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Datenmodelle ERM und SAP Serm Structured Entity Relationship Model Fachhochschule Trier Einführung

Datenmodelle ERM und SAP Serm Structured Entity Relationship Model Fachhochschule Trier Einführung. Ziele der Datenmodellierung. Abbildung der komplexen Realität Reduktion der realen Komplexität durch Systematisch eingesetzte Symbole grafische Darstellung

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Datenmodelle ERM und SAP Serm Structured Entity Relationship Model Fachhochschule Trier Einführung

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  1. DatenmodelleERM und SAP SermStructured Entity Relationship ModelFachhochschule TrierEinführung prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  2. Ziele der Datenmodellierung • Abbildung der komplexen Realität • Reduktion der realen Komplexität durch • Systematisch eingesetzte Symbole • grafische Darstellung • Erkennen von Ähnlichkeiten (Wiederverwendbarkeit) • Unterstützung bei dem Entwurf von Datenbankstrukturen • Automatisches Generieren von Code in Datenbanken • Tabellen • Views • Prozeduren prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  3. Entity Relationship Modell (ERM) Entitytypen: konkrete oder abstrakte Objekte der realen Welt Beziehungen: Beziehungen zwischen den Entities prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  4. Informationsmodell - Entity Relationship Modell Entitytypen Tabelle, View Attribute Spalten in einerTabelle/View Beziehung Tabelle oder View, die bereits vorhandene Tabellen miteinander verknüpft prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  5. Informationsstruktur: Entity-Relationship Modelle Entitytypen Attribute Beziehung a b Kardinalität (a:b) 1:1 1:n n:m prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  6. Unterscheidung Entities und Entitiytypen • Entities sind • einzelne Ausprägungen, • z.B. Mitarbeiter eines Unternehmens, einzelne Abteilungen • Entitytypen sind die • übergeordnete Beschreibung • aller Mitarbeiter oder Personen eines Unternehmens mit Attributen oder • aller Abteilungen prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  7. Komponenten Informationsmodell • Datenbank • Tabelle, View, Reports • Spalte in Tabelle • Verknüpfung von Tabellen • Selektion auf Tabellen • Karteikasten • Externe Daten (Internet) • Papierablage • ... prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  8. Datenmodell E-Commerce - Entities Kunde Kunden- profil Waren- korb Versand- art Kunden- auftrag Zahlungs- art Lieferung Zahlung Kunden-auftrags-position Produkt Liefer- Historie prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  9. Entitytypen-Kunde Kunde Attribute: Kunden-IDNameVornamePLZOrtStraßeHausnummer prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  10. Entitytypen-Kundenprofil Kunden- profil Attribute: Kundenprofil-IDKunden-IDKundenattribut-1Kundenattribut-2Kundenattribut-3...Segment-1Segment-2Segment-3...Zahlungsmoral KundeZahlungsart_Priorität prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  11. Entitytypen-Kundenauftrag Kunden- auftrag Attribute: Kundenauftrags-IDDatumBetrag, nettoBetrag, bruttoMWSTSkontoZahlungsartZahlungsmoral prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  12. Entitytypen-Kundenauftragsposition Kunden- auftragsposition Attribute: Kundenauftrags-Positions-IDKundenauftrags-ID (Fremdschlüssel)Produkt-ID (Fremdschlüssel)StückzahlEinzelpreis, nettoGesamtpreis, netto prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  13. Entity-Lieferhistorie Liefer- Historie Attribute: Liefer-Historien-IDDatumKunden-IDProdukt-IDPreis prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  14. ERM - Kunde Kunde Kunden- profil verfügtüber stelltzusammen Waren- korb Kunden- auftrag erteilt Liefer- Historie hat prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  15. ERM Kundenauftrag Kunden- auftrag Kunden- auftrags- position bestehtaus prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  16. Waren- korb Produkt enthält ERM - Warenkorb 1 Warenkorb N Produkte Tabelle Warenkorb ID: Warenkorb-ID ... Tabelle Produkte Produkt-ID .... Tabelle Warenkorb-Produkt ID: Warenkorb_Kunde Produkt_ID ... prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  17. Entity Relationship Modell – Beispiel 1 Informationsgehalt: 1. Es existiert eine Liste (Tabelle) mitLieferanten 2. Es existiert eine Liste (Tabelle) mitProdukten 3. Es existiert eine Zuordnung vonProdukten und Lieferantenm: 1 Lieferant liefert m Produkten: 1 Produkt wird von n Lieferantengeliefert[Unterschiedliche Notationen] 4. Lieferant und Produkte verfügenüber beschreibende Attribute(Tabellenfelder) 5. Die Zuordnung erfolgt durcheine Tabelle mit den Identnummernund u.U. weiteren Attributen Identnummer Name PLZ, ... Lieferant n Identnummer Lieferant Identnummer Produkt ..... liefert m Identnummer Bezeichnung PLZ, ... Produkte prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  18. Entity Relationship Modell – Beispiel 2 herge- stellt in Kondi- tion hat Werk Lieferant gehört zu hat liefert Lager- ort wird gelagert wird gekauft von Kunde Produkt Stück- liste hat prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  19. Beispiele der Struktur von Datenbanken-1 Tabelle Abteilungen AbtID Bezeichnung Gebäude Tabelle Abteilungsmitarbeiter AbtID MitArbID EintrittAufgabe Tabelle Mitarbeiter MitArbID VornameName Anschrift Tel. privat Tel. dienstlich prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  20. Beispiele der Struktur von Datenbanken-2 Tabelle Mitarbeiter MitArbID VornameName Anschrift Tel. privat Tel. dienstlich Abteilung Tabelle Abteilungen AbtID Bezeichnung Gebäude prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  21. Definitionen SAP – 1 (Quelle: SAP) • Entitätstyp • Entitätstypnummer • Zeitbezug • Spezialisierung/GeneralisierungMitarbeiter -> Vertriebsmitarbeiter, Einkaufsmitarbeiter • Externer EntitätstypLieferantenrechnung, Bestellung, Zahlungseingang prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  22. Definitionen SAP - 3 (Quelle: SAP) • Beziehungstyp-Art • Hierarchie (Zielentitytyp ist existenzabhängig, Teilmenge eines übergeordneten Startentitytyps, zeitliche Begrenzung, Erzeugung, Verfeinerung, ...) • Aggregation (Zielentitytyp ist existenzabhängig, Attributgruppe vorhanden, Erzeugung durch Startentitytyp, Abhängigkeit der Attributausprägung) • Referenz (Zielentitytyp ist existenzunabhängig, Attributgruppe vorhanden, keine Erzeugung durch Startentitytyp) • Konditionale Aggregation • Konditionale Referenz • Temporäre Referenz prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  23. Definitionen SAP - 2 (Quelle: SAP) Beziehungstyp Kardinalität 1:1 1:C 1:M 1:CM C:C (konditional) C:M (konditional) C:CM (konditional) C:C (temporär) C:M (temporär) C:CM (temporär) prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  24. Symbole Beziehungen, Kardinalitäten • N:M • C = 0,1 • N,M >0 • CN/ CM = 0,1 .... N/M prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  25. Strukturiertes ERM • Startentitytyp und Zielentitytyp • Nach Existenzabhängigkeit sortiert von links nach rechts • Startentitytyp existenzunabhängig • Zielentitytyp existenzabhängig • Gerichtete Darstellung, nach Existenzabhängigkeit von links nach rechts geordnet prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  26. Beispiel SAP-SERM (Ausschnitt) Mandant Konten- plan Position Sach- konto Bukrs- Sachkonto Kosten-/ Erlösart Bestand Erfolg prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  27. Vorteile SAP-SERM • Darstellung der Datenbeziehungen untereinander • Darstellung der Auswirkungen von Einstellungen während des Customizings • Entwicklung von Erweiterungen, unabhängigen neuen Modulen • Verknüpfung von Development Workbench, Data Modeler und Workbench prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

  28. Zusammenfassung • Data Dictionary, Datenmodell und dazugehörige Werkzeuge erleichtern das Verständnis der Zusammenhänge des SAP-Systems • Sie dienen bei der Entwicklung von Erweiterungen zur Abbildung und Strukturierung der Abläufe • Der Bereich der Datenmodellierung ist immer im Kontext der Prozessmodellierung zu sehen • In SAP R/3 sind die Bereiche miteinander verknüpft und z.B. über Verwendungsnachweise kann das Zusammenspiel lückenlos dargestellt werden prof. dr. dieter steinmannwww.ebit-online.de

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