SpatialDecisionSupportSystems (DSS)

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "SpatialDecisionSupportSystems (DSS)"

Transkript

1 SpatialDecisionSupportSystems (DSS) Hausarbeit zum HS: Analyse und Modellierung räumlicher Daten Leitung: Dr. M. Herold Vorgelegt von: Annika Künne Friedrich-Schiller-Universität Jena Institut für Geographie Wintersemester 2004/05

2 Inhalt 1 Einleitung 2 2 Räumliche Fragestellungen und Entscheidungsprobleme 2 3 Der Entscheidungsprozess: decision making 3 4 Entscheidungsunterstützungssysteme (Decision Support Systems) Entwicklung von SDSS Komponenten von DSS bzw. SDSS 7 5. SDSS zur Planungsunterstützung (PlanningSupportSystems) Anwendungsbeispiel Stadtplanung: Das METROPILUS PSS: Urban Models & GIS Entwicklung von METROPILUS Beispiele von METROPILUS- Informationsprodukten Anwendungsbeispiel: Virtual Slaithwaite- Städteplanung der Zukunft 14 6 Zusammenfassung und Ausblick 15 Literatur 16 2

3 1 Einleitung In jedem Bereich des täglichen Lebens müssen Entscheidungen getroffen werden. Diese sind je nach der Art der Problemstellung mehr oder weniger komplex. Bei komplexen und anspruchsvollen Problemen sollen Wirtschaftswissenschaftler, Planer, Ökologen etc. im Entscheidungsprozess unterstützt werden. Hierzu dienen spezielle Entscheidungsunterstützungssysteme, die Decision Support Systems (DSS). Bezogen auf räumliche Fragestellungen werden die DSS als ein unterstützendes Werkzeug der Geoinformationssysteme eingesetzt und als Spatial DSS (SDSS) bezeichnet. 2 Räumliche Fragestellungen und Entscheidungsprobleme Bezüglich räumlicher Planung unterscheiden LAURINI &THOMPSON sechs Typen räumlicher Probleme, die sich auf Punkt-, Linien- und Flächeneigenschaften stützen (siehe Abbildung 1). Abbildung 1: Problemkategorien der räumlichen Planung (Verändert nach: LAURINI & THOMPSON 1992:46). Location befasst sich mit der Suche nach einem optimalen Standorte z.b. für eine Verkaufsfiliale, während Allocation die Zuweisung einer optimalen Menge (z.b. Kunden) zu einem bestimmten Ort (Verkaufsfiliale) analysiert. Die Zonierung (Districting) dient zur Ausweisung optimaler Flächen/Gebiete (z. B. die der Gebiete für 3

4 den Bau einer Schule in Frage kommen). Für die Suche nach einer bestehenden Strecke, z.b. im Straßen- oder Bahnnetzwerk bietet sich die Routenfindung (Route) an. Die Trassenlegung wird verwendet, um eine optimale Strecke für eine neue Trasse (Straße, Bahnlinie etc.) zu finden. Layout beschäftigt sich mit der Gestaltung von Flächen (Czeranka 1997:50). In vielen Bereichen der Wirtschaft und Planung, geht es um derartige Fragestellungen. In den meisten Fällen steht nicht nur eine Fragestellung im Mittelpunkt, sondern mehrere der aufgeführten Kategorien sind zu beachten. So ist z.b. der Bau einer Wohnsiedlung, nicht nur eine Standortfrage, sondern auch eine Frage der Zonierung, Gestaltung und Trassenlegung. Je nach Komplexität der Fragestellung entstehen mehr oder weniger starke Entscheidungsprobleme. Lässt sich ein Problem nach einfachen Regeln und Verfahren lösen, wie es z.b. bei der Routenfindung der Fall ist, so wird es als strukturiert bezeichnet. Bei einem strukturierten Problem können Datenverarbeitungssysteme oder (bei der Erfordernis qualitativer Schlussfolgerungen) Expertensysteme zur Lösung eingesetzt werden. Meistens spielen jedoch gerade in den Bereichen der Planung mehrere Fragestellungen zusammen. So erfordert z.b. die Ausweisung von Industriegebieten auch gestalterische Fähigkeiten (Layout) in Bezug auf die Attraktivität des Standortes sowie eine umweltfreundliche Trassenlegung usw.. Solche Probleme besitzen kein eindeutiges Lösungsschema und werden daher als semi- oder unstrukturiert oder illstructured bezeichnet (Densham 1991:404). Somit existiert oft eine Vielzahl von Lösungsmöglichkeiten, die den Entscheidungsträger überfordern können. Für diese Art von Problemen werden Entscheidungsunterstützende Systeme eingesetzt (Decision Support Systems) (Czeranka 1997:48f). Die Grenze zwischen strukturierten und semi- oder unstrukturierten Problemen ist nicht eindeutig, sondern vom Wissensstand des Entscheidungsträgers abhängig. Oft werden in dem Entscheidungsprozess mehrere Kriterien einbezogen, dieser wird als Multi- Kriterieller Entscheiduns Prozess (MKEP) bzw. als multi-citeria decision making bezeichnet (ANTENEH 1994:91). 3 Der Entscheidungsprozess: decision making Der Prozess der Lösungsfindung sollte bei unstrukturierten Problemen nach bestimmten Schritten erfolgen. Nach SIMON (1960 in: MALCZEWSKI 1997:2) kann der Entscheidungsprozess in drei Hauptphasen unterteilt werden: Intelligence, Design und Choice. In der "Intelligence"-Phase wird nach Problemen oder Möglichkeiten für eine Veränderung gesucht. Das Problem wird genau analysiert und definiert. Ebenfalls von Bedeutung ist die Identifikation der Ziele. Die "Design"-Phase umfasst die Erfindung, Entwicklung sowie die Analyse einer Menge von möglichen Entscheidungsalternativen für das in der Intelligence-Phase 4

5 identifizierte Problem. Gerade bei räumlichen Entscheidungsprozessen sind oftmals mehrere Interessengruppen involviert, die unterschiedliche Ziele als wichtig erachten (z.b. haben beim Bau eines Einkaufscenters nicht nur Ökonomen Einfluss auf die Entscheidungsfindung, sondern auch Bauämter und Umweltämter usw.). Dabei werden alle Entscheidungsalternativen anhand mehrerer Kriterien bewertet (ein sog. "multicriteria decision making"). Die Kriterien können Einschränkungen des Entscheidungsraumes sein oder Faktoren, die einander ausgleichen oder voneinander unabhängig sind (CZERANKA 1997:49). So ist es von großer Wichtigkeit mehrere Modelle bzw. Methoden zu entwickelt, um eine optimale Lösung zu erarbeiten. In der "Choice"-Phase wird aus den entwickelten Lösungsalternativen die passende ausgewählt (MALCZEWSKI 1997:2f). ARONSON & TURBAN (2001:41) ergänzen noch eine vierte Phase. Die "Implementation" (Ausführungs-) Phase, die in der erfolgreichen Ausführung der Lösung der realen Probleme besteht. Czeranka (1997:51) hat die oben aufgeführten Verfahrensschritte um weitere Aspekte ergänzt, die in Abbildung 2 aufgelistet sind. Abbildung 2: Ablaufplan der Problemlösung semi-oder unstrukturierter Entscheidungen (Czeranka 1997:51). Funktionen zur Entscheidungsfindung, wie Problemanalysen, Vorhersage zukünftiger Zusammenhänge, Wirkungsabschätzungen sowie der Vergleich und die Bewertung von Alternativen werden von einem Entscheidungsunterstützungssystem bereit gestellt. 5

6 4 Entscheidungsunterstützungssysteme (Decision Support Systems) DSS sind eine Weiterentwicklung der Management Support Systems (MIS), die in den 1960er Jahren entwickelt wurden. MIS waren einfach strukturierte Auskunftssysteme, die das Management mit Führungsinformationen versorgten und Hilfe bei strukturierten Problemen (z.b. Buchhaltung, Materialwirtschaft usw.) bieten sollte. MIS waren jedoch keine Hilfe bei semi- oder unstrukturierten Problemen. Daher entwickelten GORRY & SCOTT MORTON Ende der 60er Jahre Management Decision Systems (MDS), die Managern auch bei schwierigen Fragestellungen eine Entscheidungsunterstützung boten. Vorwiegend in den Wirtschaftswissenschaften und im Ingenieurswesen fand die Forschung und Weiterentwicklung von DSS statt, die auf Grund der Konkurrenz von intelligenten Workstations, Expertensystemen und neuen Kommunikationsmethoden immer höheren Ansprüchen genügen mussten. Eine häufig gebrauchte Definition von DSS stammt von (BRENNAN & ELAM 1986:130 in CZERANKA 1997:53): "DSS are computer-based systems whose objective is to enable a decision maker to device high-quality solutions to what are often only partially formulated problems". Parallel zu den DSS haben sich auch die räumlichen (spatial) DSS entwickelt. Sie werden eingesetzt, wenn ein DSS eine räumliche Dimension annimmt. Das SDSS ist also ebenfalls ein DSS, welches darüber hinaus auch die Integration räumlicher Daten und raumbezogene Analysemethoden ermöglicht (CZERANKA 1997:54). SDSS sind nach DENSHAM (1991:405): "...explicitly designed to provide the user with a decision-making environment that enables the analysis of geographical information to be carried out in a flexible manner." Es handelt sich bereits um Entscheidungsunterstützung, wenn dem Nutzer Anleitungen und Hilfen nahegebracht werden, die ihm eine systematische und informative Datenaufbereitung, wie Tabellen, Graphiken, Vergleiche etc., ermöglichen. Nach GEOFFRION (1983 aus DENSHAM 1991:406) sollte ein DSS folgende Charakteristika besitzen: - Lösung halb- oder unstrukturierter Probleme - Leistungsstarke und einfach zu bedienende Benutzeroberfläche - flexible Kombination analytischer Modelle und Daten - Unterstützung bei der Erforschung des Lösungsraumes mit Hilfe von Modellen, welche Lösungsalternativen aufzeigen - Unterstützung der Vielfalt von Entscheidungen und Erweiterungen, welche dem Benutzer neue Fähigkeiten zur Verfügung stellen - Problemlösung über interaktive und rekursive Prozesse, welche den Entscheidungsprozess differenzieren und über verschiedene Lösungswege verfügen Werden diese sechs Eigenschaften auf die räumlichen Entscheidungsunterstützungssysteme bezogen, sind nach Densham (1991:406) weitere Fähigkeiten und Funktionen von Nöten, um den komplexeren räumlichen Problemen 6

