Konzeption und Realisierung eines Data Warehouses zur - Diplom.de\nvon Matthias Röger (Autor)\nMasterarbeit 2008 148 Seiten\n1.1.1 Aufgabenstellung und Zielsetzung\n1.1.2 Aufbau dieser Arbeit\n1.2 Kooperationspartner Innovation Center for Computer Assisted Surgery (ICCAS)\n1.2.1 Vorstellung ICCAS\n1.2.3 Anwendungsgebiete Analyse chirurgischer Workflows\n1.2.3.1 Profiteure der chirurgischen Workflowanalyse\n1.2.3.2 Typen möglicher Anfragen\n1.2.3.3 Aufgezeichnete Datentypen\n1.2.4 Datenfluss Workflow-Aufzeichnung\n2.2.1 Der Begriff Data Warehouse\n2.2.2 Merkmale eines Data Warehouses\n2.2.3 Das Data-Warehouse-System und seine Komponenten\n2.2.3.2 Datenhaltungsebene (DWH, Data Mart, Daten Ein- u. Ausgabe)\n2.2.3.4 Metadaten-Repository, Administration und Monitoring\n2.2.3.5 Operational Data Store (ODS)\n2.3 Online Analytical Processing\n2.3.1 Abgrenzung OLAP versus OLTP\n2.3.2 Codd’sche Grundregeln und FASMI-Definition für OLAP-Systeme\n2.3.3 Multidimensionales Datenmodell\n2.3.3.1 Multidimensionaler Datenwürfel (Cube)\n2.3.3.2 Dimensionen und Dimensionshierarchien\n2.3.4 Standard OLAP-Operationen zur Datenanalyse\n2.3.4.1 Roll-up und Drill-down\n2.3.4.2 Slice und Dice\n2.3.4.3 Pivotierung (Rotation)\n2.3.5 Konzeptionelle Modellierung\n2.3.5.1 Probleme herkömmlicher Modellierungstechniken beim konzeptionellen Entwurf\n2.3.5.2 Vorstellung verschiedener Design-Notationen\n2.3.5.3 Grundprinzip des Dimensional Fact Model und dessen Erweiterung\n2.3.5.4 Modellbeschreibung mit X -DFM\n2.3.6 Umsetzung des Multidimensionalen Datenmodells\n2.3.6.1 Relationales OLAP (ROLAP)\n2.3.6.2 Multidimensionales OLAP (MOLAP)\n2.3.6.3 Hybrides OLAP (HOLAP)\n2.4 Business Process Intelligence und chirurgische Workflows\n2.4.1 Business Process Intelligence\n2.4.2 Konzept der Chirurgischen Workflows\n3 Strukturierung chirurgischer Workflows\n3.1 Vertikale Strukturierung des Prozesses\n3.1.1.1 Aufgabengetriebene (logische) Strukturierung\n3.1.1.2 Statusgetriebene (ereignisbasierte) Strukturierung\n3.1.1.3 Einsatz von Aufgaben- bzw. Statusgetriebener Datenerfassung\n3.1.2 Granularität der Analyse\n3.2 Horizontale Gliederung des Prozesses\n3.3 Erstellung des konzeptionellen Datenmodells\n3.3.1 Bereich der Workflow-Ebene\n3.3.2 Bereich Intra-Workflow-Ebene\n4 Vom Workflow zum Datenwürfel: Herausforderungen und Lösungen\n4.1 Phasen der konzeptionellen Modellierung\n4.2 Faktschemata ohne Kennzahlen\n4.2.2 Kennzahlen dynamisch erzeugen\n4.3 Entwicklung der grundlegenden Faktschemata\n4.3.3 Modellierung von Satelliten-Fakttypen\n4.4 Auflösung von „viele-zu-viele“-Beziehungen zwischen Fakten und Dimensionen\n4.4.2 Das Problem und die Lösung\n4.5 Austauschbarkeit von Fakt- und Dimensionsrollen\n4.5.2 Das Problem und die Lösung\n4.6 Austauschbarkeit von Kennzahl- und Dimensionsrollen\n4.6.2 Das Problem und die Lösung\n4.6.3 Realisierung Kennzahlspezifikation zur Laufzeit\n4.7 Modellierung von Dimensionshierarchien\n4.7.1 Typen von Hierarchien\n4.7.2 Abgeleitete Kategorien und abgeleitete Dimensionen\n4.7.3 Arten von gemeinsamen Dimensionen\n4.7.3.1 Vollständige Dimensionsteilung\n4.7.3.2 Eingeschlossene Dimension\n4.7.3.3 Partielle Dimensionsteilung\n5 Umsetzung des multidimensionalen Datenmodells\n5.1 Abbildung des multidimensionalen Modells auf das relationale Modell\n5.1.1 Abbildung von Fakttypen\n5.1.2 Abbildung von Dimensionshierarchien\n5.1.3 Auflösung der Dualität zwischen Fakten und Dimensionen\n5.1.4 Abbildung von generalisierten Fakttypen\n6 Business Intelligence Suite Pentaho\n6.2 Modularer Aufbau und Anwendungsbereiche von Pentaho\n6.3 Komponenten von Pentaho\n6.3.1 BI-Plattform und Action Sequenzen\n6.3.2 Pentaho BI-Server und dessen Architektur\n6.3.3 Data Mining (WEKA)\n6.3.4 Pentaho Data Integration (alias KETTLE)\n6.3.5 Pentaho Dashboards\n6.3.6 Reporting (JfreeReport)\n6.4 Datenanalyse mit Pentaho\n6.4.1 OLAP-Server Mondrian\n6.4.2 JPivot OLAP-Frontend\n6.4.3 Architektur des Analysemoduls von Pentaho\n6.5 Konfigurationsdatei Mondrian Schema\n6.6 Modellierungstool Cube Designer und Schema Workbench\n6.7 Der Weg zur Pentaho-Lösung\n6.7.2 Vorbereitung Pentaho PCI / PostgreSQL\n6.7.3 Entwicklung einer Pentaho Solution mit dem Cube Designer\n6.7.3.1 Verbindung zur relationalen Datenbank\n6.7.3.2 Definition der Kennzahlen\n6.7.3.3 Definition analytischer Dimensionen und Hierarchien\n6.7.3.4 Veröffentlichung des Schemas für den Pentaho Server\n6.8 Probleme mit dem Mondrian Server und dem Cube Designer\n7.1 Verlauf einer bestimmten Operation nachvollziehen\n7.2 Vergleich bestimmter Kennzahlen verschiedener Operationen\n7.3 Analyse der Nutzungsarten bestimmter Instrumente\n7.4 Erfassung mehrerer Workflows zur Qualitätssicherung\n10 Anhang: Administration von Pentaho\nAbbildung 1-1 Protokollant während einer Aufzeichnung\nAbbildung 1-2 Vielzahl möglicher Fragestellungen an den chirurgischen Workflow\nAbbildung 1-3 Ausschnitte XML-Protokoll einer Workflow-Aufzeichnung\nAbbildung 1-4 Darstellung des Datenflusses einer chirurgischen Workflow-Aufzeichnung\nAbbildung 2-1 Unterschiedliche Facetten von Business Intelligence\nAbbildung 2-2 Data-Warehouse-Architektur\nAbbildung 2-3 Darstellung eines multidimensionalen Datenwürfels\nAbbildung 2-4 Beispielstruktur einer Dimension im multidimensionalen Modell\nAbbildung 2-5 Klassifikationsschema und Klassifikationshierarchie der Dimension "Einweisungsstruktur"\nAbbildung 2-6 OLAP-Funktionen Roll-up und Drill-down\nAbbildung 2-7 OLAP-Funktion Slice\nAbbildung 2-8 OLAP-Funktion Pivotierung (Rotation)\nAbbildung 2-9 Ein 3-dimensionales Faktschema HOSPITALIZATION in X-DFM-Notation\nAbbildung 2-10 Star-Schema\nAbbildung 2-11 Snowflake-Schema\nAbbildung 2-12 Galaxy-Schema\nAbbildung 3-1 Vertikale Struktur: Einordnung chirurgischer Prozess (feine Granularität)\nAbbildung 3-2 Vertikale Struktur: Einordnung chirurgischer Prozess (hohe Granularität)\nAbbildung 3-3 Wichtige Aspekte eines Prozesses\nAbbildung 3-4 Darstellung eines Modells zur Erfassung chirurgische Prozesse als E/R-Diagramm\nAbbildung 4-1 Nichtmessbare Faktschemata: Typ "event-tracking" (links) und Typ "coverage" (rechts)\nAbbildung 4-2 Faktschema-Kandidaten: SURGERY und WORKFLOW\nAbbildung 4-3 Faktkandidaten: Workflow-Komponenten ACTIVITY, STATE und EVENT\nAbbildung 4-4 Einführung der Fakt-Generalisierung durch COMPONENT\nAbbildung 4-5 Auflösung von M:N-Beziehungen zwischen Fakten und Dimensionen in Satelliten-Fakten\nAbbildung 4-6 Übersicht der grundlegenden Fakttypen und ihre Beziehungen zueinander\nAbbildung 4-7 Klassische 1:N-Beziehung zwischen einer Faktentabelle und ihren Dimensionstabellen\nAbbildung 4-8 Problematische M:N-Beziehung zwischen einer Faktentabelle und ihren Dimensionstabellen\nAbbildung 4-9 Extraktion von M:N-Beziehungen in Satelliten- (Brücken-) Fakten\nAbbildung 4-10 Faktschema SURGERY: Isolierte Sichtweise\nAbbildung 4-11 Faktschema SURGERY (links) nimmt die Rolle einer Dimension (rechts) ein\nAbbildung 4-12 Transformation des Faktschemas SURGERY durch Anwendung des PUSH-Operators\nAbbildung 4-13 Interaktive Definition einer neuen Kennzahl durch PUSH-Operation\nAbbildung 4-14 Navigation in einem OLAP-Würfel\nAbbildung 4-15 Faktschema mit verschiedenen Hierarchietypen\nAbbildung 4-16 Faktschema mit multiplen Hierarchien\nAbbildung 4-17 Faktschema mit abgeleiteter Dimension\nAbbildung 4-18 Faktschema mit gemeinsamen Dimensionskategorien\nAbbildung 4-19 Multidimensionales Schema zur Erfassung chirurgischer Workflows\nAbbildung 5-1 Multidimensionales Fragment in X-DFM-Notation\nAbbildung 5-2 Fakten- und Dimensionstabellen nach der logischen Abbildung\nAbbildung 5-3 Implementierung einer Generalisierung\nAbbildung 6-1 Anwendungsgebiete Pentaho BI Suite\nAbbildung 6-2 BI-Server mit verschiedenen Engines\nAbbildung 6-3 WEKA: Data-Mining als Prozess\nAbbildung 6-4 Modellierung eines Datenflusses mit Spoon\nAbbildung 6-5 Darstellung eines Dashboards\nAbbildung 6-6 Darstellung eines Berichtes\nAbbildung 6-7 Ausschnitt: In Würfeln navigieren und Analysen anzeigen\nAbbildung 6-8 Ausschnitt JPivot-Tabelle mit einem Drill-down in die Dimension Ort\nAbbildung 6-9 Architektur und Arbeitsweise ausgewählter Komponenten von Pentaho\nAbbildung 6-10 Datenbankfragment: Fakt Surgery mit Dimensionen patient und room\nAbbildung 6-11 Faktentabelle surgery mit Dimensionen patient und room\nAbbildung 6-12 Ausschnitt Startbildschirm der Analyse\nAbbildung 6-13 Analyse mit Attribut patient_sex und erfolgtem Drill-down in dim_location\nAbbildung 6-14 Schema Workbench\nAbbildung 6-15 Erzeugung einer JNDI-Verbindung zur PostgreSQL-Datenbank\nAbbildung 6-16 Auswahl notwendiger Tabellen und Attribute\nAbbildung 6-17 Erzeugung von Dimensionen und Hierarchiestufen\nAbbildung 6-18 Darstellung der modellierten Pentaho Solution durch JPivot\nAbbildung 7-1 Zeitlicher Ablauf durchgeführter Arbeitsschritte einer bestimmten OP\nAbbildung 7-2 Vergleich dreier OPs hinsichtlich durchgeführter Aktivitäten auf aggregierter Ebene\nAbbildung 7-3 Statistik zur Verwendung von Instrumenten als Pivot-Tabelle\nAbbildung 7-4 Balkendiagramm zeigt Verwendungsstatistik eines Shavers\nAbbildung 7-5 Vergleich der erfassten Aktivitäten verschiedener Workflows zur gleichen OP\nListing 1 Anfrage gegen ein Snowflake-Schema\nListing 2 Anfrage gegen ein Star-Schema\nListing 3 Ausschnitt XML-Datei Mondrian Schema\nListing 4 Dimension dim_patient\nListing 5 Dimension dim_location\nListing 6 MDX-Anfrage an den Mondrian OLAP-Server\nListing 7 SQL-Anfrage wird auf das DWH abgesetzt\nListing 8 SQL-Befehl zur Statistik über die Instrumentenverwendun\nDie Einsatzfelder der Data-Warehouse-Technologie sind weit gestreut und reichen von betriebswirtschaftlichen Aufgabenstellungen über wissenschaftliche Analysen bis hin zu technischen Belangen, wobei die Analyse von Geschäftsprozessen in Unternehmen den häufigsten Einsatzbereich darstellt.\nEine wachsende Zahl von Unternehmen integrieren und automatisieren ihre Geschäftsprozesse und verfolgen dabei das Ziel, dass sie neben der Effizienzsteigerung und der Verbesserung der Qualität auch eine Reduktion der Kosten sowie der menschlichen Fehlleistungen erreichen. In diesem Zusammenhang werden Geschäftsprozess-managementsysteme (Business Process Management System, BPMS) eingesetzt, um das Prozessdesign und die Prozessausführung zu optimieren. Dabei nehmen diese Systeme große Datenmengen über die ausgeführten Geschäftsprozesse auf. Herkömmliche BPMS setzen ihren Schwerpunkt auf die Unterstützung des Designs und führen Simulationen durch, um Engpässe in den Abläufen zu identifizieren. Dabei spielen nach [Dayal/Hsu/Ladin 2001] Analysefähigkeiten, um Durchführungen hinsichtlich bestimmter Geschäftsmetriken zu quantifizieren, kaum eine Rolle. Auch wurden die zugrunde liegenden Geschäftsprozessmodelle nicht dafür entworfen, diese Art der Analyse von Prozessdaten zu unterstützen. Allerdings können diese Möglichkeiten der Datenanalyse einen wesentlichen Beitrag dazu leisten, notwendige Informationen im Verlauf von Entscheidungsprozessen zur Verfügung zu stellen.\nAus diesem Hintergrund heraus entwickelt sich gegenwärtig das neue Gebiet Business Process Intelligence. Dieses überwindet die Defizite solcher Standard-BPMS durch die Anwendung von Analysetechniken aus dem Business-Intelligence-Umfeld auf Geschäftsprozesse. So erfolgt z.B. die Speicherung der Prozessausführungsdaten in einem DWH, worauf eine Analyse mit OLAP- bzw. Data-Mining-Anwendungen möglich ist, bzw. Wissensextraktionen in verschiedenen Bereichen durchgeführt werden können.