JL Staud – Geschäftsprozesse Geschäftsprozesse: Geschäftsprozessmodellierung, -management, -reengineering

15.2.2017

Vortragsthemen Master IM820

Filed under: - HAW LH MASTER Themen — admin @ 10:18

IM820 im Master – SS 2017

  • Termine für das Seminar:
    22.3. / 26.4.  / 3.5. / 10.5.  / 17.5.   / 24.5. / 31.5. / 7.6. / 21.6. / 28.6.
  • Themenvorstellung: 22.3.
  • Zeit und Raum: 16:55 – 19:20 in TI 109
  • also: pro Termin 2 Studierende

Leistung:

  • Vortrags- und Diskussionsleistung: ca. 60 Minuten (ca. 45 Minuten Vortrag + 15 Minuten Fragen und Diskussion)
  • Digitale Präsentation, z.B. mit PowerPoint
  • schriftliche Ausarbeitung: ca. 10 Seiten
  • Abzugeben sind die PP-Präsentation und die schriftliche Ausarbeitung (beides digital, bitte senden an hsATstaud.info)

Seminarthema: Aktuelle Themen der Wirtschaftsinformatik

Vorbemerkungen

(A) Sie dürfen mir gerne Ihre Gliederung zum „Drüberschauen“ zusenden und sich auch zwischendurch, wenn Fragen auftauchen, an mich wenden (hs@staud.info).

(B) Beachten Sie wegen der Abgrenzung auch thematisch benachbarte Themen. Gerne können Sie mich dabei mit dazu nehmen.

(C) Wir nehmen immer die Sicht der WI ein: Methoden und Techniken einsetzen für due Aufgabe der WI – mit Informatik- und mit BWL-Kompetenz!

Hier angeführte Zeitschriften:

  • Computerwoche (CW)
  • IX (iX Magazin für professionelle Informationstechnik)
  • Com! /Für IT-Entscheider, com!, professional)

Abkürzungen:

  • RM: Relationale Datenmodelle
  • ERM: Entity-Relationship – Modelle
  • OOM: Objektorienterte Modelle
  • CW: Zeitschrift Computerwoche
  • iX: Zeitschrift iX Magazin für professionelle Informationstechnik

Literaturverweise:

Zu allen Literaturangaben finden Sie die bibliographischen Angaben hier: http://www.staud.info/literatur/li_f_1.htm

Vortragsthemen

1      Cloud

1.1      (1a) … Ausprägungen/Szenarien, Trends

1.2      (1b) …Technische Realisierung

Die Gestaltung der IT im „Cloud-Zeitalter“

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).

Themen (u.a.):

  • Stand der Technik
  • Cloud-Trends
  • Wunsch und Wirklichkeit

Anregungen:

IX 6/2016, S.82: „Clouds aus dem Regal, Vergleich von Cloud-Diensten“

IX Extra Juli 2015: “Cloud Computing, geschäftskritische Daten absichern”(!)

IX: Zahlreiche weitere Artikel zu vielen Aspekten

CW2016, 46-47, S. 26: Prognose CW2016, 48-49, S. 14f mit weiteren Quellen.

CW2016, 44-45, S. 14: Cloud-Management

CW2016, 44-45, S. 14: Cloud-Standards

CW2016, 44-45, S. 16: Cloud-Wildwuchs

CW2016, 44-45, S. 20: Cloud-Ausprägungen/Szenarien

CW2016, 42-43, S. 26: Bsp. Dell EMC („Private- und Hybrid-Cloud-Szenarien“)

CW2016, 42-43, S. 6: Cloud-Strategie von T-Systems

CW2016, 42-43, S. 15: „Serverless Infrastructure“

CW2016, 42-43, S. 30: „Big Data Governance“

CW2016, 40-41, S. 34: Skepsis gegen SAPs Cloud-Lösungen“

CW2016, 38-39, S. 26: „Hybrid-Cloud-Management“

CW2016, 38-39, S. 34: „Logistiker heben ab in die Cloud“

CW2016, 34-35, S. 36: „Kopf an Kopf in der Public Cloud“

CW2016, 32-33, S. 26: „Cloud: IBM setzt auf Branchen“

CW2016, 32-33, S. 30: „Who is who im Cloud-Markt“

CW2016, 26-27, 6-7, S. 22: „Hybrid Clouds managen“

com! 2/2016, S. 68: „So rechnet sich die Cloud“

2      Outsourcing von Geschäftsprozessen

Geschäftsprozesse in „der Cloud“.

