DIPLOMARBEIT ANALYTISCHE INFORMATIONSSYSTEME ALS BASIS DES RISIKOMANAGEMENTS DER UNTERNEHMUNG DIPLOM-KAUFMANN

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1 ANALYTISCHE INFORMATIONSSYSTEME ALS BASIS DES RISIKOMANAGEMENTS DER UNTERNEHMUNG DIPLOMARBEIT ZUR ERLANGUNG DES AKADEMISCHEN GRADES DIPLOM-KAUFMANN AM LEHRSTUHL FÜR BWL MIT SCHWERPUNKT WIRTSCHAFTSINFORMATIK DER WIRTSCHAFTS- UND SOZIALWISSENSCHAFTLICHEN FAKULTÄT DER UNIVERSITÄT AUGSBURG, PROF. DR. BUHL eingereicht von: Ralph Leipert Betreuer: Bernd Reitwiesner Römerstädter Str. 3 / Augsburg Matrikelnummer: Augsburg, den I

2 Inhaltverzeichnis ABBILDUNGSVERZEICHNIS...IV 1 EINLEITUNG RISIKOMANAGEMENT BEGRIFFE, GRUNDLAGEN Risiko Risikomanagement Risikomanagement System (RMS) KONZEPTE ZUR RISIKO-/RENDITEMESSUNG Value at Risk (VaR) RORAC (Return On Risk Adjusted Capital) Eigenkapitalrendite RAROC (Risk Adjusted Return On Risk) Shareholder Value Konzept Cash Flow Shareholder Value FAZIT INFORMATIONSSYSTEME TRANSAKTIONSORIENTIERTE INFORMATIONSSYSTEME Grundlagen Eigenschaften eines DBS Architektur und Komponenten eines Datenbanksystems Relationales Datenbanksystem Verteilte Datenbanksysteme Zusammenfassung MANAGEMENT SUPPORT SYSTEME ANALYTISCHE INFORMATIONSSYSTEME FAZIT ARCHITEKTUR VON ANALYTISCHEN INFORMATIONSSYSTEMEN OLAP Einführung Anforderungen an das OLAP-Konzept Komponenten und Architektur OLAP-Server Relationales OLAP (ROLAP)...35 II

3 Multidimensionales OLAP (MOLAP) OLAP-Client Zusammenfassung und Ausblick DATA WAREHOUSE Einführung Komponenten und Architektur eines Data Warehouse Zentrales Data Warehouse (ZDW) Das Transformationssystem und die Datengewinnung Die Data Marts Meta-Datenbanksystem Anforderungen an die Datenmodellierung in AIS Klassifikation von Data Warehouse Zusammenfassung DATA MINING Definition, Konzept, Anwendungsbereiche des Data Mining Ansätze des Data Mining Verfahren des Data Mining Clusteranalyse Künstliche Neuronale Netze Problembereiche des Data Mining Zusammenfassung DATENMODELLIERUNG FÜR DAS AIS Einleitung Semantische Datenmodellierung Erweitertes Entity Relationship Modell (EERM) Hierarchisches Dimensionen-Modell Dimensionenschema Kennzahlenschema Produkthierarchieschema Dimensionen-Kennzahlen-Zusammenhang-Schema Logische Datenmodellierung Star-Schema Galaxie Fact Constellation Schema Partitionierte Dimensionstabellen Snow Flake Schema Objektorientierter Ansatz ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK LITERATURVERZEICHNIS...83 Abbildungsverzeichnis III

4 ABBILDUNG 3-1 DBS-EBENEN NACH ANSI/SPAR...20 ABBILDUNG 3-2 ENTITY RELATIONSHIP MODEL...20 ABBILDUNG 3-3 RELATIONENMODELL...21 ABBILDUNG 3-4 TAXONOMY OF DISTRIBUTED DATA SYSTEMS...23 ABBILDUNG 3-5 KOMPONENTEN DER MANAGEMENT SUPPORT SYSTEME...27 ABBILDUNG 4-1 DREIDIMENSIONALER OLAP-WÜRFEL...35 ABBILDUNG 4-2 ROLAP-MASCHINE...36 ABBILDUNG 4-3 ARCHITEKTUR DES DATA WAREHOUSE...40 ABBILDUNG 4-4 TRANSFORMATIONSTOOL...43 ABBILDUNG 4-5 DATA BASEMENT...48 ABBILDUNG 4-6 DATA JUNKYARD...49 ABBILDUNG 4-7 DATA WAREHOUSE...50 ABBILDUNG 4-8 CLUSTERANALYSE...55 ABBILDUNG 4-9 HIERARCHISCHE METHODEN DER CLUSTERANALYSE...55 ABBILDUNG 4-10 MULTI LAYER PERZEPTRON...57 ABBILDUNG 4-11 PERZEPTRON MIT EINEM LOGISCHEN AND...58 ABBILDUNG 4-12 KNN ZUR RISIKOPROGNOSE...60 ABBILDUNG 4-13 DATENMODELLIERUNGSSCHRITTE...63 ABBILDUNG 4-14 EERM...65 ABBILDUNG 4-15 DIMENSIONSSCHEMA: ZEIT...67 IV

5 ABBILDUNG 4-16 KENNZAHLENSCHEMA: RETURN ON INVESTMENT...68 ABBILDUNG 4-17 KENNZAHLENSCHEMA: RORAC...69 ABBILDUNG 4-18 PRODUKTHIERARCHIESCHEMA: FAHRRAD...70 ABBILDUNG 4-19 DIMENSIONEN-KENNZAHLEN-ZUSAMMENHANG-SCHEMA...70 ABBILDUNG 4-20 VORSCHLAG FÜR EIN SEMANTISCHES UNTERNEHMENSDATENMODELL.72 ABBILDUNG 4-21 STAR-SCHEMA CASH FLOW...73 ABBILDUNG 4-22 DIMENSION: ZEIT...74 ABBILDUNG 4-23 PARTITIONIERTE DIMENSIONSTABELLE...76 V

6 1 Einleitung Der Gedanke, Vergangenheitsdaten für Zukunftsprognosen zu verwenden, existiert schon lange. Mit dem Beginn des Computerzeitalters und der damit verbundenen Datenverarbeitung, wurde die Idee geboren, mit Hilfe der gespeicherten Unternehmensdaten dem Management ein Werkzeug zur Unternehmensführung zu geben. So entstanden in den 70er Jahren die Management Information Systeme (MIS). Diese Systeme wurden Mitte der 80er Jahre von den Decision Support Systemen (DSS) abgelöst. Aber auch diese Systeme brachten wie die MIS nicht den entscheidenden Durchbruch der Managementunterstützung. Erst Anfang bis Mitte der 90er Jahre kam der Durchbruch der Management Support Systeme (MSS). Durch die Entwicklung neuer Konzepte der Datenhaltung konnten die Nachteile der bisherigen MSS bewältigt werden. Für diese Entwicklung waren auch die sinkenden Hardwarekosten sowie die schnelle Entwicklung der CPU-Leistung hilfreich. Dies führte dazu, daß der Faktor Information bezahlbar wurde, welcher Voraussetzung für eine umfangreiche Datenhaltung ist. Das Zeitalter der Analytischen Informationssysteme (AIS) war damit geboren. AIS umschließen die Begriffe Data Warehouse, Data Mart, OLAP und Data Mining in einem Begriff. Zu einem MSS gehören zwei Seiten, einerseits die technische Realisierung durch die AIS und andererseits das fachliche Konzept der Managementunterstützung. In diesem Beitrag soll speziell auf die Realisierung von AIS eingegangen werden. Dabei soll Hauptaugenmerk auf die allgemeine konzeptionelle und technische Realisierung von AIS gelegt werden und zum anderen auf die Modellierung der Daten. In einem kleineren Teil dieses Beitrages wird auf das fachliche Konzept der Managementunterstützung eingegangen, speziell auf das Risikomanagement. Das Ziel dieser Arbeit soll es sein, die Probleme der Managementunterstützung und damit die Realisierung dieser schweren Aufgabe aufzudecken. Weiterhin soll gezeigt werden, wie die Probleme mit den AIS bewältigt werden. Dabei soll auch noch einmal kurz auf die operativen Datenbanksystem eingegangen werden, die die Grundlage der MIS und der DSS bilden. Dadurch können auch die Unterschiede zu den AIS besser verdeutlicht werden. 1

