Interaktive kontextsensitive Integration und Aufbereitung heterogener Datenquellen unter Verwendung von Data Mashups

Abstract

Durch eine stetig anwachsende Menge an Daten wird es zunehmend schwieriger, diese aufzubereiten und zu integrieren. Da bisherige Lösungsansätze eine hohe technische Versiertheit erfordern ist es notwendig, die Aufgaben an IT-Experten zu delegieren, die keinerlei domänenspezische Kenntnisse über die vorliegenden Daten besitzen. Dies kann zu Fehlern oder einem erhöhten Kommunikationsaufwand führen. Aus diesem Grund sollten Domänenexperten, ohne tiefgründiges Programmierverständnis, in der Lage sein, umfangreiche Datensätze selbstständig aufzubereiten und zu integrieren. Data Mashups stellen einen leicht zu bedienenden Ansatz für die Verarbeitung von Daten dar und eignen sich deshalb besonders zur Einbindung von Anwendern ohne technischen Hintergrund. Im Rahmen der nachfolgenden Arbeit werden zunächst die notwendigen Schritte einer Datenintegration definiert und anschließend ein Konzept entwickelt, das den Anwender dabei unterstützt. Hierbei werden wiederkehrende Aufgaben vom System übernommen, deren Ausführungen gezielt durch den Anwender beeinflusst werden können. Dazu wurde eine Auswahl essentieller Operationen zur Datenaufbereitung definiert, sowie ein Klassifikationsverfahren entwickelt, welches den Anwender dabei unterstützt, eine interaktive Schemaintegration auszuführen. Der Anwender soll die Daten in einem gewohnten Tabellenformat aufbereiten und integrieren können. Um die Funktionalität des Konzepts zu verdeutlichen, wird ein Prototyp entwickelt, der die Grundlage für eine Implementierung in FlexMash, ein an der Universität Stuttgart entwickeltes Data Mashup-Werkzeug, bildet.