Betriebsinformatik

1. Modellierung von Unternehmensdaten

1.1. Datenmodelle

1.1.1. Betrachtungsebenen für Daten und Informationen

Neben einer Darstellung von verschiedenen Sichten bietet sich eine Betrachtung in verschiedenen Beschreibungsebenen an. Die Ebenen werden dabei nach ihrer Nähe zur betrieblichen Problemstellung differenziert. Dadurch wird eine durchgängige Beschreibung ausgehend vom Problem bis zur technischen Umsetzung realisiert. Folgende Beschreibungsebenen sollten unterschieden werden:

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- In einem Fachkonzept wird das zu unterstützende betriebswirtschaftliche Anwendungskonzept in einer so weit formalisierten Sprache beschrieben, dass es Ausgangspunkt einer konsistenten Umsetzung in die Informationstechnik sein kann.
- Das DV-Konzept überträgt die Begriffswelt des Fachkonzeptes in die Kategorien der DV-Umsetzung. Es erfolgt eine Anpassung der Fachbeschreibung an generelle Schnittstellen der Informationstechnik.
- Die technische Implementierung stellt schließlich die Beschreibung der konkreten hardware- und softwaretechnischen Umsetzung des DV-Konzeptes dar.

Ein Datenmodell dient der Beschreibung von Daten und zugehörigen Strukturen. Speziell geht es um die Objekte, Relationen und deren Attribute in einer anwendungsunabhängigen, aber für die Konzeption von Datenbanken geeigneten Form. Dabei werden die Anforderungen an die Datenorganisation berücksichtigt.

1.1.2. Semantische Datenmodelle

Ein semantisches Datenmodell beschreibt die Daten eines Informationssystems auf der Ebene des Fachkonzeptes. Ein häufig verwendetes Instrument zur Darstellung von Datenstrukturen und Beziehungen zwischen Daten ist das Entity-Relationship-Modell. Grundelemente der Darstellung sind Objekte (Entitäten) und Beziehungen.

1.1.2.1. Entität und Entitätstyp

Gegenstände, auf die sich Daten beziehen, werden als Entitäten oder Objekte bezeichnet. Entitäten sind grundsätzlich individuelle Exemplare. Beispiele für Entitäten sind Kunde „Müller“ oder Konto „60602091“.

Entitäten werden durch ihre Merkmale beschrieben. Gleichartige Entitäten können einem Entitätstyp oder einer Entitätsmenge zugeordnet werden. Zu den obigen Beispielen gehören die Entitätstypen „Kunde“ und „Konto“. In ER-Diagrammen werden Entitätstypen zumeist als Rechtecke dargestellt.

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1.1.2.2. Attribute von Entitätstypen

Entitätstypen werden durch ihre Attribute, d.h. Eigenschaften bzw. Merkmale charakterisiert. Der Entitätstyp „Kunde“ besitzt beispielsweise die Attribute „Name“, „Straße“, „Wohnort“ und „KundenNr“. Der Entitätstyp „Konto“ hat die Attribute „KontoNr“ und „Kontostand“. In der grafischen Darstellung werden Attribute einer Entitätsmenge häufig durch Ellipsen dargestellt.

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Die Menge der Werte, die ein bestimmtes Attribut annehmen kann, nennt man seinen Wertebereich, die Domäne oder den Datentyp. Attribute werden somit immer durch zwei Charakteristika beschrieben:

- Den eindeutigen Namen des Attributs
- Den Wertebereich des Attributs

Bestimmte Attribute werden genutzt, um Entitäten voneinander zu unterscheiden. Hierfür eignen sich aber nur solche Attribute oder Attributkombinationen, die Eindeutigkeit gewährleisten. Solche Attribute oder Attributkombinationen nennt man Schlüsselkandidaten. Ein Schlüsselkandidat ist eine minimale Attributkombination, mit der jede Entität eines Entitätstyps eindeutig identifiziert werden kann und deren Werte statisch sind. Schlüsselkandidaten für ein zugelassenes Kraftfahrzeug sind beispielsweise das Kennzeichen oder die Fahrgestellnummer.

Aus einem Schlüsselkandidaten können keine Attribute entfernt werden, ohne dass die eindeutige Identifizierbarkeit der zugehörigen Entität verloren geht. Es können zwei Arten von Schlüsseln identifiziert werden:

- Der Schlüsselkandidat, der bei der Datenmodellierung als Identifikationsschlüssel festgelegt wird, heißt Primärschlüssel. Er stellt das Hauptordnungskriterium dar.
- Jeder weitere Schlüssel neben dem Primärschlüssel wird als Sekundärschlüssel bezeichnet.

Welcher Schlüsselkandidat zum Primärschlüssel wird, hängt von der Anwendung ab. So kann für die Zulassungsstelle das Kennzeichen eines Fahrzeugs das wichtigere Merkmal sein, während für eine Datenbank mit gestohlenen Fahrzeugen eventuell die Fahrgestellnummer wichtiger ist. Der gewählte Primärschlüssel wird in der grafischen Darstellung häufig unterstrichen dargestellt.

