Wie die Swiss Alliance for Data-Intensive Services datenbasierte Mehrwerte sc...Thilo Stadelmann
Die Swiss Alliance for Data-Intensive Services (Data+Service) schafft Mehrwert durch Innovation. Innovation entsteht, wenn sich die richtigen Partner treffen. Wir schaffen inspirierende Begegnungsflächen in Konferenzen, Workshops und Expert Groups. Wir helfen bei der Konkretisierung von Ideen in Projektskizzen in Innovation Boot Camps. Und wir setzen Projektskizzen in innovativen Mehrwert um im Rahmen von Kooperationsprojekten.
WS Circular Construction Nov. 2018 final (in German)Dina Padalkina
On the 26.11 Circular Berlin together with EIT Climate-KIC hosted a workshop on the topic of Circular Construction. Among others, the objective was to discuss current challenges for this field and what the potentials are to set Berlin Construction on the circular rails.
Gestaltungsmaßnahmen zur Förderung kollaborativer Wiki-Arbeit in der Hochschu...Christian Kummer
Diese Präsentation wurde auf der GeNeMe '12 vorgetragen. Der vorgestellte Forschungsbeitrag befindet sich unter: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-97538
Lernen und Lehren sind nach meinem Verständnis unmittelbar miteinander verknüpft. Diese frühe persönliche Prägung motiviert mich, Lernprozesse als multipotente Entwicklungsprozesse für alle Beteiligten zu gestalten. Als Professorin an einer technisch orientierten Fachhochschule fühle ich mich der anwendungsnahen Forschung und Entwicklung verpflichtet und habe ein genuines Interesse, Studierende für meine Forschungsfragen zu sensibilisieren und für die Mitarbeit an Neuentwicklungen zu begeistern.
Wie die Swiss Alliance for Data-Intensive Services datenbasierte Mehrwerte sc...Thilo Stadelmann
Die Swiss Alliance for Data-Intensive Services (Data+Service) schafft Mehrwert durch Innovation. Innovation entsteht, wenn sich die richtigen Partner treffen. Wir schaffen inspirierende Begegnungsflächen in Konferenzen, Workshops und Expert Groups. Wir helfen bei der Konkretisierung von Ideen in Projektskizzen in Innovation Boot Camps. Und wir setzen Projektskizzen in innovativen Mehrwert um im Rahmen von Kooperationsprojekten.
WS Circular Construction Nov. 2018 final (in German)Dina Padalkina
On the 26.11 Circular Berlin together with EIT Climate-KIC hosted a workshop on the topic of Circular Construction. Among others, the objective was to discuss current challenges for this field and what the potentials are to set Berlin Construction on the circular rails.
Gestaltungsmaßnahmen zur Förderung kollaborativer Wiki-Arbeit in der Hochschu...Christian Kummer
Diese Präsentation wurde auf der GeNeMe '12 vorgetragen. Der vorgestellte Forschungsbeitrag befindet sich unter: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-97538
Lernen und Lehren sind nach meinem Verständnis unmittelbar miteinander verknüpft. Diese frühe persönliche Prägung motiviert mich, Lernprozesse als multipotente Entwicklungsprozesse für alle Beteiligten zu gestalten. Als Professorin an einer technisch orientierten Fachhochschule fühle ich mich der anwendungsnahen Forschung und Entwicklung verpflichtet und habe ein genuines Interesse, Studierende für meine Forschungsfragen zu sensibilisieren und für die Mitarbeit an Neuentwicklungen zu begeistern.
Der stetige Anstieg der Datenmenge in der heutigen Zeit stellt in der Praxis eine technisch hohe Herausforderung dar, und nicht alle Datenbanksysteme sind dafür gleich gut geeignet. Dies wurde an der Hochschule Mannheim in einem Unternehmens-Informatik-Projekt untersucht. Ausgangspunkt war eine Anwendung, die beim Aggregieren und Pivotieren der Datensätze nicht die gewünschte Performance von Antwortzeiten im Sekundenbereich lieferte. Durch die Evaluation von zwölf alternativen Datenbanktechnologien wurde zunächst eine Vorauswahl von vier geeigneten Systemen getroffen: Die spaltenbasierten Datenbanken HBase und Cassandra, sowie die dokumentenbasierten Datenbanken Mongo¬DB sowie Couchbase. Im Detail wurden die Kriterien Installationsaufwand, Performance, Skalierbarkeit und Benutzungsfreundlichkeit untersucht. HBase wird nicht für den Einsatz empfohlen; die übrigen drei Produkte und Technologien sind vielversprechend.
Workshop für die LUH: ForschungsdatenmanagementFrauke Ziedorn
Eine Einführung ins Forschungsdatenmanagement:
Was sind eigentlich Forschungsdaten?
