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Datenmodellierung und Datenbankdesign

Definition:

Prozess, um Datenstrukturen für Informationssysteme zu entwerfen und darzustellen.

Details:

• Entitäten und Beziehungen: ER-Modell (Entitäten, Attribute, Beziehungen)
• Normalisierung: Reduktion von Redundanzen und Vermeidung von Anomalien (1NF, 2NF, 3NF)
• Primärschlüssel und Fremdschlüssel: Eindeutige Identifikation und Referenzierung
• SQL: Datenbankabfragesprache
• Datenmodelle: Konzeptuelles, Logisches und Physisches Modell
• Diagramme: ER-Diagramme, UML-Diagramme

SQL und NoSQL Abfragesprachen

Definition:

SQL und NoSQL sind Datenbankabfragesprachen mit verschiedenen Ansätzen zur Datenverwaltung und -abfrage.

Details:

• SQL: Strukturiert, standardisiert, relationale Datenbanken (z.B. MySQL, PostgreSQL).
• NoSQL: Flexibel, nicht-relational, geeignet für unstrukturierte Daten (z.B. MongoDB, Cassandra).
• SQL verwendet Abfragen wie SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
• NoSQL-Abfragen können je nach Datenbank unterschiedlich gestaltet sein, oft JSON-ähnliche Syntax.
• SQL unterstützt ACID-Eigenschaften (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability).
• NoSQL kann CAP-Theorem folgen (Consistency, Availability, Partition Tolerance).

Transaktionsmanagement und ACID-Prinzipien

Definition:

Mechanismen zur Durchführung und Verwaltung von Transaktionen in Datenbanksystemen, Einhaltung der ACID-Prinzipien zur Sicherstellung der Datenintegrität

Details:

• Transaktion: Einheit atomarer Operationen.
• ACID-Prinzipien: Atomicity, Consistency, Isolation, Durability.
• Atomicity: Transaktion ganz oder gar nicht (\text{all-or-nothing}).
• Consistency: Datenbank bleibt konsistent, keine Regelverletzungen.
• Isolation: Transaktionen voneinander abgeschottet, Zwischenzustände unsichtbar.
• Durability: Nach Abschluss bleiben Änderungen dauerhaft gespeichert.
• Verwendung von Commit und Rollback für Transaktionssteuerung.
• Isolation Levels zur Kontrolle des Gleichgewichts zwischen Isolation und Performance: Read Uncommitted, Read Committed, Repeatable Read, Serializable.

Grundlagen der Programmierung in Python oder Java

Definition:

Grundlagen der Programmierung in Python oder Java: Vorstellen der Basiskonzepte beider Sprachen, Syntax und einfache Anwendungsbeispiele.

Details:

• Datentypen: Python: `int`, `float`, `str`, `list`, Java: `int`, `double`, `String`, `ArrayList`
• Variablendeklaration: Python: `x = 5`, Java: `int x = 5`
• Konditionale: Python: `if`, `elif`, `else`, Java: `if`, `else if`, `else`
• Schleifen: Python: `for`, `while`, Java: `for`, `while`
• Funktionen/Methoden: Python: `def`, Java: `void` und Rückgabewert
• Klassen und Objekte: Syntax Unterschiede, OOP Konzepte
• Kommentare: Python: `#`, `'''...'''`, Java: `//`, `/*...*/`
• Paket- und Bibliotheksverwaltung: Python: `import`, Java: `import`
• Fehler- und Ausnahmebehandlung: Python: `try`, `except`, Java: `try`, `catch`
• Beispiele: Einfache Berechnungen, Ein- und Ausgabeoperationen

ERP-Systeme und deren Integration

Definition:

ERP-Systeme sind integrierte Softwaresuiten zur Unterstützung und Automatisierung von Geschäftsprozessen.

Details:

• ERP steht für Enterprise Resource Planning
• Komponenten: Finanzen, Personalwesen, Produktion, Logistik, Vertrieb
• Integration: Datenaustausch zwischen Modulen
• Vorteile: Effizienz, Transparenz, Skalierbarkeit
• Herausforderungen: Komplexität, Kosten, Anpassung
• Beispielsysteme: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics

Geschäftsprozessmodellierung

Definition:

Darstellung und Analyse von Unternehmensprozessen zur Verbesserung ihrer Effizienz.

Details:

• Ziele: Optimierung, Transparenz, Dokumentation
• Methoden: BPMN, EPC, UML
• Schritte: Identifikation, Modellierung, Analyse, Implementierung, Überwachung
• Werkzeuge: ARIS, Visio, Bizagi
• BPMN: Flussdiagramme mit Ereignissen, Aktivitäten, Gateways
• EPC: Ereignisgesteuerte Prozessketten mit Funktionen, Ereignissen, Operatoren
• Vorteile: Fehlerreduzierung, Kostenersparnis, Qualitätssteigerung

IT-gestützte Geschäftsprozesse

Definition:

IT-gestützte Geschäftsprozesse sind Geschäftsprozesse, die mit Hilfe von Informationstechnologien optimiert, automatisiert und unterstützt werden.

Details:

• Rollen von ERP-Systemen
• Integration verschiedener Unternehmensbereiche
• Automatisierung von Workflows
• Datenmanagement und -analyse
• IT-Infrastrukturen und Netzwerke
• Prozessmodellierung und -optimierung
• Kosteneffizienz und Skalierbarkeit

Projektarbeiten im Bereich Wirtschaftsinformatik

Definition:

Projektarbeiten im Bereich Wirtschaftsinformatik verbinden betriebswirtschaftliches Wissen mit IT-Kompetenzen, um praxisrelevante Probleme zu lösen.

Details:

• Ziel: Integration von Geschäftsprozessen und IT-Systemen
• Beispiele: Datenbankentwicklung, ERP-Systeme, Geschäftsprozessoptimierung
• Methoden: Projektmanagement, agile Methoden, Datenanalyse
• Ergebnisse: Prototypen, Softwarelösungen, Prozessverbesserungen
• Bewertung: Fachliche Tiefe, Anwendung der Theorie, Präsentation der Ergebnisse