Download - Wirtschaftsinformatik

Datenbanksysteme 

Informationssysteme im Controlling 

Prof. Dr. Roland Gabriel 

Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik 




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



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 



Literatur: Vorlesungsbeilagen 

• Foliensammlung Datenbanksysteme 

• Kopierexemplar 

bei den Stud. Hilfskräfte GC 3/36 

• Download unter: 

www.winf.ruhr-uni-bochum.de/download.asp 

4



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 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



Semesterabschlussklausur DBS 

• Termin und Ort 

– wird noch bekannt gegeben 

• Anmeldung 

– Anmeldefrist ab Januar 

– Anmeldung im Internet unter 

www.winf.ruhr-uni-bochum.de > 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



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




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 




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

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



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

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 2004 2005 2006 

Hersteller $* % $* % $* % 

Oracle 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 

*) $ in Millions 

Quelle: Gartner Group, June 18 2007, http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=507466 

18



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



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) 


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



Datenbankverwaltungssystem (DBVS) 


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) 


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



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

Data Warehouse 

Endbenutzerwerkzeuge 

Metadatenbanksystem 



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 

Externes 

Schema 

1 

Externes 

Schema 

4 

Externes 

Schema 5 

Externes 

Schema 

2 

Externes 

Schema 6 

Externes 

Schema 8 

Externes 

Schema 3 

Externes 

Schema 

7 

Externes 

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

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