TY - THES A1 - Abedjan, Ziawasch T1 - Improving RDF data with data mining T1 - Verbessern von RDF Daten durch Data-Mining N2 - Linked Open Data (LOD) comprises very many and often large public data sets and knowledge bases. Those datasets are mostly presented in the RDF triple structure of subject, predicate, and object, where each triple represents a statement or fact. Unfortunately, the heterogeneity of available open data requires significant integration steps before it can be used in applications. Meta information, such as ontological definitions and exact range definitions of predicates, are desirable and ideally provided by an ontology. However in the context of LOD, ontologies are often incomplete or simply not available. Thus, it is useful to automatically generate meta information, such as ontological dependencies, range definitions, and topical classifications. Association rule mining, which was originally applied for sales analysis on transactional databases, is a promising and novel technique to explore such data. We designed an adaptation of this technique for min-ing Rdf data and introduce the concept of “mining configurations”, which allows us to mine RDF data sets in various ways. Different configurations enable us to identify schema and value dependencies that in combination result in interesting use cases. To this end, we present rule-based approaches for auto-completion, data enrichment, ontology improvement, and query relaxation. Auto-completion remedies the problem of inconsistent ontology usage, providing an editing user with a sorted list of commonly used predicates. A combination of different configurations step extends this approach to create completely new facts for a knowledge base. We present two approaches for fact generation, a user-based approach where a user selects the entity to be amended with new facts and a data-driven approach where an algorithm discovers entities that have to be amended with missing facts. As knowledge bases constantly grow and evolve, another approach to improve the usage of RDF data is to improve existing ontologies. Here, we present an association rule based approach to reconcile ontology and data. Interlacing different mining configurations, we infer an algorithm to discover synonymously used predicates. Those predicates can be used to expand query results and to support users during query formulation. We provide a wide range of experiments on real world datasets for each use case. The experiments and evaluations show the added value of association rule mining for the integration and usability of RDF data and confirm the appropriateness of our mining configuration methodology. N2 - Linked Open Data (LOD) umfasst viele und oft sehr große öffentlichen Datensätze und Wissensbanken, die hauptsächlich in der RDF Triplestruktur bestehend aus Subjekt, Prädikat und Objekt vorkommen. Dabei repräsentiert jedes Triple einen Fakt. Unglücklicherweise erfordert die Heterogenität der verfügbaren öffentlichen Daten signifikante Integrationsschritte bevor die Daten in Anwendungen genutzt werden können. Meta-Daten wie ontologische Strukturen und Bereichsdefinitionen von Prädikaten sind zwar wünschenswert und idealerweise durch eine Wissensbank verfügbar. Jedoch sind Wissensbanken im Kontext von LOD oft unvollständig oder einfach nicht verfügbar. Deshalb ist es nützlich automatisch Meta-Informationen, wie ontologische Abhängigkeiten, Bereichs-und Domänendefinitionen und thematische Assoziationen von Ressourcen generieren zu können. Eine neue und vielversprechende Technik um solche Daten zu untersuchen basiert auf das entdecken von Assoziationsregeln, welche ursprünglich für Verkaufsanalysen in transaktionalen Datenbanken angewendet wurde. Wir haben eine Adaptierung dieser Technik auf RDF Daten entworfen und stellen das Konzept der Mining Konfigurationen vor, welches uns befähigt in RDF Daten auf unterschiedlichen Weisen Muster zu erkennen. Verschiedene Konfigurationen erlauben uns Schema- und Wertbeziehungen zu erkennen, die für interessante Anwendungen genutzt werden können. In dem Sinne, stellen wir assoziationsbasierte Verfahren für eine Prädikatvorschlagsverfahren, Datenvervollständigung, Ontologieverbesserung und Anfrageerleichterung vor. Das Vorschlagen von Prädikaten behandelt das Problem der inkonsistenten Verwendung von Ontologien, indem einem Benutzer, der einen neuen Fakt einem Rdf-Datensatz hinzufügen will, eine sortierte Liste von passenden Prädikaten vorgeschlagen wird. Eine Kombinierung von verschiedenen Konfigurationen erweitert dieses Verfahren sodass automatisch