7 2 Risikomanagement Dem Risikomanagement kommt in einer großen Unternehmung viel Bedeutung zu. Mit der Gesetzesänderung des HGB und des AktG durch das Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich (KonTraG) vom wird gefordert, daß der Vorstand geeignete Maßnahmen zu treffen und insbesondere ein Überwachungssystem einzurichten hat, damit den Fortbestand der Gesellschaft gefährdende Entwicklungen früh erkannt werden 1. Dies führt zur Notwendigkeit der Einführung eines Risiko-Management-Systems (RMS) im Unternehmen. Dadurch sollen existenzbedrohennde Signale der Unternehmung frühzeitig erkannt und abgewehrt werden. Eine weitere Funktion des RMS ist das Erkennen, die Kontrolle und die Bewältigung aller Risiken. Dadurch kommt dem RMS eine Führungsfunktion in der Unternehmung zu. Hierzu sollen im nächsten Kapitel die Begriffe Risiko, Management und Risikomanagement definiert werden. Danach sollen einige Methoden bzw. Konzepte vorgestellt werden, die sich zur Risikomessung bzw. zur Führungsaufgabe eignen. Dies soll aber nur ein kleiner Ausschnitt derer Methoden sein, die in der Praxis zum Einsatz kommen bzw. in der Theorie beschrieben werden. 2.1 Begriffe, Grundlagen Risiko Zum Begriff Risiko finden sich verschiedene Definitionen in der Literatur. Dabei ist die wohl verbreitetste Definition die statistisch-mathematische Risikodefinition als Produkt aus der Eintrittswahrscheinlichkeit eines Ereignisses und dem Ausmaß des Ereignisses. ( 2-0) Definition 1: R = P * A R P A... Risiko... Eintrittswahrscheinlichkeit... Ausmaß des Ereignisses Andere Autoren verstehen unter Risiko, wie auch umgangssprachlich Risiko verstanden wird, die negative Abweichung von einem erwarteten Wert eines Ereignisses. Dabei wird Risiko auch mit Gefahr gleichgesetzt. 1 Vgl.: 91 Abs. 2 AktG (1998) 2

8 Definition 2: Risiko ist die in einem unzureichenden Informationsstand begründete Gefahr einer negativen Abweichung des tatsächlichen Ergebniswertes vom erwarteten Ergebniswert. 2 Weitere Überlegungen führen jedoch dahin, daß unter Risiko auch positive Abweichungen vom erwarteten Wert zu verstehen sind. 3 Bei einer Investition können auch positive Abweichungen vom erwarteten Wert realisiert werden, sei es durch niedrigere Auszahlungen oder durch höhere Einzahlungen in Folgeperioden. Deshalb sollte der Risikobegriff auch Chancen beinhalten, so daß wir einen ganzheitlichen Risikobegriff für weitere Überlegungen verwenden sollten. Definition 3: Unter Risiko versteht man die Möglichkeit der Chance des Eintritts einer positiven Abweichung von einem erwarteten Wert, wie auch der Gefahr des Eintritts einer negativen Abweichung von einem erwarteten Wert. Diesen Risikobegriff unter Einbeziehung der Chancen und Gefahren nennt man auch Unternehmensrisiko bzw. unternehmerisches Risiko Risikomanagement In der Literatur finden wir zumeist die Definition des Risikomanagements als eine Methode zur versicherungstechnischen Abdeckung von negativen Abweichungen vom erwarten Wert. 4 Da wir aber im Risiko auch die Chance sehen, daß auch positive Störprozesse hervorgerufen werden können, sollten wir dies auch im Begriff Risikomanagement berücksichtigen. Unter Management wird im weitesten Sinne: Unternehmensführung verstanden. 5 Unter Einbezug der Begriffe Risiko und Management kommen wir zu einer Definition des Risikomanagements. Definition: Risikomanagement ist der Führungsprozeß zur Bewältigung der in einer Unternehmung entstehenden Risiken. Unter Bewältigung versteht man in diesem Zusammenhang, die Risiken zu erkennen, zu analysieren, auszuwerten und zu kontrollieren. Das Instrument zur Durchführung des Risikomanagements ist ein Risikomanagement-System. Dieses System hat die Aufgabe, die Risiken zu erkennen, zu verarbeiten und gegebenenfalls Maßnahmen gegen Gefahren bzw. für Chancen 2 Vgl.: Brakensiek, T. (1991), S.11ff; Mülhaupt, L. (1980) S Vgl.: Grünig, R. N. (1996), S.11 4 Vgl.: Wartensleben, H. (1978), S Vgl.: Grünig, R. N. (1996), S.14 ff 3

9 zu ergreifen. Diese Maßnahmen können versicherungspolitischer Natur, aber auch z.b. entscheidungsweisende Berichte für Investitionen sein. Durch das Risikomanagement sollte die Unternehmung gegen unvorhergesehene Risiken abgesichert werden und die Entscheidungen der Unternehmensführung sollten durch Kalkulationen der vorhersehbaren Unternehmensrisiken unterstützt werden. Dadurch können Investitionen nicht nur besser kalkulierbar werden, sondern auch die Aufstellung von Zukunftsprognosen kann möglich sein. Das Risikomanagement ist somit ein kontinuierlicher Führungsprozeß der Unternehmung unter Einbeziehung des Risikoaspektes. Risikomanagement sollte man auch vom Begriff des Krisenmanagements abgrenzen. 6 Während sich das Krisenmanagement nur mit existenzkritischen Risiken beschäftigt, untersucht das Risikomanagement alle, auch nichtexistenzkritische Störprozesse. Somit kann das Krisenmanagement als ein Teilprozeß des Risikomanagements angesehen werden. Im folgenden wird jedoch unter Risikomanagement nur die Führungsfunktion der Unternehmung verstanden, unter Einbezug negativer und positiver Störprozesse. Für eine rein negative Betrachtung des Risikos beim Risikomanagement kann im Rahmen dieser Arbeit nicht eingegangen werden Risikomanagement System (RMS) Das RMS ist ein Instrument, welches den Risikomanagement-Prozeß unterstützt. Dieses Instrument ist auch seit dem 01.Juli 1998 im 91 Abs.2 AktG verankert, worin geschrieben steht: Der Vorstand hat geeignete Maßnahmen zu treffen, insbesondere ein Überwachungssystem einzurichten, damit den Fortbestand der Gesellschaft gefährdende Entwicklungen früh erkannt werden. Demnach muß eine Unternehmung ein Überwachungssystem zur Bewältigung des Risikos einrichten. Dieses Überwachungssystem ist nach der Begründung zur Verabschiedung des Gesetzes zur Kontrolle und Transparenz des Unternehmens (KonTraG) ein Teil eines RMS 7. Hiernach besteht ein RMS aus einem internen Überwachungssystem, einer Controllingabteilung und einem Frühwarnsystem. Hauptaugenmerk wurde bei der Verabschiedung des KonTragG auf die existenzkritischen Risiken gelegt. Dies hat auch den Hintergrund, daß in den letzten Jahren viele Unternehmen in Konkurs gegangen sind, obwohl die existenzbedrohende Signale hätten rechtzeitig erkannt 6 Vgl.: Schuy, Axel (1989), S.33 7 Vgl.: Lück, Prof. Dr. Dr. H. c. Wolfgang (1/2 1998), S. 8 4

