PWIN Flashcards
Informationssystem
Reihe miteinander verbundener Komponenten, die Informationen sammeln, verarbeiten, speichern und verteilen, um Entscheidungsfindung, Koordinierung und Kontrolle in einer Organisation zu unterstützen; System, das für die Verwendung in einem Teil eines Unternehmens entwickelt wurde, alle relevanten Anwendungssysteme enthält und in die Organisation Management eines Unternehmens eingebettet ist
Anwendungssystem
System, das aus Unternehmensaufgaben und Prozessen, die es unterstützt besteht und die zugrundeliegende IT-Infrastruktur, die Applikationssoftware und die Daten, die es braucht, um seine Aufgabe zu erfüllen, beinhält
Daten
Symbole, die auf gegenseitigen Vereinbarungen basieren und Informationen in elektronisch verarbeitbarer Weise repräsentieren
Wissen
Inhalte, die Überzeugungen über die Wahrheit von Aussagen enthalten
Information
Explizites (in Sprache ausgedrücktes) Wissen, das zur Erreichung geschäftlicher Ziele verwendet wird (-> zielgerichtetes Wissen)
Kommunikation
Austausch von Informationen zwischen Menschen oder Austausch von Daten zwischen Maschinen
Input
Eingabe oder Sammlung von Rohdaten
Processing
Umwandlung von Daten in eine für den Menschen nachvollziehbare Form
Output
Verteilung der Informationen an die jeweiligen Verantwortlichen
Feedback
Output wird an die Verantwortlichen zur Auswertung/Korrektur zurückgesandt
Formales System
System, das auf akzeptierten und festen Definitionen für Daten und Prozesse basiert und nach vordefinierten Regeln arbeitet
Programm
Verarbeitungsspezifikation (Algorithmus) bestehend aus einer Anreihung von Befehlen, ausgedrückt im Maschinencode des ausführenden Computers
Software
Programm, geschrieben in Programmiersprache
Hardware
Physisches Gerät, für die Zwecke von Input, Prozess und Output im Informationssystem
Isolierte IS
Medienbrüche führen zu weiteren Problemen
• Fehleranfälligkeit
• kostenintensiv
• unflexibel
Enterprise Modelling
abstrakte Darstellung, Beschreibung und Definition der Struktur, Prozesse, Informationen und Ressourcen eines identifizierbaren Unternehmens, einer Regierungsbehörde oder anderen großen Organisationen
Enterprise Model
Darstellung der Struktur, Aktivitäten, Prozesse, Informationen, Ressourcen, Personen, Verhaltensweisen, Ziele und Einschränkungen eines Unternehmens, einer Regierung oder anderen großen Organisationen
Modell
- Repräsentation: Modell ist immer eine Repräsentation von natürlichen oder künstlichen Objekten, die wiederum selbst Modelle sein können
- Abstraktion: Modell ist immer ein Ausschnitt der Realität
- Pragmatismus: Inhalte eines Modells werden durch die Fragen Für wen? Warum? Für was? relativiert
Aggregation
mehrere verschiedene Objekte werden zu einem neuen Objekt kombiniert
Generalisierung
mehrere ähnliche Objekte werden abstrahiert zu einem übergeordneten Objek
ARIS Views im Unternehmen
Enterprise Modelling Concept
Organisational View, Functional View, Data View, Control View und Resource View
Voraussetzungen für die Struktur von IS Komponenten
Minimierung der Komplexität, Skalierbarkeit, Portabilität, Wartbarkeit, Standardisierung, gut definierte Schnittstellen, Unabhängigkeit → Modularisierung von IS-Komponenten
Three-Tier Concept
- Presentation Tier: Empfängt Input und stellt Benutzeroberfläche dar, Aufgaben und Ergebnisse nachvollziehbar darstellen
- Logic Tier: beinhaltet die Programmlogik, koordiniert die Applikation, stellt Berechnungen an und wandelt Daten zwischen den Tiers um und bewegt sie
- Data Tier: Lagert und verwaltet die Daten
Model-View-Controller Concept
- Controller: wird benutzt, initiiert relevante Präsentationsupdates für die View und Updates für das Modell (manipuliert Modell)
- Model: verwaltet Daten und enthält (falls anwendbar) die Programmlogik (aktualisiert die View)
- View: zeigt dem Nutzer die Daten vom Modell
Central Server Architecture
