Veranstaltung

• Bernhard Rumpe. Modellierung mit UML, Springer-Verlag, 2004.
• R. Elmasri, S. B. Navathe. Fundamentals of Database Systems. Pearson Education 2009.
• W. Reisig. Petrinetze, Springer-Verlag, 2010.

Weiterführende Literatur:

• Pascal Hitzler, Markus Krötzsch, Sebastian Rudolph, York Sure: Semantic Web - Grundlagen, Springer, 2008 (ISBN 978-3-540-33993-9)
• Staab, Studer: Handbook on Ontologies, Springer, 2003
• J.L. Peterson: Petri Net Theory and Modeling of Systems, Prentice Hall, 1981.
• Franz Baader, Diego Calvanese, Deborah McGuinness, Daniele Nardi, Peter Patel-Schneider. The Description Logic Handbook - Theory, Implementation and Applications, Cambridge 2003.

Modellierung ist im Kontext komplexer Informationssysteme für viele Aspekte von zentraler Bedeutung: u.a. im Kontext zu entwickelnder Systeme für das Verstehen ihrer Funktionalität oder im Kontext existierender Systeme für die Unterstützung ihrer Wartung und Weiterentwicklung.

Modellierung, insbesondere Modellierung von Informationssystemen, bildet den Schwerpunkt dieser Vorlesung. Die Vorlesung ist im Wesentlichen in zwei Teile gegliedert. Im ersten Teil wird die Modellierung von statischen Aspekten, in dem zweiten Teil wird die Modellierung von den dynamischen Aspekten von Informationssystemen behandelt.

Die Vorlesung beginnt mit der Definition von Modellen und den Vorteilen der Modellbildung. Danach werden fortgeschrittene Aspekte von UML, das Entity Relationship Modell (ER-Modell) und Beschreibungslogiken zur Modellierung von statischen Aspekten in Detail erklärt. Des weiteren werden das relationale Modell sowie der systematische Entwurf von Datenbanken ausgehend von ER-Modellen behandelt. Zur Modellierung dynamischer Aspekte werden verschiedene Arten von Petri-Netzen mit den zugehörigen Analysetechniken vorgestellt.

Lernziele:

Studierende

• erläutern die Stärken und Schwächen der verschiedenen Ansätze zur Modellierung von Informationssystemen,
• wählen für eine gegebene Fragestellung eine geeignete Modellierungsmethode aus und wenden diese selbständig an,
• erstellen selbständig UML-Modelle, ER-Modelle und Petri-Netze,
• modellieren gegebene Sachverhalte in Beschreibungslogiken und wenden Schlussfolgerungsverfahren an,
• beschreiben Konzepte von Ontologien und Ontologiesprachen und erklären SPARQL-Abfragen,
• erstellen und bewerten relationale Datenbankschemata sowie formulieren Anfragen in relationaler Algebra.

Arbeitsaufwand:

Wirtschaftsingenieurwesen / Technische Volkswirtschaftslehre:

• Gesamtaufwand bei 4,5 Leistungspunkten: ca. 135 Stunden
• Vorlesungsinhalte: 30 Stunden
• Übung (Tutorien): 15 Stunden (7 Termine)
• Selbststudium: 90 Stunden

Informationswirtschaft / Wirtschaftsinformatik

• Gesamtaufwand bei 4 Leistungspunkten: ca. 120 Stunden
• Vorlesungsinhalte: 30 Stunden
• Übung (Tutorien): 15 Stunden (7 Termine)
• Selbststudium: 75 Stunden