Der Lehrstuhl für Informatik 6 (Datenmanagement) wurde 1979 durch die Berufung von Prof. Dr. Hartmut Wedekind gegründet. Nach seiner Emeritierung wurde Prof. Dr. Klaus Meyer-Wegener 2001 zum neuen Lehrstuhlinhaber berufen. Die dem Lehrstuhl zugeordnete Professur für Informatik (Datenmanagement) ist seit April 2007 mit Prof. Dr. Richard Lenz besetzt.
Der Lehrstuhl beschäftigt sich mit der Erforschung der Grundlagen des Datenmanagements und mit dem anwendungsgetriebenen Einsatz von Datenmanagement-Technologien. Aufbauend auf den Forschungsergebnissen erfolgt im Rahmen von Projekten gemeinsam mit Partnern aus Wirtschaft und Öffentlichem Dienst die Umsetzung der entwickelten Konzepte in der betrieblichen Praxis. Forschung und Projektgeschäft bilden gemeinsam die Grundlage für die zielgerichtete Ausbildung der Studierenden.
Datenbanksysteme haben als bedeutendste Technik des Datenmanagements inzwischen eine sehr große Bedeutung in allen Bereichen der Wirtschaft und der Verwaltung erlangt. Im Bereich der grundlagenorientierten Forschung befasst sich der Lehrstuhl mit ihrer technischen Weiterentwicklung. Im Fokus stehen dabei die Modularisierung des Systems und die funktionelle Erweiterung um eine Datenstromverarbeitung. Die zunehmende Notwendigkeit zur Integration verschiedener Datenbanksysteme und der steigende Bedarf zur effizienten Unterstützung system- und organisationsübergreifender Geschäftsprozesse motivieren darüber hinaus anwendungsorientierte Forschungsschwerpunkte wie Evolutionäre Informationssysteme und Datenqualität.
Lehre
Der Lehrstuhl bietet im Bachelor-Studiengang Informatik jedes Semester die Pflicht-Lehrveranstaltung "Konzeptionelle Modellierung" für das erste Fachsemester und jedes Wintersemester die Pflicht-Lehrveranstaltung "Implementierung von Datenbanksystemen" für das fünfte Fachsemester an. Im Master-Studiengang Informatik ist der Lehrstuhl mit einem eigenen Vertiefungsfach "Datenbanksysteme" vertreten und trägt zur Hälfte das Fach "Medieninformatik" mit. Daneben beteiligt sich der Lehrstuhl intensiv an den Informatik-Angeboten für andere Studiengänge, hier insbesondere Wirtschaftsinformatik bzw. International Information Systems, Maschinenbau, Life Science Engineering, Wirtschaftsingenieurwesen und Linguistische Informatik.
Forschungsschwerpunkte1. Datenbank- und Datenstromsysteme
Datenbanksysteme ermöglichen eine effiziente Verwaltung strukturierter Daten. Allerdings sind Datenbankmanagementsysteme (DBMS) immer noch sehr große Software-Pakete mit hohem Ressourcenbedarf.
Das Projekt CoBRA DB stellt ein modulares DBMS bereit. Es erlaubt, die Datenverwaltung an spezielle Anforderungen oder ungewöhnliche technische Rahmenbedingungen zu adaptieren.
Besondere Beachtung erfordert der Umgang mit zeitbehafteten Datensätzen, die Ereignisse repräsentieren, wie sie beispielsweise in Sensornetzen in großer Zahl generiert werden. Datenstrommanagementsysteme (DSMS) unterstützen den effizienten Umgang mit solchen Daten.
Im Projekt DSAM (i6sdb) wird angestrebt, verschiedene heterogene DSMS so zu verknüpfen, so dass die Stärken jedes einzelnen Systems möglichst gut zum Tragen kommen. Dazu werden Kostenmodelle für Anfragen an Datenströme entwickelt, die zur Optimierung der Datenstromverarbeitung genutzt werden können. Außerdem wird untersucht, wie die Datenqualität bei Datenstromsystemen verbessert werden und wie eine effiziente Vorverarbeitung in Sensornetzwerken erreicht werden kann.
Ein spezielles Anwendungsgebiet, in dem es ebenfalls um Datenströme und Ereignisverarbeitung geht, sind sog. MMOGs (massively multiplayer online games). Hierbei interagieren extrem viele Spieler gleichzeitig in einer gemeinsamen virtuellen Welt, deren Zustand durch die dezentrale Erzeugung von Ereignissen ständig verändert wird. Im Rahmen des Projekts i6 M2EtIS wird untersucht, wie die Leistungsfähigkeit und die Skalierbarkeit dieser Systeme durch semantische Klassifikation von Ereignis-Typen verbessert werden können.
2. Datenqualität
Die verfügbaren Mechanismen zur Sicherung der Datenqualität in Datenbanksystemen reichen für ein umfassendes Datenqualitätsmanagement nicht aus. Ganzheitliche Strategien erfordern neue Mechanismen zur gezielten Optimierung des Datenproduktionsprozesses.
