Informations- und Planungssysteme (FIT, Dr. A. Becks)

Die Arbeitsgruppe Informations- und Planungssysteme erforscht aufgabenorientierte und prozessintegrierte Methoden des Informationszugriffs. Die betrachteten Informationen können dabei in Textform („unstrukturiert“) oder als strukturierter Datensatz (z.B. aus einer Datenbank) vorliegen. Die erforschten Lösungen bedienen sowohl Anwendungen, denen ein präzises, vom Nutzer mehr oder weniger stark beschreibbares Informationsbedürfnis zugrunde liegt (beispielsweise eine Suchanfrage an Google! oder eine Auswahloperation in einer Datenbank) als auch Problemstellungen, in denen Daten eher explorativ „durchstöbert“ oder analysiert werden, um tiefere Einblicke oder Erkenntnisse zu gewinnen (Text und Data Mining).

Entwickelt und bewertet werden Werkzeuge, die aufgabenorientierte Sichten auf diese unterschiedlichen Informationsobjekte anbieten und auf die Unterstützung komplexer Entscheidungs- und Planungsprobleme spezialisiert sind. Neben der Erforschung dieser einzelnen Technologiebündel werden auch übergreifende Anwendungsaufgaben betrachtet. Dabei werden Lösungskonzepte für komplementäre Zugriffsmethoden auf die gleiche Informationsart erarbeitet (vertikale Integration) sowie die Kombination des Zugriffs auf zusammenhängende, aber unterschiedliche Daten untersucht (horizontale Integration, z.B. automatische und nachvollziehbare Anreicherung von OLAP-Kennzahlberichten mit Hintergrundinformationen aus der Finanzpresse).

Beispiele für unsere Lösungen sind:

Integriertes Text und Data Mining: Unser Text- und Datenanalysewerkzeug SWAPit veranschaulicht nicht nur die inhaltlichen Beziehungen zwischen den Textdokumenten, sondern präsentiert auch alle relevanten Zusatzinformationen auf einem Bildschirm. Analysieren Sie mit SWAPit doch einmal die Publikationsdatenbank des i5!

OLAP: InfoZoom ist ein Werkzeug für die interaktive, explorative Datenanalyse. Mit InfoZoom können z.B. Korrelationen zwischen Datenspalten in großen, relationalen Daten­tabellen visuell ermittelt und untersucht werden. Ein Anwendungsbeispiel in der Fi­nanzdatenanalyse ist die Ermittlung des Zusammenhangs zwischen der pünktlichen Rückzahlung von Krediten und persönlichen Eigenschaften der Schuldner anhand großer Mengen historischer Kundendaten.

Text Mining: DocMINER ist ein interaktives System, das Textmengen in Form von Dokumentenlandkarten darstellt. Mit dieser visuellen Aufbereitung lassen sich Gruppen inhaltlich ähnlicher Dokumente identifizieren, zusammenfassen und anhand ihrer Texteigen­schaften beschreiben. Ein Anwendungsbeispiel im Customer Relationship Management ist die Analyse, Klassifikation und Auswertung von Problemfeldern aus eingehenden Beschwerden von Kunden.