TY - GEN A1 - Konigorski, Stefan A1 - Wernicke, Sarah A1 - Slosarek, Tamara A1 - Zenner, Alexander Maximilian A1 - Strelow, Nils A1 - Ruether, Darius Ferenc A1 - Henschel, Florian A1 - Manaswini, Manisha A1 - Pottbäcker, Fabian A1 - Edelman, Jonathan Antonio A1 - Owoyele, Babajide A1 - Danieletto, Matteo A1 - Golden, Eddye A1 - Zweig, Micol A1 - Nadkarni, Girish N. A1 - Böttinger, Erwin T1 - StudyU: A Platform for Designing and Conducting Innovative Digital N-of-1 Trials T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Reihe der Digital Engineering Fakultät N2 - N-of-1 trials are the gold standard study design to evaluate individual treatment effects and derive personalized treatment strategies. Digital tools have the potential to initiate a new era of N-of-1 trials in terms of scale and scope, but fully functional platforms are not yet available. Here, we present the open source StudyU platform, which includes the StudyU Designer and StudyU app. With the StudyU Designer, scientists are given a collaborative web application to digitally specify, publish, and conduct N-of-1 trials. The StudyU app is a smartphone app with innovative user-centric elements for participants to partake in trials published through the StudyU Designer to assess the effects of different interventions on their health. Thereby, the StudyU platform allows clinicians and researchers worldwide to easily design and conduct digital N-of-1 trials in a safe manner. We envision that StudyU can change the landscape of personalized treatments both for patients and healthy individuals, democratize and personalize evidence generation for self-optimization and medicine, and can be integrated in clinical practice. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Reihe der Digital Engineering Fakultät - 12 KW - digital interventions KW - N-of-1 trial KW - SCED KW - single-case experimental design KW - web application KW - mobile application KW - app KW - digital health Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-580370 IS - 12 ER - TY - JOUR A1 - Vitagliano, Gerardo A1 - Hameed, Mazhar A1 - Jiang, Lan A1 - Reisener, Lucas A1 - Wu, Eugene A1 - Naumann, Felix T1 - Pollock: a data loading benchmark JF - Proceedings of the VLDB Endowment N2 - Any system at play in a data-driven project has a fundamental requirement: the ability to load data. The de-facto standard format to distribute and consume raw data is CSV. Yet, the plain text and flexible nature of this format make such files often difficult to parse and correctly load their content, requiring cumbersome data preparation steps. We propose a benchmark to assess the robustness of systems in loading data from non-standard CSV formats and with structural inconsistencies. First, we formalize a model to describe the issues that affect real-world files and use it to derive a systematic lpollutionz process to generate dialects for any given grammar. Our benchmark leverages the pollution framework for the csv format. To guide pollution, we have surveyed thousands of real-world, publicly available csv files, recording the problems we encountered. We demonstrate the applicability of our benchmark by testing and scoring 16 different systems: popular csv parsing frameworks, relational database tools, spreadsheet systems, and a data visualization tool. Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.14778/3594512.3594518 SN - 2150-8097 VL - 16 IS - 8 SP - 1870 EP - 1882 PB - Association for Computing Machinery CY - New York ER - TY - THES A1 - Vitagliano, Gerardo T1 - Modeling the structure of tabular files for data preparation T1 - Modellierung der Struktur von Tabellarische Dateien für die Datenaufbereitung N2 - To manage tabular data files and leverage their content in a given downstream task, practitioners often design and execute complex transformation pipelines to prepare them. The complexity of such pipelines stems from different factors, including the nature of the preparation tasks, often exploratory or ad-hoc to specific datasets; the large repertory of tools, algorithms, and frameworks that practitioners need to master; and the volume, variety, and velocity of the files to be prepared. Metadata plays a fundamental role in reducing this complexity: characterizing a file assists end users in the design of data preprocessing pipelines, and furthermore paves the way for suggestion, automation, and optimization of data preparation tasks. Previous research in the areas of data profiling, data integration, and data cleaning, has focused on extracting and characterizing metadata regarding the content of tabular data files, i.e., about the records and attributes of tables. Content metadata are useful for the latter stages of a preprocessing pipeline, e.g., error correction, duplicate detection, or value normalization, but they require a properly formed tabular input. Therefore, these metadata are not relevant for the early stages of a preparation pipeline, i.e., to correctly parse tables out of files. In this dissertation, we turn our focus to what we call the structure of a tabular data file, i.e., the set of characters within a file that do not represent data values but are required to parse and understand the content of the file. We provide three different approaches to represent file structure, an explicit representation based on context-free grammars; an implicit representation based on file-wise similarity; and a learned representation based on machine learning. In our first contribution, we use the grammar-based representation to characterize a set of over 3000 real-world csv files and identify multiple structural issues that let files deviate from the csv standard, e.g., by having