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Entwicklung eines Social Collaboration Analytics Dashboard-Prototyps für Beiträge von UniConnect
(2018)
Seit der vergangenen Dekade steigt die Nutzung von sogenannten Enterprise Collaboration Systems (ECS) in Unternehmen. Diese versprechen sich mit der Einführung eines solchen zur Gattung der Social Software gehörenden Kollaborationssystems, die menschliche Kommunikation und Kooperation der eigenen Mitarbeiter zu verbessern. Durch die Integration von Funktionen, wie sie aus Social Media bekannt sind, entstehen große Mengen an Daten. Darunter befinden sich zu einem erheblichen Teil textuelle Daten, die beispielsweise mit Funktionen wie Blogs, Foren, Statusaktualisierungen oder Wikis erstellt wurden. Diese in unstrukturierter Form vorliegenden Daten bieten ein großes Potenzial zur Analyse und Auswertung mittels Methoden des Text Mining. Die Forschung belegt dazu jedoch, dass Umsetzungen dieser Art momentan nicht gebräuchlich sind. Aus diesem Grund widmet sich die vorliegende Arbeit diesem Mangel. Ziel ist die Erstellung eines Dashboard-Prototyps, der sich im Rahmen von Social Collaboration Analytics (SCA) mit der Auswertung von textuellen Daten befasst. Analyseziel ist die Identifikation von populären Themen, die innerhalb von Communities oder communityübergreifend von den Plattformnutzern in den von ihnen erstellten Beiträgen aufgegriffen werden. Als Datenquelle wurde das auf IBM Connections aufbauende ECS UniConnect ausgewählt. Dieses wird vom University Competence Center for Collaboration Technologies (UCT) an der Universität Koblenz-Landau betrieben. Grundlegend für die korrekte Funktionsweise des Dashboards sind mehrere Java-Klassen, deren Umsetzungen auf verschiedenen Methoden des Text Mining basieren. Vermittelt werden die Analyseergebnisse im Dashboard durch verschiedene Diagrammarten, Wordclouds und Tabellen.
Smart Building Solutions - Generischer Ansatz für die Identifikation von Raumsteuerungsfunktionen
(2018)
40 Prozent der Wohnungs- und Immobilienunternehmen planen, im Rahmen von Neubau und Modernisierung intelligente Steuerungssysteme in ihre Liegenschaften zu integrieren. Gleichzeitig drängen Internetunternehmen mit ihren Geräten in Häuser und Wohnungen und versprechen intelligente Dienste für die Nutzer. Für beide Arten der neuen Technologien wird der Begriff des „Smart Home“ angewendet. Dabei hat die erste Gruppe der Systeme Ihren Ursprung im Bereich der „Gebäudeautomation“, die zweite Gruppe entwickelt sich aus dem Konzept des „Internet of Things“.
Um zu ergründen, was die Unterschiede sind und welche gemeinsamen Grundlagen existieren, werden die Bereiche der Gebäudeautomation und das Internet of Things als Systeme analysiert und einander gegenübergestellt.
Zentraler Beitrag der Arbeit ist die Erkenntnis, dass beide Domänen auf ähnlichen Konzepten aufbauen und eine Integration möglich ist, ohne die Integrität der Systeme selbst zu beeinträchtigen. Zudem liefert die Arbeit einen Ansatz dafür, wie die Planung von Gebäudesteuerungssystemen unter Einbeziehung des Internet of Things gestaltet werden kann.
In dieser Forschungsarbeit wird eine Methode zur anwendungsbasierten Verknüpfung von Anforde-rungen und Enterprise Collaboration Softwarekompenten vorgestellt. Basierend auf dem etablierten IRESS Modell wird dabei ein praxistaugliches Mappingschema entwickelt, welches Use Cases über Kol-laborationsszenarien, Collaborative Features und Softwarekomponenten mit ECS verbindet. Somit las-sen sich Anforderungen von Unterhemen in Form von Use Cases und Kollaborationsszenarien model-lieren und anschließend über das Mappingschema mit konkreten ECS verbinden. Zusätzlich wird eine Methodik zur Identifikation von in Softwarekomponenten enthaltenen Collaborative Features vorge-stellt und exemplarisch angewandt.
Anschließend wird ein Konzept für eine Webapplikation entworfen, welches das vorgestellte Mapping automatisiert durchführt, und somit nach Eingabe der Anforderungen in Form vom Use Cases oder Kol-laborationsszenarien, die ECS ausgibt, die eben diese Anforderungen unterstützen.