komplett neue Fakten für eine Wissensbank generiert werden. Hierbei stellen wir zwei Verfahren vor, einen nutzergesteuertenVerfahren, bei dem ein Nutzer die Entität aussucht die erweitert werden soll und einen datengesteuerten Ansatz, bei dem ein Algorithmus selbst die Entitäten aussucht, die mit fehlenden Fakten erweitert werden. Da Wissensbanken stetig wachsen und sich verändern, ist ein anderer Ansatz um die Verwendung von RDF Daten zu erleichtern die Verbesserung von Ontologien. Hierbei präsentieren wir ein Assoziationsregeln-basiertes Verfahren, der Daten und zugrundeliegende Ontologien zusammenführt. Durch die Verflechtung von unterschiedlichen Konfigurationen leiten wir einen neuen Algorithmus her, der gleichbedeutende Prädikate entdeckt. Diese Prädikate können benutzt werden um Ergebnisse einer Anfrage zu erweitern oder einen Nutzer während einer Anfrage zu unterstützen. Für jeden unserer vorgestellten Anwendungen präsentieren wir eine große Auswahl an Experimenten auf Realweltdatensätzen. Die Experimente und Evaluierungen zeigen den Mehrwert von Assoziationsregeln-Generierung für die Integration und Nutzbarkeit von RDF Daten und bestätigen die Angemessenheit unserer konfigurationsbasierten Methodologie um solche Regeln herzuleiten. KW - Assoziationsregeln KW - RDF KW - LOD KW - Mustererkennung KW - Synonyme KW - association rule mining KW - RDF KW - LOD KW - knowledge discovery KW - synonym discovery Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-71334 ER - TY - BOOK A1 - Abedjan, Ziawasch A1 - Naumann, Felix T1 - Advancing the discovery of unique column combinations N2 - Unique column combinations of a relational database table are sets of columns that contain only unique values. Discovering such combinations is a fundamental research problem and has many different data management and knowledge discovery applications. Existing discovery algorithms are either brute force or have a high memory load and can thus be applied only to small datasets or samples. In this paper, the wellknown GORDIAN algorithm and "Apriori-based" algorithms are compared and analyzed for further optimization. We greatly improve the Apriori algorithms through efficient candidate generation and statistics-based pruning methods. A hybrid solution HCAGORDIAN combines the advantages of GORDIAN and our new algorithm HCA, and it significantly outperforms all previous work in many situations. N2 - Unique-Spaltenkombinationen sind Spaltenkombinationen einer Datenbanktabelle, die nur einzigartige Werte beinhalten. Das Finden von Unique-Spaltenkombinationen spielt sowohl eine wichtige Rolle im Bereich der Grundlagenforschung von Informationssystemen als auch in Anwendungsgebieten wie dem Datenmanagement und der Erkenntnisgewinnung aus Datenbeständen. Vorhandene Algorithmen, die dieses Problem angehen, sind entweder Brute-Force oder benötigen zu viel Hauptspeicher. Deshalb können diese Algorithmen nur auf kleine Datenmengen angewendet werden. In dieser Arbeit werden der bekannte GORDIAN-Algorithmus und Apriori-basierte Algorithmen zum Zwecke weiterer Optimierung analysiert. Wir verbessern die Apriori Algorithmen durch eine effiziente Kandidatengenerierung und Heuristikbasierten Kandidatenfilter. Eine Hybride Lösung, HCA-GORDIAN, kombiniert die Vorteile von GORDIAN und unserem neuen Algorithmus HCA, welche die bisherigen Algorithmen hinsichtlich der Effizienz in vielen Situationen übertrifft. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 51 KW - Apriori KW - eindeutig KW - funktionale Abhängigkeit KW - Schlüsselentdeckung KW - Data Profiling KW - apriori KW - unique KW - functional dependency KW - key discovery KW - data profiling Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-53564 SN - 978-3-86956-148-6 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Adam, Christian A1 - Brehmer, Bastian A1 - Hüttenrauch, Stefan A1 - Jeske, Janin A1 - Polze, Andreas A1 - Rasche, Andreas A1 - Schüler, Benjamin A1 - Schult, Wolfgang T1 - Aspektorientierte Programmierung : Überblick über Techniken und Werkzeuge N2 - Inhaltsverzeichnis 1 Einführung 2 Aspektorientierte Programmierung 2.1 Ein System als Menge von Eigenschaften 2.2 Aspekte 2.3 Aspektweber 2.4 Vorteile Aspektorientierter Programmierung 2.5 Kategorisierung der Techniken und Werkzeuge f ¨ ur Aspektorientierte Programmierung 3 Techniken und Werkzeuge zur Analyse Aspektorientierter Softwareprogramme 3.1 Virtual Source File 3.2 FEAT 3.3 JQuery 3.4 Aspect Mining Tool 4 Techniken und Werkzeuge zum Entwurf Aspektorientierter Softwareprogramme 4.1 Concern Space Modeling Schema 4.2 Modellierung