188 052 Grundzüge der Wirtschaftsinformatik II VO

188 053 Praktikum aus Wirtschaftsinformatik II PR

1999-03-08

1999-03-15

1999-04-12

1999-04-19

1999-05-03

1999-06-07


1999-03-08

Electronic Commerce

Online-Shopping: 1997: $ 1.138 Mill; Prognose 2000: $ 6.579 Mill

Basisfunktionen des EC

Anforderungen an "EC Enabling Technologies"

Phasen des EC

Geschäftsprozeß-unterstützend:

Pre-sales-Phase des EC


Übung

Inhalte

Ablauf des Praktikums

Bis 22. 3. einen Betrieb suchen, und dazu 3 Folien vorbereiten

1. Gruppennummer, Matrikelnr, Namen, ausgewähltes Unternehmen

2. Begründung der Auswahl

3. Vorgangsweise der Wissensaquisition

Präsentation max. 5 Minuten (streng!)

Gruppe 24: Mo, 22.3. 1999, 16:15-17:00, HS 17. Tutor: Robert Kosara

Schriftliche Ausarbeitung: Abgabe in der Woche Mo. 17.5 - Fr. 21. 5. bei den TutorInnen

Präsentation: Jedes Gruppenmitglied präsentiert einen Teil der Arbeit, alle müssen anwesend sein.


1999-03-15

Inhalt des Vorlesungsteils Datenmodellierung

Warum Datenmodellierung?

Die Notwendigkeit der Datenmodellierung ergibt sich aus einer übergeordneteten Prblemstellung:

=> Datenbank-Design und Funktionsanalyse werden durch die Auswahl eines passendes Modells erheblich beeinflußt.

Der Software Lifecycle als allgemeiner Rahmen für die Softwareentwicklung:

1. Nutzeranalyse

2. Anforderungsanalyse

3. Entwurf: Datenmodell ist bereits Teil des Entwurfes

4. Implementierung

5. Test

6. Betrieb/Wartung

Datenbank-Entwurfsprozeß

Ziele:

=> Herstellung geeigneter Abstraktionen von gewissen realen Gegebenheiten

Phasen des Datenbank-Entwurfprozesses

Im konzeptionellen Entwurf erstellt der/die DesignerIn eine konzeptionelle Globalsicht der gewünschten anwendung.

Mögliche Schritte bei der Wahl eines DBMS (Datenbanksystems)

Physischer Entwurf

Datenmodelle - Abstraktionskonzepte

Wesentlich für den Entwurf einer Datenbank sind folgende drei Abstraktionsmechanismen:

Klassifikation

Aggregation

Definition einer neuer Klasse aus anderen, bereits bestehenden Klassen, welche dann Komponenten repräsentieren.

Bestehende Klassen werden zu einer neuen Klasse zusammengesetzt. Mathematische Sicht: Bildung Kartesischer Produkte.

Beispiel Auto: Die Klasse Auto wird aus den bereits existierenden Klassen Motor, Karosserie usw. zusammengesetzt.

Generalisierung (Verallgemeinerung) und Spezialisierung

Datenmodelle werden meist formal und grafisch dargestellt.

Geschichte der Datenmodelle

Die Verbreitung und Verwendung dieser Modelle in der Wirtschaft erfolgte jeweils um einige Jahre verzögert.


1999-04-12

Datenmodellierung

Teil II. Das Entity-Relationship-Modell

(Buchempfehlung: "Handbuch der Software-Technik")

ER-Modell 1976 von Prof. Peter P. Chen entwickelt.

Das ER-Modell ist dem Gebiet des konzeptionellen Datenbankentwurfes zuzuordnen. Es ist von Speicher- und Effizienzüberlegungen unabhängig (Indizes usw. werden erst später hinzugefügt).

Das ER-Modell unterstützt die Modellierung der externen Schemata des Dreischichtmodells nicht.

Unter einem (starken) Entity versteht mensch ein bestimmtes Objekt der ralen Welt bzw. des betrachteten Anwendungsgebietes.

Entities besitzen Eigenschaften, mit denen sie beschrieben werden können. Diese Beschreibungsmerkmale werden als Attribute bezeichnet.

Die konkrete Ausprägung eines Attributes wird als (Attributs-)Wert bezeichnet. Die Zusammenfassung (Menge) aller zugelassenen (sinnvollen und möglichen Werte für ein Attribut) wird Domain (Wertebereich) genannt.

Alle Entities, die mit den Attributen eines Entity-Typs beschreiben werden können, wereden einem Entity-Typ zugeordnet. Im ER-Modell wird ein Entity-Typ auch als Entity-Set bezeichnet.

Beispiel:

Entity-Typ, Attribute und Domain eines Attributes sind zeitinvariant (statisch)

Zur Identifizierung eines Eintities ist häufig nicht die Angabe aller Attributswerte erforderlich.

Relationships

Im Gegensatz zu Entities können Relationships nicht für sich alleine existieren: Sie modellieren Beziehungen zwischen Entities.

Beziehungen können auch Attribute haben, die erst durch das Herstellen der Beziehung relevant werden. Diese sind für die einzelnen Entity-Sets bedeutungslos.

Relationships werden auch mit Hilfe von Relationship-Typen (Rel.-Sets) deklariert.

Der Inhalt eines Relationship-Sets ist zeitveränderlich (dynamisch).

Ein Relationship-Typ wird im ER-Diagramm als Raute dargestellt.

Schwache Entity-Sets:

Assoziationstypen

Jede Beziehung wird einem Assoziationstypen (Komplexitätstypen zugeordnet bzw. gewichtet.

Generalisierungshierarchien

Innerhalb einer Generaliserungshierarchie können zusätzliche Eigenschaften definiert werden:

Im Beispiel gibt es drei Arten von Entity-Sets: Angestellte, PilotInnen, TechnikerInnen. Es gibt Angestellte, die weder PilotInnen noch TechnikerInnen sind => partiell


1999-04-19

Das Wichtigste bei Datenbanken: Konsistenz!

Abbildung von Relationship-Typen

Abbildung rekursiver Relationship-Typen

Abbildung einer Generalisierung


1999-05-03

http://byron.ifs.tuwien.ac.at/datenmodellierung/

Prinzipien in der Softwareentwicklung

Bei OO-Design ist die "Anlaufzeit" viel länger, dadurch wird allerdings Wiederverwendbarkeit erreicht.

Vorteile der objektorientierten Entwicklung:

Anwendungsentwicklungsarten

Evolutionäres Prototyping

Objekte

Kapselung


1999-06-07

Data Warehouse (DWH)

Im Data Warehouse braucht mensch Metadaten:

Metadaten bilden die Verbindung zwischen den operationalen Daten und den entscheidungsunterstützenden Systemen (DSS), sodaß ein DSS die notwendigen Daten identifizieren, finden und zur Verarbeitung aufbereiten kann.

Motive für Data Warehouses im Unternehmen:

Probleme


© Balázs Bárány, Nicht autorisiert. Für Nutzungsbedingungen siehe http://www.tud.at/uni/kleingedrucktes.htm.
Zuletzt geändert (JMT):1999-10-01