Was sind Metadaten?
Erste Schritte zu Datenmanagementplänen.
Wo kann ich meine Daten ablegen?
In-House-Beratung zum IT-Sourcing an HochschulenVera G. Meister
In-House-Beratung durch Studierende der Wirtschaftsinformatik stellt zugleich eine valide Lehr-/Lernform in fortgeschrittenen Phasen des Studiums wie auch einen wertvollen Wissenstransfer bei angespannter Ressourcenlage im IT-Management einer Hochschule dar. Diese These wird einführend argumentativ abgeleitet und im Folgenden entlang eines Referenzprojektes mit Fokus auf IT-Sourcing geprüft. Der Beitrag nimmt insbesondere Bezug zu strategischen IT-Entscheidungen in kleinen Hochschulen. Die Reflexion des Vorgehens im Projekt nimmt sowohl die Projektführung als auch den fachlichen Methodenrahmen in den Blick.
Measurement-Based Quality Assessment of Requirements SpecificationJakob Mund
Requirements engineering is the process of discovering, analyzing and communicating the purpose of an envisioned software-intensive system. In this thesis, we propose an approach to assess the fitness of its documented results for down-stream development (e.g., testing) based on measuring their intrinsic properties. Our results suggest that measurement-based quality assessment is no silver bullet but can provide useful estimations of certain quality aspects under specific conditions.
Institutional Repository for Research Data - Support for Science and Scientis...Jana Porsche
Summarizes starting an institutional repository for research data and shows the initial steps. Presented on "5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland" in Leipzig.
Herausforderungen im Datenmanagement von MetadatenETH-Bibliothek
Herausforderungen im Datenmanagement von Metadaten. Datenmanagement wird für viele Organisationen in der Schweiz immer wichtiger. Dabei ist die Bedeutung von Metadaten im Rahmen von Prozessdefinitionen nicht zu unterschätzen. Ohne entsprechende Datendokumentation haben z.B. Forschungsdaten wenig Aussagekraft, die ihre Bedeutung nicht mehr nachvollziehbar ist. Oftmals zwingt dieses Dilemma Mitarbeiter von Forschungsdateneinrichtungen in den Bereich der Nachdokumentation. Dieser Vortrag zeigt die Verwendung von Data Life Cycle Modellen, nennt Beispiele für verschiedene Metadatenstandards und passend dazu der Verwendung von Toolchains zur Datendokumentation.
The Berlin Semantic Web MeetUp is an informal meeting of interested scientists, practitioners and other experts for the exchange of knowledge and experiences in the field.
Konzept und vergleichende Analyse eines Wissensgraph-basierten ModulkatalogsVera G. Meister
Modulkataloge gehören zu den wesentlichen konstituierenden und qualitätssichernden Dokumenten für Studiengänge an Hochschulen. Darüber hinaus erfüllen sie valide Informationsbedürfnisse verschiedenster Stakeholder. Grundlegende Qualitäts- und Strukturanforderungen an Modulkataloge werden durch Richtlinien der EU und der nationalen Gremien festgelegt, die jedoch den Akteuren vor Ort einen großen Gestaltungsspielraum lassen. In der Praxis sind Modulkataloge zumeist als Dokumente implementiert, wobei Dokumenten-Management-Systeme die Einhaltung von Qualitätsanforderungen unterstützen. Weitergehende Anforderungen der Stakeholder werden jedoch nicht oder nur unzureichend erfüllt. Auch die Bereitstellung von Modulkatalogen als Feature von Campus-Management-Systemen ist kritisch zu sehen. Der Beitrag analysiert einen Wissensgraph-basierten Ansatz zur Implementierung von Modulkatalogen.
Wissenserschließung und –Modellierung: Ontologie vs. Volltextsuche am Beispie...Thomas Koch
Am Beispiel des Projektes EnArgus wird eine Methode zur Wissenserschließung und –Modellierung präsentiert, bei der eine Anwendungsdomäne durch Informationsextraktion aus Wiki-Texten (durch Sprachanalyse) erschlossen und in einer Ontologie repräsentiert wird. Die Ontologie dient dabei zur Unterstützung einer intelligenten Volltextsuche.
Vorgehensmodelle - Methoden der WirtschaftsinformatikClaus Brell
Vorgehensmodelle sind fester Bestandteil der Methodik der Softwareentwicklung. Kenntnisse über Vorgehensmodelle gehören zum selbstverständlichen Handwerkszeug des Wirtschaftsinformatikers. An der Hochschule Niederrhein lernen Studierende Vorgehensmodell im zweiten Semester kennen. Wichtig ist, den grundsätzlichen Unterschied von phasenorientierten und nahtlos zu klassischem Projektmanagement passenden Vorgehensmodellen und agilen Vorgehensweisen herauszuarbeiten.