inconsistent delimiters or containing multiple tables. We leverage our learnings about real-world files and propose Pollock, a benchmark to test how well systems parse csv files that have a non-standard structure, without any previous preparation. We report on our experiments on using Pollock to evaluate the performance of 16 real-world data management systems. Following, we characterize the structure of files implicitly, by defining a measure of structural similarity for file pairs. We design a novel algorithm to compute this measure, which is based on a graph representation of the files' content. We leverage this algorithm and propose Mondrian, a graphical system to assist users in identifying layout templates in a dataset, classes of files that have the same structure, and therefore can be prepared by applying the same preparation pipeline. Finally, we introduce MaGRiTTE, a novel architecture that uses self-supervised learning to automatically learn structural representations of files in the form of vectorial embeddings at three different levels: cell level, row level, and file level. We experiment with the application of structural embeddings for several tasks, namely dialect detection, row classification, and data preparation efforts estimation. Our experimental results show that structural metadata, either identified explicitly on parsing grammars, derived implicitly as file-wise similarity, or learned with the help of machine learning architectures, is fundamental to automate several tasks, to scale up preparation to large quantities of files, and to provide repeatable preparation pipelines. N2 - Anwender müssen häufig komplexe Pipelines zur Aufbereitung von tabellarischen Dateien entwerfen, um diese verwalten und ihre Inhalte für nachgelagerte Aufgaben nutzen zu können. Die Komplexität solcher Pipelines ergibt sich aus verschiedenen Faktoren, u.a. (i) aus der Art der Aufbereitungsaufgaben, die oft explorativ oder ad hoc für bestimmte Datensätze durchgeführt werden, (ii) aus dem großen Repertoire an Werkzeugen, Algorithmen und Frameworks, die von den Anwendern beherrscht werden müssen, sowie (iii) aus der Menge, der Größe und der Verschiedenartigkeit der aufzubereitenden Dateien. Metadaten spielen eine grundlegende Rolle bei der Verringerung dieser Komplexität: Die Charakterisierung einer Datei hilft den Nutzern bei der Gestaltung von Datenaufbereitungs-Pipelines und ebnet darüber hinaus den Weg für Vorschläge, Automatisierung und Optimierung von Datenaufbereitungsaufgaben. Bisherige Forschungsarbeiten in den Bereichen Data Profiling, Datenintegration und Datenbereinigung konzentrierten sich auf die Extraktion und Charakterisierung von Metadaten über die Inhalte der tabellarischen Dateien, d.h. über die Datensätze und Attribute von Tabellen. Inhalts-basierte Metadaten sind für die letzten Phasen einer Aufbereitungspipeline nützlich, z.B. für die Fehlerkorrektur, die Erkennung von Duplikaten oder die Normalisierung von Werten, aber sie erfordern eine korrekt geformte tabellarische Eingabe. Daher sind diese Metadaten für die frühen Phasen einer Aufbereitungspipeline, d.h. für das korrekte Parsen von Tabellen aus Dateien, nicht relevant. In dieser Dissertation konzentrieren wir uns die Struktur einer tabellarischen Datei nennen, d.h. die Menge der Zeichen in einer Datei, die keine Datenwerte darstellen, aber erforderlich sind, um den Inhalt der Datei zu analysieren und zu verstehen. Wir stellen drei verschiedene Ansätze zur Darstellung der Dateistruktur vor: eine explizite Darstellung auf der Grundlage kontextfreier Grammatiken, eine implizite Darstellung auf der Grundlage von Dateiähnlichkeiten und eine erlernte Darstellung auf der Grundlage von maschinellem Lernen. In unserem ersten Ansatz verwenden wir die grammatikbasierte Darstellung, um eine Menge von über 3000 realen CSV-Dateien zu charakterisieren und mehrere strukturelle Probleme zu identifizieren, die dazu führen, dass Dateien vom CSV-Standard abweichen, z.B. durch inkonsistente Begrenzungszeichen oder dem Enthalten mehrere Tabellen in einer einzelnen Datei. Wir nutzen unsere Erkenntnisse aus realen Dateien und schlagen Pollock vor, einen Benchmark, der testet, wie gut Systeme unaufbereitete CSV-Dateien parsen. Wir berichten über unsere Experimente zur Verwendung von Pollock, in denen wir die Leistung von 16 realen Datenverwaltungssystemen bewerten. Anschließend charakterisieren wir die Struktur von Dateien implizit, indem wir ein Maß für die strukturelle Ähnlichkeit von Dateipaaren definieren. Wir entwickeln einen neuartigen Algorithmus zur Berechnung dieses Maßes, der auf einer Graphen-basierten Darstellung des Dateiinhalts basiert. Wir nutzen diesen Algorithmus und schlagen Mondrian vor, ein grafisches System zur Unterstützung der Benutzer bei der Identifizierung von Layout Vorlagen in einem Datensatz, d.h. von Dateiklassen, die die gleiche Struktur aufweisen und daher mit der gleichen Pipeline aufbereitet werden können. Schließlich stellen wir MaGRiTTE vor, eine neuartige Architektur, die selbst- überwachtes Lernen verwendet, um automatisch strukturelle Darstellungen von Dateien in Form von vektoriellen Einbettungen auf drei verschiedenen Ebenen zu lernen: auf Zellebene, auf Zeilenebene und auf Dateiebene. Wir experimentieren mit der Anwendung von strukturellen Einbettungen für verschiedene Aufgaben, nämlich Dialekterkennung, Zeilenklassifizierung und der Schätzung des Aufwands für die Datenaufbereitung. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass strukturelle Metadaten, die entweder explizit mit Hilfe von Parsing-Grammatiken identifiziert, implizit als Dateiähnlichkeit abgeleitet oder mit Machine-Learning Architekturen erlernt werden, von grundlegender Bedeutung für die Automatisierung verschiedener Aufgaben, die Skalierung der Aufbereitung auf große Mengen von Dateien und die Bereitstellung wiederholbarer Aufbereitungspipelines sind. KW - data preparation KW - file structure KW - Datenaufbereitung KW - tabellarische Dateien KW - Dateistruktur KW - tabular data Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-624351 ER - TY - THES A1 - Huegle, Johannes T1 - Causal discovery in practice: Non-parametric conditional independence testing and tooling for causal discovery T1 - Kausale Entdeckung in der Praxis: Nichtparametrische bedingte Unabhängigkeitstests und Werkzeuge für die Kausalentdeckung N2 - Knowledge about causal structures is crucial for decision support in various domains. For example, in discrete manufacturing, identifying the root causes of failures and quality deviations that interrupt the highly automated production process requires causal structural knowledge. However, in practice, root cause analysis is usually built upon individual expert knowledge about associative relationships. But, "correlation does not imply causation", and misinterpreting associations often leads to incorrect conclusions. Recent developments in methods for causal discovery from observational data have opened the opportunity for a data-driven examination. Despite its potential for data-driven decision support, omnipresent challenges impede causal discovery in real-world scenarios. In this thesis, we make a threefold contribution to improving causal discovery in practice. (1) The growing interest in causal discovery has led to a broad spectrum of methods with specific assumptions on the data and various implementations. Hence, application in practice requires careful consideration of existing methods, which becomes laborious when dealing with various parameters, assumptions, and implementations in different programming languages. Additionally, evaluation is challenging due to the lack of ground truth in practice and limited benchmark data that reflect real-world data characteristics. To address these issues, we present a platform-independent modular pipeline for causal discovery and a ground truth framework for synthetic data generation that provides comprehensive evaluation opportunities, e.g., to examine the accuracy of causal discovery methods in case of inappropriate assumptions. (2) Applying constraint-based methods for causal discovery requires selecting a conditional independence (CI) test, which is particularly challenging in mixed discrete-continuous data omnipresent in many real-world scenarios. In this context, inappropriate assumptions on the data or the commonly applied discretization of continuous variables reduce the accuracy of CI decisions, leading to incorrect causal structures. Therefore, we contribute a non-parametric CI test leveraging k-nearest neighbors methods and prove its statistical validity and power in mixed discrete-continuous data, as well as the asymptotic consistency when used in constraint-based causal discovery. An extensive evaluation of synthetic and real-world data shows that the proposed CI test outperforms state-of-the-art approaches in the accuracy of CI testing and causal discovery, particularly in settings with low sample sizes. (3) To show the applicability and opportunities of causal discovery in practice, we examine our contributions in real-world discrete manufacturing use cases. For example, we showcase how causal structural knowledge helps to understand unforeseen production downtimes or adds decision support in case of failures and quality deviations in automotive body shop assembly lines. N2 - Kenntnisse über die Strukturen zugrundeliegender kausaler Mechanismen sind eine Voraussetzung für die Entscheidungsunterstützung in verschiedenen Bereichen. In der Fertigungsindustrie beispielsweise erfordert die Fehler-Ursachen-Analyse von Störungen und Qualitätsabweichungen, die den hochautomatisierten Produktionsprozess unterbrechen, kausales Strukturwissen. In Praxis stützt sich die Fehler-Ursachen-Analyse in der Regel jedoch auf individuellem Expertenwissen über assoziative Zusammenhänge. Aber "Korrelation impliziert nicht Kausalität", und die Fehlinterpretation assoziativer Zusammenhänge führt häufig zu falschen Schlussfolgerungen. Neueste Entwicklungen von Methoden des kausalen Strukturlernens haben die Möglichkeit einer datenbasierten Betrachtung eröffnet. Trotz seines Potenzials zur datenbasierten Entscheidungsunterstützung wird das kausale Strukturlernen in der Praxis jedoch durch allgegenwärtige Herausforderungen erschwert. In dieser Dissertation leisten wir einen dreifachen Beitrag zur Verbesserung des kausalen Strukturlernens in der Praxis. (1) Das wachsende Interesse an kausalem Strukturlernen hat zu einer Vielzahl von Methoden mit spezifischen statistischen Annahmen über die Daten und verschiedenen Implementierungen geführt. Daher erfordert die Anwendung in der Praxis eine sorgfältige Prüfung der vorhandenen Methoden, was eine Herausforderung darstellt, wenn verschiedene Parameter, Annahmen und Implementierungen in unterschiedlichen Programmiersprachen betrachtet werden. Hierbei wird die Evaluierung von Methoden des kausalen Strukturlernens zusätzlich durch das Fehlen von "Ground Truth" in der Praxis und begrenzten Benchmark-Daten, welche die Eigenschaften realer Datencharakteristiken widerspiegeln, erschwert. Um diese Probleme zu adressieren, stellen wir eine plattformunabhängige modulare Pipeline für kausales Strukturlernen und ein Tool zur Generierung synthetischer Daten vor, die umfassende Evaluierungsmöglichkeiten bieten, z.B. um Ungenauigkeiten von Methoden des Lernens kausaler Strukturen