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).

Ausgangspunkt: [Gaitanides 2012, Kapitel 7]

Themen (u.a.):

  • welche Formen der Auslagerung von Geschäftsprozessen gibt es? (Abgrenzung zu obigem Thema beachten)
  • Welche Geschäftsprozesse sind geeignet?
  • Besonderheiten bei der Auslagerung von Geschäftsprozessen in die Cloud
  • „Brüche“ durch die Auslagerung
  • Vorgehensweise

3      Interorganisationale Geschäftsprozessnetzwerke

Geschäftsprozesse über Unternehmensgrenzen

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).

Ausgangspunkt [Gaitanides 2012, Kapitel 8]

Themen (u.a.):

  • Definition
  • Technologien
  • Schnittstellen

4      Management strategischer Geschäftsprozesse

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JL Staud).

Ausgangspunkt [Gaitanides 2012, Kapitel 5]

Hinweise:

  • Unterschied operativ/strategisch sauber herausarbeiten
  • Besonderheiten strategischer Geschäftsprozesse aufzeigen
  • Interaktionen zwischen strategischen und operativen Geschäftsprozessen aufzeigen

 

5      IoT, Industrie-4.0

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JL Staud).

5.1      Mögliche thematische Ausrichtung

Grundsätzlich: Zum einen „Überblick geben“, zum anderen an ausgewählten Stellen vertiefen.

  • Den Begriff gründlich hinterfragen
  • Technische Grundlagen, Stand der Technik
  • Beispiele
  • Stand der Technik
  • Gefahren, Risiken
  • Ein Beispiel oder auch mehrere vertieft betrachten.

5.2      Einige Literaturhinweise:

Stichwort IoT in iX-Datenbank:

Anregungen:

IX 10/2016, S. 40: „Internet der Dinge, Architekturen und Entwurfsmuster“

IX 6/2016: „Blockchain kann (fast) alles: Authentifizierung, BitCoin, Industrie 4.0, DRM“ (Titelthem(!))

IX 11/2016, S. 14: „Industrie 4.0, Standarddebatte …“40:

CW2016, 48-49, S. 16: IoT-Strategien

CW2016, 44-45, S. 30: BMW, „IoT und Big Data“

CW2016, 42-43, S. 10: IoT-Plattformen

CW2016, 40-41, S. 16: „SAP auf IoT-Kurs“

CW2016, 40-41, S. 14: „IBM Watson IoT“ in München

CW2016, 40-41, S. 16: „SAP forciert sein IoT-Geschäft mit Übernahmen“

CW2016, 40-41, S. 24: „OpenStack in Deutschland auf demVormarsch“

CW2016, 34-35, S. 34: „IoT in Hamburg: Hermes-Roboter fahren Pakete aus“

CW2016, 30-31, S. 14: „Sicherheit im Internet der Dinge“

CW2017, 1-3, S. 32: „Iot-Datenflut will kanalisiert sein“

CW2016, 30-31, S. 17: „Was Internet-of-Things-Plattformen für die Sicherheit leisten können“

CW2016, 26-27, S. 11: „Telekom investiert in IoT“

CW2017, 1-3, S. 8: “BMW und IBM arbeiten zusammen”; Watson-IoT-Center

CW2017, 1-3, S. 14:“Siemens erklärt Digitalstrategie“

CW2017, 1-3, S. 34: „Wem gehören die Maschinendaten?“

6      Digitalisierung, digitale Transformation

6.1      Mögliche thematische Ausrichtung

Grundsätzlich: Zum einen „Überblick geben“, zum anderen an ausgewählten Stellen vertiefen.

  • Den Begriff gründlich hinterfragen: Substanz?
  • Was sind die technischen Grundlagen
  • Gefahren, Risiken
  • Ein Beispiel oder auch mehrere vertieft betrachten.

