Dr.-Ing. Otmane Azeroual arbeitet seit Dezember 2016 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am DZHW. Nach seinem Studium der Wirtschaftsinformatik an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (HTW) schloss er seine Promotion zum Thema „Untersuchungen zur Datenqualität und Nutzerakzeptanz von Forschungsinformationssystemen“ in Ingenieurinformatik am Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme (ITI), Arbeitsgruppe Datenbanken & Software Engineering der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg. Seine Forschungs- und Lehrtätigkeiten adressieren die digitale Unternehmenstransformation, Datenbanksysteme, Software Engineering, Künstliche Intelligenz, Data Science und Projektmanagement. Als Mitglied der Forschungsinformationsorganisation euroCRIS unterstützt er internationale Universitäten und außeruniversitäre Einrichtungen sowie deren Forschende mit angewandten Lösungen zur Sicherstellung der Datenqualität von Forschungsinformationen während deren Integration in das Forschungsinformationssystem (FIS). Darüber hinaus engagiert er sich aktiv in der internationalen Zusammenarbeit mit Wissenschaftler*innen und Unternehmen, z.B. im Rahmen von Forschungs- und Beratungsprojekten. Außerdem ist er Herausgeber verschiedener international renommierter Zeitschriften mit dem Ziel, die Forschung in der internationalen akademischen Gemeinschaft zu vernetzen und voranzutreiben. Seine Forschung wurde in führenden akademischen und praxisorientierten Zeitschriften veröffentlicht.
Dr. Otmane Azeroual
Abteilung Forschungssystem und Wissenschaftsdynamik
wissenschaftlicher Mitarbeiter
- 030 2064177-38
- 030 2064177-99
Wissenschaftliche Forschungsgebiete
Databases & Information Systems, Data Quality Management, Business Intelligence, Artificial Intelligence, Data Management, Big Data, Open Data, Data Science, IoT, Cloud Computing, IT-Security, Industry 4.0, Smart City
Projekte
Liste der Projekte
Publikationen
Liste der Publikationen
NoSQL Security: Can My Data-driven Decision-making Be Influenced from Outside?Nikiforova, A., Daskevics, A., & Azeroual, O. (2023).NoSQL Security: Can My Data-driven Decision-making Be Influenced from Outside? In A. Visvizi, O. Troisi, & M. Grimaldi (Hrsg.), Big Data and Decision-Making: Applications and Uses in the Public and Private Sector (Emerald Studies in Politics and Technology) (S. 59-73). Bingley: Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/978-1-80382-551-920231005 |
Combining Data Lake and Data Wrangling for Ensuring Data Quality in CRIS.Azeroual, O., Schöpfel, J., Ivanovic, D., & Nikiforova, A. (2022).Combining Data Lake and Data Wrangling for Ensuring Data Quality in CRIS. In M.-A. Sicilia, P. de Castro, S. Vancauwenbergh, E. Simons, & O. Ognjen (Hrsg.), 15th International Conference on Current Research Information Systems (S. 3-16). Dubrovnik, Croatia: Procedia Computer Science. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.10.171 |
Research Information Systems and Ethics relating to Open Science.Schöpfel, J., Azeroual, O., & de Castro, P. (2022).Research Information Systems and Ethics relating to Open Science. In M.-A. Sicilia, P. de Castro, S. Vancauwenbergh, E. Simons, & O. Ognjen (Hrsg.), 15th International Conference on Current Research Information Systems (S. 36-46). Dubrovnik, Croatia: Procedia Computer Science. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.10.174 |
Legal aspects and data protection in relation to the CRIS system.Zendulková, D., & Azeroual, O. (2022).Legal aspects and data protection in relation to the CRIS system. In M.-A. Sicilia, P. de Castro, S. Vancauwenbergh, E. Simons, & O. Ognjen (Hrsg.), 15th International Conference on Current Research Information Systems (S. 17-27). Dubrovnik, Croatia: Procedia Computer Science. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.10.172 |
