By Steven Helmis, Robert Hollmann (auth.)
Unternehmen und Organisationen verwenden heute enorme Menge an Daten, die durch verschiedene IT-Systeme erzeugt werden. Durch die Heterogenität der Datensätze ist eine ganzheitliche Sicht auf Informationen eine große Herausforderung, deren Lösung aber einen immensen Vorteil bietet. Um eine Integration verschiedener Ausgangssysteme zu erhalten, spielt die Informationsqualität, das Messen dieser, wie auch die Sicherung der Datenqualität eine große Rolle.
Die Autoren diskutieren die Problematik der Datenqualität im Fokus eines Integrationsprozesses. Sie stellen am Markt verfügbare Systeme zur Datenintegration und –analyse vor und entwickeln, basierend auf einer Anforderungsanalyse, ein webbasiertes Werkzeug, welches die Integration der Daten ermöglicht und die Qualität der Datenbestände testet. Die examine der Bestände, das Auffinden von Duplikaten und die Bereinigung der Daten stehen dabei im Fokus dieses Werkzeuges, welches eine Grundlage für eine umfassende Datenqualitäts- und Bereinigungslösung darstellen kann.
Read or Download Webbasierte Datenintegration: Ansätze zur Messung und Sicherung der Informationsqualität in heterogenen Datenbeständen unter Verwendung eines vollständig webbasierten Werkzeuges PDF
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Unternehmensführungslehre: Einführung Entscheidungslogik Soziale Komponenten
Lernziele Die Klarung einschlagiger G run d beg r i f feist notwendige Voraussetzung fur das Verstandnis einer jeden Abhandlung. Der Leser wird deshalb auch bei diesem Lehrbuch zunachst mit dem spezifisch begrifflichen Instrumentarium vertraut gemacht, das der Arbeit zu grunde gelegt werden soll. Dies erscheint insbesondere auch deshalb als wichtig, weil die benutzten Begriffe in Literatur und Praxis bisher keine eindeutige Abgrenzung erfahren haben.
Die Vorfußchirurgie in 2. Auflage: Bewährtes und noch mehr Neues für Sie! Eingriffe am Vorfuß sind für jeden operativ tätigen Orthopäden und Chirurgen im ambulanten und stationären Bereich ein wichtiges Arbeitsfeld. Indikationen und Techniken haben sich in den letzten Jahren nicht zuletzt aufgrund neuer Implantate weiterentwickelt.
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Zu den bekannten Data-MiningVerfahren zählen die Clusteranalyse, die Bayes-Klassifikation, induktives Lernen und künstliche neuronale Netze. Bei gerichteten Analysetechniken geht man davon aus, dass Muster (engl. Pattern) im System definiert sind. Muster lassen sich automatisch generieren, indem man beispielsweise nach bestimmten Zeichen sucht und diese durch ein zuvor definiertes Symbol ersetzt. Durch die Aneinanderreihung von Symbolen werden komplexe Muster generiert. Anhand dieser kann man Datensätze eindeutig identifizieren und darstellen.
Ein Wrapper sollte erweiterbar sein, um eventuelle Änderungen, die im Verlaufe eines Projektes entstehen können, mit geringem Aufwand umzusetzen. • Die Architektur ist flexibel zu halten, so dass man einen Wrapper leicht wiederverwenden kann. Somit lassen sich verschiedene Klassen, für unterschiedliche Informationssysteme, einfacher transformieren. • Die Struktur lässt Optimierungen zu. In der Praxis lässt sich aufgrund verschiedener Implementierungen eine genaue Grenze zwischen Mediator und Wrapper nicht immer definieren.
Unter der Rückverfolgbarkeit ist zu verstehen, dass sämtliche Anforderungen, die an das Data Warehouse von Benutzern, Designern, Administratoren oder Managern gestellt werden, nachvollziehbar sind. Die Dimension Interpretierbarkeit gewährleistet, dass alle Komponenten eines Data Warehouse zu Gunsten der Administration ausreichend beschrieben sind. Unter der Metada- 14 2 Datenqualität tenentwicklung ist ein Qualitätskriterium zu verstehen, das Auskunft über die Entwicklung von Data Warehouse Operationen zur Verfügung stellt.