Integration von Data und Document Warehouses: Verknüpfung strukturierter und unstrukturierter Daten in entscheidungsunterstützenden Informationssystemen durch den Knowledge-Integrator
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
2002
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XIX, 286 S. Ill., graph. Darst. |
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| _version_ | 1804130055388921856 |
|---|---|
| adam_text | Inhaltsübersicht
1 Ausgangssitaation und Ziel der Arbeit. ....... ...................... . 1
1.1 Motivation 2
1.2 Stand der Forschung und Entwicklung......................................................... 16
1.3 Erkenntnisziel......... .................... .... ........ . ....... 18
1.4 Methodisches Vorgehen und Aufbau der Arbelt 18
2 Grundlagen des Information Retrieval 20
2.1 Information Retrieval Modelle...................................................................... 21
2.2 Inhaltliche DokumenterschlieBung 34
2 J Semantische Anreicherung durch Text Mining 41
2.4 Dokumentsuche und Präsentation................................................................ 63
3 Data Warehousing 69
3.1 Systemarchltektnr........................................................................................... 70
3.2 Funktions und Software Komponenten..... . ........ . .. 72
3.3 Prozesse 85
4 Document Warehonslng 113
4.1 Vom Dokumentenmanagement System zum Document Warehouse . 114
4.2 Systemarchitektur 117
4.3 Funktions und Software Komponenten ..... . ..... ... 119
4.4 Prozesse ........... ... .... . .. . 126
5 Technische Integration 141
5.1 Portale ... .—........... ............... ................ ™..„..„„._„.._^_.....„„..„ 142
5.2 Anwendungsintegration 152
_
Inhaltsübersicht 5.3 Back End Integratlon in Datenbanken 162
6 Semantische Integration 171
6.1 Schema Integration 172
6.2 Integration durch Klassifikation 179
6.3 Integration durch Begriffskombination 197
6.4 Relevanzbewertung und Dokument Ranldng 201
6.5 Relevanzverbesserung. 209
7 Prototypische Realisierung des Knowledge Integrators 222
7.1 Anforderungen an einen Knowledge Integrator 223
7.2 Entwicklungsumgebung.. 235
7.3 Architekturabersicht 235
7.4 Kernkomponenten...... ....................... ....... 236
7.5 Technische Integration 239
7.6 Semantische Integration 244
7.7 Fallbeispiel Projektmanagement 254
8 Fazit und Ausblick 260
Quellenverzeichnis 262
Abbildungsverzeichnis 275
Tabellenverzeichnis 279
Anhang A: Produktfibersichten 280
A l: ETL Werkzeuge 280
A 2: Multtdimensionale Datenbanken 281
A 3: Reportlng und Analyse Werkzeuge 281
~pj ¦
Inhaltsübersicht A 4: Plannngswerkzeuge (Finanz and Vertriebsplanang)................... ....... 282
A 5: Data Mlning Werkzeuge.............................................................................. 282
A 6: Text Mining Werkzenge. ... .. ......... .. ................ ........ 283
A 7: Enterprise Information Portals...................... ... .......... ................. 284
A 8: PersonaUsiernngswerkzeuge 285
—
Inhaltsverzeichnis
1 Ausgangssituation und Ziel der Arbeit 1
1.1 Motivation ......................................................................................................... 2
1.1.1 Wissensmanagement 3
1.1.1.1 Hintergrund 3