6.2      Anregungen

CW2016, 48-49, S. 18f: Allgemein

CW2016, 48-49, S. 31: Auch: Digitale Zusatzverdienste

CW2016, 48-49, S. 36: Beispiele:

CW2016, 48-49, S. 28: Auswirkungen der Digitalisierung auf Bereiche von Organisationen? (Befragung)

CW2016, 34-35, S. 27: „Digitalisierung und ihre Folgen: So gelingt die Transformation der IT“

CW2016, 44-45, S. 34: Digitalisierungsstrategien

CW2016, 40-41, S. 8: „Germanys ‚Digital Car Companies‘“

CW2016, 40-41, S. 36: „Digitale Transformation: Erst nachdenken, dann digitalisieren“

CW2016, 30-31, S. 44: „Die Digitalisierung stellt auch Personalabteilungen auf den Kopf“

CW2016, 32-33, S. 14: „Siegeszug für Hyper Converged Infrastructure“

CW2016, 32-33, S. 42: „Digitalisierung und Führung“

CW2016, 26-27, 6-7, S. 34: „Digitale Transformation bei Porsche“

CW2017, 1-3, S. 38: „Digitalisierung als Daueraufgabe“, Merck

CW2017, 1-3, S. 14: „Siemens will mit Digitalisierung bis 2020 zweistellig wachsen“

CW2016, 44-45, S. 10: Digitalisierung auf Bauernhöfen

7      Block Chain, BitCoins

Anwendungen, Anwendungsmöglichkeiten, Chancen und Risiken.

7.1      (7a) Allgemeine Einführung

  • Um was geht’s (Was ist eine Block Chain, was sind Bitcoins?)
  • Verständliche Darstellung, wie diese Technologie funktioniert.
  • Entstehung
  • Kurs
  • Bitcoin senden und empfangen
  • Vor- und Nachteile
  • Alternativen (zu Bitcoins)

7.2      (7b) Anwendungen, Anwendungsmöglichkeiten, Chancen und Risiken, Sicherheit, Anonymität.

  • Chancen
  • Risiken
  • Anwendungsmöglichkeiten
  • Sicherheitsfragen
  • Anonymität

7.3      Hinweise

  • Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).
  • Abgrenzung beachten

Einige Literaturhinweise:

iX 4/2017 „Verteilungsfragen“. Stand der Technik bei Blockchain.

iX 6/2016: „Blockchain kann (fast) alles: Authentifizierung, BitCoin, Industrie 4.0, DRM“ (Titelthem(!))

CW2016, 44-45, S. 11: Anwender Visa

CW2016, 42-43, S. 34 : „Was Blockchains leisten können“

8      IT-Organisation

Entwicklung der IT-Organisation angesichts aktueller Entwicklungen

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).

Inhalte (u.a.):

  • IT-Organisation heute
  • aktuelle einschlägige Entwicklungen (Digitalisierung, Cloud, …)
  • neue Aufgaben(?)
  • IT-Organisation morgen – Chancen und Risiken

Anregungen:

  • iX 11/2015 „IT-Infrastruktur im Griff“ (Titelthema)(!)
  • iX 6/2016: „Blockchain kann (fast) alles: Authentifizierung, BitCoin, Industrie 4.0, DRM“ (Titelthem(!))
  • CW2017, 10-11, S. 30: „Der Weg zu einer modernen IT-Architektur ist steinig“
  • CW2016, 46-47, S. 18ff: Schlagworte: Big Data, NoSQL-Datenbanken, Analytics
  • CW2016, 38-39, S. 30: ”…Thesen zur IT-Organisation der Zukunft“, „Wer braucht noch IT-Abteilungen?“
  • CW2016, 34-35, S. 36: „Megatrend smarte IT“
  • CW2016, 34-35, S. 27: „Digitalisierung und ihre Folgen: So gelingt die Transformation der IT“
  • CW2016, 32-33, S. 36: „Qualitätsstandards für die IT“
  • CW2016, 26-27, S. 32: „Digitalisierung fordert IT-Shops“
  • CW2017, 1-3, S. 20: „Cloud-Software als Wachstumsmotor“

9      Muster in Geschäftsprozessen

Zentrale Quelle: [Staud 2015] und [Staud 2017]

Für tiefergehende Thematik: [Staud 2010], z.B. „Geschäftsprozesse als Automaten“

Themen (u.a.):

