Otmane Azeroual

Untersuchungen zur Datenqualität und Nutzerakzeptanz von Forschungsinformationssystemen (eBook, PDF)

Framework zur Überwachung und Verbesserung der Qualität von Forschungsinformationen

• Format: PDF

Produktbeschreibung

In der vorliegenden Arbeit wird die Datenqualität eines Forschungsinformationssystems (FIS) bzw. deren Einfluss auf die Nutzerakzeptanz ganzheitlich untersucht. Otmane Azeroual entwickelt hierfür ein Konzept bzw. ein Framework zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität, um die Akzeptanz des FIS zu erhöhen.

Der Autor

Dr.-Ing. Otmane Azeroual arbeitet seit Dezember 2016 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Projektleiter am DZHW. Nach seinem Studium der Wirtschaftsinformatik an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (HTW) schloss er seine Promotion in Ingenieurinformatik bei Prof. Dr. rer. nat. habil. Gunter Saake am Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme (ITI), Arbeitsgruppe Datenbanken & Software Engineering der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg. Seine wissenschaftlichen Forschungsgebiete liegen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme, Datenqualitätsmanagement, Business Intelligence, Big Data, Open Data und Künstliche Intelligenz.

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Produktdetails

• Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
• Seitenzahl: 207
• Erscheinungstermin: 22. März 2022
• Deutsch
• ISBN-13: 9783658367022
• Artikelnr.: 63642674

Autorenporträt

Dr.-Ing. Otmane Azeroual arbeitet seit Dezember 2016 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Projektleiter am DZHW. Nach seinem Studium der Wirtschaftsinformatik an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (HTW) schloss er seine Promotion in Ingenieurinformatik bei Prof. Dr. rer. nat. habil. Gunter Saake am Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme (ITI), Arbeitsgruppe Datenbanken & Software Engineering der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg. Seine wissenschaftlichen Forschungsgebiete liegen im Bereich Datenbanken und Informationssysteme, Datenqualitätsmanagement, Business Intelligence, Big Data, Open Data und Künstliche Intelligenz.

Inhaltsangabe

Einleitung.- Konzeptionelle Grundlagen.- Untersuchung der Datenqualität in FIS.- Ermittlung der Nutzerakzeptanz von FIS.- Proof-of-Concept.- Zusammenfassung und Ausblick.