Datenintegration


Organisationseinheit:
Lehrstuhl für Informatik 6 (Datenmanagement)

FAU Kontaktperson:
Lenz, Richard Prof. Dr.-Ing.

Beschreibung:


Datenbanksysteme spielen auch bei der Anwendungsintegration eine gewichtige Rolle, denn im Kern jedes Integrationsprojekts steht die Datenintegration, die einerseits die semantische Abstimmung ("Mapping") und andererseits die systemübergreifende Synchronisation betrifft. Zwischen den zu integrierenden Anwendungen müssen Daten ausgetauscht und konsistent gehalten werden. Dabei verursacht vor allem die semantische Integration von Datentypen und -instanzen einen hohen manuellen Bearbeitungsaufwand. Deshalb muss nach Methoden und Techniken zur Minimierung dieses Aufwands gesucht werden.


Forschungsprojekt(e)


SIML: Schemainferenz und maschinelles Lernen
Prof. Dr.-Ing. Richard Lenz
(01.08.2018)
OCEAN: Open and Collaborative Query-Driven Analytics
Prof. Dr.-Ing. Richard Lenz
(01.11.2013)
DQ-Step: DQ-Step - Improvement of data quality at a reference enterprise in plant engineering
Dr.-Ing. Juliane Blechinger; Prof. Dr.-Ing. Richard Lenz
(15.01.2009 - 15.02.2012)



Zugewiesene Publikationen

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Wahl, A.M., Endler, G., Schwab, P., Herbst, S., Rith, J., & Lenz, R. (2018). Crossing an OCEAN of queries: Analyzing SQL query logs with OCEANLog. In Proceedings of the 30th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, SSDBM 2018. Association for Computing Machinery.
Wahl, A.M., Schwab, P., & Lenz, R. (2018). Minimally-Intrusive Augmentation of Data Science Workflows. In Proceedings of the Lernen. Wissen. Daten. Analysen. (LWDA 2018). Mannheim, DE.
Wahl, A.M., Sauerhammer, C., Schwab, P., Herbst, S., & Lenz, R. (2018). Query-Driven Data Profiling with OCEANProfile. In Proceedings of the Twelfth International Workshop on Real-Time Business Intelligence and Analytics (BIRTE 2018). Rio de Janeriro, BR.
Wahl, A.M., Sauerhammer, C., Schwab, P., Herbst, S., & Lenz, R. (2018). Query-Driven Data Profiling with OCEANProfile. In ACM (Eds.), Proceedings of the International Workshop on Real-Time Business Intelligence and Analytics. Rio de Janeiro, BR: ACM.
Wahl, A.M., & Lenz, R. (2017). Analyzing SQL Query Logs using Multi-Relational Graphs. In Proc. Conf. "Lernen, Wissen, Daten, Analysen". Rostock, Germany, DE: CEUR-WS.
Wahl, A.M., Endler, G., Schwab, P., Herbst, S., & Lenz, R. (2017). Anfrage-getriebener Wissenstransfer zur Unterstützung von Datenanalysten. Stuttgart, DE: Springer.
Wahl, A.M., Endler, G., Schwab, P., Herbst, S., & Lenz, R. (2017). Query-Driven Knowledge-Sharing for Data Integration and Collaborative Data Science. In New Trends in Databases and Information Systems. Nicosia, CY.
Wahl, A.M., Endler, G., Schwab, P., Herbst, S., & Lenz, R. (2017). We Can Query More than We Can Tell: Facilitating Collaboration Through Query-Driven Knowledge-Sharing. Portland, Oregon, US: ACM.
Schwab, P., Wahl, A.M., Lenz, R., & Meyer-Wegener, K. (2016). Query-driven Data Integration (Short Paper). In Proc. Conf. "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" (pp. 206-211). Potsdam, Germany, DE: CEUR-WS.
Kraus, S., Enders, M., Prokosch, H.-U., Castellanos, I., Lenz, R., & Sedlmayr, M. (2015). Accessing complex patient data from Arden Syntax Medical Logic Modules. Artificial Intelligence in Medicine. https://dx.doi.org/10.1016/j.artmed.2015.09.003

Zuletzt aktualisiert 2018-24-10 um 15:03