Informationsmanagement Übungsstunde 11
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Informationsmanagement Übungsstunde 11 Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Wirtschaftsinformatik im Dienstleistungsbereich (Information and Service Systems ISS) Universität des Saarlandes, Saarbrücken SS 2012 Donnerstags, 10:00 – 12:00 Uhr (s.t.) Audimax, B4 1 Übungsübersicht 11 Übungstermine & 11 Übungsblätter Managementsicht des Informationsmanagements • Übung 1 - 03.05.2012 (Freischaltung Übungsblatt 1) • Übung 2 - 10.05.2012 (Freischaltung Übungsblatt 2) • Keine Übung - 17.05.2012 • Übung 3 - 24.05.2012 (Freischaltung Übungsblatt 3) • Übung 4 - 31.05.2012 (Freischaltung Übungsblatt 4) • Keine Übung - 07.06.2012 (Freischaltung Übungsblatt 5) Datenmodellierung • Übung 10 - 19.07.2012 (Freisch. Ü. 11) • Übung 11 - 26.07.2012 Unternehmensarchitekturen • Übung 5 - 14.06.2012 (Freischaltung Übungsblatt 6) • Übung 6 - 21.06.2012 (Freischaltung Übungsblatt 7) Systemarchitekturen • Übung 7 - 28.06.2012 (Freischaltung Übungsblatt 8) • Übung 8 - 05.07.2012 (Freischaltung Übungsblatt 9) • Übung 9 - 12.07.2012 (Freischaltung Übungsblatt 10) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 2 Lösung Übungsblatt 11 Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 3 Lösung Übungsblatt 11 Aufgabe A (4 Punkte) Im Rechenzentrum der Universität werden die IT-Service-Angebote diskutiert. Besonders bei den Webangeboten gäbe es Möglichkeiten, diese „intelligenter“ zu gestalten, meint ein Kollege im Meeting. 1) Erläutern Sie in 3-4 Sätzen, worin die Problematik aktueller Angebote im Web liegt? • Maschine kann Bedeutung der Information nicht verstehen à keine Unterscheidung zwischen wichtiger und unwichtiger Information • Suche rein syntaktisch statt semantisch, d.h. auf Basis von Zeichenketten à viele nicht relevante Ergebnisse bzw. fehlen relevante Ergebnisse • Heterogenität der vorhandenen Information, z.B. Dateiformate, Sprache à erschwert einheitliche Aufbereitung der Daten, Informationsintegration Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 4 Lösung Übungsblatt 11 Aufgabe A (4 Punkte) 2) Eine Möglichkeit ist, Informationen vorn vornherein entsprechend annotiert zur Verfügung zu stellen, werfen Sie ein. Man unterscheidet zwischen vier abstrakten Repräsentationsstufen. Worin besteht der Unterschied zwischen der 2. und 3. Repräsentationsstufe? Erläutern Sie dies in 1-2 Sätzen. • Repräsentationsstufe 2 à einheitliches Vokabular, d.h. einheitliche Tags mit Bedeutung; domänenbezogen, z.B. Product Offer, Recipe à Beispiel: schema.org • Repräsentationsstufe 3 à Erstellung eines eigenen Vokabulars; Domäne frei wählbar à z.B. RDF Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 5 Lösung Übungsblatt 11 Aufgabe A (4 Punkte) 3) Im Meeting fallen die Begriffe Dublin Core, microformats und Schema.org. Worin liegt der essentielle Unterschied zwischen Dublin Core und microformats / Schema.org? Erläutern Sie dies in 1-2 Sätzen. • Dublin Core à Annotation im Header der HTML-Datei; Meta-Daten • Microformats / Schema.org à Verflechtung der Annotationen mit dem Inhalt der HTMLDatei; Integration in HTML-Tags Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 6 Lösung Übungsbla, 11 Aufgabe B (4 Punkte) In der folgenden Grafik ist ein vereinfachter RDF-­‐Graph dargestellt. Welche Aussagen lassen sich auf Basis des Graphen treffen? Nennen Sie mindestens 4 Aussagen. • • • • • • • • • • Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Fechten ist eine sportliche Disziplin Dressurreiten ist eine sportliche Disziplin Benjamin Kleibrink ist eine Instanz der Klasse „Sportler“ ChrisDna Sprehe ist eine Instanz der Klasse „Sportler“ Benjamin Kleibrink betreibt die sportliche Disziplin Fechten ChrisDna Sprehe betreibt die sportliche Disziplin Dressurreiten Olympia 2012 ist eine Instanz der Klasse „Veranstaltung“ ChrisDna Sprehe und Benjamin Kleibrink nehmen an der Veranstaltung Olympia 2012 teil Desperados ist eine Instanz der Klasse „Pferd“ ChrisDna Sprehe reitet Desperados Slide 7 Lösung Übungsblatt 11 Aufgabe C (4 Punkte) Laden Sie sich unter hKp://iss.uni-­‐saarland.de/de/teaching/modules/ifm/ die OWL-­‐Datei „universitypeople_version_uebung11.owl“ herunter. Installieren Sie die Version 3.4.8 des Programms „Protégé“ (hKp://protege.stanford.edu/download/registered.html#p3.4) auf Ihrem Computer. Anmerkung: Die Datei muss in ihrer Ursprungsform nicht geändert werden und funk\oniert fehlerfrei. Fügen Sie bei der Klasse “Student” den Datentyp “IDnumber” hinzu. Der Wertebereich umfasst Integer (range = int). Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 8 Lösung Übungsblatt 11 – Aufgabe C Geben Sie der bestehenden Studenten-Instanz “Dan Meyer” die IDnumber 112233. Neben dem Kurs “Information Management” besucht Dan auch den Kurs “Game Theory”. Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 9 Lösung Übungsblatt 11 – Aufgabe C Fügen Sie eine weitere KursInstanz hinzu mit dem Namen “Web Technologies” sowie einen weiteren Professor mit folgenden Daten: Name: John Doe Age: 65 Title: Prof. Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 10 Lösung Übungsblatt 11 – Aufgabe C John Doe hält den Kurs “Web Technologies”. Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 11 Lösung Übungsblatt 11 – Aufgabe C Fügen Sie 2 weitere Studenten hinzu: Name: Lisa Simpson IDNumber: 445566 Age: 21 Attends (Course): Game Theory Name: Peter Griffin IDNumber: 778899 Age: 28 Attends (Course): Web Technologies Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 12 Lösung Übungsblatt 11 – Aufgabe C Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 13 Lösung Übungsblatt 11 – Aufgabe C Stellen Sie an den neuen Datenbestand Ihrer OWL-Datei eine Anfrage mit SPARQL, die Ihnen alle Studenten ausgibt, die den Kurs “Game Theory” besuchen. Kopieren Sie Ihre SPARQL-Anfrage in das Textfeld im Formblatt. Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 14 Lösung Übungsblatt 11 – Aufgabe C Stellen Sie an den neuen Datenbestand Ihrer OWL-Datei eine Anfrage mit SPARQL, die Ihnen alle Kurse des Professors John Nash ausgibt. Kopieren Sie Ihre SPARQL-Anfrage in das Textfeld im Formblatt. Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 15 Lösung Übungsblatt 11 – Aufgabe C Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 16 Organisatorische Fragen zur Klausur • Rechenaufgaben sind relevant • Taschenrechner dürfen nicht verwendet werden • Keine Multiple Choice-Fragen • Verständnisaufgaben werden in Klausur enthalten sein • Keine Schwerpunktsetzung • Übungsblätter sind alle relevant (auch die letzten drei) • Vorlesungsinhalte und Übungsinhalte sind relevant • Graphiken sind relevant • Ausfüllen eines leeren Schaubildes ist möglich • Anwendung von Formeln und Deutung der Ergebnisse ist relevant Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 17 Organisatorische Fragen zur Klausur • Arbeiten mit Quelltext (html, PHP): Nicht relevant • Text von Carr und Zeitungsartikel: Nur Kern wissen, keinen detaillierten Inhalt • Gastvortrag: Nur Kern, keine Details (nicht auswendig lernen) • Verwendung von Abkürzungen (z.B. IS für Informationssysteme): Können verwendet werden, müssen jedoch am Anfang der Klausur bzw. der jeweiligen Aufgabe einmal erklärt werden Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 18 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 1 • Was genau ist mit Information aus Sicht der Nachrichtentheorie gemeint? • • Technische Übertragung von Nachrichten (Aneinanderreihung von Zeichen) Information im Sinne von technischem Code • Übertragung durch Signale: Codierung der Zeichen Vorlesung 2 • Strategische Situationsanalyse: Ist „Analyse Informationsinfrastruktur“ auch ein Unterpunkt von "Eigenes Unternehmen“ • Kann auch als Unterpunkt angesehen werden • Kann Qualität auch ein Sachziel sein? denn in Vorlesung 5 wird sie als solches dargestellt, in anderen Veranstaltungen sowie in der Vorlesung 2 dieser Veranstaltung wird Qualität als Sachziel gesehen. • Formalziel (Qualität und Güte der Sachziele): Erreichung der Sachziele des Informationsmanagements mit maximalem Nutzen bei gegebenen Kosten • Dient der Sicherstellung der Formalziele Effizienz sowie Effektivität der IT • Dient der Sicherstellung der Sachziele Qualität, Funktionalität und Termineinhaltung der IT Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 19 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 3 • Was ist Business Intelligence und wie hängt sie mit den anderen Komponenten zusammen? (vor allem die letzten Folien dieses Kapitels) • • • Business Intelligence: Verfahren zur Analyse von elektronischen Daten (z.B. Automatisierung des Berichtswesens) Analyse von z.B. Daten aus dem Data Warehouse Ist es möglich nochmal auf den OLAP Würfel einzugehen und die Rotation sowie Slicing nochmal zu erklären? • On-Line Analytical Processing (OLAP) • • • • • • Methode zur Analyse von Daten in Echtzeit auf höherer Ebene Multidimensionale Betrachtung großer Datenmengen (historisch) z.B. Absatzzahlen eines Unternehmens Keine Betrachtung auf zwei Ebenen (z.B. Produkt und Verkaufsregion), sondern drei Betriebswirtschaftliche Daten werden mit verschiedenen Dimensionen dargestellt (z.B. Produkt, Verkaufsregion und Zeitraum) Ergebnisse werden meist in zweidimensionalen Tabellen ausgegeben Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 20 OLAP OLAP-Würfel (OLAP-Cube) • Daten nicht in zweidimensionaler Listenform, sondern Würfelform gespeichert • Dimensionen (Produkt, Region etc. ) als Würfelkanten • Quantitative Größen in Würfelform: Würfel kann je nach Fragestellung aus anderer Perspektive betrachtet werden • Umsatzbetrachtung Beispiele: • z.B. Fragestellung: Wie groß ist der gegenwärtige Umsatz an Schrauben in der Region Ost? • z.B. Fragestellung: Wie groß ist der vorhergesagte Umsatz an Bolzen in der Region Mitte? (Codd et al., 1993; Laudon, Laudon & Schoder, 2005; Chamoni & Gluchowski, 2006) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 21 OLAP Operationen der Datenanalyse im OLAP-Würfel: Umsatzbetrachtung z-Achse • Rotation: Drehen des Würfels entlang der verschiedenen Achsen • z.B. Drehung um 90 Grad an xAchse nach vorne • Zeigt gegenwärtige und vorhergesagte Umsätze nach Regionen • z.B. Drehung um 90 Grad an yAchse nach links (gegen Uhrzeigersinn) • Zeigt gegenwärtige und vorhergesagte Umsätze nach Produkten y-Achse x-Achse (Holte, Rotthowe, Schütte, 2001; in Anlehung an Laudon, Laudon & Schoder, 2005) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 22 OLAP Operationen der Datenanalyse im OLAP-Würfel: • Slicing: „Herausschneiden“ einer „Scheibe“ des Würfels • z.B. Analyse der Region „Mitte“ bezüglich der gegenwärtigen und vorhergesagten Umsätze aller Produkte • Relevant für Regionalmanager • Umsatzbetrachtung y-Achse Kombination von Rotation und Slicing: Jede beliebige Ansicht des Würfels möglich (Holte, Rotthowe, Schütte, 2001; in Anlehung an Laudon, Laudon & Schoder, 2005) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 23 OLAP Operationen der Datenanalyse im OLAP-Würfel: • Umsatzbetrachtung Dicing: Betrachten eines Ausschnitts des Würfels • Verwendet, wenn nicht alle Daten der jeweiligen Dimension von Interesse sind • Dient der Reduktion der Anzahl der Informationen • z.B. Gegenwärtige Umsätze der Produkte Muttern und Bolzen für die Regionen West und Mitte y-Achse (Holte, Rotthowe, Schütte, 2001; in Anlehung an Laudon, Laudon & Schoder, 2005) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 24 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 5 • Skizze zu strategischen, administrativen und operativen Zielen auf Folie 15 Strategische Ziele Plan Ist Administrative Ziele Plan Ist Operative Ziele Plan Ist Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 25 Inhaltliche Fragen zur Vorlesung Frage (4.1): Vorlesung 7 – Architekturen von Informationssystemen Ist im komponentenbasierten Architekturmodelle (Folie 14-18) Architekturmodell kein Rechner explizit (3) Komponentenbasiertes Architekturmodell • • • • Weiterentwicklung des objektorientierten Architekturmodells Anwendungsfunktionen werden von Eigenschaften der verteilten Systeme getrennt Jede Komponente erfüllt einen bestimmten Zweck und wird erst beim Start auf ihren jeweiligen aktuellen Einsatzzwecks hin konfiguriert, Änderungen im Quellcode sind nicht notwendig Eine Laufzeitumgebung kümmert sich um die Verwaltung (z.B. Starten, Stoppen) der aktuell benötigten Komponenten für z.B. Lagerverwaltung oder Auftragsbearbeitung zuständig wie im objektorientierten Architekturmodell, in welchem ein Rechner für eine Aufgabe zuständig ist (Vorverarbeitungsserver, Kundenadministration...)