Datenbanksysteme Informationssysteme im Controlling

Transkript

1 Datenbanksysteme Informationssysteme im Controlling Literatur zur Vorlesung DBS Gabriel, R. / Röhrs, H.-P. Datenbanksysteme Konzeptionelle Datenmodellierung und Datenbankarchitekturen, 2. Auflage, Berlin u.a Gabriel, R. / Röhrs, H.-P. Gestaltung und Einsatz von Datenbanksystemen - Data Base Engineering und Datenbankarchitekturen Berlin u.a

2 Weitere Datenbank-Literatur Date, C.J. An Introduction to Database Systems, 7. Auflage, Reading, Mass Härder, T. / Rahm, E. Datenbanksysteme, 2. Aufl., Berlin Martin, J. Einführung in die Datenbanktechnik, 6. Auflage, München Niedereichholz, J. Datenbanksysteme, 4. Auflage, Heidelberg Schlageter, G. / Stucky, W. Datenbanksysteme. Konzepte und Modelle, 2. Auflage, Stuttgart Zehnder, C. A. Informationssysteme und Datenbanken, 6. Auflage, Stuttgart Literatur: Vorlesungsbeilagen Foliensammlung Datenbanksysteme Kopierexemplar bei den Stud. Hilfskräfte GC 3/36 Download unter: 4

3 Lehrmaterialien Vorlesung Datenbanksysteme Gabriel, R. Data Base Engineering Gestaltung und Einsatz von Datenbanksystemen, LM 23/98 Gluchowski, P. Analyseorientierte Datenbanksysteme, LM 24/98 Röhrs, H.-P. Datenbanksystemsprachen Die Sprache SQL und ihre Entwicklungstendenzen, LM 26/99 Gabriel, R. Architekturen und Konzepte von Datenbanksystemen Ein Ansatz zur Klassifikation der Datenbanksysteme, LM 27/99 Gabriel, R. / Dittmar, C. Fallstudie zum Data Base Engineering, LM 28/99 Röhrs, H.-P. Datenbanksysteme in Verteilten Informationssystemen, LM 29/00 5 Literatur: WI Allgemein HANSEN, HANS ROBERT/ NEUMANN, GUSTAF (2005): Wirtschaftsinformatik 1: Grundlagen und Anwendungen, 9. Auflage, Stuttgart HANSEN, HANS ROBERT/ NEUMANN, GUSTAF (2005): Wirtschaftsinformatik 2: Informationstechnik, 9. Auflage, Stuttgart SCHWARZE, JOCHEN (2000): Einführung in die Wirtschaftsinformatik, 5. Auflage, Herne/Berlin

4 Semesterabschlussklausur DBS Termin und Ort wird noch bekannt gegeben Anmeldung Anmeldefrist ab Januar Anmeldung im Internet unter > Klausuranmeldung 7 Prüfungsrelevanz Datenbanksysteme Diplomstudiengang Wirtschaftswissenschaft 2 SWS = 3 Leistungspunkte Wahlfach/Spez. BWL Wirtschaftsinformatik Bestandteil der Grundlegenden Veranstaltungen Wahlfach/Spez. BWL Controlling Bestandteil der Wahlveranstaltungen 8

5 Prüfungsrelevanz Datenbanksysteme Bachelor of Science Managment and Economics Wirtschaftsinformatik I: System Engineering and Database Teil der Spezialisierung Management, Information, and Decision Making Lehrveranstaltungen Datenbanksysteme Aufbau betrieblicher Informationssysteme Praktikum / Seminar Wirtschaftsinformatik 10 Leistungspunkte 9 Gliederung Datenbanksysteme Teil I 1. Einführung Datenbanksysteme: Informationssysteme für das Controlling 2. Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung 1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell 2. Funktionsstrukturmodell 3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell 3. Konzeptionelle Datenmodellierung 1. Netzwerkmodelle 2. Hierarchische Datenmodelle 3. Relationale Datenmodelle 1. Grundlagen 2. Normalisierung 4. Objektorientierte Datenmodelle 4. Data Base Engineering 1. Software Engineering 2. Phasen des Data Base Engineering 3. Exkurs: Projektmanagement 10

6 Gliederung Datenbanksysteme Teil II 5. Datenbanksprachen 1. Datendefinitionsbefehle 2. Datenmanipulationsbefehle 3. Grundlagen zu SQL 6. Metadatenverwaltung 7. DB-Architekturen 1. 3-Schema-Modell 2. Verteilte und föderierte Datenbanksysteme 8. Datenintegrität 1. Datenkonsistenz 2. Datensicherheit 3. Datenschutz 9. Data Warehouse: Konzept und Architektur 10. On-Line Analytical Processing (OLAP): Konzept und multidimensionale Datenmodellierung 11 Gliederung Datenbanksysteme Teil I 1. Einführung Datenbanksysteme: Informationssysteme für das Controlling 2. Informationsstrukturierung: Semantische Datenmodellierung 1. Informationsstrukturmodell und Entity-Relationship-Modell 2. Funktionsstrukturmodell 3. Kommunikations-/Prozessstrukturmodell 3. Konzeptionelle Datenmodellierung 1. Netzwerkmodelle 2. Hierarchische Datenmodelle 3. Relationale Datenmodelle 1. Grundlagen 2. Normalisierung 4. Objektorientierte Datenmodelle 4. Data Base Engineering 1. Software Engineering 2. Phasen des Data Base Engineering 3. Exkurs: Projektmanagement 12

