Datenintegration

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.

Projects:

Term: 1. November 2013 - 31. August 2024
Acronym: OCEAN
Project leader:

Prof. Dr. Richard Lenz

Professur für evolutionäres Datenmanagement

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…

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Term: 15. Januar 2009 - 15. Februar 2012
Funding source: Industrie
Acronym: DQ-Step
Project leader:

Prof. Dr. Richard Lenz

Professur für evolutionäres Datenmanagement

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, dra…

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Term: 1. August 2018 - 30. September 2021
Acronym: SIML
Project leader:

Prof. Dr. Richard Lenz

Professur für evolutionäres Datenmanagement

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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Term: 1. Juni 2019 - 1. Juni 2029
Acronym: PHAROS
Project leader:

Prof. Dr. Richard Lenz

Professur für evolutionäres Datenmanagement

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 Ergeb…

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Term: 1. August 2024 - 31. Juli 2030
Acronym: ODDA
Project leader:

Prof. Dr. Richard Lenz

Professur für evolutionäres Datenmanagement

Ontologien sind leistungsstarke Werkzeuge, um Wissen zu strukturieren und zu formalisieren sowie Interoperabilität zu ermöglichen. Sie spielen eine entscheidende Rolle im Forschungsdatenmanagement, indem sie Daten maschineninterpretierbar machen und die Zusammenführung heterogener Datensätze verschiedener Forschender erleichtern. Im Idealfall tragen die integrierten Datensätze zu globalen Anwendungsfällen bei, die darauf abzielen, neues Wissen zu generieren.Hierfür ist es unerlässlich, dass Fors…

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Participating Scientists:

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