@phdthesis{Straub2018, type = {Master Thesis}, author = {Tobias Straub}, title = {Effektive Informationsvisualisierung in digitalen Informationssystemen bei hoch-heterogener Daten- und Datenquellendichte}, url = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:fn1-opus4-50969}, pages = {137}, year = {2018}, abstract = {Die vorliegende Masterarbeit analysiert die Problematiken effektiver grafischer Repr{\"a}sentationen in digitalen Informationssystemen, die mit besonders hoherund dynamischer Datendichte und Datenquellen einhergehen. Anschlie{\"s}end an die Analyse der Problematiken erarbeitet der Autor dieser Forschungsarbeit ein konzeptuelles Modell zur Bew{\"a}ltigung der geschilderten Problematiken, auf Basis von semantisch beschriebenen, wiederverwendbaren grafischen Visualisierungselementen und den ebenfalls semantisch beschriebenen in die Visualisierung zu überführenden Daten. Besonders hervorzuhebende Erkenntnisse dieser Masterarbeit sind die Identifikation von Qualit{\"a}tskriterien zur Zielführung einer effektiven Visualisierung gem{\"a}{\"s} der visuellenWahrnehmung des menschlichen kognitiven Systems, die Notwendigkeit zur Erweiterung der Vokabularmenge der schema.org-Ontologie zur Anwendung der identifizieren Qualit{\"a}tskriterien und das Auffinden geeigneter Visualisierungselemente sowie das Zuordnen der Daten zu entsprechenden Visualisierungselementen über den Aufbau und Vergleich einer Baumstruktur für sowohl die Daten als auch die der Visualisierungselemente. Diese Forschungsarbeit ist von besonderer Relevanz für Entscheider, Projektmanager und Softwareentwickler, die digitale Informationssysteme mit einer hohen Anzahl an heterogenen Datens{\"a}tzen und Datenquellen entwickeln.}, language = {de} }