  • Was sind „Muster“ (hier)? Warum verdienen sie Beachtung?
  • Muster in Geschäftsprozessen und ihre Umsetzung in der PM am Beispiel EPKs
  • Muster in Geschäftsprozessen und ihre Umsetzung in der Methode BPMN
  • Nutzen der Beachtung von Mustern

Neben der Erkennung und Darstellung der abstrakten Muster ist hier auch die Umsetzung der Muster in den Modellierungsmethoden (v.a. EPKs und BPDs, evtl. auch UML-Methoden) von Bedeutung: „Semantik sucht Syntax“

 

10  Geschäftsprozesse automatisieren

Die Idee ist faszinierend: Prozessmodell erstellen und automatisch („auf Knopfdruck“) in Software umsetzen. Z.B. mit BPEL. In der BPMN spielt dieser Gedanke eine große Rolle. Er soll hier hinterfragt werden.

Themen (u.a.):

  • Was ist gemeint?
  • Wie muss die Prozessmodellierung gestaltet sein
  • Derzeitige Realisierung

Einige Literaturhinweise:

  • [Lessen, Lübke und Nitzsche 2011] „BPEL“
  • [Staud 2017], [Staud 2014], [Staud 2010] „Automatisierung“
  • [Freund, Rücker 2014, S. 6ff] „Prozessengine“

Anregungen:

  • CW2017, 10-11, S. 36: „Automatisierung verändert die Sourcing-Beziehungen“

11  Entwicklung Datenbanktechniken

Von den Anfängen bis zur Gegenwart, einschließlich „Seitenlinien“. Datenbanksysteme und Datenmodellierung.

Gesamtüberblick. Wie fing es an, wie ist der Status Quo, wie geht es weiter.

Themen (u.a.):

  • Verhältnis Datenbanksysteme (DBSe) und Datenmodelle
  • Welche Ansätze gab es
  • Motive für Weiterentwicklung
  • Welche „Seitenlinien“ gab es? Motive dafür
  • Wie ist die gegenwärtige Situation

Anregungen:

Kapitel 24 in [Staud 2015]:

  • 24.1 OLTP und OLAP
  • 24.2 Dimensionale Datenbanken
  • 24.3 Spaltenorientierte Datenbanken
  • 24.4 NoSQL-Datenbanken – Überblick
  • 24.5 BigData
  • 24.6 Konsistenz, CAP-Theorem
  • 24.7 Schemafreiheit
  • 24.8 Key/Value – Datenbanken
  • 24.9 Graphendatenbanken
  • 24.10 Dokumentendatenbanken
  • 24.11 InMemory – Datenbanksysteme

12  Muster in Datenbanken

Welche Muster sind in Datenbanken (und damit in Datenmodellen) anzutreffen. Auch nicht-triviale Beispiele.

Ausgangspunkt: [Staud 2015, Kapitel 14]

Inhalte (u.a.):

  • Was sind „Muster“ (hier)? Warum verdienen sie Beachtung?
  • Konkrete Muster in Datenbanken
  • Umsetzung von Mustern in der Datenmodellierung (RM, ERM, OOM)
  • Nutzen der Beachtung von Mustern

Neben der Erkennung und Darstellung der abstrakten Muster ist hier auch die Umsetzung der Muster in den Modellierungsmethoden (ERM, RM, OO) von Bedeutung: „Semantik sucht Syntax“.

13  Dimension „Zeit“ in Datenbanken

„Zeit“ ist immer ein wichtiges Merkmal von Datenbeständen. spätestens aber mit der Unternehmensmodellierung (UMOD), wo Geschäftsprozesse und Datenbanken zusammengebracht werden müssen, werden zeitliche Aspekte dominant, denn Geschäftsprozesse sind ohne Berücksichtigung der zeitlichen Aspekte nicht denkbar.

(wirklich sehr einfacher) Ausgangspunkt: [Staud 2015, Kapitel 15]

Inhalte (u.a.):

  • Zeitaspekte (Zeitpunkt, Zeitraum, …)
  • Umsetzung der zeitlichen Aspekte in RM, ERM, OOM
  • „Zeit“ in SQL
  • SQL-Varianten mit temporaler Syntax (z.B. TSQL-2)
  • Angebote zur Bewältigung der Zeitaspekte aus Datenbanktheorie und -praxis

14  Dimensionale Datenbanken

Was wird unter dimensionalen DBN verstanden? Welche Varianten gibt es? Wie sind sie aufgebaut?

