Open and Collaborative Query-Driven Analytics
Ziele
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.
Personen
Projektleitung
Prof. Dr. Richard Lenz
Martensstraße 3
91058 Erlangen
91058 Erlangen
- Telefon: +49 9131 85-27899
- E-Mail: richard.lenz@fau.de
- Webseite: https://www.cs6.tf.fau.de/person/richard-lenz/
Weitere Beteiligte
David Haller, Dominik Probst, Christian Sauerhammer, Nicolas Wolf
Neuigkeiten
- Beteiligung an der SIGMOD 201917. Juli 2019Die ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data fand dieses Jahr vom 30. Juni bis zum 05. Juli in Amsterdam statt. Wir freuen uns…
- Beteiligung an der LWDA 201825. August 2018Die diesjährige Fachtagung „Lernen. Wissen. Daten. Analysen. (LWDA) 2018“ der Gesellschaft für Informatik (GI) fand vom 22. bis 24. August in Mannheim statt. Wir freuen…
- Schlafende Daten wecken: Info-Portal zu OCEAN ist online12. März 2018Ab sofort ist das dedizierte Info-Portal zu unserem Forschungsprojekt OCEAN unter http://www.dormantdata.com erreichbar. Dort finden Sie aktuelle Informationen zu OCEAN sowie die neuesten Projektentwicklungen. Unser…
- Tag der Technischen Fakultät 2017 am 17.11.201710. November 2017Am 17.11.2017 findet der Tag der Technischen Fakultät 2017 statt. Im Rahmen einer Posterausstellung stellen wir unser Forschungsprojekt OCEAN den Besuchern vor. Wir freuen uns…
- TSUNAMI auf der Studierendenkonferenz Informatik 201730. September 2017Wir freuen uns sehr, dass in diesem Jahr David Haller für unseren Lehrstuhl auf der Studierendenkonferenz Informatik 2017 (SKILL) in Chemnitz vertreten war. Am 29.09.2017…
- OCEAN @ ADBIS 201728. September 2017Am 27.09.2017 wurden von Andreas M. Wahl aktuelle Forschungsergebnisse unseres Projekts OCEAN auf der internationalen Fachkonferenz ADBIS 2017 präsentiert. Die zugehörige Veröffentlichung mit dem Titel „Query-Driven…
- OCEAN @ LWDA 201714. September 2017Am 11.09.2017 wurden von Andreas M. Wahl unter dem Titel „Analyzing SQL Query Logs using Multi-Relational Graphs“ aktuelle Forschungsergebnisse unseres Projekts OCEAN auf der Konferenz LWDA 2017 in…
- Beteiligung an der BTW 20171. Februar 2017Wir freuen uns, dass unser Lehrstuhl an der diesjährigen Fachtagung „Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web“ (BTW) der Gesellschaft für Informatik (GI) mit drei Publikationen beteiligt ist.…
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Aktuelle Publikationen
- :
A Minimally-Intrusive Approach for Query-Driven Data Integration Systems
ICDE 2016
In: 2016 IEEE 32nd International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW), Helsinki: 2016
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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)
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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)
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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
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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
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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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Query-Driven Data Profiling with OCEANProfile
Twelfth International Workshop on Real-Time Business Intelligence and Analytics (BIRTE 2018) (Rio de Janeriro, 27. August 2018 - 27. August 2018)
In: Proceedings of the International Workshop on Real-Time Business Intelligence and Analytics 2018
DOI: 10.1145/3242153.3242154
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Minimally-Intrusive Augmentation of Data Science Workflows
Lernen. Wissen. Daten. Analysen. (LWDA 2018) (Mannheim, 22. August 2018 - 24. August 2018)
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A graph-based framework for analyzing SQL query logs
1st ACM SIGMOD Joint International Workshop on Graph Data Management Experiences and Systems and Network Data Analytics, GRADES-NDA 2018
DOI: 10.1145/3210259.3210270
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Crossing an OCEAN of queries: Analyzing SQL query logs with OCEANLog
30th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, SSDBM 2018
DOI: 10.1145/3221269.3223025
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