Überall hält heutzutage der Trend der Digitalisierung Einzug und verändert Ansprüche und Zielsetzungen. Die Organisationen der Wohlfahrts- und Sozialwirtschaft müssen mit ihren Ressourcen, vor allem mit ihren Mitarbeitenden dieser Entwicklung Rechnung tragen. Mehr denn je wird deutlich, dass die Digitalisierung keinen Zukunftstrend mehr darstellt, sondern bereits die Gegenwart beherrscht. Sie entfaltet heute schon Wirkung in Unternehmen und Organisationen bzw. in der Wohlfahrts- und Sozialwirtschaft und weit darüber hinaus. Die vielfältigen und anspruchsvollen Herausforderungen sind offensichtlich. Die vorliegende Publikation stellt die breite und umfassende, gleichsam systematische Aufarbeitung dieses komplexen Themenfeldes in den Vordergrund – und dies verknüpft mit erfahrungsbasierten Orientierungen.

Das Schlagwort „Big Data“ verspricht die Gewinnung relevanter Informationen durch die automatisierte Erfassung und Analyse sehr großer Datenmengen für unterschiedliche Anwendungsbereiche. Damit lassen sich praktisch alle wesentlichen Informationen zur Bewertung einer komplexen Situation erfassen. Big-Data-Technologien können dann mit Hilfe geeigneter Indikatoren Situationen in Echtzeit bewerten und genaue Prognosen ermöglichen. Wesentlich für diese Technologien ist die Verarbeitung großer Datenmengen unter engen zeitlichen Rahmenbedingungen, um die Aktualität der Ergebnisse sicherzustellen. Existierende betriebliche Informationssysteme auf der Basis relationaler Datenbankmanagementsysteme erreichen dabei ihre Grenzen und können in der Regel die geforderten Antwortzeiten nicht mehr erfüllen. Neuere Datenbanktechnologien versprechen hier einen deutlichen Effizienzgewinn, so dass auch sehr große Datenmengen im Rahmen interaktiver Anwendungen verarbeitet und analysiert werden können. Dieses Kapitel gibt anhand eines Beispiels zur Erfassung und Auswertung von Daten einer Betriebsdatenerfassung einen Überblick über diese Technologien.

Hybrid index structures support access to heterogeneous data types in multiple columns. Several experiments confirm the improved efficiency of these hybrid access structures. Yet, very little is known about the worst case time and space complexity of them. This paper aims to close this gap by introducing a theoretical framework supporting the analysis of hybrid index structures. This framework then is used to derive the constraints for an access structure which is both time and space efficient. An access structure based on a B+-Tree augmented with bit lists representing sets of terms from texts is the outcome of the analysis which is then validated experimentally together with a hybrid R-Tree variant to show a logarithmic search time complexity.