Berlin-Brandenburger Graduiertenkolleg

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Vorwort Als ich Ende 1992 den Ruf an die Berliner Humboldt-Universität erhielt, um dort den Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik zu übernehmen, schien es mir kaum eine attraktivere berufliche Herausforderung zu geben. Der Ruf und die Vergangenheit der Universität waren legendär. Andererseits befand sich die Humboldt-Universität in den für unsere Disziplin wichtigen 70er- und 80er-Jahren bekanntermaßen in einer Lage, in der die wissenschaftliche Arbeit systembedingt stark behindert war. Auch wenn die DDR-Regierung die Signifikanz der Informatik für ihre Volkswirtschaft wohl erkannt hatte, war an einen normalen wissenschaftlichen Austausch nicht zu denken. Erkenntnisse und Technologien aus dem Westen fanden ihren Weg nach Ostberlin, wenn überhaupt, nur mit großem Zeitverzug. Wissenschaftler der ostdeutschen Universitäten durften nur mit besonderer Genehmigung an Kongressen im westlichen Ausland teilnehmen, und die Erteilung derartiger Genehmigungen war, wie man weiß, nicht in erster Linie an den Nachweis wissenschaftlicher Exzellenz gekoppelt. Vor diesem Hintergrund ist es eigentlich ein Wunder, dass es dem Institut für Wirtschaftsinformatik der Humboldt- Universität damals gelang, die Entwicklung der Informationstechnologie allen Widrigkeiten zum Trotz intensiv zu verfolgen und die wichtigsten Erkenntnisse kontinuierlich in die Ausbildung der Studierenden einfließen zu lassen. Kurz nach der Wende schickte sich das Institut unter der dynamischen Leitung des damaligen Direktors Professor Hans Gernert an, die verlorene Zeit aufzuholen und den Anschluss an die westeuropäische und amerikanische Forschung herzustellen. Die Institutsleitung eignete sich im Rahmen mehrerer Forschungsaufenthalte im In- und Ausland den aktuellen Kenntnisstand an und machte sich im Kollegenkreis schnell einen Namen. Herr Gernert wurde als einer von wenigen Mitgliedern des früheren Lehrkörpers auf eine Professur übernommen, und auch Herrn Privatdozent Viehweger wurde eine unbefristete Stelle übertragen. Nach meiner Ankunft in Berlin ergab sich am Institut schnell eine fruchtbare und auch persönlich stets angenehme Zusammenarbeit mit den neuen Kollegen. Ohne zu übertreiben, kann man im Rückblick nur konstatieren: Der Neuaufbau des Instituts darf als Musterbeispiel für eine erfolgreiche Ost-West-Integration dienen. Unsere Arbeitsschwerpunkte ergänzten sich in komplementärer Weise; während Hans Gernert eine Arbeitsgruppe im Bereich der Geschäftsprozessmodellierung aufbaute, wurden von mir die Arbeiten im Bereich der Datenbanksysteme und dienstbasierten Systemarchitekturen vorangetrieben. In dem zuletzt genannten Themenumfeld ergaben sich durch die Mitgliedschaft in dem 1993 gegründeten Sonderforschungsbereich 373 („Quantifizierung und Simulation ökonomischer Prozesse“) wichtige Anregungen. 1996 wurde dann das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderte Graduiertenkolleg „Verteilte Informationssysteme“ eingerichtet, an dem unter Federführung des Instituts Kollegen aus allen drei Berliner Universitäten und der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus mitwirken. 1999 folgte die Gründung des „Electronic Business Forums“ als Transfereinrichtung zur Intensivierung des Dialogs zwischen Theorie und Praxis, und 2003 führten unsere Anstrengungen schließlich zur Gründung des Berliner Forschungszentrums Internetökonomie „InterVal“ (Internet and Value Chains). InterVal wird bis 2007 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit insgesamt knapp 4 Millionen Euro gefördert werden. Auch hier kooperieren wir wieder intensiv mit den anderen beiden Berliner Universitäten sowie dem Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik (ISST). Die Erfolge der vergangenen 10 Jahre wären nicht möglich gewesen