Putting FAIR Principles in the Context of Research Information: FAIRness for CRIS and CRIS for FAIRness.Azeroual, O., Schöpfel, J., Pölönen, J., & Nikiforova, A. (2022).Putting FAIR Principles in the Context of Research Information: FAIRness for CRIS and CRIS for FAIRness. In J. Bernardino, E. Masciari, C. Rolland, & J. Filipe (Hrsg.), Proceedings of the 14th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management - KMIS, October 24-26, 2022, in Valletta, Malta (S. 63-71). Lisboa - Portugal: Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication (INSTICC) - **Best Paper Award**. https://doi.org/10.5220/0011548700003335 |
Retrieving Adversarial Cliques in Cognitive Communities: A New Conceptual Framework for Scientific Knowledge Graphs.Fabre, R., Azeroual, O., Bellot, P., Schöpfel, J., & Egret, D. (2022).Retrieving Adversarial Cliques in Cognitive Communities: A New Conceptual Framework for Scientific Knowledge Graphs. Future Internet, 2022, 14(9), 262. https://doi.org/10.3390/fi14090262 |
Forschungsinformationssysteme und Ethik: eine doppelte Herausforderung.Azeroual, O., & Schöpfel, J. (2022).Forschungsinformationssysteme und Ethik: eine doppelte Herausforderung. Information – Wissenschaft & Praxis, 2022, 73(4), 179-186. https://doi.org/10.1515/iwp-2021-2208 |
Transparency of open data ecosystems in smart cities: Definition and assessment of the maturity of transparency in 22 smart cities.Lnenicka, M., Nikiforova, A., Luterek, M., Azeroual, O., Ukpabi, D., Valtenbergs, V., & Machova, R. (2022).Transparency of open data ecosystems in smart cities: Definition and assessment of the maturity of transparency in 22 smart cities. Sustainable Cities and Society, 2022(82), 103906. https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.103906 |
A Record Linkage-Based Data Deduplication Framework with DataCleaner Extension.Azeroual, O., Jha, M., Nikiforova, A., Sha, K., Alsmirat, M., & Jha, S. (2022).A Record Linkage-Based Data Deduplication Framework with DataCleaner Extension. Multimodal Technologies and Interaction, 2022(6), 27. https://doi.org/10.3390/mti6040027 |
RecSys Pertaining to Research Information with Collaborative Filtering Methods: Characteristics and Challenges.Azeroual, O., & Koltay, T. (2022).RecSys Pertaining to Research Information with Collaborative Filtering Methods: Characteristics and Challenges. MDPI Publications, 2022(10), 17. https://doi.org/10.3390/publications10020017 |
Proof of concept to secure the quality of research data.Azeroual, O. (2022).Proof of concept to secure the quality of research data. In Osten, W. (Hrsg.), Fourteenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2021), 1208402 (5 March 2022). Rome, Italy: SPIE Digital Library. https://doi.org/10.1117/12.2622432 |
Apache Spark and MLlib-Based Intrusion Detection System or How the Big Data Technologies Can Secure the Data.Azeroual, O., & Nikiforova, A. (2022).Apache Spark and MLlib-Based Intrusion Detection System or How the Big Data Technologies Can Secure the Data. Information, 13(2), 58. https://doi.org/10.3390/info13020058 |
Untersuchungen zur Datenqualität und Nutzerakzeptanz von Forschungsinformationssystemen.Azeroual, O. (2022).Untersuchungen zur Datenqualität und Nutzerakzeptanz von Forschungsinformationssystemen. Framework zur Überwachung und Verbesserung der Qualität von Forschungsinformationen. Wiesbaden: Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-658-36702-2 |
Trustworthy or not? Research data on COVID-19 in data repositories.Azeroual, O., & Schöpfel, J. (2021).Trustworthy or not? Research data on COVID-19 in data repositories. In D. Baker & L. Ellis (Hrsg.), Libraries, Digital Information, and COVID: Practical Applications and Approaches to Challenge and Change (S. 169-182). Cambridge, Kidlington: Chandos Publishing. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-88493-8.00027-6 |
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