Volume 45, Issue 4

Zusammenfassung Statistische Datenanalysen im Gesundheitswesen zeichnen sich durch ihren explorativen Charakter und die Komplexität der statistischen Verfahren aus. Ein darauf abgestimmtes multidimensionales Datenmodell, das die Integration spezieller statistischer Verfahren und die Definition von ad-hoc-Gruppierungen zur Laufzeit ermöglicht, bildet eine wichtige Voraussetzung zur Realisierung von Data-Warehouse-Systemen für die Datenanalyse im Gesundheitswesen. Im Beitrag wird ein entsprechendes Framework vorgestellt, das den Applikationen CARESS und AIM+ zugrunde liegt. Diese Systeme werden in verschiedenen epidemiologischen Krebsregistern und im Landesinstitut für den Öffentlichen Gesundheitsdienst NRW eingesetzt.

Zusammenfassung In zahlreichen Beiträgen werden Data-Warehouse-Systeme aus einer überwiegend technischen Sicht heraus diskutiert. Vor diesem Hintergrund besteht das Ziel dieses Beitrages in einer betriebswirtschaftlichen Betrachtung von Data-Warehouse-Systemen. Dabei werden einige insbesondere aus betriebswirtschaftlicher Sicht bedeutsame Anforderungen an Data-Warehouse-Systeme ausgewählt und dargestellt.

Zusammenfassung Obwohl der Einsatz von Data-Warehouse-Systemen zur gängigen Praxis moderner IT-Landschaften gehört, haben methodische Untersuchungen zum qualitätsorientierten Schemaentwurf erst in jüngerer Zeit begonnen. Ausgehend von einem Schemaentwurfsprozess für Data-Warehouse-Systeme werden aktuelle Entwicklungen zur Qualitätssicherung und Data-Warehouse-spezifische Qualitätskriterien wie Summierbarkeit sowie deren Verallgemeinerung zu mehrdimensionalen Normalformen und Selbstwartbarkeit vorgestellt.

Zusammenfassung Zur Analyse der Daten in einem Data-Warehouse kommen unterschiedliche Business-Intelligence-Anwendungen zum Einsatz. Ein wichtiger Erfolgsfaktor für deren Nutzung ist die Effizienz, mit der die erstellten Anfragen ausgeführt werden. In diesem Beitrag wird zunächst das typische Verarbeitungsszenario für generierte Anfragesequenzen im Bereich Business Intelligence erläutert. Darauf aufbauend wird eine Reihe anwendungsneutraler Optimierungsstrategien erläutert und bewertet. Anhand von Messergebnissen wird gezeigt, dass es sich insbesondere bei der Restrukturierung von Anfragesequenzen um einen vielversprechenden Ansatz handelt.

Zusammenfassung Zentral für eine effiziente Analyse der in Data-Warehouse-Systemen gespeicherten Daten ist das Zusammenspiel zwischen Anwendung und Datenbanksystem. Der vorliegende Artikel klassifiziert und diskutiert unterschiedliche Wege, Data-Warehouse-Anwendungen mit dem Datenbanksystem zu koppeln, um komplexe OLAP-Szenarien zur Berechnung dem Datenbankdienst zu überlassen. Dabei werden vier unterschiedliche Kategorien, die Spracherweiterung (SQL), die anwendungsspezifische Sprachneuentwicklung (MDX), die Nutzung spezifischer Objektmodelle (JOLAP) und schließlich der Rückgriff auf XML-basierte WebServices (XCube) im einzelnen diskutiert und vergleichend gegenübergestellt.

Zusammenfassung Ziel des Beitrags ist es, die zentrale Rolle von IBM DB2 UDB in der IBM Data-Warehouse-Architektur aufzuzeigen und gleichzeitig spezifisch für die Auswertung großer Datenbestände implementierte Techniken zu skizzieren. In diesem Zusammenhang werden Verfahren wie Partitionierung, multidimensionales Clustering und Einsatz materialisierter Sichten diskutiert und die Vorteile aufgezeigt.

Zusammenfassung Der vorgestellte Ansatz ermöglicht es, für SystemC-Schaltkreisbeschreibungen, die über einer gegebenen Gatterbibliothek definiert sind, Eigenschaften zu beweisen (engl. property checking). Als Spezifikationssprache wird LTL (linear time temporal logic) verwendet. Für den Beweis einer LTL-Eigenschaft kann die Erfüllbarkeit einer Booleschen Funktion betrachtet werden, die aus der Eigenschaft und der Schaltkreisbeschreibung mittels symbolischer Methoden konstruiert wird. Im Gegensatz zu simulationsbasierten Ansätzen kann dabei Vollständigkeit gewährleistet werden. Anhand einer Fallstudie eines skalierbaren Arbiters wird die Effizienz des Beweisverfahrens untersucht.

Zusammenfassung Dieser Bericht beschreibt die Zielsetzung und aktuelle Ergebnisse des DFG-Sonderforschungsbereichs 501 "Entwicklung großer Systeme mit generischen Methoden". Dem SFB liegt ein experimenteller Ansatz zugrunde, bei dem die Einzelergebnisse der Teilprojekte in gemeinsamen kontrollierten Experimenten und prototypischen Anwendungsentwicklungen empirisch untersucht werden.

Zusammenfassung Schnell konvergierende adaptive Entzerrer sind immer dann notwendig, wenn sich ein Datenempfänger möglichst schnell auf unbekannte Übertragungseigenschaften einstellen muss, beispielsweise bei einer Funkübertragung. In der Dissertation wurden die schnell konvergierenden Recursive-Least-Squares (RLS) Algorithmen einheitlich geometrisch entwickelt und daraus Algorithmen hergeleitet, die den Implementierungsaufwand bisher bekannter, rotations-basierter und numerisch stabiler RLS-Entzerrer mehr als halbieren.