Was für Arten von Qualitätssicherung sind sinnvoll, wenn man eine sich ändernde Architektur in sich änderndem Kontext entwickelt? Wie kann man im Team die Architektur als Mob verbessern?
Zielsetzung, Entwicklung und Herausforderungen des “Kerndatensatz Forschung”Dr. Mathias Riechert
Seit dem Aufkommen des New Public Management berichten Forschungseinrichtungen über eine steigende Anzahl komplexer werdender Berichte. Der Kerndatensatz Forschung hat die Harmonisierung verschiedenster Berichtsdefinitionen durch die Spezifikation von gemeinsam akzeptierten Definitionen über Informationen über den Forschungsprozess zum Ziel. Der Vortrag zeigt auf, wie über 50 Stakeholder in einem partizipativ-inkrementellen Verfahren an der Definitionsspezifikation beteiligt wurden. Weiterhin werden Herausforderungen aufgezeigt, die für Forschungseinrichtungen und das Wissenschaftssystem für die Umsetzung der spezifizierten Definitionen in bestehenden Berichten zu beachten sind.
Der stetige Anstieg der Datenmenge in der heutigen Zeit stellt in der Praxis eine technisch hohe Herausforderung dar, und nicht alle Datenbanksysteme sind dafür gleich gut geeignet. Dies wurde an der Hochschule Mannheim in einem Unternehmens-Informatik-Projekt untersucht. Ausgangspunkt war eine Anwendung, die beim Aggregieren und Pivotieren der Datensätze nicht die gewünschte Performance von Antwortzeiten im Sekundenbereich lieferte. Durch die Evaluation von zwölf alternativen Datenbanktechnologien wurde zunächst eine Vorauswahl von vier geeigneten Systemen getroffen: Die spaltenbasierten Datenbanken HBase und Cassandra, sowie die dokumentenbasierten Datenbanken Mongo¬DB sowie Couchbase. Im Detail wurden die Kriterien Installationsaufwand, Performance, Skalierbarkeit und Benutzungsfreundlichkeit untersucht. HBase wird nicht für den Einsatz empfohlen; die übrigen drei Produkte und Technologien sind vielversprechend.
Workshop für die LUH: ForschungsdatenmanagementFrauke Ziedorn
Eine Einführung ins Forschungsdatenmanagement:
Was sind eigentlich Forschungsdaten?
Was sind Metadaten?
Erste Schritte zu Datenmanagementplänen.
Wo kann ich meine Daten ablegen?
In-House-Beratung zum IT-Sourcing an HochschulenVera G. Meister
In-House-Beratung durch Studierende der Wirtschaftsinformatik stellt zugleich eine valide Lehr-/Lernform in fortgeschrittenen Phasen des Studiums wie auch einen wertvollen Wissenstransfer bei angespannter Ressourcenlage im IT-Management einer Hochschule dar. Diese These wird einführend argumentativ abgeleitet und im Folgenden entlang eines Referenzprojektes mit Fokus auf IT-Sourcing geprüft. Der Beitrag nimmt insbesondere Bezug zu strategischen IT-Entscheidungen in kleinen Hochschulen. Die Reflexion des Vorgehens im Projekt nimmt sowohl die Projektführung als auch den fachlichen Methodenrahmen in den Blick.
Measurement-Based Quality Assessment of Requirements SpecificationJakob Mund
Requirements engineering is the process of discovering, analyzing and communicating the purpose of an envisioned software-intensive system. In this thesis, we propose an approach to assess the fitness of its documented results for down-stream development (e.g., testing) based on measuring their intrinsic properties. Our results suggest that measurement-based quality assessment is no silver bullet but can provide useful estimations of certain quality aspects under specific conditions.
Institutional Repository for Research Data - Support for Science and Scientis...Jana Porsche
Summarizes starting an institutional repository for research data and shows the initial steps. Presented on "5. Kongress Bibliothek & Information Deutschland" in Leipzig.
Herausforderungen im Datenmanagement von MetadatenETH-Bibliothek
Herausforderungen im Datenmanagement von Metadaten. Datenmanagement wird für viele Organisationen in der Schweiz immer wichtiger. Dabei ist die Bedeutung von Metadaten im Rahmen von Prozessdefinitionen nicht zu unterschätzen. Ohne entsprechende Datendokumentation haben z.B. Forschungsdaten wenig Aussagekraft, die ihre Bedeutung nicht mehr nachvollziehbar ist. Oftmals zwingt dieses Dilemma Mitarbeiter von Forschungsdateneinrichtungen in den Bereich der Nachdokumentation. Dieser Vortrag zeigt die Verwendung von Data Life Cycle Modellen, nennt Beispiele für verschiedene Metadatenstandards und passend dazu der Verwendung von Toolchains zur Datendokumentation.