\nDiese Problematik lässt sich auch auf die medizinische Domäne übertragen. So entwickelt sich zur Zeit im Umfeld der Medizintechnik das vielversprechende Konzept der Chirurgischen Workflows. Dabei handelt es sich um die intelligente Erfassung von Prozessbeschreibungen chirurgischer Eingriffe, um auf deren Basis sowohl klinische wie auch technische Analysen zu ermöglichen. Wurden bereits im Vorfeld vom ICCAS der Einsatz verschiedener BPMS untersucht und in dieser Domäne für nicht zweckmäßig befunden, hat diese Arbeit zur Aufgabe, ein Modell zur Erfassung chirurgischer Workflows in Form eines Data Warehouses zu konzipieren, auf dessen Grundlage eine multidimensionale Datenanalyse chirurgischer Eingriffe erfolgen kann.\nDiese Arbeit lieferte auch einen Beitrag zu einem Buchkapitel über konzeptionelles Data-Warehouse-Design für Business Process Intelligence [Mansmann et al. 2008].\nDie Zielsetzung dieser Arbeit besteht in erster Linie darin, ein multidimensionales Datenmodell zu konzipieren, welches in der geforderten Art und Weise die Charakteristiken von chirurgischen Eingriffen erfassen und abbilden kann, um so eine Datenbasis zur Verfügung stellen zu können, worauf die Analyse der chirurgischen Workflows erfolgt.\nZunächst sind daher die Anforderungen zu klären, welche die späteren Anwender an das Data Warehouse hinsichtlich möglicher Fragestellungen bzw. einzusetzender Analyseverfahren stellen. Auf dieser Grundlage muss eine Strukturierung der chirurgischen Prozesse erfolgen, um eine geeignete Gestaltung des Aufzeichnungsschemas ableiten zu können. So stellt sich z.B. die Frage nach der Granularität der Analyse oder aus welchen Perspektiven die Workflows später zu analysieren sind. Des Weiteren ist die Datenerfassungsstrategie festzulegen. Die Modellierung der Fakt- und Dimensionsschemata muss in einer geeigneten Weise erfolgen (durch sie wird die Transformation der Workflows in den Datenwürfel vorgegeben) und wo nötig das standardmäßige multidimensionale Modell angepasst bzw. erweitert werden, um den unterschiedlichen Anforderungen der späteren Anwender gerecht werden zu können. Nach der konzeptionellen Phase der multidimensionalen Datenmodellierung erfolgt die Realisierung des entstandenen Modells auf Grundlage eines relationalen OLAP-Systems. Auf diesem System findet im Zusammenspiel mit der Business Intelligence Suite Pentaho eine OLAP-Analyse der chirurgischen Workflows statt. Zu deren Durchführung müssen die Workflow-Daten in die Datenbank geladen, Pentaho entsprechend konfiguriert und die gewünschten OLAP-Würfel modelliert werden.\nIm ersten Kapitel wird die im Rahmen dieser Masterarbeit behandelte Anwendung sowie der Kooperationspartner Innovation Center Computer Assisted Surgery (ICCAS) vorgestellt. Es werden die zu analysierenden Daten beschrieben und die Anwendungsgebiete der Analyse chirurgischer Workflows aufgezeigt.\nDas zweite Kapitel liefert die Grundlagen zum Thema Business Intelligence (BI), Data Warehouse (DWH), multidimensionales Datenmodell und Online Analytical Processing (OLAP) sowie Business Process Intelligence (BPI). Insbesondere die Themen DWH und OLAP werden ausführlich behandelt, um auch dem auf diesem Gebiet unerfahrenen Leser ein grundlegendes Verständnis zu ermöglichen; Leser, welche bereits Kenntnisse auf diesem Gebiet besitzen, können durch dieses Kapitel ihre Kenntnisse auffrischen oder es überspringen.\nDas dritte Kapitel stellt dar, wie man chirurgische Workflows strukturieren kann und geht dabei auf die umgesetzte Erfassungsstrategie sowie die Granularität der Analyse ein. Als Ergebnis wird auf konzeptioneller Ebene ein Modell zur Erfassung chirurgischer Workflows in Form eines E/R-Diagramms geliefert.\nIm vierten Kapitel erfolgt die Transformation des Workflow in eine Datenwürfeldarstellung. Dabei werden die Herausforderungen und Lösungen aufgezeigt, welche die Transformation vom Workflow zum Datenwürfel mit sich bringt. Aufbauend auf den Erkenntnissen des dritten Kapitels erfolgt hier nun die Modellierung eines dimensionalen Fakt-Modells.\nKapitel fünf beschreibt die logische und physische Umsetzung des dimensionalen Fakt-Modells. Dabei werden die eingesetzten Erweiterungen des Galaxy-Schemas dargestellt. Ein weiteres Thema ist der durchgeführte ETL-Prozess der zu analysierenden Daten.\nDas Kapitel sechs gibt zunächst einen allgemeinen Überblick über die Business Intelligence Suite Pentaho, auf welcher das DWH realisiert wurde und auch die OLAP-Analyse erfolgt. Im ersten Teil werden der Aufbau und die Anwendungsgebiete von Pentaho gezeigt und die verfügbaren Komponenten kurz vorgestellt, wobei der Fokus auf den OLAP-Server Mondrian gerichtet ist. Im zweiten Teil erfolgt eine Beschreibung der Konfigurationsdatei des Mondrian Schemas, welches den OLAP-Würfel abbildet und den Zugriff auf die Datenbank während der Analyse regelt. Zudem wird das Vorgehen gezeigt, wie mit Hilfe eines Modellierungstools ein OLAP-Würfel erstellt und zur Analyse in die Pentaho Suite integriert wird.\nIn Kapitel sieben werden beispielhaft Anwendungsfälle aus dem OLAP-Bereich der Analyse chirurgischer Workflows gezeigt. Das Kapitel acht enthält eine kurze Zusammenfassung und schließt mit einem Ausblick.\nDas vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte ICCAS befasst sich mit der Entwicklung und Umsetzung eines strategischen Konzepts für die zukünftige Gestaltung der computerassistierten Chirurgie und ist der Medizinischen Fakultät der Universität Leipzig zugeordnet (s.a. [ICCAS 2006; ICCAS 2007]). Bei dieser interdisziplinären Forschungsarbeit, welche in verschiedene Forschungsgruppen gegliedert ist, arbeiten Informatiker, Mediziner und Ingenieure eng mit Kliniken der Hals-Nasen-Ohren-, Herz- und Neurochirurgie zusammen. Hierbei wird die Vision einer möglichst perfekten Mensch-Maschine-Zusammenarbeit verfolgt, mit dem Ziel, dem Chirurgen die bestmögliche Unterstützung beim Operieren seines Patienten anzubieten.\nThemen der Forschungsgruppe „Wissenschaftliche Methodik“ sind die Entwicklung einer Aufnahme- u. Analysemethodik für die Chirurgischen Workflows sowie deren Nutzung, um chirurgische Eingriffe im Detail zu analysieren und zu bewerten. Dieser Entwicklungsprozess umfasst die Schwerpunkte ontologische Strukturierung, chirurgische Prozesse, Datenakquisition sowie Datenvisualisierung und -analyse. Ein Bereich dieser Forschungstätigkeit konzentriert sich auf die Analyse von chirurgischen Prozessen anhand von chirurgischen Arbeitsabläufen, die es ermöglichen, chirurgische Eingriffe im Detail zu bewerten. Die aufgenommenen Vorgänge werden formal durch Ontologien und chirurgische Workflows beschrieben und bilden die Grundlage für die Entwicklung zukünftiger computerassistierter chirurgischer Komponenten. Darüber hinaus werden computerassistierte Systeme und deren Wirkung auf Patienten, Chirurgen und Kosten systematisch bewertet. Evaluiert werden die technischen, psychologisch-wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Aspekte.\nBesonders hervorzuheben ist hierbei nach [Adams 2005] die methodische Vorgehensweise des ICCAS. Wurde bisher computergestützte Technik angeboten und der Chirurg konnte sie nutzen oder auch nicht (dies führte im Ergebnis auch zu teuren Fehlentwicklungen), stellt das ICCAS das Verfahren auf den Kopf, indem nun das tatsächliche Handeln des Chirurgen die Grundlage für die Entwicklung technischer Systeme ist. Hierzu werden, ausgehend von der exakten Analyse und Erfassung jedes einzelnen chirurgischen Handgriffs, computergestützte Operationssysteme entwickelt. So wird sichergestellt, dass nur das tatsächlich benötigte entwickelt wird.\nDer folgende Abschnitt 1.2.2 beschreibt, wie die Daten, welche die Vorgänge im Operationssaal beschreiben, aufgenommen werden.\nIm Operationssaal erfasst ein Protokollant, dabei handelt es sich um speziell geschulte Medizinstudenten, den detaillierten Verlauf der Operation, wobei die einzelnen Schritte vom Operateur sowie vom instrumentierenden Personal jeweils kommentiert werden.\nDie Datenaufzeichnung kann direkt während einer laufenden Operation erfolgen oder im Anschluss daran auf Basis von Videoaufnahmen, welche den Verlauf der Operation aufzeichneten. Zur Protokollierung der chirurgischen Eingriffe steht dem Beobachter, wie in Abbildung 1-1 gezeigt, ein portabler Tablet-PC mit einem Touchscreen-Bildschirm zur Verfügung, worauf ein von der ICCAS entwickelter graphischer Workflow-Editor in Form einer Web-Anwendung läuft.\nAbbildung 1-1 Protokollant während einer Aufzeichnung.\nDie Software lässt sich durch die zugrunde liegende Ontologie, welche über eine Web-Datenbank geladen wird, auf die jeweiligen Anforderungen der unterschiedlichen Eingriffe anpassen. Vor Aufnahme der eigentlichen Operation werden allgemeine Daten über den Eingriff aufgenommen (vgl. Abschnitt 3.1.2.1). Während oder nach der OP werden die ausgeführten intraoperativen Aktivitäten hinsichtlich Start- und Endzeitpunkt sekundengenau erfasst. Über die GUI (Graphical User Interface) des Workflow-Editors wählt der Protokollant dann aus den entsprechenden Listen die Punkte aus, mit denen eine durchgeführte Aktivität beschrieben wird (vgl. Abschnitt 3.1.2.2). Hierzu gehören beispielsweise die beteiligten Personen (Chirurg/Assistent), die Bezeichnung der ausgeführten Aktion, mit welcher Hand sie ausgeführt wurde, die benutzten Instrumente, sowie der behandelte Körperteil des Patienten. Dieses Vorgehen wiederholt sich so für jede einzelne Aktivität. Auch parallel ablaufende bzw. sich überschneidende Aktivitäten werden so erfasst.\nUm eine möglichst hohe Datenqualität der aufgezeichneten Daten zu gewährleisten, hat der Protokollant die Möglichkeit, auch nach der OP die Daten (z.B. mit Unterstützung der Video-Aufzeichnung) nachzubearbeiten.\nDie möglichen Anwendungsgebiete der Analyse chirurgischer Workflows sind vielfältig und umfassen ganz verschiedene Bereiche. Diese reichen von der Unterstützung der Planung im Vorfeld durchzuführender Operationen über die klinischen sowie technischen Analysen bis hin zur medizinischen Lehre. Zudem können Daten über die Verwendung von chirurgischen Instrumenten bzw. Assistenzsystemen ausgewertet oder auch Nutzungsanalysen von OP-Sälen durchgeführt werden. Nachfolgend werden einige generelle Anwendungsgebiete nach [Burgert 2007; Neumuth et al. 2006a] stichwortartig dargestellt:\n- Voroperative Planung: Untersuchung vorausgegangener Referenzfälle, um die chirurgische Vorbereitung zu unterstützen.\n- OP-Evaluierung: Suchen von Optimierungspotential hinsichtlich OP-Verfahren,-Bestecke und -Geräte. Vergleich verschiedener Strategien, Analyse der OP nach Assistenzbedarf und einer objektiven Effizienzbetrachtung der eingesetzten Ressourcen.\n- Klinische Dokumentation: Nutzungsanalyse von Operationssälen, Verwendung von chirurgischenInstrumenten / mechatronischen Assistenzsystemen.\n- Wissensextraktion und Formalisierung von chirurgischem Know-how.\n- Instrument für den Vergleich von chirurgischen Schulen sowie zur Qualitätssicherung .\n- Verifizierung von medizinischen Hypothesen: Die Workflowanalyse wird als Instrument zur Evaluation von chirurgischen Techniken und Instrumentarien verwendet.