Im Rahmen des Projekts Flash-Forward Query Framework wird die Zeitreihenprognose in ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) integriert. Nutzer können Prognosemodelle für Zeitreihen in der Datenbank erstellen und für Prognoseanfragen verwenden. Wenn die Zeitreihen fortgeschrieben werden, müssen Wartungsoperationen die Anpassung der Prognosemodelle durchführen. Dies ist entscheidend, da die Modelle sonst nicht mehr aktuell sind und an Genauigkeit verlieren. Die vorliegende Arbeit stellt die Integration von Ableitungsmodellen und deren automatische Erstellung durch eine Wartungsoperation vor. Zeitreihen eines Datensatzes sind oft hierarisch organisiert, sodass direkte Prognosemodelle referenziert von Ableitungsmodellen auf mehreren Hierarchieebenen eingesetzt werden können. Es wird gezeigt, dass Ableitungsmodelle die Prognosegenauigkeit erhöhen und die Anzahl benötigter direkter Prognosemodelle reduzieren können.
Des Weiteren untersucht die Arbeit das DBMS bei hoher Systemlast, die zur Verzögerung von Prognoseanfragen führen kann. Um dem Nutzer eine Anfrage mit geringer Verzögerung zu ermöglichen, wird eine Laststeuerung entwickelt, mit der das System angefragte Prognosemodelle bevorzugt bedient. Es wird gezeigt, dass ihr Einsatz auch bei hoher Systemlast eine schnelle Bedienung der Prognoseanfragen ermöglicht. Dabei wird die Prognosegenauigkeit berücksichtigt, die der Nutzer fordert.