eBusiness Technologies und Evolutionäre Informationssysteme (EBTEIS)5 ECTS
(englische Bezeichnung: eBusiness Technologies and Evolutionary Information Systems)

Lehrveranstaltungen:

• Ausschlussbedingung: Dieses Modul darf nur abgelegt werden, wenn keine der im Modul enthaltenen Lehrveranstaltungen auch noch in einem anderen Modul enthalten ist, das bereits abgelegt wurde.

  • eBusiness Technologies
    (Vorlesung, 2 SWS, Thomas Fischer et al., Di, 16:15 - 17:45, 01.150-128; ab 26.10.2021; Die Vorlesung findet ab 23. November online über zoom statt.)
  • Evolutionäre Informationssysteme
    (Vorlesung, 2 SWS, Richard Lenz, Mi, 10:15 - 11:45, 0.151-115; Die Vorlesung EIS findet als online-Veranstaltung nach dem Modell "Flipped Classroom" statt. Die Vorlesung wird als Aufzeichnung bereitgestellt. Die Flipped Classroombesprechung findet als Onlineveranstaltung statt. Nähere Infos finden Sie im StudOn-Kurs.)

Empfohlene Voraussetzungen:

Programmieren in Java, Datenbanken (SQL)

Es wird empfohlen, folgende Module zu absolvieren, bevor dieses Modul belegt wird:

Konzeptionelle Modellierung (SS 2021)

Inhalt:

EBT:
-Überblick und Einblick in die wichtigsten Themen des Bereichs Business
-User Interface, Business Logic und Database Layer
-Agile Softwareentwicklung
-Integration von Enterprise-Applikationen
-Cloud & Container
-DevOps

EIS:
-Grundlagen rechnergestützter Informationssysteme und organisatorisches Lernen
-Erfolgsfaktoren für Projekte
-Software Wartung vs. Software Evolution
-Architekturmodelle
-Grundprinzipien evolutionärer Systeme
-Datenqualität in Informationssystemen

Contents:
EBT:
-Modern technologies to implement Web-Applications for eBusiness
-User Interface, Business Logic and Database Layer
-Agile Software Development
-Integration of Enterprise-Applications
-Cloud & Container
-DevOps

EIS:
-IT-Support for Organizational Learning
-Success- and Failure Factors for large scale IT-Projects
-Software Maintenance vs. Software Evolution
-Architectural Styles and their Impact on Evolvability
-Principles for Evolvable Systems
-Data Quality in Information Systems

Lernziele und Kompetenzen:

EBT:

Die Studierenden

• identifizieren die wichtigsten Themen des Bereichs eBusiness, von den Anwendungen bis zu den Implementierungen

• verstehen Zusammenhänge der B2B-Integration und der Realisierung von eBusiness-Anwendungen

• wiederholen Grundlagen des Webs

• vergleichen technische Eigenschaften von HTTP-, Web- und Application Servern

• vergleichen Markup Languages (HTML, XML)

• unterscheiden Ansätze zur Schema-Modellierung wie DTD und XML Schema und erkennen die unterschiedliche Leistungsfähigkeit

• verstehen Methoden zur evolutionsfähigen Gestaltung von Datenstrukturen in XML

• unterscheiden Vorgehen bei der Datenhaltung und verschiedene Ansätze für den Datenbankzugriff

• verstehen Objekt-relationale Mapping Frameworks am Beispiel von Hibernate und JPA

• verstehen Komponentenmodelle wie Enterprise JavaBeans (EJB) aus dem JEE Framework

• unterscheiden das EJB Komponentenmodell von den OSGi Bundles und den Spring Beans

• verstehen und unterscheiden grundlegende Web Service Techniken wie SOAP und WSDL

• unterscheiden Herangehensweisen zur dynamischen Generierung von Webseiten

• verstehen grundlegende Eigenschaften eines Java-basierten Front-End-Frameworks am Beispiel von JSF

• verstehen grundlegende Eigenschaften von Service-orientierten Architekturen (SOA)

• verstehen agile Vorgehensmodelle zur Software-Entwicklung am Beispiel von Scrum

• unterscheiden agile Verfahren wie Scrum von iterativ-inkerementellen Verfahren wie RUP

• verstehen die Wichtigkeit von Code-Beispielen um die praktische Anwendbarkeit des theoretischen Wissens zu veranschaulichen.

