Datenbanken und E-Business

Aufgaben und Ziele

Die moderne IT ist ohne Datenbanken nicht mehr vorstellbar; praktisch jede Applikation verarbeitet eigene Datenbestände und nutzt somit – ob sichtbar oder unsichtbar - eine oder sogar mehrere Datenbanken. Im WWW sind Datenbanken jene unverzichtbare Ressource, die für aktuelle, dynamische und zunehmend auch multimediale Inhalte sorgen. Das Labor Datenbanken und E-Business hat sich zum Ziel gesetzt, praxisgetriebene Lehre und Forschung im Bereich der Datenbanken zu betreiben, insbesondere im Hinblick auf das E-Business und auf multimediale Inhalte. Neu hinzugekommen ist das Thema Data Analytics, also die wissenschaftliche Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten.

Laufende Projekte

  • MI-Learning  
    ist eine Online-Lernumgebung für die Fächer Software Engineering, Datenbanken und Computernetze. MI-Learning ist Referenzprojekt auf e-teaching.org und in der virtuellen Hochschule Baden-Württemberg 
  • Virtuelles Informatiklabor
    Hier handelt es sich um eine interaktive, webbasierte Umgebung für zentrale Gebiete der Informatik zum selbstbestimmten, explorativen Lernen. Bisher ist das Thema Rekursion implementiert.

 Angebotene Arbeiten

  • Deep Learning: Neben der Analyse des Begriffs Deep Learning soll eine exemplarische Anwendung mit Tensor Flow, dem Deep-Learning Tool von Google umgesetzt werden.
  • Sentimentanalyse in Social Media Plattformen am Beispiel der Fakultät Medien und Informationswesen: In der vorliegenden Arbeit sollen zunächst die Grundlagen der Sentimentanalyse erarbeitet und strukturiert werden. Anschließend soll ein Prozess für die rechnergestützte Sentimentanalyse am Beispiel der Fakultät Medien und Informationswesen der Hochschule Offenburg erarbeitet und implementiert werden. Exemplarisch sollen fakultätsrelevante Facebook-Inhalte mittels der bereitgestellten APIs automatisiert selektiert, in das Analysetool Tool RapidMiner importiert und dort strukturiert und ausgewertet werden.
  • Key-Value Datenbank mit Oracle: NoSQL-Datenbanken werden für die Speicherung riesiger, oft unstrukturierter Datenbanken immer wichtiger. Mehr und mehr steigen auch die etablierten DBMS-Provider in dieses Thema ein. In dieser Arbeit soll der Key-Value Store des (relationalen) Marktführers Oracle analysiert werden. Darauf aufbauend soll eine beispielhafte Implementierung erfolgen und schließlich sollen die Ergebnisse bewertet werden.