7 gerecht zu werden. So sollten SDSS Mechanismen zur Eingabe von räumlichen bzw. geographischen Daten (Vektor- und Rasterdaten) unterstützen. Darüber hinaus ist die Repräsentation komplexer räumlicher Relationen und Strukturen wünschenswert. Desweiteren sollten SDSS analytische und raumbezogene Techniken beinhalten und über eine große Vielfalt räumlicher Ausgabeverfahren verfügen, z.b. Karten etc. Um wirklich brauchbare Ergebnisse zu erzielen, wird an das DSS ein erheblicher Anspruch gestellt. So müssen die verwendeten Daten auf ihre Genauigkeit in räumlicher und zeitlicher Hinsicht überprüft werden, da es andernfalls zu Problemen im Lösungsprozess kommen kann (CZERANKA 1997:117). 4.1 Entwicklung von SDSS Die Entwicklung von DSS zielt auf eine effektive Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. Dabei ist und bleibt der Entscheidungsträger die wichtigste Komponente, während das System lediglich als Unterstützung des Entscheidungsträgers fungiert. Nach SPRAGUE (1980 in: MALCZEWSKI 1997:2ff) werden drei Ebenen der DSS- Technologie unterschieden. Auf der untersten Ebene sind die DSS-Tools angeordnet. Dies sind Hard- und Softwarekomponenten, die die Entwicklung von DSS-Generatoren und spezifischen DSS erst ermöglichen, daher auch Entwickler oder Toolsmith genannt werden [Bsp. nach MALCZEWSKI (1997:7f): ArcMacroLanguage (AML), Programmierwerkzeug von ArcInfo, Avenue von ArcViewGIS]. Auf der zweiten Ebene befinden sich die DSS-Generatoren. Dieser Brückenpfeiler zwischen den DSS-Tools und den spezifischen DSS besteht ebenfalls aus einer Sammlung von Hard- und Softwarekomponenten, die eine Reihe von Möglichkeiten bieten, die Gestaltung, Implementierung und Benutzung der spezifischen Anwendungen (spezifisches DSS) zu erleichtern und zu beschleunigen. DSSG sind z.b. Simulationssprachen oder Planungssprachen (Programmiersprachen der vierten Generation, z.b. Structured Query Language, Java etc.), da sie folgende Funktionen besitzen: Modellierung, Möglichkeit der Methodenauswahl, Datenverwaltung, Reporting, Graphik und Konsolidierungsmöglichkeiten. Kennzeichnend für Planungssprachen ist die Möglichkeit repräsentative Modelle zu erstellen, die mit "What-if"- Abfragen und "Target"-Analysen erreicht werden (ANTENEH 1994:83f). Beispiele sind GISysteme wie ArcInfo, ArcView, ArcNetwork, IDRISI etc. (MALCZEWSKI (1997:7f). Die spezifischen DSS sind auf spezielle Probleme des Entscheidungsträgers zugeschnitten. Sie bieten verschiedene Möglichkeiten der Ergebnispräsentation in gewünschter Form (Tabellen, Graphiken etc.). Teilergebnisse können hier zwischengespeichert, Daten manipuliert und subjektive Informationen hinzugefügt werden (Bsp.: IDRISI Decision Support- MCE- Modul in IDRISI32). 7

8 Abbildung 3: Die DSS- Ebenen (nach SPRAGUE 1980:10 in: KEENAN 1997:6) 4.2 Komponenten von DSS bzw. SDSS Nach ARONSON & TURBAN (2001:100ff) besteht ein DSS typischerweise aus drei Hauptkomponenten: - Datenbankmanagement Subsystem (DBMS) - Modellbankmanagement Subsystem (MBMS) - Dialogsubsystem (User Interface). Den Kern bildet das DBMS. Es dient zur Sammlung, Speicherung, Abfrage, Manipulation sowie zum Schutz von Daten. Besonders bei SDSS sollte das DBMS nach GOODCHILD UND KEMP (1990:3) in der Lage sein drei räumliche Datentypen zu verwalten: 1. lokale Daten, wie Koordinaten und Ketten, 2. topologische, mit Attributen versehene Daten, wie Punkte, Knoten, Linien und deren Beziehung zueinander und 3. thematische Daten (Attribute topologischer Objekte). Die Datenbank sollte den Benutzer bei der Konstruktion und Nutzung der räumlichen Relationen zwischen allen drei Datentypen unterstützen. Das MBMS verwaltet die Modell- und Methodenbanken und beinhaltet ein Softwarepaket quantitativer Modelle, welche zur Lösung strukturierter Probleme dienen oder Lösungsalternativen aufzeigen. Um analytische Modelle in Geoprozesssysteme zu integrieren, sollten Bibliotheken entwickelt werden, die bereits existierende Programme in ein System bringen. Auf diese Weise wird eine große Zahl von Modellen schnell und einfach zugänglich gemacht (GOODCHILD & KEMP 1990:3). Die dritte Komponente, das User-Interface oder die Benutzerschnittstelle (graphical user interface GUI) dient zur Kommunikation zwischen dem Entscheidungsträger und dem DSS. Das wichtigste Kriterium, welches das GUI zu unterstützen hat, ist eine einfache Handhabung, auch ohne spezielle EDV-Kenntnisse. Dabei sollte die Benutzeroberfläche mit Hilfe der graphischen Anzeige für den Nutzer intuitiv gestaltet werden, d.h. Icons 8

9 können genutzt werden, um Systemkapazitäten anzuzeigen, der Benutzer kann Parameter, Daten, Ausgabe etc. einfach und intuitiv auswählen und kann die Modellprozesse einfach visualisieren. Bezüglich der Architektur eines SDSS sind nach ARMSTRONG et al (in: DENSHAM 1991:409f) auch das Display- und Reporterstellungsmodul (Display und Report Generator) (siehe Abbildung 4) für Karten, Graphiken, Tabellen und Texterläuterungen von großer Bedeutung. Diese Module sollten eine hoch auflösende kartographische Anzeige besitzen und die Darstellung zwei- und dreidimensionaler statistischer Graphiken ermöglichen. Mit dem Reporterstellungsmodul wird der Weg der Entscheidungsfindung nachvollziehbar wiedergegeben. Der letztendliche Aufbau eines SDSS, ist jedoch von dem jeweiligen Problemfeld abhängig. So benötigt ein Manager einen anderen Aufbau von DSS als ein Raumplaner. Einen möglichen Aufbau für ein SDSS geben Armstrong et al in Abbildung 3 (1986 aus: DENSHAM 1991:408). Abbildung 3: Architektur eines SDSS nach ARMSTRONG et al (1986 aus: DENSHAM 1991:408). 4.3 GIS vs. SDSS Anhand der in Punkt 4 dargestellten Charakteristika von SDSS wird deutlich, dass ein (S)DSS kein GIS ist. Ein GISystem dient zur Verarbeitung, Verwaltung und Darstellung räumlicher Daten. Es erfüllt also ebenfalls bestimmte Eigenschaften der SDSS, wie das DBMS und das GUI, sowie zahlreiche Visualisierungstechniken und eine ähnliche Display-Generierung, besitzt jedoch kein MBMS, keine entscheidungsunterstützenden 9

10 Funktionen, kein Expertenwissen und keine künstliche Intelligenz. Dennoch spielen GIS eine wichtige Funktion als zusätzliche Hilfsmittel bei DSS. So können sie z.b. bei strukturierten Teilproblemen numerische oder statistische Berechnungen etc. durchführen. Nach CZERANKA (1997:70f) sollte das GIS ein Baustein von SDSS sein und daher bei der Entwicklung eines SDSS quasi als "Herzstück" in das DSS eingesetzt werden (siehe Abbildung 4). Somit setzt sich ein SDSS aus einem GIS und einem DSS zusammen (siehe auch Abbildung 5). GIS ist jedoch kein Teil von DSS oder umgekehrt, es ist höchstens ein Teil von SDSS. Grundsätzlich entscheidend für den Aufbau eines (S)DSS ist jedoch, wie bereits erwähnt, die Anpassung eines DSS an bestimmte Problemfelder und dementsprechende Methoden zur Problemlösung. Abbildung 5 zeigt zusätzlich die Schnittmenge der Funktionalitäten von DSS und GIS. Abbildung 4: GIS als Herzstück eines SDSS (in: CZERANKA 1997:71) Abbildung 5: Zusammensetzung von SDSS aus GIS und DSS; Schnittmenge der Funktionalitäten (aus: CZERANKA 1997:71). 10

