Dipl. Ing. Dr. Karl KNALL Geschäftsführer Artaker Computersysteme GmbH

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1 Dipl. Ing. Dr. Karl KNALL Geschäftsführer Artaker Computersysteme GmbH Univ. Prof. Mag. Dr. Silvia MIKSCH Donau Universität Krems Leitung Department für Information und Knowledge Engineering (ike)

2 Das Systemhaus des österr. EDV Clusters Zentrale: Wien Filialen: Linz und Graz Schwerpunkte softwareentwicklung & business intelligence infrastruktur enterprise content management

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5 how is the business (today?)...

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7 ENTSCHEIDUNGEN vorbereiten SOLL IST Ist das Unternehmen auf Kurs? Sichtbare und messbare Zielvorgaben ERKENNEN (proaktiv) von Abweichungen, Veränderungen und versteckter Potentiale zum frühest möglichen Zeitpunkt Reduktion zeitintensiver BERICHTE Steigerung der Informationsqualität durch ZENTRALISIERUNG VERTEILUNG (einheitlich) der gewonnen Erkenntnis im Unternehmen Ein Sachverhalt eine Datenbasis AUTOMATISIERUNG von Datenprozessen Zugriff auf Informationen JEDERZEIT und von ÜBERALL

8 VERBESSERN Sie Ihr Gespür für Ihr Unternehmen! ENTSCHEIDEN Sie im richtigen Moment RICHTIG! REAGIEREN Sie permanent auf Herausforderungen des Marktes und PASSEN Sie Ihre Organisation und Abläufe AN!

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10 PLANUNG ANALYSE IT

11 Eingabe / Datengenerierung Auswertung / Analyse Optimierung /Simulation

12 SAMMELN ANALYSIEREN VERTEILEN

13 SAMMELN Monitoren Extrahieren Transformieren Integration Normalisierung Keys Konvertierung Vereinheitlichen( Datumsangaben, Zeichenketten, ) Umrechnen von Maßeinheiten/Skalierung Kombination/Separierung Attributwerten Berechnung Aggregierung Bereinigung Vervollständigung Laden

14 ANALYSIEREN CLUSTERING <Kundensegmentierung> KLASSIFIKATION <Risikoklassifizierung> REGRESSION Ursache Wirkungs Zusammenhang <Entwicklung von Aktienkursen> ABHÄNGIGKEITEN <Warenkorbanalyse> ABWEICHUNGEN <Kennzahlenanalyse>

15 VISUAL ANALYTICS Komplexe Daten verständlich darstellen und analysieren

16 VERTEILEN Berichte Mehrere Quellen, automatisch Management Informations Systeme Kennzahlsysteme (Score Cards) Management Cockpits Dashboards Visualisierungen Berechtigungskonzept Wissensmanagement die richtigen Informationen zur richtigen Zeit im richtigen Format am richtigen Arbeitsplatz

17 Plattform für Corporate Performance Management Monitoring (Scorecards) Analyse (Reporting, ProClarity) Planung (Budgetierung, Konsolidierung) Intelligent eingebettet in Microsoft Office und Backoffice Data Warehouse mit SQL Server 2005 Kommunikation mit Microsoft Sharepoint Server 2007 Excel 2007 als Benutzeroberfläche Innovative Ansätze Ein Business Modeler für alle Module Unterstützung von mehrstufigen Organisationsmodellen Freiheiten für Endanwender trotz zentraler Prozesse und Modelle

18 » Visual Analytics Komplexe Daten analysieren und verständlich darstellen Univ.-Prof. Dr. Silvia Miksch & DI Dr. Wolfgang Aigner {silvia.miksch, uni.ac.at

19 ike Team Leitung Silvia Miksch Organisationsassistenz Ingrid Bauer Systemadministrator Peter Klinka Programmierung Thomas Turic Wissenschaftliche Mitarbeiter Wolfgang Aigner Alessio Bertone Tim Lammarsch Alexander Schratt Donau-Universität Krems Department für Information und Knowledge Engineering

20 Forschungsschwerpunkte Visual Analytics & Informationsvisualisierung Visuelle und analytische Methoden, die den interaktiven Explorationsprozess zum Erkenntnisgewinn unterstützen Plan Management Computerunterstützende Methoden zur Erstellung, Ausführung, Adaption und Wartung von Plänen, Abläufen und Prozessen Verbindung der Theorie mit der Praxis Nützlichkeit und Brauchbarkeit durch Anwendung illustrieren Beispiele: Medizin, Handel Donau-Universität Krems Department für Information und Knowledge Engineering