• können die Code-Beispiele eigenständig zur Ausführung bringen und die praktischen Erfahrungen interpretieren und bewerten

• gestalten eigene Lernprozesse selbständig.

• schätzen ihre eigenen Stärken und Schwächen im Hinblick auf die unterschiedlichen Architektur-Schichten ein(Benutzerinteraktion, Applikationslogik, Schnittstellenintegration, Datenbanksysteme)

• identifizieren eine eigene Vorstellung als zukünftige Software-Architekten und können die eigene Entwicklung planen

• reflektieren durch regelmäßige fachbezogene Fragen des Dozenten Ihre eigene Lösungskompetenz.
  

EIS:

Die Studierenden:

• definieren die Begriffe "Informationssysteme", "evolutionäre Informationssyste" und "organisatorisches Lernen"

• grenzen die Begriffe "Wissen" und "Information" gegeneinander ab

• charakterisieren die in der Vorlesung erläuterten Formen der organisatorischen Veränderung

• erklären das SEKI Modell nach Nonaka und Takeuchi

• nennen Beispiele für die in der Vorlesung behandelten Formen der Wissensrepräsentation in IT-Systemen

• nennen typische Erfolgs- und Risikofaktoren für große IT-Projekte

• erklären die Kraftfeldtheorie nach Kurt Lewin

• unterscheiden Typen von Software gemäß der Klassifikation nach Lehman und Belady

• unterscheiden die in der Vorlesung vorgestellten Arten der Software Wartung

• benennen die Gesetzmäßigkeiten der Software-Evolution nach Lehman und Belady

• bewerten die in der Vorlesung vorgestellten Vorgehensmodelle zur Softwareerstellung im Kontext der E-Typ-Software

• nennen die in der Vorlesung vorgestellten Aspekte der Evolutionsfähigkeit von Software

• erklären, wie die in der Vorlesung vorgestellten Methoden zur Trennung von Belangen beitragen

• erklären das Konzept des "Verzögerten Entwurfs"

• erklären die Vor- und Nachteile generischer Datenbankschemata am Beispiel von EAV und EAV/CR

• charakterisieren die in der Vorlesung vorgestelten Architekurkonzepte

• grenzen die in der Vorlesung vorgestellten Integrationsanforderungen gegeneinander ab

• erklären wie Standards zur Systemintegration beitragen und wo die Grenzen der Standardisierung liegen

• erklären das Prinzip eines Kommunikationsservers und der nachrichtenbasierten Integration

• erklären den Begriff "Prozessintegration"

• definieren den Begriff "Enterprise Application Integration" (EAI)

• unterscheiden die in der Vorlesung vorgestellten Integrationsansätze

• erklären die in der Vorlesung vorgestellten Dimensionen der Datenqualität

• unterscheiden die grundlegenden Messmethoden für Datenqualität

• erklären das Maßnahmenportfolio zur Verbesserung der Datenqualität nach Redman

• benennen die in der Vorlesung vorgestellten Methoden zur Verbesserung der Datenqualität

Literatur:

siehe Lehrveranstaltungsbeschreibungen

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:

1. Data Science (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021w | Gesamtkonto | Studienrichtung Data bases and knowledge representation | eBusiness Technologies und Evolutionäre Informationssysteme)

Studien-/Prüfungsleistungen:

eBusiness Technologies und Evolutionäre Informationssysteme (Prüfungsnummer: 710850)

(englischer Titel: eBusiness Technologies and Evolutionary Information Systems)

Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet, 5 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Prüfungssprache: Deutsch und Englisch

Erstablegung: WS 2021/2022, 1. Wdh.: SS 2022

1. Prüfer:

Richard Lenz

Ort: 08.130 (Martensstraße 3)