? (nach Schill & Springer, 2012) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 26 Inhaltliche Fragen zur Vorlesung Frage (4.2): Vorlesung 7 – Architekturen von Informationssystemen Nach welcher Art von Diensten richtet sich Architekturmodelle (Folie 14-18) die Architektur? (Beispiel) (4) Dienstorientiertes Architekturmodell • • • • • Prozessorientierter Ansatz mit Diensten als Basiskonzept Dienste werden im verteilten System angeboten, gesucht und genutzt Vergleichbar mit Komponenten. Dienste kapseln Funktionalität und Daten jedoch auf einer höheren konzeptionellen Ebene, z.B. komplette Geschäftsprozesse Jeder Dienst hat eine Schnittstelle über die er angefragt wird Ziel: Interoperabilität über Plattform- und Unternehmensgrenzen hinweg Beispiel: Service Oriented Architectures (SOA) realisiert als SOAP Web Services (nach Schill & Springer, 2012) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 27 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 8 – Web Architekturen • SOA à kurzes Beispiel für bedarfsgerechte Verbindung betrieblicher und rechnergestützter Ressourcen SOA ermöglicht … • • • Neukombinationen von Diensten in verschiedenen Formen, um neue oder verbesserte betriebliche Prozesse zu implementieren Die bedarfsgerechte Verbindung betrieblicher und rechnergestützer Ressourcen (on demand) z.B. Mitarbeiter der Firma X nutzt das CRM nur 1x im Monat, während anderen Kollegen es jede Woche benutzen à über dienstbasierte Architektur kann das CRM als web-basierter Service angebunden werden, der dann zur Verfügung steht, wenn er gebraucht wird, aber nicht permanent auf der lokalen IT-Infrastruktur vorgehalten werden muss Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 28 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 9 – Mobile und Cloud Computing • Welchen Sinn haben allgemein die "is provided by some infrastructure" Modelle? Communication User Computation Presentation Storage Business Logic Data is provided by some Abstraktion von der Infrastruktur - das Cloud Computing Prinzip, d.h. Infrastruktur ist verteilt; es ist egal wo sie sich befindet Infrastructure Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 29 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 9 – Mobile und Cloud Computing • Welchen Sinn haben allgemein die "is provided by some infrastructure" Modelle? IaaS = Infrastucture as a service • Mieten von Hardware anstatt diese zu kaufen, z.B., Amazon EC2 (Rechnerleistung) und S3 SaaS = Software as a service (Speicherkapazität) • Lizenzfreie Software; Gebrauch der Software als Service, z.B. Google Docs Textverarbeitung Anwendung Frameworks PaaS = Platform as a service • Integrierte Laufzeit- / Entwicklungsumgebung als Service, z.B., Windows Azure (Server Infrastruktur für Cloud Services), Google App Engine und Force.com (Entwickeln und Bereitstellen von eigenen Applikationen auf externer Infrastruktur) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Web Server OS-Dienste is provided by some Infrastructure Betriebssystem Virtualisierung Hardware Slide 30 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 10 – Grundlagen der Datenmodellierung • Sind DBMS und SQL beides Sprachen oder ist DBMS nur das System? - DBMS = Datenbank-Management-System - SQL = Datenbanksprache • Was ist die Dokumentation des ERD? - ER-Diagramm beschreibt Entitäten und Beziehungen à Details in Dokumentation - z.B. bei Entitäten: Name, Beispiele, geschätzte Mengen - z.B. bei Beziehungen: beteiligte Entitätstypen, Kardinalität - z.B. bei Attributen: Wertebereich (von 1-99) - Dokumentation im Modellierungswerkzeug oder über