bei falschen Annahmen an die Daten aufzuzeigen. (2) Die Anwendung von constraint-basierten Methoden des kausalen Strukturlernens erfordert die Wahl eines bedingten Unabhängigkeitstests (CI-Test), was insbesondere bei gemischten diskreten und kontinuierlichen Daten, die in vielen realen Szenarien allgegenwärtig sind, die Anwendung erschwert. Beispielsweise führen falsche Annahmen der CI-Tests oder die Diskretisierung kontinuierlicher Variablen zu einer Verschlechterung der Korrektheit der Testentscheidungen, was in fehlerhaften kausalen Strukturen resultiert. Um diese Probleme zu adressieren, stellen wir einen nicht-parametrischen CI-Test vor, der auf Nächste-Nachbar-Methoden basiert, und beweisen dessen statistische Validität und Trennschärfe bei gemischten diskreten und kontinuierlichen Daten, sowie dessen asymptotische Konsistenz in constraint-basiertem kausalem Strukturlernen. Eine umfangreiche Evaluation auf synthetischen und realen Daten zeigt, dass der vorgeschlagene CI-Test bestehende Verfahren hinsichtlich der Korrektheit der Testentscheidung und gelernter kausaler Strukturen übertrifft, insbesondere bei geringen Stichprobengrößen. (3) Um die Anwendbarkeit und Möglichkeiten kausalen Strukturlernens in der Praxis aufzuzeigen, untersuchen wir unsere Beiträge in realen Anwendungsfällen aus der Fertigungsindustrie. Wir zeigen an mehreren Beispielen aus der automobilen Karosseriefertigungen wie kausales Strukturwissen helfen kann, unvorhergesehene Produktionsausfälle zu verstehen oder eine Entscheidungsunterstützung bei Störungen und Qualitätsabweichungen zu geben. KW - causal discovery KW - causal structure learning KW - causal AI KW - non-parametric conditional independence testing KW - manufacturing KW - causal reasoning KW - mixed data KW - kausale KI KW - kausale Entdeckung KW - kausale Schlussfolgerung KW - kausales Strukturlernen KW - Fertigung KW - gemischte Daten KW - nicht-parametrische bedingte Unabhängigkeitstests Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-635820 ER - TY - THES A1 - Halfpap, Stefan T1 - Integer linear programming-based heuristics for partially replicated database clusters and selecting indexes T1 - Auf ganzzahliger linearer Optimierung basierende Heuristiken für partiell-replizierte Datenbankcluster und das Auswählen von Indizes N2 - Column-oriented database systems can efficiently process transactional and analytical queries on a single node. However, increasing or peak analytical loads can quickly saturate single-node database systems. Then, a common scale-out option is using a database cluster with a single primary node for transaction processing and read-only replicas. Using (the naive) full replication, queries are distributed among nodes independently of the accessed data. This approach is relatively expensive because all nodes must store all data and apply all data modifications caused by inserts, deletes, or updates. In contrast to full replication, partial replication is a more cost-efficient implementation: Instead of duplicating all data to all replica nodes, partial replicas store only a subset of the data while being able to process a large workload share. Besides lower storage costs, partial replicas enable (i) better scaling because replicas must potentially synchronize only subsets of the data modifications and thus have more capacity for read-only queries and (ii) better elasticity because replicas have to load less data and can be set up faster. However, splitting the overall workload evenly among the replica nodes while optimizing the data allocation is a challenging assignment problem. The calculation of optimized data allocations in a partially replicated database cluster can be modeled using integer linear programming (ILP). ILP is a common approach for solving assignment problems, also in the context of database systems. Because ILP is not scalable, existing approaches (also for calculating partial allocations) often fall back to simple (e.g., greedy) heuristics for larger problem instances. Simple heuristics may work well but can lose optimization potential. In this thesis, we present optimal and ILP-based heuristic programming models for calculating data fragment allocations for partially replicated database clusters. Using ILP, we are flexible to extend our models to (i) consider data modifications and reallocations and (ii) increase the robustness of allocations to compensate for node failures and workload uncertainty. We evaluate our approaches for TPC-H, TPC-DS, and a real-world accounting workload and compare the results to state-of-the-art allocation approaches. Our evaluations show significant improvements for varied allocation’s properties: Compared to existing approaches, we can, for example, (i) almost halve the amount of allocated data, (ii) improve the throughput in case of node failures and workload uncertainty while using even less memory, (iii) halve the costs of data modifications, and (iv) reallocate less than 90% of data when adding a node to the cluster. Importantly, we can calculate the corresponding ILP-based heuristic solutions within a few seconds. Finally, we demonstrate that the ideas of our ILP-based heuristics are also applicable to the index selection problem. N2 - Spaltenorientierte Datenbanksysteme können transaktionale und analytische Abfragen effizient auf einem einzigen Rechenknoten verarbeiten. Steigende Lasten oder Lastspitzen können Datenbanksysteme mit nur einem Rechenknoten jedoch schnell überlasten. Dann besteht eine gängige Skalierungsmöglichkeit darin, einen Datenbankcluster mit einem einzigen Rechenknoten für die Transaktionsverarbeitung und Replikatknoten für lesende Datenbankanfragen zu