Browsing by Author "Mitschang, Bernhard (Prof. Dr.-Ing.)"

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Open Access
Architekturkonzepte zur Datenverwaltung in Data Lakes
(2021) Giebler, Corinna; Mitschang, Bernhard (Prof. Dr.-Ing.)
Die zunehmende Digitalisierung in zahlreichen Bereichen und die damit verbundene Vielzahl an heterogenen Daten, die gespeichert, verwaltet und analysiert werden müssen, stellen eine Herausforderung für traditionelle Datenmanagementkonzepte dar. Insbesondere gilt es, den potentiellen Wert der Daten auszunutzen und durch neue Erkenntnisse Kosten zu senken und Effizienz zu erhöhen. Um die Verwaltung und flexible Analyse der generierten Daten zu ermöglichen, wurde das Konzept des Data Lake entwickelt. Daten heterogener Struktur werden hier in ihrer Rohform gespeichert, sodass auch lange nach ihrer Erfassung beliebige Anwendungsfälle darauf realisiert werden können. Soll allerdings ein solcher Data Lake für die praktische Nutzung in z.B. einem Unternehmen umgesetzt werden, zeigen sich zahlreiche Probleme und Lücken auf. Methodische Grundlagen sind unvollständig, vage oder fehlen ganz. So gibt es keine vollständige Data-Lake-Architektur oder einen Leitfaden, um eine solche zu erstellen. Auch fehlt es an einer passenden Datenorganisation, um die Vielzahl an Anwendungsfällen und Nutzergruppen eines unternehmensweiten Data Lake zu unterstützen. In dieser Arbeit werden diese Lücken adressiert. Hierzu werden drei Forschungsziele formuliert: Z1-Identifikation der Eigenschaften eines Data Lake, Z2-Erstellung eines Leitfadens zur Definition einer vollständigen Data-Lake-Architektur und Z3-Erarbeitung einer internen Data-Lake-Organisation. Diese Forschungsziele werden durch insgesamt sieben Forschungsbeiträge abgedeckt. Hierfür wird zunächst in einer vollständigen Literaturrecherche das Konzept des Data Lake identifiziert und definiert. Im zweiten Schritt stellt diese Arbeit das Data Lake Architecture Framework (DLAF) vor, welches die Definition einer vollständigen Data-Lake-Architektur ermöglicht. Abschließend bietet das Zonenreferenzmodell einen systematischen Ansatz zur Datenorganisation in Data Lakes. Die Umsetzbarkeit der erarbeiteten Lösungen wird mithilfe einer prototypischen Implementierung für ein reales Anwendungsszenario gezeigt. Eine abschließende Evaluation bestätigt, dass die entwickelten Lösungen vollständig sind, zahlreiche Vorteile bieten und so die Industrialisierung von Data Lakes unterstützen.
Open Access
Smart Engineering Apps für eine mobile und situationssensitive Bereitstellung von Engineeringdaten
(2019) Hoos, Eva; Mitschang, Bernhard (Prof. Dr.-Ing.)
Globale Megatrends wie steigende Produktindividualisierung, kürzere Produktlebenszyklen und steigende Produktkomplexität führen zu erheblichen Herausforderungen im Engineering, also in der Produkt- und Produktionsprozessentwicklung. Die Informationsbereitstellung in der Engineeringdomäne ist zeitaufwendig und komplex, deshalb werden Engineeringprozesse nur unzureichend unterstützt. Gleichzeitig wird das Potenzial neuer Technologien wie mobile Apps oder situationssensitive Anwendungen bisher nicht genutzt. Um dies zu adressieren, stehen im Zentrum dieser Arbeit Smart Engineering Apps (SEA), die eine mobile und situationsabhängige Bereitstellung von Engineeringdaten ermöglichen. Die Beiträge der Doktorarbeit umfassen sowohl die Konzeption und prototypische Implementierung von SEAs als auch die Entwicklung von Methoden und Konzepten für deren strategischen Einsatz und Entwurf. Die Beiträge lassen sich in drei Teilbereiche untergliedern: (1) Es wird eine systematische, prozessorientierte Analysemethode zur Identifikation von App-Potenzialen bereitgestellt. Die Methode wird auf mehrere Engineeringprozesse angewendet, um eine Übersicht über App-Potenziale und den möglichen Geschäftsnutzen zu erhalten. (2) Für die systematische Konzeption der Situationssensitivität wird ein Entwurfsframework zur Verfügung gestellt. Es stellt sowohl ein Metamodell für Situationen als auch Entwicklungsmethoden und -bausteine für die Modellierung und Erfassung von Situationen bereit. (3) Die situationsabhängige Bereitstellung von Engineeringdaten stellt eine Kernfunktionalität von SEAs dar. Das erarbeitete Konzept ermöglicht die Realisierung von SEAs, die Anwendern nur die Engineeringdaten zur Verfügung stellen, die sie für ihre aktuelle Aufgabe benötigen. Auf Basis der entwickelten Konzepte und Methoden werden zwei SEAs realisiert. Die Evaluation der Forschungsbeiträge erfolgt durch die Anwendung der Konzepte und Methoden bei deren Entwurf. Damit wird gezeigt, dass die erarbeiteten Forschungsbeiträge in realen Anwendungsfällen einsetzbar sind und dass sie den Entwurf von SEAs unterstützen. Eine Expertenevaluation zeigt, dass durch SEAs Prozessverbesserungen erreicht werden können. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass SEAs die Herausforderungen der Informationsbereitstellung im Engineering adressieren. Durch die entwickelten Lösungskonzepte werden der Entwurf und die Konzeption von SEAs unterstützt. Deren Einsatz liefert einen Beitrag für Prozessverbesserungen im Engineering.