Laura M. Haas とは

Laura M. Haasは、データベースシステムと情報統合の研究で注目されているアメリカのコンピュータ科学者です。彼女は、データへのアクセスを仮想化するフェデレーテッド・テクノロジや、非プログラマがデータの統合方法を指定できるようにするマッピング・テクノロジを含む、さまざまなソースからの異機種データを統合するためのシステムとツールを作成することで最もよく知られています。
Laura Haasの研究は情報統合の研究と実践を劇的に変えました。 Starburstプロジェクトを拡張データベースシステム上で指導し、多様な情報をどのようにリレーショナルデータベースに統合できるかを示しました。彼女の研究は、IBMのDB2 LUW照会プロセッサーの基礎となりました。 Garlicは、高水準の非手続き型言語から多くのデータソースに統合されたアクセスを提供し、Garlicがクエリを効率的に処理し、基礎となるデータソース。 Haas氏は、このテクノロジーに基づいてIBM InfoSphere Federation Serverの開発を指導し、IBMのチームのテクニカル・リーダーであり、企業情報統合市場の確立を支援しました。 Lauraはまた、スキーママッピングのコンセプトと基本アルゴリズムを考案し、さまざまなソースからのデータを共通のフォーマットに自動的に変換するために必要な変換を計算する最初のツールを実装しました。彼女は思想的リーダーシップを発揮し、最近ではIBM ResearchのAccelerated Discovery Labのディレクターとしての役割を通じ、Big Dataのコンテキストで情報統合に関する研究を推進しました。