Datenbanksysteme Informationssysteme im Controlling

Datenbanksysteme
Informationssysteme im Controlling
Prof. Dr. Roland Gabriel
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik
Prof. Dr. Roland Gabriel
Literatur zur Vorlesung DBS

Gabriel, R. / Röhrs, H.-P.
Datenbanksysteme – Konzeptionelle Datenmodellierung
und Datenbankarchitekturen,
2. Auflage, Berlin u.a. 1995.

Gabriel, R. / Röhrs, H.-P.
Gestaltung und Einsatz von Datenbanksystemen Data Base Engineering und Datenbankarchitekturen
Berlin u.a. 2003.
2
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Weitere Datenbank-Literatur

Date, C.J.
An Introduction to Database Systems, 7. Auflage, Reading, Mass. 1999.

Härder, T. / Rahm, E.
Datenbanksysteme, 2. Aufl., Berlin 2001.

Martin, J.
Einführung in die Datenbanktechnik, 6. Auflage, München 1990.

Niedereichholz, J.
Datenbanksysteme, 4. Auflage, Heidelberg 1992.

Schlageter, G. / Stucky, W.
Datenbanksysteme. Konzepte und Modelle, 2. Auflage, Stuttgart 1983.

Zehnder, C. A.
Informationssysteme und Datenbanken, 6. Auflage, Stuttgart 1998
3
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Literatur: Vorlesungsbeilagen


Foliensammlung Datenbanksysteme

Download unter:
www.winf.ruhr-uni-bochum.de/download.asp
Kopierexemplar
bei den Stud. Hilfskräfte GC 3/36
4
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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
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Literatur: WI Allgemein

HANSEN, HANS ROBERT/
NEUMANN, GUSTAF (2005):
Wirtschaftsinformatik 1: Grundlagen und Anwendungen,
9. Auflage, Stuttgart 2005.

HANSEN, HANS ROBERT/
NEUMANN, GUSTAF (2005):
Wirtschaftsinformatik 2: Informationstechnik,
9. Auflage, Stuttgart 2005.

SCHWARZE, JOCHEN (2000):
Einführung in die Wirtschaftsinformatik,
5. Auflage, Herne/Berlin 2000.
6
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Semesterabschlussklausur DBS

Termin und Ort
– wird noch bekannt gegeben

Anmeldung
– Anmeldefrist ab Januar
– Anmeldung im Internet unter
www.winf.ruhr-uni-bochum.de > Klausuranmeldung
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Prüfungsrelevanz Datenbanksysteme
Diplomstudiengang Wirtschaftswissenschaft


2 SWS = 3 Leistungspunkte
Wahlfach/Spez. BWL Wirtschaftsinformatik
– Bestandteil der Grundlegenden Veranstaltungen

Wahlfach/Spez. BWL Controlling
– Bestandteil der Wahlveranstaltungen
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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
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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
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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
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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
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Daten im Unternehmen
Informationsmarkt
Beschaffungsmarkt
Daten
Daten
WERTE
operativ
MENGEN
Logik
Daten
Daten
dispositiv
Logik
Logik
Daten
Daten
Beschaffung
Daten
Öffentliche Hand
Kapitalmarkt
Absatzmarkt
Daten
Daten
Daten
Fertigung
Absatz
Unternehmen
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Daten-Programm-Unabhängigkeit

Traditionelles File-orientiertes System
Programm 2
Programm 1
File 1
File 2
Eingabe

Ausgabe
File 3
Eingabe
Ausgabe
Datenbankorientiertes System
Programm 1
Programm 2
Eingabe
Ausgabe
Datenbank
Bedarf für ein
konsistentes Datenmodell
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Informationssystem-Pyramide
Horizontale und vertikale Integration
Analyseorientierte
Informationssysteme
EIS

Unterstützung bei dispositiver bzw.
analytischer Tätigkeit (Planungs-,
Entscheidungs- und Kontrollaufgaben)

Informationsversorgung für
betriebliche Fach- und Führungskräfte
zu Analysezwecken
DSS
MIS
Einkauf
FuE
Operative
Informationssysteme
Lager

Administrations- und
Dispositionssysteme
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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
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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)
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Marktanteile der Datenbankhersteller in Prozent
Jahr
Hersteller
2004
2005
2006
$*
%
$*
%
$*
%
6.234
48,9
6.238,2
46,8
7.168,0
47,1
IBM
2.860
22,8
2.945,7
22,1
3.204,1
21,2
Microsoft
1.777
13,9
2.073,2
15,6
2.654,4
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
1.090
8,2
1.149,0
8,6
1.206,3
7,9
Total
12.755
100,0
13.323,5
100,0
15.213,7
100.0
Oracle
1
*) $ in Millions
Quelle: Gartner Group, June 18 2007, http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=507466
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Produkte von Datenbankhersteller
Hersteller
IBM
Produkt
DB2 Data Warehouse
Firebird
Firebird SQL
Microsoft
SQL Server, Access
MySQL
MySQL DB, MaxDB
Oracle
Oracle DB 11g, Berkly DB
Postgress
SAP
Teradata
PostgreSQL
BI Warehouse
Teradata DB
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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
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Komponenten eines Datenbanksystems
(Data Base System)

