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Themen

Die neue Cloud Lehrveranstaltung – Cloud DevOps Techniken

Die neue Cloud Lehrveranstaltung – Cloud DevOps Techniken

Angesichts hochgradig vernetzter Anwendungen, Big Data und Cloud Computing, ist die sorgfältige Planung und Konstruktion von Architekturen und Landschaften der entsprechenden Informationssysteme wichtiger denn je. In vielen Fällen endet ...
VLBA Lab auf der Wirtschaftsinformatik-Konferenz 2017 in St. Gallen

VLBA Lab auf der Wirtschaftsinformatik-Konferenz 2017 in St. Gallen

Bereits zum 13. Mal traf sich die deutschsprachige Wirtschaftsinformatik-Community zur Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI), welche vom 12. bis 15. Februar 2017 in St. Gallen (Schweiz) mit über 750 Teilnehmern stattfand. In ...
A hybrid framework for solving multi-objective scheduling problems

A hybrid framework for solving multi-objective scheduling problems

The proposed new technologies in the context of industry 4.0 challenge the current practices of scheduling in industry and their associated research in academia. The conventional optimization techniques that are employed for solving ...

Otto’s vernetzte Bolzenfabrik zeigt neue Anwendungsszenarien

Das Industrie 4.0-Modell „Otto´s vernetzte Bolzenfabrik“ wurde zur Langen Nacht der Wissenschaft 2019 mit neuen Anwendungsszenarien gezeigt. Im Produktionsmonitoring wird nun auch das Büro mit gleichlaufenden Daten der Fabrik-Instanzen ...
Management und Controlling von Data Science Projekten

Management und Controlling von Data Science Projekten

Data Science verfolgt das Ziel, mit Hilfe strukturierter Analysen Wissen aus Daten zu extrahieren, was u. a. verbesserte Leistungsfähigkeit für Unternehmen und anderweitige Organisationen verspricht (Martinez 2017). Beispielsweise ...
Auslastungsprognose für Hotels mit maschinellem Lernen

Auslastungsprognose für Hotels mit maschinellem Lernen

Die Vorhersage der täglichen Belegung ist für das Revenue Management in einem Hotel sehr wichtig. Dies kann herausfordert sein, da Belegungswerte stark schwanken können. In einer Untersuchung wurde versucht, Prognosen für sechzehn Hotels in ...

[Long-term] Thesis during internship (Data Science, Machine Learning, AI, Big Data) (BA,MA)

If you are a student who is currently doing an internship in a company or who is planning to do so in the near future, and are planning a thesis to accompany your internship, you can contact us. We take over the supervision from a university ...
IT Infrastructure Modeling Language

IT Infrastructure Modeling Language

Einleitung Für die Software-Entwicklung existieren verschiedene grafische Modellierungssprachen für unterschiedliche Anwendungsgebiete. So können z. B. Prozesse mittels ereignisgesteuerten Prozessketten (EPKs) abgebildet werden oder ...
Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg „vernetzt wachsen“

Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg „vernetzt wachsen“

Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Magdeburg „vernetzt wachsen“ unterstützt mittelständische Unternehmen sowohl in Sachsen-Anhalt als auch bundesweit beim Einsatz innovativer digitaler Lösungen zur Optimierung ...
Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

Vorhersage der Verfügbarkeit eines In-Memory-Computing-Clusters

In Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut in Potsdam und Industriepartnern wie zum Beispiel SAP, HP und Fujitsu wurde 2014 im Rahmen des Future SOC Labs ein Projekt am VLBA Lab in Magdeburg durchgeführt. Im Rahmen dieses Projektes wurde ...

Publikationen

Daase, C.; Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Addressing the Dichotomy of Theory and Practice in Design Science Research Methodologies
Volk, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
Providing Clarity on Big Data: Discussing Its Definition and the Most Relevant Data Characteristics
Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Haertel, Christian; Kharitonov, Andrey; Nahhas, Abdulrahman; Turowski, K.
Migration Patterns for Applications in Cloud Computing Environments
Pohl, M.; Staegemann, D. G.; Turowski, K.
The performance benefit of data analytics applications
Staegemann, D. G.; Volk, M.; Turowski, K.
Adapting the (Big) Data Science Engineering Process to the Application of Test Driven Development