7 Beschaffungsmarkt Absatzmarkt Daten im Unternehmen Informationsmarkt Daten Daten Kapitalmarkt Öffentliche Hand Daten Daten Daten Daten Daten dispositiv operativ WERTE MENGEN Logik Logik Logik Daten Daten Daten Beschaffung Fertigung Absatz Unternehmen 13 Daten-Programm-Unabhängigkeit Traditionelles File-orientiertes System Programm 1 Programm 2 File 1 File 2 File 3 Eingabe Ausgabe Eingabe Ausgabe Datenbankorientiertes System Programm 1 Eingabe Ausgabe Datenbank Programm 2 Bedarf für ein konsistentes Datenmodell 14

8 Informationssystem-Pyramide Horizontale und vertikale Integration EIS DSS MIS Einkauf F u E Lager Analyseorientierte Informationssysteme Unterstützung bei dispositiver bzw. analytischer Tätigkeit (Planungs-, Entscheidungs- und Kontrollaufgaben) Informationsversorgung für betriebliche Fach- und Führungskräfte zu Analysezwecken Operative Informationssysteme Administrations- und Dispositionssysteme 15 Datenbanksystem Ein Datenbanksystem (Data Base System) ist ein System zur Verwaltung, Speicherung und Kontrolle von umfangreichen Datenmengen. von mehreren Anwendungsprogrammen und Datenbankbenutzern gleichzeitig nutzbar keine mehrfache Speicherung derselben Daten (Redundanzarmut) konsistenter Datenbestand Datensicherheit und Datenschutz Unabhängigkeit von Daten und Programmen 16

9 1 Beispiele für Datenbanksysteme DBS eines Industrieunternehmens (Kapazitätsdaten, Produkte,.. Produktionsplanung) DBS eines Großhandelsunternehmens (Artikel, Lagerorte, Kunden,.. Beschaffung & Verkauf) DBS eines Bankinstitutes (Girokonten, Sparguthaben,.. Buchungen) DBS eines Energieversorgungsunternehmens (Kunden, Zählerstand,.. Stromabrechnungen) DBS einer Kommunalverwaltung (Personen, Anschriften,.. An- & Abmeldungen) DBS des Zentralen Kraftfahrtbundesamtes (Kfz-Halter, Verkehrsverstöße,.. Knöllchen) DBS einer Fluglinie (Flüge, Orte, Passagiere,.. Platzbuchungen) DBS eines Handwerksbetriebes (Kunden, Material, Zeiten,.. Rechnungen) DBS eines chemischen Forschungsinstitutes (Stoffe, Verbindungen, Lizenzen,.. Recherchen) DBS einer Bibliothek (Autoren, Signaturen, Ausleiher,.. Bestandsverwaltung) 17 Marktanteile der Datenbankhersteller in Prozent Jahr Hersteller $* % $* % $* % Oracle , ,2 46, ,0 47,1 IBM , ,7 22, ,1 21,2 Microsoft , ,2 15, ,4 17,4 Teradata 412 3,2 467,6 3,5 494,2 3,2 Sybase 382 3,0 449,9 3,4 486,7 3,2 Andere , ,0 8, ,3 7,9 Total , ,5 100, , *) $ in Millions Quelle: Gartner Group, June , 18

10 Produkte von Datenbankhersteller Hersteller IBM Firebird Microsoft MySQL Oracle Postgress SAP Teradata Produkt DB2 Data Warehouse Firebird SQL SQL Server, Access MySQL DB, MaxDB Oracle DB 11g, Berkly DB PostgreSQL BI Warehouse Teradata DB 19 Anforderungen an Datenbanksysteme Grundlegende Anforderungen Speicherung, Verwaltung und Kontrolle der Datenbestände Zugriffsregelung bei Mehrbenutzerbetrieb und Mehrprogrammbetrieb Notwendige Anforderungen Redundanzfreiheit Daten-Programm-Unabhängigkeit Datenintegrität (Datenkonsistenz, Datenschutz, Datensicherheit) Wünschenswerte Anforderungen allgemeingültige Anforderungen Leistungsfähigkeit (Performance) Flexibilität Benutzerfreundlichkeit anwendungsbezogene Anforderungen 20