Ein leistungsfähiger zentraler Server und „dumme“ Low-Feature Terminals \+zentrale Datenspeicherung \+homogene Anwendungsumgebung \+kostengünstige Terminals -ein Punkt des Versagens -feste Netzwerkstruktur -kostenintensiver Server
Client/Server Architecture
Netzwerk aus Computern, die sowohl Dienste empfangen als auch anbieten können
+flexible Gestaltung und Erweiterung
+hohe Interaktions- und Kommunikationsmöglichkeiten
-hohe Serverauslastung
-hoher Planungs- und Koordinationsaufwand
Distributed Presentation
Aufteilung Präsentation zwischen Server und Client
+heterogene AS können in einheitliche Benutzeroberfläche integriert oder auf verschiedenen Plattformen verwendet werden
Remote Presentation
Präsentation wird an den Client ausgelagert
+Client kann AS auf verschiedenen Plattformen laufen lassen
+Benutzerflächen können individuell an Benutzer angepasst werden
Distributed Database
Datenverwaltung befindet sich auf dem Server
Problem: Datenbankabfrage oft unterschiedlich implementiert
Cloud Computing
Architecture
Netzwerk aus Computern als Empfänger von Diensten verbunden mit „Cloud“ aus Computern als Anbieter von Diensten, die als zentraler Server agieren (-> Plattform, Infrastruktur oder Software als Dienstleistung) \+IS sind skalierbar \+zentraler Datenspeicher und Backup \+kosteneffizient (nur das zahlen, was genutzt wird) -Abhängigkeit vom Anbieter -Datenverfügbarkeit -Datenlecks
Peer-to-Peer Architecture
Netzwerk aus Computern mit gleichgestellten Rechten
+benötigte Ressourcen von vielen Parteien angeboten
-hohe Komplexität
-große Anzahl an Peers benötigt
Edge Computing Architecture
dezentralisierter Ansatz des Cloud Computing, Rechenleistung am Rand (-> Edge) des Netzwerks also an Netzwerkendpunkten
+niedrigere Kernlast und Übertragungskosten
-verteilte Architektur erhöht Anzahl der Angriffsvektoren
Cell-Based Communication
Funknetze, die aus mehreren Sendern bestehen, die jeweils einen bestimmten Bereich abdecken
+höhere Kapazität: Infrastruktur kann von mehreren genutzt werden
+reduzierte Sendeleistung: gesenkter Energieverbrauch für Mobilgeräte
+Robustheit: Ausfallen einer Basisstation beeinflusst nicht die ganze Infrastruktur
+bessere Abdeckung: Verfügbarkeit durch die Anpassung an geographische Bedingungen
-komplexe und kostenintensive Infrastruktur, um alle
Basisstationen zu verbinden
Mobile Betriebssysteme
einfache und effiziente Nutzung der Hardware, Kontrolle und Teilen von Ressourcen, Sicherheitsfunktionen, Kommunikation
Herstellerabhängige vs.
Herstellerunabhängige
mobile Betriebssysteme
+nicht so sehr von Malware betroffen
-weniger flexibel, keine Software von Drittanbietern
Mobile Web App
braucht Internetverbindung, wird per URL oder QR-Code aufgerufen, nutzt den Webbrowser des Geräts, Ad-Blocking ist möglich
Mobile App
kann offline genutzt werden, im App-Store verfügbar, muss plattformspezifisch sein, Ad-Blocking nicht möglich
Mobiles Informationssystem
Informationssysteme, in denen der Zugang zu Informationen, Ressourcen und Dienste durch Endnutzerterminals erfolgt, die mobil und ortunabhängig sind und Zugang zu drahtlosen
Netzwerken haben
Charakteristika von Mobiler
Datenkommunikation
viele Nutzer, Identifikation, Zeit- und Ortsunabhängigkeit, …
Mobiles Marketing
Reihe von Vorgehensweisen, die es Organisationen ermöglichen, auf interaktive und relevante Weise über ein beliebiges mobiles Gerät oder Netzwerk mit ihrer Zielgruppe zu kommunizieren
Kontextinformationen
Identität, Standort und Nutzungsdauer
+Nutzer: personalisierte Werbung
+Werbetreiber: individuelle Auswahl relevanter Nutzer
+Mobile Marketing Anbieter: zusätzliche Umsätze und
Differenzierung von Konkurrenz
Standortbezogene Werbung
Push Approach: Werbetreibender arbeitet mit Betreibern zusammen, um (Push-)Anzeigen an den Nutzer zu senden Pull Approach: wenn Nutzer Informationen anfordern oder einen Dienst einmalig nutzen
