Vorlesung #1 Datenmanagement

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 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

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 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

Vorlesung #1 - Datenmanagement Übungen Übungsblätter jeder Vorlesung ausgegeben Nicht korrigiert Dienen ausschließlich der Selbstkontrolle Vertiefung des Vorlesungsstoffes Nicht mit Praktikum zu verwechseln! 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

Vorlesung #1 - Datenmanagement Literatur ... wird nach jeder Vorlesung angegeben ... 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

Vorlesung #1 - Datenmanagement Die Klausur wie bei Datenbanksystemen Alle Hilfsmitteln sind zugelassen mit Probeklausur 90 Minuten ähnlich vom Leistungsniveau 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

Vorlesung #1 - Datenmanagement Klausur 2016 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

Vorlesung #1 - Datenmanagement Die Klausur 2016 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

Vorlesung #1 - Datenmanagement Das Praktikum wie bei Datenbanksystemen Scheinpflichtig !!! 1 Gruppe: Fr. R2.009 17:00 – 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 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

Rückblick und Zusammenfassung Datenbanksysteme Vorlesung Basiswissen mit Schwerpunkt auf relationalen Datenbanken ohne Modellierung und relationale Theorie Relationale Algebra, SQL Praktikum Praktischer Umgang mit SQL 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

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 ... 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

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. 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

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? 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

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) 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

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 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

... von Modellierung bis zur Implementierung ... Miniwelt ER-Diagramm Relationales Schema real existierendes DBMS 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

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! 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

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? 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

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! 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

Vorlesung #1 - Datenmanagement Ausblick Vorlesung #2 Modellierung ER Modellierung Kurze Erwähnung UML Überführung eines ER Modells in das relationale Modell 17.03.2017 Vorlesung #1 - Datenmanagement

Vorlesung #1 Ende