{"id":2165,"date":"2017-12-11T11:30:07","date_gmt":"2017-12-11T09:30:07","guid":{"rendered":"http:\/\/www.kmu-aalen.de\/kmu-aalen\/?page_id=2165"},"modified":"2022-04-06T14:49:15","modified_gmt":"2022-04-06T12:49:15","slug":"kes-2020","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/www.kmu-aalen.de\/kmu-aalen\/kes-2020\/","title":{"rendered":"KES-2022"},"content":{"rendered":"

\"kes-idt\"<\/a>26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2022, Verona, Italien, 08. \u2013 9. September, 2022)
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\"\"<\/a><\/span><\/strong><\/p>\n

Invited Session:<\/span>
\nInterdisziplin\u00e4re Ans\u00e4tze in der Erforschung und Praxis<\/span>
\n von <\/span><\/strong>Data Science und <\/strong>Digitale Transformation<\/strong><\/span><\/p>\n

Allgemeine Informationen<\/strong><\/p>\n

Eines der st\u00e4ndig angesagten\u00a0Themen in vielen Organisationssystemen ist, wie man gro\u00dfe Mengen an t\u00e4glich gesammelten Betriebsdaten in das n\u00fctzliche Wissen aus der Perspektive der deklarierten Unternehmensziele und erwarteten Gesch\u00e4ftswerte umwandelt. Das Hauptanliegen dieser eingeladenen Sitzung ist ein Data Science (DS) Paradigma, als eine Reihe von Theorien, Methoden, Prozessen, Architekturen und Technologien, die Rohdaten in sinnvolle und n\u00fctzliche Informationen und Wissen umwandeln<\/strong>. Verschiedene interdisziplin\u00e4r orientierte DS-Ans\u00e4tze k\u00f6nnen Organisationen in die Lage versetzen, ihre Daten zu nutzen, um die Qualit\u00e4t der Unternehmen zu verbessern, die finanzielle Effizienz und die operative Effizienz zu steigern, innovative Forschungen durchzuf\u00fchren und die beh\u00f6rdlichen Anforderungen zu erf\u00fcllen. Die Anwendung geeigneter DS-Implementierungsmethoden, gepaart\u00a0mit Ergebnissen, die sich auf kooperative und interdisziplin\u00e4re Ans\u00e4tze beziehen, ist bei der Anwendung von DS-Ans\u00e4tzen f\u00fcr gro\u00dfe und komplexe Organisationssysteme unvermeidlich. Seit vielen Jahren wurden solche interdisziplin\u00e4ren Ans\u00e4tze verwendet, um gro\u00dfe Daten zu analysieren, die nicht nur aus Wirtschaftssektoren, sondern auch aus \u00f6ffentlichen, gemeinn\u00fctzigen und staatlichen Sektoren gewonnen wurden.<\/p>\n

Das Hauptziel der Sitzung ist es, Forscher aus aller Welt zu gewinnen, die ihre Beitr\u00e4ge, interdisziplin\u00e4re Ans\u00e4tze oder Fallstudien im Bereich DS<\/strong> pr\u00e4sentieren werden. Der Fokus kann auf verschiedene Aspekte der DS- und Datenwissenschaft festgelegt werden, wie z.B.: Data Warehousing, Reporting, Online-Analyse, Datenanalyse, Data Mining, Prozessmining, Textmining, pr\u00e4diktive Analytik und pr\u00e4skriptive Analytik sowie diverse Aspekte der Big-Data-Analytik\u00a0und der Zeitreihenanalyse. Wir bekunden Interesse, Wissenschaftler und Praktiker zu sammeln, die sich f\u00fcr die Anwendung von DS-Ans\u00e4tzen in \u00f6ffentlichen und staatlichen Sektoren wie Gesundheitswesen, Bildung oder Sicherheitsdiensten interessieren. Es sind jedoch Experten aus allen Bereichen willkommen.<\/p>\n

Themen<\/strong><\/p>\n

Einreichungen werden erwartet, aber nicht beschr\u00e4nkt<\/strong> auf die folgenden Themen:<\/p>\n