H. Information Systems
Refine
Year of publication
Document Type
- Master's Thesis (10)
- Bachelor Thesis (6)
- Study Thesis (1)
Has Fulltext
- yes (17)
Keywords
- Data Ware House (2)
- Data-Warehouse-Konzept (2)
- Text Mining (2)
- AI (1)
- API (1)
- Android (1)
- Betriebssicherheit (1)
- Blockchain (1)
- Client-Server-Konzept (1)
- DSGVO (1)
Faculty
- Fakultät 10 / Institut für Informatik (17) (remove)
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.
Durch die stetige Weiterentwicklung und die mediale Präsenz der künstlichen Intelligenz findet die Steigerung der Unternehmenssicherheit in Unternehmen besondere Bedeutung. Insbesondere aus dem Umfeld des Machine Learnings sind kontinuierlich Anwendungen zu verzeichnen, die dazu dienen, eine derartige Maßnahme zu unterstützen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde untersucht, ob eine potenzielle Steigerung der Unternehmenssicherheit durch den Einsatz eines Prototyps für die Objekterkennung basierend auf einem YOLOv5-Algorithmus erreicht werden kann. Es wurden Beispielszenarien definiert und die Wirksamkeit dieses Algorithmus bei der Erkennung und Identifizierung in Bezug auf die Sicherheitsanforderungen in einem Unternehmensumfeld evaluiert.
Die Forschungsmethodik umfasste die Entwicklung und den Aufbau des Prototyps, der auf einem YOLOv5-Algorithmus basiert und auf einem Trainingsdatensatz der Objekterkennung trainiert wurde. Der Prototyp wurde anschließend in einer Laborumgebung implementiert und auf seine Fähigkeit getestet, Objekte nach definierten Sicherheitsanforderungen zu erkennen.
Die Implementierung eines solchen Prototyps konnte dazu beitragen, die Sicherheitsmaßnahmen in Unternehmen zu unterstützen, die Sicherheitsreaktion zu beschleunigen und proaktivere Ansätze zur Gefahrenabwehr zu ermöglichen. Aus diesen Ergebnissen sind weitere Forschungen und praktische Anwendungen im Bereich der Unternehmenssicherheit denkbar.
Ziel ist die Analyse und die Implementierung eines Datenschutzmanagements, gemäß den geltenden EU-Datenschutzvorschriften, am Beispiel eines mittelständischen Unternehmens. Nach einer Zusammenfassung der wichtigsten theoretischen und rechtlichen Grundlagen, werden geeignete Methoden zur Umsetzung vorgestellt. Anschließend wird der Aufbau des Datenschutzmanagements analysiert und an einem Beispielunternehmen implementiert. Zielgruppe sind in erster Linie Unternehmen, Selbstständige oder Beschäftigte mit Datenschutzaufgaben.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es, das Potenzial der Blockchain-Technologie für eine dezentrale Energieversorgung aufzuzeigen und abzuwägen. Bislang gibt es nur wenig Forschung und Aufmerksamkeit in diesem Bereich. Die Grundlage für die Ausarbeitung waren praxisnahe Studien und durchgeführte Pilotprojekte von Unternehmen. Die Erkenntnisse zeigen, dass es im Bereich Peer-to-Peer Energiehandel, Labeling und Zertifizierung, Asset Management, Elektromobilität und Netzengpassmanagement zukunftsfähiges Potenzial gibt. Die Blockchain-Technologie bietet eine manipulations-sichere und transparente Dokumentation sowie Automatisierung bestimmter Abläufe. Jedoch müssen dafür regulatorische Rahmenbedingungen angepasst und die Skalierbarkeit gewährleistet werden. Die Bachelorarbeit ist sowohl für Unternehmen im Bereich der energiewirtschaft als auch für private Betreiber von Energieanlagen interessant.
Bei Low-Code Entwicklungsplattformen handelt es sich um Lösungen zur Entwicklung und Bereitstellung von Software mit geringerem Anteil von Quelltext als in der Anwendungsentwicklung sonst erforderlich. Die Forschungsarbeit prüft, ob Low-Code Entwicklungsplattformen dazu geeignet sind, moderne webbasierte Geschäftsanwendungen umzusetzen. Dabei zeigt die Arbeit auf, wie Programmierparadigmen, Methoden der modellgetriebenen Softwareentwicklung (MDSD) und des Rappid Application Developments (RAD) als Platform-as-a-Service (PaaS) Lösungen zur Anwendungsentwicklung durch Anbieter kombiniert werden. Aktuell offerierte Lösungen werden in einem Marktüberblick hinsichtlich ihrer Funktionalität und Anwendungszielgruppe eingeordnet.
Zur Klärung der Forschungsfrage werden gängige Anforderungen an eine Geschäftsanwendung gesammelt und deren Implementierung durch die prototypische Realisierung eines Anwendungsfalls mit der Low-Code Entwicklungsplattform Oracle Application Express (APEX) validiert. Auf dieser Basis zeigt die Arbeit den tatsächlich erforderlichen Quelltextanteil auf. Dabei werden jedoch auch funktionelle Einschränkungen sowie möglicheorganisatorische Risiken, z.B. durch Vendor Lock-In Effekte, dargestellt.
Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, Technologietrends von Enterprise-Resource-Planning (ERP) Systemen zu definieren und anhand eines modernen Produktes vorzustellen. Ein ERP-System unterstützt Unternehmen in der Organisation und Durchführung von sämtlichen Geschäftsprozessen. Zur Untersuchung der wünschenswerten Eigenschaften eines ERP-Systems wurden anhand von Literaturarbeit Anforderungen definiert. Dabei wurde deutlich, dass die Verarbeitung von sämtlichen Geschäftsdaten in Echtzeit einen hohen Stellenwert hat. Hierfür bietet das ERP-System S/4HANA mit verschieden Technologien eine Lösung auf dem Datenbanksystem an. So zeigt ein direkter Performancevergleich zwischen den Datenbanksystemen von S/4HANA und einem aktuellen Konkurrenzprodukt, dass das Verarbeiten von großen Datenmengen in kürzester Zeit möglich ist. Diese Arbeit ist an Fachkreise der Wirtschaftsinformatik und Personengruppen mit Interesse an ERP und Datenbanken Systemen gerichtet.
REST became the go to approach when it comes to large scale distributed systems on, or outside the World Wide Web. This paper aims to give a brief overview of what REST is and what its main draws and benefits are. Secondly, I will showcase the implementation of REST using HTTP and why this approach became as popular as it is today. Based on my research I concluded that REST’s advantages in scalability, coupling, performance and its seamless integration with HTTP enabled it to rightfully overtake classic RPC based approaches.
Die Analyse von Log-Dateien als Spezialfall des Text Mining dient in der Regel dazu Laufzeitfehler oder Angriffe auf ein Systems nachzuvollziehen. Gegen erkannte Fehlerzustände können Maßnahmen ergriffen werden, um diese zu vermeiden. Muster in semi-strukturierten Log-Dateien aus dynamischen Umgebungen zu erkennen ist komplex und erfordert einen mehrstufigen Prozess. Zur Analyse werden die Log-Dateien in einen strukturierten Event-Log (event log) überführt. Diese Arbeit bietet dem Anwender ein Werkzeug, um häufige (frequent) oder seltene (rare) Ereignisse (events), sowie temporale Muster (temporal patterns) in den Daten zu erkennen. Dazu werden verschiedene Techniken des Data-Minig miteinander verbunden. Zentrales Element ist dieser Arbeit das Clustering. Es wird untersucht, ob durch Neuronale Netze mittels unüberwachtem Lernen (Autoencoder) geeignete Repräsentationen (embeddings) von Ereignissen erstellt werden können, um syntaktisch und semantisch ähnliche Instanzen zusammenzufassen. Dies dient zur Klassifikation von Ereignissen, Erkennung von Ausreißern (outlier detection), sowie zur Inferenz einer nachvollziehbaren visuellen Repräsentation (Regular Expressions; Pattern Expressions). Um verborgene Muster in den Daten zu finden werden diese mittels sequenzieller Mustererkennung (Sequential Pattern Mining) und dem auffinden von Episoden (Episode Mining) in einem zweiten Analyseschritt untersucht. Durch das Pattern Mining können alle enthaltenen Muster im einem Event-Log gefunden werden. Der enorme Suchraum erfordert effiziente Algorithmen, um in angemessener Zeit Ergebnisse zu erzielen. Das Clustering dient daher ebenfalls zur Reduktion (pruning) des Suchraums für das Pattern Mining. Um die Menge der Ergebnisse einzuschränken werden verschiedene Strategien auf ihre praktische Tauglichkeit hin untersucht, um neue Erkenntnisse zu erlangen. Zum einen die Mustererkennung mittels verschiedener Kriterien (Constrained Pattern Mining) und zum anderen durch die Nützlichkeit (High Utility Pattern Mining) von Mustern. Interessante temporale Muster können auf anderen Log-Dateien angewendet werden, um diese auf das Vorkommen dieser Muster zu untersuchen.
Objectives FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) is an emerging Stan¬dard for improving interoperability in the domain of health care. Besides offering features for achieving syntactical, semantical and organizational interoperability, it also specifies a RESTful API for searching purposes. The main objective of the following thesis revolves around investigating open challenges and limitations of the so-called FHIR Search Framework.
Methods A variety of operations for searching in FHIR resources, including all search interactions, definitions of search parameters, search parameter types and advanced search concepts are described. Over the course of the thesis, a quality model based on ISO 25010 is established. It serves as the foundation for determining if the FHIR Search Framework is well-suited to cover the Information needs of its users. An analysis of completeness involving the measures defined in the quality model forms the main contribution. The primary discussion of the research questions is concluded by proposing a graph model for determining reachability between FHIR resources, essentially mirroring the chaining and reverse chaining functionality. Using well-known classes for expressiveness in graphs, the thesis assess to which degree a graph search can be formulated with the currently defined capabilities.
Results From a functional perspective the FHIR Search Framework can be considered well-suited. Practical limitations should be minimal, grounded on the fact that extensive coverage of the lowest expressiveness classes, RPQs and 2RPQs, can be achieved. Severe gaps where identified only in the support of C(2)RPQs and Data Path Queries. Additionally, ideas for improving non-functional aspects are introduced to support developers in learning the Standard and testing their implementations.
Conclusion The evaluation of the FHIR Search Framework showed promising re¬sults in terms of functional completeness. Yet, the Standard is still evolving, and certain parts of the Search API are neither well-known nor implemented widely. A discussion is to be held if the specification should cover more sophisticated aspects that result from the gaps which were identified.
This thesis is aimed for finding a solution for non-gaming application of Virtual Reality technology in data visualization and analysis. Starting by reconstructing the concept of Virtual Reality, the paper then describes the principles, concepts and techniques of designing a Virtual Reality application. In the last part of the thesis, a detailed description of how a prototype implemented is presented to provide a preview of how data visualization and analysis and Virtual Reality technology can be combined together in order to enable users to perceive and comprehend data in a possibly better way.