verwenden. Bei der (naiven) vollständigen Replikation werden Anfragen unabhängig von den Daten, auf die zugegriffen wird, auf die Knoten verteilt. Dieser Ansatz ist relativ teuer, da alle Knoten alle Daten speichern und alle Datenänderungen anwenden müssen, die durch das Einfügen, Löschen oder Aktualisieren von Datenbankeinträgen verursacht werden. Im Gegensatz zur vollständigen Replikation ist die partielle Replikation eine kostengünstige Alternative: Anstatt alle Daten auf alle Replikationsknoten zu duplizieren, speichern partielle Replikate nur eine Teilmenge der Daten und können gleichzeitig einen großen Anteil der Anfragelast verarbeiten. Neben niedrigeren Speicherkosten ermöglichen partielle Replikate (i) eine bessere Skalierung, da Replikate potenziell nur Teilmengen der Datenänderungen synchronisieren müssen und somit mehr Kapazität für lesende Anfragen haben, und (ii) eine bessere Elastizität, da Replikate weniger Daten laden müssen und daher schneller eingesetzt werden können. Die gleichmäßige Lastbalancierung auf die Replikatknoten bei gleichzeitiger Optimierung der Datenzuweisung ist jedoch ein schwieriges Zuordnungsproblem. Die Berechnung einer optimierten Datenverteilung in einem Datenbankcluster mit partiellen Replikaten kann mithilfe der ganzzahligen linearen Optimierung (engl. integer linear programming, ILP) durchgeführt werden. ILP ist ein gängiger Ansatz zur Lösung von Zuordnungsproblemen, auch im Kontext von Datenbanksystemen. Da ILP nicht skalierbar ist, greifen bestehende Ansätze (auch zur Berechnung von partiellen Replikationen) für größere Probleminstanzen oft auf einfache Heuristiken (z.B. Greedy-Algorithmen) zurück. Einfache Heuristiken können gut funktionieren, aber auch Optimierungspotenzial einbüßen. In dieser Arbeit stellen wir optimale und ILP-basierte heuristische Ansätze zur Berechnung von Datenzuweisungen für partiell-replizierte Datenbankcluster vor. Mithilfe von ILP können wir unsere Ansätze flexibel erweitern, um (i) Datenänderungen und -umverteilungen zu berücksichtigen und (ii) die Robustheit von Zuweisungen zu erhöhen, um Knotenausfälle und Unsicherheiten bezüglich der Anfragelast zu kompensieren. Wir evaluieren unsere Ansätze für TPC-H, TPC-DS und eine reale Buchhaltungsanfragelast und vergleichen die Ergebnisse mit herkömmlichen Verteilungsansätzen. Unsere Auswertungen zeigen signifikante Verbesserungen für verschiedene Eigenschaften der berechneten Datenzuordnungen: Im Vergleich zu bestehenden Ansätzen können wir beispielsweise (i) die Menge der gespeicherten Daten in Cluster fast halbieren, (ii) den Anfragedurchsatz bei Knotenausfällen und unsicherer Anfragelast verbessern und benötigen dafür auch noch weniger Speicher, (iii) die Kosten von Datenänderungen halbieren, und (iv) weniger als 90 % der Daten umverteilen, wenn ein Rechenknoten zum Cluster hinzugefügt wird. Wichtig ist, dass wir die entsprechenden ILP-basierten heuristischen Lösungen innerhalb weniger Sekunden berechnen können. Schließlich demonstrieren wir, dass die Ideen von unseren ILP-basierten Heuristiken auch auf das Indexauswahlproblem anwendbar sind. KW - database systems KW - integer linear programming KW - partial replication KW - index selection KW - load balancing KW - Datenbanksysteme KW - Indexauswahl KW - ganzzahlige lineare Optimierung KW - Lastverteilung KW - partielle Replikation Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-633615 ER - TY - CHAP A1 - Rojahn, Marcel A1 - Gronau, Norbert ED - Bui, Tung X. T1 - Openness indicators for the evaluation of digital platforms between the launch and maturity phase T2 - Proceedings of the 57th Annual Hawaii International Conference on System Sciences N2 - In recent years, the evaluation of digital platforms has become an important focus in the field of information systems science. The identification of influential indicators that drive changes in digital platforms, specifically those related to openness, is still an unresolved issue. This paper addresses the challenge of identifying measurable indicators and characterizing the transition from launch to maturity in digital platforms. It proposes a systematic analytical approach to identify relevant openness indicators for evaluation purposes. The main contributions of this study are the following (1) the development of a comprehensive procedure for analyzing indicators, (2) the categorization of indicators as evaluation metrics within a multidimensional grid-box model, (3) the selection and evaluation of relevant indicators, (4) the identification and assessment of digital platform architectures during the launch-to-maturity transition, and (5) the evaluation of the applicability of the conceptualization and design process for digital platform evaluation. KW - federated industrial platform ecosystems KW - technologies KW - business models KW - data-driven artifacts KW - design-science research KW - digital platform openness KW - evaluation KW - morphological analysis Y1 - 2024 SN - 978-0-99813-317-1 SP - 4516 EP - 4525 PB - Department of IT Management Shidler College of Business University of Hawaii CY - Honolulu, HI ER - TY - THES A1 - Richly, Keven T1 - Memory-efficient data management for spatio-temporal applications BT - workload-driven fine-grained configuration optimization for storing spatio-temporal data in columnar In-memory databases N2 - The wide distribution of location-acquisition technologies means that large volumes of spatio-temporal data are continuously being accumulated. Positioning systems such as GPS enable the tracking of various moving objects' trajectories, which are usually represented by a chronologically ordered sequence of observed locations. The analysis of movement