Vorlesung 1

SS 2015 – IBB4C
Datenmanagement
Fr 17:00 – 18:30
R 0.009
Vorlesung #1
Datenmanagement
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Datenmanagement
Fr 17:00 – 18:30
R 0.009
Ihr Dozent ...
Name:
Ausbildung:
Beschäftigung:
20.03.2015
Bojan Milijaš
Diplom-Informatiker
Universität Passau,
Vertiefungsgebiet Datenbanken,
Prof. Alfons Kemper, Ph.D.
Seit 1997 bei
ORACLE Deutschland GmbH,
Business Development Representative
Vorlesung #1 - Datenmanagement
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„Fahrplan“
 Organisatorisches – Datenmanagement




Vorlesungen
Übungen
Literatur
Klausur
 Rückblick - Datenbanksysteme
 Fortsetzung - Datenmanagement
 Abgrenzung der Lehrinhalte und Themengebiete !!!
 Fazit und Ausblick Vorlesung #2
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Vorlesung #1 - Datenmanagement
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Übungen
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 Übungsblätter




jeder Vorlesung ausgegeben
Nicht korrigiert
Dienen ausschließlich der Selbstkontrolle
Vertiefung des Vorlesungsstoffes
 Nicht mit Praktikum zu verwechseln!
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Literatur
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 ... wird nach jeder Vorlesung angegeben ...
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Die Klausur
 wie bei Datenbanksystemen




Alle Hilfsmitteln sind zugelassen
mit Probeklausur
90 Minuten
ähnlich vom Leistungsniveau
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Das Praktikum
 wie bei Datenbanksystemen
 Scheinpflichtig !!!
 2 Gruppen
 Teilgruppe 1: Fr. R2.009 15:15 – 16:45
 Teilgruppe 2: Fr. R2.009 18:45 – 20:15




Teams von 2 bis 3 Studenten
Anwesenheitspflicht
3 Praktikumblätter
bei der Abgabe müssen alle Teammitglieder
anwesend sein
 Heute: Einteilung, Datenbank-Accounts und
Zugänge
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Rückblick und
Zusammenfassung
 Datenbanksysteme
 Vorlesung
 Basiswissen mit Schwerpunkt auf relationalen
Datenbanken ohne Modellierung und relationale
Theorie
 Relationale Algebra, SQL, Optimierung
 Praktikum
 Praktischer Umgang mit SQL
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Rückblick und
Zusammenfassung (2)
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 Datenbanksysteme
 Motivation – Informationsverarbeitung ohne und
mit Datenbanken
 Relationales Modell, relationale Algebra, Tupelund Domänen-Kalkül
 SQL, SQL, SQL
 Datenintegrität (Constraints, Trigger)
 ACID, Transaktionen
 Sperrbasierte Synchronisation ...
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Was verstehe ich unter
Datenmanagement?
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 Datenverwaltung – dehnbarer Begriff, aber
versuchen wir es ...
 Das Ziel: ein real existierendes Problem so
abzubilden, dass es mittels Datenerfassung
und Datenauswertung simuliert, erklärt und
verstanden werden kann.
 Dabei verstehe ich unter Datenmanagement:
 Modellierung, Erfassung, Aufbewahrung,
Aufbereitung und Zurverfügungstellung der für die
Auswertung benötigten Daten.
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Anforderungen an das
Datenmanagement
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Die Daten müssen






„zur rechten Zeit“
„am rechten“ Ort
in geeigneter Form
im notwendigen Umfang
dem autorisierten Benutzer
entsprechend den Sicherheitsanforderungen
übermittelt werden.
 Was ist Big Data?
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Gliederung Datenmanagement
(konkret)
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 Modellierung
 ER (Entity-Relationship Modell)
 UML (bereits in Java Programmierung behandelt)
 Relationales Modell  Normalformen
 Ausfallsicherheit
 Transaktionskonzept, Backup/Recovery, Stand-By Systeme,
Cloud Architektur
 Benutzersicherheit
 Verschlüsselung, Benutzer- und Rollenkonzept, MultilevelDatenbanken
 Performance
 OLTP - Mehrbenutzersynchronisation
 OLAP - für die Auswertung optimierte Modelle und
Strukturen (z.B. Star Schema, Bit Map Indizies etc.)
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Gliederung Datenmanagement
(konkret) ... 2
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 Schnittstellen




SQL, XML
Standardwerkzeuge (Excel, Word)
standardisierte Anwendungen (SAP, Siebel usw.)
Spezielle Anwendungen (z.B. Data Mining
Programme, BI Tools)
 Maßgeschneiderte (selbst programmierte)
Lösungen (Bespoke Applications)
 SOA (Service Oriented Architecture)
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... von Modellierung bis zur
Implementierung ...
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Miniwelt
ER-Diagramm
Relationales
Schema
real existierendes DBMS
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Fazit
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 Daten gehören in die Datenbanken hinein.
Denn Daten sind am besten in Datenbanken
aufgehoben!
 Datenmanagement ist DatenbankManagement im erweiterten Sinne. Ergänzt
um organisatorische Maßnahmen.
 Datenbanken können alles und sind nach wie
vor geil!
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Ausblick Vorlesung #2
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 Modellierung
 ER Modellierung
 Kurze Erwähnung UML
 Überführung eines ER Modells in das relationale
Modell
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Ende