Präsentation SAP/R3 von Beate Fürtbauer und mir. Bedanken möchte ich mich weiters bei der Linz AG und bei Herrn Kreindl, der uns mit Werbemitteln sehr großzügig unterstützt hat.

Für alle, die nicht am Mittwoch dabei waren oder sich die Folien nochmals ansehen möchten, gibt es die Präsentation zum Downloaden.

presentation sap_r3 (pdf, 476 KB)

Präsentation der Semesterarbeiten!

Aufgabe: Teilaspekt des Betriebes (Logistik, Kalkulation) durchleuchten und interpretieren - mind. 3 - 5 Abfragen, Verweise auf andere Einträge möglich; Tortendiagramm aus Excel extrahieren (Vektorformat: mathematische Beschreibung der Objekte) und in Vektorprogramm (Illustrator, Freehander) bearbeiten und als ".gif" abspeichern (nicht breiter als 400 pixel) und in Weblog importieren; Farbvielfalt reduziert auf Grund Häufigkeit von Farben und geeignet für Darstellung von Flächen, nicht Verläufen;".jpeg" ist für Photos und Verläufe entwickelt worden;

Ethische, soziale und politische Aspekte der Wirtschaftsinformatik: Fallstudie – Lebensmitteleinzelhandel in UK (Tesco, Sansburry's, ...); Einführung von Kundenkarten – Punkte gegen Waren, Dienstleistungen eintauschen; Prämien sind nicht kostenlos – Kundendaten (Kinderzahl, Geburtstermin von Kindern, Einkommen, Kraftfahrzeuge, Ernährungsgewohnheiten, ...) werden von Lebensmitteleinzelhändlern analysiert; in Österreich Bankomatkarte mit Chip als Loyality Cards verwendbar; Daten basieren auf freiwilligen Angaben, trotzdem bereitwillig hergegeben -> Preisgestaltung, Sortimentsanpassung; gemeinsame Nutzung von analysierten Daten;

Problem: Datenschutz – Kundenkarten für Schadenersatzklagen in USA verwendet (mehr Unterhalt leisten, weil teurer Wein gekauft); "gläserner Mensch"/Privatsphäre – bei Anonymisierung der Daten geringeres Problem? Privacy = informationelles Selbstbestimmungsrecht (jeder hat Recht darüber zu entscheiden, mit wem er/sie darüber spricht; Abschätzung von Konsequenzen von Informationen: Unternehmer kündigt schwangere Frau); Bsp Melitta: automatisierte Fließbandarbeit in 70ern (Ford Modell), dt. Arbeitsinspektorrat beschäftigte sich mit Verhinderung gesundheitsgefährdender Arbeitsplätze – kaum Mutterschutz beantragt bei Melitta, Resultat der Untersuchungen: Mütter vor Inkrafttreten des Mutterschutzes gekündigt; Erkenntnis bei Melitta, dass Frauen schwanger sind, beruhte auf Untersuchung von Verhalten: Verteilzeiten (WC Besuch) veränderten sich im Zyklus der Regel -> bei Realisierung geringerer Verteilzeiten Frauen gekündigt, weil wahrscheinlich schwanger;

Resultat: Daten werden kontrolliert weitergegeben und soll nicht allen zur Verfügung stehen -> Datenschutzgesetz; bei Anonymisierung Vorsicht, weil auf Grund von Merkmalen auf Individuen rückgeschlossen werden kann; österr. Datenschutzgesetz: IV 2 Skript (http://ris.bka.gv.at);

Datenschutzgesetz: kein Schutz der Daten, sondern Schutz des informationellen Selbstbestimmungsrechtes des Menschen; Datensicherung will Daten schützen und nicht das Datenschutzgesetz; grundsätzlich auch jur. Personen geschützt; Grundsätze §1: Zweck-, Weitergabebeschränkung; Fallstudie der Kundenkarten: anderweitig ausgewertet und nicht nur für Rabattsystem verwendet, Weitergabe in akkreditierter Form; Publizität: es muss möglich sein, dass Betroffene erfährt, wer (=Auftraggeber) Daten verarbeitet und erhält; in Österreich: bei Datenverarbeitungsregister (DVR) muss Datenverarbeitung gemeldet sein; Fremdaufsicht: vgl. Staatsanwalt; Berufsgeheimnis: bereits vorher bestanden; Fotos basieren auf Urheberrecht und nicht auf Datenschutzgesetz; Prüfung: Kern des Datenschutzgesetzes; Definitionen: §4; Daten, Betroffener, Auftraggeber, Dienstleister, Übermittlung (in anonymisierter Form), Ermittlung, Überlassung; Datei: zugänglich nach einem Suchkriterium, Serienbrieffunktion in Word trifft bereits auf Begriff Datei zu; öffentlicher/privater Bereich: §5 – großteils aufgehoben, aber immer noch existent (Staatsschutz);