von Aspekten mit UML 4.3 CoCompose 4.4 Codagen Architect 5 Techniken und Werkzeuge zur Implementierung Aspektorientierter Softwareprogramme 5.1 Statische Aspektweber 5.2 Dynamische Aspektweber 6 Zusammenfassung T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 14 Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-33796 SN - 978-3-939469-23-0 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Albrecht, Alexander A1 - Naumann, Felix T1 - Understanding cryptic schemata in large extract-transform-load systems N2 - Extract-Transform-Load (ETL) tools are used for the creation, maintenance, and evolution of data warehouses, data marts, and operational data stores. ETL workflows populate those systems with data from various data sources by specifying and executing a DAG of transformations. Over time, hundreds of individual workflows evolve as new sources and new requirements are integrated into the system. The maintenance and evolution of large-scale ETL systems requires much time and manual effort. A key problem is to understand the meaning of unfamiliar attribute labels in source and target databases and ETL transformations. Hard-to-understand attribute labels lead to frustration and time spent to develop and understand ETL workflows. We present a schema decryption technique to support ETL developers in understanding cryptic schemata of sources, targets, and ETL transformations. For a given ETL system, our recommender-like approach leverages the large number of mapped attribute labels in existing ETL workflows to produce good and meaningful decryptions. In this way we are able to decrypt attribute labels consisting of a number of unfamiliar few-letter abbreviations, such as UNP_PEN_INT, which we can decrypt to UNPAID_PENALTY_INTEREST. We evaluate our schema decryption approach on three real-world repositories of ETL workflows and show that our approach is able to suggest high-quality decryptions for cryptic attribute labels in a given schema. N2 - Extract-Transform-Load (ETL) Tools werden häufig beim Erstellen, der Wartung und der Weiterentwicklung von Data Warehouses, Data Marts und operationalen Datenbanken verwendet. ETL Workflows befüllen diese Systeme mit Daten aus vielen unterschiedlichen Quellsystemen. Ein ETL Workflow besteht aus mehreren Transformationsschritten, die einen DAG-strukturierter Graphen bilden. Mit der Zeit entstehen hunderte individueller ETL Workflows, da neue Datenquellen integriert oder neue Anforderungen umgesetzt werden müssen. Die Wartung und Weiterentwicklung von großen ETL Systemen benötigt viel Zeit und manuelle Arbeit. Ein zentrales Problem ist dabei das Verständnis unbekannter Attributnamen in Quell- und Zieldatenbanken und ETL Transformationen. Schwer verständliche Attributnamen führen zu Frustration und hohen Zeitaufwänden bei der Entwicklung und dem Verständnis von ETL Workflows. Wir präsentieren eine Schema Decryption Technik, die ETL Entwicklern das Verständnis kryptischer Schemata in Quell- und Zieldatenbanken und ETL Transformationen erleichtert. Unser Ansatz berücksichtigt für ein gegebenes ETL System die Vielzahl verknüpfter Attributnamen in den existierenden ETL Workflows. So werden gute und aussagekräftige "Decryptions" gefunden und wir sind in der Lage Attributnamen, die aus unbekannten Abkürzungen bestehen, zu "decrypten". So wird z.B. für den Attributenamen UNP_PEN_INT als Decryption UNPAIN_PENALTY_INTEREST vorgeschlagen. Unser Schema Decryption Ansatz wurde für drei ETL-Repositories evaluiert und es zeigte sich, dass unser Ansatz qualitativ hochwertige Decryptions für kryptische Attributnamen vorschlägt. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 60 KW - Extract-Transform-Load (ETL) KW - Data Warehouse KW - Datenintegration KW - Extract-Transform-Load (ETL) KW - Data Warehouse KW - Data Integration Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-61257 SN - 978-3-86956-201-8 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Alnemr, Rehab A1 - Polyvyanyy, Artem A1 - AbuJarour, Mohammed A1 - Appeltauer, Malte A1 - Hildebrandt, Dieter A1 - Thomas, Ivonne A1 - Overdick, Hagen A1 - Schöbel, Michael A1 - Uflacker, Matthias A1 - Kluth, Stephan A1 - Menzel, Michael A1 - Schmidt, Alexander A1 - Hagedorn, Benjamin A1 - Pascalau, Emilian A1 - Perscheid, Michael A1 - Vogel, Thomas A1 - Hentschel, Uwe A1 - Feinbube, Frank A1 - Kowark, Thomas A1 - Trümper, Jonas A1 - Vogel, Tobias A1 - Becker, Basil ED - Meinel, Christoph ED - Plattner, Hasso ED - Döllner, Jürgen Roland Friedrich ED - Weske, Mathias ED - Polze, Andreas ED - Hirschfeld, Robert ED - Naumann, Felix ED - Giese, Holger T1 - Proceedings of the 4th Ph.D. Retreat of the HPI Research School on Service-oriented Systems Engineering T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 31 KW - Hasso-Plattner-Institut KW - Forschungskolleg KW - Klausurtagung KW - Service-oriented Systems Engineering KW - Hasso Plattner Institute KW - Research School KW - Ph.D. Retreat KW - Service-oriented Systems Engineering Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-40838 SN - 978-3-86956-036-6 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Appeltauer, Malte A1 - Hirschfeld, Robert T1 - The JCop language specification : Version 1.0, April 2012 N2 - Program behavior that relies on contextual information, such as physical location or network accessibility, is common in today's applications, yet its representation is not sufficiently supported by programming languages. With context-oriented programming (COP), such context-dependent behavioral variations can be explicitly modularized and dynamically activated. In general, COP could be used to manage any context-specific behavior. However, its contemporary realizations limit the control of dynamic adaptation. This, in turn, limits the interaction of COP's adaptation mechanisms with widely used architectures, such as event-based, mobile, and distributed programming. The JCop programming language extends Java with language constructs for context-oriented programming and additionally provides a domain-specific aspect language for declarative control over runtime adaptations. As a result, these redesigned implementations are more concise and better modularized than their counterparts using plain COP. JCop's main features have been described in our previous publications. However, a complete language specification has not been presented so far. This report presents the entire JCop language including the syntax and semantics of its new language constructs. N2 - Das Verhalten von modernen Software-Anwendungen benötigt häufig Informationen über den Kontext ihrer Ausführung, z.B. die geografische Position, die Tageszeit oder die aktuelle Netzwerkbandbreite. Dennoch bieten heutige Programmiersprachen nur wenig Unterstützung für die Repräsentation kontextspezifischen Verhaltens. Kontextorientiertes Programmieren ist ein Ansatz, der die explizite Modularisierung und Laufzeitaktivierung von kontextspezifischem Verhalten auf der Ebene von Programmiersprachkonstrukten ermöglicht. Die bisherigen Umsetzungen von kontextorientiertem Programmieren schränken jedoch die Kontrolle der Laufzeitaktivierungen solches kontextspezifischen Verhaltens ein. Daraus folgt eine Einschränkung der Anwendungsbereiche für kontextorientiertes Programmieren, unter anderem für solche Domänen, in denen Programme sehr häufig kontextabhängiges Verhalten bereitstellen, z.B. ereignisbasierte, mobile und dienstorientierte Systeme. Die Programmiersprache JCop erweitert Java um Sprachkonstrukte für kontextorientieres Programmieren und bietet zusätzlich eine domänenspezifische Aspektsprach an, mit deren Hilfe Laufzeitadaptionen deklarativ spezifiziert werden können. Die Kernkonzepte von JCop wurden bereits in mehrern Publikationen vorgestellt, dieser Bericht enthält nun eine umfassende Sprachspezifikation von JCop. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 59 KW - Programming Languages KW - Context-oriented Programming KW - Aspect-oriented Programming KW - Java KW - JCop KW - runtime adaptations Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-60208 SN - 978-3-86956-193-6 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - BOOK A1 - Asheuer, Susanne A1 - Belgassem, Joy A1 - Eichorn, Wiete A1 - Leipold, Rio A1 - Licht, Lucas A1 - Meinel, Christoph A1 - Schanz, Anne A1 - Schnjakin, Maxim T1 - Akzeptanz und Nutzerfreundlichkeit der AusweisApp : eine qualitative Untersuchung ; eine Studie am Hasso-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik im Auftrag des Bundesministeriums des Innern N2 - Für die vorliegende Studie »Qualitative Untersuchung zur Akzeptanz des neuen Personalausweises und Erarbeitung von Vorschlägen zur Verbesserung der Usability der Software AusweisApp« arbeitete ein Innovationsteam mit Hilfe der Design Thinking Methode an der Aufgabenstellung »Wie können wir die AusweisApp für Nutzer intuitiv und verständlich gestalten?