11 5. SDSS zur Planungsunterstützung (PlanningSupportSystems) Wird bei SDSS neben der Entscheidungsunterstützung die Szenarienplanung in den Mittelpunkt gestellt, so spricht man von einem Planungsunterstützungssystem (PSS). Wie bei den SDSS ist das "Herz" eines PSS das GIS. Hinzu kommen spezielle Werkzeuge zur Lösung von Planungsaufgaben in der Stadt- und Regionalwirtschaft, für demographische Analysen und Vorhersagen, zur Umweltmodellierung, Transportplanung, Zukunftsentwicklung sowie zur Entwicklung von Landnutzungsmustern. Ein PSS sollte über strukturierte und leicht zugängliche Informationen der realen Welt verfügen sowie über eine große Bandbreite von Software für Analyse- und Vorhersageverfahren und Entscheidungsunterstützung. Desweiteren sollte ein PSS v.a. kollektives Planen, soziale Interaktion, Kommunikation der beteiligten Personen sowie Diskussionen fördern, um somit gemeinsame Planungsziele schneller zu verwirklichen. Wichtig ist, dass jedes PSS auf das zu bearbeitende Planungsproblem zugeschnitten ist, bzw. über passende technische Funktionen verfügten, die dem jeweiligen Entscheidungsproblem entsprechen (KLOSTERMANN 2001:14ff). Abbildung 6 zeigt eine Möglichkeit, welche von HARRIS (1989/91 in: BATTY & DENSHAM 1996:3) als PSS vorgeschlagen wird. Diese Struktur eines PSS ist mit einer Menge von computerbasierter Software (rechte Seite der Abbildung 6) verbunden, welche in den verschiedenen Ebenen des Planungsprozesses (linke Seite der Abbildung 6) Entscheidungen unterstützt. 11

12 Abbildung 6: Der Planungsprozess als ein Abschnitt von Computer- Methoden die Entscheidungsunterstützung ermöglichen (nach HARRIS 1989/91 in: BATTY & DENSHAM 1996:3) 5.1 Anwendungsbeispiel Stadtplanung: Das METROPILUS PSS: Urban Models & GIS (aus: Puthman & Chan 2001:99ff) In den letzten Jahren entstand bei der Entwicklung geographischer Informationssysteme, urbaner Landnutzungs- und Transportmodellierung sowie der Computer-Hardware eine noch nie da gewesene Flut von verfügbaren Informationen für Planer. Das folgende Beispiel zeigt, wie durch die Integration eines urbanen Landnutzungsmodells (EMPAL und DRAM) in ein leistungsstarkes GIS Software Packet (ArcView) umfassende Informationen für ein zukunftsorientiertes Planungsunterstützungssystem zur Verfügung gestellt werden. Das kombinierte System (METROPILUS) wird in sechs großen Metropolen der Vereinigten Staaten angewendet. Stadtmodelle dienen dem Planer als Assistent, in dem sie folgende Funktionen vereinen: Analysefunktionen, Vorhersagen, Berechnungen, und Auswirkungsanalysen. Das 12

13 Modell DRAM lokalisiert die Stellung von Haushalten, währen EMPAL Arbeitnehmer und Arbeitgeber lokalisiert. Der Planungsprozess umfasst folgenden Ablauf: Problemdefinition, Analyse, Zielstellung, Ausarbeitung der Planungsalternativen, Bewertung der Alternativen und Auswahl von Alternativen sowie die darauf folgende Umsetzung. Ein auf einem urbanem Model und GIS (UM/GIS) basierendes PSS sollte drei Module besitzen, um den Funktionen eines PSS gerecht zu werden (siehe Abbildung 7): 1. Model Knowledge Modul - Bietet Hilfe und Unterstützung für den Nutzer. - Für die zukünftige Entwicklung wäre Internet in Zusammenhang mit einem Model Knowledge Modul wesentlich effektiver (Nutzer kann Modul fragen, welches der Module für das spezifische Problem am besten geeignet ist und andere Hilfethemen abfragen). 2. Model Operation Modul - Enthält Sammlung urbaner Modelle, die für Planungsaktivitäten oder - behörden notwendig sind. - Bietet Vorhersage- und Anleitungsfunktionen in Abhängigkeit von den Inhalten der verwendeten Module 3. Information Transformation/Communication Module - Dient der Informationssammlung, -organisation und- kommunikation 4. DBMS, welches zur Verwaltung und zum Austausch der Daten erforderlich. Abbildung 7: Übersicht eines Stadtmodell/GIS basiertem PSS (in Puthman & Chan 2001:105) 13

14 5.1.1 Entwicklung von METROPILUS Die Entwickler von METROPILUS entschieden sich für ArcView (ESRI) um das benötigte GIS und DBMS bereit zu stellen, was das neue METROPILUS PSS unterstützen sollte. ArcView beinhaltet eine Programmiersprache- AVENUE, welche es ermöglicht, das Modell und die Benutzeroberfläche in das System einzubetten, sowie zusätzliche Werkzeuge. Darüber hinaus wurden Verbindungen zur Microsoft EXEL- Tabellenkalkulation kreiert. Diese neuen Systeme verhalfen Planern zu einem Anstieg der Produktivität, Flexibilität in der Stadt- und Transportmodellierung und sorgte darüber hinaus für eine einfache Nutzung. Der erste Prototyp von METROPILUS wurde 1996 hergestellt. Das Modell war DOS-basiert, was eine große Bandbreite von Anwendern zuließ. Das System war einfach zu nutzen. Bereits die ersten Unerfahrenen Anwender erzeugten neue innovative Modellanalysen und Präsentationen. Wichtige Rolle spielte dabei die intelligente AVENUE Skriptsprache, die Vorausberechnungen ermöglichte. Mit der späteren Entwicklung und ständigen Verbesserung des GUI, wurde die Anwendung und v. a. die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine wesentlich verbessert Beispiele von METROPILUS- Informationsprodukten 1. System stellt beschreibende Informationen zur Verfügung, die Planer nutzen können um potentielle Probleme herauszufinden und um existierende Probleme zu erforschen.. Deren Produktion und Präsentation kann durch räumliche und nicht- räumliche Methoden vollendet werden. Die Informationen können durch Verteilungskarten oder in statistischen Modellen dargestellt werden. 2. Vorhersage Informationen, die zukünftige Perioden modellieren und beschreiben. Ist das Hauptprodukt des kombinierten PSS (METROPILUS). Für jedes geographische Gebiet beinhalten die Vorhersage der Information folgendes: Angabe von Arbeitsplatzverteilungen (geordnet nach Einkommen), Verteilung und Typisierung der Haushalte und die jeweilige Landnutzung, in Kategorien geordnet. Die Ausgaben können kombiniert, manipuliert und verändert werden. 3. Berechnungsanalyse, Auswirkungsanalysen und Vergleich sind eine einzigartige Verbindung mit urbanen Modellen. Bereits über einfache Extrapolation können akzeptable Ergebnisse über zukünftige Aspekte einer Region getroffen werden Jedoch kann die Extrapolation keine exakte Abschätzung der Effekte von Veränderungen, auf der Ebene von. Parametern, Annahmen und Variablen der Vorhersage geben. Das GUI unterstützt die Berechnungsanalyse und sorgt für eine einfache Benutzung. Die Ergebnisse werden im gewünschten Format präsentiert. Vergleiche sind einfach und schnell zu handhaben. 14

