Vorlesung Grundzüge der Wirtschaftsinformatik W1311 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

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1 Vorlesung Grundzüge der Wirtschaftsinformatik W1311 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften W. Dangelmaier, J. Fischer, D. Kundisch, L. Suhl Grundzüge der Wirtschaftsinformatik - Inhalt 1. Einführung: Worum geht es hier? 2. System 3. Modell 4. Modellierung von Gegenständen 5. Strukturmodelle (Gebildestruktur) 6. Verhaltensmodelle (Prozessstruktur) 7. Produktion 8. Digitale Fabrik 9. Planung von Investitionsalternativen 10. IT-Governance 11. Wirtschaftlichkeitsrechnung 12. Datenorganisation und Datenmanagement 13. Datenintegration/Funktionsintegration 14. Kommunikationssysteme, Internet, World Wide Web und Lab E-Commerce / E-Business 16. Entscheidungsunterstützung 17. Systementwicklung 18. Glossar 19. Fragen 1

2 12. Datenorganisation und Datenmanagement Lernziele Kapitel 11 Nach diesem Kapitel sollen Sie in der Lage sein die zentralen Probleme bei der Organisation von Daten zu beschreiben. zu erläutern, wie Datenbankmanagementsysteme die Organisation von Daten verbessern. zu beschreiben, was ein konzeptioneller und ein logischer Datenbankentwurf ist. das relationale Datenmodell zu erklären. die Funktionen und Bestandteile von Business Intelligence zu erläutern. die Herausforderungen beim Datenmanagement in der Praxis zu nennen. ASCII 12. Datenorganisation und Datenmanagement Der American Standard Code for Information Interchange (ASCII) ist eine 7-Bit- Zeichenkodierung und dient als Grundlage für spätere auf mehr Bits basierende Kodierungen für Zeichensätze. Die ASCII-Kodierung wurde am 17. Juni 1963 als Standard ASA X veröffentlicht und 1967 sowie zuletzt im Jahr 1968 (ANSI X ) aktualisiert. Die Zeichenkodierung definiert 128 Zeichen, bestehend aus 33 nicht druckbaren sowie 95 druckbaren. Letztere sind, beginnend mit dem `abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{ }~ 2

3 12. Datenorganisation und Datenmanagement Grundlagen der Datenorganisation (I) Abbildung: 6.1, S Datenorganisation und Datenmanagement Grundlagen der Datenorganisation (II) Datenelement: Gruppierung von einem oder mehrerer Zeichen zu einem Wort, einer Gruppe von Wörtern oder einer Zahl, z.b. zu einem Artikelnamen oder einer Artikelnummer. Datensatz: Gruppierung von inhaltlich zusammenhängenden Datenelementen, die verschiedene Eigenschaften desselben Phänomens beschreiben. Datei: Zusammenfassung logisch zusammengehörender, gleichartiger Datensätze. Datenbank (i.w.s.): Gruppe von Dateien, zwischen denen logische Abhängigkeiten bestehen. 3

4 12. Datenorganisation und Datenmanagement Dateiansatz und Probleme bei der Datenorganisation (I) Abbildung: 6.2, S Datenorganisation und Datenmanagement Dateiansatz und Probleme bei der Datenorganisation (II) Datenredundanz: Mehrfaches Vorkommen identischer Datenelemente in verschiedenen Dateien. Dateninkonsistenzen: Vorkommen verschiedener Werte für dasselbe Attribut. Abhängigkeiten zwischen Programm und Daten Enge Beziehung zwischen gespeicherten Daten und Software. Änderungen am Programmcode implizieren Änderungen an der Organisation der Daten und umgekehrt. Fehlender Datenaustausch und mangelnde Flexibilität gegenüber Auswertung und Verknüpfungen. Mangelnde Datensicherheit 4

5 12. Datenorganisation und Datenmanagement Datenbankansatz (I) Datenbankansatz kann viele Probleme der Datenorganisation auf Basis des Dateiansatzes beheben. Zentrale Elemente des Datenbankansatzes sind ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) und Datenbanken. Datenbankmanagementsystem: Sammlung von Programmen zum Erstellen und Verwalten einer Datenbank, die es mehreren Anwendungen gleichzeitig ermöglicht, die von ihnen benötigten Daten zu speichern, zu extrahieren und zu manipulieren, ohne jeweils eigene Dateien erstellen zu müssen. Datenbank (i.e.s.): Möglichst redundanzfreie Sammlung von Daten, die so strukturiert sind, dass sie von mehreren Benutzern und Anwendungen gleichzeitig und effizient genutzt und flexibel ausgewertet und verknüpft werden können. 12. Datenorganisation und Datenmanagement Datenbankansatz (II) Abbildung: 6.3, S.295 5