Honey-Spot
Werbung nicht direkt vor Ort, sondern kurz davor
niedrigerer cognitive-workload -> Werbeempfänglichkeit ist hoch
Data-Mining
Prozess, der statistische/mathematische Methoden, künstliche Intelligenz und Maschinenlernen verwendet, um nützliche Informationen von großen Datenbanken zu extrahieren; DataMining-Tools finden Muster in Daten und leiten von diesen Regeln und Modelle ab
Künstliche Intelligenz
Wissenschaft, die sich mit intelligenten Agenten befasst, die Zielsetzungen haben und mit ihrer Umgebung durch ihre Sensoren und Aktuatoren interagieren, um diese Ziele zu erreichen
Intelligente Agenten
- Wahrnehmung durch Sensoren
- Aktualisierung ihres internen Zustands
- Nutzung der Aktuatoren, um Umgebung zu beeinflussen
Maschinenlernen
Erforschung computer-basierter Algorithmen, die fähig sind, ihre Leistung auf Basis gemachter Erfahrung zu verbessern
• Unbeaufsichtigtes Lernen: Cluster-Aufgaben, Gruppen von Datenpunkten mit ähnlichen Eigenschaften
• Überwachtes Lernen: Klassifikationsprobleme,
Entscheidungsbäume
Projekt
einzigartige Bedingungen, fixes Start- und Enddatum,
projektspezifische Organisation, …
Kritische Erfolgsfaktoren für ICT Projekte
klar definierte Ziele und Strategie, kompetente und motivierte Projektarbeiter, Riskmanagement, …
Konsequenzen von schlechtem Projekt Management
Budgetüberschreitung, geplanter Nutzen des IS nicht erreicht, Überschreitung Projektdauer, …
Gründe für das Scheitern von Projekten
schlechte Planung, ungenaue Ziele, Mangel an Ressourcen, …
Einflussfaktoren für den Erfolg von Projekten
Methodenkompetenz Projektleiter, Sozialkompetenz Mitarbeiter, magisches Dreieck des Projektmanagements, …
Magisches Dreieck des Projektmanagements
Qualität, Zeit, Kosten
Optimierungsproblem: mehr von der einen, bedeutet weniger von den anderen
Projekt Management
Aufgaben
Organisation, Teambuilding, HR Management, …
Projekt Team
• Matrix Organisation: Teammitglieder nur solange
zugeteilt, wie sie gebraucht werden
• Pure Project Organisation: Teammitglieder für die Dauer des Projekts zugeteilt
• Project Laboratory Organisation: Mischung aus beiden, ICT-Abteilung ganze Projektdauer, andere Abteilungen nach Bedarf
Projektleitung
- Auf Nutzerseite
- Auf Entwicklerseite
- Aufgeteilt zwischen Nutzer und Entwickler
- Externer Berater
Projektmanager Skills
• Grundkompetenz: Management, Führung, analytisches Denken
• Sozialkompetenz: soziales Bewusstsein, Kommunikation, Motivation
• Organisatorische Kompetenz: Selbstorganisation,
Dokumentation
• Methodenkompetenz: Kostenkontrolle, Riskmanagement, interne und externe Kommunikation, …
Aufgaben des
Projektmanagers
Projektumfang definieren, Risiko bewerten, Kostenschätzung und Budgetübersicht, …
Risiko
Risiko=maximaler Verlust*Eintrittswahrscheinlichkeit
SMART Projektziele
• Spezifisch: Ziele geben an, was erreicht werden soll
• Messbar: Messen, ob Ziele erreicht wurden
• Erreichbarkeit: Ziel muss erreichbar sein
• Relevant: Ziel bezieht sich auf geschäftliche Bedürfnisse
• Zeitgebunden: Fertigstellung erfolgt innerhalb
bestimmten Zeitraumes
Produktivitätsaufwand
Schätzungsmethoden
• Produktivitätsmethode: Kalkulation basierend auf bereits fertiggestellten Projekten
• Analogie Methode: Vergleich fertiggestellter Projekte auf Grundlage bestimmter Kriterien
• Top-Down Methode: Zerlegung des Projekts in kleinere Teile bis Schätzung erfolgen kann
• Bottom-Up Methode: Einschätzung des Aufwands
basierend auf repräsentativen Teil des Projekts
Qualitätsmanagement
- Produktqualität
* Produktionsqualität
Softwarequalität
• Funktionalität: bestimmte Funktionen sind enthalten
• Robustheit: stabil; Routinen, um Laufzeitfehler zu
behandeln
• Nutzbarkeit: einfache und intuitive Bedienung
• Effizienz: erfüllt Zweck und verwendet nur erforderliche Ressorucen
• Skalierbarkeit: leicht anpassbar an neue Anforderungen
• Portabilität: kann auf andere Systemplattform übertragen werden