15 4. Die Funktion für räumliche Queries (Verbindungen) verbindet lokale, fokale und zonale Beziehungen. Lokale Informationen helfen dem Planer Situationen und Probleme spezifischer räumlicher Einheiten zu verstehen. Fokale Informationen werden genutzt um Auswirkungen einer lokalen Zone/Einheit auf die Nachbarzone darzustellen. Die zonale Informationen bezieht sich auf das komplette Gebiet. Die Query Funktion erlaubt es nun dem Planer diese drei Informationsarten zu verbinden, wodurch (neue) Zusammenhänge ersichtlich werden. Z. B. Können in einer speziellen Zone die Arbeitsplatz- und Haushaltsverteilungen aufgezeigt werden. Zusätzlich werden in einer Karte die Auswirkungen auf die angrenzende Zone dargestellt, wie höheres Verkehrsaufkommen durch Pendler usw.. METROPILUS stellt einen wichtiger ersten Schritt, hin zur Entwicklung eines kompletten PSS für die Stadtplanung dar. Um eine ideale Informationsumgebung zu erreichen ist es nach PUTHMAN & CHAN (2001:126) notwendig für Planer ihr Verständnis von den Informationen, die sie brauchen zu verfeinern und auszubauen. 5.2 Anwendungsbeispiel: Virtual Slaithwaite- Städteplanung der Zukunft (http://www.ccg.leeds.ac.uk/slaithwaite) Ein äußerst wichtige Aufgabe der PSS ist die Kommunikation der Planungsbehörde mit den Planungsbetroffenen. So soll gerade in der Stadtplanung, die Kommunikation mit den Bürgern erhöht werden, um dadurch mehr Verständnis für behördliche Planungen und Entscheidungen zu erlangen. Virtual Slaithwaite ist ein Internetbasierter Ansatz eines SDSS zur Beteiligung der Öffentlichkeit an Planungsprozessen. In dem Projekt, was an der Geographischen Universität Leeds unter der Leitung von CARVER, EVANS, KINGSTON und TURTON entwickelt wurde, wird ein Ausschnitt der Stadt Slaithwaite in West-Yorkshire (England) virtuell im Internet dargestellt. Die Bürger der Stadt können via Internet ihre Vorschläge zur Planung mit einbringen. Das Modell ist über Internet öffentlich zugängliches Vektor-GIS, d. h. auf einer vektoriellen Karte kann mit verschiedenen Funktionen gearbeitet werden (Pan, Zoom), Objekte können ausgewählt und kommentiert werden. System basiert auf der Java Programmiersprache. Virtual Slaithwaite ist kein klassisches PSS es dient zur Daten- und Meinungserfassung, die später zur Entscheidungsfindung bei der Planung eingesetzt wird. Vorteile liegen in der Anonymität der Beteiligten (Hemmschwelle der Beteiligung an Planungsprozessen sinkt), was aber gleichzeitig auch Nachteile mit sich bringt (Spam). Weiterhin verursacht, dass Modell einen geringen Kosten- und Arbeitsaufwand, bei hohem Nutzen. Jedoch sind die gesammelten Meinungen nicht immer repräsentativ, da nicht klar ist ob sich alle Bürger und v.a. auch ältere Menschen an dem Projekt beteiligen (http://www.ccg.leeds.ac.uk/slaithwaite). 15

16 6 Zusammenfassung und Ausblick Die Entscheidungsunterstützungssysteme bieten eine umfassende Hilfe bei unstrukturierten Problemstellungen. In Verbindung mit einem GIS sind sie ebenfalls auf räumliche Problemstellungen anwendbar. Die ursprünglich aus der Wirtschaft stammenden DSS werden heute in vielen Wissenschaftsbereichen eingesetzt (Geographie, Ökologie, Planung etc.). Gerade in der Planung wurden in den letzten Jahren vermehrt Ansätze zur Unterstützung des Planungsprozesses und zur Unterstützung der Einbeziehung der Öffentlichkeit (siehe Punkt 5.2) in diesen Prozess geschaffen. Ein wichtiges Hilfsmittel ist hierbei die Integration oder Kopplung von PSS und Modellen für spezielle Anwendungen, wie z.b. Stadtplanung (siehe Punkt 5.1). Dennoch finden solche Systeme in der Praxis selten Anwendung. Nicht zuletzt weil es an der Kommunikation, zwischen den an der Entwicklung eines solchen Systems, beteiligten Personen(gruppen) mangelt. Darüber hinaus ist der Dateninput für modellbasierte SDSS/PSS extrem aufwendig. Eine weitere Schwierigkeit stellt die Bedienung der Systeme dar, die trotz GUI, oft nicht den intuitiven Ansprüchen von "Look & Feel" entsprechen. Die Forschung versucht jedoch auf diesem Gebiet mit Hilfe von multimedialer Technik einen leichteren und breiteren Anwendungsbereich zu schaffen. So bestehen in der 3D-Animation und in Virtuel Reallity gerade in der Stadtplanung große Möglichkeiten, um Planungsprozesse und damit auch Entscheidungen zu vereinfachen. 16

17 Literatur: ANTENEH, S. (1994): Zur Lösung komplexer mehrkriterieller Entscheidungsprobleme mittels Decision Support Systemen. Frankfurt am Main. BATTY, M & P. J. DENSHAM (1996): DECISION SUPPORT, GIS, AND URBAN PLANNING. In: Centre for Advanced Spatial Analysis. London CZERANKA, M. (1997): GIS-basierte Entscheidungsunterstützung in der naturschutzorientierten Raumplanung. Vechta. DENSHAM, P. J. (1991): Spatial Decision Support Systems. In: MAGUIRE, D J., M F GOODCHILD & RHIND, D. (1991): Geographical Information systems. Princibles and Applications. New York. KEENAN, P. (1997): Using GIS as a DSS Generator. Department of Management Information Systems. Dublin. KLOSTERMANN, R. E. (2001): Planning Support Systems: A New Perspective on Computer-aided Planning. In: BRAIL, R. K. & KLOSTERMAN, E. (2001): Planning Support Systems. Redlands. GOODCHILD, M.F. & K.K. KEMP (1990): Unit 59- Spatial Descision Support Systems. NCGIA Core Curriculum in GIS. National Center for Geographic Information and Analysis, University of California, Santa Barbara. letzter Zugriff am LAURINI, R. & D. THOMPSON ( ): Fundamentals of spatial informationsystems. London. MALCZEWSKI, J. (1997): NCGIA Core Curriculum in GIS. Unit 127 -Spatial Descision Support Systems. letzter Zugriff am PUTHMAN, S. H. & S. L.CHAN (2001): The METROPILUS Planning Support System: Urban Models and GIS In: BRAIL, R. K. & KLOSTERMAN, E. (2001): Planning Support Systems. Redlands. TURBAN, E. & J. E. ARONSON ( ): Decision Support System and Intelligent System. USA. 17

Entwicklungskriterien für ein Planungsunterstützungssystem

Entwicklungskriterien für ein Planungsunterstützungssystem Entwicklungskriterien für ein PSS 1 Entwicklungskriterien für ein Planungsunterstützungssystem Jörn Möltgen & Martin May Institut für Geoinformatik, Universität Münster Münster ZUSAMMENFASSUNG Für raum-

Mehr

Wahlmodul 10: Raumbezogene Informationssysteme im Planungsprozess

Wahlmodul 10: Raumbezogene Informationssysteme im Planungsprozess Modulbeschreibung (Module Descriptor) Name des Moduls (Name of Module): Wahlmodul 10: Raumbezogene Informationssysteme im Planungsprozess Regelarbeitsaufwand für das Modul (ECTS Credits): 12.0 ECTS Bildungsziele

Mehr

AGIT 2011. Geodaten zur Steuerung komplexer und langfristiger Geschäftsprozesse. Beispiel Altlasten-Vollzug in der Schweiz.

AGIT 2011. Geodaten zur Steuerung komplexer und langfristiger Geschäftsprozesse. Beispiel Altlasten-Vollzug in der Schweiz. AGIT 2011 Geodaten zur Steuerung komplexer und langfristiger Geschäftsprozesse Beispiel Altlasten-Vollzug in der Schweiz Uli Müller uli.mueller@geops.de Belfortstr. 17 D-79098 Freiburg info@geops.de Applikationen

Mehr

Kapitel 9. Kombination von Vektor- und Rasterdaten. Rasterdaten. 3. Transformationen des Formats. 4. Kombinierte Auswertungen

Kapitel 9. Kombination von Vektor- und Rasterdaten. Rasterdaten. 3. Transformationen des Formats. 4. Kombinierte Auswertungen LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Kapitel 9 Kombination von Vektor- und Rasterdaten Skript zur Vorlesung Geo-Informationssysteme Wintersemester 2011/12 Ludwig-Maximilians-Universität

Mehr

IT-basierte Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten. Diplomarbeit

IT-basierte Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten. Diplomarbeit IT-basierte Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten Diplomarbeit zur Erlangung des Grades eines Diplom-Ökonomen der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Leibniz Universität Hannover vorgelegt von

Mehr

SAP SharePoint Integration. e1 Business Solutions GmbH

SAP SharePoint Integration. e1 Business Solutions GmbH SAP SharePoint Integration e1 Business Solutions GmbH Inhalt Duet Enterprise Überblick Duet Enterprise Use Cases Duet Enterprise Technologie Duet Enterprise Entwicklungs-Prozess Duet Enterprise Vorteile

Mehr

Pressemitteilung. Produktoptimierung mittels Data-Mining BMW setzt auf ClearVu Analytics. Dortmund, 30.01.2012

Pressemitteilung. Produktoptimierung mittels Data-Mining BMW setzt auf ClearVu Analytics. Dortmund, 30.01.2012 Pressemitteilung ANSCHRIFT Joseph-von-Fraunhofer-Str.20 44227 Dortmund TEL +49 (0)231 97 00-340 FAX +49 (0)231 97 00-343 MAIL kontakt@divis-gmbh.de WEB www.divis-gmbh.de Dortmund, 30.01.2012 Produktoptimierung

Mehr

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse

Einführungsveranstaltung: Data Warehouse Einführungsveranstaltung: 1 Anwendungsbeispiele Berichtswesen Analyse Planung Forecasting/Prognose Darstellung/Analyse von Zeitreihen Performancevergleiche (z.b. zwischen Organisationseinheiten) Monitoring

Mehr

Informationssysteme Aufgaben (1)

Informationssysteme Aufgaben (1) Universitätslehrgang Controlling Berichtswesen und Managementinformationssystem SS 2008 A-6600 Reutte - Tränkeweg 18 Phone/Fax: +43 (5672) 64704 - e-mail: g.lovrecki.cat@tnr.at 1 Aufgaben (1) Entscheidungsvorbereitung