patterns based on detailed positional information creates opportunities for applications that can improve business decisions and processes in a broad spectrum of industries (e.g., transportation, traffic control, or medicine). Due to the large data volumes generated in these applications, the cost-efficient storage of spatio-temporal data is desirable, especially when in-memory database systems are used to achieve interactive performance requirements. To efficiently utilize the available DRAM capacities, modern database systems support various tuning possibilities to reduce the memory footprint (e.g., data compression) or increase performance (e.g., additional indexes structures). By considering horizontal data partitioning, we can independently apply different tuning options on a fine-grained level. However, the selection of cost and performance-balancing configurations is challenging, due to the vast number of possible setups consisting of mutually dependent individual decisions. In this thesis, we introduce multiple approaches to improve spatio-temporal data management by automatically optimizing diverse tuning options for the application-specific access patterns and data characteristics. Our contributions are as follows: (1) We introduce a novel approach to determine fine-grained table configurations for spatio-temporal workloads. Our linear programming (LP) approach jointly optimizes the (i) data compression, (ii) ordering, (iii) indexing, and (iv) tiering. We propose different models which address cost dependencies at different levels of accuracy to compute optimized tuning configurations for a given workload, memory budgets, and data characteristics. To yield maintainable and robust configurations, we further extend our LP-based approach to incorporate reconfiguration costs as well as optimizations for multiple potential workload scenarios. (2) To optimize the storage layout of timestamps in columnar databases, we present a heuristic approach for the workload-driven combined selection of a data layout and compression scheme. By considering attribute decomposition strategies, we are able to apply application-specific optimizations that reduce the memory footprint and improve performance. (3) We introduce an approach that leverages past trajectory data to improve the dispatch processes of transportation network companies. Based on location probabilities, we developed risk-averse dispatch strategies that reduce critical delays. (4) Finally, we used the use case of a transportation network company to evaluate our database optimizations on a real-world dataset. We demonstrate that workload-driven fine-grained optimizations allow us to reduce the memory footprint (up to 71% by equal performance) or increase the performance (up to 90% by equal memory size) compared to established rule-based heuristics. Individually, our contributions provide novel approaches to the current challenges in spatio-temporal data mining and database research. Combining them allows in-memory databases to store and process spatio-temporal data more cost-efficiently. N2 - Durch die starke Verbreitung von Systemen zur Positionsbestimmung werden fortlaufend große Mengen an Bewegungsdaten mit einem räumlichen und zeitlichen Bezug gesammelt. Ortungssysteme wie GPS ermöglichen, die Bewegungen verschiedener Objekte (z. B. Personen oder Fahrzeuge) nachzuverfolgen. Diese werden in der Regel durch eine chronologisch geordnete Abfolge beobachteter Aufenthaltsorte repräsentiert. Die Analyse von Bewegungsmustern auf der Grundlage detaillierter Positionsinformationen schafft in unterschiedlichsten Branchen (z. B. Transportwesen, Verkehrssteuerung oder Medizin) die Möglichkeit Geschäftsentscheidungen und -prozesse zu verbessern. Aufgrund der großen Datenmengen, die bei diesen Anwendungen auftreten, stellt die kosteneffiziente Speicherung von Bewegungsdaten eine Herausforderung dar. Dies ist insbesondere der Fall, wenn Hauptspeicherdatenbanken zur Speicherung eingesetzt werden, um die Anforderungen bezüglich interaktiver Antwortzeiten zu erfüllen. Um die verfügbaren Speicherkapazitäten effizient zu nutzen, unterstützen moderne Datenbanksysteme verschiedene Optimierungsmöglichkeiten, um den Speicherbedarf zu reduzieren (z. B. durch Datenkomprimierung) oder die Performance zu erhöhen (z. B. durch Indexstrukturen). Dabei ermöglicht eine horizontale Partitionierung der Daten, dass unabhängig voneinander verschiedene Optimierungen feingranular auf einzelnen Bereichen der Daten angewendet werden können. Die Auswahl von Konfigurationen, die sowohl die Kosten als auch Leistungsanforderungen berücksichtigen, ist jedoch aufgrund der großen Anzahl möglicher Kombinationen -- die aus voneinander abhängigen Einzelentscheidungen bestehen -- komplex. In dieser Dissertation präsentieren wir mehrere Ansätze zur Verbesserung der Datenverwaltung, indem wir die Auswahl verschiedener Datenbankoptimierungen automatisch für die anwendungsspezifischen Zugriffsmuster und Dateneigenschaften anpassen. Diesbezüglich leistet die vorliegende Dissertation die folgenden Beiträge: (1) Wir stellen einen neuen Ansatz vor, um feingranulare Tabellenkonfigurationen für räumlich-zeitliche Workloads zu bestimmen. In diesem Zusammenhang optimiert unser Linear Programming (LP) Ansatz gemeinsam (i) die Datenkompression, (ii) die Sortierung, (iii) die Indizierung und (iv) die Datenplatzierung. Hierzu schlagen wir verschiedene Modelle mit unterschiedlichen Kostenabhängigkeiten vor, um optimierte Konfigurationen für einen gegebenen Workload, ein Speicherbudget und die vorliegenden Dateneigenschaften zu berechnen. Durch die Erweiterung des LP-basierten Ansatzes zur Berücksichtigung von Modifikationskosten