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Friedrich-Alexander-Universität Lehrstuhl für Informatik 6 CS6
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Lehrstuhl für Informatik 6

Datenmanagement

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Datenintegration

Kontakt

Richard Lenz

Prof. Dr. Richard Lenz

Professur für evolutionäres Datenmanagement

Department Informatik (INF)
Lehrstuhl für Informatik 6 (Datenmanagement)

Raum: Raum 08.136
Martensstraße 3
91058 Erlangen
  • Telefon: +49 9131 85-27899
  • E-Mail: richard.lenz@fau.de
  • Webseite: https://www.cs6.tf.fau.de/person/richard-lenz/

Sprechzeiten

Raum 08.136,

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.

Projekte:

Laufzeit: seit 1. November 2013
Projektleitung: Richard Lenz

Mehr und mehr Unternehmen sammeln möglichst alle anfallenden Daten in sogenannten "Data Lakes". Obwohl die Daten damit prinzipiell für beliebige Analysen zur Verfügung stehen, bleibt es dennoch unerlässlich für die Analyse, ein Verständnis für die Bedeutung und die Verknüpfungsoptionen der Daten zu entwickeln. Analysten, die diese Arbeit bereits geleistet haben, formulieren Anfragen, in denen solches Wissen implizit enthalten ist. Wenn dieses Wissen jedoch nicht mit anderen geteilt wird, bleiben mögliche Synergien ungenutzt und das Verständnis der Daten im "Data Lake" wird erschwert. Wir extrahieren automatisiert Teile dieses Wissens aus analytischen Anfragen, um es in aufbereiteter Form für nachfolgende Analysen nutzen zu können. Datenanalysten werden dadurch schneller auf relevante Datenquellen aufmerksam und die Datenintegration wird erleichtert.

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Laufzeit: 15. Januar 2009 - 15. Februar 2012
Mittelgeber: Industrie
Projektleitung: Richard Lenz

The application of IT-supported processes in plant engineering - especially in the areas of engineering, procurement, and construction (EPC) - is steadily increasing. Thus, the data quality in the information management systems becomes more and more important. The information management systems have the following challenges: The amounts of data increase, the integration of the tools is not optimized and due to the system heterogeneous. The quality of the deliverables (documents, parts lists, drawings…

→ Mehr Informationen

Laufzeit: seit 1. August 2018
Projektleitung: Richard Lenz

Im Rahmen des Projekts SIML (Schemainferenz und maschinelles Lernen) werden Methoden der topologischen Datenanalyse und des unüberwachten Lernens kombiniert untersucht, eingesetzt und weiterentwickelt, um aus unstrukturierten, multivarianten Daten ein konzeptuelles Schema abzuleiten.

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Laufzeit: seit 1. Juni 2019
Projektleitung: Richard Lenz

Der Zweck des Semantic Web ist es, den weltweiten Zugang zum Wissen der Menschheit in maschinenverarbeitbarer Form zu ermöglichen. Ein großes Hindernis dabei ist, dass Wissen oft entweder inkohärent repräsentiert oder gar nicht externalisiert und nur in den Köpfen von Menschen vorhanden ist. Der Aufbau eines Wissensgraphen und die manuelle Erstellung und Fortschreibung einer Ontologie durch einen Domänenexperten ist eine mühsame Arbeit, die einen großen initialen Aufwand erfordert, bis das Erg…

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Kontaktpersonen:

  • Richard Lenz

Beteiligte Wissenschaftler:

  • Richard Lenz
  • David Haller

Publikationen:

  • Wahl AM., Lenz R.:
    Analyzing SQL Query Logs using Multi-Relational Graphs
    LWDA (Rostock, Germany, 11. September 2017 - 13. September 2017)
    In: Proc. Conf. "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" 2017
    Open Access: http://ceur-ws.org/Vol-1917/paper01.pdf
    URL: http://ceur-ws.org/Vol-1917/paper01.pdf
    BibTeX: Download
  • Wahl AM., Endler G., Schwab P., Herbst S., Lenz R.:
    We Can Query More than We Can Tell: Facilitating Collaboration Through Query-Driven Knowledge-Sharing
    2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing (Portland, Oregon, 25. Februar 2017 - 1. März 2017)
    BibTeX: Download
  • Baumgärtel P., Endler G., Lenz R.:
    Toward Pay-As-You-Go Data Integration for Healthcare Simulations
    International Conference on Health Informatics 2014 (Loire Valley, France, 3. März 2014 - 6. März 2014)
    In: Proceedings of the International Conference on Health Informatics, Portugal: 2014
    DOI: 10.5220/0004734201720177
    URL: http://www6.informatik.uni-erlangen.de/publications/public/2014/hi2014_baumgaertel.pdf
    BibTeX: Download
  • Baumgärtel P., Endler G., Held J., Lenz R.:
    Pay-as-you-go data integration for large scale healthcare simulations
    GMDS 2012 - Was bewegt uns in der/die Zukunft – Neue Lebenswelten in der Informationsgesellschaft (Braunschweig, 16. September 2012 - 21. September 2012)
    In: GMDS 2012, Düsseldorf: 2012
    DOI: 10.3205/12gmds047
    BibTeX: Download
  • Schwab P., Wahl AM., Lenz R., Meyer-Wegener K.:
    Query-driven Data Integration (Short Paper)
    LWDA (Potsdam, Germany, 12. September 2016 - 14. September 2016)
    In: Proc. Conf. "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" 2016
    URL: http://ceur-ws.org/Vol-1670/paper-48.pdf
    BibTeX: Download
  • Wahl AM., Endler G., Schwab P., Herbst S., Lenz R.:
    Anfrage-getriebener Wissenstransfer zur Unterstützung von Datenanalysten
    Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017), 17. Fachtagung des GI-Fachbereichs ,,Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS) (Stuttgart, 6. März 2017 - 10. März 2017)
    BibTeX: Download
  • Wahl AM., Schwab P., Lenz R.:
    Minimally-Intrusive Augmentation of Data Science Workflows
    Lernen. Wissen. Daten. Analysen. (LWDA 2018) (Mannheim, 22. August 2018 - 24. August 2018)
    BibTeX: Download
  • Kraus S., Enders M., Prokosch HU., Castellanos I., Lenz R., Sedlmayr M.:
    Accessing complex patient data from Arden Syntax Medical Logic Modules
    In: Artificial Intelligence in Medicine (2015)
    ISSN: 0933-3657
    DOI: 10.1016/j.artmed.2015.09.003
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  • Endler G., Baumgärtel P., Lenz R.:
    Pay-as-you-go data quality improvement for medical centers
    eHealth2013 (Wien, 23. Mai 2013 - 24. Mai 2013)
    In: Ammenwerth E, Hörbst A, Hayn D, Schreier G (Hrsg.): Proceedings of the eHealth2013 2013
    Open Access: http://www.ehealth20xx.at/wp-content/uploads/scientific-papers/2013/endler.pdf
    URL: http://www.ehealth20xx.at/wp-content/uploads/scientific-papers/2013/endler.pdf
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  • Wahl AM., Endler G., Schwab P., Herbst S., Lenz R.:
    Query-Driven Knowledge-Sharing for Data Integration and Collaborative Data Science
    21st European Conference on Advances in Databases and Information Systems (Nicosia, 24. September 2018 - 27. Januar 2018)
    In: New Trends in Databases and Information Systems 2017
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