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Hristova, Diana

Quantitative Approaches for Modeling Information Quality in Information Systems

Hristova, Diana (2016) Quantitative Approaches for Modeling Information Quality in Information Systems. Dissertation, Universität Regensburg.

Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 22 Mrz 2016 13:09
Hochschulschrift der Universität Regensburg

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Diana Hristova_Quantitative Approaches for Modeling Information Quality in Information Systems
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Zusammenfassung (Englisch)

The dissertation deals with the quantitative measurement of information quality as well as the consideration of the measurement results in decision support, by focusing on the information quality dimensions currency, accuracy, and consistency. The dissertation is based on a theoretical framework, which incorporates the areas of Decision Theory, Knowledge Discovery and Information Quality. ...

The dissertation deals with the quantitative measurement of information quality as well as the consideration of the measurement results in decision support, by focusing on the information quality dimensions currency, accuracy, and consistency. The dissertation is based on a theoretical framework, which incorporates the areas of Decision Theory, Knowledge Discovery and Information Quality. Moreover, uncertainty due to low information quality is modelled by Fuzzy Set Theory and Probability Theory. The dissertation consist of seven papers, which are grouped in four chapters, based on the corresponding information quality dimensions.

Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Die Dissertation behandelt die quantitative Messung von Informationsqualität und die Berücksichtigung der gemessenen Ergebnisse in Entscheidungen. Dabei liegt der Fokus auf den Informationsqualitätsdimensionen Aktualität, Genauigkeit und Konsistenz. Die Arbeit basiert auf einem theoretischen Rahmenwerk, welches aus den Bereichen der Entscheidungslehre, Knowledge Discovery und Management von ...

Die Dissertation behandelt die quantitative Messung von Informationsqualität und die Berücksichtigung der gemessenen Ergebnisse in Entscheidungen. Dabei liegt der Fokus auf den Informationsqualitätsdimensionen Aktualität, Genauigkeit und Konsistenz. Die Arbeit basiert auf einem theoretischen Rahmenwerk, welches aus den Bereichen der Entscheidungslehre, Knowledge Discovery und Management von Informationsqualität abgeleitet wurde. Dabei werden die Methoden der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Fuzzy-Mengenlehre angewendet, um die Unsicherheit aufgrund schlechter Informationsqualität zu modellieren. Die Dissertation besteht aus sieben Papers, die in Abhängigkeit von der behandelten Informationsqualitätsdimension in vier Kapiteln gruppiert sind.


Beteiligte Einrichtungen


Details

DokumentenartHochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Datum22 März 2016
Begutachter (Erstgutachter)Prof. Dr. Bernd Heinrich
Tag der Prüfung18 Dezember 2015
InstitutionenWirtschaftswissenschaften > Institut für Wirtschaftsinformatik > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II (Prof. Dr. Bernd Heinrich)
Informatik und Data Science > Fachbereich Wirtschaftsinformatik > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik II (Prof. Dr. Bernd Heinrich)
Stichwörter / KeywordsInformation quality, currency, Accuracy, Consistency, Metrics, Data mining, Quantitative appropaches
Dewey-Dezimal-Klassifikation000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
StatusVeröffentlicht
BegutachtetJa, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstandenJa
URN der UB Regensburgurn:nbn:de:bvb:355-epub-334105
Dokumenten-ID33410

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