1.1.1.2 Nutzenpotentiale , 4
1.1.2 Strategische Planung 5
1.1.2.1 Hintergrund 5
1.1.2.1.1 Externe Analyse 6
1.1.2.1.2 Interne Analyse 7
1.1.2.2 Nutzenpotentiale 8
1.1.3 Operative Planung 8
1.1.3.1 Hintergrund 8
1.1.3.2 Nutzenpotentiale 10
1.1.4 Risikomanagement 11
1.1.4.1 Hintergrund 11
1.1.4.2 Nutzenpotentiale 12
1.1.5 Balanced Scorecards 14
1.1.5.1 Hintergrund 14
1.1.5.2 Nutzenpotentiale 15
1.2 Stand der Forschung und Entwicklung..................................................... 16
U Erkenntnisdel 18
1.4 Methodisches Vorgehen und Aufbau der Arbeit 18
2 Grundlagen des Information Retrieval 20
2.1 Information Retrieval Modelle 21
2.1.1 Mengentheoretische Modelle 22
2.1.1.1 Klassisches Boolesches Modell 23
2.1.1.2 Fuzzy Mengen ModeU 24
2.1.1.3 Erweitertes Boolesches Modell 24
2.1.2 Algebraische Modelle 26
2.1.2.1 Klassisches Vektorraum Modell 26
2.1.2.1.1 Gewichtung 27
2.1.2.1.2 Ähnlichkeitsberechnung 28
2.1.2.2 Erweitertes Vektorraum Modell 29
2.1.2.3 Latent Semantic Indexing 30
2.1.2.4 Neuronales Netz Modell 30
2.1.3 Probabilistische Modelle 32
2.1.3.1 Klassisches probabilistisches Modell 32
vm —— ——
Inhaltsverzeichnis 2.1.3.2 Erweiterte Modelle auf Basis Bayes scher Netze 33
2.2 Inhaltliche DokumenterschUeBang 34
2.2.1 Indexienmg 34
2.2.1.1 Indexierungsgrundlage 35
2.2.1.2 Automatisierung 35
2.2.1.3 Indexierungsvokabular 38
2.2.2 Ordnung der Deskriptoren 38
2.2.2.1 Ordnungsprinzipien 38
2.2.2.2 Ordnungssysteme 39
2.2.2.3 Thesaurus 39
2 J Semantische Anreicherung durch Text Mining 41
2.3.1 Grundsätzliche Vorgehensweise 41
2.3.2 Thematische Indexierung 43
2.3.2.1 Themenvektoren 44
2.3.2.2 Linguistische Verfahren 44
2.3.2.3 Wissensbasierte Verfahren 45
2.3.2.4 Lernende Verfahren 47
2.3.3 Dokument Segmentierung 49
2.3.3.1 Quantifizierung von Ähnlichkeit 50
2.3.3.2 Prinzipien der Clusterbildung 52
2.3.3.3 Verfahren der Clusteranalyse 54
2.3.3.4 Besonderheiten der Dokument Segmentierung 55
2.3.3.4.1 Dynamische Clusterbildung 56
2.3.3.4.2 Clusterbildung im Dokumentenraum 56
2.3.3.4.3 Clusterbildung im Deskriptorenraum 57
2.3.4 Klassifizierung 58
2.3.5 Abstracting 58
2.3.5.1 Statistische Verfahren 59
2.3.5.2 Wissensbasierte Verfahren 61
2.3.5.3 Heuristisches Verfahren in Hypertext Umgebungen 62
2.3.6 Weitere Einsatzgebiete des Text Mining 62
2.4 Doknmentsnche and prfisentation . . . ...... ...... ... 63
2.4.1 Suchanfragen 63
2.4.2 Ähnlichkeitsvergleich 64
2.4.3 Dokument Verteilung 65
2.4.4 Ergebnispräsentation 66
3 Data Warehonsing 69
3.1 Systemarchitektur........................................................................................... 70
3.2 Funktion» und Software Komponenten 72
3.2.1 Vorsysteme 72
3.2.2 Extraktion, Transformation, Laden 74
—
Inhaltsverzeichnis 3.2.3 Data Warehouse Datenbank 75
3.2.3.1 (Objeto )Relationale Datenbankmanagement Systeme 77
3.2.3.2 Multidimensionale Datenbankmanagement Systeme 78
3.2.3.3 Kombinierter Einsatz 80
3.2.4 On Iine Analytical Processing 81
3.2.4.1 Anforderungsorientierte Sichtweise 81
3.2.4.2 Speichertechnologieorientierte Sichtweise 82
3.2.4.3 Modellierungsorientierte Sichtweise 82
3.2.4.4 Komponentenorientierte Sichtweise 83
3.2.5 Business Intelligente Werkzeuge 83
