Grundlagen der Wirtschaftsinformatik

Digitale Transformation

Definition: Unter Digitalisierung werden alle Veränderungen und deren Ergebnisse in allen Teilen der menschlichen Gesellschaft verstanden, die durch die verstärkte Anwendung von digitalen Technologien entstehen.
Die drei Dimensionen der Digitalisierung:
- Dimension 1: Interner Fokus (Digitale Prozesse): Fokus auf Prozesse innerhalb und zwischen Unternehmen („Backstage Prozesse“). Kernfeld der deutschen Wirtschaftsinformatik ist das Prozessmanagement. Ziel ist die Steigerung der Effizienz, Optimierung und Automatisierung. Beispiel: ERP-Systeme.
- Dimension 2: Externer Fokus (Gestaltung von Angeboten): Fokus auf die „Frontstage“ und die Berücksichtigung von Nutzeranforderungen. Integration neuer Potenziale im Nutzerbereich. Beispiel: Konfigurationssysteme.
- Dimension 3: Ergebnis (Digitalisierung der Leistungsergebnisse): Produkte und Dienstleistungen werden „smart“. Ergänzung physischer Produkte durch digitale Dienstleistungen. Beispiel: Second Screening.
Digital Business: Umfasst die Digitalisierungsstrategie, die Positionierung entlang der genannten Dimensionen sowie die Neugestaltung von Geschäftsmodellen und Wertschöpfungsketten.
Herausforderungen:
- Der Unternehmenserfolg ist untrennbar mit dem IT-Einsatz verbunden; moderne Dienstleistungen sind ohne Informationssysteme nicht mehr vorstellbar.
- Lebensqualität und IT: Effizienzsteigerung (digitale Behördenwege) und innovative Mobilitätslösungen (Beispiel: WienMobil).

Informationssysteme (IS)

Definition: Ein Informationssystem besteht aus Menschen und Maschinen, die Informationen erzeugen oder benutzen und durch Kommunikationsbeziehungen verbunden sind.
Kernaufgabe: Verarbeitung von Daten zu Informationen innerhalb eines spezifischen Kontextes.
Prozess: Input (Daten) → Transformationsprozess → Output (relevante Informationen).
Dimensionen eines IS: Bestehen aus der Triade Mensch, Aufgabe und Technik.
Strategische Bedeutung: Erreichte Unternehmensziele hängen davon ab, was das Informationssystem ermöglicht oder worauf es fokussiert ist. Die Verflechtung zwischen IS, Unternehmensstrategie, Geschäftsmodell und Prozessen erfordert ständige Anpassungen in Hardware, Software und Datenverarbeitung.

Gegenstand der Wirtschaftsinformatik

Definition: Die Wirtschaftsinformatik befasst sich mit Entwicklung, Einführung, Betrieb, Nutzung und Ablösung von Informationssystemen in Wirtschaft, Verwaltung und privatem Bereich.
Zielsetzung: Gestaltung sozial akzeptabler, technisch stabiler und ökonomisch nachhaltiger Informations- und Geschäftssysteme.
Interdisziplinäre Sichtweisen:
- Technische Sichtweise:
  - Operations Management: Fokus auf Prozessoptimierung.
  - Computer Science (Informatik): Technische Umsetzung von Systemen.
  - Data Science: Erkenntnisgewinn zur Entscheidungsfindung.
- Verhaltenswissenschaftliche Sichtweise:
  - Soziologie: Einfluss auf Gruppen und Gesellschaft.
  - Ökonomie: Einfluss auf Kontrolle und Kosten im Unternehmen.
  - Psychologie: Wahrnehmung von Informationen zur Handlungssteuerung.
Berufsbilder: Chief Information Officer ( $CIO$ ), Analyst (Beratung), Systemmanager (operativ), Gründer ( $Startups$ ).

Daten und Datenmanagement

Konzepte und Definitionen von Daten

Datenhierarchie:
- Zeichen: (z. B. $abs12340.!\%$ ) + Ordnungsregeln =
- Daten: (z. B. $0.02$ ) + Kontext =
- Information: (z. B. $2\%$ Inflation) + Vernetzung/Verarbeitung =
- Wissen: (z. B. Preisstabilitätsziel der EZB).
Nutzen von Daten: Wettbewerbsvorteil, Entscheidungsunterstützung, Automatisierung und Wissensbildung.
Qualitätsmerkmale effektiver Informationen:
- Genau: Frei von Fehlern.
- Zeitnah: Stehen zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung.
- Relevant: Nutzen für operative und strategische Tätigkeiten.

