Knowledge Management

MUSING ist ein integriertes Forschungsprojekt (EU FP6), das Methoden und Tools für die kombinierte Nutzung von strukturierten und unstrukturierten Daten im Business Intelligence-Bereich entwickelt. Die MUSING Software basiert auf einem SOA/BPM System, das eine dynamische Orchestrierung und Choreographie der notwendigen Software/Dienste leistet. MUSING erhöht die Genauigkeit, Konsistenz und Agilität von Geschäftsentscheidungen durch Wissensmodellierung, Informationsextraktion und Prognoseverfahren. Dabei werden Daten aus den jeweiligen Branchen mit öffentlich zugänglichen Informationen aus dem Web, wie z.b. Börsendaten oder Analystenberichten kombiniert. -- Forscher aus den Bereichen Statisik, Ontologiemodellierung, Semantisches Web und maschinelles Lernen tragen zu diesem Projekt bei. Im Besonderen adressiert MUSING die Bereiche  Financial Risk Management, Abschätzung von Marktrisiken bei Internationalisierung sowie Erfassung und Kontrolle operativer Risiken in IT Netzwerkdienstleistungen.

Ausgewählte Publikationen

• Spies, M., Schacher, M., & Gubser, R. (2010). Intelligent Regulatory Compliance. In R. Kenett & Y. Raanan (Eds.), Operational Risk Management: A practical approach to intelligent data analysis. (pp. 215-238). New York: Wiley.
• Spies, M. (2010). An ontology modeling perspective on business reporting. Information Systems, 35(1), 404-416.
• Leibold, C., Krieger, U., & Spies, M. (2010). Ontology based Modelling and Reasoning in Operational Risks. In R. Kenett & Y. Raanan (Eds.), Operational Risk Management: A practical approach to intelligent data analysis (pp. 41-60). New York: Wiley.
• Spies, M. (2009). Towards modelling operational risks in service networks. In Italian Statistical Society (Ed.), Statistical Methods for the Analysis of large data sets (pp. 253-258). Padova: Cop. Libraria Editrice Università di Padova.
• Spies, M. (2008). A model for assessment of organisational knowledge based on financial risk management In K. O'Sullivan (Ed.), Proc. 5th International Conference on Intellectual Capital, Knowledge Management & Organisational Learning (pp. 471-478). Reading, UK: Academic Publishing Ltd.
• Graml, T., Bracht, R., & Spies, M. (2008). Patterns of business rules to enable agile business processes. Enterprise Information Systems, 2(4), 385 - 402.

Kooperationspartner

• in Großbritannien: University von Sheffield
• in Israel:
  Tadiran Telecom – Communication Services in Israel LTDKenett – Preminger Associates LTD
• in Rumänien: Numerica SA
• in Deutschland:Verband der Vereine Creditreform e.V., NeussDeutsches Forschungszentrum für Kuenstliche Intelligenz GmbH
• in Ireland:CI Consultancy LimitedUniversity von Limerick
• in Österreich: Leopold-Franzens-University, Innsbruck
• in Belgien: European Business Register E.E.I.G.
• in Italien:University of PisaUniversity of PaviaMPS.NET S.P.A.

Leitung

Prof. Dr. Marcus Spies war scientific / technical director dieses Projekts in 2008-2010