{"id":{"repo_id":"qucosa-diss","oai_identifier":"oai:qucosa:de:qucosa:25263"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/qucosa-diss/oai:qucosa:de:qucosa:25263","repository":{"repo_id":"qucosa-diss","name":"QUCOSA","base_url":"http://www.qucosa.de/oai/"},"display":{"title":"Datenqualität in Sensordatenströmen","abstract":"Die stetige Entwicklung intelligenter Sensorsysteme erlaubt die Automatisierung und Verbesserung komplexer Prozess- und Geschäftsentscheidungen in vielfältigen Anwendungsszenarien. Sensoren können zum Beispiel zur Bestimmung optimaler Wartungstermine oder zur Steuerung von Produktionslinien genutzt werden. Ein grundlegendes Problem bereitet dabei die Sensordatenqualität, die durch Umwelteinflüsse und Sensorausfälle beschränkt wird. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Datenqualitätsmodells, das Anwendungen und Datenkonsumenten Qualitätsinformationen für eine umfassende Bewertung unsicherer Sensordaten zur Verfügung stellt. Neben Datenstrukturen zur effizienten Datenqualitätsverwaltung in Datenströmen und Datenbanken wird eine umfassende Datenqualitätsalgebra zur Berechnung der Qualität von Datenverarbeitungsergebnissen vorgestellt. Darüber hinaus werden Methoden zur Datenqualitätsverbesserung entwickelt, die speziell auf die Anforderungen der Sensordatenverarbeitung angepasst sind. Die Arbeit wird durch Ansätze zur nutzerfreundlichen Datenqualitätsanfrage und -visualisierung vervollständigt.","abstract_html":"Die stetige Entwicklung intelligenter Sensorsysteme erlaubt die Automatisierung und Verbesserung komplexer Prozess- und Geschäftsentscheidungen in vielfältigen Anwendungsszenarien. Sensoren können zum Beispiel zur Bestimmung optimaler Wartungstermine oder zur Steuerung von Produktionslinien genutzt werden. Ein grundlegendes Problem bereitet dabei die Sensordatenqualität, die durch Umwelteinflüsse und Sensorausfälle beschränkt wird. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Datenqualitätsmodells, das Anwendungen und Datenkonsumenten Qualitätsinformationen für eine umfassende Bewertung unsicherer Sensordaten zur Verfügung stellt. Neben Datenstrukturen zur effizienten Datenqualitätsverwaltung in Datenströmen und Datenbanken wird eine umfassende Datenqualitätsalgebra zur Berechnung der Qualität von Datenverarbeitungsergebnissen vorgestellt. Darüber hinaus werden Methoden zur Datenqualitätsverbesserung entwickelt, die speziell auf die Anforderungen der Sensordatenverarbeitung angepasst sind. Die Arbeit wird durch Ansätze zur nutzerfreundlichen Datenqualitätsanfrage und -visualisierung vervollständigt.","abstract_has_math":false,"creators":["Klein, Anja"],"institution":"Technische Universität Dresden","degree_name":null,"degree_level":"thesis.doctoral","degree_discipline":null,"degree_department":null,"school":null,"contributors":["Lehner, Wolfgang","Chamoni, Peter"],"advisors":[],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":2009,"date_issued":"2009-06-19","date_published":"2009-06-19","updated_at":"2026-07-24T03:59:09Z","subjects":["Datenqualität","Datenstromverarbeitung","Sensordaten","Intelligente Systeme","Datenbank","Optimierung","Data Quality","Data Stream","Data Stream Processing","Database","Sensor Data","Smart Items","Optimization"],"languages":[],"rights":[],"rights_urls":[],"identifier_entries":[]},"links":{"outbound_url":null,"outbound_label":null,"outbound_source":null},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:contributor","label":"Contributor","values":["Lehner, Wolfgang","Chamoni, Peter"]},{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["Klein, Anja"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:publisher","label":"Institution","values":["Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden"]},{"key":"dc:type","label":"Dc