und verschiedener potentieller Workloads ist es möglich, die Wartbarkeit und Robustheit der bestimmten Tabellenkonfiguration zu erhöhen. (2) Um die Speicherung von Timestamps in spalten-orientierten Datenbanken zu optimieren, stellen wir einen heuristischen Ansatz für die kombinierte Auswahl eines Speicherlayouts und eines Kompressionsschemas vor. Zudem sind wir durch die Berücksichtigung von Strategien zur Aufteilung von Attributen in der Lage, anwendungsspezifische Optimierungen anzuwenden, die den Speicherbedarf reduzieren und die Performance verbessern. (3) Wir stellen einen Ansatz vor, der in der Vergangenheit beobachtete Bewegungsmuster nutzt, um die Zuweisungsprozesse von Vermittlungsdiensten zur Personenbeförderung zu verbessern. Auf der Grundlage von Standortwahrscheinlichkeiten haben wir verschiedene Strategien für die Vergabe von Fahraufträgen an Fahrer entwickelt, die kritische Verspätungen reduzieren. (4) Abschließend haben wir unsere Datenbankoptimierungen anhand eines realen Datensatzes eines Transportdienstleisters evaluiert. In diesem Zusammenhang zeigen wir, dass wir durch feingranulare workload-basierte Optimierungen den Speicherbedarf (um bis zu 71% bei vergleichbarer Performance) reduzieren oder die Performance (um bis zu 90% bei gleichem Speicherverbrauch) im Vergleich zu regelbasierten Heuristiken verbessern können. Die einzelnen Beiträge stellen neuartige Ansätze für aktuelle Herausforderungen im Bereich des Data Mining und der Datenbankforschung dar. In Kombination ermöglichen sie eine kosteneffizientere Speicherung und Verarbeitung von Bewegungsdaten in Hauptspeicherdatenbanken. KW - spatio-temporal data management KW - trajectory data KW - columnar databases KW - in-memory data management KW - database tuning KW - spaltenorientierte Datenbanken KW - Datenbankoptimierung KW - Hauptspeicher Datenmanagement KW - Datenverwaltung für Daten mit räumlich-zeitlichem Bezug KW - Trajektoriendaten Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-635473 ER - TY - THES A1 - Taleb, Aiham T1 - Self-supervised deep learning methods for medical image analysis T1 - Selbstüberwachte Deep Learning Methoden für die medizinische Bildanalyse N2 - Deep learning has seen widespread application in many domains, mainly for its ability to learn data representations from raw input data. Nevertheless, its success has so far been coupled with the availability of large annotated (labelled) datasets. This is a requirement that is difficult to fulfil in several domains, such as in medical imaging. Annotation costs form a barrier in extending deep learning to clinically-relevant use cases. The labels associated with medical images are scarce, since the generation of expert annotations of multimodal patient data at scale is non-trivial, expensive, and time-consuming. This substantiates the need for algorithms that learn from the increasing amounts of unlabeled data. Self-supervised representation learning algorithms offer a pertinent solution, as they allow solving real-world (downstream) deep learning tasks with fewer annotations. Self-supervised approaches leverage unlabeled samples to acquire generic features about different concepts, enabling annotation-efficient downstream task solving subsequently. Nevertheless, medical images present multiple unique and inherent challenges for existing self-supervised learning approaches, which we seek to address in this thesis: (i) medical images are multimodal, and their multiple modalities are heterogeneous in nature and imbalanced in quantities, e.g. MRI and CT; (ii) medical scans are multi-dimensional, often in 3D instead of 2D; (iii) disease patterns in medical scans are numerous and their incidence exhibits a long-tail distribution, so it is oftentimes essential to fuse knowledge from different data modalities, e.g. genomics or clinical data, to capture disease traits more comprehensively; (iv) Medical scans usually exhibit more uniform color density distributions, e.g. in dental X-Rays, than natural images. Our proposed self-supervised methods meet these challenges, besides significantly reducing the amounts of required annotations. We evaluate our self-supervised methods on a wide array of medical imaging applications and tasks. Our experimental results demonstrate the obtained gains in both annotation-efficiency and performance; our proposed methods outperform many approaches from related literature. Additionally, in case of fusion with genetic modalities, our methods also allow for cross-modal interpretability. In this thesis, not only we show that self-supervised learning is capable of mitigating manual annotation costs, but also our proposed solutions demonstrate how to better utilize it in the medical imaging domain. Progress in self-supervised learning has the potential to extend deep learning algorithms application to clinical scenarios. N2 - Deep Learning findet in vielen Bereichen breite Anwendung, vor allem wegen seiner Fähigkeit, Datenrepräsentationen aus rohen Eingabedaten zu lernen. Dennoch war der Erfolg bisher an die Verfügbarkeit großer annotatierter Datensätze geknüpft. Dies ist eine Anforderung, die in verschiedenen Bereichen, z. B. in der medizinischen Bildgebung, schwer zu erfüllen ist. Die Kosten für die Annotation stellen ein Hindernis für die Ausweitung des Deep Learning auf klinisch relevante Anwendungsfälle dar. Die mit medizinischen Bildern verbundenen Annotationen sind rar, da die Erstellung von Experten Annotationen für multimodale Patientendaten in großem Umfang nicht trivial, teuer und zeitaufwändig ist. Dies unterstreicht den Bedarf an Algorithmen, die aus den wachsenden Mengen an unbeschrifteten Daten lernen. Selbstüberwachte