Unterstützung von datengetriebenen Prozessschritten in Simulationsstudien durch Verwendung multidimensionaler Datenmodelle

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit Ansätzen zur Unterstützung von datengetriebenen Prozessschritten in Simulationsstudien der diskreten Event- Simulation. Der Lösungsansatz besteht darin, die in Data-Warehouse-Systemen vorhandenen Konzepte zur optimierten Nutzung großer Datenmengen aus operativen Systemen unter Anwendung multidimensionaler Datenmodelle für die Simulationsstudien zugänglich zu machen. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt in der Erstellung eines Konzeptes, welches Aspekte zu Verbesserungspotenzialen für die drei Bereiche Datenbeschaffung, Initialisierung und Parametrisierung von Simulationsstudien sowie Reduzierung von wahrscheinlichkeitsbasiertem Dateninput betrachtet. Ziel des Ansatzes ist es, die bereits in den Data-Warehouse-Systemen umgesetzten Aggregationsund Abstraktionsmechanismen für Simulationsstudien systematisiert zugänglich zu machen und somit den Input großer Datenmengen für diese zu ermöglichen.