Nr. 45 / 2013

27. Februar 2013 : Universität Osnabrück auf der CeBIT - Analyseplattform für den Finanzmarkt und passgenaue Modellierung von Geschäftsprozessen

Das Motto der diesjährigen CeBIT in Hannover (5. bis 9. März) lautet: »Shareconomy«. Immer mehr Daten werden zentral zur Verfügung gestellt und von vielen Menschen genutzt. Die Universität Osnabrück stellt auf dem niedersächsischen Gemeinschaftsstand (Halle 9, Stand C50) eine Webapplikation vor, die Analyseergebnisse großer Datenbestände am Beispiel von Finanzmarktdaten visualisiert. Die Kursdaten erhalten sie von ihrem Kooperationspartner aus der Wirtschaft. Ein weiteres Exponat beschäftigt sich mit der intelligenten Modellierung von Geschäftsprozessen.

Das Motto der diesjährigen CeBIT in Hannover (5. bis 9. März) lautet: »Shareconomy«. Immer mehr Daten werden zentral zur Verfügung gestellt und von vielen Menschen genutzt. Die Universität Osnabrück stellt auf dem niedersächsischen Gemeinschaftsstand (Halle 9, Stand C50) eine Webapplikation vor, die Analyseergebnisse großer Datenbestände am Beispiel von Finanzmarktdaten visualisiert. Die Kursdaten erhalten sie von ihrem Kooperationspartner aus der Wirtschaft. Ein weiteres Exponat beschäftigt sich mit der intelligenten Modellierung von Geschäftsprozessen.

Was denkt das Web? Analyse von Trends und Stimmungen

Mit dem Modebegriff »Big Data« hat sich ein neues Themenfeld im Bereich der algorithmischen Datenanalyse aufgetan: das Durchsuchen sehr großer Datenbestände nach markanten Mustern, Trends oder interessanten Zusammenhängen sowie deren Visualisierung. Master-Studierende an der Universität Osnabrück haben in Kooperation mit der Firma Lenz+Partner AG einePlattform entwickelt, die es ermöglicht, solche großen Datenbeständezu untersuchen.

Grundlage ist die Analyse von Aktienmarktdaten und Kursverläufen. »Systematisch wurden etablierte Analysemethoden dieser Domäne und verschiedene Mustererkennungsalgorithmen auf hochaufgelösten Kursnotierungen des letzten Jahrzehnts angewandt und über eine automatisierte Simulationsschnittstelle als Investitionsstrategien evaluiert«, so Projektleiter Prof. Dr. Oliver Vornberger vom Institut für Informatik. Auf der anderen Seite geht es um das Web-,Text- und Sentiment-Mining, bei dem Foren, Webseiten, soziale Netzwerke oder andere digitale Textquellen durchsucht werden, um Stimmungen und Trends zu erkennen. Die Ergebnisse können dann über geeignete Schlagworte auf zugehörige Aktienkurse bezogen werden.

Intelligente Modellierung von Geschäftsprozessen

Modelle von Geschäftsprozessen sind wichtiger denn je, da mit Modellen vielfältige Ziele erreicht werden können: angefangen von der Dokumentation der betrieblichen Abläufe über die Optimierung von Prozessen bis hin zur Entwicklung, Anpassung und Integration der beteiligten IT-Systeme. Allerdings sind Prozessmodelle nicht einfach zu erstellen. Besonders für Einsteiger in der Prozessmodellierung ist es oft schwer, einen einheitlichen Abstraktionsgrad einzuhalten und die relevanten Abläufe ohne Lücken zu erfassen.

»Im Projekt SEMPHIS der Universität Osnabrück wird daher ein Software-Werkzeug entwickelt, das die Modellierung von Geschäftsprozessen über vordefinierte semantische Bausteine und Muster vereinfacht und beschleunigt«, so Projektleiter Prof. Dr. Oliver Thomas vom Fachgebiet Informations-management und Wirtschaftsinformatik. Der Nutzer bettet die semantischen Bausteine in Prozessmodelle ein und »trainiert« damit das Software-Werkzeug. Es »lernt« auf diese Weise die logische Verbindung der Bausteine im Ablauf. Somit kann es dem Modellkonstrukteur im Verlauf seiner Nutzung gelingen, passgenauere Muster zur Vervollständigung des Modells anbieten.

Weitere Informationen:
Prof. Dr. Oliver Vornberger, Universität Osnabrück,
Fachbereich Mathematik/Informatik,
Albrechtstraße 28, 49069 Osnabrück,
Tel. +49 541 969 2481,
E-Mail: oliver.vornberger@uni-osnabrueck.de,

Prof. Dr. Oliver Thomas, Universität Osnabrück,
Fachgebiet Informationsmanagement und Wirtschaftsinformatik,
Neuer Graben 27, 49069 Osnabrück,
Tel. +49 541 969 4810,
E-Mail: oliver.thomas@uni-osnabrueck.de