6 12. Datenorganisation und Datenmanagement Datenbankentwurf Für den Datenbankentwurf werden folgende Informationen benötigt: Abbildung der Beziehungen zwischen den Daten Bestimmung Datentyp Definition der Verwendung der Daten Datenbankentwurf besteht aus konzeptionellen logischen und physischen Datenbankentwurf 12. Datenorganisation und Datenmanagement Konzeptioneller Datenbankentwurf ER-Diagramm (Entity-Relationship-Diagramm): Darstellungsmethode zur Dokumentation des konzeptionellen Datenbankschemas, in dem Entitätstypen mit ihren Attributen sowie die Beziehungstypen zwischen verschiedenen Entitätstypen der Datenbank beschrieben werden. Entität: Ist ein Phänomen über das Daten gespeichert und gepflegt werden (bspw. Ort, Ding oder Ereignis). Attribut: Eigenschaft einer Entität (bspw. Name oder Alter einer Person). Primärschlüssel: Attribut bzw. Datenelement eines Datensatzes, das die Instanzen dieses Datensatzes eindeutig identifiziert, sodass sie abgerufen, aktualisiert und sortiert werden können (bspw. Matrikelnummer). 6

7 12. Datenorganisation und Datenmanagement Konzeptioneller Datenbankentwurf: Elemente Entitäten Student Attribute und Primärschlüssel Student Name Matrikelnr. Relationen Student besucht Veranstaltung 12. Datenorganisation und Datenmanagement Konzeptioneller Datenbankentwurf: Kardinalitäten 1:1 1 1 Student hat IMT-Account Jeder Student hat einen (oder keinen) IMT-Account. Jeder IMT-Account gehört einem (oder keinem) Studenten. 1:n 1 n Studiengang studiert Student Jeder Student studiert einen (oder keinen) Studiengang. Ein Studiengang wird von beliebig vielen (oder keinem) Studenten studiert. n:m n m Student besucht Veranstaltung Jeder Student besucht m = beliebig viele (oder keine) Veranstaltungen. Eine Veranstaltung wird von n = beliebig vielen (oder keinem) Studenten besucht. 7

8 12. Datenorganisation und Datenmanagement Konzeptioneller Datenbankentwurf: Beispiel Adresse Name Anzahl ECTS studiert n Student n besucht m Veranstaltung Matrikelnr. Name n 1 Studiengang Name Nr. Entitäten Attribute Primärschlüssel Beziehungen Kardinalitäten Veranst.-nr. liest 1 MA-Nr. Professor Name 12. Datenorganisation und Datenmanagement Datenmodelle DBMS benutzen verschiedene Ansätze zur Darstellung des konzeptionellen Datenbankschemas, zur Verwaltung von Entitäten, Attributen und Beziehungen Übersicht über bekannte Datenbankmodelle Relationales Datenbankmodell Hierarchisches Datenmodell Netzwerkdatenmodell Objektorientiertes Datenmodell 8

9 12. Datenorganisation und Datenmanagement Relationales Datenmodell Relationales Datenmodell: Weitverbreitetes logisches Datenmodell, bei dem Daten in Tabellen dargestellt werden. In einer Tabelle enthaltene Daten können mit Daten einer anderen Tabelle in Beziehung gesetzt werden, sofern beide Tabellen ein gemeinsames Datenelement besitzen. Tabellen werden auch Relationen genannt, besitzen bestimmte Anzahl an Spalten und eine variablen Anzahl an Zeilen. Spalten repräsentieren die Attribute der Datenelemente. EinTupel ist ein Datensatz, der in einer Zeile einer Relation gespeichert wird und die Attributwerte einer Entität repräsentiert. Jede Entität (Zeile/Tupel) wird durch einen Primärschlüssel identifiziert. Zum Setzen von Beziehungen zwischen Entitäten wird ein Fremdschlüssel genutzt. Ein Fremdschlüssel ist ein Attribut einer Relation, welches auf einen Primärschlüssel einer anderen Relation verweist. 12. Datenorganisation und Datenmanagement Relationales Datenmodell: Tabellen des ERM-Beispiels (I) Tabellenname Spalten (Attribute) STUDIENGANG Nr. Name 45 Wiwi 46 IBS 47 Winfo STUDENT Matrikelnr. Name Adresse Studiengang Nr Karl Meier Peter Müller Karla Koch Giersstr. 5, PB Warburger Str. 150, PB Husener Str. 33, PB Primärschlüssel Fremdschlüssel 9