« Zunächst wurde die Akzeptanz des neuen Personalausweises getestet. Bürger wurden zu ihrem Wissensstand und ihren Erwartungen hinsichtlich des neuen Personalausweises befragt, darüber hinaus zur generellen Nutzung des neuen Personalausweises, der Nutzung der Online-Ausweisfunktion sowie der Usability der AusweisApp. Weiterhin wurden Nutzer bei der Verwendung der aktuellen AusweisApp beobachtet und anschließend befragt. Dies erlaubte einen tiefen Einblick in ihre Bedürfnisse. Die Ergebnisse aus der qualitativen Untersuchung wurden verwendet, um Verbesserungsvorschläge für die AusweisApp zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Bürger entsprechen. Die Vorschläge zur Optimierung der AusweisApp wurden prototypisch umgesetzt und mit potentiellen Nutzern getestet. Die Tests haben gezeigt, dass die entwickelten Neuerungen den Bürgern den Zugang zur Nutzung der Online-Ausweisfunktion deutlich vereinfachen. Im Ergebnis konnte festgestellt werden, dass der Akzeptanzgrad des neuen Personalausweises stark divergiert. Die Einstellung der Befragten reichte von Skepsis bis hin zu Befürwortung. Der neue Personalausweis ist ein Thema, das den Bürger polarisiert. Im Rahmen der Nutzertests konnten zahlreiche Verbesserungspotenziale des bestehenden Service Designs sowohl rund um den neuen Personalausweis, als auch im Zusammenhang mit der verwendeten Software aufgedeckt werden. Während der Nutzertests, die sich an die Ideen- und Prototypenphase anschlossen, konnte das Innovtionsteam seine Vorschläge iterieren und auch verifizieren. Die ausgearbeiteten Vorschläge beziehen sich auf die AusweisApp. Die neuen Funktionen umfassen im Wesentlichen: · den direkten Zugang zu den Diensteanbietern, · umfangreiche Hilfestellungen (Tooltips, FAQ, Wizard, Video), · eine Verlaufsfunktion, · einen Beispieldienst, der die Online-Ausweisfunktion erfahrbar macht. Insbesondere gilt es, den Nutzern mit der neuen Version der AusweisApp Anwendungsfelder für ihren neuen Personalausweis und einen Mehrwert zu bieten. Die Ausarbeitung von weiteren Funktionen der AusweisApp kann dazu beitragen, dass der neue Personalausweis sein volles Potenzial entfalten kann. T3 - Technische Berichte des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering an der Universität Potsdam - 69 Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-63971 SN - 978-3-86956-229-2 SN - 1613-5652 SN - 2191-1665 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Awad, Ahmed Mahmoud Hany Aly T1 - A compliance management framework for business process models T1 - Ein Compliance-Management-Framework für Geschäftsprozessmodelle N2 - Companies develop process models to explicitly describe their business operations. In the same time, business operations, business processes, must adhere to various types of compliance requirements. Regulations, e.g., Sarbanes Oxley Act of 2002, internal policies, best practices are just a few sources of compliance requirements. In some cases, non-adherence to compliance requirements makes the organization subject to legal punishment. In other cases, non-adherence to compliance leads to loss of competitive advantage and thus loss of market share. Unlike the classical domain-independent behavioral correctness of business processes, compliance requirements are domain-specific. Moreover, compliance requirements change over time. New requirements might appear due to change in laws and adoption of new policies. Compliance requirements are offered or enforced by different entities that have different objectives behind these requirements. Finally, compliance requirements might affect different aspects of business processes, e.g., control flow and data flow. As a result, it is infeasible to hard-code compliance checks in tools. Rather, a repeatable process of modeling compliance rules and checking them against business processes automatically is needed. This thesis provides a formal approach to support process design-time compliance checking. Using visual patterns, it is possible to model compliance requirements concerning control flow, data flow and conditional flow rules. Each pattern is mapped into a temporal logic formula. The thesis addresses the problem of consistency checking among various compliance requirements, as they might stem from divergent sources. Also, the thesis contributes to automatically check compliance requirements against process models using model checking. We show that extra domain knowledge, other than expressed in compliance rules, is needed to reach correct decisions. In case of violations, we are able to provide a useful feedback to the user. The feedback is in the form of parts of the process model whose execution causes the violation. In some cases, our approach is capable of providing automated remedy of the violation. N2 - Firmen entwickeln Prozessmodelle um ihre Geschäftstätigkeit explizit zu