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In der vorliegenden Forschungsarbeit wird ein Leitfaden zur Überprüfung von Geschäfts-modellen entwickelt. Dabei wird insbesondere die Situation junger, innovativer Unter-nehmen (Startups) berücksichtigt. Diese Unternehmen agieren unter einer hohen Unsi-cherheit oder Ungewissheit. Es ist daher kaum möglich über quantitative Daten eine so-lide Prognose für den Erfolg des Unternehmens abzugeben. Die Evaluation von innovativen Geschäftsmodellen stellt eine Forschungslücke dar.
In scientific data visualization huge amounts of data are generated, which implies the task of analyzing these in an efficient way. This includes the reliable detection of important parts and a low expenditure of time and effort. This is especially important for the big-sized seismic volume datasets, that are required for the exploration of oil and gas deposits. Since the generated data is complex and a manual analysis is very time-intensive, a semi-automatic approach could on one hand reduce the time required for the analysis and on the other hand offer more flexibility, than a fully automatic approach.
This master's thesis introduces an algorithm, which is capable of locating regions of interest in seismic volume data automatically by detecting anomalies in local histograms. Furthermore the results are visualized and a variety of tools for the exploration and interpretation of the detected regions are developed. The approach is evaluated by experiments with synthetic data and in interviews with domain experts on the basis of real-world data. Conclusively further improvements to integrate the algorithm into the seismic interpretation workflow are suggested.
In dieser Arbeit wird eine Unterrichtsreihe beschrieben, welche aus den drei Bereichen „mathematische Relationen“, „Datenbanken in Sozialen Netzwerken“ und „Datenschutz“ zusammengesetzt ist. Zu jedem Bereich wird ein eigener Unterrichtsentwurf präsentiert.
Außerdem wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein Programm zur Visualisierung der Relationen des Sozialen Netzwerks Instahub entworfen, welches im Anschluss an die Beschreibung der Unterrichtsreihe aufgeführt wird.
In dieser Arbeit wird ein Computer-Simulationsmodell untersucht, das von Robert P. Abelson und Alex Bernstein Anfang der 1960er Jahre entwickelt wurde. Die Simulation befasst sich mit den Prozessen der öffentlichen Meinungsbildung in einer Population im konkreten politischen und allgemeinen Fall und berücksichtigt dabei sowohl direkte als auch durch Massenmedien vermittelte Kommunikation. Nach eingehender Beschreibung und Analyse der ursprünglichen Modellbeschreibung wird in dieser Arbeit eine Software-Implementation des Modells entwickelt, beschrieben und abschließend hinsichtlich ihrer Eigenschaften analysiert.
Der Industriestandard Decision Model and Notation (DMN) ermöglicht seit 2015 eine neue Art der Formalisierung von Geschäftsregeln. Hier werden Regeln in sogenannten Entscheidungstabellen modelliert, die durch Eingabespalten und Ausgabespalten definiert sind. Zudem sind Entscheidungen in graphartigen Strukturen angeordnet (DRD Ebene), die Abhängigkeiten unter diesen erzeugen. Nun können, mit gegebenen Input, Entscheidungen von geeigneten Systemen angefragt werden. Aktivierte Regeln produzieren dabei einen Output für die zukünftige Verwendung. Jedoch erzeugen Fehler während der Modellierung fehlerhafte Modelle, die sowohl in den Entscheidungstabellen als auch auf der DRD Ebene auftreten können. Nach der Design Science Research Methodology fokus\-siert diese Arbeit eine Implementierung eines Verifikationsprototyps für die Erkennung und Lösung dieser Fehler während der Modellierungsphase. Die vorgestellten Grundlagen liefern die notwendigen theoretischen Grundlagen für die Entwicklung des Tools. Diese Arbeit stellt außerdem die Architektur des Werkzeugs und die implementierten Verifikationsfähigkeiten vor. Abschließend wird der erstellte Prototyp evaluiert.
Soll die Inneneinrichtung eines Raums geplant werden, stehen verschiedene
Programme für Computer, Smartphones oder Head-Mounted Displays
zur Verfügung. Problematisch ist hierbei der Transfer der Planung in die
reale Umgebung. Deshalb wird ein Ansatz mit Augmented Reality entwickelt,
durch den die Planung des Raums unter realen Umständen veranschaulicht
wird. Möchten mehrere Personen ihre Ideen beitragen, erfordern
herkömmliche Systeme die Zusammenarbeit an einem Endgerät. Ziel dieser
Masterarbeit ist es, eine kollaborative Anwendung zur Raumplanung
in Augmented Reality zu konzipieren und zu entwickeln. Die Umsetzung
erfolgt in Unity mit ARCore und C#.
