Vorlesung #1 Datenmanagement

Präsentation zum Thema: "Vorlesung #1 Datenmanagement"—  Präsentation transkript:

1 Vorlesung #1 Datenmanagement

2 Vorlesung #1 - Datenmanagement
Ihr Dozent ... Name: Bojan Milijaš Ausbildung: Diplom-Informatiker Universität Passau, Vertiefungsgebiet Datenbanken, Prof. Alfons Kemper, Ph.D. Beschäftigung: Seit 1997 bei ORACLE Deutschland B.V. & Co. KG, derzeit als Senior Advisor Vorlesung #1 - Datenmanagement

3 Vorlesung #1 - Datenmanagement
„Fahrplan“ Organisatorisches – Datenmanagement Vorlesungen Übungen Literatur Klausur Praktikum Rückblick - Datenbanksysteme Fortsetzung - Datenmanagement Abgrenzung der Lehrinhalte und Themengebiete !!! Fazit und Ausblick Vorlesung #2 Vorlesung #1 - Datenmanagement

4 Vorlesung #1 - Datenmanagement
Übungen Übungsblätter jeder Vorlesung ausgegeben Nicht korrigiert Dienen ausschließlich der Selbstkontrolle Vertiefung des Vorlesungsstoffes Nicht mit Praktikum zu verwechseln! Vorlesung #1 - Datenmanagement

5 Vorlesung #1 - Datenmanagement
Literatur ... wird nach jeder Vorlesung angegeben ... Vorlesung #1 - Datenmanagement

6 Vorlesung #1 - Datenmanagement
Die Klausur wie bei Datenbanksystemen Alle Hilfsmitteln sind zugelassen mit Probeklausur 90 Minuten ähnlich vom Leistungsniveau Vorlesung #1 - Datenmanagement

7 Vorlesung #1 - Datenmanagement
Klausur 2016 Vorlesung #1 - Datenmanagement

8 Vorlesung #1 - Datenmanagement
Die Klausur 2016 Vorlesung #1 - Datenmanagement

9 Vorlesung #1 - Datenmanagement
Das Praktikum wie bei Datenbanksystemen Scheinpflichtig !!! 1 Gruppe: Fr. R :00 – 18:30 Teams von 2 bis 3 Studenten Anwesenheitspflicht Alle 2 bis 3 Wochen Abgabe der Praktikumblätter bei der Abgabe müssen alle Teammitglieder anwesend sein heute: Einteilung, Datenbank-Accounts, ER-Werkzeug und Zugänge Vorlesung #1 - Datenmanagement

10 Rückblick und Zusammenfassung
Datenbanksysteme Vorlesung Basiswissen mit Schwerpunkt auf relationalen Datenbanken ohne Modellierung und relationale Theorie Relationale Algebra, SQL Praktikum Praktischer Umgang mit SQL Vorlesung #1 - Datenmanagement

11 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 ... Vorlesung #1 - Datenmanagement

12 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. Vorlesung #1 - Datenmanagement

13 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? Vorlesung #1 - Datenmanagement

14 Gliederung Datenmanagement (konkret)
Modellierung ER (Entity-Relationship Modell) UML (bereits in Java Programmierung behandelt) Relationales Modell  Normalformen Ausfallsicherheit Transaktionskonzept, Backup/Recovery, kontrollierte Redundanzen, Stand-By Systeme, Cluster-Architekturen Benutzer- und Datensicherheit Verschlüsselung, Benutzer- und Rollenkonzept, Multilevel-Datenbanken Datenschutz (eigene Vorlesung!) – rechtliche Aspekte Data Warehouse (STAR-Schema, ETL, BI, Analytics, Data Mining, AI) Vorlesung #1 - Datenmanagement

15 Gliederung Datenmanagement (Fortsetzung) ...
Performance („In-Memory“ als Game Changer) OLTP – Mehrbenutzersynchronisation! OLAP - für die Auswertung optimierte Modelle und Strukturen (z.B. Star Schema, Bit Map Indizies etc.) Schnittstellen / IT Alltag mit (un)strukturierten Daten SQL /JDBC & ODBC, XML, JSON, csv, ... für Standardwerkzeuge (Excel, Word, PPT) für standardisierte Anwendungen (SAP, Siebel usw.) für spezielle Anwendungen (z.B. Data Mining Programme, BI Tools) bzw. Apps für maßgeschneiderte (selbst programmierte) Lösungen (Bespoke Applications) bzw. Apps SOA (Service Oriented Architecture), Web-Services, Hadoop Cloud (IaaS, PaaS, SaaS) / OnPremise Betrieb Private Cloud bzw. eigener RZ-Betrieb Public Cloud Vorlesung #1 - Datenmanagement

16 ... von Modellierung bis zur Implementierung ...
Miniwelt ER-Diagramm Relationales Schema real existierendes DBMS Vorlesung #1 - Datenmanagement

17 Fazit (inoffizielle Datenbank-Freak-Version)
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! Vorlesung #1 - Datenmanagement

18 Vorlesung #1 - Datenmanagement
„Digital Disruption“ Ein fahrendes Auto in der Innenstadt ist eine Parkplatz-Suchmaschine. Meine Autovermietung ist inziwschen ein IT-Unternehmen mit Mietwagen-Frontend. Ein Mustererkennungsprogramm hat mehr Erfahrung und kann viel schneller viel mehr Menschen retten als beste Tumor-Spezialisten. Streaming-Dienste haben in nur einem Jahrezehnt die Musikindustrie und die Unterhaltungsbranche komplett verändert. Was passierte mit Nokia, Kodak, Yahoo? Vorlesung #1 - Datenmanagement

19 Vorlesung #1 - Datenmanagement
Fazit Daten sind der Rohstoff der 21. Jahrhunderts Daten stellen immensen Wert für jedes Unternehmen / jede Organisation dar Datenmanagement durchdringt jede Phase der Wertschöpfungskette und entscheidet letztendlich ob ein Unternehmen in der Zukunft als Gewinner weiter bestehen wird oder als Verlierer - Opfer der „Digital Disruption“ zugrunde geht! Vorlesung #1 - Datenmanagement

20 Vorlesung #1 - Datenmanagement
Ausblick Vorlesung #2 Modellierung ER Modellierung Kurze Erwähnung UML Überführung eines ER Modells in das relationale Modell Vorlesung #1 - Datenmanagement

21 Vorlesung #1 Ende