beschreiben. Geschäftsprozesse müssen verschiedene Arten von Compliance-Anforderungen einhalten. Solche Compliance-Anforderungen entstammen einer Vielzahl von Quellen, z.B. Verordnung wie dem Sarbanes Oxley Act von 2002, interne Richtlinien und Best Practices. Die Nichteinhaltung von Compliance-Anforderungen kann zu gesetzlichen Strafen oder dem Verlust von Wettbewerbsvorteilen und somit dem Verlust von Marktanteilen führen. Im Gegensatz zum klassischen, domänen-unabhängigen Begriff der Korrektheit von Geschäftsprozessen, sind Compliance-Anforderungen domain-spezifisch und ändern sich im Laufe der Zeit. Neue Anforderungen resultieren aus neuen Gesetzen und der Einführung neuer Unternehmensrichtlinien. Aufgrund der Vielzahl der Quellen für Compliance-Anforderungen, können sie unterschiedliche Ziele verfolgen und somit widersprüchliche Aussagen treffen. Schließlich betreffen Compliance-Anforderungen verschiedene Aspekte von Geschäftsprozessen, wie Kontrollfluss- und Datenabhängigkeiten. Auf Grund dessen können Compliance-Prüfungen nicht direkt Hard-coded werden. Vielmehr ist ein Prozess der wiederholten Modellierung von Compliance-Regeln und ihrer anschließenden automatischen Prüfung gegen die Geschäftsprozesse nötig. Diese Dissertation stellt einen formalen Ansatz zur Überprüfung der Einhaltung von Compliance-Regeln während der Spezifikation von Geschäftsprozessen vor. Mit visuellen Mustern ist es möglich, Compliance-Regeln hinsichtlich Kontrollfluss- und Datenabhängigkeiten sowie bedingte Regeln zu spezifizieren. Jedes Muster wird in eine Formel der temporalen Logik abgebildet. Die Dissertation behandelt das Problem der Konsistenzprüfung zwischen verschiedenen Compliance-Anforderungen, wie sie sich aus unterschiedlichen Quellen ergeben können. Ebenfalls zeigt diese Dissertation, wie Compliance-Regeln gegen die Geschäftsprozesse automatisch mittels Model Checking geprüft werden. Es wird aufgezeigt, dass zusätzliche Domänen-Kenntnisse notwendig sind, um richtige Entscheidungen zu treffen. Der vorgestelle Ansatz ermöglicht nützliches Feedback für Modellierer im Fall eines Compliance-Verstoßes. Das Feedback wird in Form von Teilen des Prozessmodells gegeben, deren Ausführung die Verletzung verursacht. In einigen Fällen ist der vorgestellte Ansatz in der Lage, den Compliance-Verstoß automatisch zu beheben. KW - Geschäftsprozessmodelle KW - Compliance KW - Temporallogik KW - Verletzung Erklärung KW - Verletzung Auflösung KW - Business Process Models KW - Compliance KW - Temporal Logic KW - Violation Explanation KW - Violation Resolution Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49222 ER - TY - THES A1 - Baier, Thomas T1 - Matching events and activities T1 - Zuordnung von Ereignissen zu Aktivitäten BT - preprocessing event logs for process analysis BT - Vorverarbeitung von Ereignislogs für die Prozessanalyse N2 - Nowadays, business processes are increasingly supported by IT services that produce massive amounts of event data during process execution. Aiming at a better process understanding and improvement, this event data can be used to analyze processes using process mining techniques. Process models can be automatically discovered and the execution can be checked for conformance to specified behavior. Moreover, existing process models can be enhanced and annotated with valuable information, for example for performance analysis. While the maturity of process mining algorithms is increasing and more tools are entering the market, process mining projects still face the problem of different levels of abstraction when comparing events with modeled business activities. Mapping the recorded events to activities of a given process model is essential for conformance checking, annotation and understanding of process discovery results. Current approaches try to abstract from events in an automated way that does not capture the required domain knowledge to fit business activities. Such techniques can be a good way to quickly reduce complexity in process discovery. Yet, they fail to enable techniques like conformance checking or model annotation, and potentially create misleading process discovery results by not using the known business terminology. In this thesis, we develop approaches that abstract an event log to the same level that is needed by the business. Typically, this abstraction level is defined by a given process model. Thus, the goal of this thesis is to match events from an event log to activities in a given process model. To accomplish this goal, behavioral and linguistic aspects of process models and event logs as