21 Inhalt Motivation Problembereiche Visualisierung Interaktionen Analytische Methoden Zeitliche Dimensionen Was ist Visual Analytics? Aufgaben & Ziele Beispiele in2vis Gravi++ Visual Graph Mining Anwendungsbereiche & beispiele Schlussbetrachtungen

22 Motivation: Hauptprobleme Datenmenge unüberschaubar Verlust der Übersicht Fehlende Integration von verschiedenen (heterogenen) Informationsquellen verschiedenen interdisziplinären Methoden Fehlende Berücksichtigung von BenutzerInnen und deren Aufgaben

23 Visualisierung zur Problemlösung

24 Früher nur passive Betrachtung Interaktion Repräsentation selbst nicht veränderbar one fits all Heute aktive Auseinandersetzung mit Visualisierungen dynamisch anpassbar und veränderbar für verschiedene BenutzerInnen, Aufgaben und Ziele

25 Analytische Methoden Bildschirmauflösung: 1024 x 768 = Wasserstandswertmessungen in NÖ pro Jahr: Anzahl Mobiltelefone in Ö (2005): Weltweit pro Stunde versandte s: Voller Datenumfang oft nicht darstellbar zuerst Anwendung analytischer Methoden (Datenreduktion) dann Visualisierung der wichtigen Daten und Informationen Analytische Methoden Statistik, Machine Learning & Data Mining 1... Amt der NÖ Landesregierung, Abt. WA5 - Hydrologie, Accessed: CIA Factbook, Accessed: How Much Information?, UC Berkeley, Accessed:

26 Zeit im Fokus Aktienkurse Wetter- und Klimadaten Organisationsstruktur Projektplanung PatientInnendaten Veranstaltungskalender time

27 Visual Analytics Was ist das? James Thomas & Kristin A. Cook: NVAC (National Visualization and Analytics Center), Seattle, USA Visual Analytics is the science of analytical reasoning facilitated by interactive visual interfaces [Thomas & Cook 2005]

28 Visual Analytics Themenfelder Visualisierung InfoVis SciVis Graph Drawing Rendering Analyse Graph Mining Image Mining Data Mining Modellbildung & Simulation Artificial Intelligence & KDD Interaktion Multiple Views Model-based User Interfaces Usability Weitere Disziplinen Kognitionswissenschaften Wahrnehmungspsychologie

29 Aufgabe Ziele Aufgaben & Ziele Entwicklung von Computerwerkzeugen, Methoden und Konzepten Unterstützung von Menschen im Umgang mit großen und komplexen Informationsstrukturen Unterstützung in komplexen Entscheidungssituationen Neue Methoden entwickeln, um komplexe Sachverhalte verständlich zu machen Gewinnung neuer Erkenntnisse zu erleichtern BenutzerInnen bei komplexen Entscheidungen zu entlasten

30 ViCo: Metric for Forschungsprojekte Midgaard Interactions VIE-Nmed the Complexity of InfoVis VIE-VENT GOT VIE-PNN Pulsoximetry Wissensbasierte Systeme in der Medizin Patient Advocate V&V Asgaard/Asbru Plan Verification INPUT Time-Oriented??? Clinical Protocols ta Da w Ra Data Validation Patient Data ta Da w Ra * * * + + Formal Representation Raw Clinical Protocols & Guidelines Plan Management Knowledge Engineer LASSIE Donau-Universität Krems Medical Department für Information und Knowledge Engineering Staff Visualizing Time-Oriented Data CareVis Visual Analytics Stardinates & Informationsvisualisierung LinkVis SDOF

31 Projekt Interactive Information Visualization: Exploring & Supporting Human Reasoning Processes Interactive Information Visualization of Highly Structured Temporal Data Klaus Hinum, Silvia Miksch, Wolfgang Aigner Margit Pohl, Markus Rester Susanne Ohmann, Christian Popow Donau-Universität Krems Department für Information und Knowledge Engineering

32 Studie Therapeutische Maßnahmen bei anorektischen Mädchen (Kognitive Verhaltenstherapie (G-CBT)) Psychodiagnost. Anamnese 14 Sitzungen 13 Sitzungen 13 Sitzungen Psychodiagnost. Katamnese Beginn G-CBT Evaluation I 3. Monat Evaluation II 6.Monat Evaluation III 9. Monat / Ende G-CBT BenutzerInnen: TherapeutInnen Daten: komplex, hochstrukturiert, zeitorientiert Aufgabe: Finden von Prädiktoren Donau-Universität Krems Department für Information und Knowledge Engineering