\n- Ableitung und Evaluierung von chirurgischen Assistenz-Systemen.\n- Bewertung des OP-Saal-Layouts: Durch die Analyse des intraoperativen Geräteeinsatzes können Anforderungsprofile für zukünftige OP-Säle abgeleitet werden und somit zu ergonomischen Verbesserungen führen.\n- Bewertung der operativen Leistungen und chirurgischen Fähigkeiten .\n- Verbesserung der chirurgischen Ausbildung und von Simulationssystemen.\nWorkflowanalysen sind wertvolle Hilfsmittel zur Analyse chirurgischer Techniken und können an unterschiedliche Fragestellungen angepasst werden. Durch eine detaillierte Aufnahme der Workflows werden auch Auswertungen nach vorher nicht definierten Kriterien ermöglicht. Aus den genannten Anwendungsgebieten ergeben sich eine Reihe von Profiteuren der chirurgischen Workflowanalyse.\nHierzu gehören in erster Linie die Patienten selbst (z.B. durch eine verkürzte Dauer der operativen Eingriffszeit) sowie die behandelnden Chirurgen. Aber auch die Geldgeber sowie die Klinikbetreiber (z.B. Einsparungen infolge kürzerer Liegezeiten) ziehen einen Nutzen daraus. Medizinstudenten kommen die Ergebnisse der Analysen in der Lehre zugute und es können bessere Simulationssysteme betrieben werden. Nicht zuletzt stellt die Analyse für Hersteller medizinischer Geräte bzw. Medizintechniker eine wesentliche Grundlage dar, um ihre Geräte zu entwickeln und den zukünftigen tatsächlichen Nutzen durch konkretes Zahlenmaterial untermauern zu können.\nAus dem weit gefächerten Bereich potentieller Anwendungen der Analyse chirurgischer Workflows ergeben sich eine ganze Reihe unterschiedlich zu erwartender Typen von Anfragen, welche an das DWH gestellt werden können. Neben klinischen Fragestellungen (z.B. Auslastung der OP-Säle) lassen sich mögliche chirurgische Fragestellungen nach [Burgert 2007; Neumuth et al. 2006a] folgenden Hauptkategorien zuordnen:\n- Quantitative Anfragen\nbehandeln sogenannte Performance-Indikatoren und andere Messungen, wie z.B.Vorkommen, Häufigkeit, Dauer, Vorhandensein verschiedener Ereignisse oderObjekte.\nBsp.: Wie oft wurde ein bestimmtes Instrument benutzt? Wie viel Zeit wurde füreine bestimmte Technik benötigt? Wie viele Instrumentenwechsel erfolgtenwährend eines bestimmten Eingriffs?\n- Qualitative Anfragen\nzielen darauf ab, Beziehungen, Muster, Trends oder andere Arten von zusätzlichemWissen in den Daten zu entdecken bzw. abzuleiten.\nBsp.: An welchen anatomischen Strukturen wird mit Instrument X gearbeitet?Wasist die typische Prozedur für Eingriff Y? Ergibt sich durch die Verwendung einesmechatronischen Assistenzsystems eine Zeitersparnis?\n- Ergonomische Anfragen\nbewerten die Gestaltung des Arbeitsbereiches, ergonomische Einschränkungen,Positionen und Ausrichtungen der beteiligten Personen und Gegenstände(Apparate).\nBsp.: Welche Blickrichtung hat der Chirurg? Gibt es ergonomischeEinschränkungen?\n- Kognitive Anfragen\nversuchen Themen wie Nutzen, Relevanz, Zufriedenheit etc. zu beurteilen.\nAbbildung 1-2 Vielzahl möglicher Fragestellungen an den chirurgischen Workflow.\nHier wird deutlich, dass es nicht möglich bzw. zweckmäßig ist, bereits im Vorfeld der Datenanalyse festzulegen, welche Anfragen später genau an das DWH zu stellen sind, da eine unbekannte Anzahl und Art von Fragestellungen an den chirurgischen Workflow zu erwarten sind. Dem Anwender des DWH muss es also möglich sein, erst während der Analyse die Kennzahlen, auf welche die einzelnen Anfragen abzielen, festzulegen.\nUm später eine möglichst breite Datenbasis zu besitzen, worauf analytische Auswertungen ausgeführt werden können, werden u.a. die nachfolgenden Daten aufgenommen. Diese stellen nicht die vollständig aufgezeichneten Daten dar. Sie sollen lediglich dem Leser die wesentlichen Bereiche der Datenerfassung aufzeigen (und werden in Kapitel 1 ausführlich behandelt). Die aufgezeichneten Daten lassen sich nach [Neumuth et al. 2006a] in die beiden Hauptebenen Workflow und Intra-Workflow (vgl. Abschnitt 3.1.2) gliedern:\nDatenerfassung Workflow-Ebene: Diese Daten erfassen den Kontext der durchgeführten Operation, betrachten also den chirurgischen Eingriff als Ganzes. Hierzu gehören z.B. Informationen über den Ort und die Zeit des Eingriffs, die agierenden Personen, der Patient, die chirurgische Disziplin sowie die entsprechende Diagnose und Therapie (vgl. Abschnitt 3.3.1).\nDatenerfassung Intra-Workflow-Ebene: Diese Daten gehören zu einer feineren Granularitätsstufe und werden während des Verlaufes einer einzelnen OP aufgenommen. Dabei beziehen sie sich auf die Eigenschaften der verschiedenen Prozesskomponenten wie z.B. Aktivitäten, Ereignisse und Status (vgl. Abschnitte 3.1.1 und 3.3.2).\nFür den Bereich Aktivitäten , welcher die einzelnen Arbeitsschritte beschreibt, werden u.a. Daten aufgezeichnet, womit sich z.B. folgende Frage für jede Aktivität beantworten lässt: Welche Aktion wurde von welcher Person, an welchem Körperteil, mit welchem OP-Besteck, von wann bis wann, in welcher Phase der OP und mit welchem aktiven Körperteil (z.B. rechter/linker Arm) durchgeführt?\nDas Konzept Status wird eingesetzt, um die Statusänderungen unterschiedlicher Subsysteme (z.B. Apparat, Chirurg) darstellen zu können. Hierzu werden Daten gespeichert, die den Status sowie die entsprechenden Werte beschreiben, welches Subsystem betroffen war und wann eine Änderung des Status erfolgte.\nBeim Konzept Ereignis handelt es sich um ein verwandtes Konzept. Dabei werden vordefinierte Ereignisse (z.B. Meldung eines Assistenzsystems, Anweisung eines Chirurgen) betrachtet, welche während der OP auftreten. Diese sind im Gegensatz zum Status nicht an ein Subsystem gebunden und können also unabhängig auftreten. Um Ereignisse zu beschreiben, werden u.a. die Bezeichnung des Ereignisses, die Zugehörigkeit zu einer Disziplin und zu einem übergeordneten Eventtyp, die entsprechenden Ereignisdaten (z.B. Meldung eines Apparates) sowie dessen Eintrittszeitpunkt aufgenommen.\nUm das Zusammenspiel dieser Konzepte zu ermöglichen (um Fragen beantworten zu können, wie z.B.: „Welches Ereignis hat einen bestimmten Statuswechsel verursacht?“), werden auch die Beziehungen untereinander aufgenommen.\nDieser Abschnitt beschreibt den Datenfluss während einer Workflow-Aufzeichnung und geht dabei auch auf die Änderungen ein, die sich durch die Einführung des Data Warehouses ergeben. Das bisherige Erfassungsschema wird durch ein neues Schema ersetzt, womit eine multidimensionale Datenanalyse ermöglich wird.\nVor der Nutzung des DWH erfolgte die Speicherung des chirurgischen Workflows in Form eines Protokolls im XML-Format wie unter Abbildung 1-3 ausschnittsweise gezeigt wird [Neumuth et al. 2006b]. Auf der linken Seite werden die „globale Daten“ und auf der rechten eine einzelne Aktivität gezeigt (vgl. Abschnitt 3.1.2):\nAbbildung 1-3 Ausschnitte XML-Protokoll einer Workflow-Aufzeichnung.\nDa das Aufnahmeschema nach [Neumuth et al. 2006a] während seiner Entwicklung vom ICCAS häufigen Anpassungen unterlag, wurde es in Form eines XML-Schemas realisiert, auf dessen Basis als Ergebnis der Erfassung des Workflows ein XML-Protokoll generiert wurde. Dies hatte u.a. den Vorteil, dass man es leicht an geänderte Aufnahmeschemas anpassen konnte. Auch werden die Vereinfachung der Entwicklung von Transformationen, die Transformationsfähigkeit und das Wissensmanagement vom ICCAS genannt.\nDurch die Einführung des neu entwickelten Datenmodells für das Data Warehouse, welches nun eine multidimensionale Datenanalyse ermöglicht und die Basis für weitere Anwendungen darstellt, wurde zum einen das bisher verwendete Erfassungsschema ersetzt und zum anderen erfolgt die Datenhaltung nun nicht mehr in Form von XML-Protokollen, sondern die aufgenommenen Daten werden in das DWH überführt.\nNachfolgende Abbildung 1-4 skizziert den Datenfluss der Workflow-Aufzeichnung. Die anschließenden Erläuterungen gehen darauf ein und zeigen auch die Änderungen, welche sich zwischen dem alten und dem neuen Datenfluss ergeben:\nAbbildung 1-4 Darstellung des Datenflusses einer chirurgischen Workflow-Aufzeichnung.\nVor Beginn der eigentlichen Aufzeichnung erfolgt die Anpassung des ICCAS Workflow-Editors an die jeweils durchgeführte OP. Hierzu werden zunächst in der Vorbereitungsphase aus einer online erreichbaren Ontologie-Datenbank aus einem Glossar die speziell bei diesem Eingriff zu erwartenden Bezeichnungen in den Workflow-Editor geladen. Diese beschreiben z.B. bestimmte Instrumente, Aktionen oder Körperstrukturen. Damit wird eine einheitliche Beschreibung der ausgeführten Aktivitäten gewährleistet, die auch eine Erleichterung für den Protokollanten darstellt, da er auf diese Weise nur die wirklich benötigten Fachbegriffe aus einer Liste auswählen kann, welche während der OP auch tatsächlich auftreten können.\nDes Weiteren wird das definierte Erfassungsschema in Form eines XML-Schemas (welches durch die Einführung des DWH entsprechend neu konzipiert wurde) in den Workflow-Editor geladen. Nun erfolgt die eigentliche Aufzeichnung der OP-Daten. Diese wird während der OP oder im Anschluss daran, auf Basis von mitgeschnittenen Video-Sequenzen, durchgeführt.\nNach Beendigung der Aufzeichnung durch den Workflow-Editor wird der Workflow in Form eines XML-Protokolls gespeichert. Um dem Protokollanten die Möglichkeit eines Reviews seiner Aufzeichnung zu geben und somit nachträgliche Korrekturen zu ermöglichen, steht hierfür ein Tool zur Verfügung. Im nächsten Schritt erfolgt eine Versionierung und es können weitere Anpassungen vorgenommen werden, bevor die Endversion des XML-Protokolls generiert wird. Ab diesem Punkt ergibt sich durch die Einführung des DWH eine Änderung des Datenflusses.\nVor der Verwendung des DWH wurde das XML-Protokoll in einer Workflow-Datenbank abgelegt. Innerhalb dieser Datenbasis, in welcher die XML-Dateien also bisher gespeichert wurden, konnten Transformationen durchgeführt und so an weitere Anwendungen, wie z.B. Visualisierungs- oder Reporting-Tools, weitergegeben werden.\nNach der Einführung des DWH werden die Daten durch den ETL-Prozess (vgl. Abschnitt2.2.3.2.1) in das DWH geladen. Hierzu werden die Daten des Workflow-Editors in einem ersten Schritt extrahiert und in eine relationale DB überführt. Dabei verbleiben die aufgenommenen Daten des Workflows zunächst in dieser Datenbank, welche dem Arbeitsbereich (Staging Area) des DWH zugeordnet ist. In dieser Phase kann der Protokollant nachträglich Anpassungen seiner Aufzeichnungen vornehmen und die Daten bereinigen. Auch können durchaus mehrere verschiedene Workflows, welche die gleiche Operation beschreiben, gehalten werden. Auf diese Weise hat nun der Workflow-Spezialist die Möglichkeit, den „optimalen“ Workflow aus den verschiedenen Versionen, welche die gleiche OP beschreiben, vorzugeben und kann somit zur Erhöhung der Datenqualität beitragen. Dieser wird dann, ergänzt mit weiteren Daten, z.T. aus anderen (Ontologie-) Datenbanken (z.B. Daten verschiedener Hierarchieebenen, welche nicht direkt während der Aufzeichnung erfasst wurden, Beziehungen zwischen den Daten usw.), in einem weiteren Vorgang in die zentrale DWH-Datenbank geladen.\nDer Anwender hat nun die Möglichkeit, mit bestimmten Methoden die bereinigten und multidimensional aufbereiteten Daten zu analysieren und auch graphisch darzustellen. Diese sind z.B. dem Reporting, dem OLAP oder dem Data Mining zuzuordnen.