33 Prozesse...........................................................................................................85
3.3.1 Datenintegration durch Extraktion, Transformation und Laden 85
3.3.1.1 Extraktion 85
3.3.1.2 Transformation 87
3.3.1.3 Laden 88
3.3.2 Datenmodellierung 89
3.3.2.1 Semantische Modellierung 89
3.3.2.2 Logische Modellierung 90
3.3.2.3 Umsetzung im Datenmodell der Datenbank 91
3.3.2.3.1 Relationale Speicherung 91
3.3.2.3.2 Multidimensionale Speicherung 92
3.3.3 Gerichtete Analyse 93
3.3.3.1 (Top )Managementinfonnationssysteme 93
3.3.3.2 Reporting 94
3.3.3.3 Analyse 95
3.3.3.3.1 Änderung der Sichtweise 95
3.3.3.3.2 Navigation im hierarchischen Datenmodell 96
3.3.3.3.3 Erneuerte Grafikfunktionalität 97
3.3.3.3.4 Analysemethoden 97
3.3.3.4 Planung 97
3.3.4 Ungerichtete Analyse 99
3.3.4.1 Erkenntnisgewinnung aus Datenbanken 100
3.3.4.2 Verfahren und Techniken des Data Mining 100
3.3.4.2.1 Segmentierung 101
3.3.4.2.2 Klassifikation und Prognose 102
3.3.4.2.3 Assoziierung 102
3.3.5 Metadatenmanagement 103
3.3.5.1 Metadaten 103
3.3.5.2 MetamodeU 105
3.3.5.3 Repository 106
3.3.5.4 Aufgaben 107
3.3.5.5 Standards 107
3.3.5.5.1 Common Warehouse Model der OMG 108
3.3.5.5.2 Beschreibungsnorm 109
3.3.5.5.3 Austauschnorm 109
3.3.6 Datenqualititsmanagement 109
3.3.6.1 Qualitätsziele n0
1 ~ ~—~
Inhaltsverzeichnis 3.3.6.2 Qualitätssicherung und Verbesserung 111
3.3.6.3 Datenreinigung 111
3.3.6.3.1 Strukturierung und Standardisierung 111
3.3.6.3.2 Validierung 112
3.3.6.3.3 Bereinigung (Cleansing) 112
3.3.6.3.4 Aktualisierung 112
3.3.6.3.5 Entduplizierung 112
4 Document Warehonslng 113
4.1 Vom Dokumentenmanagement System zum Document Warehouse. 114
4.2 Systemarchitektur.... .. ... .... ... ........... . .. . .. ...... 117
4J Funktion» und Software Komponenten.. ......... . ....... .... 119
4.3.1 Vorsysteme 119
4.3.2 Erfassungssystem 120
4.3.2.1 Physische Erfassung 120
4.3.2.2 Transformation 121
4.3.2.3 Inhaltliche Erfassung 121
4.3.3 Document Warehouse 122
4.3.4 Klassifikationssystem 123
4.3.5 Information Retrieval Systeme 124
4.3.5.1 Aufgabe, Ziel, Bestandteile 125
4.3.5.2 Bereitstellung und Präsentation 126
4.4 Prozesse.............. .. ..... . . .. .. . . 126
4.4.1 Physische Dokumenterfassung 127
4.4.1.1 Dokument Formate 127
4.4.1.2 Formatumwandlung 128
4.4.1.2.1 Nicht Digital in NCI 128
4.4.1.2.2 NCI in CI 129
4.4.1.3 Erfassung kodierter Information 130
4.4.1.4 Integration externer Daten 131
4.4.1.4.1 Integrationsprozess 131
4.4.1.4.2 Redaktions Leitstand Business Information Collection der
SAP 131
4.4.1.4.3 Klassifikation externer Information 132
4.4.2 Transformation 133
4.4.2.1 Dekomposition 134
4.4.2.2 Spracherkennung und Übersetzung 134
4.4.2.3 Eliminierung von Zeichen und Stoppwörtern 135
4.4.2.4 Wortgruppen 135
4.4.2.5 Lemmatisiening 136
4.4.2.6 Syntaktische Analyse 136
4.4.3 Speicherung 138
4.4.3.1 Dokumente 138
4.4.3.1.1 Dokumenttypen 138
_ _ —
Inhaltsverzeichnis 4.4.3.1.2 Ablage 139
4.4.3.1.3 Langfristarchivierung 139
4.4.3.2 Metadaten 140
5 Technische Integration 141
5.1 Portale................................................ ...................«.. ........«..«..—.—.—•••••• 142
5.1.1 Ausprägungsformen 142
5.1.2 Enterprise Information Portals 145
5.1.2.1 Zentralisierung 146
5.1.2.2 Personalisierung 147
