In der Praxis mangelt es nach Angaben der TU Chemnitz an ganzheitlichen Methoden und Werkzeugen, die die Komplexität in Data-Warehouse-Systemen beherrschbar machen und die Zusammenführung bestehender Datenbanklösungen und die Erstellung neuer Datenbankanwendungen unterstützen. Vor allem für kleine und mittelständische Unternehmen sei es kaum möglich, selbstständig die noch ausstehende Forschungs- und Entwicklungsarbeit zu erbringen, hieß es.
Daher wollen die Forscher im Projekt CAWE den bestehenden Ansatz für die Entwicklung und das Management großer Data-Warehouse-Systeme zu einer umfassenden Methodik weiterentwickeln. Hierbei wollen sie erprobte Verfahren des Software Engineering wie Model Driven Architecture (MDA) auf die Data-Warehouse-Domäne übertragen. Zentraler Forschungsgegenstand ist ein vollständig modellgetriebenes Vorgehen, das Konsistenz herstellt – von der Anforderungsaufnahme über die Datenmodellierung durch den Nutzer bis zur physischen Datenstruktur.
Das Vorhaben wird vom Europäischen Sozialfonds (ESF) mit rund 500.000 Euro gefördert. Es hat auch die Aufgabe, Nachwuchsforscher auszubilden, die die Methodik im Anschluss auf komplexe praktische Probleme anwenden können. CAWE wird von sächsischen Unternehmen durch die Bereitstellung von Fallstudien und Anwendungsszenarien unterstützt.
Angriffe auf APIs und Webanwendungen sind zwischen Januar 2023 und Juni 2024 von knapp 14…
Mit täglich über 45.000 eingehenden E-Mails ist die IT-Abteilung des Klinikums durch Anhänge und raffinierte…
Bau- und Fertigungsspezialist investiert in die S/4HANA-Migration und geht mit RISE WITH SAP in die…
Trends 2025: Rasante Entwicklungen bei Automatisierung, KI und in vielen anderen Bereichen lassen Unternehmen nicht…
DHL Supply Chain nutzt generative KI-Anwendungen für Datenbereinigung und präzisere Beantwortung von Angebotsanforderungen (RFQ).
Marke mtu will globale Serviceabläufe optimieren und strategische Ziele hinsichtlich Effizienz, Nachhaltigkeit und Wachstum unterstützen.