33 Gravi++: Demo

34 Visual Graph Mining P.Eades, M.Huang, 1998: Hierarchical Spring Embedder Compute Cluster Hierarchy Detect Frequent Subgraphs J.Abello, I.Finocchi, J.Korn, 2001: Graph Sketches M. Kreuseler, H. Schumann, 2000: Magic Eye View Compute Shortest Paths

35 Visual Graph Mining Kommunikation weitgehend untereinander Überlasteter Knoten MitarbeiterIn krank?

36 Anwendungsbereiche Wirtschafts & Geschäftsdaten Business Intelligence Marktanalyse Gesundheitswesen & Biotechnologie PatientInnendaten Epidemiologie Genetik Sicherheit & Risikomanagement Katastrophenmanagement Computernetzwerke Verkehr Kriminalitäts und Terrorbekämpfung Betrugserkennung Umwelt und Klimaforschung etc.

37 Interaktive Analyse von Verkaufszahlen [Sifer, 2006]

38 Analyse von Geschäftsdaten [Spotfire, 2007]

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41 Anwendungsbereiche Wirtschafts & Geschäftsdaten Business Intelligence Marktanalyse Gesundheitswesen & Biotechnologie PatientInnendaten Epidemiologie Genetik Sicherheit & Risikomanagement Katastrophenmanagement Computernetzwerke Verkehr Kriminalitäts und Terrorbekämpfung Betrugserkennung Umwelt und Klimaforschung etc.

42 Interaktive Analyse von PatientInnendaten [Bade et al., 2004]

43 Interaktive Analyse von PatientInnendaten [Horn et al., 1998]

44 Analyse der Ausbrüche des H5N1 Virus [Proulx et al., 2006 / GeoTime]

45 Anwendungsbereiche Wirtschafts & Geschäftsdaten Business Intelligence Marktanalyse Gesundheitswesen & Biotechnologie PatientInnendaten Epidemiologie Genetik Sicherheit & Risikomanagement Katastrophenmanagement Computernetzwerke Verkehr Kriminalitäts und Terrorbekämpfung Betrugserkennung Umwelt und Klimaforschung etc.

46 Computernetzwerk Monitoring [Radial Traffic Analyzer (RTA) - Keim et al., 2006]

47 Interaktive Analyse von Softwareabhängigkeiten [Holten, 2006]

48 Interaktive Analyse von Gerichtsurteilsverweisen [Shneiderman and Aris, 2006]

49 Anwendungsbereiche Wirtschafts & Geschäftsdaten Business Intelligence Marktanalyse Gesundheitswesen & Biotechnologie PatientInnendaten Epidemiologie Genetik Sicherheit & Risikomanagement Katastrophenmanagement Computernetzwerke Verkehr Kriminalitäts und Terrorbekämpfung Betrugserkennung Umwelt und Klimaforschung etc.

50 Analyse von Umweltdaten [Mintz et al., 1997]

51 Schlussbetrachtungen Visual Analytics ist eine sehr junge Forschungsrichtung 2005: Kick Off Workshop in Darmstadt 2006: 1. IEEE Workshop Visual Analytics in Baltimore 2007: erste special issues zu Visual Analytics IEEE TVCG Elsevier Computers & Graphics Die Anerkennung in verschiedenen Anwendungen wird von Nutzer und Aufgabenorientierung abhängen Die Anerkennung als Wissenschaft von einer klaren Begrifflichkeit, einem fundierten theoretischen Gerüst, einer Selbstreflexion und Reproduzierbarkeit abhängen

52 Visual Analytics ist... die Wissenschaft des Erkenntnisgewinns mit Hilfe interaktiver, visueller und analytischer Methoden... Sehen & Verstehen Bekanntes belegen Unbekanntes entdecken Donau-Universität Krems Department für Information und Knowledge Engineering

53 Dipl. Ing. Dr. Karl KNALL Geschäftsführer Artaker Computersysteme GmbH Univ. Prof. Mag. Dr. Silvia MIKSCH Donau Universität Krems Leitung Department für Information und Knowledge Engineering (ike)

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55 mit Business Intelligence bleiben Sie mit Ihrem Unternehmen auf Kurs und landen dort, wo Sie auch ankommen wollen! Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Sehen und Verstehen: Bekanntes belegen Unbekanntes entdecken

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