10 Was ist hier passiert? Entitäten des gleichen Typs werden in einer Tabelle zusammengefasst. Eine Entität füllt eine Tabellenzeile aus (Tupel). Pro Attribut der Entität erhält die Tabelle eine Spalte. Fremdschlüssel dienen zum Speichern von Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen aus verschiedenen Tabellen. 12. Datenorganisation und Datenmanagement Relationales Datenmodell: Tabellen des ERM-Beispiels (III) BESUCHT Tabelle mit zwei Fremdschlüsseln Jedes Tupel = Student besucht Matrikelnr. Veranst.-Nr. Veranstaltung PROFESSOR MA-Nr. Name 12 Leena Suhl 23 Dennis Kundisch VERANSTALTUNG Veranst.-Nr. Name Anz. ECTS Professor MA-Nr Grundzüge Winfo IT in Business

11 12. Datenorganisation und Datenmanagement Relationales Datenmodell: Tabellenverbund STUDIENGANG STUDENT Nr. Name 45 Wiwi 46 IBS 47 Winfo Matrikelnr. Name Adresse Studiengang Nr Karl Meier Peter Müller Giersstr. 5, PB Warburger Str. 150, PB Verbund über die Studiengang Nr. ERGEBNIS ABFRAGE Name Adresse Studiengang Name Karl Meier Peter Müller Giersstr. 5, PB Warburger Str. 150, PB Wiwi Wiwi Datenorganisation und Datenmanagement Logischer Datenbankentwurf Beschreibung der Anordnung der Datenelemente in der Datenbank. Erfassung Beziehungen zwischen den verschiedenen Datenelementen. Identifikation von redundanten Datenelemente. Ableitung einer effizienten Anordnung bzw. Gruppierung der Datenelemente zur Erfüllung der betrieblichen Informationsbedürfnisse. Normalisierung: Erzeugung redundanzarmer Relationen zur Vermeidung von Anomalien beim Einfügen, Ändern und Löschen von Datensätzen. Erste Normalform: Alle Attribute sind atomar. Attributwerte eines Tupels im relationalen Datenmodell sind einfache vordefinierte Datenwerte (Ganzzahl, Zeichenkette, Datum,...). Zweite Normalform: Nichtschlüsselattribute sind voll abhängig vom Primärschlüssel und die erste Normalform liegt vor. 11

12 12. Datenorganisation und Datenmanagement Datendefinitionen, -abfragen und berichte (1) DBMS enthält folgende Funktionen Organisation Verwaltung Zugriff auf die Daten in der Datenbank Dabei nutzt ein DBMS Datendefinitionssprache (DDL) Data Dictionary Data Manipulation Language (DML) 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 1 R = {(1, 1), (2,2)} und S = {(1, 1), (2, 2), (1, 2)} seien Relationen auf A = {1, 2}. Gebe die Vereinigung und den Durchschnitt von R und S, sowie das Komplement von R in an. Ist eine Relation eine Teilmenge der anderen? Lösung: 1, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, Komplement \R 1, 2, 2, 1 und. Beispiel 2 Wenn R die Relation m kann eingebaut werden in i zwischen einer Menge M von Schaltungen und einer Menge I von Fahrrädern ist, was sagt dann aus? Lösung: R gibt an, welche Schaltung in welches Fahrrad eingebaut werden kann. 12

13 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 3: Montage von Tischen B A Tisch Tischplatte nacheindeutig/vorvollständig Bei Nacheindeutigkeit hat jeder Tisch eine Relation zu genau einer Tischplatte. Vorvollständigkeit liegt vor, wenn alle Tische Bestandteil einer Relation sind. 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 3: Montage von Tischen B A Tisch Tischplatte injektiv Bei Voreindeutigkeit hat eine Tischplatte eine Beziehung zu jeweils nur einem Tisch. 13

14 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 3: Montage von Tischen B A Tisch Tischplatte surjektiv Zusätzlich zu den Anforderungen einer Funktion (vorvollständig, nacheindeutig) sorgt die Nachvollständigkeit dafür, dass jede Tischplatte in mindestens einer Beziehung vertreten ist. 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 3: Montage von Tischen B A Tisch Tischplatte bijektiv Nachvollständigkeit und Voreindeutigkeit führen zur vollständigen Abdeckung der Tischplatte und dazu, dass jedes Element in nur einer Beziehung auftritt. 14

