Hasso-Plattner-Institut
  
Hasso-Plattner-Institut
Prof. Dr. Felix Naumann
  
 

Beschreibung

Datenreinigung bezeichnet sowohl das Erkennen als auch das Korrigieren von Daten, die aus verschiedensten Gründen Fehler aufweisen, und somit  geschäftskritische Analysen verfälschen. Typische Fehler sind Rechtschreibfehler, veraltete Daten (Adressen) und mehrfaches Auftreten eines Objekts (eines Kunden).

In diesem Seminar werden verschiedene Kernthemen der Datenreinigung sowohl aus Forschungssicht als auch aus Sicht der Industrie behandelt. Dazu gehören z.B. Data Profiling, das automatische Erkennen von Doubletten, oder das Zusammenführen von Doubletten.

Das Seminar richtet sich an Studenten im Masterstudiengang. Die Leistungserfassung besteht aus einem Seminarvortrag und einer Implementierung bzw. einer Ausarbeitung (themenabhängig) zu einem ausgewählten Thema.

Anmeldung und Themenvergabe:

  • Anwesenheit am ersten Termin
  • Geordnete Themenwunschliste bis spätestens 1.5.07 per mail an Frank.Kaufer(at)hpi.uni-potsdam.de mit mind. 2 Themen aus mind. 2 Themengebieten (siehe unten); Bei Implementierungsthemen bitte auch den Teampartner angeben.
  • Vergabe der Themen am 2.5.07; Benachrichtigung per mail

Termine und Themenvergabe

TerminThemaVortragender
24.4.07Einführung in die Datenreinigung und ThemenJana Bauckmann,
Melanie Weis,
Alexander Albrecht,
Jens Bleiholder
12.6.07LateX Einführung, Latex Vorlage BerichtJens Bleiholder
19.6.07Probabilistische Fusion: Partial Natural Outer JoinAndreas Meyer, Andreas Blueher
26.6.07Data Profiling: BellmanTobias Vogel, Matthias Kunze
3.7.07Doublettenerkennung: Sorted NeighborhoodOliver Wonneberg, Robert Kunze
10.7.07Demos

Themen

Data Profiling
  • Bellman: Erkennen von Strukturmerkmalen einer Datenbank mit Hilfe von "summaries" (Beschreibung des Systems, Anwendungsbericht) - Implementierung des Findens von Join-Pfaden
  • Finden von mehrattributigen Inklusionsabhängigkeiten (INDs) mit Hilfe von Cliquen in Hypergraphen (Short Paper, Technical Report) - Implementierung des Findens von INDs mit mind. 3 Attributen
  • TANE: Finden von Funktionalen Abhängigkeiten - Implementierung des Findens exakter FDs und Vergleich mit den kommerziellen Produkten IBM® WebSphere® Information Analyzer und Microsoft® SSIS
Doublettenerkennung
Datenfusion
  • Probabilistische Fusion: Partial Natural Outer Join (Implementierung)
  • Subsumption als Fusion: Full Disjunction (Implementierung)
  • TSIMMIS und Hermes, 2 Fusionssysteme (Ausarbeitung)
  • Consistent Query Answering (Theorie / Systeme) (Ausarbeitung)
Datenreinigungssysteme
  • Data-Cleaning Konzepte und Methoden kommerzieller Produkte, z.B. IBM® WebSphere® QualityStage und Microsoft® SSIS Einordnung und Bewertung (Implementierung)
  • Deklaratives Data Cleaning in relationalen un XML Daten, z.B. AJAX vs. XClean (Ausarbeitung)