10 werden können. Das Überwachungssystem hat für die Unternehmensleitung die Funktion der Information und der Sicherung, während die Frühwarnsysteme spezielle Informationssysteme sind, mit deren Hilfe existenzbedrohende Risiken aufgedeckt und ausgewertet werden können. Das Controlling hat die Aufgabe die Unternehmensabläufe zu überwachen. Unter Controlling versteht man jedoch nicht nur Kontrolle, sondern auch Steuerung, Planung und Informationsversorgung. Zusammen decken diese drei Systeme den gesamten Risikomanagementprozeß ab. Eine detaillierte Abhandlung der RMS würde den Rahmen dieser Arbeit sprengen, so daß im folgenden nur noch die Methoden der Risikomessung und Risikobewertung abgehandelt werden. Diese Methoden können in allen drei Teilsystemen zur Anwendung kommen, so daß im einzelnen auch nicht mehr auf die Teilsysteme eingegangen werden muß. 2.2 Konzepte zur Risiko-/Renditemessung Konzepte, die zur Messung von Risiken im Unternehmen dienen, kann man in zwei Kategorien teilen. Die einen Modelle dienen nur zur reinen Messung des Risikos und werden somit als Modelle zur Risikomessung bezeichnet. Zu diesen Modellen zählen z.b. folgende Konzepte: - Value at Risk (VaR) - Money-at-Risk (MaR) - Capital at Risk (CaR) - Daily Earning at Risk (DEaR) - RiskMetrics (RM) - Earning at Risk (EaR) Von diesen Konzepten soll im folgenden nur das VaR-Konzept kurz vorgestellt werden. Bis auf das EaR-Konzept basieren die anderen genannten Modelle entweder auf dem VaR-Konzept bzw. sind prinzipiell gleicher Art. Somit handelt es sich hierbei nur um institutsspezifische abweichende Bezeichnungen. 8 Andere weitreichendere Konzepte stellen eine Beziehung zwischen Risiko und Ertrag her. Zu diesen Modellen zählen folgende Konzepte die man als Modelle zur Risiko-/Renditemessung bezeichnet: - RORAC 8 Vgl.: Lister, Dr. Michael (1997), S.34 5

11 - RAROC - Shareholder Value Während die ersten beiden Konzepte das Risiko in einer Kennziffer, dem Verhältnis des Gewinns zum investierten Kapital, integriert, berechnet der Shareholder Value den Unternehmenswert unter Einbezug von Risikomaßen. Kennzahlen, die die Beziehung zwischen Risiko und Ertrag herstellen, kann man unter dem Begriff Risk Adjusted Profitability Measurements (RAPM) zusammenfassen Value at Risk (VaR) Definition: Der Value at Risk ist definiert als der geschätzte maximal erwartete Verlust, der unter üblichen Marktbedingungen innerhalb einer bestimmten Periode mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit eintreten kann. 9 Der VaR wird somit in Abhängigkeit von einer Wahrscheinlichkeit berechnet. Der Berechnung werden Vergangenheitsdaten zugrunde gelegt. Beispiel: Investition Rendite in DM Eintrittswahrscheinlichkeit in % Value at Risk in DM Wahrscheinlichkeit des VaR in % War z.b. in der Vergangenheit der höchste Verlust 5% bei einer Investition von 100,- DM, so ist der VaR = 5 DM mit einer Wahrscheinlichkeit von 100%. Der Value at Risk kann jedoch keine negativen Werte annehmen. Im oberen Beispiel liegt der kleinste Wert des VaR bei 0 DM und einer Wahrscheinlichkeit von 50 %. Im folgenden soll die Vorgehensweise bei der Berechnung des VaR kurz skizziert werden. Eine ausführliche Beschreibung der Vorgehensweise findet man bei Lister 10. Vorgehensweise bei der Berechnung des Value at Risk im Risikomodell RiskMaster 11 9 Vgl.: Smithson, C. / Minton, L. (1996), pp 25ff 10 Vgl.: Lister, M. (1997), S. 113ff 11 Vgl.: Lister, M. (1997), S. 113ff 6

12 1. Risikoparameter festlegen (RP) In der ersten Phase werden Risikoparameter definiert, die z.b. Aktienkursrendite, Zinsveränderungen der Kostenabweichungen sein können. 2. Standardabweichung bestimmen [STD(RP)] Die zweite Phase bestimmt die Standardabweichung der definierten Risikoparameter. 3. Fixierung einer Risikomeßzahl [RMZ RP = STD(RP)*Z-Wert] In der dritten Stufe wird die Risikomeßzahl durch Multiplikation eines ausgewählten Z- Wertes mit den positiven und negativen Standardabweichungen gebildet. 4. Ableitung des Risikofaktors [RF RP =e RMZ(RP) -1] Der Risikofaktor berechnet sich durch Potenzieren der Eulerschen Zahl mit der Risikomeßzahl und der Subtraktion des Wertes Ermittlung des Risikovolumens [RV RP ] Das Risikovolumen zu Marktwerten wird in der fünften Phase festgelegt. 6. Verknüpfung der Stufen zum Value at Risk [VaR] In der sechsten Stufe werden alle fünf vorangegangen Stufen miteinander verknüpft. Dies geschieht durch multiplikative Verknüpfung des aufgestellten Risikovektors, dessen Transparente und der Korrelationsmatrix. 12 Gegebenenfalls muß diesem VaR noch ein Standardrisiko hinzuaddiert werden RORAC (Return On Risk Adjusted Capital) Der RORAC ist mit dem RAROC (risk adjusted return on capital) die am weitesten verbreiteten Kennziffer, die im Rahmen der risikobereinigten Kapitalrenditen verwendet wird. Der RORAC wird von der allgemein bekannten Kennzahl, dem Return on Investment (ROI) abgeleitet. ( 2-0) ROI Jahresüberschuß Gesamtkapital Wenn man diese Kennzahl als Grundlage nimmt, die keinerlei Risiko berücksichtigt, kann man das Risiko entweder im Nenner oder im Zähler berücksichtigen. Beim RORAC wird das 12 Vgl.: Lister, M. (1997), S. 114, 115 7

13 Risiko im Nenner (Risikopotential) berücksichtigt. Dabei wird davon ausgegangen, daß jede Risikoposition mit Kapital unterlegt werden muß. 13 ( 2-0) RORAC Nettoergebnis Risikopotential Die Grundlage für die Risikomessung (Risikopotential) stellt das VaR-Konzept dar. Durch Berechnung des Value at Risk wird das Risikopotential bestimmt. Hat man diese Berechnungen angestellt, bildet man das Verhältnis aus Nettoergebnis und Risikopotential. Durch dieses Verhältnis hat man eine Kennzahl, die unter Berücksichtigung des Risikos die Rentabilität einer Unternehmung mißt. Ein Vergleich von Investitionen mit unterschiedlichen Risikobeträgen ist dadurch auch möglich Eigenkapitalrendite Die Eigenkapitalrentabilität ist eine der wichtigsten Zielgrößen einer Unternehmung. Die Eigenkapitalrendite (Return On Equity / ROE) wird über den Quotienten aus Nettoergebnis und Eigenkapital (auch Kernkapital genannt) berechnet. ( 2-0) ROE Nettoergebnis Eigenkapital Ausgehend vom RORAC errechnet sich der ROE, indem der Quotient aus Risikokapital und Kernkapital (Eigenkapital i.e.s.) mit dem RORAC multipliziert wird. 14 ( 2-0) ROE RORAC * Risikokapital ROE Kernkapital Nettoergebis Kernkapital RAROC (Risk Adjusted Return On Risk) Der RAROC berücksichtigt das Risiko entgegen dem RORAC im Zähler (Nettoergebnis). 13 Vgl.: Brüning, Jan-Bernd / Hoffjan, Andreas (1997), S Vgl.: Lister, M. (1997), S