1.1.2.3. Beziehung und Beziehungstypen

Eine Beziehung ist eine Verknüpfung zwischen verschiedenen Entitäten. So kann beispielsweise eine Beziehung definiert werden, die dem Kunden „Müller“ das Konto „60602091“ bei einer bestimmten Bank zuordnet.

Gleichartige Beziehungen können einem Beziehungstyp zugeordnet werden. In ER-Diagrammen werden Beziehungen meist durch Kanten zwischen Entitätstypen dargestellt:

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In der Regel verknüpft man jeweils zwei Entitäten über eine Relation. In diesem Fall spricht man von einer binären Relation.

Die semantische Aussagekraft eines Datenmodells bezüglich der Abbildung der betrieblichen Realität kann durch die Angabe der Kardinalität eines Beziehungstyps gesteigert werden. Die Kardinalität ist eine quantitative Spezifikation für die Menge der auftretenden Beziehungen. Grundsätzlich lassen sich folgende Kardinalitäten unterscheiden:

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1.1.3. Logische Datenmodelle

Ein logisches Datenmodell beschreibt die Daten eines Informationssystems auf der Ebene des DV-Konzepts. Unter den logischen Datenmodellen spielen vor allem vier Modelle eine Rolle.

- Relationales Datenmodell: Die Daten werden unabhängig davon ob sie Eigenschaften von oder Beziehungen zwischen Objekten repräsentieren als Tabelle dargestellt.
- Hierarchisches Datenmodell: Die Daten werden in einer Baumstruktur dargestellt, bei dem jeder Datensatz nur einen übergeordneten Datensatz haben kann. Die Knoten der Baumdarstellung repräsentieren die Datenobjekte, die Kanten die Beziehungen zwischen den Objekten.
- Netzwerkdatenmodell: Im Gegensatz zum hierarchischen Datenmodell ist hier keine hierarchische Anordnung zwischen den Objekten notwendig. Es können komplexere Netzstrukturen gebildet werden.
- Objektorientiertes Datenmodell: Es werden Daten und zugehörige Funktionen in einem einheitlichen Ansatz gebildet.

1.1.3.1. Das relationale Datenmodell

Das relationale Datenmodell oder Relationenmodell bildet Datenstrukturen mittels Relationen ab, die durch Tabellen anschaulich dargestellt werden können. Eine Relation beschreibt dabei einen Entitätstyp oder einen Beziehungstyp.

Veranschaulichung der im Kontext auftretenden Termini

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Eigenschaften von Tabellen:

- Die Zeilen einer Tabelle müssen gleiche Lägen aufweisen
- In den Feldern einer Tabelle dürfen keine Attributwiederholungen auftreten
- Den Spalten einer Tabelle dürfen nur atomare, d.h. keine zusammengesetzten Attribute zugeordnet sein

Die Normalisierung ist ein Verfahren zur Analyse und Optimierung von Relationenmodellen. Dabei wird ein vorhandenes Relationenmodell schrittweise in ein Modell umgewandelt, das über bestimmte definierte Eigenschaften verfügt.

Ziel des Normalisierungsvorganges ist es, ein stabiles und anomaliefreies Datenbankdesign zu erhalten.

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Die Tabelle in Abbildung 8-16 befindet sich nicht in der ersten Normalform, da es Felder gibt, in denen mehrere Werte eingetragen sind (ArtikelNr, ArtikelBez, KaufMenge, ArtikelGruppe, RabattSatz).

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Diese Tabelle hat den Vorteil, dass für die Speicherung und Verarbeitung alle Datensätze den selben Aufbau und die gleiche Länge haben. Die Darstellung in der ersten Normalform weist noch eine Reihe von Nachteilen auf:

- Redundanz: Kundenbezogene Angaben sind in der Tabelle mehrfach gespeichert.
- Mehrfach dargestellte Beziehungen: So ist z.B. sowohl die Beziehung zwischen KundeNr und Name als auch zwischen ArtikelNr und ArtikelBez mehrfach dargestellt.

Aus diesen Gründen wird versucht, die vorhandene komplexe Tabelle in mehrere einfachere Tabellen zu zerlegen. Es werden daher weitere Normalformen definiert, die die genannten Nachteile vermeiden. Zur Definition dieser Normalformen sind zunächst noch weitere Begriffe notwendig:

Ein Attribut bzw. eine Attributkombination B heißt funktional abhängig von einem Attribut bzw. einer Attributkombination A in der selben Relation, wenn zu einem bestimmten Wert von A höchstens ein Wert von B möglich ist.

Beispielsweise ist das Attribut ArtikelBez (B) funktional abhängig von der ArtikelNr (A).

Das Attribut bzw. die Attributkombination B heißt voll funktional abhängig von A, wenn B nicht bereits von einer Teilmenge der Attributkombination A funktional abhängig ist.

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In Abbildung 8-17 ist beispielsweise das Attribut KaufMenge voll funktional abhängig von der Attributkombination (KundeNr, KaufDatum, ArtikelNr). Das Attribut Name ist dagegen nicht voll funktional abhängig von der Attributkombination, da es bereits allein vom Attribut KundeNr funktional abhängig ist.

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