Mehr

Anforderungen und Auswahlkriterien für Projektmanagement-Software

Anforderungen und Auswahlkriterien für Projektmanagement-Software Anforderungen und Auswahlkriterien für Projektmanagement-Software Anika Gobert 1,Patrick Keil 2,Veronika Langlotz 1 1 Projektmanagement Payment Giesecke &Devrient GmbH Prinzregentenstr. 159, Postfach 800729,

Mehr

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft

Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Business Intelligence und Geovisualisierung in der Gesundheitswirtschaft Prof. Dr. Anett Mehler-Bicher Fachhochschule Mainz, Fachbereich Wirtschaft Prof. Dr. Klaus Böhm health&media GmbH 2011 health&media

Mehr

VCM Solution Software

VCM Solution Software VCM Solution Software Die BORUFA VCM Solution ist ein umfangreiches Werkzeug für virtuelles Content Management basierend auf hochauflösenden vollsphärischen Bildern, 360 Videos und Punktwolken. In der

Mehr

Einsatz von XML und VoiceXML in Enterprise Information Portals

Einsatz von XML und VoiceXML in Enterprise Information Portals Institut für Wirtschaftsinformatik J. W. Goethe-University xml-network.de Einsatz von und Voice in Enterprise Information Portals Sebastian F. Martin J. W. Goethe University Institute of Information Systems

Mehr

Abstrakt zum Vortrag im Oberseminar. Graphdatenbanken. Gero Kraus HTWK Leipzig 14. Juli 2015

Abstrakt zum Vortrag im Oberseminar. Graphdatenbanken. Gero Kraus HTWK Leipzig 14. Juli 2015 Abstrakt zum Vortrag im Oberseminar Graphdatenbanken Gero Kraus HTWK Leipzig 14. Juli 2015 1 Motivation Zur Darstellung komplexer Beziehungen bzw. Graphen sind sowohl relationale als auch NoSQL-Datenbanken

Mehr

Befragung und empirische Einschätzung der Praxisrelevanz

Befragung und empirische Einschätzung der Praxisrelevanz Befragung und empirische Einschätzung der Praxisrelevanz eines Vorgehensmodells zur Auswahl von CRM-Systemen D I P L O M A R B E I T zur Erlangung des Grades eines Diplom-Ökonomen der Wirtschaftswissenschaftlichen

Mehr

1 Einleitung. 1.1 Caching von Webanwendungen. 1.1.1 Clientseites Caching

1 Einleitung. 1.1 Caching von Webanwendungen. 1.1.1 Clientseites Caching 1.1 Caching von Webanwendungen In den vergangenen Jahren hat sich das Webumfeld sehr verändert. Nicht nur eine zunehmend größere Zahl an Benutzern sondern auch die Anforderungen in Bezug auf dynamischere

Mehr

Sentiment Analysis (SA) Robert Bärhold & Mario Sänger Text Analytics WS 2012/13 Prof. Leser

Sentiment Analysis (SA) Robert Bärhold & Mario Sänger Text Analytics WS 2012/13 Prof. Leser Sentiment Analysis (SA) Robert Bärhold & Mario Sänger Text Analytics WS 2012/13 Prof. Leser Gliederung Einleitung Problemstellungen Ansätze & Herangehensweisen Anwendungsbeispiele Zusammenfassung 2 Gliederung

Mehr

Objektorientierte Datenmodelle und - verwaltung

Objektorientierte Datenmodelle und - verwaltung Schlagworte der 90er: Objektorientiertes GIS OpenGIS Case-Tool Geoökologe Legt Problemstellung fest (Art, Anzahl, Dimension, Skalierung) Wählt Koordinatensystem Wählt Fachattribute OOUI (object-oriented

Mehr

ShopBot, ein Software-Agent für das Internet

ShopBot, ein Software-Agent für das Internet Software-Agenten p.1/20 ShopBot, ein Software-Agent für das Internet Eine Einführung in (Software-)Agenten Madeleine Theile Software-Agenten p.2/20 Aufbau des Vortrags grundlegende Theorie Definition Autonomy,

Mehr

Problemlösungstechniken Systematisch analysieren & sicher entscheiden

Problemlösungstechniken Systematisch analysieren & sicher entscheiden Problemlösungstechniken Systematisch analysieren & sicher entscheiden Vancore Group GmbH & Co. KG Frankfurt Talstrasse 23 60437 Frankfurt am Main Germany Tel.: +49 (0) 69 509 299 790 Fax: +49 (0) 69 509

Mehr

7. ArcView-Anwendertreffen. Einbindung von Datenbanken in ArcMap am Beispiel der Biotopkartierung Bayern. Daniel Fuchs

7. ArcView-Anwendertreffen. Einbindung von Datenbanken in ArcMap am Beispiel der Biotopkartierung Bayern. Daniel Fuchs 7. ArcView-Anwendertreffen Einbindung von Datenbanken in ArcMap am Beispiel der Biotopkartierung Bayern Daniel Fuchs 1. Grundlagen Biotopkartierung: Datenformat Die Daten der Biotopkartierung Bayern werden

Mehr

GEO-DIENSTE AUF BASIS DER ANDROID-PLATTFORM. Seminar: Datenbankunterstützung für mobile GIS Michael Goj

GEO-DIENSTE AUF BASIS DER ANDROID-PLATTFORM. Seminar: Datenbankunterstützung für mobile GIS Michael Goj GEO-DIENSTE AUF BASIS DER ANDROID-PLATTFORM Seminar: Datenbankunterstützung für mobile GIS Michael Goj AGENDA Einleitung Standortbezogene Dienste und Anwendungen Geo-Dienste Die Android-Plattform Google

Mehr

Projektmodell Softwareentwicklung: Unified Software Development Process / Unified Process (Teil I)

Projektmodell Softwareentwicklung: Unified Software Development Process / Unified Process (Teil I) Projektmodell Softwareentwicklung: Unified Software Development Process / Unified Process (Teil I) Historisch Kulturelle Informationsverarbeitung Hauptseminar: KLIPS 2.0 Dozent: Prof. Dr. Thaller Referent:

Mehr

Social Media trifft Business

Social Media trifft Business Social Media trifft Business Intelligence Social Media Analysis als Teil der Unternehmenssteuerung Tiemo Winterkamp, VP Global Marketing Agenda Social Media trifft Business Intelligence Business Intelligence

Mehr

Produktphilosophie erstellen

Produktphilosophie erstellen User Experience Produktphilosophie erstellen Bereich Anforderungen Aktivität Ziele Erleichterte Kommunikation zwischen Stakeholdern Designentscheidungen erleichtern/rechtfertigen schnell durchführbar einfach

Mehr

Use-Cases. Bruno Blumenthal und Roger Meyer. 17. Juli 2003. Zusammenfassung

Use-Cases. Bruno Blumenthal und Roger Meyer. 17. Juli 2003. Zusammenfassung Use-Cases Bruno Blumenthal und Roger Meyer 17. Juli 2003 Zusammenfassung Dieses Dokument beschreibt Netzwerk-Szenarios für den Einsatz von NetWACS. Es soll als Grundlage bei der Definition des NetWACS

Mehr

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive

Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Visual Business Intelligence Eine Forschungsperspektive Dr. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155 646 Fax.: +49

Mehr

Data Mining-Projekte

Data Mining-Projekte Data Mining-Projekte Data Mining-Projekte Data Mining stellt normalerweise kein ei nmaliges Projekt dar, welches Erkenntnisse liefert, die dann nur einmal verwendet werden, sondern es soll gewöhnlich ein

Mehr

SynerGIS GeoServer/SynerGISWeb. Die Geoinformationslösung. im Inter- oder Intranet

SynerGIS GeoServer/SynerGISWeb. Die Geoinformationslösung. im Inter- oder Intranet SynerGIS GeoServer/SynerGISWeb Die Geoinformationslösung im Inter- oder Intranet Die SynerGISWeb-Produktfamilie ist eine hochmoderne und leistungsfähige Lösung um zentral organisiert einer Vielzahl von

Mehr

Arbeitsplatz der Zukunft: Touchtable und virtuelles Büro. Bachelorarbeit

Arbeitsplatz der Zukunft: Touchtable und virtuelles Büro. Bachelorarbeit Arbeitsplatz der Zukunft: Touchtable und virtuelles Büro Bachelorarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Bachelor of Science (B. Sc.) im Studiengang Wirtschaftswissenschaften der Wirtschaftswissenschaftlichen

Mehr

David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects

David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects Thema: David gegen Goliath Excel 2010 in Verbindung mit Datawarehouse und im Vergleich zu Business Objects Autor: Dipl. Wirtsch.-Inf. Torsten Kühn PRAXIS-Consultant PRAXIS EDV- Betriebswirtschaft- und

Mehr

Fertigprodukte. Bruno Blumenthal und Roger Meyer. 18. Juli 2003. Zusammenfassung

Fertigprodukte. Bruno Blumenthal und Roger Meyer. 18. Juli 2003. Zusammenfassung Fertigprodukte Bruno Blumenthal und Roger Meyer 18. Juli 2003 Zusammenfassung Dieses Dokument beschreibt die Fertigprodukte welche im Projekt NetWACS eingesetzt werden sollen. Es soll als Übersicht dienen