Diese Arbeit schlägt die Benutzung von MSR (Mining Software Repositories) Techniken zum Identifizieren von Software Entwicklern mit exklusiver Fachkenntnis zu spezifischen APIs und Programmierfachgebieten in Software Repositories vor. Ein versuchsweises Tool zum finden solcher “Islands of Knowledge” in Node.js Projekten wird präsentiert und in einer Fallstudie auf 180 npm packages angewandt. Dabei zeigt sich, dass jedes package im Durchschnitt 2,3 Islands of Knowledge hat, was dadurch erklärbar sein könnte, dass npm packages dazu tendieren nur einen einzelnen Hauptcontributor zu haben. In einer Umfrage werden die Verantwortlichen von 50 packages kontaktiert und nach ihrer Meinung zu den Ergebnissen des Tools gefragt. Zusammen mit deren Antworten berichtet diese Arbeit von den Erfahrungen, die mit dem versuchsweisen Tool gemacht wurden, und wie zukünftige Weiterentwicklungen noch bessere Aussagen über die Verteilung von Programmierfachwissen in Entwicklerteams machen könnten.
Soziale Netzwerke spielen im Alltagsleben der Schülerinnen und Schüler eine entscheidende Rolle. Im Rahmen der vorliegenden Masterarbeit wurde ein Konzept für die Anzeige von Profilvorschlägen innerhalb des sozialen Netzwerks „InstaHub“, welches ein speziell für den Informatikunterricht programmiertes Werkzeug zum Thema „Datenbanken“ darstellt, entwickelt. Als Hürde stellte sich dabei dar, dass von den etablierten sozialen Netzwerken nur wenig bis gar keine Informationen über die Berechnung von Profil- oder Freundschaftsvorschlägen preisgegeben werden. Daher wurde zunächst das Wesen von Beziehungen zwischen Menschen in nicht-internetbasierten und in internetbasierten sozialen Netzwerken sowie die Gründe für Beziehungen zwischen Menschen in diesen Netzwerken dargelegt. Anhand der Beobachtung von Vorschlägen in anderen sozialen Netzwerken sowie der in InstaHub gespeicherten Nutzerdaten wurde ein Algorithmus für Profilvorschläge in InstaHub entworfen und mitsamt einer passenden Visualisierung entsprechend implementiert. Den zweiten Teil der Arbeit bildete eine Unterrichtseinheit für die Sekundarstufe II mit dem Thema Gefahren der Erzeugung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten. In der Unterrichtseinheit dienen die Profilvorschläge in InstaHub, die auf von InstaHub über dessen Nutzer gesammelten Daten aufbauen, als Einstieg in die Thematik. Anschließend wird der Fokus von sozialen Netzwerken auf andere Online-Dienste erweitert und auf die Verarbeitung und Weitergabe dieser Daten eingegangen.
Aufgrund des branchenweiten Bedarfs den Konkurrenzkampf zu umgehen, entwickelten Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy, um neue Märkte zu ergründen. Diese bezeichnen sie als einzigartig. Da jedoch weitere Strategien zur Ergründung neuer Märkte existieren, ist es das Ziel dieser Arbeit herauszufinden, anhand welcher Charakterisierungsmerkmale die Blue Ocean Strategy als einzigartig angesehen werden kann.
Die Strategie von Kim und Mauborgne soll daher mit Schumpeters schöpferischen Zerstörung, Ansoffs Diversifikationsstrategie, Porters Nischenstrategie und Druckers Innovationsstrategien verglichen werden. Für den Vergleich werden die Charakterisierungsmerkmale herangezogen, nach denen Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy als einzigartig beurteilen. Auf Basis dieser Kriterien wird ein Metamodell entwickelt, mit dessen Hilfe die Untersuchung durchgeführt wird.
Der Vergleich zeigt, dass die Konzepte von Schumpeter, Ansoff, Porter und Drucker in einigen Kriterien der Blue Ocean Strategy ähneln. Keine der Strategien verhält sich jedoch in allen Punkten so wie das Konzept von Kim und Mauborgne. Während die Blue Ocean Strategy ein Differenzierung und Senkung der Kosten anstrebt, orientieren sich die meisten Konzepte entweder an einer Differenzierung oder an einer Kostenreduktion. Auch die Betretung des neuen Marktes wird unterschiedlich interpretiert. Während die Blue Ocean Strategy auf einen Markt abzielt, der unergründet ist und somit keinen Wettbewerb vorweist, werden bei den anderen Strategien oft bestehende Märkte als neu interpretiert, auf denen das Unternehmen bisher nicht agiert hat. Dies schließt die vorherige Existenz der Märkte jedoch nicht aus.
Auf Basis der durch den Vergleich gezogenen Erkenntnisse, kann somit die Blue Ocean Strategy als einzigartig bezeichnet werden.