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Projektgruppe Business Intelligence Applications and Evaluation ...

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<strong>Projektgruppe</strong> Cuberunner<br />

Einleitung<br />

Analytical CRM<br />

Nachhaltige Mobilität<br />

Smart Wind Farm<br />

Benjamin Weinert<br />

Björn Kreye<br />

Fatih Mehmet Inel<br />

Henning Tomann<br />

Wiebke Meyer<br />

Christopher Grünhäuser<br />

Lars Schüttemeyer<br />

Marcel Severith<br />

Thees Gieselmann<br />

Deyan Stoyanov<br />

Michael Schumann<br />

Patrick Böwe<br />

Ronja Queck<br />

Tabelle 3: Kleingruppenaufteilung<br />

In der Projektphase bearbeiten die Kleingruppen ihre Anwendungsfälle separat. Damit ein teilprojektübergreifender<br />

Austausch sowie eine mögliche Unterstützung unterein<strong>and</strong>er erfolgen kann, werden<br />

wöchentliche Treffen der gesamten <strong>Projektgruppe</strong> inklusive Betreuer durchgeführt und protokolliert<br />

(siehe Anhang). Die Treffen teilen sich in externe und interne Diskussionsrunden auf, wobei die externen<br />

Treffen mit den Betreuern stattfinden.<br />

Das Ziel der Gruppe Nachhaltige Mobilität ist es, die im Vorjahr stattgefundene universitäre <strong>Projektgruppe</strong><br />

Jinengo fortzusetzen. Es soll mit Hilfe analytischer Methoden der BI das Mobilitätsverhalten<br />

der Anwender analysiert und dargestellt werden (S. 9 - 187). Weiterhin sollen Anreize für ein nachhaltigeres<br />

Verhalten der Anwender geschaffen werden.<br />

Die Analytical CRM Gruppe beschäftigt sich mit dem Projekt „gestochen scharfe Fragen stellen“ bei<br />

CEWE (S. 187 - 371). Das Projekt beh<strong>and</strong>elt die systematische Erfassung, Historisierung und Analyse<br />

von Kundenumfragen auf Basis einer einheitlichen Datengrundlage. Als Ansprechpartner für die Teilgruppe<br />

fungiert seitens CEWE Herr Dr. Joachim Marz, Leiter der IT.<br />

Im Rahmen der Gruppe Smart Wind Farm Control wird die Problematik des erhöhten Wartungsaufw<strong>and</strong>es<br />

von Windenergieanlagen im Offshore-Bereich thematisiert. Ziel ist die Entwicklung einer<br />

Windpark-Maintenance-Plattform auf Basis des In-Memory Systems SAP HANA. Hiermit soll das<br />

gesamte Datenaufkommen von Windenergieanlagen erfasst werden können. Zudem sollen unter Verwendung<br />

von Data Mining Methoden Fehlerketten innerhalb der Daten aufgezeigt und für eine vorausschauende<br />

Wartung genutzt werden (S. 371 -636).<br />

Mit Hilfe eines Technologievergleiches sollen die in den drei Teilprojekten verwendeten Softwarelösungen<br />

projektübergreifend bewertet und verglichen werden.<br />

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