Durch den voranschreitenden Klimawandel wird der Umgang mit der nicht substituierbaren Ressource Trinkwasser immer wichtiger. Für die Versorgung der Bevölkerung mit Trinkwasser sind Wasserversorgungsunternehmen zuständig. Dabei verlangen die aktuellen Herausforderungen in der Wasserwirtschaft nach innovativen Lösungsansätzen bei der Erhebung, Verarbeitung und Persistierung von Daten und Informationen. Der aktuelle Wandel zu einer transparenten Informationsgesellschaft spielt dabei immer wieder eine zentrale Rolle. Der freie Zugang zu Informationen gilt als Paradigma und politische Transparenzbestrebungen (z. B. Umweltinformationsgesetz, PSI-Richtlinie) sind zu berücksichtigen. Dieses stellt neue Anforderungen an das Daten- und Informationsmanagements im inter-, intra- und extraorganisatorischem Kontext und verlangt neue Lösungsansätze.

Der Fokus der VLBA liegt dabei auf der praxisnahen Erforschung und Anwendung von Data Science Methoden (hier bitte ein Link zu Data Science) in der Anwendungsdomäne Wasserwirtschaft.

Forschungsprojekte:

WISdoM

Doktorandenprojekte:

Datenzentrierte langfristige Wasserbedarfsprognosen (Marius Wybrands)

Lehre:

Projektgruppe INDICATE (SoSe 21 – WiSe 21/22)
Projektgruppe WISdoM (SoSe 19 – WiSe 19/20)
Praktikum Wirtschaftsinformatik (WiSe 18/19)

Ansprechpartner:

• Marius Wybrands

Publikationen:

Marius Wybrands, Literaturanalyse von Anwendungsfällen, Technologien und Datenquellen im Kontext Wasserinfrastruktur in Smart Cities, 10. BUIS-Tage - Smart Cities / Regions – Technische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Innovationen, 2019. 

Dmitriyev, V., Marx Gómez, J.: Big Data Inspired Water Management Platform for Sensor Data.  In:  Douglas  Cunningham,  Petra  Hofstedt,  Klaus  Meer,  Ingo  Schmitt  (Hrsg.), Proceedings  INFORMATIK  2015  Lecture  Notes  in  Informatics  (LNI),  Gesellschaft  für Informatik, Bonn 2015, (Germany).

Studentische Arbeiten:

Bachelorarbeit (laufend): Bachelorarbeit: Entwicklung einer RESTful API zum Auslesen von Datensätzen in einem maschinenlesbaren Format am Beispiel des Open Data Portals des Deutschen Wetterdienstes.

Masterarbeit (laufend): Konzeption und Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Durchführung von langfristigen Wasserbedarfsprognosen.

Masterarbeit (laufend): Potenzialanalyse von LoRaWAN in der Wasserwirtschaft am Beispiel von Grundwassermessstellen.

Masterarbeit (2019): Aufdeckung und Klassifikation von Datenquellen in der Wasserwirtschaft.

Bachelorarbeit (2019): Entwurf einer Datenbank als Grundlage für Wasserbedarfsprognosen.

Bachelorarbeit (2018): Wasserspeicherempfehlungssystem auf Grundlage der Rückgewinnungsmenge an Regenwasser über Dachflächen.

Bachelorarbeit (2018): Smart Contracts zur Lösung des Lastverteilungsproblems in der Wasserwirtschaft.

Bachelorarbeit (2018): IT gestützte Fragebögen unter Einsatz von Gamification im Kontext des Wasserfußabdrucks.

Masterarbeit (2012): Modell zur IT-gestützten Berechnung des Water Footprint.