- AutorIn
- Thomas Eickhoff TU Kaiserslautern, Lehrstuhl für Virtuelle Produktentwicklung
- Andreas EidenTU Kaiserslautern, Lehrstuhl für Virtuelle Produktentwicklung
- Jonas GriesTU Kaiserslautern, Lehrstuhl für Virtuelle Produktentwicklung
- Jens C. Göbel
- Titel
- Data Model Canvas für die IT-Systemübergreifende Integration von Datenmodellen zur Unterstützung von Datenanalyse-Anwendungen im Produktlebenszyklus
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-758565
- Konferenz
- Entwerfen Entwickeln Erleben - EEE2021. Dresden, 17. - 18.06.2021
- Quellenangabe
- Entwerfen Entwickeln Erleben in Produktentwicklung und Design 2021
Herausgeber: Prof. Dr.-Ing. habil. Ralph H. Stelzer, Prof. Dr.-Ing. Jens Krzywinski
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: TUDpress
Erscheinungsjahr: 2021
Seiten: 99-109
ISBN: 978-3-95908-450-5 - Erstveröffentlichung
- 2021
- DOI
- https://doi.org/10.25368/2021.14
- Abstract (DE)
- Der Data Model Canvas (DMC) unterstützt methodisch und informationstechnisch den Aufbau der für ein durchgängiges und interdisziplinäres Engineering benötigten fachlichen Datengrundlage und deren Abbildung in den betreffenden IT-Systemen. Basierend auf konkreten Analyse-Szenarien erfolgt eine Modellierung der erforderlichen Datenvernetzung, die wiederum die explizit benötigten Datenquellen umfasst. Im Mittelpunkt dieses Ansatzes steht die Entwicklung eines fachlichen Verständnisses über die zur Analyse notwendigen roduktdaten. Unterstützt wird der Ansatz durch ein Softwaretool zur Erstellung der benötigten Datenmodelle.
- Andere Ausgabe
- Im Druck erschienen bei Thelem Universitätsverlag & Buchhandlung.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Datenmodelle, System Lifecycle Management, Ontologie, Datenanalyse
- Freie Schlagwörter (EN)
- Data models, system lifecycle management, ontology, data analysis
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZG 9148
- Verlag
- Thelem Universitätsverlag & Buchhandlung GmbH & Co. KG, Dresden
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-758565
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 06.09.2021
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
- CC BY-NC-ND 4.0