DV-System
Datenbank (Data Base)
– Problemdaten der Realität
Datenbanksystem (DBS)

DB
Datenbankverwaltungssystem
(Data Base Management System)
Datenbankverwaltungssystem
DBVS
– zentrale Verwaltungs-, Steuerungsund Kontrollsystem der Datenbank
Datenbankkommunikationsschnittstelle
DBKS
Datenbank
Anwendungsprogramme

Datenbankkommunikationsschnittstelle
– Kommunikation mit der Umwelt
des DBS
Benutzer
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Datenbank (DB)
Datenbanksystem (DBS)
DB

Datenspeicher
(physikalische Datenträger)

eigentliche Daten des
(betriebswirtschaftlichen) Problems der
Realität

unterschiedliche Repräsentationsformen
{Datensätze (Records)}
{Hierarchische Modelle,
Netzwerkmodelle}
{Relationen (Tabellen)}
{Objekte}
{Hypercubes und Dimensionen}
DBVS
DBKS
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Datenbankverwaltungssystem (DBVS)
Datenbanksystem (DBS)

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
DB
DBVS
Programme (Software) zur
Verwaltung, Steuerung und
Kontrolle der Daten in der
Datenbank (DB) und der
Kommunikation über die
Kommunikationsschnittstelle
(DBKS)
DBKS
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Datenbankkommunikationsschnittstelle (DBKS)
Kommunikation mit
Datenbanksystem (DBS)
DB
DBVS
DBKS
DV-System über das
Betriebssystem (BS)

Anwendungssystemen,
die auf die Datenbank
zugreifen

Datenbankbenutzern über
Datenbanksprachen (DDL &
DML)
Betriebssystem
Datendefinitionssprachen
(DDL)
Datenmanipulationssprachen
(DML)
DB-Entwickler
DB-Administrator /
Datenadministrator
Anwendungsprogramme

Benutzer
–
–
–
–
Endbenutzer
Anwendungsprogrammierer
Datenbankadministrator
Datenadministrator
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Architektur einer Datenbank (DB)


ANSI/X3/SPARC-Architekturmodell, Drei-Ebenen-Architekturmodell

Architekturebenen:
Standards Planning and Requirements Commitee (SPARC) des American
National Standards Institute (ANSI)
– 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
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Architektur einer Datenbank und Datenintegrität
Anwendungsprg
/ Benutzer 1
externe
Datenstruktur
Datenschutz: Sicherung der Persönlichkeitsrechte bzw.
Schutz vor missbräuchlicher Verwendung
personenbezogener Daten
Anwendungsprg
/ Benutzer n
…
logische Datenunabhängigkeit
externe Ebene
externe
Datenstruktur
Transformationsregeln
Logische
Datenstruktur
physische Datenunabhängigkeit
Transformationsregeln
Physische
Datenstruktur
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
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Datenbankverwaltungssystem und
Drei-Ebenen-Modell



Bereitstellung der Daten für die
Benutzer aufgrund der Definition
der externen Sichten als Teilschema
des konzeptionellen Schemas
(Externe Ebene)
Konzeptionelles
Datenbankschema
Externes
Schema
1
Verwaltung des konzeptionellen
Schemas, Integritätsprüfungen und
Sicherung der Transformationen zur
externen und internen Ebene
(Konzeptionelle Ebene)
Externes
Schema
4
Externes
Schema 5
Verwaltung der gespeicherten Daten,
der Zugriffspfade und der Kommunikation
mit dem Betriebssystem auf physikalischer Ebene
(Interne Ebene)
Externes
Schema
2
Externes
Schema 3
Externes
Schema 6
Externes
Schema
7
Externes
Schema 8
Externes
Schema
9
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Data
Mining
Metadatenbanksystem
Executive
Information Systeme
Data Mart

Abfrage- und
Berichtssysteme
OLAPFrontend
Data Mart
OLAP Server
Zentrale
Zentrale
Datenbasis
Datenbasis
Archivierungssystem
Data Warehouse
Endbenutzerwerkzeuge
Data Warehouse-Konzept
Datensammlung zur
Unterstützung von
Managemententscheidungen
[Inmon, 1996]
–
–
–
–
Themenorientierung
Vereinheitlichung
Zeitorientierung
Beständigkeit
ETL-System
Externe Daten
Operative Vorsysteme
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