\nDer Begriff „ Business Intelligence “ (BI) wurde von Howard Dresner im Jahr 1989 geprägt und hat viele Facetten, so dass sich die inhaltlichen Vorstellungen von BI nicht einheitlich darstellen lassen.\nZu BI werden nach [Gluchowski/Kemper 2006; Schrödl 2006, S.12 ff.] sämtliche Systemkomponenten gezählt, womit entscheidungsrelevante Daten gesammelt, aufbereitet, dauerhaft und nutzungsorientiert gespeichert, sowie analysiert und geeignet dargestellt werden können. Während in der ersten Zeit BI mehr aus der technischen Perspektive betrachtet wurde (hierzu gehören Themen wie z.B. die Nutzung von Datenbankmanagementsystemen, Data Warehouses, ETL-Werkzeuge, Datenbankschemata usw.), geht der Fokus mehr und mehr auf eine anwendungsorientierte Sichtweise über.\nEine umfassende, auch von einschlägigen Beratungshäusern genannte Definition lautet nach [Gluchowski/Kemper 2006]:\n„Unter Business Intelligence wird ein integriertes IT-Gesamtkonzept verstanden, das für die unterschiedlichen Ausprägungen der Anforderungen an geeignete Systeme zur Entscheidungsunterstützung tragfähige und miteinander verknüpfte Lösungen anbietet.“\nEine anwendungsorientierte Beschreibung liefert [Felden 2006]:\n„Als Business Intelligence (BI) wird der analytische Prozess bezeichnet, der Unternehmens- und Wettbewerbsdaten in handlungsgerichtetes Wissen über die Fähigkeiten, Positionen, Handlungen und Ziele der betrachteten internen oder externen Handlungsfelder wandelt.“\nDer Einsatz von BI erfolgt in der Praxis nicht starr, sondern wird an den jeweils notwendigen Erfordernissen ausgerichtet. Das Zusammenspiel von Komponenten der heute verfügbaren BI-Funktionalitäten muss also vor dem Hintergrund der jeweiligen Anforderungen der Unternehmen untersucht werden.\nDie Abbildung 2-1 zeigt nach [Gluchowski 2001] und modifiziert nach [Kemper/Mehanna/Unger 2006]die verschiedenen Facetten von BI und strukturiert die unterschiedlichen Sichtweisen mit Hilfe eines zweidimensionalen Ordnungsrahmens:\nAbbildung 2-1 Unterschiedliche Facetten von Business Intelligence.\nAuf der vertikalen Achse werden die Phasen des analytischen Datenverarbeitungsprozesses aufgetragen, beginnend mit der Bereitstellung der Daten bis zu deren Auswertung. Die horizontale Achse gibt vor, ob der Schwerpunkt in Richtung Technik oder Anwendung zu sehen ist. Nach [Kemper/Mehanna/Unger 2006] können durch die räumliche Positionierung der Anwendungsklassen drei Definitionsansätze abgegrenzt werden:\nHierzu werden nur die Kernanwendungen, welche eine Entscheidungsfindung direkt unterstützen, gezählt. Dazu gehören neben dem OLAP auch die Management Information Systems (MIS) bzw. die Executive Information Systems (EIS).\nZur analyseorientierten Sichtweise von BI werden sämtliche Anwendungen gezählt, mit denen der Nutzer direkt kommunizieren, also interaktiv arbeiten kann. Neben den bereits aufgeführten Anwendungen des engen BI-Verständnisses gehören hierzu auch Systeme des Text Mining, des Data Mining, des Ad-hoc-Reporting sowie Kennzahlsysteme, Planungs- bzw. Konsolidierungsanwendungen oder auch der Bereich des analytischen Customer Relationship Managements (CRM).\nUnter BI i.w.S. werden neben den direkt auch die indirekt eingesetzten Anwendungen für die Entscheidungsunterstützung verstanden. Diese kommen zum einen zur Datenaufbereitung und –speicherung (in Form von ETL-Tools bzw. Data Warehouses) zum Einsatz und bieten zum anderen Auswertungs- und Präsentationsfunktionalitäten.\nDer amerikanische Berater W.H. Inmon, welcher den Begriff Data Warehouse prägte, definierte ihn folgendermaßen [Inmon 1996]:\n„A data warehouse is a subject-oriented, integrated, non-volatile, and time-variant collection of data in support of management’s decisions“.\nDa sich das Data-Warehouse-Konzept im Laufe der Zeit weiterentwickelte, wurden demzufolge auch weitere Definitionen vorgeschlagen. So fasst Ralph Kimball, ein sehr geschätzter Autor auf dem Gebiet des DWH, das Wesen eines DWH kurz und präzise wie folgt zusammen [Kimball 1996]:\n„A data warehouse is a copy of transactional data specifically structured for querying and analysis“.\nEine aktuelle und allgemein akzeptierte Definition nach [Mucksch/Behme 2000; Gabriel/Chamoni/Gluchowski 2000], modifiziert von [Kemper/Mehanna/Unger 2006, S.17], lautet:\n„Data Warehouses (DWHs) sind von den operativen Datenbeständen getrennte, logisch zentralisierte dispositive Datenhaltungs-systeme. Idealtypischerweise dienen sie unternehmensweit als einheitliche und konsistente Datenbasis für alle Arten von Managementunterstützungssystemen“.\nNachfolgend werden die wesentlichen Merkmale dargestellt, welche, basierend auf der Definition von [Inmon 2002, S.29 f.], ein Data Warehouse charakterisieren (s.a. [Kemper/Mehanna/Unger 2006, S.17-20; Mucksch/Behme 1997a, S.37-40; Wieken 1999, S.16 f.]):\nSämtliche entscheidungsrelevanten Informationen werden so gespeichert, dass sie sich an den Subjekten eines Unternehmens, also z.B. an Kunden, Produkten usw. orientieren, da auf deren Basis Entscheidungen getroffen werden. Entscheidungsträger haben somit die Möglichkeit, direkt Informationen zu den jeweiligen Kerngebieten zu recherchieren und diese aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu analysieren. Im Gegensatz dazu haben innerbetriebliche Abläufe und Funktionen nur einen geringen Einfluss auf die Struktur der Datenbasis, da Informationen über die innerbetrieblichen Abläufe nicht der Entscheidungsfindung dienen und somit nicht gespeichert werden.\nGleiche Informationen, z.B. über Kunden oder Produkte, müssen in ein einheitliches Format überführt werden. Hierzu ist es notwendig, dass die entscheidungsrelevanten Daten aus ganz unterschiedlichen operativen und externen Quellen zusammengeführt werden, so dass sie auch inhaltlich eine widerspruchsfreie Datensammlung darstellen. Diese Integration erweist sich als sehr zeitaufwendig und komplex, da die operativen Systemlandschaften, welche im Laufe der Jahre in den Unternehmen gewachsen sind, oftmals neben semantischen Widersprüchen auch Datenredundanzen und Inkonsistenzen aufweisen.\nIm Gegensatz zu den operativen Systemen, in denen eine zeitpunktbezogene Betrachtung der Daten vorgenommen wird, sind für die Managementunterstützung zeitraumbezogene Daten und Informationen notwendig. Daher stellt ein Data Warehouse also keine Momentaufnahme des Unternehmens dar, sondern enthält Beschreibungen zu verschiedenen Zeitpunkten, welche in Abhängigkeit ihres Alters in unterschiedlichen Aggregationsstufen gespeichert werden. So ist es möglich, Entwicklungen der Unternehmenssituation über einen bestimmten Zeitraum zu verfolgen und die Daten und Informationen z.B. zur Untersuchung von Trends heranzuziehen.\nDieser Punkt des Zeitraum-Bezuges relativiert sich jedoch mehr und mehr, was nicht zuletzt eine Folge der Durchdringung des E-Business und den damit in Verbindung stehenden Analysemöglichkeiten ist. So werden in bestimmten Konzepten, wie z.B. dem kundenorientierten DWH, nicht mehr voraggregierte Daten über einen längeren Zeitraum gespeichert, sondern die so genannte Granularität. Dabei handelt es sich um die unterste Granularitätsstufe von betriebswirtschaftlich relevanten Detail-Daten. Die dargestellten Zeiträume werden also immer enger gefasst.\nDie Volatilität beschreibt den Grad, welcher die Häufigkeit von Änderungen der Daten misst. In operativen Systemen zeichnen sich Daten durch eine kontinuierliche Veränderung aus. Im Gegensatz dazu werden die integrierten Daten in einem DWH nur in Ausnahmefällen (z.B. der Korrektur fehlerhaft übernommener Daten) geändert und dauerhaft abgelegt, wodurch sie auch für zukünftige Analysen zur Verfügung stehen. Daten im DWH werden also grundsätzlich nicht verändert, so dass nahezu alle Datenzugriffe lesend erfolgen können. Um jedoch dem enormen Datenwachstum entgegenzutreten, können im Zuge von sinnvoll ausgeführten Historisierungskonzepten Daten ab einem bestimmten Alter verdichtet oder archiviert werden.\nEin Data-Warehouse-System umfasst neben dem eigentlichen Data Warehouse noch weitere Komponenten. Hierzu zählen neben den vorgelagerten Datenquellen z.B. ETL-Werkzeuge, Metadaten, das Repository, Werkzeuge zur Administration, Data Marts, OLAP Server sowie verschiedene Anwendungen, welche zur Datenanalyse und -präsentation dem Endanwender zur Verfügung stehen. Es gibt je nach vorhandener Infrastruktur und Verwendungszweck verschiedene Varianten von DWH-Architekturen. Abbildung 2-2 zeigt eine typische DWH-Architektur, wie sie auch von [Chaudhuri/Dayal 1997] vorgeschlagen wird.\nAbbildung 2-2 Data-Warehouse-Architektur.\nNachfolgend werden die verschiedenen Ebenen der Data-Warehousing-Architektur auf Grundlage von Abbildung 2-2 von links nach rechts beschrieben.\nAuf der Ebene der Datenquellen sind neben den firmeninternen Datenquellen, wie z.B. ERM-Systeme oder sonstige operationale Datenbanken, auch externe Datenquellen angesiedelt. Diese Quellen können in ganz unterschiedlichen Formen, wie z.B. als relationale Datenbanken, im XML-Format, als Textdateien oder auch in Form von Tabellenkalkulationen vorliegen und liefern die primären Daten, welche es mit Hilfe des Data Warehouses auszuwerten gilt. Sie fallen in der Regel bei der Verarbeitung von Transaktionen während des Tagesgeschäftes an und verwenden gewöhnlich sogenannte Online-Transaction-Processing (OLTP)-Datenbanken, welche den OLAP-Datenbanken entgegen stehen (vgl. Abschnitt 2.3.1).\nDie Datenhaltungsebene lässt sich wiederum in die drei Bereiche Datenerfassungsebene, Datenhaltungsebene und Datenbereitstellungsebene gliedern:\n2.2.3.2.1 Datenerfassungsebene (ETL-Prozess)\nDie Datenerfassungsebene stellt die Schnittstelle des DWH-Systems zu den Quelldaten, also den operativen Systemen, dar. Hierfür werden verschiedene Tools zur Verfügung gestellt, um die Daten im DWH in periodischen Abständen zu aktualisieren. Da dieser Vorgang ein wesentlicher Bestandteil des Data Warehousing ist und in der Praxis den aufwendigsten Teil der Umsetzung darstellt, wird er nachfolgend näher beleuchtet.\nETL-Prozess : In einem Data-Warehouse-System findet nach [Bauer/Günzel 2004, S.48-52; Gluchowski/Kemper 2006] ein Integrationsprozess der Daten statt, der sich in die folgenden drei Hauptkomponenten gliedert: die Extraktion, die Transformation und das Laden. Aus den Anfangsbuchstaben dieser Komponenten ergibt sich der Begriff der ETL-Komponenten , welche zugleich auch die Reihenfolge des Prozessablaufes darstellen.\nMit Hilfe der Extraktionskomponente werden die Daten aus den verschiedenen Datenquellen in den Arbeitsbereich (Staging Area) übertragen und dort temporär gehalten. Des Weiteren bestimmt sie die hierzu benötigten Datenquellen bzw. die benötigten Ausschnitte daraus. Für die Ausführungszeitpunkte der Extraktion gibt es verschiedene Vorgehensweisen, z.B. die periodische oder ereignisgesteuerte Extraktion. Die Transformationskomponente hat nun die Aufgabe, die Daten im Arbeitsbereich in ein einheitliches internes Format zu überführen, was sowohl die Struktur wie auch den Inhalt betrifft. Hierzu zählen z.B. die Anpassung unterschiedlicher Datentypen, die Konvertierung von Zeichenketten sowie die Umrechnung einzelner Währungen. Dieser Schritt ist notwendig, um die Daten vergleichbar zu machen. Neben diesen Transformationen, welche durch den Begriff Datenmigration beschrieben werden, ist die Datenbereinigung ein weiterer wesentlicher Schritt, in dem z.B. fehlerhafte, fehlende, redundante oder veraltete Werte korrigiert werden. Durch die Ladekomponente werden nun die aufbereiteten Daten weitergeleitet, wobei hier zwei unterschiedliche Komponenten bestehen. Eine davon ist für die Übertragung der Daten aus dem Arbeitsbereich in die Datenbasis zuständig, wobei es sich um analyseunabhängige Daten handelt. Die andere überträgt analysespezifische Daten aus der Datenbasis in das eigentliche DWH.