Das Potenzial der Wissensentdeckung in Daten wird häufig nicht ausgenutzt, was hauptsächlich auf Barrieren zwischen dem Entwicklerteam und dem Endnutzer des Data-Mining zurückzuführen ist. In dieser Arbeit wird ein transparenter Ansatz zum Beschreiben und Erklären von Daten für Entscheidungsträger vorgestellt. In Entscheidungsträger-zentrierten Aufgaben werden die Projektanforderungen definiert und die Ergebnisse zu einer Geschichte zusammengestellt. Eine Anforderung besteht dabei aus einem tabellarischen Bericht und ggf. Mustern in seinem Inhalt, jeweils verständlich für einen Entscheidungsträger. Die technischen Aufgaben bestehen aus einer Datenprüfung, der Integration der Daten in einem Data-Warehouse sowie dem Generieren von Berichten und dem Entdecken von Mustern wie in den Anforderungen beschrieben. Mehrere Data-Mining-Projekte können durch Wissensmanagement sowie eine geeignete Infrastruktur voneinander profitieren. Der Ansatz wurde in zwei Projekten unter Verwendung von ausschließlich Open-Source-Software angewendet. / Despite high potential of data mining in business and science many projects fail due to barriers between the developer team and the end user. In this work a more transparent approach to describing and explaining data to a decision-maker is presented. In decision-maker-centric tasks project requirements are defined and finally the results composed to a story. A requirement is made of a tabular report and possibly patterns in its data, each understandable to a decision-maker. The technical tasks consist of a data assay, the integration of data within a data warehouse and, as required, the creation of reports and the discovery of patterns. Multiple data mining projects benefit from each other through knowledge management and a common infrastructure. The approach has been applied to two projects exclusively using open source systems.

Das stetig wachsende Datenaufkommen - die weltweite Datenmenge verdoppelt sich alle zwei Jahre - ist eine wesentliche Herausforderung für den Menschen in allen Bereichen des beruflichen und privaten Alltags. Um trotzdem relevante Informationen zu identifizieren und auch zu verstehen, nehmen Techniken und Anwendungen zur InfoVis einen immer größeren Stellenwert ein. Leider hat sich die Vision der "InfoVis for and by the masses" aufgrund des notwendigen Daten-, Visualisierungs- und Programmierwissens noch nicht durchgesetzt. Zudem sind heutige InfoVis-Softwareanbieter mit dem Problem konfrontiert, verschiedenste Kontexte, wie Nutzergruppen oder Hard- und Softwareplattformen, unterstützen zu müssen. Ein möglicher Lösungsansatz für dieses Problem ist das Paradigma der kompositen Webanwendungen. Auf deren Basis können Daten und UI-Widgets je nach Anwendungsfall teils automatisch kombiniert werden. Dies erhöht die Wiederverwendbarkeit und spart Zeit sowie Entwicklungskosten. Unter Zuhilfenahme von (semantischen) Modellen ist es zudem möglich, eine komposite RIA an die vorliegende Situation zu adaptieren. Um dem Endanwender Zugang zu den kompositen RIA zu verschaffen, mangelt es jedoch an einem Integrationsprozess, der den speziellen Anforderungen der InfoVis gerecht wird. Diese Dissertation stellt deshalb neue Konzepte für einen ganzheitlichen Semantik-gestützten InfoVis-Prozess vor, der bspw. die Endnutzer-gerechte Filterung großer Datensätze, die kontextsensitive Auswahl von InfoVis-Komponenten, die Nutzerunterstützung bei der Exploration und Interpretation der Daten sowie die Gewinnung und Wiederverwendung von Visualisierungswissen adressiert. Zur Unterstützung des InfoVis-Prozesses werden weiterhin Konzepte für eine formale Wissensbasis mit Domänenwissen vorgeschlagen. Die modulare, mit W3C-Standards prototypisch realisierte Visualisierungsontologie definiert u.a. Konzepte und Relationen zu Daten, graphischen Vokabular, menschlicher Aktivität sowie veränderliches Faktenwissen. Ein weiterer, wesentlicher Beitrag der Arbeit liegt in der Architekturkonzeption für modellbasierte, komposite RIA für die InfoVis-Domäne, womit ein neues Anwendungsfeld des Software-Paradigmas erschlossen wird. Damit steht nun erstmals für eine komposite, webbasierte InfoVis-Lösung ein ganzheitliches Architekturkonzept zur Verfügung, das die Ausführbarkeit der Anwendungen in der heute existierenden, heterogenen Landschaft der (mobilen) Endgeräte gewährleisten kann. Durch die Implementierung entscheidender Architekturkonzepte sowie einer beispielhaften InfoVis-Anwendung für semantische Daten wurde die Tragfähigkeit der geschaffenen Konzepte nachgewiesen. Anhand einer Vielzahl von formativen sowie einer summativen Nutzerstudien konnte validiert werden, dass sich aus den neuen Konzepten Vorteile für den Endanwender bei der Erstellung einer InfoVis ergeben.