Mehr

Medienkompetenz, Grafik und DTP

Medienkompetenz, Grafik und DTP VO 340381 Informationsdesign; Medienkompetenz, Grafik und DTP Zentrum für Translationswissenschaft Letztes Mal sprachen wir über: Computer Aufbau Software Was ist Software? Software Soft im Sinne von weich/veränderbar

Mehr

Visuelle Simulation eines Radiosity Algorithmus und ihre Anwendung in Lernprozessen

Visuelle Simulation eines Radiosity Algorithmus und ihre Anwendung in Lernprozessen Visuelle Simulation eines Radiosity Algorithmus und ihre Anwendung in Lernprozessen Abschlussvortrag zur Diplomarbeit von Jörg Karpf Graphische Datenverarbeitung, Institut für Informatik 3. September 2009

Mehr

Entwicklung eines Scheduling-Verfahrens zur Optimierung der Reihenfolge von Prototypentests. Masterarbeit

Entwicklung eines Scheduling-Verfahrens zur Optimierung der Reihenfolge von Prototypentests. Masterarbeit Entwicklung eines Scheduling-Verfahrens zur Optimierung der Reihenfolge von Prototypentests Masterarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Master of Science (M.Sc.) im Masterstudiengang Wirtschaftswissenschaft

Mehr

Einführung in die Statistik mir R

Einführung in die Statistik mir R Einführung in die Statistik mir R ww w. syn t egris.de Überblick GESCHÄFTSFÜHRUNG Andreas Baumgart, Business Processes and Service Gunar Hofmann, IT Solutions Sven-Uwe Weller, Design und Development Jens

Mehr

Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen

Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen Business Intelligence Raber+Märcker Business Intelligence Lösungen und Leistungen www.raber-maercker.de 2 LEISTUNGEN Business Intelligence Beratungsleistung Die Raber+Märcker Business Intelligence Beratungsleistung

Mehr

Forms2Net Die neue Migrations-Software

Forms2Net Die neue Migrations-Software Forms2Net Die neue Migrations-Software Forms2Net transportiert Ihre Oracle Forms Anwendungen perfekt nach Microsoft.NET Darauf haben viele gewartet. Vielleicht auch Sie! Forms2Net ist ein Produktpaket,

Mehr

W.WIINM32.11 (Datawarehousing) W.WIMAT03.13 (Statistik)

W.WIINM32.11 (Datawarehousing) W.WIMAT03.13 (Statistik) Modulbeschrieb Business Intelligence and Analytics 16.10.2013 Seite 1/5 Modulcode Leitidee Art der Ausbildung Studiengang Modultyp W.WIINM42.13 Information ist eine derart wichtige Komponente bei der Entscheidungsfindung,

Mehr

MASTER FERNSTUDIENGANG WIRTSCHAFTSINFORMATIK

MASTER FERNSTUDIENGANG WIRTSCHAFTSINFORMATIK MASTER FERNSTUDIENGANG WIRTSCHAFTSINFORMATIK STUDIENBRIEF: MODUL: Semester IV Spezialisierung Wissensmanagement: Wissensbasierte Systeme AUTOR: Prof. Dr.-Ing. Uwe Lämmel 2 IMPRESSUM IMPRESSUM WINGS Wismar

Mehr

VOM INFORMATIONS- ZUM WISSENSMANAGEMENT: DIE WISSENSPLATTFORM NACHHALTIGES LANDMANAGEMENT

VOM INFORMATIONS- ZUM WISSENSMANAGEMENT: DIE WISSENSPLATTFORM NACHHALTIGES LANDMANAGEMENT VOM INFORMATIONS- ZUM WISSENSMANAGEMENT: DIE WISSENSPLATTFORM NACHHALTIGES LANDMANAGEMENT Thomas Weith, David B. Kaiser 7. Dresdner Flächennutzungssymposium, Dresden, 6. Mai 2015 Gliederung Forschungsstand

Mehr

Jump Helpdesk. Softwarelösungen für professionelles Servicemanagement

Jump Helpdesk. Softwarelösungen für professionelles Servicemanagement Jump Helpdesk Softwarelösungen für professionelles Servicemanagement Jump Network GmbH 2004-2006 Jump Helpdesk Office Übersichtliche Dokumentenstruktur und schneller Zugriff auf alle wichtigen Funktionen.

Mehr

Handbuch ECDL 2003 Basic Modul 5: Datenbank Grundlagen von relationalen Datenbanken

Handbuch ECDL 2003 Basic Modul 5: Datenbank Grundlagen von relationalen Datenbanken Handbuch ECDL 2003 Basic Modul 5: Datenbank Grundlagen von relationalen Datenbanken Dateiname: ecdl5_01_00_documentation_standard.doc Speicherdatum: 14.02.2005 ECDL 2003 Basic Modul 5 Datenbank - Grundlagen

Mehr

[DIA] Webinterface 2.4

[DIA] Webinterface 2.4 [DIA] Webinterface 2.4 2 Inhalt Inhalt... 2 1. Einleitung... 3 2. Konzept... 4 2.1 Vorteile und Anwendungen des... 4 2.2 Integration in bestehende Systeme und Strukturen... 4 2.3 Verfügbarkeit... 5 3.

Mehr

QUICK-START EVALUIERUNG

QUICK-START EVALUIERUNG Pentaho 30 für 30 Webinar QUICK-START EVALUIERUNG Ressourcen & Tipps Leo Cardinaals Sales Engineer 1 Mit Pentaho Business Analytics haben Sie eine moderne und umfassende Plattform für Datenintegration

Mehr

Buzzword Bingo Game Documentation (Java based Game)

Buzzword Bingo Game Documentation (Java based Game) Buzzword Bingo Game Documentation (Java based Game) Meppe Patrick Djeufack Stella Beltran Daniel April 15, 2011 1 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 3 2 Aufgabenstellung 3 3 Allgemeines zu Buzzword Bingo

Mehr

Prototypvortrag. Exploiting Cloud and Infrastructure as a Service (IaaS) Solutions for Online Game Service Provisioning. Projektseminar WS 2009/10

Prototypvortrag. Exploiting Cloud and Infrastructure as a Service (IaaS) Solutions for Online Game Service Provisioning. Projektseminar WS 2009/10 Prototypvortrag Exploiting Cloud and Infrastructure as a Service (IaaS) Solutions for Online Game Service Provisioning Projektseminar WS 2009/10 Eugen Fot, Sebastian Kenter, Michael Surmann AG Parallele

Mehr

UI-Testing mit Microsoft Test Manager (MTM) Philip Gossweiler / 2013-04-18

UI-Testing mit Microsoft Test Manager (MTM) Philip Gossweiler / 2013-04-18 UI-Testing mit Microsoft Test Manager (MTM) Philip Gossweiler / 2013-04-18 Software Testing Automatisiert Manuell 100% 70% 1 Überwiegender Teil der Testing Tools fokusiert auf automatisiertes Testen Microsoft

Mehr

CONSIDEO: Meetings verkürzen Fehler vermeiden besser entscheiden

CONSIDEO: Meetings verkürzen Fehler vermeiden besser entscheiden CONSIDEO: Meetings verkürzen Fehler vermeiden besser entscheiden 1. Einführung: Umgang mit Komplexität Unsere täglichen Herausforderungen: Wie gehen wir mit Komplexität um? Meetingfrust Wer kennt das nicht?

Mehr

(Thema) Realisierung eines kennzahlenbasierten Steuerungskonzepts für das Change Management. Bachelorarbeit

(Thema) Realisierung eines kennzahlenbasierten Steuerungskonzepts für das Change Management. Bachelorarbeit (Thema) Realisierung eines kennzahlenbasierten Steuerungskonzepts für das Change Management Bachelorarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Bachelor of Science (B.Sc.) im Studiengang Wirtschaftswissenschaft

Mehr

Collaborative Virtual Environments

Collaborative Virtual Environments Collaborative Virtual Environments Stefan Lücking Projektgruppe Kreativität und Technik AG Domik WS 02/03 09.01.2003 1/35 Was sind CVE? Versuch einer Definition : Ein CVE ist ein Programm, das eine virtuelle

Mehr

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004)

Nachtrag: Farben. Farbblindheit. (Light und Bartlein 2004) Nachtrag: Farben Farbblindheit (Light und Bartlein 2004) 1 Vorgeschlagene Farbskalen (Light and Bartlein 2004) Farbkodierung metrisch skalierter Daten Unterscheide: 1. Sequential Data (ohne Betonung der

Mehr

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011

Roundtable. Dashboards und Management Information. Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Roundtable Dashboards und Management Information Rüdiger Felke / Christian Baumgarten 29.11.2011 Agenda Behind the Dashboards Was ist ein Dashboard und was ist es nicht? SAP BusinessObjects Dashboards

Mehr

Microsoft Dynamics NAV Technische Details

Microsoft Dynamics NAV Technische Details Microsoft Dynamics NAV Technische Details INHALT Microsoft Dynamics NAV Technische Details........................................ [3] Infrastruktur.............................................. [3] Systemanforderungen.....................................

