Bachelor Thesis BCLR-2020-117

BibliographySchuiki, Laura: Bedarfsgerechte Datenbereitstellung in einer vertrauenswürdigen Data-Science-Plattform.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Bachelor Thesis No. 117 (2020).
75 pages, german.
Abstract

Daten sind einer der wichtigsten Rohstoffe dieses Jahrhunderts. Sie werden in großen Mengen gesammelt, um die in ihnen enthaltenen Informationen gewinnbringend einzusetzen. Je nachdem für welchen Anwendungsfall die Daten verwendet werden, entstehen andere Anforderungen hinsichtlich der Privatsphäre und Qualität. Um dem Nutzer beim Finden passender Daten zu helfen, kann ihm ein bedarfsgerechtes Angebot gemacht werden. Ein solches Angebot sollte die Privatsphäre und die Qualität der Daten berücksichtigen. Damit werden sowohl die Berechtigungen des Nutzers als auch seine Anforderungen an die Datenqualität miteinbezogen und er wird bei der Suche nach bedarfsgerechten Daten unterstützt. Bisher bieten Datenmanagementsysteme für Big Data diese Unterstützung nicht, da eine Möglichkeit zur Beschreibung der Daten fehlt. Aus diesem Grund wurde in dieser Arbeit ein Modell zur Datenbeschreibung entwickelt. Zur Beschreibung der Privatsphäre und Qualität der Daten wurde eine Auswahl von Metriken verwendet. Darüber hinaus wurden eine Systemarchitektur sowie ein Anfrageprozess konzipiert, in welchen das Modell verwendet werden kann. Zuletzt wurde eine Evaluation der erarbeiteten Lösung anhand von zuvor definierten Anforderungen durchgeführt.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed Systems, Applications of Parallel and Distributed Systems
Superviser(s)Mitschang, Prof. Bernhard; Stach, Dr. Christoph; Eichler, Rebecca Kay
Entry dateJune 30, 2021
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