Orientierungsvorlesung. Vertiefungsrichtung Datenbanksysteme. Richard Lenz Dezember 2014

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1 Orientierungsvorlesung Vertiefungsrichtung Datenbanksysteme Richard Lenz Dezember 2014 Lehrstuhl für Informatik 6 (Datenmanagement) Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

2 Datenbanksysteme (1) 2 Techniken zum fehlertoleranten und effizienten Zugriff auf gemeinsam benutzte Ressourcen (Daten) Benutzer Datenbanksystem DBMS Datenbank Tabelle 1 Table 2 Tabelle 1 Tabelle 3 Ein wichtiges Ziel: Datenunabhängigkeit

3 Datenbanksysteme (2) 3 Techniken zum fehlertoleranten und effizienten Zugriff auf gemeinsam benutzte Ressourcen (Daten) Pflichtvorlesungen: 1. Semester: Konzeptionelle Modellierung Datenbankentwurf E/R-Modell Relationales Datenmodell Wintersemester und Sommersemester Wintersemester 5. Semester: Implementierung von Datenbanksystemen Funktionsweise von Datenbanksystemen Effizienter Datenbankzugriff: Zugriffspfade f Fehlertoleranz und Konsistenzsicherung: Transaktionen

4 Vorlesungen / Module (1) 4 Pflichtprogramm Konzeptionelle Modellierung + + Üb Üb Impl. von Datenbanksys. + Üb Evolutionäre Informationssysteme ebusiness Technologies Transaktionssysteme Datenbanken in Rechnernetzen Üb: DB-Programmierung mit Oracle Module im Bachelor oder Master wählbar - jeweils 5 ECTS Üb: DB-Administration i i mit Oracle

5 Vorlesungen / Module (2) 5 Pflichtprogramm Konzeptionelle Modellierung + + Üb Üb Impl. von Datenbanksys. + Üb Evolutionäre Informationssysteme ebusiness Technologies Transaktionssysteme Datenbanken in Rechnernetzen Üb: DB-Programmierung mit Oracle Üb: DB-Administration i i mit Oracle EIS und ebt: - Einsatz von Datenbanksystemen in Unternehmen - Datenbankzentrierte Webanwendungen - Transparenter Zugriff auf Datenbanken - Umgang mit wechselndem Bedarf

6 Vorlesungen / Module (3) 6 Pflichtprogramm Konzeptionelle Modellierung + + Üb Üb Impl. von Datenbanksys. + Üb Evolutionäre Informationssysteme ebusiness Technologies Transaktionssysteme Datenbanken in Rechnernetzen Üb: DB-Programmierung mit Oracle Üb: DB-Administration i i mit Oracle Transaktionssysteme: - Fehlerbehandlung in Datenbanksystemen - ACID Transaktionen - Erweiterte Transaktionsmodelle - Synchronisation, Recovery

7 Vorlesungen / Module (4) 7 Pflichtprogramm Konzeptionelle Modellierung + + Üb Üb Impl. von Datenbanksys. + Üb Evolutionäre Informationssysteme ebusiness Technologies Transaktionssysteme Datenbanken in Rechnernetzen Üb: DB-Programmierung mit Oracle Üb: DB-Administration i i mit Oracle Datenbanken in Rechnernetzen: - Verteilte Datenbanken - Verteilte Anfrageverarbeitung - Datenreplikation - Heterogene Datenbanken föderative Datenbanken - Parallele Datenverarbeitung: Umgang g mit Big Data

8 Vorlesungen / Module (5) 8 Pflichtprogramm Konzeptionelle Modellierung + + Üb Üb Impl. von Datenbanksys. + Üb Evolutionäre Informationssysteme ebusiness Technologies Transaktionssysteme Datenbanken in Rechnernetzen Üb: DB-Programmierung mit Oracle Üb: DB-Administration i i mit Oracle "DB Practice with ORACLE": - 2 SWS Anwesenheit + praktische Übung - Umgang mit professionellem DBMS - Komplexe SQL-Anfragen - Performance-Optimierung

9 Bachelor Master 9 Pflichtprogramm Konzeptionelle Modellierung + + Üb Üb Impl. von Datenbanksys. + Üb Evolutionäre Informationssysteme (EIS) Transaktionssysteme (TAS) E ebusiness Technologies (EBT) Datenbanken in Rechnernetzen (DBRN) Üb: Web Anwendungs Tutorium (SWAT) Prozessorientierte IS (POIS) + Übung E Üb: DB-Programmierung mit Oracle Üb: DB-Administration mit Oracle Elektronische Signaturen Aspekte des Datenschutzes Data Warehousing Datenstromsysteme Objektorientierte DB Multimedia DB Je 2 Veranstaltungen kombinierbar zu einem 5 ECTS Modul Knowledge Discovery in Databases (KDD) E

10 Vertiefungsrichtung im BA und MA Auswahlsystematik

11 Vertiefungsrichtungen: Anzahl ECTS? 11 FPO: alle Vert'richtungen Sicht: Vert'richt' inf6 BA 15 max. 10 MA 60 (10 bis 30) i.d.r. 15 Thema heute: "Wie ist meine Perspektive am inf6 sowohl für Vert'Ri' Bachelor als auch für den Master?"

