Diss. Nr. 3172 Wirtschaftswiss. St. Gallen, 2006. / Literaturverz.

Tradition von Bibliotheken ist es, die Forschung und ihre Prozesse zu unterstützen, durch die Aufbereitung, Bereitstellung und Langzeitsicherung von Information sowie durch die Unterstützung bei der Suche nach Daten und Quellen. Während es in vergangenen Zeiten dabei hauptsächlich um gedruckte Zeitschriften oder Bücher ging, werden heute und in Zukunft digitale Texte und Objekte wie Bild-, Audio- oder Videoangebote vermehrt zum Gegenstand der Forschung und rücken damit auch mehr in den Fokus von (wissenschaftlichen) Bibliotheken. Somit besteht ein direkter Zusammenhang zwischen den Veränderungsprozessen in der Forschung und dem Aufgabenprofil von wissenschaftlichen Bibliotheken. Werden die veränderten Forschungsprozesse in einzelnen wissenschaftlichen Disziplinen näher betrachtet, so hilft dies, die neuen Herausforderungen wissenschaftlicher Bibliotheken besser zu verstehen.

Die Studie gibt Auskunft über den Umgang mit Medienbrüchen und die Darstellung von Kennzahlen zur Unternehmenssteuerung in der Landwirtschaft. Datenvernetzung und Visualisierung sind die Voraussetzung zur Etablierung von „smart farming“ in der Praxis. In der Landwirtschaft kann ein hybrides Datenmanagement zu der Vernetzung betrieblicher Software beitragen. Dies besteht aus Datenhubs, Datenroutern und bilateralen Schnittstellen. Die Ergebnisse sind richtungsweisend für landwirtschaftliche Unternehmen, Softwareanbieter, Behörden und alle weiteren Teilnehmer im digitalen Ökosystem der Agrardomäne. Redaktionsschluss: 10.10.2021

Nach desillusionierenden Erfahrungen mit den auf dem Markt erhältlichen Discovery-Systemen und den darin enthaltenen Normalisierungsfunktionen haben wir im Juni 2013 begonnen, eine technisch weit in die Zukunft reichende Vision zu realisieren: Kulturerbe-Institutionen sollen Daten aus unterschiedlichsten Quellsystemen mit einem integrierten Werkzeug auf einfache, intuitive Weise miteinander verknüpfen und anreichern können. Die Datenqualität soll signifikant verbessert werden. Daten werden in einem Graphenformat verarbeitet, der entstehende spezifische Wissensgraph soll als zentrale Datenhaltung für vorhandene Kataloge und neue Präsentationssysteme dienen und gleichzeitig die bibliothekarischen Daten als Linked Open Data für andere Einrichtungen zur Nachnutzung bereitstellen. Alles intuitiv und einfach nutzbar, interoperabel und auf Basis von Open Source-Technologien. Dank der Finanzierung aus Mitteln der Europäischen Union und des Freistaates Sachsen (EFRE) konnten wir an dieser Vision mit zusätzlichen Software-Entwicklern und gemeinsam mit einer auf Big Data spezialisierten Dresdner Firma, Avantgarde Labs GmbH, arbeiten. Dieser kurze Artikel soll über den bis Mai 2015 erreichten Entwicklungsstand und die geplanten nächsten Meilensteine informieren.

Nach desillusionierenden Erfahrungen mit den auf dem Markt erhältlichen Discovery-Systemen und den darin enthaltenen Normalisierungsfunktionen haben wir im Juni 2013 begonnen, eine technisch weit in die Zukunft reichende Vision zu realisieren: Kulturerbe-Institutionen sollen Daten aus unterschiedlichsten Quellsystemen mit einem integrierten Werkzeug auf einfache, intuitive Weise miteinander verknüpfen und anreichern können. Die Datenqualität soll signifikant verbessert werden. Daten werden in einem Graphenformat verarbeitet, der entstehende spezifische Wissensgraph soll als zentrale Datenhaltung für vorhandene Kataloge und neue Präsentationssysteme dienen und gleichzeitig die bibliothekarischen Daten als Linked Open Data für andere Einrichtungen zur Nachnutzung bereitstellen. Alles intuitiv und einfach nutzbar, interoperabel und auf Basis von Open Source-Technologien. Dank der Finanzierung aus Mitteln der Europäischen Union und des Freistaates Sachsen (EFRE) konnten wir an dieser Vision mit zusätzlichen Software-Entwicklern und gemeinsam mit einer auf Big Data spezialisierten Dresdner Firma, Avantgarde Labs GmbH, arbeiten. Dieser kurze Artikel soll über den bis Mai 2015 erreichten Entwicklungsstand und die geplanten nächsten Meilensteine informieren.