The Berlin Semantic Web MeetUp is an informal meeting of interested scientists, practitioners and other experts for the exchange of knowledge and experiences in the field.
Konzept und vergleichende Analyse eines Wissensgraph-basierten ModulkatalogsVera G. Meister
Modulkataloge gehören zu den wesentlichen konstituierenden und qualitätssichernden Dokumenten für Studiengänge an Hochschulen. Darüber hinaus erfüllen sie valide Informationsbedürfnisse verschiedenster Stakeholder. Grundlegende Qualitäts- und Strukturanforderungen an Modulkataloge werden durch Richtlinien der EU und der nationalen Gremien festgelegt, die jedoch den Akteuren vor Ort einen großen Gestaltungsspielraum lassen. In der Praxis sind Modulkataloge zumeist als Dokumente implementiert, wobei Dokumenten-Management-Systeme die Einhaltung von Qualitätsanforderungen unterstützen. Weitergehende Anforderungen der Stakeholder werden jedoch nicht oder nur unzureichend erfüllt. Auch die Bereitstellung von Modulkatalogen als Feature von Campus-Management-Systemen ist kritisch zu sehen. Der Beitrag analysiert einen Wissensgraph-basierten Ansatz zur Implementierung von Modulkatalogen.
Wissenserschließung und –Modellierung: Ontologie vs. Volltextsuche am Beispie...Thomas Koch
Am Beispiel des Projektes EnArgus wird eine Methode zur Wissenserschließung und –Modellierung präsentiert, bei der eine Anwendungsdomäne durch Informationsextraktion aus Wiki-Texten (durch Sprachanalyse) erschlossen und in einer Ontologie repräsentiert wird. Die Ontologie dient dabei zur Unterstützung einer intelligenten Volltextsuche.
Vorgehensmodelle - Methoden der WirtschaftsinformatikClaus Brell
Vorgehensmodelle sind fester Bestandteil der Methodik der Softwareentwicklung. Kenntnisse über Vorgehensmodelle gehören zum selbstverständlichen Handwerkszeug des Wirtschaftsinformatikers. An der Hochschule Niederrhein lernen Studierende Vorgehensmodell im zweiten Semester kennen. Wichtig ist, den grundsätzlichen Unterschied von phasenorientierten und nahtlos zu klassischem Projektmanagement passenden Vorgehensmodellen und agilen Vorgehensweisen herauszuarbeiten.
Was für Arten von Qualitätssicherung sind sinnvoll, wenn man eine sich ändernde Architektur in sich änderndem Kontext entwickelt? Wie kann man im Team die Architektur als Mob verbessern?
Zielsetzung, Entwicklung und Herausforderungen des “Kerndatensatz Forschung”Dr. Mathias Riechert
Seit dem Aufkommen des New Public Management berichten Forschungseinrichtungen über eine steigende Anzahl komplexer werdender Berichte. Der Kerndatensatz Forschung hat die Harmonisierung verschiedenster Berichtsdefinitionen durch die Spezifikation von gemeinsam akzeptierten Definitionen über Informationen über den Forschungsprozess zum Ziel. Der Vortrag zeigt auf, wie über 50 Stakeholder in einem partizipativ-inkrementellen Verfahren an der Definitionsspezifikation beteiligt wurden. Weiterhin werden Herausforderungen aufgezeigt, die für Forschungseinrichtungen und das Wissenschaftssystem für die Umsetzung der spezifizierten Definitionen in bestehenden Berichten zu beachten sind.
13. 13
• VIVO
• Taxonomy of Digital
Research Activities
in the Humanities
(TaDiRAH )
• NeDiMAH Methods
Ontology (NeMO)
• SKOS
• Geonames
Arbeitstreffen Terminologie, 27.7.2017
Andere verwandte Terminologien
14. 14
• Collaboratively
developed data
model (60
participants)
• Cultural Heritage
Objects
• CIDOC Conceptual
Reference Model
• Cultural Heritage
Objects
Titel, Datum
CIDOC-CRM Europeana ResearchSpace
• Cultural Heritage
Knowledge Graph
• Based on CIDOC-
CRM
16. 17Arbeitstreffen Terminologie, 27.7.2017
Kerndatensatz der Forschung
http://www.kerndatensatz-forschung.de/
• „Datenmodell für das deutsche Wissenschaftssystem“
• Basiert auf Empfehlungen des Wissenschaftsrates zur
Spezifikation des Kerndatensatz Forschung (Januar 2016)
• Verfügbar als OWL