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By Professor Dr. Freimut Bodendorf (auth.)

Das Buch gibt einen zusammenfassenden ?berblick ?ber die modernen M?glichkeiten des Daten- und Wissensmanagements. Es stellt die wichtigsten Konzepte zur supplier von Daten und Wissen in Unternehmen dar und skizziert die relevanten technischen Ans?tze zur wissensorientierten Informationsverarbeitung. Dabei werden relationale Datenmodelle, Data-Warehouse-Konzepte und Dokumenten- und content material administration ebenso behandelt wie alle wichtigen Aspekte des wisdom Managements. Schlie?lich wird ein ?berblick gegeben ?ber die einschl?gigen wissensorientierten Systeme, von Expertensystemen ?ber Fuzzy-Logic-Systeme bis hin zu k?nstlichen neuronalen Netzen und genetischen Algorithmen. Der Leser bekommt so schnell einen qualifizierten Einblick sowohl in die methodischen und technischen Ans?tze als auch in praxisrelevante Erscheinungsformen des Daten- und Wissensmanagements.

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Sie sind ffir die Modellierung paralleler Prozesse und von Arbeitsablaufen (Workflow-Modellierung) besonders geeignet. Die Grundelemente der Aktivitatsdiagramme sind in Abb. 50 dargestellt. Aktivitat Transition (Kontrollfluss) 0 Akteur ;) Swim lane (Verantwortlichkeitsbereich) Startzustand Verzweigung ZusammenfOhrung Endzustand ! ! ~ Aufspaltung e (j) --:L ! Abb. 50. Elemente des Aktivitatsdiagramms Eine Aktivitat reprasentiert eine Tatigkeit oder Funktion, die ausgeffihrt wird. Nach dem Abschluss einer Aktivitat ffihrt eine Transition zu einer Folgeaktivitat.

23 beziehen sich auf die Relation "Kunde" aus Abb. 22. Name DESC; Name Weber ~ Schmidt Muller StraRe Ort Bergweg 23 Furth Bergweg 23 Furth Bleistral3e 3 K61n SELECT Adressnr, MAX(Kundennr) FROM Kunde GROUP BY Adressnr; Adressnr 1 3 MAX(Kundennr) 1 4 Abb. 23. ORDER BY und GROUP BY Mit ORDER BY werden die Tupel der Ergebnisrelation in Abhangigkeit des Wertes eines zu spezifizierenden Attributes aufsteigend (ORDER BY . ASC) oder absteigend (ORDER BY ... DESC) sortiert. Das Beispiel zeigt die absteigende Sortierung des Ergebnisses eines SELECT-Statements nach dem Wert des Attributs "Name".

Da fUr das Data Warehouse i. d. R. ein relationales DBMS verwendet wird, bietet sich hierfur das relationale Datenmodell an. Hier lassen sich gebdiuchliche Techniken aus dem Bereich der Sichtentransformation einsetzen. • Integration: Nach ihrer Transformation mussen die DatenbasisSchemata zu einem gemeinsamen Schema vereinigt werden. Auch hier kann man auf gebrauchliche Techniken der Sichtenkonsolidierung zuriickgreifen. So mussen z. B. beim relationalen Modell Attributaquivalenzen bzw. Attributiiberlappungen erkannt und aufgelost werden.

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