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Data Mining: Open Source Tools versus kommerzielle Produkte
Mit seiner Master-Arbeit „Data Mining - Konzepte,
Verfahren und Erprobung von Open Source Tools“ hat
Marc Schaffer, derzeit wissenschaftlicher Mitarbeiter
am Institut für Betriebliche Informationssysteme (IBI)
in einem Wettbewerb den zweiten Platz belegt. Ausgeschrieben
hatte diesen die deutsche Sektion von
The Data Warehousing Institute (TDWI), ein weltweit
operierender privater Weiterbildungsanbieter und
Informationsbroker auf diesem Feld der Informatik.
Data Mining hebt Datenschätze; es ist eine Methode,
mit deren Hilfe eine zunächst unüberschaubare Datenfülle
nach Nützlichem durchforstet wird. Als Teilaspekt
der Business Intelligence lassen sich auf diese Weise
Erkenntnisse in einem Geschäftsprozess gewinnen.
Die Idee des Data Mining stammt ursprünglich aus
der Betriebswirtschaft.
Marc Schaffer hat sich mit der Leistungsfähigkeit von
Data Mining-Methoden beschäftigt. Hierzu hat er einen
Kriterienkatalog erstellt und sowohl Open Source
Tools als auch kommerzielle Referenzprodukte überprüft.
Die Daten für die Testszenarien stammen aus
der Welt des Schachspiels. Anhand der Übertragung
der Testszenarien auf Unternehmensprobleme ließ
sich außerdem der wirtschaftliche Nutzen der einzel-
38 AUSGEZEICHNET Unsere Preisträger
DWV-Innovationspreis
Mit dem optimalen Transport von Gasen und Flüssigkeiten
in der Brennstoffzelle beschäftigte sich Heiko
Holz in seiner Diplomarbeit. Im Juni durfte er für die
Ergebnisse seiner Arbeit, die er am Ulmer Zentrum für
Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung anfertigte,
den Innovationspreis des Deutschen Wasserstoff-
und Brennstoffzellen-Verbandes (DWV) entgegennehmen.
Heiko Holz ist gelernter Kfz-Elektriker und hat an
der Hochschule Ulm Maschinenbau studiert.
nen Verfahren aufzeigen. Er zieht dabei den Schluss,
dass bereits heute die Open Source Werkzeuge eine
ernstzunehmende Konkurrenz für die kommerziellen
Produkte sind. Ihr Einsatz eröffnet gerade kleinen und
mittleren Unternehmen eine echte Chance, den geschäftsorientierten
Erkenntnisgewinn kostengünstig
zu gestalten. Marc Schaffer, der in seiner Arbeit auch
einen Ausblick auf das Forschungs- und Verbesserungspotential
gibt, wird sich nunmehr in Rahmen
seiner Promotion mit Fragen beschäftigen, wie die
Hemmschwelle der kleinen und mittleren Unternehmen
bezüglich Open Source Anwendungen im Data
Mining gesenkt werden kann.
Der Preis, dotiert mit 1500 Euro, wurde Marc Schaffer
auf der 5. Europäischen TDWI-Konferenz in München
verliehen, auf der er auch seine Arbeit präsentieren
durfte. Die Methoden des Data Mining haben sich
bereits in vielen Bereichen durchgesetzt. In der Medizin
beispielsweise sucht man mit diesen Verfahren
vor einer Operation nach Indizien dafür, welche
Maßnahmen nach der Operation den Heilungsprozess
beschleunigen. Aus einer entsprechenden Analyse
der Datenmengen, die bei der Überwachung von
Photovoltaik-Anlagen anfallen, lässt sich so frühzeitig
erkennen, wann die Anlage zu warten ist. ih
Eine Brennstoffzelle kann nur dann gut funktionieren,
wenn man der in der Fläche stattfindenden Reaktion
stets genug gasförmige Reaktanden zuführt und zugleich
das entstehende Wasser schnell genug wieder
abführt. Diese beiden Forderungen widersprechen
sich eigentlich. Macht man nämlich die Gaskanäle
möglichst weit auf, um die Druckverluste bei der
Gasströmung zu verringern, so lässt sich das Wasser
nicht mehr so gut austreiben. Holz hat für seine
Diplomarbeit umfangreiche Versuchsreihen mit verschiedenen
Mäander-Flowfields und unter verschiedenen
Randbedingungen durchgeführt. Dabei erwies
sich eine Anordnung mit 23 parallel verlaufenden
Kanälen als besonders vorteilhaft und als kostengünstig
herstellbar. Seine Arbeit schuf außerdem die
theoretische Grundlage, um die Entwicklung weiter
voranzutreiben.
Die Verleihng des Preises fand auf der Jahresmitgliederversammlung
in München statt. Neben der
Diplomarbeit von Heiko Holz (Mitte) wurde auch die
Dissertation von Dr. Barbara Panella ausgezeichnet.
DWV-Vorsitzender Dr. Johannes Töpler (links) gratulierte
beiden (Foto: DWV).