ohne die Unterstützung von Partnern im In- und Ausland, in Hochschule, Industrie und öffentlicher Verwaltung. Besonders zu Dank verpflichtet sind wir unseren Förderern: dem Bundesministerium für Bildung und Forschung, der Deutschen Forschungsgemeinschaft, dem Umweltbundesamt sowie unseren im Electronic Business Forum organisierten Industriepartnern. IBM, Microsoft, Oracle, Siemens, BertelsmannSpringer, DeTeWe, PSI und die Berliner Verkehrsgesellschaft sind nur einige der Partner, mit denen wir seit vielen Jahren vertrauensvoll zusammen arbeiten. Schließlich möchte ich im Namen aller Institutsmitglieder auch noch einmal die Arbeit unseres Kollegen Hans Gernert würdigen, der vor wenigen Wochen unter tragischen Umständen einem Verkehrsunfall zum Opfer fiel. Ohne den unermüdlichen Einsatz von Prof. Gernert vor allem in den wichtigen Wendejahren wäre der Neuaufbau des Instituts so nicht möglich gewesen. Wie stark die Verbundenheit zwischen Hans Gernert und dem Institut war, zeigt sich daran, dass er auch nach seiner Pensionierung im Jahr 1999 regelmäßig Lehraufträge am Institut wahrnahm. Noch im Jahr 2002 erhielt er den Preis der Fakultät für die beste Lehre. Im Gedenken an sein Werk werden wir einen Prof.-Gernert- Preis ausschreiben, der jährlich für die beste Diplomarbeit im Bereich der Wirtschaftsinformatik vergeben werden soll. Wir werden Hans Gernert sehr vermissen. Berlin, im Oktober 2003 Prof. Oliver Günther, Ph.D. Direktor des Instituts für Wirtschaftsinformatik 4 Wirtschaftsinformatik an der HU Berlin
Forschungsprojekte Data Mining/Web Mining Data Mining ist der Prozess der nicht-trivialen Entdeckung von impliziter, vorher unbekannter und potenziell nützlicher Information. Damit ist Data Mining ein Kernelement der Wissensentdeckung (Knowledge Discovery), die mit der Integration, Reinigung und Auswahl der relevanten Daten beginnt. Sie beinhaltet die Präsentation des entdeckten Wissens in einer Form, die nicht nur für den Data-Mining- Analysten verständlich ist, sondern auch für den Domänenexperten, der aus den Mining-Resultaten Handlungsempfehlungen ableiten soll. Zu den erfolgreichen Anwendungen des Data Mining zählen die Analyse von Gen-Mustern, das Graphen-Mining im Finanzwesen oder auch die Analyse von Kundenverhalten im Marketing. Das Institut für Wirtschaftsinformatik entwickelt und erforscht ein breites Spektrum von Data-Mining-Anwendungen mit Schwerpunkten auf Web-Applikationen in Bildung, B2C-Handel und Wissensmanagement. Insbesondere entwickeln und analysieren wir Mining-Methoden und -Werkzeuge für die explorative Analyse von Verhaltensdaten. Ein anderer Fokus ist der Übergang von der (derzeit noch dominanten) zeitpunktgebundenen Datenanalyse, die implizit eine Stationarität der beschriebenen Domänen voraussetzt, zur Analyse der Dynamik solcher Daten (die i.d.R. zu komplex sind, um mit Standardverfahren zur Zeitreihenanalyse untersucht zu werden). Web Mining bezeichnet die Anwendung traditioneller Data- Mining-Techniken auf Web-Ressourcen sowie die Weiterentwicklung dieser Techniken zur Berücksichtigung der spezifischen Strukturen von Webdaten. Die analysierten Web- Ressourcen beinhalten (1) die eigentlichen Webseiten, (2) die diese Seiten verbindenden Hyperlinks sowie (3) die Wege, die Online-Nutzer durch das Web nehmen. Web Usage Mining ist die Ableitung nützlichen Wissens aus diesen Inputdaten. Dies erfordert zum einen ein Verständnis und eine formale Modellierung des Verhaltens in der untersuchten Domäne, zum anderen eine Abbildung der Inputdaten in diese Modelle. Methoden und Techniken des Semantic Web liefern hier interessante Impulse, des Weiteren steht die Entwicklung von Visualisierungen als wichtigem Design- Element nutzerorientierter Mining-Systeme im Vordergrund unserer Bemühungen. Nutzerverhalten und Datenverfügbarkeit ändern sich im Laufe der Zeit. Daher ist die Dynamik einer