Motivation

Die Trends Big Data und Internet of Things (IoT) sorgen für stark wachsende Datenmengen. Bis 2025 soll sich die produzierte Datenmenge gegenüber 2016 auf 163 Zettabyte verzehnfacht haben. So entstehen immer mehr politische, ökonomische, soziale und technologische Daten. Aus unternehmerischer Sicht sollten diese Daten genutzt werden, um ihr Unternehmensumfeld und Märkte zu analysieren, da in den vielfältigen Datenquellen Informationen von Marktteilnehmern enthalten sein können. Um diese Informationen zu erhalten müssen verschiedene Datenquellen miteinander verknüpft werden. Hierbei bestehen Probleme in der möglichen semantischen, strukturellen und technischen Heterogenität der Datenquellen, um Marktentitäten eindeutig über alle Datenquellen hinweg zu identifizieren.


Ziel

Hauptziel des Forschungsprojektes TRACE ist es, eine datenbasierte Sicht auf das Unternehmensumfeld und Märkte zu entwickeln. Um das Ziel zu erreichen sollen bspw. Datenquellen zu Beschaffungs- und Finanzmärkten exploriert werden, anhand derer Marktentitäten und Marktmodelle datenzentrisch konzeptioniert werden. Die explorierten Datenquellen werden einerseits auf eine ganzheitliche Marktbeobachtung evaluiert und andererseits auf die semantische, strukturelle und technische Heterogenität überprüft.


Methode

Um das beschriebene Projektziel zu erreichen, wird auf das breite Spektrum der Vorgehensweisen, Methoden und Techniken der Data Science zurückgegriffen, damit die Herausforderungen der semantischen, strukturellen und technischen Heterogenität der Datenquellen bewältigt werden. Beispielsweise Record Linkage Verfahren, die Datensätze identifizieren, die dasselbe reale Weltobjekt darstellen. Im Rahmen des Projektes soll mit der Volkswagen AG ein System mit Algorithmen konzeptioniert, prototypisiert und evaluiert werden, das eine datenbasierte Sicht auf das Unternehmensfeld und Märkte ermöglicht.