14 ( 2-0) RAROC risikobereinigtes Nettoergebnis Gesamtkapital Diese Kennzahl ist eine Erweiterung der Kennzahl RORAC. Je nach Datengrundlage des Unternehmens kann man verschiedene Methoden verwenden, um den RAROC zu berechnen. Die wohl am weitesten verbreitete Methode ist die VaR-Methode. Nach dieser Methode wird der RAROC mit folgender Formel berechnet. ( 2-0) RAROC Nettoergebnis ( Risikopotential * Zielrisikoprämie) Risikokapital Durch Subtraktion des Produktes (Risikopotential * Zielrisikoprämie) vom Nettoergebnis, erhalten wir eine Risikobereinigung des Zählers. Das Risikokapital ist das Kapital, das zur Deckung des Risikos benötigt wird, wenn der schlimmste Fall (Gesamtausfall) eintritt. Aus diesem Grund ist der Wert des Risikokapitals mindestens genauso hoch wie der des Risikopotentials. Das Risikokapital wird durch die VaR-Methode berechnet. Die Zielrisikoprämie läßt sich über den Ziel-RORAC berechnen. 15 Eine weitere Methode zur Berechnung des RAROC besteht darin, über den risikobereinigten Ertragsbarwert 16 das Nettoergebnisses zu berechnen und dieses mit dem investierten Kapital ins Verhältnis zu setzen. Der Ertragswert (Ertragsbarwert) wird bevorzugt nach der Phasenmethode nach St. HFA 2/ berechnet. 18 Dabei erfolgt die Berechnung über zwei Planungsperioden, einer Prognosezeit bis zu 5 Jahren (n=5) und der Zeit danach. n ( 2-0) EW Et t t 1 ( 1 i ) j 1 j En *( 1 g) n ( i g) * ( 1 i ) n j 1 j EW E t E n g n i j i n... Ertragswert (Ertragsbarwert)... Zahlungsüberschüsse im Prognosezeitraum... konstante Zahlungsüberschüsse nach dem Prognosezeitraum... Wachstumsparamenter... Prognosezeitraum... wechselnder Zinssatz im Prognosezeitraum (n)... konstanter Zinssatz ab dem Prognosezeitraum 15 Vgl.: Lister, M. (1997), S Vgl.: Brüning, Jan-Bernd / Hoffjan, Andreas (1997), S Vgl.: St. HFA 2/1983, WPg 1983, S Vgl.: Krefeld, Rolf Günther (1998) S

15 Diese Formel berücksichtigt jedoch noch kein Risiko. In folgender Formel wird davon ausgegangen, daß das Wachstum ab der Periode n gleich Null ist und das Risiko ( - ) im Zähler des Ertragswertes berücksichtigt wird. Außerdem wird zur Vereinfachung der Formel von konstanten Zinssätzen im Prognosezeitraum ausgegangen. n Et * En * [ t n ( 2-0) i i i RAROC t ( ) ( n) * ] n A 0 A 0 E t... Zahlungsüberschüsse... projektunabhängige Risikoaversion des Investors... Maß für das projektbezogene Risiko i... Zinssatz im Prognosezeitraum i n... Zinssatz ab der Periode n... Investitionsausgabe A 0 Bei dieser Berechnung wird unterstellt, daß die projektunabhängige Risikoneigung bei allen vergleichbaren Investitionen gleich hoch ist, da ansonsten ein Vergleich der Investitionen nicht die gleichen Voraussetzungen hätte. Diese Methode basiert auf der Ertragswertmethode, bei der die erwirtschafteten Zahlungsüberschüsse nach einem Standardkapitalkostensatz abgezinst werden. Die Rentabilität des eingesetzten Kapitals wird durch das Verhältnis der Differenz aus dem Ertragsbarwert und der Anfangsausgabe zum Initialisierungskapital kennzeichnet. 19 Der Ertragswert kann um das vorhandene Risiko bereinigt werden, indem die Zahlungsüberschüsse um das Produkt aus Risikoaversion des Investors und projektbezogenem Risiko gekürzt werden. Weitere Methoden zur Berücksichtigung des Risikos bei der Ertragswertmethode sind die Sicherheitsäquivalenzmethode 20 und die Erweiterung des Standardkapitalkostensatzes um Risikozuschläge. Bei der Berücksichtigung des Risikos über die Erweiterung des Standardkapitalkostensatzes um Risikozuschläge tritt die Schwierigkeit auf, die Risikofaktoren einzeln zu benennen und zu berechnen. Die DCF-Methode gewinnt in der Unternehmensbewertung immer mehr an Bedeutung. 21 Deshalb ist auch vorstellbar, den RAROC über den Shareholder Value 22 zu berechnen. Daraus ergibt sich folgende Formel: 19 Vgl.: Brüning, Jan-Bernd / Hoffjan, Andreas (1997), S Vgl.: Krefeld, Rolf Günther (1998), S. 1834, 1836ff 21 Vgl.: Sieben, Günter (1995), S Der Shareholder Value kann über die Discounted Cash Flow (DCF) Methode berechnet werden. Diese Methode wird im Kapitel Shareholder Value Konzept näher beschrieben. 10

16 ( 2-0) RAROC ShareholderValue A 0 A 0 Die Berechnung des Shareholder Value wird in dem Kapitel Shareholder Value ausführlich beschrieben, aus welchem Grund in diesem Kapitel nicht weiter darauf eingegangen wird. Da diese Berechnung nur darauf beruht, daß die Ertragswertmethode in der Unternehmensbewertung von der Shareholder Value Methode verdrängt wird, aber in der Risikomanagementliteratur auf diese Vorgehensweise nicht eingegangen wird, wird dieser Ansatz im folgenden nicht weiter ausgeführt. Weiterhin gibt es die Möglichkeit den RAROC anhand der GuV zu berechnen 23. Dabei wird das Nettoergebnis ins Verhältnis zum wirtschaftlichen Eigenkapital gesetzt. Das Nettoergebnis wird bei dieser Methode um einen aus Vergangenheitsdaten zu berechnenden Erwartungsverlustwert gekürzt. Durch dieses Vorgehen wird das Risiko im Nettoergebnis berücksichtigt. Das wirtschaftliche Eigenkapital wird als Deckungskapital für unerwartete Verluste gesehen. Die Verluste können durch unvorhergesehene Schwankungen der Marktpreise z.b. Zins-, Währungsschwankungen oder unerwartete Kreditausfälle entstehen 24. ( 2-0) RAROC risikobereinigtes Nettoergebnis wirtschaftliches Eigenkapital Diese Berechnung wird in der einschlägigen Literatur ausführlicher beschrieben Shareholder Value Konzept Das Ziel einer jeden Unternehmung ist es, den Unternehmenswert zu steigern. Stellt man zur Berechnung des Unternehmenswertes den Shareholder Value Ansatz zugrunde, wird der Unternehmenswert nach der Discounted Cash Flow (DCF) - Methode berechnet. Diese Methode ermittelt den Wert des Eigenkapitals eines Unternehmens über die in Zukunft zu generierenden Free Cash Flows (FCF). Zum besseren Verständnis wird im folgenden Kapitel näher auf den Cash Flow und den Free Cash Flow eingegangen. 23 Vgl.: Brüning, Jan-Bernd / Hoffjan, Andreas (1997), S Vgl.: Brüning, Jan-Bernd / Hoffjan, Andreas (1997), S Vgl.: Brüning, Jan-Bernd / Hoffjan, Andreas (1997), S