Im Forschungsprojekt DQ-Step werden Datenqualitätsprobleme am Beispiel des Industrieanlagenbaus analysiert sowie Methoden und Werkzeuge entwickelt, die zur nachhaltigen Optimierung der Datenqualität unter Berücksichtigung der vorhandenen Altsysteme beitragen. Dabei wird angestrebt, Datenqualitätsprobleme so früh wie möglich im Datenproduktionsprozess transparent zu machen bzw. durch geeignete Verfahren von vorne herein zu vermeiden.
TDQMed ist ein vom BMBF gefördertes Projekt im Spitzencluster Medizintechnik. Ziel ist die Analyse und Optimierung der Datenqualität für Testdaten bei der Entwicklung von medizinischen Modalitäten. Dabei wird insbesondere untersucht, welche spezifischen Qualitätsmerkmale für Testdaten (z.B. Realitätsnähe) benötigt werden und wie qualitativ hochwertige Testdaten möglichst automatisch generiert werden können.
3. Anwendungsintegration und -evolution
Datenbanksysteme spielen auch eine gewichtige Rolle bei der Anwendungsintegration, denn im Kern jedes Integrationsprojekts steht die Datenintegration, die einerseits die semantische Abstimmung ("Mapping") und andererseits die systemübergreifende Synchronisation betrifft. Zwischen Anwendungen und den von ihnen verwendeten Datenbanken müssen Daten ausgetauscht und konsistent gehalten werden. Dabei verursacht vor allem die semantische Integration von Datentypen und -instanzen einen hohen manuellen Bearbeitungsaufwand. Es muss also nach Methoden und Techniken zur Minimierung dieses Aufwands gesucht werden. Wesentliche Randbedingung ist dabei die Tatsache, dass die Anforderungen an betriebliche Informationssysteme einem ständigen Wandel unterworfen sind. Im Rahmen der Forschung zu evolutionären Informationssystemen beschäftigt sich der Lehrstuhl mit der Frage, wie der Aufwand für eine bedarfsorientierte Systemevolution minimiert und organisatorisches Lernen unterstützt werden kann.
Im Projekt ProMed wird untersucht, wie bei institutionsübergreifenden Abläufen im Versorgungsnetz die Kommunikationspartner (Krankenhäuser, niedergelassene Ärzte, Labore, Kassenärztliche Vereinigungen und Apotheken) mit Hilfe aktiver Dokumente technisch entkoppelt werden können und wie gleichzeitig eine flexible Prozessunterstützung ermöglicht werden kann.
Im Rahmen des Projekts medITalk soll ein ERP-System für Arztpraxisverbünde entwickelt werden. Aus Forschungsgesichtspunkten ist dabei insbesondere die Evolutionsfähigkeit von Interesse. Den Ausgangspunkt bilden autonome Arztpraxissysteme und andere Datenquellen, die auch weiter betrieben werden sollen. Das zu entwickelnde System ermöglicht nun eine Kooperation, ohne die beteiligten Systeme vollständig vorher integrieren zu müssen. Stattdessen sollen neue Methoden und Techniken eingesetzt werden, die eine bedarfsgesteuerte sanfte Migration zu immer besser kooperierenden Teilsystemen ermöglichen.
Das Projekt ProHTA (Prospective Health-Technology Assessment) ist ein interdisziplinäres Projekt im Spitzencluster Medizintechnik, bei dem es um frühzeitige Technikfolgeabschätzung im Gesundheitswesen geht. Aus der Sicht des Datenmanagements ist dabei vor allem die Entwicklung von Methoden und Techniken zum Umgang mit einem stark veränderlichen und dynamisch wachsenden Informationsbedarf interessant.
4. Datenanalyse
Das ständig wachsende Volumen an Multimedia-Daten verschärft das Problem, sie für die Suche analysieren und aufbereiten zu müssen.
Ein aktuelles Vorhaben in diesem Bereich ist das Projekt Pixtract. Hier geht es darum, große Mengen von Bilddaten automatisch mit inhaltsbezogenen Metadaten zu annotieren, die durch Objekterkennungsverfahren gewonnen werden konnten.
| Leitung
Prof. Dr. Klaus Meyer-Wegener
Professoren
Prof. Dr. Richard Lenz
Prof. em. Dr. Hartmut Wedekind
Sekretariat
Nadezda Jelani
Wiss. Mitarbeiter
Dipl.-Inf. Philipp Baumgärtel
Dipl.-Inf. Juliane Blechinger
Dipl.-Inf. Gregor Endler
Dipl.-Inf. Thomas Fischer
Dipl.-Inf. Johannes Held
Dipl.-Inf. Frank Lauterwald
Dipl.-Inf. Robert Nagy
Dipl.-Inf. Christoph P. Neumann
Dipl.-Ing. Niko Pollner
Dipl.-Inf. Julian Rith
Dipl.-Inf. Peter Schwab
|