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Im Rahmen dieser Abschlussarbeit wurde ein automatisertes Test-Framework für eine Datenanalyse-Software namens MARS entwickelt. Der Zweck der Entwicklung dieses Frameworks ist es, die von der Software, zurückgegebenen Ergebnisse zu testen und zu vergleichen. In Zukunft soll dieses Framework verwendet werden, um den Start von Tests bei jeder neuen Version von MARS zu automatisieren.
Darüber hinaus ist dieses Framework in zwei Versionen erhältlich. Die erste ist eine grafische Version, um bestimmte Tests gezielt auszuführen und zu evaluieren. Die zweite Version ist eine Kommandozeilenversion, die es ermöglicht, schnell mehrere Tests zu generieren. Diese Version kann bspw. von einem Jenkins-Server aus gestartet werden.
Das Test-Framework wurde mit der Programmiersprache Python erstellt und mit dem Qt-Framework grafisch unterstützt. Die Vielzahl an Modulen und die große Anzahl an Nutzern machen Python zu einer beliebten Sprache für diese Art von Anwendungen. Die hohe Modularität von Qt für Python und die einfache Handhabung machen es zu einem reichhaltigen Werkzeug für die Erstellung von grafischen Benutzeroberflächen.
Unternehmen erzielen durch den Einsatz von Big Data-Analyse bereits heute eine Umsatzsteigerung, bei gleichzeitiger Kostensenkung. Trotzdem setzen lediglich 36% der mittelständischen Unternehmen in Deutschland auf Big-Data Initiativen. Diese Unternehmen sind sich nicht bewusst, welchen Datenschatz sie bereits besitzen, allerdings nicht gewinnbringend nutzen.
Ziel der Arbeit ist es, die Herausforderungen mit denen Unternehmen in der digitalen Transformation konfrontiert werden, sowie die Chancen, die sich durch den Einsatz von Datenanalyse ergeben, herauszuarbeiten.
Die Arbeit stellt einen Leitfaden für kleine und mittelständische Unternehmen dar, die erste Erfahrungen mit Big Data-Analytics machen möchten.