Type","values":["doctoralThesis"]},{"key":"thesis:degree_level","label":"Degree Level","values":["thesis.doctoral"]},{"key":"thesis:institution_name","label":"Thesis Institution Name","values":["Technische Universität Dresden"]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["Datenqualität","Datenstromverarbeitung","Sensordaten","Intelligente Systeme","Datenbank","Optimierung","Data Quality","Data Stream","Data Stream Processing","Database","Sensor Data","Smart Items","Optimization"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description.abstract","label":"Abstract","values":["Die stetige Entwicklung intelligenter Sensorsysteme erlaubt die Automatisierung und Verbesserung komplexer Prozess- und Geschäftsentscheidungen in vielfältigen Anwendungsszenarien. Sensoren können zum Beispiel zur Bestimmung optimaler Wartungstermine oder zur Steuerung von Produktionslinien genutzt werden. Ein grundlegendes Problem bereitet dabei die Sensordatenqualität, die durch Umwelteinflüsse und Sensorausfälle beschränkt wird. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Datenqualitätsmodells, das Anwendungen und Datenkonsumenten Qualitätsinformationen für eine umfassende Bewertung unsicherer Sensordaten zur Verfügung stellt. Neben Datenstrukturen zur effizienten Datenqualitätsverwaltung in Datenströmen und Datenbanken wird eine umfassende Datenqualitätsalgebra zur Berechnung der Qualität von Datenverarbeitungsergebnissen vorgestellt. Darüber hinaus werden Methoden zur Datenqualitätsverbesserung entwickelt, die speziell auf die Anforderungen der Sensordatenverarbeitung angepasst sind. Die Arbeit wird durch Ansätze zur nutzerfreundlichen Datenqualitätsanfrage und -visualisierung vervollständigt."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Datenqualität in Sensordatenströmen"]}]}],"canonical_facts":{"dc:contributor":["Lehner, Wolfgang","Chamoni, Peter"],"dc:creator":["Klein, Anja"],"dc:description.abstract":["Die stetige Entwicklung intelligenter Sensorsysteme erlaubt die Automatisierung und Verbesserung komplexer Prozess- und Geschäftsentscheidungen in vielfältigen Anwendungsszenarien. Sensoren können zum Beispiel zur Bestimmung optimaler Wartungstermine oder zur Steuerung von Produktionslinien genutzt werden. Ein grundlegendes Problem bereitet dabei die Sensordatenqualität, die durch Umwelteinflüsse und Sensorausfälle beschränkt wird. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Datenqualitätsmodells, das Anwendungen und Datenkonsumenten Qualitätsinformationen für eine umfassende Bewertung unsicherer Sensordaten zur Verfügung stellt. Neben Datenstrukturen zur effizienten Datenqualitätsverwaltung in Datenströmen und Datenbanken wird eine umfassende Datenqualitätsalgebra zur Berechnung der Qualität von Datenverarbeitungsergebnissen vorgestellt. Darüber hinaus werden Methoden zur Datenqualitätsverbesserung entwickelt, die speziell auf die Anforderungen der Sensordatenverarbeitung angepasst sind. Die Arbeit wird durch Ansätze zur nutzerfreundlichen Datenqualitätsanfrage und -visualisierung vervollständigt."],"dc:publisher":["Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden"],"dc:subject":["Datenqualität","Datenstromverarbeitung","Sensordaten","Intelligente Systeme","Datenbank","Optimierung","Data Quality","Data Stream","Data Stream Processing","Database","Sensor Data","Smart Items","Optimization"],"dc:title":["Datenqualität in Sensordatenströmen"],"dc:type":["doctoralThesis"],"thesis:degree_level":["thesis.doctoral"],"thesis:institution_name":["Technische Universität Dresden"]},"updated_at":"2026-07-24T03:59:09Z"}