Das stetig wachsende Datenaufkommen - die weltweite Datenmenge verdoppelt sich alle zwei Jahre - ist eine wesentliche Herausforderung für den Menschen in allen Bereichen des beruflichen und privaten Alltags. Um trotzdem relevante Informationen zu identifizieren und auch zu verstehen, nehmen Techniken und Anwendungen zur InfoVis einen immer größeren Stellenwert ein. Leider hat sich die Vision der "InfoVis for and by the masses" aufgrund des notwendigen Daten-, Visualisierungs- und Programmierwissens noch nicht durchgesetzt. Zudem sind heutige InfoVis-Softwareanbieter mit dem Problem konfrontiert, verschiedenste Kontexte, wie Nutzergruppen oder Hard- und Softwareplattformen, unterstützen zu müssen. Ein möglicher Lösungsansatz für dieses Problem ist das Paradigma der kompositen Webanwendungen. Auf deren Basis können Daten und UI-Widgets je nach Anwendungsfall teils automatisch kombiniert werden. Dies erhöht die Wiederverwendbarkeit und spart Zeit sowie Entwicklungskosten. Unter Zuhilfenahme von (semantischen) Modellen ist es zudem möglich, eine komposite RIA an die vorliegende Situation zu adaptieren. Um dem Endanwender Zugang zu den kompositen RIA zu verschaffen, mangelt es jedoch an einem Integrationsprozess, der den speziellen Anforderungen der InfoVis gerecht wird. Diese Dissertation stellt deshalb neue Konzepte für einen ganzheitlichen Semantik-gestützten InfoVis-Prozess vor, der bspw. die Endnutzer-gerechte Filterung großer Datensätze, die kontextsensitive Auswahl von InfoVis-Komponenten, die Nutzerunterstützung bei der Exploration und Interpretation der Daten sowie die Gewinnung und Wiederverwendung von Visualisierungswissen adressiert. Zur Unterstützung des InfoVis-Prozesses werden weiterhin Konzepte für eine formale Wissensbasis mit Domänenwissen vorgeschlagen. Die modulare, mit W3C-Standards prototypisch realisierte Visualisierungsontologie definiert u.a. Konzepte und Relationen zu Daten, graphischen Vokabular, menschlicher Aktivität sowie veränderliches Faktenwissen. Ein weiterer, wesentlicher Beitrag der Arbeit liegt in der Architekturkonzeption für modellbasierte, komposite RIA für die InfoVis-Domäne, womit ein neues Anwendungsfeld des Software-Paradigmas erschlossen wird. Damit steht nun erstmals für eine komposite, webbasierte InfoVis-Lösung ein ganzheitliches Architekturkonzept zur Verfügung, das die Ausführbarkeit der Anwendungen in der heute existierenden, heterogenen Landschaft der (mobilen) Endgeräte gewährleisten kann. Durch die Implementierung entscheidender Architekturkonzepte sowie einer beispielhaften InfoVis-Anwendung für semantische Daten wurde die Tragfähigkeit der geschaffenen Konzepte nachgewiesen. Anhand einer Vielzahl von formativen sowie einer summativen Nutzerstudien konnte validiert werden, dass sich aus den neuen Konzepten Vorteile für den Endanwender bei der Erstellung einer InfoVis ergeben.