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  1. Information visualization in data mining and knowledge discovery (2002) 0.00
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    Date
    23. 3.2008 19:10:22
    Footnote
    Rez. in: JASIST 54(2003) no.9, S.905-906 (C.A. Badurek): "Visual approaches for knowledge discovery in very large databases are a prime research need for information scientists focused an extracting meaningful information from the ever growing stores of data from a variety of domains, including business, the geosciences, and satellite and medical imagery. This work presents a summary of research efforts in the fields of data mining, knowledge discovery, and data visualization with the goal of aiding the integration of research approaches and techniques from these major fields. The editors, leading computer scientists from academia and industry, present a collection of 32 papers from contributors who are incorporating visualization and data mining techniques through academic research as well application development in industry and government agencies. Information Visualization focuses upon techniques to enhance the natural abilities of humans to visually understand data, in particular, large-scale data sets. It is primarily concerned with developing interactive graphical representations to enable users to more intuitively make sense of multidimensional data as part of the data exploration process. It includes research from computer science, psychology, human-computer interaction, statistics, and information science. Knowledge Discovery in Databases (KDD) most often refers to the process of mining databases for previously unknown patterns and trends in data. Data mining refers to the particular computational methods or algorithms used in this process. The data mining research field is most related to computational advances in database theory, artificial intelligence and machine learning. This work compiles research summaries from these main research areas in order to provide "a reference work containing the collection of thoughts and ideas of noted researchers from the fields of data mining and data visualization" (p. 8). It addresses these areas in three main sections: the first an data visualization, the second an KDD and model visualization, and the last an using visualization in the knowledge discovery process. The seven chapters of Part One focus upon methodologies and successful techniques from the field of Data Visualization. Hoffman and Grinstein (Chapter 2) give a particularly good overview of the field of data visualization and its potential application to data mining. An introduction to the terminology of data visualization, relation to perceptual and cognitive science, and discussion of the major visualization display techniques are presented. Discussion and illustration explain the usefulness and proper context of such data visualization techniques as scatter plots, 2D and 3D isosurfaces, glyphs, parallel coordinates, and radial coordinate visualizations. Remaining chapters present the need for standardization of visualization methods, discussion of user requirements in the development of tools, and examples of using information visualization in addressing research problems.
  2. Wissen - Innovation - Netzwerke : Wege zur Zukunftsfähigkeit (2003) 0.00
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    Date
    22. 3.2008 14:48:44
  3. Web 2.0 in der Unternehmenspraxis : Grundlagen, Fallstudien und Trends zum Einsatz von Social-Software (2009) 0.00
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    Footnote
    Illustrieren die Fallstudien den aktuellen state-of-the-art vor allem großer Unernehmen, so geht das fünfte und abschließende Kapitel unter der Überschrift "Visionen und Trends" auf zukünftige Entwicklungen ein. Dabei stellen die Autoren zunächst das Verfahren der (Netzwerkanalyse vor, die einen Beitrag zum Verständnis von Struktur, Entwicklungsdynamik und Nutzung großer sozialer Netzwerke liefern kann, und schildern dann am praktischen Beispiel einer Großbäckerei den Ansatz einer living corporate landscape (Unternehmenslandkarte 2.0). Bei beiden Beispielen steht aber weniger der Einsatz von social software an sich im Vordergrund, sondern eher der Einsatz innovativer (Daten-)analytischer Verfahren und Repräsentationen, ggf. mit Bezug zu bestehenden social software-Anwendungen. Insofern wird deutlich, dass sich social software mit anderen Anwendungen im Bereich business intelligence koppeln lässt und so ein Mehrwert für die Unternehmen erzeugt werden kann. Zu den weiteren Technologien, die zukünftig social software-Anwendungen ergänzen können, zählen die Autoren virtuelle Welten und das semantic web, wodurch auch die Bandbreite künftiger Technologiekoppelungen im Umfeld der social software deutlich wird. Ein Glossar und ein sehr ausführliches Literaturverzeichnis runden den Band ab. Den Autoren gelingt es, anhand einer Vielzahl von Einzelstudien den aktuellen Stand des Einsatzes von Web 2.0-Anwendungen im Unternehmen darzustellen. Dass dabei tendenziell Großunternehmen im Mittelpunkt stehen, kann kaum verwundern, da anzunehmen ist, dass diese eher die Ressourcen verfügbaren haben, um solche Lösungen umzusetzen - und gleichzeitig mit der Unternehmensgröße auch die Dringlichkeit von Wissensmanagement-Maßnahmen wächst. Ungeachtet dieser Tatsache dürfte der Band aber gerade auch für kleinere Unternehmen oder Institutionen von Interesse sein, die aus den konkreten Erfahrungen, die in den Fallstudien geschildert werden, lernen wollen und sich dies für eigene Vorhaben zu Nutze machen wollen. Dabei ist der Band allerdings weniger ein Vademecum für die konkrete Umsetzung eines Web 2.0-Projektes, sondern dient der Einarbeitung in die heterogene Szenerie des derzeitigen Web 2.0-Einsatzes."