Dokumenten-Templates Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 31 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 10 – Grundlagen der Datenmodellierung • Was sind Integritätsbedingungen? Datenbankmodell hat drei Eigenschaften (Codd, 1980) ① Generische Datenstruktur, die die Struktur von Daten in einer Datenbank beschreibt • Beispiel: relationale Datenbank besteht aus Relationen (Tabellen) mit eindeutigen Namen • Relation = Menge von Tupeln (Datensätzen) gleichen Typs • Relationen und ihre Attribute (Spalten) können beliebig gewählt werden ② Menge von generischen Operatoren, die man auf die Datenstrukturen (siehe 1) anwenden kann, um Daten einzutragen, zu ändern, abzufragen oder abzuleiten ③ Menge von Integritätsbedingungen, mit denen die zulässigen Datenbankinhalte über die Datenstrukturen (siehe 1) weiter einschränken kann • Beispiel: im relationalen Datenbankmodell kann jedes Attribut einer Relation als eindeutig bestimmt werden -> zwei Tupel dieser Relation dürfen dann nicht den gleichen Wert in diesem Attribut haben, ansonsten Verletzung der Integritätsbedingungen • Integritätsbedingung (im Kontext von Datenstrukturen) = Bedingung, die an den Zustand einer Datenstruktur gestellt werden à Zustände werden als konsistent (korrekt) bezeichnet, wenn sie die Integritätsbedingungen erfüllen Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 32 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 10 – Grundlagen der Datenmodellierung • Was sind Integritätsbedingungen? - Beispiel: Relationale Datenbanksysteme à Möglichkeit, bei der Definition eines relationalen Schemas Integritätsbedingungen zu formulieren, deren Einhaltung vom System garantiert wird, z.B. Schlüsselbeziehungen - SQL-Beispiel - Jede Prüfung referenziert eine Vorlesung. Solange noch eine Prüfung für eine Vorlesung existiert, darf diese Vorlesung nicht aus der Datenbank gelöscht werden à on delete no action verhindert, dass referenzierter Datensatz aus der Tabelle “Vorlesung" gelöscht wird. (Integritätsbedingung: Zu jeder Prüfung gibt es auch eine Vorlesung) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 33 Inhaltliche Fragen zur Klausur Vorlesung 10 – Grundlagen der Datenmodellierung • Was ist der Unterschied zwischen der 2. und 3 Normalform? 2. Normalform (2NF): Eine Relation ist in der zweiten Normalform, wenn die erste Normalform vorliegt und kein Nichtschlüsselattribut funktional abhängig von einer echten Teilmenge eines Schlüsselkandidaten ist. • Jedes Nichtschlüsselattribut ist von der Gesamtheit des Schlüssels abhängig (nicht nur von einem Teil des Schlüssels) • Ziel: jede Tabelle modelliert nur einen thematischen Zusammenhang • Nutzen: Redundanz und damit Gefahr von Inkonsistenzen wird reduziert, da sich nur noch logisch/ sachlich zusammengehörige Information in einer Tabelle befindet (Bildquelle: wikipedia.de) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 34 Inhaltliche Fragen zur Klausur 3. Normalform (3NF): Die dritte Normalform ist erreicht, wenn sich das Relationenschema in 2NF befindet, und kein Nichtschlüsselattribut von einem Schlüsselkandidaten transitiv abhängt. • Ein Nichtschlüsselattribut darf nicht von einer Menge aus Nichtschlüsselattributen abhängig sein, sondern nur direkt von einem Schlüssel abhängig sein • Ziel: jede Tabelle modelliert nur einen Sachverhalt • Nutzen: verbliebene thematische Durchmischungen werden behoben; nach der 3NF sind Tabellen zuverlässig monothematisch • • Interpret einer CD lässt sich aus der CD_ID bestimmen, das Gründungsjahr der Band/ Interpreten hängt vom Interpreten und damit transitiv von der CD_ID ab Datenredundanz: wird neue CD mit existierendem Interpreten eingeführt, so wird das Gründungsjahr redundant gespeichert (Bildquelle: wikipedia.de) Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass 26.07.12 Slide 35 Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Wirtschaftsinformatik im Dienstleistungsbereich (Information and Service Systems ISS) Universität des Saarlandes, Saarbrücken Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maass