well as domain knowledge captured in existing process documentation are taken into account to build semiautomatic matching approaches. The approaches establish a pre--processing for every available process mining technique that produces or annotates a process model, thereby reducing the manual effort for process analysts. While each of the presented approaches can be used in isolation, we also introduce a general framework for the integration of different matching approaches. The approaches have been evaluated in case studies with industry and using a large industry process model collection and simulated event logs. The evaluation demonstrates the effectiveness and efficiency of the approaches and their robustness towards nonconforming execution logs. N2 - Heutzutage werden Geschäftsprozesse verstärkt durch IT Services unterstützt, welche große Mengen an Ereignisdaten während der Prozessausführung generieren. Mit dem Ziel eines besseren Prozessverständnisses und einer möglichen Verbesserung können diese Daten mit Hilfe von Process–Mining–Techniken analysiert werden. Prozessmodelle können dabei automatisiert erstellt werden und die Prozessausführung kann auf ihre Übereinstimmung hin geprüft werden. Weiterhin können existierende Modelle durch wertvolle Informationen erweitert und verbessert werden, beispielsweise für eine Performanceanalyse. Während der Reifegrad der Algorithmen immer weiter ansteigt, stehen Process–Mining–Projekte immer noch vor dem Problem unterschiedlicher Abstraktionsebenen von Ereignisdaten und Prozessmodellaktivitäten. Das Mapping der aufgezeichneten Ereignisse zu den Aktivitäten eines gegebenen Prozessmodells ist ein essentieller Schritt für die Übereinstimmungsanalyse, Prozessmodellerweiterungen sowie auch für das Verständnis der Modelle aus einer automatisierten Prozesserkennung. Bereits existierende Ansätze abstrahieren Ereignisse auf automatisierte Art und Weise, welche die notwendigen Domänenkenntnisse für ein Mapping zu bestehenden Geschäftsprozessaktivitäten nicht berücksichtigt. Diese Techniken können hilfreich sein, um die Komplexität eines automatisiert erstellten Prozessmodells schnell zu verringern, sie eignen sich jedoch nicht für Übereinstimmungsprüfungen oder Modellerweiterungen. Zudem können solch automatisierte Verfahren zu irreführenden Ergebnissen führen, da sie nicht die bekannte Geschäftsterminologie verwenden. In dieser Dissertation entwickeln wir Ansätze, die ein Ereignislog auf die benötigte Abstraktionsebene bringen, welche typischerweise durch ein Prozessmodell gegeben ist. Daher ist das Ziel dieser Dissertation, die Ereignisse eines Ereignislogs den Aktivitäten eines Prozessmodells zuzuordnen. Um dieses Ziel zu erreichen, werden Verhaltens- und Sprachaspekte von Ereignislogs und Prozessmodellen sowie weitergehendes Domänenwissen einbezogen, um teilautomatisierte Zuordnungsansätze zu entwickeln. Die entwickelten Ansätze ermöglichen eine Vorverarbeitung von Ereignislogs, wodurch der notwendige manuelle Aufwand für den Einsatz von Process–Mining–Techniken verringert wird. Die vorgestellten Ansätze wurden mit Hilfe von Industrie-Case-Studies und simulierten Ereignislogs aus einer großen Prozessmodellkollektion evaluiert. Die Ergebnisse demonstrieren die Effektivität der Ansätze und ihre Robustheit gegenüber nicht-konformem Prozessverhalten. KW - process mining KW - conformance analysis KW - event abstraction KW - Process Mining KW - Übereinstimmungsanalyse KW - Ereignisabstraktion Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-84548 ER - TY - THES A1 - Bauckmann, Jana T1 - Dependency discovery for data integration T1 - Erkennen von Datenabhängigkeiten zur Datenintegration N2 - Data integration aims to combine data of different sources and to provide users with a unified view on these data. This task is as challenging as valuable. In this thesis we propose algorithms for dependency discovery to provide necessary information for data integration. We focus on inclusion dependencies (INDs) in general and a special form named conditional inclusion dependencies (CINDs): (i) INDs enable the discovery of structure in a given schema. (ii) INDs and CINDs support the discovery of cross-references or links between schemas. An IND “A in B” simply states that all values of attribute A are included in the set of values of attribute B. We propose an algorithm that discovers all inclusion dependencies in a relational data source. The challenge of this task is the complexity of testing all attribute pairs and further of comparing all of each attribute pair's values. The complexity of existing