Lernziele / Kompetenzen
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Ziel des Moduls ist die Erlangung von Kernkompetenzen im Bereich Web-Technologien sowie Data-Warehousing und Business-Intelligence. Die Studierenden:
- kennen die Einsatzgebiete und Vorteile von Web-Technologien im Bereich der Unternehmenskommunikation
- lernen die Vorgehensweise bei der Realisierung von Service orientierten Architekturen
- können XML-basierte, interaktive Anwendungen programmieren
- können eigene Webservices entwickeln und programmieren
- kennen die Grundfunktionen von XML Werkzeugen
- können den Aufwand und die Kosten der verschiedenen Web-Technologien in konkreten Situationen bewerten
- können einfache Multimedia-Applikationen einschließlich Synchronisation verschiedener Medien erstellen
- kennen die Vorgehensweise bei der Durchführung von Projekten im Bereich Online Verteilung und Medien-Streaming
- kennen die Grundbegriffe, Komponenten, Anwendungsfelder und Gefahren des Web 2.0 (Social Software)
- können strukturiert die Anforderungen des Kunden im BI-Umfeld aufnehmen
- kennen verschiedene kommerzielle und OpenSource BI-Produkte (SAP, Microsoft, Palo, ...) insbesondere deren Stärken und Schwächen
- kennen BI-Architekturen und verschiedene Datenmodelle einschließlich Modellierungswerkzeugen
- können selbständig BI-Produkte konfigurieren, Daten modellieren und ETL-Prozesse einrichten
- können komplexe BI-Architekturen mit zahlreichen heterogenen Datenquellen konzipieren
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Veranstaltungen
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Web-Technologien
Art |
Vorlesung |
Nr. |
B+W0337 |
SWS |
3.0 |
Lerninhalt |
LERNBLOCK 1: Grundlagen Hypertext Markup Language (HTML) Cascading Stylesheets (CSS) Technologien für dynamische Webseiten
LERNBLOCK 2: XML Einsatzgebiete und Anwendungsszenarien (B2B und B2C) XML Dokumente, XML Namespaces, XML Schema, XML Path Language, XSL Transformations (XSLT), Programmierschnittstellen, DOM, XML-Werkzeuge
LERNBLOCK 3: Service-orientierte Architekturen und Web Services Definition und Einsatz-Szenarien Simple Object Access Protocol (SOAP), Web Services Description Language (WSDL) Leistungsbewertung Realisierung mit einer Programmiersprache, z.B. PHP Aktuelle kommerzielle Fallbeispiele: z.B. Amazon Amazon Web Services
LERNBLOCK 4: Multimedia Kommunikation Streaming Technologie Dienste (Push-, Pull-Technologien) Komponenten (Server, Encoder, Player), Vorgehensweise bei Projekten Fallbeispiele für kommerzielle Systeme: Komponenten von RealNetworks, Microsoft
LERNBLOCK 5: Web 2.0 Begriffe, Vision, Benutzer, Prinzipien Communities, Groupware und Social Software Blogs, Foren, Wikis Social Tagging Social Networking Gefahren bezüglich Datenschutz
Projekt: Analyse, Design und Realisierung einer anspruchsvollen Web-Applikation mit den erlernten Technologien
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Literatur |
- Vorlesungsskript, Übungen und Animationen sind geordnet nach Lernblöcken im E-Learning System der Hochschule verfügba.
- Meinel, C./ Sack, H. (2011): Web-Technologien: Grundlagen, Web-Programmierung, Suchmaschinen, Semantic Web, Springer.
- Melzer, I. (2010): Service-orientierte Architekturen mit Web Services: Konzepte - Standards - Praxis, Spektrum Akademischer Verlag
- Butz, A./ Hussmann, H./ Malaka R. (2009): Medieninformatik: Eine Einführung, Pearson Studium.
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Data-Warehousing und Business Intelligence
Art |
Vorlesung |
Nr. |
B+W0338 |
SWS |
3.0 |
Lerninhalt |
Grundlagen; Komponenten von Data Warehouse Architekturen: Data-Warehouse-Manager, Monitore, Extraktoren, Transformatoren sowie Lade- und Analysekomponenten; Multidimensionale Datenmodellierung; Datenaufbereitung und -bereinigung; Anfrageverarbeitung und -optimierung; Grundlagen OLAP: Flache Strukturen, Sternschema, Erweitertes Sternschema (Schneeflockenschema); Verfahren zur Anfrageverarbeitung und -optimierung; Funktionen sowie Methoden zur Erstellung von Reports und Visualisierungen; Soft- und Hardwareauswahl für Data Warehouse Projekte; Integrierte Fallstudie |
Literatur |
- Vorlesungsskript, Übungen und Animationen sind geordnet nach Lernblöcken im E-Learning System der Hochschule verfügbar.
- Bauer, A./ Günzel, H. (2008): Data Warehouse - Architektur, Entwicklung, Anwendung; dpunktVerlag.
- Gabriel, R./ Gluchowski P./ Pastwa A. (2009): Datawarehouse und Data Mining, W3l Verlag.
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