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.

Aktuelle Publikationen

• Wahl AM.:
  A Minimally-Intrusive Approach for Query-Driven Data Integration Systems
  ICDE 2016
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• 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, 02/25/17 - 03/01/17)
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• 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, 03/06/17 - 03/10/17)
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• Schwab P., Wahl AM., Lenz R., Meyer-Wegener K.:
  Query-driven Data Integration (Short Paper)
  LWDA (Potsdam, Germany, 09/12/16 - 09/14/16)
  In: CEUR Workshop Proceedings, CEUR-WS, 2016
  URL: http://ceur-ws.org/Vol-1670/paper-48.pdf
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• Wahl AM., Lenz R.:
  Analyzing SQL Query Logs using Multi-Relational Graphs
  LWDA (Rostock, Germany, 09/11/17 - 09/13/17)
  URL: http://ceur-ws.org/Vol-1917/paper01.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, 09/24/18 - 01/27/18)
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• Wahl AM., Sauerhammer C., Schwab P., Herbst S., Lenz R.:
  Query-Driven Data Profiling with OCEANProfile
  Twelfth International Workshop on Real-Time Business Intelligence and Analytics (BIRTE 2018) (Rio de Janeriro)
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• Wahl AM., Schwab P., Lenz R.:
  Minimally-Intrusive Augmentation of Data Science Workflows
  Lernen. Wissen. Daten. Analysen. (LWDA 2018) (Mannheim, 08/22/18 - 08/24/18)
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• Wahl AM., Endler G., Schwab PK., Rith J., Herbst S., Lenz R.:
  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
  URL: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85050300460∨igin=inward
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• Wahl AM., Endler G., Schwab P., Herbst S., Rith J., Lenz R.:
  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
  URL: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85051259678
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