Gründe für das Scheitern von
Softwareentwicklung
• Entwicklung von Software gemäß spezifizierter
Qualitätsstandards
• Vermeidung von Zeitverzögerungen und
Budgetüberschreitung
• Adressierung von Änderungsanforderungen während
Budget und Zeitfrist eingehalten wird
Softwareentwicklungsprozess
• Anforderungsspezifikation: Softwareanforderungen,
Anwendungsfälle (Use Cases)
• Design und Implementierung: Bedürfnisse werden
vorgegeben, erforderliches Verhalten wird durch
Anforderungen bestimmt und dann festgelegt, wie diese technisch umgesetzt werden
• Validierung: Test Cases, um Softwareverhalten zu
bewerten
• Evolution: Change Control: nur die Änderungen
implementieren, die es wert sind verfolgt zu werden,
während negative Einflüsse verhindert werden
Waterfall Modell
sequenziell, klare Struktur, aber kein zurück
V-Modell
paralleler Prozess, aber aufwendig
Spiral-Modell
iteratives Verfahren, aber aufwendig
Objektorientierung (OO)
zentraler Vorteil: Modularisierung und Kapselung von
Programmcode führt zur Reduzierung von Komplexität und vereinfacht Wartung und Pflege
Basic OO Konzepte
• Einkapselung: Daten sind in Objekten gelagert und können nur durch Methoden zugegriffen werden
• Erbe: Klassen können Attribute und Methoden von
anderen Klassen erben
• Nachricht: Anweisung Methode aufzurufen
z.B. Class.method()
• Polymorphismus: Nachricht kann, wenn sie bei mehreren Objekten vorkommt, bei mehreren Methoden ausführen
OO Entwicklungsprozess
Objektorientierte Analyse -> Objektorientiertes Design ->
Objektorientierte Programmierung ➔ OO Software
UML
objektorientierte Notation mit zusätzlichen Elementen, wie z.B. Aktivitäten und Aktoren und Diagramme
UML Views
• Use Case View: beschreibt Funktionen eines
Systems auf hoher Ebene
• Logical View: beschreibt Funktionen, die entworfen und implementiert werden sollen
• Implementation View: beschreibt die Organisation von Softwarekomponenten
• Process View: beschreibt Prozesse in einem System
• Development View: beschreibt physische Architektur und Zuordnung von Komponenten zu Architekturelementen
Use Case Diagramm
Generalisieren, Erweitern, Einschließen
UML Class
+ public und - private Attribute
Document Type Definition
beschreibt Struktur von XML Dokument und definiert Grammatik
XML Dokumentstruktur
• Prologue: XML Version und Information über genutzte
Zeichenkodierung
• Body: enthält Daten
XML Syntax
• geschlossene Elemente Inhalt • Attribute im StartTag … • verschachtelte Elemente • leere Elemente • root Element, das alle anderen Elemente beinhält ➔ Well-Formed XML Dokument
Datenorganisationsstruktur
• Datenbank: Datensätze, die physisch oder logisch
zusammenhängen
• Datensatz: Datenelemente mit Beziehungen
zueinander
• Datenelement: Besteht aus Reihe von Bytes,
Zeichen als Wort, Zahl usw.
• Byte: besteht aus 8 Bits und repräsentiert ein
Zeichen
• Bit: kleinste Datenspeichereinheit 0 oder 1
Probleme von
Datenorganisation
- Redundanz: mehrfach vorkommende Informationen
* Inkonsistenz: z.B. verschiedene Daten für gleiche Attribute
Relational Data Model
Daten in Datenbank als Tabellen mit fester Anzahl von Spalten und variabler Anzahl Zeilen
Object-Oriented Data Model
setzt bei Schwächen des Relational Data Model an, Verwendung komplexer Objekte, deren Attribute Objekte sein können
Non-Relational Data Model
nicht auf Tabellen aufgebaut, NoSQL-Datenbank
Datenbank Design
• logisches Design: Entity-Relationship-Diagramme
• physisches Design: zentral, verteilt, fragmentiert oder
repliziert
Normalisierung
jede Relation beinhält nur Daten einer Bedeutung, redundanzfreie Speicherung von Daten, Vermeidung von Anomalien
Primitive Datentypen
- Symbole: Chars, Strings
- Zahlen: Integer, Float
- Boolean: True, False
Datenstruktur
Datenstrukturen werden dazu genutzt, um eine Menge
an Variablen mit homogenen oder heterogenen
Datentypen zu organisieren und strukturieren