\n2.2.3.2.2 Datenhaltungsebene (DWH, Data Marts)\nDas eigentliche Data Warehouse (also die zentrale Data-Warehouse-Datenbank) ist nach [Bauer/Günzel 2004, S.526] eine physische Datenbank, die eine integrierte Sicht auf beliebige Daten zu Analysezwecken ermöglicht . Darin werden also Informationen und Daten des Unternehmens in einer sinnvollen Struktur gespeichert, um die Wertschöpfung in Form von neuem Wissen aus den heterogenen Quelldaten überhaupt erst zu ermöglichen. Die Datenspeicherung erfolgt dabei anwendungs- bzw. auswertungsorientiert und ist hinsichtlich relevanter Themen organisiert, wobei das Datenmaterial beliebige Verdichtungsstufen von Kennzahlen umfasst. Das Data Warehouse besitzt zum einen Verbindungen zu den relevanten Datenquellen, welche die Ursprungsdaten beinhalten und stellt zum anderen Verbindungen zu Systemen bereit, welche die Datenanalyse sowie die Datenaufbereitung ermöglichen.\nEin Problem, welches häufig bei einem zentralen und organisationsweit angelegten Data Warehouse auftritt, ist durch das große Volumen der dort abgelegten Daten gegeben: es ist zu wenig performant, um die umfangreichen Datenbestände schnell und flexibel genug analysieren zu können. Abhilfe schaffen hierbei die sogenannten Data Marts. Die Grundidee des Data Mart Konzeptes besteht darin, nur einen inhaltlich beschränkten Bereich des Unternehmens oder einer Abteilung als Teilsicht eines Data Warehouses abzubilden (s.a. [Bauer/Günzel 2004, S.59 f.; Gluchowski/Kemper 2006]). Dadurch kann die Komplexität und das Datenvolumen verringert, sowie durch Aggregationen ein deutlicher Performancegewinn erzielt werden. Zudem bieten Data Marts noch weitere Vorteile, welche z.B. in der eigenständigen Behandlung oder im Bereich des Datenschutzes liegen.\nDie Datenbereitstellungsebene des DWH oder der Data Marts stellt die Schnittstelle zur Präsentationsebene dar. Hierbei kommen ein oder mehrere OLAP-Server (im Falle von Data-Mining-Anwendungen auch sog. Data-Mining-Engines) zum Einsatz, wodurch ein interaktiver Zugriff der verschiedenen Anwendungen auf die multidimensionalen Daten des DWH ermöglicht wird. Der OLAP-Server greift dabei nicht nur auf das DWH zu, sondern beinhaltet auch die entsprechende Verarbeitungslogik, um den anfragenden Anwendungen die gewünschten Daten zur Verfügung stellen zu können.\nZur Analyseebene, welche auf die Datenbereitstellungsebene aufsetzt, zählt ein breites Spektrum von Anwendungen, wobei die Einsatzgebiete weit gefächert sind. So gehören neben den beiden bedeutendsten generischen Analysesystemen OLAP und Data Mining, z.B. auch Managementinformationssysteme, Früherkennungs- bzw. Warnsysteme oder auch die Berichtssysteme dazu.\nDie Metadaten aller Ebenen des DWH-Systems werden nach [Bauer/Günzel 2004, S.68]zentral in einem Metadaten-Repository gehalten, wobei man unter Metadaten alle Informationen versteht, die den Aufbau, die Wartung und auch die Administration des DWH-Systems vereinfachen und zusätzlich die Gewinnung der gewünschten Informationen aus dem DWH ermöglichen. Hierzu gehören neben beschreibenden Informationen, (z.B. über Inhalt, Struktur und Bedeutung der Daten) auch prozessbezogene Informationen (z.B. über die Verarbeitung der Daten).\nDes Weiteren stehen Tools zur Administration des DWHs sowie zum Monitoring zur Verfügung. Das Monitoring hat die Aufgabe, die Quelldaten hinsichtlich Änderungen zu überwachen und bei Bedarf den Datenbeschaffungsprozess, also den ETL-Prozess, wie in diesem Kapitel bereits beschrieben, anzustoßen [Bauer/Günzel 2004, S.75].\nMit dem Begriff „Operational Data Store“ bezeichnet [Bauer/Günzel 2004, S.54] eine Datenbank, die im Umfeld des DWH-Systems Anwendung findet, sich jedoch deutlich von einem DWH unterscheidet. So nimmt ein ODS die operationalen Daten in den verschiedenen Vorsystemen direkt auf und führt sie zeitlich befristet in einer physischen Datenbank zusammen. Zweck dieser Datenbank ist es, aktuelle Daten schnell verfügbar zu machen (z.B. um aktuelle Reports zu generieren oder um zeitnah auf bestimmte Vorkommnisse reagieren zu können). Da für diese Anwendung keine Integration und Transformation der Daten notwendig ist (ganz im Gegensatz zum DWH), wird es nicht dem eigentlichen DWH-System zugeordnet.\nDer Begriff OLAP wurde von E.F. Codd ganz bewusst zur Abgrenzung zum bekannten OLTP gebildet. Er definierte ihn in [Codd/Codd/Salley 1993] wie folgt:\n„ ... the name given to the dynamic enterprise analysis required to create, manipulate, animate and synthesize information from ´Enterprise Data Models´. This includes the ability to discern new or unanticipated relationships between variables, the ability to identify the parameters necessary to handle large amounts of data, to create an unlimited number of dimensions (consolidation paths) and to specify cross-dimensional conditions and expressions.“\nDie aktuell gängigste Definition von OLAP nach Nigel Pendse lautet:\n„On-Line Analytical Processing. A category of applications and technologies for collecting, managing, processing and presenting multidimensional data for analysis and management purposes.”\nMit OLAP bezeichnet man also die Analyse und Auswertung von multidimensional aufbereiteten Daten, um - meist im Rahmen eines Data Warehouses - Informationen schnell und interaktiv für Unternehmensentscheidungen zu gewinnen. Um mit der wachsenden Menge und der zunehmenden Komplexität der gespeicherten Unternehmensdaten sowie dem steigenden Analysebedarf umgehen zu können, wurde OLAP konzipiert [Bauer/Günzel 2004, S.98]. Es lässt sich innerhalb von Entscheidungs- u. Managementinformationssystemen den hypothesengestützten Analysemethoden zuordnen. Der Anwender (z.B. Führungskräfte auf allen Ebenen, qualifizierte Mitarbeiter aus den Fachabteilungen) hat bereits vor der Untersuchung eine Hypothese, welche durch das Analyse-Ergebnis bestätigt oder abgelehnt wird.\nIm Vordergrund stehen dabei dynamische, interaktive und multidimensionale Analysen auf historischen und konsolidierten Datenbeständen, welche sich in einem konsistenten Zustand befinden [Mucksch/Behme 1997b, S.394]. Durch interaktive Zugriffe auf verschiedene Sichten und Darstellungsarten der Daten bekommt der Nutzer schnell einen Überblick über die für ihn relevanten Informationen und kann so gezielt bestimmte Zusammenhänge aufdecken bzw. analysieren.\nIn diesem Abschnitt wird eine allgemeine Abgrenzung zwischen den beiden Datenbankanwendungen OLAP und OLTP vorgenommen (s.a. [Bauer/Günzel 2004, S.8 ff.; Kemper/Eickler 2004, S.489 f.; Messerschmidt/Schweinsberg 2003, S.28 f.]).\nOLTP ist das zentrale Merkmal herkömmlicher relationaler Datenbanken und ist typisch für die Informationsverarbeitung im Bereich der operativen Systeme. Hierzu zählen Anwendungen wie z.B. die „Buchung eines Urlaubes“ bei einem Reiseunternehmen oder die „Verarbeitung eines Auftrages“ in einem Handelsunternehmen. Diese OLTP-Anwendungen, welche das operationale Tagesgeschäft umsetzen, verarbeiten nur eine begrenzte Menge an Daten und nutzen dazu den jüngsten, aktuell gültigen Datenbestand. Bei OLTP-Anwendungen ist es erforderlich, dass Zugriffe bzw. Änderungen der Daten in einer kontrollierten Umgebung, also transaktionsorientiert, erfolgen.\n Homepage ICCAS: http://www.iccas.de/\n Eine Ontologie beschreibt die Wirklichkeit mit Hilfe einer vereinbarten Terminologie sowie Beziehungen und Ableitungsregeln zwischen den dort definierten Begriffen und Aktivitäten mit dem Ziel, gemeinsame Eigenschaften und Relationen von Objekten darzustellen [Hesse 2002].\n Die Aufgabe des Workflows liegt neben der Erfassung und Darstellung der Ontologie in der Analyse der aufgezeichneten Daten [Strauß et al. 2005].\n Vgl. [Burgert 2007, S.2].\n Vgl. Meeting Abstract: Workflowanalysen als objektives Beschreibungsmittel in der HNO-Chirurgie .\nBurgert et al., 2006\n Vgl. [Burgert 2007, S.9].\n Vgl. [Burgert 2007, S.35].\n Im Arbeitsbereich finden also die Transformationen der Daten statt, welche dort nur temporär gehalten werden.\n Howard Dresner wird als Vater von „Business Intelligence“ angesehen und arbeitete 1989 als Analyst bei der Gartner Group. Diese verließ er 2005 als Vize-Präsident und wechselte zu Hyperion als Chefstratege.\n Vgl. [Kemper/Mehanna/Unger 2006, S.4].\n Modifziert nach [Chaudhuri/Dayal 1997].\n Im Arbeitsbereich finden die erforderlichen Transformationen statt und erst nachdem alle Transformationen abgeschlossen sind, werden die Daten in die Datenbasis geschrieben. Dies hat den Vorteil, dass weder die Datenquellen noch die Basisdatenbank im laufenden Betrieb gestört werden.\n Das OLAP Konzept wurde 1993 von dem Mathematiker und Wissenschaftlicher Dr. Edgar Frank Codd (1923-2003), dem Begründer der relationalen Datenbanktechnologie, eingeführt, um Schwächen der relationalen Datanbankmanagementsysteme (RDBMS) zur Datenanalyse zu umgehen.\nUniversität Konstanz – Informationswissenschaft, Datenbanken und Informationssysteme\ndata warehouse business process intelligence workflow-analyse olap plattform\nMatthias Röger (Autor)


Claudine Tschalär - Über mich\nSeit einigen Jahren lebe ich als freischaffende Künstlerin im Tessin.\nMeine künstlerische Ausbildung erhielt ich durch mehrjährige Kursbesuche an der Schule für Gestaltung in Zürich, sowie bei namhaften Dozenten in der Schweiz, Österreich, England und Deutschland.\nMein Weg führte mich übers Aquarellmalen, zum Arbeiten mit Acryl hin zur Abstraktion. Immer wichtiger wurden mir die Mischtechniken. In meinen Bildern finden sich Schriftfragmente, Collagen, verschiedene Materialien die vielschichtig überarbeitet und mit Farbflächen und Linien verbunden zu einem dichten Werk werden.\nSeit 1994, nach meiner ersten grösseren Ausstellung in der Galerie Ruth Schwarzer in Uster, zeige ich meine Arbeiten regelmässig im In- und Ausland.\nMeine Bilder sind auch in öffentlichen Gebäuden, Arztpraxen und Firmen in der Region Zürich, sowie bei der Direktion des Spitals San Giovanni in Bellinzona zu finden.\nVon 2000 bis 2003 war ich Mitglied der „Künstlergruppe Uster“ und seit 2010 bei der „Associazione Pittori-Scultori Ticinesi“.\nDie Freude am Malen und Gestalten, sowie mein psychologisches Gespür, liessen mich die Ausbildung zur Kunsttherapeutin aufnehmen. Zwanzig Jahre lang war ich als Therapeutin tätig. Weiter erteilte ich künstlerische Kurse in der Erwachsenenbildung in Gemeinden, an Schulen und in der schweizerischen Lehrerfortbildung. An verschiedenen Mittelschulen und Institutionen war ich als Gestalterin von Projekttagen tätig.\nSeit 2009 gilt meine ganze Aufmerksamkeit der abstrakten Malerei. Inspiration sind mir die Natur, fremde Kulturen und der spielerische Umgang mit Ideen, Farben, Formen und Techniken.\nMeine zwei erwachsenen Töchter haben je zwei Kinder und leben in Zürich und New York.


