@phdthesis{Gehlen2022,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Kai Gehlen},
  title     = {Evaluation von quelloffenen L{\"o}sungen zur Visualisierung von Daten mit Hilfe von webbasierten Dashboards},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:79pbc-opus-18610},
  pages     = {46},
  year      = {2022},
  abstract  = {Das stetige Wachstum von Datenmengen verursacht einen immer gr{\"o}{\"s}er werdenden Bedarf an Analysem{\"o}glichkeiten von Daten. Unternehmen und Institutionen setzen vermehrt auf datengest{\"u}tzte Entscheidungsfindung, weshalb es notwendig ist, in diesem Bereich individuelle L{\"o}sungen zu schaffen und einzusetzen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, ein webbasiertes Dashboard umzusetzen, welches einen {\"U}berblick {\"u}ber die Eintr{\"a}ge in der Suchmaschine f{\"u}r Lebenswissenschaft LIVIVO erm{\"o}glicht. Um ein optimales webbasiertes Dashboard aufzubauen, wurden zun{\"a}chst quelloffene L{\"o}sungen evaluiert und verglichen. Hierbei wurde die Aktualit{\"a}t, Anpassbarkeit und Visualisierungstiefe besonders ber{\"u}cksichtigt. Die Evaluation der L{\"o}sungen hat gezeigt, dass viele Projekte mit solider Grundlage eingestellt wurden, aber dennoch eine gro{\"s}e Breite an verschiedensten L{\"o}sungen verf{\"u}gbar ist. Das webbasierte Dashboard wurde mit Grafana umgesetzt und bietet einen {\"U}berblick {\"u}ber die Gesamtzahl der Eintr{\"a}ge in LIVIVO sowie verschiedene Metadaten und Kategorien, wobei sich eine solide Datengrundlage abgezeichnet hat. Weitere Entwicklungsm{\"o}glichkeiten sind die Bereinigung fehlerhafter Daten sowie eine zeitliche Vergleichbarkeit der vorhandenen Daten.},
  language  = {de}
}