Thema dieser Arbeit ist die automatisierte grafische Aufarbeitung der Rohdaten einer Wetter- oder Klimaprognose für das Internet, um eine interaktive Anwendung zur Betrachtung der Daten zu erhalten. Im Internet finden sich zwar Wetterdarstellungen, die gute Ansätze aufweisen, allerdings werden interaktive und dynamische Techniken nur wenig genutzt. Daher wurde erstmalig eine Software erstellt, mit der eine komplexe Web Mapping Applikation generiert werden kann, die sowohl für die Darstellung von allgemeinen geographischen Daten, als auch für die Visualisierung von räumlichen Daten mit einem zeitlichen Aspekt geeignet ist. Besonderen Wert wurde auf die Visualisierung von Wetterdaten gelegt, die in der Web Mapping Applikation komfortabel eingebunden werden können. Dadurch ist es möglich, eine interaktive und dynamische Visualisierung einer Wettervorhersage im Internet zu präsentieren. Zusätzlich wurde darauf geachtet, dass die Visualisierung einer Wettervorhersage in Kombination mit der Web Mapping Applikation automatisiert erfolgt und dennoch sehr frei und einfach konfiguriert werden kann. Es ist keinerlei Fremdsoftware erforderlich, um eine solche Web Mapping Anwendung zuerzeugen. Lediglich die zu visualisierenden Daten müssen vorhanden sein. Die in der Web Mapping Applikation vorhandenen Daten sind frei kombinierbar, Ausschnitte können gezielt betrachtet werden, eine Navigation durch die Zeit wird ermöglicht und die Wettervorhersagedaten können mit einer beliebig genauen Geographie versehen werden. Dadurch ist es erstmals gelungen eine komfortable Wettervorhersage für das Internet zu präsentieren, die eine umfangreiche Analyse der kommenden Wetterlage erlaubt. Um die Anwendbarkeit der automatisierten Prozesskette zu demonstrieren, kann eine täglich aktualisierte interaktive Wettervorhersage für Europa unter folgender URL betrachtet werden: http://www.svg-weather.de

Die Arbeit adressiert die empirisch beobachtete Fehleranfälligkeit einer populären Teilmenge modellgetriebener Decision Support Systeme (MDSS), die mit Spreadsheet-Werkzeugen erstellt werden. Der Fokus liegt bei diesen DSS auf der logischen Formulierung realer Zusammenhänge im multidimensionalen Kontext. Analysen einer empirisch belegten Fehlerrate weisen auf proprietäre, oft wenig intuitive Modellierungssprachen der am Markt befindlichen Produkte hin, die eine unnatürliche, fehleranfällige Modellierung provozieren. In Analogie zu den positiven Erfahrungen einer konzeptuellen Datenmodellierung schlägt die vorliegende Arbeit eine konzeptuelle Modellierungsebene vor, um diesem Problem zu begegnen. Eine Untersuchung vorhandener konzeptueller Modellierungsansätze kommt zu dem Ergebnis, dass bei der Konstruktion der konzeptuellen Modellierungsebene für MDSS eine Erweiterung oder Änderung eines bestehenden konzeptuellen Modellierungsansatzes nicht in Betracht gezogen werden kann. Basierend auf diesen Erkenntnissen wird eine konzeptuelle Modellierungsebene entwickelt, welche aus den drei Phasen Modellkonfiguration, Modelltransformation und Modellkompilierung besteht. In der Konfigurationsphase werden sämtliche Modellelemente (Dimensionen, Dimensionsausprägungen, Gruppen und Formeln) definiert und die Überlagerung von (vektoriellen) Formeln innerhalb des Modells bewusst zugelassen. Die Transformationsphase stellt die Konsistenz der modellierten Strukturen in Bezug auf deren Eindeutigkeit sicher, indem sämtliche Überschneidungen von Formeln innerhalb von Modellzellen in einem systemunterstützten Benutzerdialog beseitigt werden. Im dritten Teil des Konzepts, der Kompilierungsphase, werden die überschneidungsfreien, konzeptuellen Modelle in proprietäre Modellinstanzen übersetzt, sodass sie in Anwendungssystemen für Analysen verwendet werden können. Die prototypische Implementierung erfolgt anhand eines Modellierungseditors (Java) zur Umsetzung der Konzeptphase Modellkonfiguration. Modelltransformation und –kompilierung werden auf Basis von Microsoft Excel und VBA Programmen prototypisch umgesetzt. Abschließend kann mittels einer Evaluation auf positive Effekte des erarbeiteten Konzepts für die Qualität modellgetriebener Decision Support Systeme geschlossen werden.