Editorial

摘要

Die Verarbeitung großer Datenmengen zur Erkenntnisgewinnung benötigt neben effizienten Algorithmen und Plattformen zur skalierbaren Datenverarbeitung stark automatisierte sowie interaktive und benutzerfreundliche Methoden zur effektiven Datenanalyse und Exploration. Aufgrund der Vielschichtigkeit des Problems „Big Data Analytics and Exploration" bedarf es Grundlagenforschung sowie Anwendung von Methoden aus den Kernbereichen Datenbanken und Informationssysteme, Data Mining und Informationssuche, sowie maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Computerlinguistik. Im aktuellen Schwerpunktthema wurden dementsprechend Beiträge aus den verschiedensten Forschungsbereichen eingeladen: 1. Large-scale data analytics 2. Data analytics over Big Data streams 3. Data integration and data cleansing 4. Data visualization 5. Interactive data exploration and navigation 6. Exploitation of modern hardware 7. In-database analytics and data exploration 8. Harnessing knowledge bases and ontologies 9. Approximate and online query processing 10. Mining large graphs.