untitled 8 | blutundkaffee\nmein gesicht ist anatomisch merkwürdig. immer, wenn ich reis esse, verirrt sich zumindest ein reiskorn in meinem rachen nach oben richtung nasenhöhle. das spüre ich und versuche dann, durch möglichst dezentes, doch gezieltes einatmen, das reiskorn zurück in den mund zu befördern. dies misslingt meistens und das reiskorn fällt geradewegs in die luftröhre, was mich zum husten bringt. durch das husten schießt das reiskorn zurück in die nasenhöhlen, das spiel beginnt von neuem.\nich muss mich dann so lange schneuzen, bis das reiskorn durch die gesamte nasenhöhle durchkriecht und beim rechten oder linken nasenloch rauskommt. ich spüre jeden millimeter, den das kleine körnchen zurücklegt und die ganze prozedur ist höchst unangenehm.\nangenehmer ist die vorstellung an einen harten schwanz, der mir in den mund stößt und mir einen schwall von heißem sperma tief in den rachen schießt. es fühlt sich an, als würde der ganze kopf mit klebrigem, weißen zeug gefüllt werden wie ein süßes eclair durch ein edelstahlrohr mit vanillecrème gefüllt wird. und ich huste und verschlucke mich daran, gerade noch so, dass ich nicht daran ersticke. und es brennt salzig auf allen schleimhäuten und rinnt aus dem mund und tropft aus der nase. es ist überall. vielleicht gelangt sogar ein bisschen bis hoch in die tränenkanäle und ich weine es hervor und es brennt in den augen und macht sie rot und geschwollen, als hätte ich stundenlang geweint.


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Was, Routerzwang? - Gesetzentwurf beschlossen: Kabinett stimmt für Abschaffung von Routerzwang - Golem.de-Forum\nAutor: cherubium 13.08.15 - 19:33\nSorry, aber ich verstehe das ganze Problem überhaupt nicht. Ich wurde noch nie gezwungen, irgend einen Router zu verwenden??\nMöchten Sie einen Router Mieten/kaufen (z.B. T-Com, wo ich hinwechseln musste wg. exklusiver FTTH Anbindung über X-Jahre) --> nein\nIch kauf mir meinen Eigenen.\nNicht anders war es früher bei Alice und später Hansenet (und noch später o2).\nFolglich verstehe ich überhaupt nicht, wo jetzt das Problem ist.\nWo gibt es Routerzwang?\n2 mal bearbeitet, zuletzt am 13.08.15 19:34 durch cherubium.\nRe: Was, Routerzwang?\nAutor: Cassiel 13.08.15 - 19:53\n> Sorry, aber ich verstehe das ganze Problem überhaupt nicht. Ich wurde noch\n> nie gezwungen, irgend einen Router zu verwenden??\n> Möchten Sie einen Router Mieten/kaufen (z.B. T-Com, wo ich hinwechseln\n> musste wg. exklusiver FTTH Anbindung über X-Jahre) --> nein\n> Ich kauf mir meinen Eigenen.\n> Nicht anders war es früher bei Alice und später Hansenet (und noch später\n> Folglich verstehe ich überhaupt nicht, wo jetzt das Problem ist.\n> Wo gibt es Routerzwang?\nZ.B. bei Unitymedia, Kabel Deutschland, etc.pp. und darüber hinaus noch diverse DSL-Anbieter wie auch Vodafone.\n1 mal bearbeitet, zuletzt am 13.08.15 19:54 durch Cassiel.\nAutor: User_x 13.08.15 - 20:05\nWenn man bei O2 ein internetanschluss zusammen mit telefonanschluss bestellt, kann man den Telefonanschluss nur mit aufgezwungenem Router verwenden, obwohl es ausreichend wäre die sip ip + benutzername und Passwort zu nennen. Nennen die aber nicht, und packt man den zwangsrouter wegen dem sip telefonanschluss davor und installiert sich eine fritzbox dahinter, ist sip oder vpn geblockt. Der zwangsrouter bietet weiterhin keinerlei möglichkeit diese Ports zu öffnen oder eine dmz für den eigentlichen Router (fritzbox) einzurichten. Ergo kann man nicht das Internet so nutzen wie man möchte und wird abgespeist, dass man keine serverdienste bstreiben darf bzw. Ftp und http* ja verfügbar wäre.\n1 mal bearbeitet, zuletzt am 13.08.15 20:06 durch User_x.\nAutor: cherubium 13.08.15 - 20:06\nok. Danke für die Aufklärung. War mir nicht bewusst. Gleichzeitig meine ich aber auch, würde man mich zwingen, einen best. Router zu nehmen, würde ich gar nicht zu dem Anbieter wechseln\n(wobei ich jetzt, da ich kein Kabel habe, nicht beurteilen kann, ob es unterschiedliche Kabelanbieter gibt und man überhaupt eine Wahl hat. Bei DSL besteht dieses Problem ja normalerweise nicht und hat genügend Auswahl an Anbietern)\nweiterer Punkt: Was Telefon usw. angeht, hab ich auch keine Erfahrung. Hatte noch nie eins ;)\n1 mal bearbeitet, zuletzt am 13.08.15 20:07 durch cherubium.\nAutor: wittiko 13.08.15 - 20:15\nWie wäre es einfach die Konfig aus dem Zwangsrouter auslesen?\nDamit müsste man alle Zugangsdaten haben und kann seinen eigenen Router konfigurieren.\nSo sichere Passwörter werden die schon nicht verwenden also Bruteforce solle da schon funktionieren ;)\nAutor: User_x 13.08.15 - 20:34\nJa aber 1. Ist das frickelei und 2. Einfach nicht fair, da man sowieso zahlt und 3. Hat man jederzeit das Problem wieder, wenn die passwörter neu gesetzt werden... Also spätestens wenn sich der zwangsrouter ein neues image vom Provider zieht...\nAuch kann man nicht immer wählen, es gab nur 1 Provider zur Auswahl oder halt auf netz verzichten...\nAutor: shaggy_27 13.08.15 - 20:52\nBin bei Unitymedia und kann meinen Router frei wählen.\nAutor: gollumm 13.08.15 - 21:08\nWo bekommst du Die nötigen Daten her?\nAutor: Bibbl 13.08.15 - 21:24\nBin bei Unitymedia. Ich kann den Router nicht frei wählen.\nAutor: Dadie 13.08.15 - 21:26\n> Wie wäre es einfach die Konfig aus dem Zwangsrouter auslesen?\n> Damit müsste man alle Zugangsdaten haben und kann seinen eigenen Router\n> So sichere Passwörter werden die schon nicht verwenden also Bruteforce\n> solle da schon funktionieren ;)\nSicher KANN man die Configs des Routers irgendwie mit etwas Aufwand auslesen. Man KANN den Router auch Hacken und sein eigenes OS drauf installieren. Was man aber DARF steht auf einem ganz anderen Blatt.\nIch empfehle dir mal das StGB durchzulesen. Insbesondere §202 könnte für dich von Interesse sein ;)\nAutor: CatweazleFan 13.08.15 - 22:38\nNaja, so einfach ist die Welt leider nicht. Ich bekomme hier in meiner Kleinstadt im Altstadt-Gebiet DSL von 1und1, Telekom und Vodafone. Da die alle aber die letzte Meile (Kupfer) der Telekom nutzen (müssen), ist bei 16000 DSL Schluss. Aktuell habe ich einen 16000 DSL von 1und1/Telefonica und bekomme einen Sync von 11000. Hatte ganz am Anfang schon mal 14000, aber das ist ein anderes Thema. Jetzt hat sich bei uns in der Region ein neuer Anbieter (M-Net) die Mühe gemacht und die Strassen aufgebudelt und mehrere Verteilerschränke (alle mit Glasfaser verbunden) in die Nähe der Telekom-Verteilerkästen aufgebaut. Dadurch reduziert sich die letzte Meile um einige hundert Meter. Ich kann jetzt einen 50000 DSL Anschluss bekommen. Aber M-Net hat bisher einen Routerzwang, da sie den Router mit dem Anschluß ausliefern und man m.W. nicht die Zugangsdaten für DSL und SIP bekommt.\nAlso wenn ich mit 16000 DSL zufrieden bin, dann stimmt deine Aussage - ich nehme den Provider wo ich meinen Router einsetzen kann. Will ich aber mehr, dann muss ich zu M-Net wechseln (mit Zwangsrouter).\nAutor: xotonashix 13.08.15 - 22:59\nbei o2 darf man je nach (zb bei meinem) vertrag monatlich kündigen und wenn man dort mit der begründung kündigt das man in dem o2 router keine ports für eine ftp server freigeben kann kündigt geben die einem kostenlos eine 7490 als leihrouter raus aus dem man das auslesen könnte ( sonst müsste man die o2 box öffnen um es auszulesen was man eigentlich nicht darf) so hab ich es gemacht und nun eine nutzlose 7490 (die ich leider nicht verkaufen darf da leihrouter) hier liegen da ich nur meinen eigenen router nutzen wollte ^^\nAutor: fork 13.08.15 - 23:28\nDen Routerzwang gabe es ja auch noch nicht. Bisher war das alles Grauzone. Wenn dieser "Routerzwang" dann Gesetzeskonform wird, dann kann man das noch ganz anders zunageln.\nAutor: onfiren 13.08.15 - 23:42\nUnd wem genau gefällt das dann - mir ja wohl eher nicht, aber nun ja, man darf weiterhin gespannt sein.\nAutor: plutoniumsulfat 13.08.15 - 23:47\nBei eigener Hardware? Wohl eher nicht....\nAutor: Mett 14.08.15 - 01:09\nMan braucht keine Zugangsdaten bei DOCSIS. Manche haben aber das Glück, ein Modem bekommen zu haben.\nAutor: 1ras 14.08.15 - 01:44\n> Man braucht keine Zugangsdaten bei DOCSIS. Manche haben aber das Glück, ein\n> Modem bekommen zu haben.\nDoch, auch bei einem Modem brauchst du die Zugangsdaten für die Telefonie. Es sei denn du möchtest dir aufzwingen lassen, ein digitales VoIP-Signal in analog zu wandeln, verlustbehaftet über ein paar Meter zu übertragen um es in deiner eigenen Telefonanlage dann wieder zu digitalisieren. Technisch natürlich völliger Blödsinn welcher nur diesem Zwang geschuldet ist.\nAutor: gollumm 14.08.15 - 06:08\n> Den Routerzwang gabe es ja auch noch nicht.\nHä? Und was ist es dann, was die Provider machen?\nAutor: gollumm 14.08.15 - 06:10\nUnd die SIP-Daten fürs Telefon hast Du erhalten?\nAutor: Korok 14.08.15 - 07:42\nConfig auslesen bringt bei Unity Media (KabelBW) nichts.\nDie schicken einen Router und nur dessen MAC Adresse ist für den Anschluss freigeschaltet.\nKauft man den gleichen Router wie den den sie schicken würde es trotzdem nicht gehen.\nMein bereitgestellte Fritzbox hatte einen defekt und mir wurde ein ersatz geschickt.\nLeider hat einfach nur umstecken nicht gereicht. Ich musste vom Handy den Support anrufen. Der dann angestoßen hat das die Alte MAC Adresse gegen die des neuen ersetzt wurde. Danach hatte ich wieder Internet.\nGut zu sehen ist das auch an den Amazon bewertungen von genau der Fritzbox. Die hat nur einen Stern weil sehr viele Leute darauf reingefallen sind mit dem Wunsch sich die Monatliche Zusatzgebühr sparen zu wollen und lieber einmal den Router kaufen.