17 Cash Flow Definition: Unter Cash Flow versteht man die Differenz von einnahmewirksamen Erträgen und ausgabewirksamen Aufwendungen, die für Investitionen, Dividendenzahlungen und Schuldentilgungen verfügbar ist. Den Cash Flow kann man direkt und indirekt ermitteln. Bei der direkten Methode werden alle einnahmewirksamen Erträge und ausgabewirksamen Aufwendungen erfaßt und daraus die Differenz gebildet. Diese Methode ist zwar bei kleineren Unternehmen durchführbar, jedoch bei großen Unternehmen bzw. Konzernen sehr schwierig, da der Aufwand (Kosten und Zeit) zur Erfassung dieser Posten sehr hoch ist. Aus diesem Grund berechnen die Großunternehmen den Cash Flow über die indirekte Methode. Hierbei wird der Jahresüberschuß um alle nicht zahlungswirksamen Vorgänge bereinigt, so daß am Ende alle zahlungswirksamen Vorgänge stehen bleiben. Wendet man die indirekte Methode an, kann man den Cash Flow nach operativen Geschäft, aus der Investitionstätigkeit und nach Finanzierungstätigkeit aufspalten. Durch Addition des Cash Flow nach operativem Geschäft und des Cash Flow aus Investitionstätigkeit kommt man zum Free Cash Flow. direkte Berechnung zahlungswirksame Erträge - zahlungswirksame Aufwendungen Cash Flow (i.w.s.) - Änderung des Nettoumlaufvermögens Cash Flow (i.e.s.) indirekte Berechnung 26 Jahresüberschuß + Abschreibungen (- Zuschreibungen) auf Gegenstände des Anlagevermögens (AV) + Zunahme (- Abnahme) der Rückstellungen + sonstige zahlungsunwirksame Aufwendungen - sonstige zahlungsunwirksame Erträge - Gewinn aus dem Abgang von Gegenständen des AV - Zunahme der Vorräte, der Forderungen aus Lieferungen und Leistungen sowie anderer kurzfristiger Aktiva + Zunahme der Verbindlichkeiten aus Lieferungen und Leistungen, sowie anderer kurzfristiger Passiva 1 Cash Flow aus operativen Geschäft (OCF) 26 Vgl.: Coenenberg, A. G. (1996) Kapitalflußrechnung nach indirekter Methode nach HfA 1/

18 Einzahlungen aus Abgängen von Gegenständen des AV - Auszahlungen für Investitionen in das AV 2 Cash Flow aus Investitionstätigkeiten (ICF) Einzahlungen aus Kapitalerhöhungen und Zuschüssen der Gesellschafter + Einzahlungen aus der Begebung von Anleihen und aus der Aufnahme von Krediten - Auszahlungen an Gesellschafter (Dividenten) - Auszahlungen für die Tilgung von Anleihen und Krediten 3 Cash Flow aus der Finanzierungstätigkeit (FiCF) 1+2 OCF + ICF = FCF Dieser frei zur Verfügung stehende Cash Flow (FCF) wird zur Berechnung des Shareholder Value herangezogen Shareholder Value Bei der Berechnung des Shareholder Value wird vom Gesamtunternehmenswert der Wert des Fremdkapitals subtrahiert. Der Gesamtunternehmenswert errechnet sich aus drei Werten, dem Unternehmenswert des Prognosezeitraums (t = 1-n), dem Zeitraum danach (mit konstanten FCF) und dem Barwert des nichtbetriebsnotwendigen Vermögens. Der letzte Wert wird jedoch in der Literatur bzw. in der Praxis meist vernachlässigt und gleich Null gesetzt. Diese Vorgehensweise entspricht dem Phasenmodell nach St. HFA 2/1983, welche im Kapitel RAROC nach Ertragswertmethode kurz beschrieben wurde. Der Unternehmenswert des Prognosezeitraums wird über die zu erwarteten diskontierten Free Cash Flows (FCF) ermittelt. Zur Diskontierung sollte ein marktrisikobereinigter Zinssatz verwendet werden. Durch Bildung des gewogenen Mittels aus Eigen- und Fremdkapitalkostensatz kommt man zum Gesamtkapitalkostensatz. Der Eigenkapitalkostensatz sollte nach der Capital Asset Pricing Model Methode (CAPM) berechnet werden. 27 Dieser setzt sich aus einem risikolosen Zinssatz (z.b. landesüblicher Zinssatz) und einem Risikozuschlag zusammen. Da in der Realwelt kein risikoloser Zinssatz existiert, wird zur Vereinfachung in der Praxis der landesübliche Zinssatz verwendet. 27 Vgl.: Copeland/Koller/Murrin (1993), S. 208ff 13

19 ( 2-0 ) Kapitalmarktlinie 28 i : E R i R f E R m R f m E(R i ) E(R m ) R f i m... Erwartungswert der Rendite der Investition i... Erwartungswert der Rendite des Marktportfolios... Rendite einer risikolosen Investitionsmöglichkeit (risikoloser Zinssatz)... Standardabweichung einer Investition i (Investitionsrisiko)... Standardabweichung des Marktportfolios (Marktrisiko) Beispiel: Eine Unternehmung möchte wissen, ob eine Investition mit einem Investitionsrisiko von 7% bei einer zu erwarteten Rendite von 13% lohnend ist. Untersuchungen haben ergeben, daß die Marktrendite 9% ist und das durchschnittliches Marktrisiko 4% beträgt. Der risikolose Zinssatz sei mit 4% angenommen. Setzt man die Zahlen in die oben stehende Formel ein, errechnet sich ein Erwartungswert der Investitionsrendite von [4%+(7%/4%) * (9%- 4%)]=12,75%. Da die zu erwartende Rendite von 13% höher, als der Erwartungswert der Investitionsrendite (12,75%) ist, ist die Investition lohnend. Durch Verwendung des Gesamtkapitalkostensatzes hat man einen marktrisikobereinigten Zinssatz. Dieser Zinssatz muß wie auch der FCF für jedes Prognosejahr berechnet werden. Diese Werte kann man durch ein gut funktionierende Informationssystem für einen bestimmten Zeitraum (ca. 3-5 Jahre) berechnen. Dabei kommen Vergangenheitsdaten (z.b. durchschnittliches Auftragsvolumen pro Vertragspartner, Vertragsausfallwahrscheinlichkeit, Marktrisiko, usw.) wie auch Zukunftsdaten (z.b. langfristige Verträge, erwartete Marktrendite, usw.) zur Verwendung. Nach dieser ersten Prognosephase werden konstante FCF angenommen, die jährlich um einen konstanten Wachstumsparameter erhöht werden. n ( 2-0 ) UW FCFt FCFn *( 1 g) t n t 1 ( 1 i ) ( i g) * ( 1 i ) j 1 j n j 1 j BW ( nbv ) 0 UW FCF t FCF n i j i n g n BW 0 (nbv)... Unternehmensgesamtwert... Free Cash Flow (vor Zinsen und Steuer) im Prognosezeitraum n... konstante Free Cash Flow (vor Zinsen und Steuer)... Gesamtkapitalkostensatz (gewogenes Mittel des Eigen- und Fremdkapialkostensatzes) im Prognosezeitraum n... konstanter Gesamtkapitalkostensatz ab dem Prognosezeitraum n... Wachstumsparameter... Prognosezeitraum... Barwert des nichtbetriebsnotwendigen Vermögens 28 Vgl.: Steiner, Manfred / Bruns, Christoph (1994), S