11 Komponenten eines Datenbanksystems (Data Base System) DV-System Datenbanksystem (DBS) Datenbank Datenbankverwaltungssystem Datenbankkommunikationsschnittstelle DB DBVS DBKS Datenbank (Data Base) Problemdaten der Realität Datenbankverwaltungssystem (Data Base Management System) zentrale Verwaltungs-, Steuerungsund Kontrollsystem der Datenbank Datenbankkommunikationsschnittstelle Kommunikation mit der Umwelt des DBS Anwendungsprogramme Benutzer 21 Datenbank (DB) Datenbanksystem (DBS) DB {Datensätze (Records)} {Hierarchische Modelle, Netzwerkmodelle} {Relationen (Tabellen)} {Objekte} {Hypercubes und Dimensionen} Datenspeicher (physikalische Datenträger) eigentliche Daten des (betriebswirtschaftlichen) Problems der Realität unterschiedliche Repräsentationsformen DBVS DBKS 22

12 Datenbankverwaltungssystem (DBVS) Datenbanksystem (DBS) DB DBVS Programme (Software) zur Verwaltung, Steuerung und Kontrolle der Daten in der Datenbank (DB) und der Kommunikation über die Kommunikationsschnittstelle (DBKS) DBKS Durchführung der Datenabspeicherung: Implementierung eines Datenmodells, das durch Struktur und Inhalt definiert ist Verwaltung der Daten auf Basis des Datenmodells Durchführung der Datenmanipulation über definierte Datenbankoperationen Gewährleistung des Zugriffs auf die Daten über Kommunikationsschnittstellen und Sprachen Optimale Speicherplatzausnutzung und effiziente Zugriffsmechanismen Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz 23 Datenbankkommunikationsschnittstelle (DBKS) Datenbanksystem (DBS) DB DBVS DBKS Datendefinitionssprachen (DDL) Datenmanipulationssprachen (DML) Anwendungsprogramme Benutzer Betriebssystem DB-Entwickler DB-Administrator / Datenadministrator Kommunikation mit DV-System über das Betriebssystem (BS) Anwendungssystemen, die auf die Datenbank zugreifen Datenbankbenutzern über Datenbanksprachen (DDL & DML) Endbenutzer Anwendungsprogrammierer Datenbankadministrator Datenadministrator 24

13 Architektur einer Datenbank (DB) ANSI/X3/SPARC-Architekturmodell, Drei-Ebenen-Architekturmodell Standards Planning and Requirements Commitee (SPARC) des American National Standards Institute (ANSI) Architekturebenen: Konzeptionelle Ebene Interne Ebene Externe Ebene Ziel der Gewährleistung der logischen und physischen Datenunabhängigkeit, um damit die Flexibilität und Übertragbarkeit der Datenbank zu steigern Datenunabhängigkeit: Fähigkeit, auf einer der drei Ebenen Änderungen vorzunehmen, ohne dies auf der nächsthöheren Ebene ebenfalls durchführen zu müssen Ziel der klaren Trennung von Verantwortungsbereichen 25 Architektur einer Datenbank und Datenintegrität Anwendungsprg / Benutzer 1 Anwendungsprg / Benutzer n Datenschutz: Sicherung der Persönlichkeitsrechte bzw. Schutz vor missbräuchlicher Verwendung personenbezogener Daten externe Datenstruktur externe Datenstruktur externe Ebene logische Datenunabhängigkeit physische Datenunabhängigkeit Logische Datenstruktur Physische Datenstruktur Transformationsregeln Transformationsregeln konzeptionelle Ebene Datenkonsistenz: Widerspruchsfreiheit und Korrektheit der gespeicherten Daten interne Ebene Datensicherung: Bewahrung der Daten vor Verfälschung oder Vernichtung Umsetzung der Daten von einer Ebene zur anderen ist Aufgabe des Datenbankverwaltungssystems und wird durch Transformationsregeln gewährleistet 26

14 Data Warehouse Metadatenbanksystem Endbenutzerwerkzeuge Datenbankverwaltungssystem und Drei-Ebenen-Modell Bereitstellung der Daten für die Benutzer aufgrund der Definition der externen Sichten als Teilschema des konzeptionellen Schemas (Externe Ebene) Verwaltung des konzeptionellen Schemas, Integritätsprüfungen und Sicherung der Transformationen zur externen und internen Ebene (Konzeptionelle Ebene) Verwaltung der gespeicherten Daten, der Zugriffspfade und der Kommunikation mit dem Betriebssystem auf physikalischer Ebene (Interne Ebene) Konzeptionelles Datenbankschema Schema 1 Schema 4 Schema 5 Schema 2 Schema 6 Schema 8 Schema 3 Schema 7 Schema 9 27 Data Warehouse-Konzept Data Mining Executive Information Systeme Data Mart Abfrage- und Berichtssysteme Zentrale Datenbasis OLAP- Frontend Data Mart OLAP Server Archivierungssystem Datensammlung zur Unterstützung von Managemententscheidungen [Inmon, 1996] Themenorientierung Vereinheitlichung Zeitorientierung Beständigkeit ETL-System Externe Daten Operative Vorsysteme 28