Domäne eine wichtige Frage in jeder Mining-Analyse und in jeder Präsentation von Mining-Resultaten für den Domänen-Experten. Bei Aktualisierungen erscheint es ausreichend, auch die bisher entdeckten Muster zu aktualisieren. Die Datensammlung über eine längere Zeitdauer schafft eine andere Situation. Die Daten erfahren hierbei nur eine Art von Änderung: Einfügungen, da ausschließlich Daten hinzugefügt werden. Die Verteilung der Entitäten im Datensatz kann sich aufgrund externer und/oder interner Faktoren ändern. Aufgrund dieser Änderungen können sich auch die in den Daten entdeckten Muster über die Zeit ändern (Muster-Evolution). Es gibt zwei Arten von Muster-Änderung: Änderungen im Inhalt eines Musters, also in der Beziehung in den Daten, die dieses Muster reflektiert, und Änderungen in den statistischen Maßen eines Musters. Beide Arten von Änderungen können einen starken Einfluss auf den Entscheidungsprozess haben und sollten daher überwacht werden. Die Muster-Überwachung benötigt zunächst ein Datenmodell, welches explizit eine zeitliche Komponente beinhaltet, die ein spezifisches Muster auf die entsprechende Zeit-Einheit abbildet. Eine zweite Frage ist die Auswahl der zu überwachenden Muster. Selbst bei kleineren Datenmengen ist die Zahl der entdeckten Muster häufig sehr groß. In diesen Fällen muss der Analyst eine handhabbare Untermenge der Muster auswählen. Unsere Forschung konzentriert sich derzeit auf die formale Beschreibung von Musterevolution und - Überwachung, die Entwicklung effizienter Algorithmen für diese Aufgaben sowie die Implementierung geeigneter Werkzeuge. Enge Verbindungen gibt es zu den Forschungsschwerpunkten „Wissensmanagement“ und „Datenschutz und Sicherheit“. Insbesondere Fragen des Wissensmanagements sind relevant, da die Webnutzung in der Regel den Zugriff auf Informationen und somit den Aufbau von Wissen impliziert. Beteiligte Personen Dipl.-Kfm. Steffan Baron, Prof. Dr. Bettina Berendt, Prof. Oliver Günther, Ph.D., Dipl.-Wi.-Ing. Maximilian Teltzrow Ausgewählte Publikationen Baron, S., Spiliopoulou, M., Günther, O.: Efficient Monitoring of Patterns in Data Mining Environments. In Proc. Seventh East-European Conference on Advance in Databases and Information Systems (ADBIS 2003), Dresden, Germany. Springer 2003 Berendt, B.: Using site semantics to analyze, visualize, and support navigation. Data Mining and Knowledge Discovery, 6, 37-59, 2002 Berendt, B., Brenstein, E.: Visualizing Individual Differences in Web Navigation: STRATDYN, a Tool for Analyzing Navigation Patterns. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 33, 243-257, 2001 Berendt, B., Spiliopoulou, M.: Analyzing navigation behaviour in web sites integrating multiple information systems. The VLDB Journal, 9, 56-75, 2000 Spiliopoulou, M., Pohle, C., Teltzrow, M.: Modelling Web Site Usage with Sequences of Goal-Oriented Tasks, In Proc. Multikonferenz Wirtschaftsinformatik, in: E-Commerce - Netze, Märkte, Technologien, Physica-Verlag, Heidelberg, 2002. Wirtschaftsinformatik an der HU Berlin 5
Seite 1 und 2: Wirtschaftsinformatik an der Humbol
Seite 3: Grußwort des Dekans Im November 20
Seite 7 und 8: Ausgewählte Publikationen Berendt,
Seite 9 und 10: Angesichts wachsender und zunehmend
Seite 11 und 12: Electronic Business Forum Transfer
Seite 13 und 14: Lehrprogramm Das Institut für Wirt
Seite 15 und 16: Habilitationen und Promotionen Habi
Seite 17 und 18: Ron Littmann, „Anpassen und Einf
Seite 19 und 20: Dipl.-Inf. Matthias Fischmann Matth
Seite 21 und 22: Ehemalige Prof. Dr. sc. oec. Hans G
Seite 23 und 24: Organisation wissenschaftlicher Tag
Seite 25 und 26: Handbook of Massive Datasets, Kluwe
Seite 27 und 28: Worldwide Coherent Workforce, Satis
Seite 29 und 30: Siede, J., Viehweger, B.: The Syste
Seite 31 und 32: Kontakt Humboldt-Universität zu Be

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