Entwicklung eines Konzepts zur Klassifizierung und zielgerichteten Nutzung historischer Materialstammdaten mit Methoden des Data Mining am Beispiel SAP R/3

Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,7, Technische Universitt Dortmund (unbekannt), Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Zusammenfassung:
In den letzten zehn Jahren ist die Menge der weltweit gesammelten und gespeicherten Daten immens angestiegen. Diese Daten knnen nur dann sinnvoll genutzt werden, wenn die Nutzenden wissen, wo und wie sie die Daten finden, was die Daten beinhalten und wie die Daten verwendet werden knnen. Im Verlauf der industriellen Auftragsabwicklung ist es z.B. notwendig, existierende Materialstammdaten schnellstmglich wiederzufinden. Die Einordnung der Materialstammdaten in das Fachgebiet der Produktionsplanung und steuerung verdeutlicht die Problematik. Dieser Zustand macht eine Datenauswertung mit traditionellen Mitteln unmglich. Daher ist der Wunsch nach Verfahren entstanden, die automatisch interessante Muster aus groen Datenbestnden filtern. Aus dieser Zielsetzung ist das Forschungsgebiet des Knowledge Discovery in Databases (KDD) Anfang der 90er Jahre entstanden. Mit Hilfe eigener Methoden werden Abhngigkeiten und Regelmigkeiten zwischen Datenbankeintrgen und Dokumenten gefunden. Anschlieend wird das gefundene Wissen in einer fr den Menschen verstndlichen Form prsentiert. In diesem Zusammenhang stellt ein von der SAP AG neu entwickeltes Tool eine Lsungsmglichkeit fr das Materialstammdatenmanagement dar. Dazu wird in der vorliegenden Arbeit das Thema KDD unter ausgewhlten Aspekten analysiert. Das neuartige Tool soll in den KDD Proze integriert werden. Anschlieend werden die einzelnen Schritte des KDD Proze fr die Materialstammdaten diskutiert. Insgesamt wird ein Verfahren zur Wiederverwendung von Materialstammdaten mit Hilfe eines neuartigen Tool unter Verwendung von Methoden des KDD entworfen.
Einleitung:
Data Mining und Knowledge Discovery in Datenbanken (KDD) erhalten zunehmende Beachtung in der Forschung, in der Industrie und in den Medien. In den letzten