Herausforderungen bei der Datenverwaltung

Probleme ohne ganzheitliche Verwaltung:
- Redundanz: Mehrfache Bereitstellung gleicher Daten.
- Inkonsistenz: Unterschiedliche Formate für gleiche Ergebnisse.
- Abhängigkeit: Kompatibilitätsprobleme zwischen verschiedenen Systemen.
- Inflexibilität: Lange Reaktionszeiten bei individuellen Anpassungen.

Datenbankmanagementsysteme (DBMS)

Definition: Ein DBMS verwaltet Datenbanken und ermöglicht parallele Zugriffe durch mehrere Anwendungen und Benutzer. Daten werden in einem maschinell kompatiblen Format verwaltet.
Vorteile eines integrierten DBMS: Reduktion von Redundanz (zentrale Sammlung), Inkonsistenz (zentrale Abfrage), Abhängigkeit (Schnittstellen) und Inflexibilität (rollenbasierte Zugriffskontrolle).
Hersteller:
- Kommerziell: IBM, Oracle, Microsoft.
- Open-Source: $MySQL$ , $MongoDB$ , $SQLite$ .
Ansätze: Relationale Datenbanken (Tabellenbasiert) und Graphendatenbanken.

Relationale Datenbanken und Modellierung

Relationales Konzept: Datenrepräsentation in zweidimensionalen Tabellen (Entitäten). Einträge werden über Primärschlüssel abgefragt und über Fremdschlüssel in anderen Tabellen referenziert.
Abfragesprache: Structured Query Language ( $SQL$ ) zur Manipulation (Hinzufügen, Zugriff, Update, Löschen) von Daten.
Datenmodellierung: Vereinfachende, zweckorientierte Abbildung eines Sachverhalts.
- Charakteristika: Abbildungscharakter, Vereinfachung, Zweckorientierung.
- Entity-Relationship-Modell (ERM): Erstes Modell zur Komplexitätsreduktion.
  - Entität: Objekt (z. B. Student).
  - Attribute: Eigenschaften (z. B. Matrikelnummer als Schlüsselattribut).
  - Beziehungstypen (Kardinalität):
    - $1:n$ : Fremdschlüssel auf der n-Seite.
    - $1:1$ : Fremdschlüssel in einer der Tabellen.
    - $n:m$ : Beziehung wird in eine neue Tabelle umgewandelt.

Prozesse und Prozessmanagement

Geschäftsprozesse

Definition: Ein abgrenzbarer Arbeitsablauf aus mehreren Aktivitäten zur Erstellung oder Unterstützung betrieblicher Leistungen. Aktivitäten stehen in einem zeitlich-sachlogischen Zusammenhang.
Geschäftsprozess-Management (BPM): Gesamtheit der Aufgaben zur Steigerung von Effizienz und Effektivität. Fokus auf Qualität, Optimierung und IT-Einsatz.
Verwandte Disziplinen: Qualitätsmanagement, Operations Management, Change Management, Lean Management (Verschwendungsreduktion).

BPMN (Business Process Model and Notation)

Diagrammtypen:
- Kollaborationsdiagramm: Kommunikation zwischen Prozessteilnehmern.
- Choreographie-Diagramm: Fokus rein auf die Kommunikation.
Grundelemente:
- Gateways: Entscheidungspunkte für den Sequenzfluss.
- Data Objects: Dokumente im Prozess.
- Data Store: Referenz auf die Datenbank.
- Lanes & Pools: Kategorisierung von Aktivitäten und Zuständigkeiten (z. B. Abteilungen).

BPM-Lebenszyklus

Prozessidentifikation: Erstellung einer Prozesslandkarte (Prozessarchitektur).
Prozesserhebung: 4 Schritte (Rahmen definieren, Info-Erhebung, Modellierung, Qualitätssicherung). Methoden: Evidenzbasiert oder Interviews/Workshops.
- Qualitätskriterien: Syntaktisch (Regelkonformität), Semantisch (Realitätstreue), Pragmatisch (Verwendbarkeit).
Prozessanalyse:
- Qualitativ: Verschwendungs- und Ursachenanalyse (Ursache-Wirkungs-Diagramme).
- Quantitativ: Durchlaufzeitenanalyse, Simulation und Warteschlangenanalyse.
Prozessverbesserung:
- Teufelsviereck: Zielkonflikte zwischen Zeit, Kosten, Qualität und Flexibilität.
- Verbesserungsorbit: Achsen Ambition, Wesen und Perspektive.
Prozessimplementierung: Einführung von BPM-Systemen oder ERP-Systemen.
Prozessüberwachung: Nutzung von Systemdaten zur Kontrolle.

