Nahezu jede Branche benötigt heutzutage Wissen, welches aus gespeicherten Daten gewonnen wird, um Probleme, Trends und CHancen aufzudecken, sowie entsprechend auf diese neuen Erkenntnisse zu reagieren. Automatische Verfahren sind bisher jedoch nicht geeignet die Relevanz der Daten für eine gewinnbringende Analyse zu erkennen, da hier eine deutliche Domänenabhängigkeit besteht. Konzepte wie Visual Analytics und Self-Service Business Intelligence zielen bereits darauf ab dem Domänenexperten mehr Einfluss in diesem Prozess zu gewähren. Diese lösen jedoch entweder eine spezifische Problemstellung oder folgen vordefinierten Analysepfaden auf qualitativ hochwertigen Daten.

Für einen generischen Ansatz werden häufig Data Mashup-Werkzeuge eingesetzt. Diese ermöglichen die freie Kombination von Datenquellen und Operatoren durch eine intuitive grafische Oberfläche. Insbesondere eignen sich diese Werkzeuge für die Spezifikation von Analyseprozessen im Hinblick auf die schnelle Exploration der Daten.
Mit steigender Anzahl der Datenquellen ist es jedoch zunehmend komplex diegeeigneten Datenquellen zu selektieren.

Das Ziel dieses Projektes ist es, Verfahren zu entwickeln, um einen Domänenexperten in der explorativen Analyse zu unterstützen. Dies beinhaltet etwa eine Vorselektion von Datenquellen, die Entlastung von Routineaufgaben sowie Interaktionskonzepte im Bereich Datenaufbereitung.