Kern des Datenschutzgesetzes: §7 Begrenzung der Erhebung und Auswertung von Daten;

o DB unterscheiden sich von Dateien, dass sie viele Anwendungen (betriebliche Aufgaben unterstützen) bedienen; Zugriffsrechte werden vergeben; Datenschutzgesetz; relationale Datenbanken weisen kontrollierte Redundanzen (unnötige Mehrfachausstattungen) auf: Schlüsselfelder, Fremdschlüssel (Buchnummer, Kundennummer) werden öfters benötigt = systemimmanente Redundanz;

o Andere Modelle als relationale Datenbanken: hierarchische Datenbanken basierend auf hierarchischem Organisationsmodell; Nachteile, wenn sich Organisation ändert; relationale: robust gegen Veränderungen;

o Moderne Datenbanken: objektorientierte Datenbanken (objektorientierte Programmiersprachen: C++, Java); Def.: Datenkapsel vereinigt Daten und Anwendungen auf Daten (Zimmerdatenbank: relationale Datenbank – Query ob Zimmer frei an bestimmtem Tag, Ergebnis = Liste; objektorientierte Datenbank – Ergebnis ist ja); Daten werden Funktionen beigegeben; Verbindung mit objektorientierten Programmiersprachen; (Mischsystem: objektrelationale Datenbankmanagementsysteme)

o Objektorientiertes Datenmodell: Datenmanagementansatz, bei dem Daten und die auf den Daten arbeitenden Funktionen als persistente Objekte gespeichert, zentral verwaltet, und Anwendungen für einen Mehrfachzugriff zur Verfügung gestellt werden. Die hierbei verwendeten Datenmodelle entsprechen denen der eingesetzten objektorientierten Programmiersprache.

o E-Business: Betonung auf unternehmensübergreifende Beziehungen, weil Medienbrüche vermieden werden sollen; Sie schließt - obwohl nicht explizit erwähnt - somit auch Kunden, Lieferanten, Mitarbeiter, usw. – Viehböck;

o Datenbanken: Daten organisieren, Möglichkeiten zur Strukturierung, Veränderung geben; innere Struktur muss vorhanden sein: Datensatz, Datenelement, Entität = Phänomen (Personen, Aufträge), Attribut: abgespeichert im Datenelement;

o WINF: Dateiorganisation und dann Datenbank als zweiter Schritt; Def: "Datenbanken (DB) sind Systeme zur Speicherung großer Datenbestände mit dem Ziel, optimale Informationsgewinnung bei sehr kurzen Zugriffszeiten zu ermöglichen. In der kommerziellen Datenverarbeitung versteht man unter einer DB die Zusammenfassung von Dateien, die die Basis für ein formalisiertes Informationssystem in einem abgeschlossenen Organisationsbereich bilden" (http://www.iicm.edu/meyers).

o Probleme der Datenorganisation: Datendisintegrität - Datenbank (Speicherung, zentrale Abfrage) auch für Kunden und Lieferanten;

o Datenbankmodelle: bieten verschiedene Sichtweisen (Zugriffsrechte, Entitäten)

o Unterschiede zu normalen Tabellen: Datenbankverwaltungs- und –entwurfswerkzeuge, -optimierungswerkzeuge; ddl – data definition language, Datenbankmanipulationssprache (SQL – structured queuery language): Tabellen hinzufügen, data dictionary – Definitionen über gespeicherte Daten = Metainformation;

o Anforderungen an eine Datenbank: relationale Datenbank: wichtigstes Ziel ist Vermeidung von Redundanzen; strukturierte Ansammlung von Tabellen – Baugesetze: Normalformen: 1. NF - Entfernen von Wiederholungsgruppen, 2.NF - Entfernen von Attributen, die nur von einigen der identifizierenden Attribute abhängen, 3. NF - Vermeidung von transitiven Abhängigkeiten (von PLZ auf Ort schließen); wenn von einem Feld auf ein anderes geschlossen werden kann, dann muss eine neue Tabelle dafür eingeführt werden; siehe Homepage;

o M:n Beziehung: zwischen Aufträgen und Inhalten – m Aufträge enthalten n Inhalte; = 2 1:n Beziehungen, weil mittels zweiter Tabelle aufgelöst;