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End-to-End-Datenintegration von Realwelt-Entitäten

Von:
Felix Kruse

Beschreibung

In dieser Arbeit wird ein Record Linkage-System erforscht und entwickelt welches die Ziele hat, (1) Datenquellen-unabhängig zu sein und (2) den manuellen Prüfaufwand zu reduzieren, um die Automatisierung der Datenintegration weiter voranzutreiben. Die Kernidee...

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Beschreibung

In dieser Arbeit wird ein Record Linkage-System erforscht und entwickelt welches die Ziele hat, (1) Datenquellen-unabhängig zu sein und (2) den manuellen Prüfaufwand zu reduzieren, um die Automatisierung der Datenintegration weiter voranzutreiben. Die Kernidee des Konzepts zur Entwicklung des Record Linkage-Systems basiert auf der Einschränkung der zu integrierenden Datenquellen über eine Realwelt-Entität wie bspw. Unternehmen. Für diese Realwelt-Entität können dann die häufig vorkommenden Informationen abgeleitet werden und von diesen können die häufig vorkommenden Datenintegrationsprobleme abgeleitet werden, für die geeignete Algorithmen und Verfahren entwickelt werden können. Innerhalb von neun Feldexperimenten wurde das Konzept in ein prototypisches Record Linkage-System überführt. Das prototypische Record Linkage-System, der Unternehmen-Matcher, wurde in vier Fallstudien mit den Industriepartnern Volkswagen AG, EWE TEL GmbH, CEWE Stiftung & Co. KGaA und Oldenburgisch Ostfriesischer Wasserverband evaluiert. Die Evaluation des Unternehmen-Matcher hat gezeigt, dass dieser die Automatisierung der Datenintegration ermöglicht und diese Arbeit damit einen Beitrag zur Forschung der Datenintegration leistet.

Produktinformationen

Titel:
End-to-End-Datenintegration von Realwelt-Entitäten
Untertitel:
Konzeption eines Record Linkage-Prozesses, Feldexperimente, unternehmensrelevante Implikationen
Autor:
Felix Kruse
EAN:
9783844088366
ISBN:
978-3-8440-8836-6
Format:
Kartonierter Einband
Herausgeber:
Shaker
Genre:
Informatik & EDV
Veröffentlichung:
30.11.2022
Anzahl Seiten:
54
Jahr:
2022
Features:
Dissertationsschrift
Lesemotiv:
Verstehen

Tags

#Data Matching, #Data Science, #Datenintegration, #Künstliche Intelligenz, #Record Linkage

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