20 Der Wert des Fremdkapitals wird aus der Summe der abdiskontierten Zahlungen eines Prognosezeitraumes an die Fremdkapitalgeber und der konstanten Zahlungen ab dieser Periode berechnet. Dabei wird vorausgesetzt das die Kapitalstruktur (Verhältnis von Eigenkapital zu Fremdkapital) in dieser Zeit konstant bleibt. Zur Diskontierung wird der Fremdkapitalkostensatz verwendet. n ( 2-0) FKW Zt Zn *( 1 g) t n t 1 ( 1 i ) ( i g) * ( 1 i ) j n j 1 j 1 j FKW Z t n g i n i t... Fremdkapitalwert... Zahlungen an Fremdkapitalgeber der Periode t... Prognosezeitraum... Wachstumsparameter... Fremdkapitalkostensatz ab der Periode n... Fremdkapitalkostensatz der Periode t Aus den beiden oben stehenden Formeln kann der Shareholder Value berechnet werden. Steuerbetrachtungen werden bei der Berechnung nicht betrachtet. ( 2-0) Shareholder Value = Unternehmensgesamtwert - Fremdkapitalwert Den Unternehmenswert zu steigern bzw. zu sichern, gelingt nur, indem Cash Flows generiert werden, deren Barwert größer oder gleich dem Barwert der Investitionen ist. Da die in Zukunft zu generierenden Cash Flows in ihrer Höhe und Fälligkeit nicht sicher sind, muß ein Unternehmen geeignete Maßnahmen ergreifen, um diesen Ungewißheiten entgegenzuwirken. Mit Hilfe des Risikomanagements und einem entsprechend leistungsfähigen Informationssystems kann diesen Ungewißheiten entgegengewirkt werden. 2.3 Fazit Den Unternehmenswert nach oben stehender Formel zu berechnen bzw. Risiko-Rendite-Zusammenhänge aufzustellen, bedarf es keiner besonderen Hardware- und Softwareanforderungen. Dies kann schon heute auf dem Markt existierende Standardsoftware bewerkstelligen, welche die Daten aus den operativen Informationssystemen herausfiltert und Berechnungen durchführt. Für ein gut funktionierendes RMS reicht es aber nicht aus, den Unternehmenswert und ein paar Kennzahlen unter Berücksichtigung des Risikos zu berechnen. Das Risikomanagement hat auch die Aufgabe, die Ursachen aufzudecken, die die Veränderungen in den 15

21 Kennzahlen bewirken, sowie Analysen über längere Zeiträume durchzuführen. Es reicht nicht aus, einen Schnappschuß auf die Unternehmenslage zu bilden. Aus diesem Grund braucht man für das RMS auch noch die Daten, die zu den Kennzahlen führen - eine Aufschlüsselung des Zustandekommens der Kennzahlen - aber auch Vergangenheitsdaten. Um dies zu bewerkstelligen, wird ein leistungsfähiges Informationssystem benötigt, welches in kürzester Zeit die notwendigen Daten liefert. In den folgenden Kapiteln werden Informationssysteme vorgestellt die sich mehr oder weniger für ein RMS eignen. Dabei soll auch speziell auf die Anforderungen an ein RMS eingegangen werden. Aus diesem Grund sollten noch einmal die Anforderungen identifiziert und genannt werden. Anforderungen an ein RMS Schnelligkeit Ein Unternehmen muß schnell auf bestimmte Ereignisse und Umweltveränderungen reagieren können (z.b. Änderungen der Wechselkurse, Zinssätze, Inflation) hohe Verfügbarkeit Das System sollte zu jeder Tages-, evtl. Nachtzeit zur Verfügung stehen, sowie von anderen Systembelastungen unabhängig sein. Erweiterbarkeit/Skalierbarkeit Das System sollte ohne Probleme erweiterbar sein (z.b. Unternehmensaquisitation, neue Kennzahlen) Zeitbezug Das System sollte die Speicherung von Vergangenheitsdaten unterstützen. Datenkonsistenz und -integrität Es sollte realisiert sein, daß alle benötigten Daten in einem entsprechender Datenformat und vollständig vorhanden sind, damit sie zu Kennzahlen weiterverarbeitet werden können. 16

22 Navigationseigenschaft der Daten Es muß in einem RMS möglich sein durch die Datenbestände zu navigieren und nach Ursachen für bestimmte Wirkungen (z.b. Höhe des Risikos) zu forschen. 17

23 3 Informationssysteme 3.1 Transaktionsorientierte Informationssysteme Unter einem transaktionsorientierten Informationssystem, vielfach unter Benutzung eines On- Line Transaction Processing (OLTP), versteht man ein System, daß einer großen Anzahl von Anwendern die Möglichkeit gibt, ihre Daten gleichzeitig, schnell und konsistent in ein oder mehrere Datenbanksysteme (DBS) einzuspeichern, abzufragen und zu verarbeiten. In dieser Arbeit soll ein kurzer Überblick über diese Informationssysteme gegeben werden und Ihre Hauptmerkmale beschrieben werden. Zur Zeit werden vor allem das relationale Datenbanksystem (RDBS), das objektorientierte Datenbanksystem (OODBS) und das objektorientierte relationale (bzw. objektrelationale) Datenbanksystem (ORDBS) eingesetzt. Da in diesem Kapitel vor allem auf die Eigenschaften und Anforderungen der OLTP eingegangen werden soll, wird in dieser Arbeit stellvertretend für alle transaktionsorientierten DBS, nur auf das RDBS näher eingegangen. Falls es grundlegende Unterschiede bei den OODBS bzw. bei den ORDBS existieren, so werden diese im jeweiligen Abschnitt kurz erläutert. Außerdem existieren auf dem Markt noch hierarchische DBS sowie Dateisysteme auf die in dieser Arbeit nicht eingegangen werden soll. Zum Schluß dieses Kapitels wird noch einmal auf die Probleme und Anforderungen von diesen DBS in einem Gesamtsystem eines Unternehmens eingegangen Grundlagen Ein Datenbanksystem besteht aus einer Datenbank und einem Datenbankmanagementsystem. Datenbanksystem (DBS) = Datenbank (DB) + Datenbankmanagementsystem (DBMS) In der Datenbank sind die eingegebenen Daten gespeichert. Die Datenbank ist somit die eigentliche Datenbasis. Dabei wird besonderer Wert darauf gelegt, daß Daten und nicht Informationen, wie häufig mißverstanden wird, gespeichert werden. Informationen entstehen erst, wenn die Anwender die Daten zueinander in Beziehung bringen. Das DBMS sorgt für die Verwaltung und Speicherung der Daten, so daß sie bei Gebrauch wieder gefunden werden. Weiterhin verwaltet das DBMS die Benutzerzugriffe sowie die Ko- 18