5.1.2.2.1 Objekte 148
5.1.2.2.2 Prozess 148
5.1.2.2.3 Techniken 149
5.1.2.2.4 Realisierung 151
5.2 Anwendungsintegration.—..——..................—..—.—.—...—•¦—•¦.—•..» 152
5.2.1 Ziel 153
5.2.2 Ebenen der Anwendungsintegration 155
5.2.3 Middleware 157
5.2.3.1 Methodenaufrufe und verteilte Objekte 157
5.2.3.2 Nachrichten orientierte Middleware 157
5.2.3.3 Datenbank orientiene Middleware 158
5.2.3.4 Dokumentenmanagement orientierte Middleware 159
5.2.3.5 Transaktions orientierte Middleware 159
5.2.4 Architekturformen 160
5.2.4.1 Punkt zu Punkt 161
5.24.2 Bus 161
5.2.4.3 Hub and Spoke 161
5.3 Back End Integration in Datenbanken 162
5.3.1 Möglichkeiten und Grenzen 162
5.3.1.1 Multidimensionale Datenbanken 162
5.3.1.2 Objektorientierte Datenbanken 163
5.3.1.3 Objektrelationale Datenbanken 164
5.3.2 Object Warehouse 164
5.3.3 Integration in objektrelationalen Datenbanken 166
5.3.3.1 Large Objects (LOBs) 167
5.3.3.1.1 Interne Hinterlegung 167
5.3.3.1.2 Externe Hinterlegung 168
5.3.3.2 XML Dokumente 168
5.3.3.2.1 Speicherung 168
5.3.3.2.2 Umwandlung 169
6 Semantische Integration................................................................. 171
6.1 Schema Integration 172
_
Inhaltsverzeichnis
6.1.1 Data Warehouse Schema 172
6.1.2 Document Warehouse Schema 173
6.1.3 Integrationsschema 175
6.1.4 Vorgehensweise 177
6.2 Integration durch Klassifikation 179
6.2.1 Klassenbildung 180
6.2.1.1 Klassifikationssystem der Dokument Zuordnung 181
6.2.1.1.1 Klassifikationsschema auf Würfelbasis 181
6.2.1.1.2 Klassifikationsschema auf Dimensionsbasis 182
6.2.1.2 Klasseneigenschaften 182
6.2.1.3 Klassenbeschreibung 183
6.2.2 Klassifizierung 183
6.2.2.1 Überwachtes Lernen 184
6.2.2.2 Zuordnung 185
6.2.2.3 Eigenschaften von Text Dokumenten 185
6.2.3 Klassifizierungstechniken 186
6.2.3.1 Manuelle Regelerstellung 187
6.2.3.2 Entscheidungsbäume 187
6.2.3.2.1 Bestandteile und Funktionsweise 188
6.2.3.2.2 Aufbau eines Entscheidungsbaumes 188
6.2.3.2.3 Algorithmen 189
6.2.3.3 Neuronale Netze 190
6.2.3.3.1 Bestandteile und Funktionsweise 191
6.2.3.3.2 Netztopologien 191
6.2.3.3.3 Netzmodelle und Netztraining 193
6.2.3.4 Statistische Verfahren 194
6.2.3.5 Support Vector Maschinen 195
6.2.3.6 Vergleich der Verfahren 196
63 Integration durch Begrißskombination 197
6.3.1 Ad hoc Retrieval 197
6.3.2 Fütering 199
6.3.2.1 Profil und Relevanzbeurteilung 199
6.3.2.2 Content und Collaborative Filtering 200
6.4 Relevanzbewertnng und Dokament Ranldng 201
6.4.1 Termgewichte 203
6.4.2 Dokumentgewichte 205
6.4.3 Gütemaße zur Bewertung von Retrieval Ergebnissen 206
6.5 Rclcvanzvcrbeswniiig ..........•.•..•.•......#•••....•••.•.••.......•.•...••....•.............•••.••... 209
6.5.1 Relevanz Feedback 210
6.5.1.1 Modifikation der Suchanfrage 210
6.5.1.2 Modifikation der Dokumentenbeschreibung 211
6.5.1.3 Feedback für Klassifikationsverfahren 212
6.5.2 Automatische Erweiterung der Suchanfrage 213
6.5.2.1 Lokale Terraclusterung 213
. _ —
Inhaltsverzeichnis 6.5.2.2 Globale Tennclusterang. 214
6.5.3 Re ranking von Ergebnislisten 215
6.5.3.1 Einbeziehung von Dokumentcluster 215
6.5.3.2 Stochastische Prozesse (Markov Ketten) 215
6.5.3.3 Berücksichtigung von Transinformationen 217
6.5.4 Terminologie Management bei Dokumenterstellung 218
