Informationslogistik

Infrastruktur für Daten und Informationslogistik

Die Einbeziehung von Daten aus heterogenen Datenquellen in ein Data Warehouse verlangt nach flexibel einsetzbaren Konzepten und Technologien für eine effiziente Datenintegration und das Datenqualitätsmanagement, z.B. hinsichtlich des Umgangs mit qualitativen Unzulänglichkeiten der Daten wie Inkonsistenzen, Redundanz und Unvollständigkeit. Neben Data Warehouse Technologien als Basis für die Informationslogistik-Infrastruktur werden auch Technologien des Semantic Retrieval für Gewinnung strukturierter Informationen aus Bildern, Webseiten und anderen Quellen einbezogen. Im Umgang mit Basistechnologien zum Aufbau bedarfsgerechter Infrastrukturen im Gesundheitssektor besitzt die Gruppe G-DMA eine langjährige Erfahrung. In Zusammenarbeit mit der Abteilung Informationssysteme der Universität Oldenburg wird erforscht, wie Technologien des Datenstrommanagements adäquat eingesetzt werden können, um solche Daten auszuwerten, die in zunehmenden Umfang durch Sensoren – z.B. im Kontext des Ambient Assistent Living (AAL) – anfallen. Durch die hohen Datenraten und die nicht persistent zur Verfügung stehenden Datenstrominhalte ist die Anwendung klassischer Technologien aus dem Bereich der DBMS und DWH in vielen Fällen unmöglich. Speziell das DQM bei Datenströmen bzw. das Modellieren von DQM-Anforderungen für ein proaktives DQM erfordern neue Konzepte.