Viel Harmonie in Sooss - Vierzigwochen Wein, die Thermenregion, die Zierfandler-Rotgipfler-Region"online erleben\nViel Harmonie in Sooss\nGabi und Herbert Schlager\nPioniere: Edeltraud und Franz Schlager\nWinzer<3 : Gabi und Herbert\nNext Generation: Sophie und Johannes\nErster Wein: Gabi 2003, gemeinsam 2009\nChardonnay und Zweigelt\nNutztiere: Cora und die Katzen, Fische\nRotwein: 50 %\nBarriques: wird experimentiert\nRock oder Klassik: im Keller nur Klassik\nFacebook: Nein (die Kinder sind ja noch klein)\nHeuriger: Ja mit wunderschönem Garten und immer am Wochenende geöffnet\nBesonderes: 2011 und 2012 höchst prämiertes Weingut Niederösterreichs\nWenn ein Betrieb seit 1766 besteht, dann kann man ihn schon durchaus als Traditionsbetrieb bezeichnen. Zu der Tradition des Hauses gehört mit Sicherheit, dass der Fokus bei der Weinproduktion völlig auf den Konsumenten ausgerichtet ist. Das heißt für Gabi und Herbert Schlager, dass ihre Weine fruchtig, harmonisch und trotzdem charaktervoll sein müssen. Denn genau das schätzen ihre Gäste an ihren Weinen.\nDas Weinhauer-Powerpaar teilt sich die Arbeit im Betrieb: Gabi ist für den Weinkeller zuständig, während sich Herbert - der als Quereinsteiger aus der Gastronomie gekommen ist - im Weingarten um die Reben kümmert. Das Geheimnis ihrer Qualität liegt wahrscheinlich auch daran, dass sie im Keller beim Verkosten gemeinsam im Team probieren und auch keine Kompromisse eingehen, wenn es ans Füllen geht. Da kann auch schon einmal ein Wein gänzlich ausgeschieden werden, wenn sie mit dem Ergebnis nicht zufrieden sind.\nSeit 35 Jahren werden die Schlager-Weine naturnah produziert und dabei auf Düngemittel verzichtet. Die Weingärten sind begrünt, hauptsächlich mit Klee, weil es ihrer Meinung nach den Weingarten vitaler erhält und Chlorose vorbeugt.\nDas Bestreben nach höchster Qualität und aus jeder Lage das Optimum herauszuholen, sind die Basis für die beeindruckende bisherige Bilanz an Auszeichnungen für das Weingut Schlager: 2 x höchstprämiertes Weingut Niederösterreichs und vielfach Sortensieger, so wie 2016 mit dem Chardonnay oder Zweigelt "Alter Rebstock" (ein Wein mit wirklich richtig Power!). Da überrascht es nicht mehr, dass auch der Salonsieger 2016 in der Kategorie "fruchtige Rotweine" aus diesem Hause stammt.\nAuf meinen Hinweis, dass meiner Meinung nach ihre Weine für die gebotene Qualität zu günstig wären, entgegnet Herbert wie aus der Pistole geschossen, dass für seine Frau und ihn nicht der Preis im Vordergrund steht, sondern seine Weine für alle Gäste leistbar bleiben sollen - so leistbar, dass sie auch die eine oder andere Kiste spontan für zuhause mitnehmen.\nHarmonie ist in diesem Weingut an allen Ecken spürbar. Nicht nur zwischen dem Winzerpaar, sondern auch wenn es um sensible Dinge wie den Holzeinsatz oder Gerbstoffe bei ihren Weinen geht. Sie greifen nicht zum erstbesten Holz - auch das Holz soll einen "geschmeidigen Charakter" haben, wie es Herbert auszudrücken pflegt.\nBei so viel Harmonie und Qualität ist es nicht weiter verwunderlich, dass der Heurigen jeden Samstag und Sonntag bis auf den letzten Platz gefüllt ist. Die ganze Familie Schlager hilft mit und die vielen zufriedenen Gäste genießen perfekt gebratenes Roastbeef, hausgemachte Blunze (unbedingt probieren!), herrliche Cremeschnitten uvm.\nDer Name für diesen Weinberg südlich von Baden leitet sich wahrscheinlich davon ab, dass früher hier ein Eichenwald gestanden haben soll. Eine andere Theorie für das Entstehen dieses Namens geht darauf zurück, dass hier der Boden, wenn er austrocknet, so hart wird, dass er nicht mehr bearbeitet werden kann.\nEgal welche der beiden Theorien jetzt tatsächlich die richtige ist, der Harterberg ist auf alle Fälle eine der besten Lage in der Thermenregion!\nDurch seine verschiedenen Bodenbeschaffenheiten, gedeihen hier sowohl große Rotweine, als auch finessenreiche Weißweine und erst wenn man sich intensiv mit dieser großartigen Lage auseinander setzt, erkennt man dass fast alle guten Winzer in Baden und Sooss zumindest eine kleine Parzelle am Harterberg bewirtschaften!\nDie Süd-Ost-Lagen sind sehr trocken und steinig, im Untergrund sind Schotter als auch große Flußkiesel zu finden. Nach Süd-Westen hin werden die Böden eher tiefgründig und schwerer. Umgeben ist die Lage zudem von den Ausläufern der Alpen bis zum Anninger die für die notwendige Kühle sorgen.\nDer Ausblick vom Harterberg auf die umliegenden Orte Sooss und Baden ist es wert hier einen Rundgang zu machen und dass diese herrliche Lage dem Wohnbau trotzen konnte ist wieder einmal der Verdienst weit vorausblickender Winzerfamilien.\ndirekt nach Sooss


Saubere Umwelt - sauberes Troisdorf:\nDer idyllisch gelegene Teich im Vogelpark, Am Waldpark in Troisdorf-Mitte, hat es in sich. Er ist im Laufe der Zeit durch verschiedene Faktoren stark verschlammt. Das Laub von den umgebenden Bäumen und vor allem die „gutgemeinte“ Fütterung der Wasservögel führte zu vermehrtem Nährstoff im Wasser. Kot und Brotreste sinken zusammen mit dem Laub auf den Gewässergrund.\nIn der dadurch wachsenden Sedimentschicht fehlt Sauerstoff und die organischen Anteile des Sediments verfaulen. Dabei entstehen penetrant riechende Faulgase. Die Stadtverwaltung reagiert einmal mehr auf die Beschwerden von Bürgerinnen und Bürgern über die vor allem im Sommer auftretende Geruchsbelästigung.\nIn Zusammenarbeit mit dem Gewässerdienst Beiten (aus dem Ort mit dem passenden Namen Waldfeucht) wird die Stadt Troisdorf eine ökologische und umweltschonende Methode zur Reinigung des Gewässers der Teichanlage einsetzen: mit Hilfe von biologischen effektiven Mikroorganismen (EM). Diese Mikroorganismen verstoffwechseln den organischen Anteil im Sediment und reduzieren das Volumen bis auf den mineralischen Anteil. Die übel riechenden Faulgase werden dadurch unterbunden.\nMikroorganismen werden injiziert\nDas städtische Amt für Umwelt- und Klimaschutz wird die Maßnahme am Dienstag und Mittwoch, 3./4. Juli 2018, in zwei Arbeitsschritten durchführen lassen. Zunächst wird mit amphibischer Technik der grobe Unrat gesammelt und entfernt. Im Nachgang werden die Mikroorganismen in flüssiger Form in das Sediment injiziert. Durch den zusätzlichen Einsatz von Fotosynthesebakterien wird das Algenwachstum reduziert.\nDurch Zellteilung vermehren sich die Organismen, breiten sich weiter aus und reduzieren gleichzeitig den organischen Anteil stückweise. „Durch die Maßnahme wird nicht nur die Wasserqualität verbessert, sie kommt auch den dort lebenden Tieren zugute“, erklärt Ulrike Tesch, Leiterin des Amtes für Umwelt- und Klimaschutz.\nPressemeldung 303 vom 25.06.2018


Version vom 22. Juli 2021, 15:20 Uhr von Sabine.Hampe (Diskussion | Beiträge) (Klammer aufgelöst;)\nMit dem internationalen Ausweis erhältst du Ermäßigungen in über 130 Ländern rund um den Globus, z. B. auf Reisen bei Flügen, Mietwagen, Unterkünften etc., beim Online-Shopping oder auch im Kulturbereich. Du bist berechtigt, den Ausweis zu erhalten, wenn du als Vollzeitstudierende*r an einer staatlichen oder privaten Hochschule eingeschrieben bist. Auch während eines Urlaubssemesters kannst du deine Karte nutzen oder sie beantragen, sofern du eine Immatrikulationsbescheinigung vorlegen kannst. Die genauen Bedingungen findest du auf der Website der ISIC.\nUm deinen internationalen Ausweis zu erhalten, kannst du auf der Website der ISIC einen Online-Antrag ausfüllen oder ihn bei einer der rund 400 Ausgabestellen in Deutschland beantragen und gleich mitnehmen.\nAbgerufen von „https://lehramtswiki.uni-due.de/wiki/index.php?title=International_Student_Identity_Card_(ISIC)&oldid=46325“


5. Mai 2014 /0 Kommentare/in News /von Jochen\nDas Slotracing Forum freeslotter.de gestaltet jedes Jahr einen schönen Forenkalender für seine Mitglieder. Die Bilder für den Kalender stammen von den Usern selbst. Dafür wird noch eine Wahl veranstaltet. Bei den Bildern muss es sich um Bilder von der eigenen Bahn uns Slotcars handeln. Jeder kann seine Schätzchen einsenden.\nhttps://slotnerd.de/wp-content/uploads/2014/05/forumkalender.jpg 323 710 Jochen https://slotnerd.de/wp-content/uploads/2016/03/slotnerd-logo.png Jochen2014-05-05 20:00:222018-04-27 11:40:57freeslotter Kalender 2015 Vorbestellung


Schwarzer Sonntag für Vanek und die Wild - hockeyfans.at\nMontag, 19.Oktober 2015 - 7:58 - Zweite Niederlage in Folge für Thomas Vanek und seine Minnesota Wild. In Anaheim gab es gegen bislang zahnlose Ducks eine 1:4 Pleite und dabei stand Vanek auch noch bei drei Gegentoren am Eis!\nDie Anaheim Ducks hatten in dieser noch jungen NHL Saison einen echten Horrorstart hingelegt. 4 Spiele, 4 Niederlagen, nur 1 Tor erzielt. Aber ausgerechnet im Heimspiel gegen die Minnesota Wild von Thomas Vanek haben die Kalifornier ihre Torsperre beendet und feierten prompt auch den ersten Saisonsieg.\nSchon in der 11. Minute ging Anaheim in Führung und beantwortete das zwischenzeitliche 1:1 der Gäste noch vor der ersten Pause mit der abermaligen Führung. Mit diesem 2:1 ging es durch ein torloses Mitteldrittel und bis in die Schlussphase, in der die Ducks schließlich in der 49. Minute vorentscheidend zum 3:1 trafen. Als Minnesota in der Schlussphase riskierte und den Torhüter frühzeitig vom Eis holte folgte noch ein Empty Netter der Ducks zum 4:1 Endstand.\nDamit kassierten die Wild die zweite Niederlage an diesem Wochenende und halten nun bei 3 Siegen, sowie 2 Niederlagen. Thomas Vanek erwischte einen ganz schwarzen Sonntag, stand 12:07 Minuten am Eis und beendete diese Partie mit einer ernüchternden -3 in der PlusMinus Bilanz. Nach den nun drei absolvierten Auswärtspartien folgt für Minnesota ein Heimdoppel gegen Carolina und wieder Anaheim.


