000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
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Durch die Digitalisierung erschlossen sich in den letzten 15 Jahren nicht nur viele Möglichkeiten neues Bildmaterial oder Videomaterial aufzunehmen und zu verwahren, sondern auch die Zugänglichkeit der breiten Masse zu solcher Technologie. Abseits der Datenmengen wie sie Social Media Plattformen tagtäglich verarbeiten, existieren die Sende- und Rundfunkanstalten mit gigantischen Archiven von Videomaterial. Der Großteil davon ist von dokumentarischer oder szenischer Natur sowie verschiedenste Interviews aus allen Bereichen des öffentlichen Lebens.
Nach dem aktuellen Stand wird das Videomaterial von Hand kategorisiert und zur Indizierung verschlagwortet. Die Aufgabe war es nun, diesen Prozess zumindest teilweise zu automatisieren. Dazu sollten auf dem Markt verfügbare Technologien in Bereich der Gesichtserkennung und Texterkennung auf ihre Nutzbarkeit zu diesem Zweck hin evaluiert werden. Dabei soll mit Hilfe der in Interviews verwendeten Bauchbinden das momentan gezeigte Gesicht "gelernt" werden, um es später ohne solche Hilfe wiederzuerkennen.
How can manufacturers or service companies provide better services with connected products, without having acquired a powerful IT infrastructure nor the competences for software development?
Today companies can appeal to a relocated-IT-infrastructure provider, which is called Cloud.
Consequently, they do not have to manage and take care of the safety/security aspect, the updates and the breakdown of the infrastructure internally, as those are all managed by the provider.
It is possible to outsource the development of the software of the connected product to an external company. However, the question now is how fast this company can juggle from one Cloud to another in order to fulfil their clients wishes?
neverMind offers a solution based on a multi-protocols-platform linking the different connected products to a multitude of Clouds without having to redesign the whole communication stack/building block for each change in the Cloud-solution. This is the object of my thesis.
The development follows the V-Model, the first steps to understand the complexity of the project were the realisation of the product technical and architectural specifications. The last step before the Implementation was to design in details the progress and the process of every parts of the platform.
The outcome of the requirements analysis led me to divide the project in two parts:
• a “General Interface” acting as a gateway between the Client-application and “Cloud-modules”
• the “Cloud-modules” themselves.
So far, the specifications are drown up; the General Interface and a client example are coded, as well as a first Cloud-module template.
In dieser Thesis wird die Visualisierung der Stammdaten der MARKANT Handels und
Service GmbH (MARKANT) überarbeitet. Zu Beginn wird auf die Firma MARKANT,
die aktuelle Lösung der Visualisierung und die daraus resultierenden Probleme eingegangen.
In der Thesis wird zunächst ein generisches Diagramm erstellt, welches Daten,
die eine hierarchische Ordnung haben, zeichnet. Darauf aufbauend soll als Beispiel, das
Organigramm der Firma MARKANT, mit allen Anforderungen, umgesetzt werden.
Um das Ziel zu erreichen, wird eine Marktübersicht eingeholt und die Frameworks
verglichen. Nachdem eine engere Auswahl getroffen ist, sollen die Frameworks hinsichtlich
der Visualisierung genauer evaluiert werden.
Nach der Wahl des Frameworks wird eine Konzeption erstellt, bei der auf einen neuen
Technologiestack, sowie auf die Bedienbarkeit des Diagrammes durch den Endanwender
eingegangen wird.
Anhand der erstellten Konzeption werden die verschiedenen Funktionen des Diagrammes
implementiert. Ein neuer Stack wird aufgebaut und an das System der Firma
MARKANT angepasst.
Abschließend zeigt ein Vergleich zwischen der alten und der neuen Visualisierung auf,
was in der Thesis erreicht wurde.