Die gezielte Unterstützung universitärer Forschung ist für Universitätsbibliotheken keine neue Herausforderung, denn die bedarfsgerechte Erwerbung und Erschließung relevanter Fachinformationen sowie die Gewährleistung des Zugangs zu den benötigten Medien sind ihre zentralen Aufgaben. Neu an dieser Herausforderung sind die schier unerschöpflichen Möglichkeiten der Informationsversorgung, die aus der digitalen Medienrevolution und der rasanten Entwicklung der Informationstechnologie erwachsen. Die Wissenschaftler/-innen erwarten einen umfassenden, schnellen, komfortablen und jederzeit störungsfreien Zugang zu den Informationsquellen. Der direkte Weg vom bibliographischen Nachweis aus Katalogen und Datenbanken zum elektronisch verfügbaren Volltext wird – mindestens bei den MINT-Fächern (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) – mittlerweile als Standard angesehen. Bibliothekarische Angebote wie Schulungen zur Förderung der Informations- und Medienkompetenz, Literaturverwaltung, Publikationsserver haben das bibliothekarische Portfolio in den letzten Jahren erweitert und zählen inzwischen zum bibliothekarischen Alltagsgeschäft.

Sankt Gallen, Universiẗat, Diss., 2008.

The ever-increasing need for more computing and data processing power demands for a continuous and rapid growth of power-hungry data center capacities all over the world. As a first study in 2008 revealed, energy consumption of such data centers is becoming a critical problem, since their power consumption is about to double every 5 years. However, a recently (2016) released follow-up study points out that this threatening trend was dramatically throttled within the past years, due to the increased energy efficiency actions taken by data center operators. Furthermore, the authors of the study emphasize that making and keeping data centers energy-efficient is a continuous task, because more and more computing power is demanded from the same or an even lower energy budget, and that this threatening energy consumption trend will resume as soon as energy efficiency research efforts and its market adoption are reduced. An important class of applications running in data centers are data management systems, which are a fundamental component of nearly every application stack. While those systems were traditionally designed as disk-based databases that are optimized for keeping disk accesses as low a possible, modern state-of-the-art database systems are main memory-centric and store the entire data pool in the main memory, which replaces the disk as main bottleneck. To scale up such in-memory database systems, non-uniform memory access (NUMA) hardware architectures are employed that face a decreased bandwidth and an increased latency when accessing remote memory compared to the local memory. In this thesis, we investigate energy awareness aspects of large scale-up NUMA systems in the context of in-memory data management systems. To do so, we pick up the idea of a fine-grained data-oriented architecture and improve the concept in a way that it keeps pace with increased absolute performance numbers of a pure in-memory DBMS and scales up on NUMA systems in the large scale. To achieve this goal, we design and build ERIS, the first scale-up in-memory data management system that is designed from scratch to implement a data-oriented architecture. With the help of the ERIS platform, we explore our novel core concept for energy awareness, which is Energy Awareness by Adaptivity. The concept describes that software and especially database systems have to quickly respond to environmental changes (i.e., workload changes) by adapting themselves to enter a state of low energy consumption. We present the hierarchically organized Energy-Control Loop (ECL), which is a reactive control loop and provides two concrete implementations of our Energy Awareness by Adaptivity concept, namely the hardware-centric Resource Adaptivity and the software-centric Storage Adaptivity. Finally, we will give an exhaustive evaluation regarding the scalability of ERIS as well as our adaptivity facilities.

Vortrag innerhalb der Konferenz 'Feldtag: Landnetz trifft Feldschwarm' am 23. September 2021.:Fragestellungen Vernetzung 5G-Anwendungen in der Landwirtschaft Derzeitige Anwendungen LANDNETZ Anwendung: UAV-basierte online-Applikation Herausforderung Datenmanagement

Vortrag innerhalb der Konferenz 'Feldtag: Landnetz trifft Feldschwarm' am 23. September 2021.:Zielstellung des Projekts Wo stehen wir? Was ist unsere Vision und wie kommen wir dahin? Digitalisierung von Prozessketten/ Geschäftsprozessen Bewertung von Anbindungen/ Softwarevernetzung Bewertung von digitalen Anwendungen zur Problemlösung Ausblick