24 ordination der Datenübertragung im Netz. Typische DBMS-Funktionen sind Daten abzuändern, hinzufügen, zu löschen und abzufragen Eigenschaften eines DBS Datenbanksysteme sollten folgende Eigenschaften besitzen. 1. Datenunabhängigkeit: Daten werden unabhängig von Ihrem Zugriff, von Anwendern und von Anwenderprogrammen gespeichert. 2. keine Datenredundanz: Daten werden nur einmal gespeichert. 3. Datenkonsistenz: Die DB muß jederzeit in einem konsistenten Zustand sein. 4. Mehrbenutzerfähigkeit: Das DBS muß mehr als ein Anwender zur gleichen Zeit nutzen können. 5. Datenschutz: Das DBS muß vor unbefugtem Zugriff geschützt sein. 6. Datensicherheit: Daten müssen so gesichert werden, das bei einem Ausfall des Systems kein ungewollter Datenverlust entsteht. Aus diesen Eigenschaften ergeben sich auch verschiedene Anforderungen an ein DBS. Da jedoch in einem Unternehmen meist mehr als ein DBS eingesetzt wird, ergeben sich zu diesen Anforderungen noch weitere Anforderungen an Verteilte Datenbanksysteme. Auf diese Anforderungen (12 Regeln von Dates) wird im Kapitel Verteilte Datenbanksysteme eingegangen Architektur und Komponenten eines Datenbanksystems Ein DBS besteht nach ANSI-SPARC aus drei Ebenen, der externen, konzeptionellen und internen Ebene. Die konzeptionelle Ebene ist das eigentliche (logische) Datenbankdesign. Im konzeptionellen Schema wird festgelegt, welche Information in welcher Struktur gespeichert wird, aber nicht wie sie gespeichert wird. Dafür ist die interne Ebene verantwortlich. Die interne Ebene stellt das physische Datenbankdesign dar. Die Hauptaufgabe der interne Ebene besteht in der Herstellung der Persistenz, daß heißt die Daten müssen dauerhaft gespeichert werden. In der externen Ebene wird entschieden, wie auf die Daten zugegriffen wird. Dabei 19

25 wird definiert wie ein Anwender bzw. Anwenderprogramm auf die Daten zugreift, z.b. mit 3GL-Sprachen (COBOL, C, C++), 4GL-Sprachen (PL/SQL, NATURAL, DRIVE) oder einem Menüsystem für Endbenutzer. Es besteht die zwingende Anforderung der Datenunabhängigkeit zwischen der konzeptionellen Ebene und der internen Ebene, sowie der konzeptionellen und der externen Ebene. externe Ebene Anwender konzeptionelle Ebene logisches Datenschema interne Ebene Daten Abbildung 3-1 DBS-Ebenen nach ANSI/SPAR Relationales Datenbanksystem Das Relationale Datenbanksystem (RDBS) ist das zur Zeit am weitesten verbreitete DBS. Relational heißt dabei, daß die gespeicherten Daten zu anderen Daten in diesem System in Beziehung (Relation) gestellt werden können. Zur Datenmodellierung bedient man sich zumeist dem Entity Relationship Modell (ERM) bzw. dem erweiterten ERM (EERM) als Semantisches Datenmodell und dem Relationenmodell als logisches Datenmodell (siehe folgende Abbildungen). Abteilung ID Bezeichnung arbeitet in PLZ Ort Straße Projekt gehört zu Mitarbeiter hat Adresse Vorname ID Bezeichnung ID Tätigkeit ID Name Abbildung 3-2 Entity Relationship Model 20

26 Ausgehend vom ERM-Modell werden die Entities (Abteilung, Mitarbeiter, Projekt, Adresse) in ein Realationenschema überführt. Diese werden dann als Relationen in Beziehung zueinander im Relationenmodell dargestellt. Das ERM kann man in folgende vier Relationschemata überführen. Adresse = {Adresse-ID, Name, Vorname, Straße, Ort, PLZ} Mitarbeiter = {Mitarbeiter-ID, Adresse-ID, Abteilung-ID, Tätigkeit, Projekt-ID} Abteilung = {Abteilung-ID, Bezeichnung} Projekt = {Projekt-ID, Bezeichnung} Adresse-ID Name Vorname Straße Ort PLZ Tabelle: Adresse Tabelle: Mitarbeiter Mitarbeiter-ID Adresse-ID Abteilung-ID Tätigkeit Projekt-ID Tabelle Abteilung Abteilung-ID Bezeichnung Projekt-ID Bezeichnung Tabelle: Projekt Abbildung 3-3 Relationenmodell Die logische Modellierung der Unternehmensdaten in Tabellen ist eine sehr systemnahe Lösung. Dadurch erreicht man eine effiziente und leistungsstarke Datenhaltung. Eine leistungsstarke Datenbankmanagementabfragesprache (z.b. SQL) verwaltet dabei alle Zugriffe auf die Daten. Durch diese relationale Datenhaltung ist es dem Unternehmen möglich, große Mengen an Daten zu speichern. Weitere Vorteile sind die Einfachheit, Verständlichkeit und Homogenität, da die Daten in zweidimensionalen Tabellen dargestellt werden. 29 Schwierig ist bei diesem System allerdings die Speicherung und Verwaltung von nichtsystemnahen (bzw. in systemnahe schwer umwandelbaren), realtitätsnahen Konstrukten. Dadurch treten nicht nur Probleme bei der Datenmodellierung sondern auch beim Zugriff auf die Daten auf. Heuer zählt folgende Problemfelder von RDBS auf: Datenmodellierung, Datenbankentwurf, Anfragesprachen, Update-Operationen, Zugriffspfade, Optimierung. 30 Die detaillierte Auseinandersetzung mit diesen einzelnen Problembereichen kann man bei Heuer 31 nachlesen bzw. werden im Kapitel Verteilte Datenbanksysteme bei den 12 Anforderungen kurz genannt. 29 Vgl.: Heuer, Andreas, (1992), S Vgl.: Heuer, Andreas, (1992), S Vgl.: Heuer, Andreas, (1992), S

27 Das ORDBS ist eine Erweiterung des RDBS um objektorientierte Konstrukte wie Klassenbildung, Objektidentität, Kapselung, Vererbung, Generalisierung und Polymorphismus. Dabei wird noch zwischen RDBS mit objektorientierten Erweiterungen und ORDBS unterschieden. Das Ausschlußkriterium aus den ORDBS ist dabei das Vorhandensein einer Typ-Hierarchie und die Möglichkeiten zur Vererbung von Strukturen und Methoden. 32 Trotz der objektorientierten Konzepte stellt die Relation das grundlegende Konstrukt im Datenbankmodell dar. Deshalb gehören diese Datenmodelle nicht zur Klasse der OODBS. Die ORDBS haben somit keine grundlegenden Vorteile bzw. Nachteile gegenüber den RDBS in Bezug auf die Verwendung in den OLTP. OODBS sind DBS, die die Anforderungen der Objektorientierung erfüllen. OODBS = OO + DBMS Objektorientierung heißt, in Objekten und Methoden zu denken und nicht in systemnahen Konzepten wie z.b. Relation, Tabelle und Relationenalgebra. Wenn Objektorientierung in Verbindung mit einem DBMS umgesetzt wird, spricht man von OODBS. OODBS sind zur Zeit noch nicht sehr verbreitet, dies liegt einmal in den hohen Entwicklungskosten und daraus resultierend in den Produktkosten, andererseits auch in der Verbreitung von RDBS, die zumeist die Anforderungen an OLTP erfüllen. OODBS werden heute eingesetzt, wenn die Komplexität der Datenstrukturen durch RDBS nicht mehr bewältigt werden kann (z.b. CAD/CAM, CASE, Wissenschaftliche Datenbanken). Außerdem findet man OODBS im Einsatz, wenn neue Datentypen zur Speicherung benötigt werden, wie z.b. die Speicherung von Multimediadaten, mehrdimensionale Daten sowie Dokumente (z.b. HTML). OODBS haben jedoch die gleiche Funktion und Aufgabe wie RDBS, sie speichern bzw. verwalten Daten für die OLTP. Der größte Unterschied zwischen diesen beiden Konzepten liegt erstens in der Speicherung von komplexen Daten in den OODBS bzw. in den ORDBS und zweitens in der Wiederverwendbarkeit und der Erweiterbarkeit von objektorientierten Datenmodellen. Objektorientierte Datenbankkonzepte haben somit die gleichen Anforderungen wie RDBS an das DBMS. Diese werden noch im nächsten Kapitel näher erläutert werden. 32 Vgl.: Heuer, Andreas, (1998), S. 5 22

