-Toolkits (MATLAB, SFA-TK) verwendet und die Ergebnisse mit denen anderer gängiger Verfahren verglichen. Untersucht wurde hierzu sowohl die Klassifizierung von Gesten, als auch Ansätze zur Segmentierung, dem Erkennen von Anfang und Ende einer Geste.