solidarische Imkerei im mauergarten - mauergarten\nsolidarische Imkerei im mauergarten\nBienen sind für unser Ökosystem unverzichtbar. Denn die große Mehrheit aller heimischen Nutz- und Wildpflanzen sind auf Honig- und Wildbienen als Bestäuber angewiesen. Damit sind Bienen ein wichtiges Bindeglied im natürlichen Lebensraum von Mensch und Tier. Im mauergarten möchten wir daher drei (bis max. sechs) Bienenvölkern Raum und Platz geben, sich zu entfalten und wollen mit diesen nach naturnahen und ökologischen Prinzipien ressourcenschonend arbeiten. Wir sind bemüht, die Vitalität unserer Bienenvölker zu erhalten und zu fördern (z.B. durch Naturwabenbau) sowie deren Selbstheilungskräfte zu unterstützen. Zur Reduzierung der Varroa-Milbe können maximal umweltschonenende organische Säuren zur Anwendung kommen.\nEin weiterer wichtiger Aspekt des Imkerns im mauergarten ist der Grundgedanke der solidarischen Landwirtschaft. Hier trägt eine Gruppe von Menschen die Kosten eines landwirtschaftlichen Betriebs, wofür sie im Gegenzug dessen Ernteertrag erhalten. Beim solidarischen Imkern (Sol_Im) soll es ähnlich sein: mehrere Menschen teilen sich die Kosten und helfen mit bei den vielfältigen Tätigkeiten. Dafür erhalten sie im Gegenzug einen Anteil des Honigertrags, Imkerkenntnisse, ein Verständnis für die wichtige Rolle der Bienen in unserem Ökosystem und erfahren die positive Wirkung vom Umgang mit den Bienen.\nUm darüber hinaus Interessierten dieses faszinierende Insekt näher bringen zu können, gibt es einmal pro Monat „meet the bees“: Hier können Gartengäste oder Mitglieder des mauergartens bei den Arbeiten rund um das Imkern reinschnuppern und ggf. auch mithelfen. Eine Voranmeldung ist nicht erforderlich, begrenzt wird die Teilnahme durch vorhandene Werkzeuge, Imkereiausstattung und Platz.\nDesweiteren können sich an der Imkerei interessierte Gruppen wie Kitas oder Schulklassen anmelden, um die Honigbiene und die Grundzüge des Imkerns kennenzulernen.\n2. Beteiligungsmöglichkeiten beim Sol_Im\nIm mauergarten können jeder Zeit (erfahrene) ImkerInnen mit den Bienenvölkern arbeiten, die Teil des Sol_Im sind. Gartengäste und Besucher können unter Anleitung der ImkerInnen mitmachen. Insgesamt gibt es zwei verschiedene Beteiligungsmöglichkeiten:\nals erfahrener ImkerIn: Maximal vier erfahrene Imker_innen leiten das Sol_Im. Denn Bienen reagieren – wie jedes andere Lebewesen auch – sensibel auf Störungen und Beeinträchtigungen von außen. ImkerInnen die sich regelmäßig um ihre Völker kümmern, können am besten einschätzen, wie und wann man mit ihnen arbeiten kann. Ihre Aufgaben sind Völkerdurchsicht, Varroa-Kontrolle und -Behandlung, Honigraum geben, Schwarmkontrolle, Honigernte, Einwinterung.\nDie erfahrenen ImkerInnen erhalten 30% des Honigertrags, den die Bienen nicht selbst benötigen, und teilen diesen untereinander auf.\nals Mitglied ohne Imker-Erfahrung: Du unterstützt die erfahrenen ImkerInnen bei ihren Aufgaben; zusätzlich zu den oben genannten sind das z.B. Rähmchenbau – und Drahten, Anfangsstreifen einlöten, Gläser waschen, Honigabfüllen und Etikettieren. Darüber hinaus kannst Du Dich in die Sol_Im-Öffentlichkeits- und Umweltbildungsarbeit und/oder Finanzen einbringen. Du bist zu unseren regelmäßig stattfindenden Treffen des Sol_Im und des mauergarten eingeladen.\nMitglied ohne Imker-Erfahrung erhalten 30% des Honigertrags, den die Bienen nicht selbst benötigen, und teilen diesen unter sich auf. Die restlichen 30% gehen an den mauergarten e.V.\nDie Personenanzahl des Sol_im ist insgesamt auf 30 begrenzt.\n3. Dein Sol_Im-Beitrag\nUm den Gemeinschaftsgedanken zu leben, leisten alle Sol_Im-Mitglieder einen Beitrag, dieser gliedert sich in:\nCo-Finanzierung der laufenden Kosten. Denn Werkzeug und Gerätschaften zum Arbeiten an den Bienenvölkern, zur Honigverarbeitung, zum Wabenbau und -instandsetzung etc. müssen regelmäßig gewartet, repariert, oder auch mal ausgetauscht werden. Die laufenden Kosten werden von den erfahrenen ImkerInnen für ein Imkerjahr, beginnend am 1. April, kalkuliert und dieser Betrag mittels Bieterverfahren auf die 30 Sol_Im-Mitglieder verteilt.\nArbeitseinsatz von 2 Aktionen/ 15 Stunden/ 2 Tage pro Jahr. Bitte bringe dich über das Imkern hinaus in die Gemeinschaft ein. Das kann auf ganz unterschiedliche Weise geschehen. Ideen und Anregungen erhältst du von Vereinsmitgliedern und aus dem Newsletter.\nNatürlich besteht auch die Möglichkeit, Vereinsmitglied des mauergarten e.V. zu werden. Neben dem Imkern und/ oder Gärtnern kannst du an der inhaltlichen Ausgestaltung mauergartens und des Sol_im mitwirken. Hier sind deine Ideen gefragt, die den Grund-Gedanken des mauergartens weiter vorantreiben und ausbauen.\ndas Anmeldeformular: .pdf\nEin Gedanke zu „solidarische Imkerei im mauergarten“\nPingback: Auf in die Gartensaison 2017 | Transition Town Pankow


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Der nächste Artikel zu Threema :\nWas für eine bescheidene Webseite, ich komme ja normalerweise auch mit den dümmstmöglichen Cookiedialogen klar. Aber web.de hat mich erwischt ?\nMit NoScript geht's einigermaßen.\nMit Multi-Account Containers und Cookie AutoDelete ist man auch ganz gut bedient, falls man aus Versehen doch mal zuviel zugestimmt hat.\nCookie AutoDelete habe ich schon auch, ich musste meinen Unmut über web.de trotzdem los werden.\nZum Thema TeleGuard: Ich dachte mir, ich schau ihn mir mal an und im AuroraStore wurde dann angezeigt, dass er zumindest einen Tracker enthält. Die Exodus-Seite bestätigt das! Dann doch danke, nein!\nEinmal editiert, zuletzt von holydiver ( 22. Januar 2021 )\nNeue „Wasserstandsmeldung“ von der Apple Store Front:\nBei den kostenlosen Apps ist Bewegung drin.\nSignal Platz 3 ( ehemals 1 ),\nWhatsApp Platz 5 ( ehemals 7 ),\nTelegram Platz 7 ( ehemals 3 ).\nBei den Bezahl-Apps ist Threema weiter No 1.\nMal schauen, wo die Zahlen nächste Woche sind, der „Run“ scheint augenblicklich abzuebben.\nNun kommt der nächste Anbieter aus der Schweiz:\nWirbt natürlich mit der hohen Sicherheit Da werden die Menschen sich noch mehr wundern das keiner da ist\nDisclaimer: Ich arbeite für Threema und ich habe es mir nicht selbst angeschaut, vertraue aber der Person, die sich das angeschaut hat. Mir ist klar, dass das einen faden Beigeschmack hat, aber die Warnung vor offensichtlich kryptographisch fatalen Fehlern in einer App finde ich wichtig. Daher überprüft die Aussage einfach selbst oder wartet darauf, dass es jemand unabhängiges tut.\nEs ist jedesmal das gleiche Spiel, leider... ?♂\nIch hoffe, daß der Run diesmal etwas länger andauert. Immerhin: Web.de macht ja eine vergleichsweise klare Ansage pro Threema. Die Seite wird von vielen gelesen, denke ich. Und dann warten wir's mal ab, vermutlich wird's zum Monatswechsel noch einen kleinen Ansturm auf Threema geben, weil auch in meinem Bekanntenkreis einige angekündigt haben, WhatsApp zum Monatsende zu deinstallieren. Dann wird sicherlich der eine oder andere erst merken, daß er wirklich wechseln muß.\n... weil auch in meinem Bekanntenkreis einige angekündigt haben, WhatsApp zum Monatsende zu deinstallieren. Dann wird sicherlich der eine oder andere erst merken, daß er wirklich wechseln muß.\nWieso erst zum Monatsende? Was macht diesen Termin denn attraktiv zum Wechseln, bzw. warum merken die erst dann, dass sie wechseln „müssen“?\nMüssen nicht, eher wollen. Ich denke es hängt mit dem ursprünglichen Termin der neuen AGB, dem 8.2., zusammen.\nMan hat dann etwas mehr Zeit, um seinem sozialen Umfeld den Wechsel anzukündigen. Man kann bspw. regelmäßige Status setzen, in denen man ankündigt, dass man zum Monatsende weg ist und sich freuen würde, wenn sich möglichst viele auch Threema und/oder Signal installieren würden.\nDas Ding sieht kryptographisch ganz übel aus...\nUnd wie gesagt: Es hat einen Google-Tracker! Insofern: Zum Abschuss freigegeben!\nIch fürchte, es wird wie immer laufen: diejenigen, die nicht sofort gewechselt haben bzw. zumindest dazugekommen sind, werden es dann nicht mehr tun. Die Empörungswelle wird bis zum Monatswechsel abgeebbt/weitergezogen sein, und es wird kaum mehr jemanden interessieren. Gefällt mir auch nicht, war aber bisher jedesmal so.\nDer Schlüssel liegt meiner Erfahrung nach darin, sehr schnell zu reagieren und sozusagen „auf der Welle mitzureiten“, bevor sie wieder abflaut. Also mit sehr kurzer Frist den Wechsel weg von WhatsApp ankündigen. Schnelligkeit gilt natürlich insbesondere auch für Signal/Threema: wenn so eine Steilvorlage von WhatsApp geschieht, müssen ganz, ganz schnell Aktionen kommen (gratis für ein paar Tage)—zumindest dann, wenn die Nutzerbasis wirklich ausgebaut werden soll.\nDas mag schon sein, dass Geschwindigkeit hier von Vorteil sein kann. Ich kenne aber auch Leute, die sich den heheren Vorsatz gefasst hatten, WA sofort zu löschen, dies auch gemacht hatten und dann nach ein paar Wochen zurückgekrochen kamen. Wichtig finde ich im Moment v.a., dass die Gelegenheit genutzt wird, Gruppen zu portieren. Wenn ganze Vereins-, Kollegen- oder Kirchengruppen komplett zum anderen Messenger rübergezogen werden, könnte das viel bringen.\nEDIT: Aber wir gehen gerade schon wieder sehr weit vom Thema weg.\nDisclaimer: Ich arbeite für Threema und ich habe es mir nicht selbst angeschaut, vertraue aber der Person, die sich das angeschaut hat.\nJa super .... neben den offiziellen Mitarbeitern noch jemand von Threema hier im Forum präsent ?\nIch bin im Forum ja noch nicht so lange unterwegs und hatte daher keine Ahnung davon,\nAuf jeden Fall ist es gut zu sehen das sich die alternativen Anbieter zu Whatsapp momentan etwas ins Zeug legen, heute kam Signal 5.3 für IOS und Threema 4.6.4 für IOS. In beiden Messengern sind einige hilfreiche und auch teilweise vermisste Funktionen hinzugekommen\nheute kam Signal 5.3 für IOS und Threema 4.6.4 für IOS.\nVielen Dank ... gerade aktualisiert


Bergische Weihnachtsgrüße - Das Bergische\nSchlittschuhlaufen, Weihnachtsmarktbummel oder ein Mord in Wiehl\nDer Bahnhof in Wiehl wird zum Schauplatz eines Mordes. Was ist im sonst so beschaulichen oberbergischen Städtchen passiert? Bei einer Fahrt mit dem historischen Dampfzug zurück nach Dieringhausen versuchen Sie den Mord zusammen mit einem Schauspielerteam aufzuklären. Spannung ist also garantiert. Die Fahrkarten sind schon erhältlich und können gut zu Weihnachten verschenkt werden. Lesen Sie mehr…\nDampflok im Bergischen (Foto: Axel Johanßen)\nEvent-Führungen in der Erzquell Brauerei\nZusätzlich zu den klassischen Führungen durch die Erzquell Brauerei in Wiehl-Bielstein werden im nächsten Jahr besondere „Event-Führungen“ angeboten. So wird Holger Müller alias „Ausbilder Schmidt“ einige Touren begleiten. An anderen Terminen verrät Ihnen ein Biersommelier viele Details, oder die Bierverkostung nach der Führung wird musikalisch begleitet. Ganz egal für welches Event Sie sich entscheiden, es wird ein kurzweiliger Abend, und eine Kostprobe der Biere gehört auf jeden Fall auch dazu. Lesen Sie mehr…\nBiersommelier Torsten Henkels (Foto: Erzquell Brauerei)\nEislaufvergnügen in Bergneustadt und Lindlar\nAuch wenn die Seen im Bergischen Land in diesem Winter nicht dick genug zufrieren sollten, können Sie sich trotzdem mit Kufen aufs Eis trauen. In Lindlar hat die Eisbahn an der 2T Kletterhalle schon seit dem 01.12.2019 geöffnet. Das winterliche Eisvergnügen beim „Bergneustädter Wintermärchen“ ist von Mitte Januar bis Mitte Februar 2020 geöffnet. So steht dem Eislaufvergnügen an der frischen Luft nichts mehr im Wege.\nSchlittschuhlaufen (Foto: Pavel L Photo and Video / Shutterstock)\nWenn der Duft von gebrannten Mandeln durch die Luft weht und überall die Festbeleuchtung funkelt, dann ist es wieder Zeit für einen Besuch auf dem Weihnachtsmarkt. Hier im Bergischen gibt es eine Vielzahl von kleinen, feinen Weihnachtsmärkten, die unter anderem auch Kunsthandwerk oder das Schlagen von Weihnachtsbäumen anbieten. So können Sie die Weihnachtszeit gemütlich und beschaulich beginnen und genießen. Lesen Sie mehr…\nGlühwein oder Punsch? (Foto: Alexander Raths/Shutterstock)\nJedes Jahr aufs Neue beginnt die Suche nach dem perfekten Weihnachtsbaum. Gerade gewachsen muss er sein, dichte Zweige und ein sattes Grün soll er haben. Warum also nicht selber auf die Suche gehen? Wer den Baum selber sägt, der weiß, dass die Tanne frisch ist und hat eine große Auswahl, was Form und Größe betrifft. Im Bergischen Land gibt es einige Betriebe, bei denen Sie Bäume aus der Region selber schlagen können oder den Baum direkt frisch aus dem Wald bekommen. Lesen Sie mehr…\nverschneiter Weihnachtsbaum (Foto: Klaus Stange/www.avttention.de)\nNeuer Schwalbe Fahrradreifen: Marathon E-Plus\nGrip, Stabilität, Pannenschutz, Bremspower und geringer Rollwiderstand – das alles sind Eigenschaften, auf die Schwalbe bei der Produktion seiner E-Bike-Reifen großen Wert legt. E-Bike-Fahrer sind schneller unterwegs, und die Räder sind schwerer als normale Fahrräder, daher sollten die Reifen auch diesen besonderen Ansprüchen genügen. Gerade ist ein neuer Reifen auf den Markt gekommen: Der "Marathon E-Plus" von Schwalbe. Den Reifen können Sie wunderbar bei einer Tour durchs Bergische Land testen. Lesen Sie mehr…\nRadfahrer im Bergischen (Foto: Michael Kull)\nDas ganze Team von "Das Bergische" wünscht Ihnen eine schöne Vorweihnachtszeit, besinnliche und ruhige Feiertage und einen guten Start ins Jahr 2020!\nWeihnachtsfeier Das Bergische (Foto: Das Bergische)