28 3.1.3 Verteilte Datenbanksysteme In den vorangegangenen Abschnitten wurde näher auf transaktionsorientierte DBS eingegangen und spezifische Eigenschaften hervorgehoben. Die Anforderungen müssen jedoch in einem großen Unternehmen nicht nur diesen einzelnen DBS entsprechen, sondern einem ganzen System, da in einem Unternehmen eine große Anzahl zumeist heterogener DBS existieren. Durch die Migration von historisch gewachsenen Datenbanken entstanden in den Unternehmen dezentrale DBS bzw. Verteilte Datenbanksysteme i.w.s. (VDBS). Da die DBS meist unter unterschiedlichen Bedingungen bzw. Einsatzzwecken entstanden, existiert eine große Heterogenität in den Informationssystemen. Zur Überwindung dieser Heterogenität bzw. bei der Schaffung einer homogenen Datenbanklandschaft durch Integration, bilden die Unternehmen aus den verschiedenartigen DBS heterogene VDBS. VDBS, die nicht durch Integration vieler schon vorhandener DBS entstehen, sind meist homogener Natur. Diese DBS nennt man auch Verteilte Datenbanksystem i.e.s.. Eine genauere Klassifikation von VDBS ist in folgender Abbildung zu sehen und soll hier nicht weiter ausgeführt werden. Für diese VDBS hat Dates Anforderungen definiert. Distributed data systems Homogeneous Heterogenous Autonomous Non-autonomous Integration via systems Integration via gateways Full DBMS functionality Partial DBMS functionality (multidatabase) Unfederated Federated loose integration (e.g. using export schemas) tight integration (with global schema) Single Multi Abbildung 3-4 Taxonomy of distributed data systems Vgl.: Date, C. J., (1995), S. 596ff 34 Vgl.: Bell/Grimson, (1994), S

29 12 Anforderungen an VDBS von Dates 1. Lokale Autonomie Lokale Autonomie bedeutet, daß jeder einzelne Rechner unabhängig von anderen Rechnern funktioniert. Hierbei sollen die Daten lokal verwaltet und bearbeitet werden. Die lokale Autonomie kann jedoch nicht 100%-ig erreicht werden. Ein Beispiel dafür ist die verteilte Serialisierbarkeit (Concurrency Control). Das Ziel bei VDBS ist jedoch, einen möglichst hohen Grad an lokaler Autonomie zu erreichen. 2. Unabhängigkeit von einem zentralen Rechner Das VDBS sollte unabhängig von einem zentralen Rechner sein, da durch einen Systemabsturz des zentralen Rechners das ganze System ausfallen würde. Dadurch wäre die ständige Verfügbarkeit der Daten nicht gewährleistet. Durch einen zentralen Rechner könnte aber auch ein Engpaß entstehen, wenn viele Zugriffe zur gleichen Zeit erfolgen. 3. Dauerbetrieb Ein VDBS sollte im Zustand eines Dauerbetriebes sein. Das heißt, daß jederzeit ein beteiligter Rechner angeschaltet werden kann und dieser sofort funktionsfähig in diesem DBS ist. 4. Ortstransparenz Bei VDBS braucht der Anwender nicht zu wissen, wo die Daten gespeichert sind. Der Anwender sollte keinen Unterschied zwischen einer lokalen und einer verteilten DB sehen. Der Anwender bekommt das Ergebnis seiner Anfragen komplett zur gleichen Zeit präsentiert, damit für ihn die Verteilung der Daten nicht ersichtlich ist. 5. Fragmentierungstransparenz Die Fragmentierungstransparenz ist ähnlich wie die Ortstransparenz. Da die Daten meist dort gespeichert werden, wo auf die Daten am häufigsten zugriffen wird, man jedoch nicht immer auf die ganzen Datensätze zugreifen muß, werden die Daten fragmentiert. Das heißt, daß die Daten entweder horizontal oder/und vertikal in Fragmente geteilt werden. Dies stellt keine Probleme dar, da den Verteilten Datenbankmodellen das relationale 24

30 Datenbankmodell unterstellt wird. Hierbei sollte der Anwender nicht erfahren, daß und wie die Daten fragmentiert sind. Ortstransparenz und Fragmentierungstransparenz treten meist kombiniert auf, da die fragmentierten Daten auf unterschiedlichen Rechnern gespeichert sein können. 6. Replikationstransparenz Um bestimmte Daten schnell zur Verfügung zu bekommen, können Kopien von Daten von entfernten Rechnern auf dem eigenen lokalen Rechner erstellt werden. Dies hat den Vorteil, das der zeitaufwendige Transport und die damit verbundenen hohen Datentransportkosten gespart werden. Ein weiterer Vorteil liegt in der schnellen Verfügbarkeit der Daten auf dem lokalen Rechner. Der Nachteil liegt auch sofort nahe; bei Änderung der Orginaldaten müssen auch alle Kopien geändert werden. Der Anwender soll jedoch nicht sehen, daß die Daten von einer Kopie stammen. 7. Verteilte Zugriffsprozesse (Query Processing) Bei verteilten Zugriffsprozessen gibt es zwei Punkte zu beachten. 1. Wenn man z.b. in einem Büro in Augsburg bestimmte Datensätze abrufen möchte und diese in einer entfernten Stadt, wie z.b. Paris gespeichert sind, sendet man beim relationalen Datenbankmodell zwei Nachrichten. Einmal wird die Nachricht gesendet, daß die Datensätze benötigt werden, und zweitens werden die benötigten Datensätze gesendet. Bei nicht relationalen Datenbanken müssen 2n Nachrichten gesendet werden. Hierbei wird erst nach dem Datensatz gefragt, wird die Bedingung erfüllt wird der Datensatz gesendet, sowie gleich nach einem nächsten Datensatz nachgefragt, solange bis alle Datensätze gesendet wurden. 2. Das zweite Problem kommt hauptsächlich in VDBS i.e.s. vor. Muß eine Operation durchgeführt werden, bei der die jeweiligen Daten auf verschiedenen Rechnern gespeichert sind, stellt sich die Frage auf welchem Rechner die Operation durchgeführt werden soll. Erstens können die Daten von Rechner Y auf Rechner X oder umgekehrt gebracht werden. Es kann aber auch günstiger sein die Daten von Rechner X und von Rechner Y auf den Rechner Z zu bringen um die Operationen dort ausführen. 8. Verteiltes Transaktionsmanagment Das verteilte Transaktionsmanagment beinhaltet zwei wichtige Kontrollmechanismen, recovery control und concurrency control. Da in VDBS auch die Transaktionen verteilt sind, müssen die Kontrollmechanismen für einen gleichzeitigen Zugriff auf einen 25

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