6.5.5 Benutzermodfillierung 219
6.5.6 Einsatz weiterer Integrations Heuristiken 219
6.5.6.1 Generalisierung im hierarchischen Modell 219
6.5.6.2 Gewichtung der Deskriptoren proportional zu ihrer Tiefe in der
Hierarchie 220
6.5.6.3 Berücksichtigung von Attributen 220
6.5.6.4 Ignorierung numerischer Beschreibungselemente 221
6.5.6.5 Übergewichtung von den aktuell in der Tabelle angezeigten
Dimensionen 221
6.5.7 Zeitaspekte 221
7 Prototypische Realisierung des Knowledge Integrators 222
7.1 Anforderungen an einen Knowledge Integrator.................................... .. 223
7.1.1 Portale 223
7.1.2 Anwendungsintegration 223
7.1.2.1 Integrationsebenen 224
7.1.2.2 Middleware 224
7.1.2.3 Architektur 225
7.1.3 Back End Integration in Datenbanken 226
7.1.4 Information Retrieval Modell 226
7.1.5 Schema Integration 227
7.1.6 Integration durch Klassifikation 228
7.1.7 Integration durch Begriffskombination 230
7.1.8 Relevanzbewertung 230
7.1.8.1 Term und Dokumentgewichtung 230
7.1.8.2 Zusarnmenftlhrung der Dimensionsklassifikationen 231
7.1.9 Relevanzverbesserung 232
7.1.9.1 Relevanz Feedback 232
7.1.9.2 Automatische Erweiterung der Suchanfrage 233
7.1.9.3 Re RanJring 233
7.1.9.4 Terminologiemanagement 234
7.1.9.5 Benutzermodelliening 234
7.1.9.6 Integrations Heuristiken 234
7.2 Entwicklungsumgebang. 235
73 Architekruruberslcbt 235
7.4 Kernkomponenten 236
7.4.1 Kernel Server 237
— ___
Inhaltsverzeichnis 7.4.2 Administration 238
7.5 Technische Integration ... ... . ... .. .. . .. ... .... 239
7.5.1 Middleware 239
7.5.2 Front End Integration 240
7.5.3 Back End Integration 242
7.5.3.1 Data Warehouse Anbindung per ODBC 243
7.5.3.2 Document Warehouse AnbindungperODMA 243
7.6 Semantische Integration.... .... .. .......... ................. ... ............ 244
7.6.1 Schema Aufbau 244
7.6.2 Dokument Zuordnung 246
7.6.2.1 Integration durch Begriffskombination 247
7.6.2.2 Integration durch Klassifikation 248
7.6.2.3 Einsatz von Thesauri 249
7.6.3 Relevanzbewertung 251
7.6.4 Relevanzverbesserung 252
7.7 Fallbebpiel Projektmanagement.. ........... ........ ....... ... ... . 254
7.7.1 Problemstellung 255
7.7.2 Lösungsvorschlag 255
7.7.2.1 Strukturierte Daten 256
7.7.2.1.1 Datenversorgung 256
7.7.2.1.2 Speicherung 256
7.7.2.1.3 Darstellung und Analyse 257
7.7.2.2 Unstrukturierte Daten 257
7.7.2.2.1 Datenversorgung 257
7.7.2.2.2 Speicherung 257
7.7.2.2.3 Darstellung und Analyse 258
7.7.2.3 Informationsintegration 258
8 Fazit und Ausblick 260
Quellenverzeichnis 262
Abbildungsverzeichnis 275
Tabellenverzeichnis 279
Anhang A: Produktubersichten 280
A l: ETL Werkzeuge.. ... ... .... .. .................. ... ... „ 280
A 2: Multidlmensionale Datenbanken 281
—
^ Inhaltsverzeichnis A 3: Reporting und Analyse Werkzeuge 281
A 4: PUnungswerkzeuge (Finanz und Vertriebsplanung).....................—........ 282
A 5 Data MInlne Werkzeuee.............................................................................. 282
A 6 Text Minlne WerkzeUEe ........ ........ ................................................ 283
A 7: Enterprise Information Portals 284
A 8; Personaüsieinttgswerkzeuge ........................................................................ 285
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