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Datenbanksysteme und Business Intelligence

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Datenbanksysteme und Business Intelligence
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Digital Business und IT, Bachelor, SO 01.10.2023
Code: WINF-B23-260
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P460-0012
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
2V+2U+0PA (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
5
Studiensemester: 2
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Klausur

[letzte Änderung 05.11.2025]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

WINF-B23-260 (P460-0012) Digital Business und IT, Bachelor, SO 01.10.2023 , 2. Semester, Pflichtfach
WINF-B25-250 (P460-0035) Digital Business und IT, Bachelor, SO 01.10.2025 , 2. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Daniel F. Abawi
Dozent/innen:
Michael B. Schmidt


[letzte Änderung 19.09.2023]
Lernziele:
Nach Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage,
        •        relationale Datenbanksysteme zu verstehen und praxisorientiert einzusetzen, einschließlich grundlegender Konzepte wie relationales Modell, relationale Algebra und Normalisierung
        •        Datenmodelle zu entwickeln, aus konzeptionellen Modellen relationale Schemata abzuleiten und mit SQL-Abfragen Daten zu definieren, zu verändern und zu analysieren
        •        den Begriff der Transaktion sowie die ACID-Eigenschaften zu erläutern und den Einsatz von Indizes im Hinblick auf Performance und Datensicherheit zu beurteilen
        •        einfache datenbankgestützte Anwendungen in Python zu erstellen und über geeignete Bibliotheken (z. B. sqlite3, psycopg2, SQLAlchemy) auf relationale Datenbanken zuzugreifen
        •        die Grundlagen von Business Intelligence (BI) zu erklären, Kernkomponenten wie ETL-Prozesse und Data Warehouses einzuordnen und Alternative Datenbanksysteme (z. B. dokumenten- oder graphbasierte Systeme) zu benennen

[letzte Änderung 12.11.2025]
Inhalt:
1. Relationale Datenbanken
 
- Aufgaben und Aufbau relationaler Datenbanksysteme
 
- Relationen, Attribute, Schlüssel
 
- Relationale Algebra
 
- Konzepte der Datenintegrität
 
- Transaktionen und ACID
 
- Indexstrukturen und deren Einsatz
 
2. Datenmodellierung
 
- Entity-Relationship-Modell
 
- Kardinalitäten und Beziehungen
 
- Ableitung relationaler Schemata
 
- Qualitätsbewertung durch Normalformen (1NF–3NF)
 
3. Structured Query Language (SQL)
 
- Grundaufbau von SQL-Anweisungen
 
- DDL: CREATE, ALTER, DROP
 
- DML: INSERT, UPDATE, DELETE
 
- SELECT: Projektion, Selektion, Sortierung
 
- Joins: inner, left, right, full
 
- Abfragen über mehrere Tabellen
 
- Gruppierung und Aggregation
 
- HAVING-Bedingungen
 
- Subqueries: korrelierte und nicht korrelierte Abfragen
 
- Views und materialisierte Views
 
- Indexnutzung und Performance-Aspekte
 
- Transaktionen in SQL (BEGIN, COMMIT, ROLLBACK)
 
- Verbalisierung und Analyse gegebener SQL-Queries
 
4. Datenbankanbindung mit Python
 
- Verbindung zu relationalen Datenbanken herstellen
 
- SQL-Abfragen aus Python ausführen
 
- Rückgabe und Verarbeitung von Ergebnissen
 
- Nutzung von Bibliotheken wie sqlite3, psycopg2 oder SQLAlchemy
 
5. Grundlagen der Business Intelligence
 
- Einordnung von Business Intelligence im Unternehmen
 
- Unterschied zwischen operativen und analytischen Daten
 
- Grundidee des Data Warehousing
 
- Basiskonzepte von ETL-Prozessen
 
- Einfache analytische Fragestellungen
 
- Rolle relationaler Daten in analytischen Architekturen
 
6. Alternativen zu relationalen Datenbanksystemen
 
- Dokumentenorientierte Datenbanken
 
- Graphdatenbanken
 
- Grundlegende Unterschiede und typische Einsatzgebiete

[letzte Änderung 10.11.2025]
Literatur:
Kemper Alfons und Eickler André: Datenbanksysteme - Eine Einführung, De Gruyter, 2015
  
Saake Gunter und Sattler Kai-Uwe: Datenbanken - Konzepte und Sprachen, mitp Professional, 2018
  
Wiese Lena: Advanced Data Management, De Gruyter, 2015

[letzte Änderung 10.11.2025]
 
[Sun Dec  7 08:55:42 CET 2025, CKEY=wdubi, BKEY=winf, CID=WINF-B23-260, LANGUAGE=de, DATE=07.12.2025]