Algorithmen für das Repräsentationslernen bieten eine mögliche Lösung, da sie die Lösung realer (nachgelagerter) Deep-Learning-Aufgaben mit weniger Annotationen ermöglichen. Selbstüberwachte Ansätze nutzen unannotierte Stichproben, um generisches Eigenschaften über verschiedene Konzepte zu erlangen und ermöglichen so eine annotationseffiziente Lösung nachgelagerter Aufgaben. Medizinische Bilder stellen mehrere einzigartige und inhärente Herausforderungen für existierende selbstüberwachte Lernansätze dar, die wir in dieser Arbeit angehen wollen: (i) medizinische Bilder sind multimodal, und ihre verschiedenen Modalitäten sind von Natur aus heterogen und in ihren Mengen unausgewogen, z.B. (ii) medizinische Scans sind mehrdimensional, oft in 3D statt in 2D; (iii) Krankheitsmuster in medizinischen Scans sind zahlreich und ihre Häufigkeit weist eine Long-Tail-Verteilung auf, so dass es oft unerlässlich ist, Wissen aus verschiedenen Datenmodalitäten, z. B. Genomik oder klinische Daten, zu verschmelzen, um Krankheitsmerkmale umfassender zu erfassen; (iv) medizinische Scans weisen in der Regel eine gleichmäßigere Farbdichteverteilung auf, z. B. in zahnmedizinischen Röntgenaufnahmen, als natürliche Bilder. Die von uns vorgeschlagenen selbstüberwachten Methoden adressieren diese Herausforderungen und reduzieren zudem die Menge der erforderlichen Annotationen erheblich. Wir evaluieren unsere selbstüberwachten Methoden in verschiedenen Anwendungen und Aufgaben der medizinischen Bildgebung. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die von uns vorgeschlagenen Methoden sowohl die Effizienz der Annotation als auch die Leistung steigern und viele Ansätze aus der verwandten Literatur übertreffen. Darüber hinaus ermöglichen unsere Methoden im Falle der Fusion mit genetischen Modalitäten auch eine modalübergreifende Interpretierbarkeit. In dieser Arbeit zeigen wir nicht nur, dass selbstüberwachtes Lernen in der Lage ist, die Kosten für manuelle Annotationen zu senken, sondern auch, wie man es in der medizinischen Bildgebung besser nutzen kann. Fortschritte beim selbstüberwachten Lernen haben das Potenzial, die Anwendung von Deep-Learning-Algorithmen auf klinische Szenarien auszuweiten. KW - Artificial Intelligence KW - machine learning KW - unsupervised learning KW - representation learning KW - Künstliche Intelligenz KW - maschinelles Lernen KW - Representationlernen KW - selbstüberwachtes Lernen Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-644089 ER - TY - CHAP A1 - Marx, Julian A1 - Brünker, Felix A1 - Mirbabaie, Milad A1 - Stieglitz, Stefan ED - Bui, Tung X. T1 - Digital activism on social media BT - the role of brand ambassadors and corporate reputation management T2 - Proceedings of the 57th Annual Hawaii International Conference on System Sciences N2 - Social media constitute an important arena for public debates and steady interchange of issues relevant to society. To boost their reputation, commercial organizations also engage in political, social, or environmental debates on social media. To engage in this type of digital activism, organizations increasingly utilize the social media profiles of executive employees and other brand ambassadors. However, the relationship between brand ambassadors’ digital activism and corporate reputation is only vaguely understood. The results of a qualitative inquiry suggest that digital activism via brand ambassadors can be risky (e.g., creating additional surface for firestorms, financial loss) and rewarding (e.g., emitting authenticity, employing ‘megaphones’ for industry change) at the same time. The paper informs both scholarship and practitioners about strategic trade-offs that need to be considered when employing brand ambassadors for digital activism. KW - the bright and dark side of social media in the marginalized contexts KW - brand ambassadors KW - digital activism KW - reputation management KW - social media Y1 - 2024 UR - https://hdl.handle.net/10125/107250 SN - 978-0-99813-317-1 SP - 7205 EP - 7214 PB - Department of IT Management Shidler College of Business University of Hawaii CY - Honolulu, HI ER - TY - CHAP A1 - Mirbabaie, Milad A1 - Rieskamp, Jonas A1 - Hofeditz, Lennart A1 - Stieglitz, Stefan ED - Bui, Tung X. T1 - Breaking down barriers BT - how conversational agents facilitate open science and data sharing T2 - Proceedings of the 57th Annual Hawaii International Conference on System Sciences N2 - Many researchers hesitate to provide full access to their datasets due to a lack of knowledge about research data management (RDM) tools and perceived fears, such as losing the value of one's own data. Existing tools and approaches often do not take into account these fears and missing knowledge. In this study, we examined how conversational agents (CAs) can provide a natural way of guidance through RDM processes and nudge researchers towards more data sharing. This work offers an online experiment in which researchers interacted with a CA on a self-developed RDM platform and a survey on participants’ data sharing behavior. Our findings indicate that the presence of a guiding and enlightening CA on an RDM platform has a constructive influence on both the intention to share data and the actual behavior of data sharing. Notably, individual factors do not appear to impede or hinder this effect. KW - open science practices in information systems research KW - conversational agents KW - data sharing KW - digital nudging KW - open science KW - research data management Y1 - 2024 UR - https://hdl.handle.net/10125/106457 SN - 978-0-99813-317-1 SP - 672 EP - 681 PB - Department of IT Management Shidler College of Business University of Hawaii CY - Honolulu, HI ER -