15 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 3: Montage von Tischen B Tisch A Tischplatte invers Die Umkehrung der Relation erhält exakt dieselben, jetzt umgekehrt geordneten Paare. Die Relation könnte jetzt als Teileverwendung der Tischplatten interpretiert werden. 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 4: Relatives Produkt Das relative Produkt von Relationen R und S wird mit Hilfe des Symbols bezeichnet, und wie folgt definiert: ; Die Relation Schwägerin sein von ist das relative Produkt der Relation Ehefrau sein von und der Relation Bruder sein von, denn für jedes x und y gilt: x ist die Schwägerin von y es gibt ein solches z, dass x die Ehefrau von z ist und z der Bruder von y ist. Die Relation Onkel sein von ist das relative Produkt der Relationen Bruder sein von und Elternteil sein von, denn der Onkel ist der Bruder eines Elternteils. In einzelnen Fällen kann S gleich R sein. Wenn zum Beispiel R die Relation Kind sein von ist, dann ist das relative Produkt die Relation Enkel oder Enkelin sein von, denn für jedes x und y gilt: x ist ein Enkel oder eine Enkelin von y es gibt ein solches z, dass x ein Kind von z ist und z ein Kind von y ist. 15

16 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Die Relation Fahrradbauteil sein von ist das relative Produkt der Relation Vorderradbauteil sein von und der Relation Vorderrad sein von, denn für jedes x und y gilt: x ist ein Bauteil von Fahrrad y es gibt ein solches Vorderrad z, dass x Bauteil von Vorderrad z und Vorderrad z ist Bauteil von Fahrrad y. Aus diesen Beispielen ist sofort zu ersehen, dass das relative Produkt von Relationen nicht kommutativ ist: Die Ehefrau des Bruders ist jemand anderes als der Bruder der Ehefrau; der Bruder der Mutter ist jemand anderes als die Mutter des Bruders. 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 5: Assoziativität Für das relative Produkt von Relationen gilt das Assoziativitätsgesetz: ; ; ;. Nach diesem Theorem ist der Onkel der Ehefrau gleich dem Bruder der Schwiegermutter des Ehemanns, denn der Onkel ist der Bruder der Mutter und die Schwiegermutter des Ehemanns ist die Mutter der Ehefrau. 16

17 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 6: Welcher Tisch kann mit welchem Furnier geliefert werden? Tisch R Tischplatte Tischplatte S Furnier Eiche Buche Teak Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Furnier Eiche Buche Teak Tisch

18 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 7: Verkettung von Relationen a) Gesucht ist die Verkettung der Relationen R = {(Nirwana, Sputnik), (Footstrong, Futur)} und S = {(Sputnik, Leder), (Futur, Leder), (Futur, Vinyl)} = {(Nirwana, Leder), (Footstrong, Leder), (Footstrong, Vinyl)} b) Gesucht ist die Verkettung der Relationen R = {(Merkel, Berlin), (Obama, Washington), (Paus, Paderborn)} S = {(Berlin, Kanzler), (Washington, Präsident), (Paderborn, Bürgermeister)} = {(Merkel, Kanzler), (Obama, Präsident), (Paus, Bürgermeister)} c) Die Sandplatz haben folgende Familienverhältnisse: R = {(Max, Anna), (Max, Hans), (Siegfried, Max)} sei die Relation v ist Vater von k auf der Menge {Max, Siegfried, Anna, Hans}. Wie viele Kinder hat Max? In welchem Verhältnis steht Max zu Siegfried? Lösung: Max hat 2 Kinder. Max ist der Sohn von Siegfried. 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Beispiel 8: Produktdatenbank Die Fa. Cyberbikes betreibt einen Fahrrad-Spezialversand. Wir bereiten den Aufbau der Produktdatenbank der Cyberbikes vor. Dazu stellen wird die Relationen in Form von Tabellen dar. Die einzelnen n-tupel einer Relation sind dabei die Zeilen einer Tabelle. (Beispiel: Die Produkte der Cyberbikes). Die Spalten gehören zu gewissen Attributen (wie Produkt, Preis, usw.). R p P. Nr. Produkt Preis Hersteller-Nr. 1 Nirwana Footstrong Cosmos Plusquamperfekt 95 3 Die Zeilen (1, Nirwana, 990, 1),... sind Elemente der Produktmenge N CHAR (15) N N. Analog enthält die Relation R H = {(Sandplatz, Kalkburg),...} N CHAR (15) CHAR(15) nähere Informationen zu den Herstellern. 18

