Die Business Community als CRM-Instrument unter besonderer Berücksichtigung von Business Intelligence Technologien

Das Management von Kundenbeziehungen hat sich in der klassischen Ökonomie unter dem Begriff »Customer Relationship Management« (kurz: CRM) etabliert und sich in den letzten Jahren als erfolgreicher Ansatz erwiesen. In der grundlegenden Zielsetzung, wertvolle, d.h. profitable und kreditwürdige Kunden an ein Unternehmen zu binden, kommen Business-Intelligence Technologien zur Generierung von Kundenwissen aus kundenbezogenen Daten zum Einsatz. Als technologische Plattform der Kommunikation und Interaktion gewähren Business Communities einen direkten Einblick in die Gedanken und Präferenzen der Kunden. Von Business-Communitybasiertem Wissen der Kunden und über Kunden können individuelle Kundenbedürfnisse, Verhaltensweisen und damit auch wertvolle (potenzielle, profilgleiche) Kunden abgeleitet werden, was eine differenziertere und selektivere Behandlung der Kunden möglich macht. Business Communities bieten ein umfassendes Datenpotenzial, welches jedoch bis dato für das CRM im Firmenkundengeschäft respektive die Profilbildung noch nicht genutzt wird. Synergiepotenziale von der Datenquelle "Business Community" und der Technologie "Business Intelligence" werden bislang vernachlässigt. An dieser Stelle setzt die Arbeit an. Das Ziel ist die sinnvolle Zusammenführung beider Ansätze zu einem erweiterten Ansatz für das Management der irmenkundenbeziehung. Dazu wird ein BIgestütztes CRM-Konzept für die Generierung, Analyse und Optimierung von Kundenwissen erarbeitet, welches speziell durch den Einsatz einer B2B-Community gewonnen und für eine Profilbildung genutzt wird. Es soll durch die Anbindung von Fremddatenbanken Optimierung finden: In den Prozess der Wissensgenerierung fließen zur Datenqualifizierung und -quantifizierung externe (Kunden-) Daten ein, die von Fremddatenbanken (wie z.B. Information Provider, Wirtschaftsauskunftsdienste) bereitgestellt werden. Der Kern dieser Zielsetzung liegt in der umfassenden Generierung und stetigen Optimierung von Wissen, das den Aufbau einer langfristigen, individuellen und wertvollen Kundenbeziehung unterstützen soll.

Zukunftskonferenz als Instrument der Schulentwicklung

Der Aufbau Lernender Organisationen ist eine notwendige Antwort auf die zentrale Herausforderung am Ausgang des 20. Jahrhunderts: Unser aller Überleben wird davon abhängen, ob wir den Wandel von der belehrten zur lernenden Gesellschaft schaffen, den Wandel von der bürokratischen Verwaltungsgesellschaft zur offenen Gestaltungsgemeinschaft. Aufgrund der wachsenden Komplexität und des schnelle Wandels sind bürokratische Organisationen alten Typs überfordert, rechtzeitig Antworten zu finden, die der Vielfalt der Problemstellungen gerecht werden. Deshalb müssen sie sich grundlegend wandeln oder sie werden untergehen. Die Schlüsselfrage dabei lautet: Wie können wir die brachliegenden kreativen Ressourcen von Einzelnen und Gruppen erschließen und unsere Organisationen so umbauen, daß notwendiger Wandel nicht Widerstand hervorruft, sondern zu einem Bedürfnis aller wird? Eine vielversprechende Antwort auf diese Frage bietet das hierzulande fast unbekannte Instrument der Zukunftskonferenz.

Entanglement analysis of atomic processes and quantum registers

During recent years, quantum information processing and the study of N−qubit quantum systems have attracted a lot of interest, both in theory and experiment. Apart from the promise of performing efficient quantum information protocols, such as quantum key distribution, teleportation or quantum computation, however, these investigations also revealed a great deal of difficulties which still need to be resolved in practise. Quantum information protocols rely on the application of unitary and non–unitary quantum operations that act on a given set of quantum mechanical two-state systems (qubits) to form (entangled) states, in which the information is encoded. The overall system of qubits is often referred to as a quantum register. Today the entanglement in a quantum register is known as the key resource for many protocols of quantum computation and quantum information theory. However, despite the successful demonstration of several protocols, such as teleportation or quantum key distribution, there are still many open questions of how entanglement affects the efficiency of quantum algorithms or how it can be protected against noisy environments. To facilitate the simulation of such N−qubit quantum systems and the analysis of their entanglement properties, we have developed the Feynman program. The program package provides all necessary tools in order to define and to deal with quantum registers, quantum gates and quantum operations. Using an interactive and easily extendible design within the framework of the computer algebra system Maple, the Feynman program is a powerful toolbox not only for teaching the basic and more advanced concepts of quantum information but also for studying their physical realization in the future. To this end, the Feynman program implements a selection of algebraic separability criteria for bipartite and multipartite mixed states as well as the most frequently used entanglement measures from the literature. Additionally, the program supports the work with quantum operations and their associated (Jamiolkowski) dual states. Based on the implementation of several popular decoherence models, we provide tools especially for the quantitative analysis of quantum operations. As an application of the developed tools we further present two case studies in which the entanglement of two atomic processes is investigated. In particular, we have studied the change of the electron-ion spin entanglement in atomic photoionization and the photon-photon polarization entanglement in the two-photon decay of hydrogen. The results show that both processes are, in principle, suitable for the creation and control of entanglement. Apart from process-specific parameters like initial atom polarization, it is mainly the process geometry which offers a simple and effective instrument to adjust the final state entanglement. Finally, for the case of the two-photon decay of hydrogenlike systems, we study the difference between nonlocal quantum correlations, as given by the violation of the Bell inequality and the concurrence as a true entanglement measure.

