ss 2014 – ibb4c datenmanagement do 17:00 – 18:30 r 0.011 vorlesung #1 datenmanagement
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SS 2014 – IBB4CDatenmanagement
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Vorlesung #1
Datenmanagement
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11.04.23 Vorlesung #1 - Datenmanagement 2
Ihr Dozent ...
Name: Bojan Milijaš
Ausbildung: Diplom-Informatiker
Universität Passau,
Vertiefungsgebiet Datenbanken,
Prof. Alfons Kemper, Ph.D.
Beschäftigung: Seit 1997 bei
ORACLE Deutschland GmbH,
Business Development Representative
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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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Übungen
Übungsblätter jeder Vorlesung ausgegeben Nicht korrigiert Dienen ausschließlich der Selbstkontrolle Vertiefung des Vorlesungsstoffes
Nicht mit Praktikum zu verwechseln!
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Literatur
... 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: Do. R2.012 15:15 – 16:45 Teilgruppe 2: Do. 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
Klausur: Durchschnitt: 2.79, Median 2.70
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Klausurergebnisse DB
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Klausurergebnisse DB
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Klausurergebnisse DM
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Klausurergebnisse DM
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Rückblick und Zusammenfassung (2)
Datenbanksysteme Motivation – Informationsverarbeitung ohne und
mit Datenbanken Relationales Modell, relationale Algebra, Tupel-
und Domänen-Kalkül SQL, SQL, SQL Datenintegrität (Constraints, Trigger) ACID, Transaktionen Sperrbasierte Synchronisation ...
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Was verstehe ich unter Datenmanagement?
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
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) 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, Multilevel-Datenbanken
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
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 ...
Miniwelt
Relationales Schema
ER-Diagramm
real existierendes DBMS
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Fazit
Daten gehören in die Datenbanken hinein. Denn Daten sind am besten in Datenbanken aufgehoben!
Datenmanagement ist Datenbank-Management im erweiterten Sinne. Ergänzt um organisatorische Maßnahmen.
Datenbanken können alles und sind nach wie vor geil!
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Ausblick Vorlesung #2
Modellierung ER Modellierung Kurze Erwähnung UML Überführung eines ER Modells in das relationale
Modell
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Vorlesung #1
Ende