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
Andreas Maximilian Wahl, M. Sc.
91058 Erlangen
- Phone number: +49 9131 85-27885
- Email: andreas.wahl@fau.de
- Website: https://www.cs6.tf.fau.eu/chair/staff/andreas-wahl/
Prof. Dr. Richard Lenz
91058 Erlangen
- Phone number: +49 9131 85-27899
- Email: richard.lenz@fau.de
- Website: http://www6.cs.fau.de/lehrstuhl/personen/richard-lenz/
Weitere Beteiligte
David Haller, Dominik Probst, Nicolas Wolf
Neuigkeiten
- Beteiligung an der SIGMOD 201917. July 2019
Die 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 2018
Die 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. March 2018
Ab 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 2017
Am 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 2017
Wir 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 2017
Am 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 2017
Am 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. February 2017
Wir 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.…
Aktuelle Publikationen
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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
BibTeX: Download - , , , , :
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, 25/02/2017 - 01/03/2017)
BibTeX: Download - , , , , :
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, 06/03/2017 - 10/03/2017)
BibTeX: Download - , , , :
Query-driven Data Integration (Short Paper)
LWDA (Potsdam, Germany, 12/09/2016 - 14/09/2016)
In: Proc. Conf. "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" 2016
URL: http://ceur-ws.org/Vol-1670/paper-48.pdf
BibTeX: Download - , :
Analyzing SQL Query Logs using Multi-Relational Graphs
LWDA (Rostock, Germany, 11/09/2017 - 13/09/2017)
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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