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Forschung

Data Mining

Data Mining auf medizinischen Daten 
Zunehmend größere Mengen an Daten aus medizinischen Prozessen werden elektronisch erfasst. Bislang wird das Potential dieser umfangreichen Datenbestände nur wenig genutzt. Data Mining Verfahren ermöglichen eine breit gefächerte Auswertung großer Datenmengen und die Generierung neuen Wissens. Die systematische Nutzbarmachung des empirischen Wissens bietet Potential zur Verbesserung der Patientenversorgung, zur Unterstützung von klinischen, administrativen und finanziellen Entscheidungen und kann so zu einem kostengünstigeren und effizienterem Gesundheitssystem beitragen. Typische Anwendungen im medizinischen Bereich sind die Identifikation von Risikogruppen auf Basis demografischer Daten, das Aufdecken bisher unbekannter Zusammenhänge oder Untersuchungen über die zeitliche Entwicklung von Parameterwerten, die für bestimmte Krankheitsbilder charakteristisch sind. Darüber hinaus soll eine Entscheidungsunterstützung bei Diagnosestellungen ermöglicht sowie Effizienzbetrachtungen und Kosten-Nutzen.-Analysen durchgeführt werden.

Data Mining auf räumlichen Daten
Die Analyse räumlicher Daten spielt eine immer größere Rolle, beispielsweise bei der Standortplanung, der Festlegung von Vertriebsgebieten oder der Platzierung von Werbung abhängig von der dort wohnenden Zielgruppe, den räumlich nahen Mitbewerbern oder der Verkehrsanbindung. In diesem Zusammenhang wird die Anwendung von Spatial Data Mining Algorithmen zur Ermittlung von Zusammenhängen und Trends in räumlichen Datenbanken untersucht. Dabei können solche Verfahren auch für die Entscheidungsunterstützung, z.B. beim Instandhaltungsmanagement von Rohrleitungen, oder in der landwirtschaftlichen Planung eingesetzt werden.

Data Mining Anwendungen im Marketing und analytischem CRM
Hierbei geht es um die Anwendung von Data Mining Algorithmen für Marketing und analytisches CRM, etwa für den Einsatz in der Automobilbranche oder im Verlagswesen. 

Geschäftsprozesse

Die Forschung umfasst hier die Modellierung (unternehmensübergreifender) Geschäftsprozesse, den Einsatz serviceorientierter Architekturen (SOA) sowie die Unterstützung und Modellierung daten- und wissensgetriebener Geschäftsprozesse. 

Energiewirtschaft

Integriert in das Institut für Energiewirtschaftsrecht an der FSU Jena werden betriebs- und volkswirtschaftliche Aspekte der Energiewirtschaft untersucht. So werden die ökologischen und ökonomischen Potentiale sowie die Marktdurchdringung des Energieeinspar-Contractings untersucht, betriebswirtschaftliche Aspekte der Stromqualität beleuchtet oder Vorschläge für ein effizienteres Instandhaltungsmanagement mittels IT-Unterstützung erarbeitet.