User Profile Management and Selection in Context-Aware Service Platforms for Networks Beyond 3G

In recent years, progress in the area of mobile telecommunications has changed our way of life, in the private as well as the business domain. Mobile and wireless networks have ever increasing bit rates, mobile network operators provide more and more services, and at the same time costs for the usage of mobile services and bit rates are decreasing. However, mobile services today still lack functions that seamlessly integrate into users’ everyday life. That is, service attributes such as context-awareness and personalisation are often either proprietary, limited or not available at all. In order to overcome this deficiency, telecommunications companies are heavily engaged in the research and development of service platforms for networks beyond 3G for the provisioning of innovative mobile services. These service platforms are to support such service attributes. Service platforms are to provide basic service-independent functions such as billing, identity management, context management, user profile management, etc. Instead of developing own solutions, developers of end-user services such as innovative messaging services or location-based services can utilise the platform-side functions for their own purposes. In doing so, the platform-side support for such functions takes away complexity, development time and development costs from service developers. Context-awareness and personalisation are two of the most important aspects of service platforms in telecommunications environments. The combination of context-awareness and personalisation features can also be described as situation-dependent personalisation of services. The support for this feature requires several processing steps. The focus of this doctoral thesis is on the processing step, in which the user’s current context is matched against situation-dependent user preferences to find the matching user preferences for the current user’s situation. However, to achieve this, a user profile management system and corresponding functionality is required. These parts are also covered by this thesis. Altogether, this thesis provides the following contributions: The first part of the contribution is mainly architecture-oriented. First and foremost, we provide a user profile management system that addresses the specific requirements of service platforms in telecommunications environments. In particular, the user profile management system has to deal with situation-specific user preferences and with user information for various services. In order to structure the user information, we also propose a user profile structure and the corresponding user profile ontology as part of an ontology infrastructure in a service platform. The second part of the contribution is the selection mechanism for finding matching situation-dependent user preferences for the personalisation of services. This functionality is provided as a sub-module of the user profile management system. Contrary to existing solutions, our selection mechanism is based on ontology reasoning. This mechanism is evaluated in terms of runtime performance and in terms of supported functionality compared to other approaches. The results of the evaluation show the benefits and the drawbacks of ontology modelling and ontology reasoning in practical applications.

Farmers’ desired traits and selection criteria for maize varieties and their implications for maize breeding: A case study from KwaZulu-Natal Province, South Africa

Adoption of hybrids and improved varieties has remained low in the smallholder farming sector of South Africa, despite maize being the staple food crop for the majority of households. The objective of this study was to establish preferred maize characteristics by farmers which can be used as selection criteria by maize breeders in crop improvement. Data were collected from three villages of a selected smallholder farming area in South Africa using a survey covering 300 households and participatory rural appraisal methodology. Results indicated a limited selection of maize varieties grown by farmers in the area compared to other communities in Africa. More than 97% of the farmers grew a local landrace called Natal-8-row or IsiZulu. Hybrids and improved open pollinated varieties were planted by less than 40% of the farmers. The Natal-8-row landrace had characteristics similar to landraces from eastern and southern Africa and closely resembled Hickory King, a landrace still popular in Southern Africa. The local landrace was preferred for its taste, recycled seed, tolerance to abiotic stresses and yield stability. Preferred characteristics of maize varieties were high yield and prolificacy, disease resistance, early maturity, white grain colour, and drying and shelling qualities. Farmers were willing to grow hybrids if the cost of seed and other inputs were affordable and their preferences were considered. Our results show that breeding opportunities exist for improving the farmers’ local varieties and maize breeders can take advantage of these preferred traits and incorporate them into existing high yielding varieties.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.