Hasso-Plattner-Institut
Prof. Dr. h.c. Hasso Plattner
  
 

Grundlagen der Datenverarbeitung in Unternehmensanwendungen

Allgemeine Informationen

  • Dozenten: Stefan Halfpap, Ralf Teusner, Werner Sinzig, Dr. Michael Perscheid
  • Vorlesungs-/Übungszeiten: Montag und Freitag 9:15 - 10:45
  • Raum: vorerst online über tele-TASK
  • interaktive Einführungsveranstaltungen: 24. April, 9:15h (Link wird nach Erhalt der Belegungsliste versendet)
  • Kurssprache: deutsch
  • Leistungserfassungsprozess: Klausur am Ende des Semesters (tbd) (Hinweis: Falls es am Ende des Semesters nicht möglich sein sollte eine schriftliche Klausur durchzuführen, behalten wir es uns vor auf alternative Prüfungsformate zu wechseln.)

Kurzbeschreibung

Unternehmensanwendungen sind komplexe Softwaresysteme. Die Komplexität lässt sich auf die Geschäftsprozesse zurückführen, die mit Unternehmensanwendungen unterstützt und automatisiert werden sollen. Geschäftsprozesse benötigen oft große und vielschichtige Datenmengen.

In dieser Vorlesung beschreiben wir die Eigenschaften von Unternehmensanwendungen und wie diese auf Datenbankseite unterstützt werden können. Am Beispiel des Rechnungswesens und der Unternehmensplanung wird gezeigt, wie die betriebswirtschaftlichen Anforderungen in Anwendungen umgesetzt werden. Der Großteil der Vorlesung beschäftigt sich mit den technischen Konzepten moderner Hauptspeicherdatenbanken.

Für weitere Informationen zu den behandelten Themen können Sie einen Blick auf den Vorlesungsplan weiter unten und auf die Folien der Vorlesung aus dem letzten Jahr werfen.

Hinweis

Die Inhalte der Vorlesung sind in großen Teilen identisch mit denen der Vorgängerveranstaltung "Unternehmensanwendungen: Prozesse, Modelle und Implementierung" aus dem Sommersemester 2018. Wir haben den Namen der Lehrveranstaltung geändert, da wir denken, dass die Schwerpunkte und Ziele der Veranstaltung damit präziser umschrieben werden.

Die Veranstaltung kann natürlich erneut belegen werden. Es dürfen allerdings nicht die Punkte beider Lehrveranstaltungen eingebracht werden.

Voraussetzungen und Lernprozess

  • Datenbank- und SQL-Kenntnisse sind für die Vorlesung vorteilhaft
  • die Abgabe und das Bestehen aller Übungsblätter sind Voraussetzung für die Zulassung zur Klausur

Kursziele

Verständnis ...

  • der Komplexität und Herausforderungen von Unternehmensanwendungen
  • wie betriebswirtschaftliche Anforderungen in Anwendungen umgesetzt werden
  • der Grundlagen moderner Hauptspeicherdatenbanken

Praktische Erfahrung mit ...

  • Datenbanksystemen (Hyrise, SAP HANA, PostgreSQL)
  • einem echtem Datenschema aus der Praxis

Vertiefung der ...

  • Datenbankkenntnisse

Termine

24. AprilEinführung & Semesterüberblick00_Einfuehrung_20200422.pdf
27. April

Unternehmensanwendungen

Veröffentlichung von Übungsblatt 1

01a_Unternehmsanwendungen20200426.pdf

01b_Eigenschaften_von_Unternehmsanwendungen20200426.pdf

Uebung1.pdf

1. Maientfällt (Feiertag) 
4. MaiEinführung ins IT-gestützte Rechnungswesen 102_Rechnungswesen_Planung_20200503.pdf
8. MaiEinführung ins IT-gestützte Rechnungswesen 2(siehe 02_Rechnungswesen_Planung_*)
11. MaiUnternehmensplanung(siehe 02_Rechnungswesen_Planung_*)
15. Mai

Relationales Modell, SQL

03_DB_Relationales_Modell_SQL20200528.pdf
03_Statements.sql

18. Mai

Lebenszyklus einer Query

04_DB_Lebenszyklus_einer_Query20200528.pdf

22. Mai

Übung

Veröffentlichung von Übungsblatt 2

Uebung2.pdf

Uebung02_SAP_Tabellen.pdf

25. MaiTabellenrepräsentation im Speicher05_DB_Tabellenrepraesentation_im_Speicher20200528.pdf
29. MaiFragestunde zu Tabellenrepräsentation im Speicher 
1. Junientfällt (Feiertag) 
5. JuniKompression von Unternehmensdaten 1 
8. JuniKompression von Unternehmensdaten 2 
12. Juni

Weitere Datenbankoptimierungen für Unternehmensanwendungen

Veröffentlichung von Übungsblatt 3

 
15. Juni

Auswertung von Übungsblatt 1

Fragestunde

 
19. JuniIndexstrukturen 
22. Juni

Auswertung von Übungsblatt 2

Veröffentlichung von Übungsblatt 4

 
26. JuniNebenläufigkeitskontrolle durch Zeitstempel- und optimistische Verfahren 
29. JuniSelf-Driving Databases 
3. JuliVeröffentlichung von Übungsblatt 5 
6. JuliQuerykompilierung und vektorisierte Ausführung 
10. Juli

Verwaltung großer Datenmengen in Hauptspeicherdatenbanken

 
13. Juli

Auswertung von Übungsblatt 3 und 4

Zusammenfassung

 
17. Juli

Auswertung von Übungsblatt 5

Klausurvorbereitung/Fragerunde, I like, I wish

 
tbdKlausur