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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.
Informationen beim Eintreten eines Ereignis zu übermitteln, ist die Aufgabe ereignisorienterter Systeme. Für die Entwicklung solcher Systeme, gibt es eine Reihe von Technologien und Standards, welche je nach Plattform oder Anwendungskontext verschiedene Vorteile besitzen. Innerhalb dieser Seminararbeit werden die webbarsierten Systeme betrachtet, in dem auf die Konzepte von Light und Fat Ping, Publish-Subscribe sowie zentrale und dezentrale Architekturen eingegangen wird. Des Weiteren werden die Technologien XMPP, Googles C2DM, Amazon SNS und SQS, Twitter und Apples Push Notification beschrieben. Abschließend werden aus diesen Betrachtungen Merkmalsdimensionen abgleitet, die dabei helfen sollen, geeignete Lösungen in einem Anwendungskontext auszuwählen. Zusätzlich können diese bei der Konzeption von Systemen als Hilfestellung herangezogen werden.