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

  • Menschen Lernen Maschinelles Lernen (ML2)
    ist ein Forschungsprojekt in dessen Rahmen Unternehmen und Studierende zusammengebracht werden, um zunächst Konzepte und Methoden des Maschinellen Lernens zu begreifen und dann gemeinsam Projekte rund um das Maschinelle Lernen durchzuführen.
  • 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

  • Datenbanken in der Cloud: wie können im Hochschulumfeld Cloud-Datenbanken verwendet werden? Welche Cloud, welches DBMS ist am besten geeignet? Welche Anwendungen demonstrieren die Leistungsfähigkeit am besten? Fragen dieser Art sollen mit einer exemplarischen Implementierung beantwortet 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.