19 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen R H Hersteller-Nr. Name Ort 1 Sandplatz Kalkburg 2 Prophete Rheda 3 Nixe Ludwigsburg Die beiden Relationen R P und R H bilden eine einfache Datenbank. Wenn wir auch Abfragen durchführen wollen, führt das zur relationalen Algebra: Die Bedingung wählt alle Zeilen aus, für die die Bedingung erfüllt ist. Beispiel: Wählen wir aus R H alle Zeilen aus, deren Attribut Name den Wert Prophete hat: Name=Prophete (R H ) = {(2, Prophete, Rheda)}. Die,, -Bedingung wählt die Spalten,, aus. Beispiel: Projizieren wir R H auf die Spalten mit den Attributen Name und Ort: Name, Ort (R H )= {(Sandplatz, Kalkburg), (Prophete, Rheda), (Nixe, Ludwigsburg)}. 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Die, -Bedingung verkettet die Relationen und bezüglich der gemeinsamen Attributwerte (von ) und (von ). Die Zeilen der neuen Relation entstehen durch Aneinanderreihung von je einer Zeile der ersten und der zweiten Relation, deren Attributwerte von und übereinstimmen. Beispiel: Die Relationen und können bezüglich des gemeinsamen Attributs Hersteller- Nr. verkettet werden. R P (Hersteller-Nr., Hersteller-Nr.] R H P. Nr. Produkt Preis Hersteller-Nr. Name Ort 1 Nirwana Sandplatz Kalkburg 2 Footstrong Prophete Rheda 3 Cosmos Prophete Rheda 4 Plusquamperfekt 95 3 Nixe Ludwigsburg 19

20 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Die Anfrage Preis aller von Prophete hergestellten Produkte könnte damit wie folgt formuliert werden: Produkt, Preis ( Name=Prophete (R p [Hersteller-Nr., Hersteller-Nr.] R H )), Schritt 1: Verkettung R p [Hersteller-Nr., Hersteller-Nr.] R H )): R 1 =R P (Hersteller-Nr., Hersteller-Nr.] R H P. Nr. Produkt Preis Hersteller-Nr. Name Ort 1 Nirwana Sandplatz Kalkburg 2 Footstrong Prophete Rheda 3 Cosmos Prophete Rheda 4 Plusquamperfekt 95 3 Nixe Ludwigsburg 12. Datenorganisation und Datenmanagement - Relationen Schritt 2: Auswahl der Zeilen mit Name = Prophete : R 2 = Name=Prophete R 1 P. Nr. Produkt Preis Hersteller-Nr. Name Ort 2 Footstrong Prophete Rheda 3 Cosmos Prophete Rheda Schritt 3: Projektion auf die Spalten Produkt und Preis R 3 = Produkt, Preis R 2 Produkt Preis Footstrong 590 Cosmos 2150 Ergebnis ist die geforderte Preisinformation. 20

21 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Stammdaten: Übersicht Transportbehälter Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Stammdaten: Bestellbares Paket 21

22 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Stammdaten: Übersicht Vorgabemengen Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Stammdaten: Vorgabemengen 22

23 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Bewegungsdaten: Übersicht aktuelle Bestände Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Ampeln geben Verhältnis an zw. Kontostand und Vorgabewerten. Rot: muss beliefert werden Gelb: sollte beliefert werden Grün: OK Bewegungsdaten: Bedarf nach Dringlichkeit 23

24 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Bewegungsdaten: Inventurmeldung Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Bewegungsdaten: Sonderbestellung 24

25 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Bewegungsdaten: Behälterbegleitschein zur Anlieferung Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Bewegungsdaten: Transportbewegungen nach Status 25

26 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Bewegungsdaten: Transportbewegungen nach Verzug in Tagen Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Konten: Schnellansicht 26

27 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Konten: Ansicht eines Lieferantenkontos Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Konten: Buchungsbeleg 27

28 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Statusmeldung: Anmeldemaske Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Statusmeldung: -benachrichtung 28

29 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Statusmeldung: Ihre Aufgaben Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Statusmeldung: Mengenabweichung prüfen 29

30 Zielstellung Infrastruktur Benutzer Stammdaten Bewegungsdaten Konten Status Statusmeldung: Sonderbestellung einplanen 30