Mehr

geoforum.bl Systematische Raumbeobachtung im Kanton Basel-Landschaft

geoforum.bl Systematische Raumbeobachtung im Kanton Basel-Landschaft Liestal, 20. Mai 2010 geoforum.bl Systematische Raumbeobachtung im Kanton Basel-Landschaft Rüdiger Hof 1 Systematische Raumbeobachtung BL Gliederung: Fachlicher Hintergrund Raumbeobachtung Indikatorenbasierte

Mehr

3 Untersuchungsgegenstand

3 Untersuchungsgegenstand 3 Untersuchungsgegenstand Die Praxis sollte das Ergebnis des Nachdenkens sein, nicht umgekehrt. Hermann Hesse 3.1 Das Lehrgebiet Informationssysteme und ihre Vernetzung in der Milcherzeugung Die nachfolgend

Mehr

Analyse alt- und mittelpaläolithischer Steinartefaktinventare mittels Parallelkoordinatenplots

Analyse alt- und mittelpaläolithischer Steinartefaktinventare mittels Parallelkoordinatenplots Einleitung Analyse alt- und mittelpaläolithischer Steinartefaktinventare mittels Parallelkoordinatenplots von Irmela Herzog Im Rahmen der Herbsttagung der AG DANK (Datenanalyse und Numerische Klassifikation)

Mehr

Von BI zu Analytik. bessere Entscheidungen basiert auf Fakten. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor

Von BI zu Analytik. bessere Entscheidungen basiert auf Fakten. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Von BI zu Analytik bessere Entscheidungen basiert auf Fakten Webinar Mai 2010 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor Von Business Intelligence zu Analytik Die Bedeutung

Mehr

Reporting-Anforderungen des Top Managements für mobile Business Solutions

Reporting-Anforderungen des Top Managements für mobile Business Solutions Reporting-Anforderungen des Top Managements für mobile Business Solutions Name: Gotthard Tischner Funktion/Bereich: Vorstand Organisation: cundus AG Sehr geehrter Herr Tischner, Frage 1: Spezifische Anforderungsprofile

Mehr

Architektur einer GDI: Service-oriented Architecture (SOA)

Architektur einer GDI: Service-oriented Architecture (SOA) Modul 6: Voraussetzungen einer GDI Vertiefende Dokumente I Stand: 24.01.2012 Architektur einer GDI: Service-oriented Architecture (SOA) Zu den Hauptargumenten für eine Geodateninfrastruktur zählen unter

Mehr

Simerics. Unternehmen. Über uns. info@simerics.de. Telefon +49 7472 96946-25. www.simerics.de

Simerics. Unternehmen. Über uns. info@simerics.de. Telefon +49 7472 96946-25. www.simerics.de Simerics Über uns Unternehmen Die Simerics GmbH ist ein Joint Venture der Partnergesellschaften Simerics Inc. (USA) und der CFD Consultants GmbH (Deutschland). Die Gründung erfolgte 2014 mit dem Ziel die

Mehr

Personalisierung. Der Personalisierungsprozess Nutzerdaten erheben aufbereiten auswerten Personalisierung. Data Mining.

Personalisierung. Der Personalisierungsprozess Nutzerdaten erheben aufbereiten auswerten Personalisierung. Data Mining. Personalisierung Personalisierung Thomas Mandl Der Personalisierungsprozess Nutzerdaten erheben aufbereiten auswerten Personalisierung Klassifikation Die Nutzer werden in vorab bestimmte Klassen/Nutzerprofilen

Mehr

Eignung unterschiedlicher Faktenmodellierungen in Data Warehouse-Systemen

Eignung unterschiedlicher Faktenmodellierungen in Data Warehouse-Systemen Christoph Arnold (B. Sc.) Prof. Dr. Harald Ritz Eignung unterschiedlicher Faktenmodellierungen in Data Warehouse-Systemen AKWI-Tagung, 17.09.2012, Hochschule Pforzheim Christoph Arnold, Prof. Dr. Harald

Mehr

Maple Ein WMS zur Visualisierung von Tagclouds generiert aus OpenStreetMap Daten

Maple Ein WMS zur Visualisierung von Tagclouds generiert aus OpenStreetMap Daten Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften Institut für Kartographie Maple Ein WMS zur Visualisierung von Tagclouds generiert aus OpenStreetMap Daten Stefan Hahmann Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften

Mehr

SAP NetWeaver Gateway. Connectivity@SNAP 2013

SAP NetWeaver Gateway. Connectivity@SNAP 2013 SAP NetWeaver Gateway Connectivity@SNAP 2013 Neue Wege im Unternehmen Neue Geräte und Usererfahrungen Technische Innovationen in Unternehmen Wachsende Gemeinschaft an Entwicklern Ausdehnung der Geschäftsdaten

Mehr

GecMeGUI. Eine SSO-enabled Cloud WebGUI mit clientseitiger Schlüsselgenerierung

GecMeGUI. Eine SSO-enabled Cloud WebGUI mit clientseitiger Schlüsselgenerierung GecMeGUI Eine SSO-enabled WebGUI mit clientseitiger Schlüsselgenerierung Hochschule Furtwangen Frank Dölitzscher 04.04.2011 Agenda Web GUI 1. Einführung 2. Absicherung des Service Zugangs 3. Web GUI Sicherung

Mehr

Spezialisierung Business Intelligence

Spezialisierung Business Intelligence Spezialisierung Business Intelligence Peter Becker Fachbereich Informatik Hochschule Bonn-Rhein-Sieg peter.becker@h-brs.de 10. Juni 2015 Was ist Business Intelligence? Allgemein umfasst der Begriff Business

Mehr

Räumliches Data Mining

Räumliches Data Mining Räumliches Data Mining Spatial Data Mining Data Mining = Suche nach "interessanten Mustern" in sehr großen Datensätzen => explorative Datenanlyse auch: Knowledge Discovery in Databases (KDD) verbreitete

Mehr

inxire Enterprise Content Management White Paper

inxire Enterprise Content Management White Paper inxire Enterprise Content Management White Paper inxire Enterprise Content Management Einleitung Die Informationstechnologie spielt eine zentrale Rolle für den Informationsaustausch und die Zusammenarbeit

Mehr

Suche schlecht beschriftete Bilder mit Eigenen Abfragen

Suche schlecht beschriftete Bilder mit Eigenen Abfragen Suche schlecht beschriftete Bilder mit Eigenen Abfragen Ist die Bilderdatenbank über einen längeren Zeitraum in Benutzung, so steigt die Wahrscheinlichkeit für schlecht beschriftete Bilder 1. Insbesondere

Mehr

Neue Dimensionen bei Benutzerfreundlichkeit und Design

Neue Dimensionen bei Benutzerfreundlichkeit und Design Neue Dimensionen bei Benutzerfreundlichkeit und Design Ab Planon Accelerator 6.0 und Planon Software Suite Release 2014 Ein innovativer Spezialist mit über 30 Jahren Erfahrung im CAFM Bereich Ein Partner,

Mehr

Data Lineage goes Traceability - oder was Requirements Engineering von Business Intelligence lernen kann

Data Lineage goes Traceability - oder was Requirements Engineering von Business Intelligence lernen kann Data Lineage goes Traceability - oder was Requirements Engineering von Business Intelligence lernen kann Andreas Ditze MID GmbH Kressengartenstraße 10 90402 Nürnberg a.ditze@mid.de Abstract: Data Lineage

Mehr

Attraktive Spielideen mit Social Experience auf Basis der Community Gaming-Plattform in FOCUS Bingo

Attraktive Spielideen mit Social Experience auf Basis der Community Gaming-Plattform in FOCUS Bingo Mit dem Online-Spieleangebot Bingo wird das Lotteriespiel zum Community-Erlebnis Attraktive Spielideen mit Social Experience auf Basis der Community Gaming-Plattform in FOCUS Bingo Online-Bingo 1 Die steigende

Mehr

STOFF- IDENT. System DAIOS. Workshop: STOFF-IDENT & openmasp 18. / 19.04.2013 Freising. marco.luthardt@hswt.de

STOFF- IDENT. System DAIOS. Workshop: STOFF-IDENT & openmasp 18. / 19.04.2013 Freising. marco.luthardt@hswt.de STOFF- IDENT System DAIOS Workshop: STOFF-IDENT & openmasp 18. / 19.04.2013 Freising marco.luthardt@hswt.de Überblick 1. Plattform - Vorschau 2. openmasp (OM) 3. STOFF-IDENT(SI) 4. Plattform - Fazit Folie

Mehr

Komplexität der Information - Ausgangslage

Komplexität der Information - Ausgangslage Intuition, verlässliche Information, intelligente Entscheidung ein Reisebericht Stephan Wietheger Sales InfoSphere/Information Management Komplexität der Information - Ausgangslage Liefern von verlässlicher

Mehr

Efficient Production Management / Industry 4.0 Smart IT Solutions for Manufacturing Efficiency

Efficient Production Management / Industry 4.0 Smart IT Solutions for Manufacturing Efficiency Peter Lindlau pol Solutions GmbH www.pol-it.de peter.lindlau@pol-it.de Telefon +49 89 55 26 57-0 Efficient Production Management / Industry 4.0 Smart IT Solutions for Manufacturing Efficiency Das Internet

Mehr

Planung und Analyse unternehmensweit verbinden mit der Standard-Integration von Corporate Planner und QlikView / Qlik Sense

Planung und Analyse unternehmensweit verbinden mit der Standard-Integration von Corporate Planner und QlikView / Qlik Sense Heute die Unternehmenszahlen von morgen analysieren. Planung und Analyse unternehmensweit verbinden mit der Standard-Integration von Corporate Planner und QlikView / Qlik Sense Corporate Planner ist ein