approaches depends on the number of attribute pairs, while ours depends only on the number of attributes. Thus, our algorithm enables to profile entirely unknown data sources with large schemas by discovering all INDs. Further, we provide an approach to extract foreign keys from the identified INDs. We extend our IND discovery algorithm to also find three special types of INDs: (i) Composite INDs, such as “AB in CD”, (ii) approximate INDs that allow a certain amount of values of A to be not included in B, and (iii) prefix and suffix INDs that represent special cross-references between schemas. Conditional inclusion dependencies are inclusion dependencies with a limited scope defined by conditions over several attributes. Only the matching part of the instance must adhere the dependency. We generalize the definition of CINDs distinguishing covering and completeness conditions and define quality measures for conditions. We propose efficient algorithms that identify covering and completeness conditions conforming to given quality thresholds. The challenge for this task is twofold: (i) Which (and how many) attributes should be used for the conditions? (ii) Which attribute values should be chosen for the conditions? Previous approaches rely on pre-selected condition attributes or can only discover conditions applying to quality thresholds of 100%. Our approaches were motivated by two application domains: data integration in the life sciences and link discovery for linked open data. We show the efficiency and the benefits of our approaches for use cases in these domains. N2 - Datenintegration hat das Ziel, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren und Nutzern eine einheitliche Sicht auf diese Daten zur Verfügung zu stellen. Diese Aufgabe ist gleichermaßen anspruchsvoll wie wertvoll. In dieser Dissertation werden Algorithmen zum Erkennen von Datenabhängigkeiten vorgestellt, die notwendige Informationen zur Datenintegration liefern. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf Inklusionsabhängigkeiten (inclusion dependency, IND) im Allgemeinen und auf der speziellen Form der Bedingten Inklusionsabhängigkeiten (conditional inclusion dependency, CIND): (i) INDs ermöglichen das Finden von Strukturen in einem gegebenen Schema. (ii) INDs und CINDs unterstützen das Finden von Referenzen zwischen Datenquellen. Eine IND „A in B“ besagt, dass alle Werte des Attributs A in der Menge der Werte des Attributs B enthalten sind. Diese Arbeit liefert einen Algorithmus, der alle INDs in einer relationalen Datenquelle erkennt. Die Herausforderung dieser Aufgabe liegt in der Komplexität alle Attributpaare zu testen und dabei alle Werte dieser Attributpaare zu vergleichen. Die Komplexität bestehender Ansätze ist abhängig von der Anzahl der Attributpaare während der hier vorgestellte Ansatz lediglich von der Anzahl der Attribute abhängt. Damit ermöglicht der vorgestellte Algorithmus unbekannte Datenquellen mit großen Schemata zu untersuchen. Darüber hinaus wird der Algorithmus erweitert, um drei spezielle Formen von INDs zu finden, und ein Ansatz vorgestellt, der Fremdschlüssel aus den erkannten INDs filtert. Bedingte Inklusionsabhängigkeiten (CINDs) sind Inklusionsabhängigkeiten deren Geltungsbereich durch Bedingungen über bestimmten Attributen beschränkt ist. Nur der zutreffende Teil der Instanz muss der Inklusionsabhängigkeit genügen. Die Definition für CINDs wird in der vorliegenden Arbeit generalisiert durch die Unterscheidung von überdeckenden und vollständigen Bedingungen. Ferner werden Qualitätsmaße für Bedingungen definiert. Es werden effiziente Algorithmen vorgestellt, die überdeckende und vollständige Bedingungen mit gegebenen Qualitätsmaßen auffinden. Dabei erfolgt die Auswahl der verwendeten Attribute und Attributkombinationen sowie der Attributwerte automatisch. Bestehende Ansätze beruhen auf einer Vorauswahl von Attributen für die Bedingungen oder erkennen nur Bedingungen mit Schwellwerten von 100% für die Qualitätsmaße. Die Ansätze der vorliegenden Arbeit wurden durch zwei Anwendungsbereiche motiviert: Datenintegration in den Life Sciences und das Erkennen von Links in Linked Open Data. Die Effizienz und der Nutzen der vorgestellten Ansätze werden anhand von Anwendungsfällen in diesen Bereichen aufgezeigt. KW - Datenabhängigkeiten-Entdeckung KW - Datenintegration KW - Schema-Entdeckung KW - Link-Entdeckung KW - Inklusionsabhängigkeit KW - dependency discovery KW - data integration KW - schema discovery KW - link discovery KW - inclusion dependency Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-66645 ER -