12 Wählbare Module 12 ES DS

13 Themengebiete und Forschungsschwerpunkte Jenseits der Module

14 Forschungsthemen am Lehrstuhl Informatik 6 14 Evolutionäre Informationssysteme Umgang mit Veränderung Architektur evolutionärer Informationssysteme Prozessunterstützung Datenqualität Methoden und Werkzeuge zur Verbesserung der Datenqualität in Unternehmen Datenstromsysteme und Ereignisverarbeitung Umgang mit zeitbehafteten Datensätzen ME EDIZ ZIN Anwendungsdomänen ANL LAGEN NBAU SPIEL LE

15 Forschungsthemen am Lehrstuhl Informatik 6 15 Evolutionäre Informationssysteme Umgang mit Veränderung Architektur evolutionärer Informationssysteme Prozessunterstützung BIG DATA - ASPEKTE Immer schnellere Reaktion auf neue Erkenntnisse Datenqualität Methoden und Werkzeuge zur Verbesserung der Datenqualität in Unternehmen Traditionelle Methoden der Qualitätssicherung versagen bei externen Datenquellen Datenstromsysteme und Ereignisverarbeitung Umgang mit zeitbehafteten Datensätzen Aktuelle zeitbehaftete Daten müssen mit Unternehmensdaten verknüpft werden

16 Evolutionäre Informationssysteme 16 Unternehmen unterliegen einem ständigen Wandel IT ist Teil der Unternehmen und sollte den Wandel nicht behindern IT-Unterstützung für die "Lernende Organisation" Projekte meditalk: ERP-Systeme in Arztpraxis-Verbünden sanfte Migration zu immer besser kooperierenden Teilsystemen Gregor Endler ProHTA (Prospektive Health Technology Assessment) Datenmangement in wissenschaftlichen Forschungsverbünden Philipp Baumgärtel

17 Evolutionäre Informationssysteme 17 SA4CM: Sprechaktbasierte IT-Unterstützung für das verteilte Fallmanagement ( Case Management ) Johannes Tenschert OCEAN: Anfragegetriebenes offenes Datenmanagement für dynamisch wachsende Unternehmensdatenbestände Andreas Wahl, Peter Schwab User intern OCEAN : Virtuelles Data Warehouse Metadaten- Unternehmens Data Management Warehouse extern ETL Cache

18 Datenqualität (1) 18 Warum Datenqualität? Datenqualitätsprobleme verursachen in USA jährlich Kosten in Höhe von $ Quelle: Wayne Eckerson: Data Quality and the Bottom Line: Achieving Business Success through h a Commitment t to High Quality Data. The Data Warehouse Institute. Repost Series Das "Jahr-2000"-Problem ist ein Datenqualitätsproblem, das geschätzte Kosten von $ verursacht hat Quelle: L.P. English: Improving Data Warehouse and Business Information Quality. Wiley & Sons. 1999

19 Datenqualität (2) 19 Projekte Datenqualität in der Medizin (Spitzencluster Medizintechnik) TDQMed: Datenqualität von Testdaten für medizinische Geräte Johannes Held meditalk: Datenqualität in Arztpraxis-Verbünden Gregor Endler Prospektiv: OCEAN: Anfragegetriebenes offenes Datenmanagement für dynamisch wachsende Unternehmensdatenbestände Datenqualitätsmonitoring für externe Datenquellen ( N.N. )

20 Datenströme und CEP (Complex Event Processing) (1) 20 Datenbanksysteme: - Es kommt genau so viel, wie ich möchte. Datenstromsysteme: - Es kommt mehr, als ich verarbeiten kann.

21 Datenstromsysteme (2) 21 Data-Stream Management System (DSMS) keine Speicherung von Daten, Auswertung "on the fly" Sensornetzwerke als Datenquelle Identifikation von Ereignissen (Complex-Event Processing, CEP) Data-Stream Application Manager (DSAM) Projekte: DSAM-Meta: Verteiltes Metadaten-Management für DSMS Niko Pollner Projekt FOR 1508 BATS, Teilprojekt 3: Systemübergreifende Optimierung von Datenstromanfragen Beobachtung von Fledermäusen Sebastian Herbst

22 Datenstromsysteme (3) 22 Projekte (Forts.): SUSHy: Superior Ship System Anlagenüberwachung ac g mit Langzeitauswertung e tu g am Beispiel von Schiffen Julian Rith

23 23 Vielen Dank haben Sie Fragen?

24 24 Kontakt: Prof. Dr. Klaus Meyer-Wegener / Prof. Dr. Richard Lenz Universität Erlangen-Nürnberg Department Informatik Lehrstuhl hl für Informatik 6 (Datenmanagement) t) Martensstraße 3 D Erlangen Tel.: (Sekretariat) Fax: Klaus.Meyer-Wegener@fau.de Richard.Lenz@fau.de

25 Ergänzungen Anhang

26 Infos (Altbekanntes aus der Orientierungsvorl.) 26