fit 2002 > Gruppenthema > Entstehungskontext

Überblick

Die Anfänge der Datenbanken und den darauf aufbauenden Strukturen des Datamining und Datawarehousing waren in den frühen 60er. Hier wurden die Daten noch auf Medien wie Magnetbändern abgelegt, die nur eine schlechte Zugriffsmöglichkeit aufweisen. Ausserdem wurden für jedes Programm eine eigene redundante "Datenbank" (meist nur als Textfiles ohne oder mit Struktur abgespeichert) erstellt. In den 60er Jahren entwickelte sich die DSS ("decision support systems") aus denen sich dann auch der Bereich des Datawarehouse entwickelte. Bis ca. zur Mitte der 60er Jahre bestand die Welt der DSS aus sogennanten "master files", die die Daten auf Magnetbändern enthielten. Für jede Anwendung wurden eigene Programme geschrieben, die die Reports für die Daten lieferten Anfang der 70er kam es dann jedoch zur Entwicklung des sogennaten "direct access storage device (DASD) - darunter fallen alle heute üblichen Speichermedien: HDD, CD-ROM, usw. . Diese neue Art der Datenspeicherung öffnete die Tür zu neuartigen Systemen, wie den DBMS ("database management systems"), oder Kontrollsystemen zur Überwachung von Daten, usw). Gegen Ende der 80er Jahre entstand dann das Gebiet Datamining als eine Disziplin in der Informatik mit Bezügen zur Logik, Künstlichen Intelligenz und Statistik. Das Wort Datamining steht für "Database mining", dem Ausbeuten von Datenbanken nach wertvollen Informationen. Diese Disziplin steht im engen Zusammenhang zu den Methoden im Bereich des Datawarehouse. Zu dieser zeit wurde auch ein neues Programm immer populärer: das "extract" - Programm. Diese Anwendung durchforstet Dateien, extrahiert Daten nach bestimmten Kriterien und speichert diese Daten an einem anderen Ort. Wegen der verbesserten Performance und Datenkontrolle erhielten diese Programme eine große Akzeptanz unter den Firmen. Diese "extract" Programme extrahieren die Daten jedoch nicht nur aus einer einzelnen Datenbasis, sondern auch aus Resultaten eines anderen extract-Prozesses. Dies führte in Unternehmen schliesslich zu den "spiderwebs" (siehe Abbildung 1 aus W. Inmons "Building the Datawarehouse"). (Abbildung 1) Spiderwebs führten jedoch zu einer Reihe von Problemen: · Glaubwürdigkeit der Daten (da die Daten oft mehrmals abgespeichert werden, mit verschiedenen Zuständen, kann es zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen) · Produktivität (oft lange Suche nach Daten) · Daten, aber keine Informationen (durch hin- und herkopieren der Daten ist es nicht möglich sie wieder auf eine einzige Datenbasis zu reduzieren) Heute gibt es die bekannten Datenbanksysteme. Hier gibt es eine klare Trennung zwischen Programmen und Daten. Vorteile: · logische Datenunabhängigkeit (von deren Darstellung) · wenig Redundanz · Integritätsbedingungen leicht prüfbar/haltbar · Zugriffsschutz · flexibler Gebrauch der Daten >Information Retrieval >Requirement Engineering >Knowledge Engineering

Weiterführende Informationen

> Hans Wilhelm Wieczorrek Peter Mertens; Data X Strategien; Springer, Germany, 1999. > Mathias F. H. Hahn; Algorithmen für Data Mining; 2001 > W. H. Janko, P. Bruhn, S. Koch, M. Hahsler; Data Mining, Umfeld, Prozeß, Methoden 2000 >Vivek Gupta. An Introduction to Data Warehousing, 2002. system-services.com/dvintro.asp >Walter Immons. Building the Data Warehouse. John Wiley & Sons, Inc, 1992 >Dr Rudolf Munz Jo Bager, Jörg Becker, 1997, c't 3/97 >Prof. Bernd Breutmann, "IT-Kompaktkurs Datenbanken"www.fh-deggendorf.de/doku/fh/meile/bachelor/lehre/db/f12/skript12.pdf www.fh-deggendorf.de/doku/fh/meile/bachelor/lehre/db/f13/skript13.pdf

Verweise auf Arbeiten anderer gruppen

>linklink blabla

>Entstehungskontext | Konzepte und Techniken | Entwicklung und Auswirkungen | Praxis | Bewertung