Ausgangspunkt: [Staud 2015, Abschnitt 24.2]

Themen (u.a.):

  • OLTP vs. OLAP
  • Eignung (für wen, für welche Aufgaben)
  • Vergleich mit Relationen bzw. relationalen Datenbeständen
  • Auswertungen auf multidimensionalen Datenbeständen
  • Von der konzeptionellen zur logischen Modellierung
  • Data Warehouses
  • Anforderungen an OLAP-Systeme

15  Spaltenorientierte Datenbanken

Was wird unter spaltenorientierten Datenbanken verstanden? Welche Varianten gibt es? Wie sind sie aufgebaut? Darstellung mit nicht-trivialen Beispielen.

Ausgangspunkt: [Staud 2015, Abschnitt 24.3]

Literaturhinweise: [Plattner und Zeiher 2011]

Themen (u.a.):

  • Zeilen- vs. Spaltenorientierung
  • Entwurfsziele
  • analytische Systeme / operative Systeme
  • hybride Lösungen
  • Einsatzbereiche
  • Vorteile, Nachteile
  • Komprimierung(smethoden)

16  NoSQL-Datenbanken – Überblick

Gesamtüberblick geben. Eindruck von allen hier angedachten Systemtypen vermitteln.

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).

Ausgangspunkt: [Staud 2015, Abschnitt 24.4]

Inhalte (u.a.):

  • Definition von NoSQL-Datenbanksystemen
  • JSON-Datenstrukturen
  • Dokumentenorientierte Datenbanken (Ausgangspunkt [Staud 2015, Abschnitt 24.19])
  • Key/Value – Datenbanken
  • Spaltenorientierte Datenbanken [hier nur verweisen, siehe Extra-Thema]
  • Graphenddatenbanken (Ausgangspunkt [Staud 2015, Abschnitt 24.9])

Bezug nehmen auf folgende in der Literatur genannten NoSQL-Kernsysteme:

  • Wide Column Stores/Column Families
  • Document Stores, Document Full Text Search
  • Key/Value Tuple Stores
  • Ordered-Key-Value Stores
  • BigTable
  • Graphdatenbanken (auch: Graph Ordered-Key-Value Stores)

Literaturhinweise:

  • [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011]
  • [Fondermann, Spichale und George 2012]
  • [Gull 2012]
  • [Hunger 2014]
  • [Kurowski 2012]
  • [Mennerich und Arrasz 2015] „CAP, …“
  • [o.V. (O’Reilly) 2012]
  • [Schicker 2014] „CA/CP-Systeme, PA-Systeme, …“
  • [Schildgen 2016]
  • [Schrempp 2012]
  • [Trelle 2014]
  •  [Wartala 2012, S. 18]
  • [Wartala 2013]
  • [Wolff, Hunger, Spichale und George 2013]
  • [Wolff, Nitschinger und Trelle 2014]

 

Anregungen:

CW2016, 46-47, S. 18ff: Schlagworte: Big Data, NoSQL-Datenbanken, Analytics

17  Beispiele von NoSQL-Datenbanksystemen

Auswählen (eines oder zwei), zeigen, Eindruck vermitteln, Besonderheiten darstellen.

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).

Beispiele für NoSQL-Systeme:

  • Apache HBase (Beschrieben in [Fondermann, Spichale und George 2012, Kapitel 3], [Wolff, Hunger, Spichale und George 2013, Kapitel 4], [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011, S. 64ff].
  • Amazon SimpleDB. Beschrieben in [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011, S. 96ff]
  • CouchDB: Beschrieben in [Kurowski 2012, Kapitel 2], [Wolff, Nitschinger und Trelle 2014, Kapitel 2], [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011, S. 118ff], [Gull 2011]
  • MongoDB: Beschrieben in [Kurowski 2012, Kapitel 3], [Wolff, Nitschinger und Trelle 2014, Kapitel 4], [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011, S. 131ff].
  • Redis. Beschrieben in [Kurowski 2012, Kapitel 4], [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011, S. 152ff], [Trelle 2014].
  • Cassandra. Beschrieben in [Wolff, Hunger, Spichale und George 2013, Kapitel 3], [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011, S. 82ff]
  • Riak (NoSQL-Key-Value-Store). Beschrieben in [Wolff, Nitschinger und Trelle 2014, Kapitel 3], [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011, S. 179ff].
  • Neo4j. [Wolff, Hunger, Spichale und George 2013, Kapitel 2], [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011, S. 290ff]
  • ArangoDb von triAGENS (hps@ct.de). Quelloffen mit Applikations-Framework Foxx 2.0.