Mehr

White Paper. Embedded Treiberframework. Einführung

White Paper. Embedded Treiberframework. Einführung Embedded Treiberframework Einführung White Paper Dieses White Paper beschreibt die Architektur einer Laufzeitumgebung für Gerätetreiber im embedded Umfeld. Dieses Treiberframework ist dabei auf jede embedded

Mehr

- Entwurfsphase: Entwurfsbeschreibung Gesamtsystem - Version: 1.0

- Entwurfsphase: Entwurfsbeschreibung Gesamtsystem - Version: 1.0 Projektbezeichnung Projektleiter Verantwortlich - Entwurfsphase: Entwurfsbeschreibung Gesamtsystem - Version: 1.0 MSP-13 - Integration eines Semantischen Tagging Systems in Microsoft Sharepoint Martin

Mehr

CITRA-Forum. Nutzen Sie das Potential all Ihrer Daten: Geodata Warehouse mit der Oracle Plattform. CITRA-Forum im Schloß 2009

CITRA-Forum. Nutzen Sie das Potential all Ihrer Daten: Geodata Warehouse mit der Oracle Plattform. CITRA-Forum im Schloß 2009 Nutzen Sie das Potential all Ihrer Daten: Geodata Warehouse mit der Oracle Plattform im Schloß 2009 Sinzig, 15.09.2009 Carsten Czarski, Oracle Deutschland GmbH Agenda Geodaten gestern, heute, morgen Geo-DWH

Mehr

1. Einleitung. 1.1. Ausgangssituation

1. Einleitung. 1.1. Ausgangssituation 1. Einleitung In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, welche Faktoren den erfolgreichen Ausgang eines Supply-Chain-Projektes zwischen zwei Projektpartnern beeinflussen. Dazu werden zum einen mögliche

Mehr

Umsetzung der Anforderungen - analytisch

Umsetzung der Anforderungen - analytisch Umsetzung der Anforderungen - analytisch Titel des Lernmoduls: Umsetzung der Anforderungen - analytisch Themengebiet: New Economy Gliederungspunkt im Curriculum: 4.2.5.5 Zum Inhalt: In diesem Modul wird

Mehr

Analyse von unstrukturierten Daten. Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria

Analyse von unstrukturierten Daten. Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria Analyse von unstrukturierten Daten Peter Jeitschko, Nikolaus Schemel Oracle Austria Evolution von Business Intelligence Manuelle Analyse Berichte Datenbanken (strukturiert) Manuelle Analyse Dashboards

Mehr

PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV-911.039. Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28.

PPC und Data Mining. Seminar aus Informatik LV-911.039. Michael Brugger. Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg. 28. PPC und Data Mining Seminar aus Informatik LV-911.039 Michael Brugger Fachbereich der Angewandten Informatik Universität Salzburg 28. Mai 2010 M. Brugger () PPC und Data Mining 28. Mai 2010 1 / 14 Inhalt

Mehr

Wiki-basierte Dokumentation von Software-Entwicklungsprozessen

Wiki-basierte Dokumentation von Software-Entwicklungsprozessen Wiki-basierte Dokumentation von Software-Entwicklungsprozessen Erfahrungen aus der industriellen Praxis Fraunhofer IESE Kaiserslautern Inhalt Wiki-basierte Dokumentation von Software-Entwicklungsprozessen

Mehr

Open Innovation eine zusätzliche Quelle im Ideenmanagement

Open Innovation eine zusätzliche Quelle im Ideenmanagement Open Innovation eine zusätzliche Quelle im Ideenmanagement Mit Open Innovation mehr Innovation schaffen: Durch Nutzung der Außenwelt zusätzliche Ideen erschließen und den Input für Projekte und Konzepte

Mehr

Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics 10.45 11.15

Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics 10.45 11.15 9.30 10.15 Kaffee & Registrierung 10.15 10.45 Begrüßung & aktuelle Entwicklungen bei QUNIS 10.45 11.15 11.15 11.45 Von Big Data zu Executive Decision BI für den Fachanwender bis hin zu Advanced Analytics

Mehr

Industrie 4.0 Berufliche und akademische Aus- und Weiterbildung vor neuen Herausforderungen?

Industrie 4.0 Berufliche und akademische Aus- und Weiterbildung vor neuen Herausforderungen? Industrie 4.0 Berufliche und akademische Aus- und Weiterbildung vor neuen Herausforderungen? Prof. Dr. habil. Christoph Igel Universität des Saarlandes Shanghai Jiao Tong University Deutsches Forschungszentrum

Mehr

Management Information System SuperX status quo and perspectives

Management Information System SuperX status quo and perspectives Management Information System SuperX status quo and perspectives 1 Agenda 1. Business Intelligence: Basics 2. SuperX: Data Warehouse for Universities 3. Joolap: OLAP for Universities 4. Cooperative reporting

Mehr

Potential für integrierte E-Government Lösungen GIS / CMS / Portal - an praktischen Beispielen

Potential für integrierte E-Government Lösungen GIS / CMS / Portal - an praktischen Beispielen Öffentlich Potential für integrierte E-Government Lösungen GIS / CMS / Portal - an praktischen Beispielen Land-, forst- und wasserwirtschaftliches Rechenzentrum GmbH, LFRZ System- & Software-Entwicklung,

Mehr

The Need for Speed. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor

The Need for Speed. CeBIT 2011. Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor The Need for Speed CeBIT 2011 Dr. Wolfgang Martin Analyst, ibond Partner und Ventana Research Advisor The Need for Speed Industrialisierung, Agilität und Compliance die Rolle von Performance Management

Mehr

Übungen zur Softwaretechnik

Übungen zur Softwaretechnik Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl IV: Software & Systems Engineering Markus Pister, Dr. Bernhard Rumpe WS 2002/2003 Lösungsblatt 1 17. Oktober 2002 www4.in.tum.de/~rumpe/se

Mehr

Interaktive Visualisierung und Visual Analytics

Interaktive Visualisierung und Visual Analytics Interaktive Visualisierung und Visual Analytics Dr.-Ing. Jörn Kohlhammer Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung (IGD) Fraunhoferstraße 5 64283 Darmstadt Tel.: +49 6151 155-646 Fax: +49 6151

Mehr

OUTSOURCING ADVISOR. Analyse von SW-Anwendungen und IT-Dienstleistungen auf ihre Global Sourcing Eignung. Bewertung von Dienstleistern und Standorten

OUTSOURCING ADVISOR. Analyse von SW-Anwendungen und IT-Dienstleistungen auf ihre Global Sourcing Eignung. Bewertung von Dienstleistern und Standorten Outsourcing Advisor Bewerten Sie Ihre Unternehmensanwendungen auf Global Sourcing Eignung, Wirtschaftlichkeit und wählen Sie den idealen Dienstleister aus. OUTSOURCING ADVISOR Der Outsourcing Advisor ist

Mehr

Geodaten als Analyse-Unterstützung

Geodaten als Analyse-Unterstützung Geodaten als Analyse-Unterstützung Institut für Notfallmedizin und Medizinmanagement - INM Klinikum der Universität München 22.03.2012 Oracle BI/DW-Konferenz 2012, Königswinter Mathias Weber Markus Geis

Mehr

DRIVE LIKE A VIRTUAL DEVELOPER Die Poleposition für Ihre Softwareentwicklung

DRIVE LIKE A VIRTUAL DEVELOPER Die Poleposition für Ihre Softwareentwicklung DRIVE LIKE A VIRTUAL DEVELOPER Die Poleposition für Ihre Softwareentwicklung Was für ein Tempo! Das Rad dreht sich rasant schnell: Die heutigen Anforderungen an Softwareentwicklung sind hoch und werden

Mehr

7. UNIGIS-Tag Schweiz 2013

7. UNIGIS-Tag Schweiz 2013 7. UNIGIS-Tag Schweiz 2013 Workshop 3: Schöne Karten erstellen und in der GIS Cloud veröffentlichen Inhaltsüberblick Einführung Vorstellung verschiedener Werkzeuge TileMill CartoCSS Datenimport-/Export

Mehr

Timeline Figure - Grafische Darstellung eines Subjekts in der klinischen Forschung

Timeline Figure - Grafische Darstellung eines Subjekts in der klinischen Forschung Timeline Figure - Grafische Darstellung eines Subjekts in der klinischen Forschung Poster Endri Endri DataFocus GmbH Lothringer Straße 23 D-50667 Köln endri0501@yahoo.de Zusammenfassung Eine Timeline-Grafik

Mehr

Oracle 10g und SQL Server 2005 ein Vergleich. Thomas Wächtler 39221

Oracle 10g und SQL Server 2005 ein Vergleich. Thomas Wächtler 39221 Oracle 10g und SQL Server 2005 ein Vergleich Thomas Wächtler 39221 Inhalt 1. Einführung 2. Architektur SQL Server 2005 1. SQLOS 2. Relational Engine 3. Protocol Layer 3. Services 1. Replication 2. Reporting

Mehr

CAIRO if knowledge matters

CAIRO if knowledge matters CAIRO if knowledge matters Monitoring mit Microsoft Operations Manager 2007 Ein Überblick Johann Marin, Inhalt if knowledge matters Warum Monitoring? Was soll überwacht werden? SCOM Key Features Das SCOM

Mehr