18  Big Data

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).

18.1      Mögliche thematische Ausrichtung

Grundsätzlich: Zum einen „Überblick geben“, zum anderen an ausgewählten Stellen vertiefen. Dies ist hier besonders notwendig, weil der Themenbereich sehr groß ist.

  • Begriff klären und hinterfragen. Was ist damit gemeint. Die ganze Vielfalt aufzeigen.
  • Was sind die technischen Grundlagen
  • Konzentration auf die Datenbestände im Internet, z.B. im Social Web. Wie kann man diese Datenbestände verwalten, speichern, auswerten, usw. Einige Stichworte hierzu: Volume, Velocity, Variety; Skalierbarkeit; Parallelisierung mit Hilfe des MapReduce-Frameworks; Konsistenz, CAP-Theorem; Schemafreiheit; Key/Value – Datenbanken (als Beispiel)
  • Abgrenzung zu relationalen Datenbanken
  • Gefahren, Risiken
  • Ein Beispiel oder auch mehrere vertieft betrachten.

18.2      Hinweise

Ausgangspunkt: [Staud 2015, Abschnitte 24.5.4 – 24.5.7, 24.6., 24.7.]

Einige Literaturhinweise:

Sonstige:

  • [Edlich, Friedland, Hampe u.a. 2011]
  • [Fondermann, Spichale und George 2012]
  • [Kurowski 2012]
  • [o.V. (O’Reilly) 2012]
  • [Schrempp 2012]
  • [Wartala 2012, S. 18]
  • [Wartala 2013]
  • [Wolff, Hunger, Spichale und George 2013]
  • [Mennerich und Arrasz 2015] „CAP, …“
  • [Schicker 2014] „CA/CP-Systeme, PA-Systeme, …“
  • [Schildgen 2016]
  • [Hunger 2014]
  • [Trelle 2014]

Anregungen:

IX 10/2016, S. 112: „Big Data“

CW2016, 46-47, S. 18ff: Schlagworte: Big Data, NoSQL-Datenbanken, Analytics

CW2016, 44-45, S. 6: Autobauer verschlafen Trend: (Befragung)

CW2016, 44-45, S. 30 („IoT und Big Data“, BMW)

CW2016, 34-35, S. 18: „BigData verträgt Datenschutz“

CW2016, 26-27, S. 11: “Big-Data-Projekte verpuffen zu oft“

CW2016, 26-27, 6-7, S. 14: „Big-Data-Trends 2016″

CW2017, 1-3, S. 32: „Iot-Datenflut will kanalisiert sein“

CW2017, 1-3, S. 34: „Wem gehören die Maschinendaten?“

19  Key/Value – Datenbanken

Konkret aufzeigen mit einem Beispiel-System. Was steckt hinter dem Konzept der „Key/Value-Datenbanken“? [Abgrenzung zu Thema 16]

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).

Ausgangspunkt: [Staud 2015, Abschnitt 24.8]

Literaturhinweise:

  • [Kurowski 2012, (E-Book)]
  • [Wolff, Hunger, Spichale und George 2013]

20  InMemory – Datenbanksysteme

Darstellung dieser neuen Datenbanktechnologie.

Exakte Themenfixierung in Absprache mit mir (JLS).

Ausgangspunkt: [Staud 2015, Abschnitt 24.11]

Themen (u.a.):

  • Was sind InMemory-Datenbanksysteme
  • Motiv
  • Grundkonzept, Aufbau
  • Vorteile, Nachteile
  • Chancen und Risiken
  • Nachteil durch proprietären Charakter?
  • hybride DSysteme
  • Konkrete Angebote von InMemory-Datenbanksystemen

Einige Literaturhinweise:

  • [Plattner und Zeier 2011]

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