Management von Informationssystemen

Information System Management (ISM)

Definition: Organisatorische, planerische und dispositive Tätigkeiten für Planung, Entwicklung, Betrieb und Kontrolle von IS.
IT-Alignment: Abstimmung der IT-Strategie auf die Unternehmensstrategie zur Effizienz- und Kostenoptimierung. Beispiel Nike: $Mass\,Customization$ durch IT-Unterstützung.
IT-Bereitstellung:
- In-House Development: Hohe Individualität und Wettbewerbsvorteil, aber hohe Investitionskosten und Fachkräftemangel-Risiko.
- IT-Outsourcing: Konzentration auf Kernkompetenzen, Risikominimierung, aber Abhängigkeit vom Dienstleister und Kontrollverlust.

IT-Governance

Definition: Maßnahmen, Prozesse und Strukturen zur Steuerung von IT-Leistungen. Fokus auf IT-Alignment und Compliance (regulatorische Vorgaben).
Unterschied zum ISM: ISM ist operational; IT-Governance verbindet strategische Lenkung mit operationaler Umsetzung.
Standards & Frameworks:
- $ISO/IEC\,20000$ : IT-Servicemanagement.
- $ISO/IEC\,27002$ : IT-Sicherheitsmanagement.
- $ITIL$ : Best Practices für IT-Service Management.
- $COBIT$ : Framework für IT-Governance. Beinhaltet Stakeholder-Value (z. B. $CISO$ ), IT-Ziele und Prozessfähigkeit (Einstufung auf Capability Levels von $0$ bis $5$ mittels $CMMI$ ).

Gestaltung von Informationssystemen

Software Engineering

Definition: Technische Disziplin zur systematischen Softwareherstellung (Spezifikation bis Wartung).
Grundtätigkeiten:
- Spezifikation: Requirements Engineering (Analyse, Dokumentation, Validierung).
- Entwurf: Software Design (Architektur, Modellierung via UML, Prototyping).
- Implementierung: Programmierung und Koordination.
- Test: Modultests (detail), Systemtests (Ganzes), Abnahmetests (Kunde).

Vorgehensmodelle

Inkrementelle Entwicklung: Reduziert Kosten für Änderungen, ermöglicht schnelles Feedback durch Zwischenversionen. Nachteil: Schwerer greifbarer Prozess bei großen Projekten.
Agile Methoden:
- Agile Manifesto: Grundprinzipien.
- Extreme Programming: Sofortige Implementierung von Szenarien.
- Scrum: Iteratives Projektmanagement. Optimal für kleine bis mittelgroße Projekte mit hoher Kundeneinbindung.

Systemmodellierung mit UML

Unified Modeling Language (UML): Grafische Notation zur Spezifikation und Dokumentation.
Die 5 meistgenutzten Diagrammtypen:
1. Use-Case-Diagramm: Was leistet das System? (Elemente: Akteur, Use-Case, System, Include/Extend-Beziehungen).
2. Aktivitätsdiagramm: Wie wird Verhalten realisiert? (Ablaufvisualisierung).
3. Sequenzdiagramm: Modellierung der Kommunikationsabfolge.
4. Klassendiagramm: Strukturierung von Daten und Verhalten (Klassen und Beziehungen).
5. Zustandsdiagramm.

Ethik und Digitalisierung

Problemfelder

Fake News & Zensur: Absichtliche Produktion irreführender Infos. Fragestellung nach der Rolle von Plattformbetreibern.
Bias (Verzerrung) & Diskriminierung:
- Sample Bias: Nicht-repräsentative Stichproben.
- Confirmation Bias: Bevorzugung von Infos, die die eigene Sicht stützen.
- Beispiele: Diskriminierung von Frauen durch KI-basierte Bewerberauswahl (aufgrund historischer Daten); Seifenspender-Sensoren, die nicht auf dunkle Haut reagieren.
Inklusion: Barrierefreiheit bedeutet Nutzbarkeit ohne fremde Hilfe.

Terminologie & Werte

Ethik: Prinzipien von Recht und Unrecht.
Werte als normative Linse: Technologie ist nicht wertfrei (Beispiel: binäre vs. diverse Geschlechteroptionen).
Grundpfeiler: Vertrauen (Vorschriften), Verantwortung (Transparenz/Kostenübernahme), Autonomie (Datenkontrolle).

Lösungsansätze

Kulturorientiert: $ACM\,Code\,of\,Ethics$ (Respekt der Privatsphäre, Gemeinwohl im Zentrum).
Prozessorientiert: $ISO/IEC/IEEE\,24748-7000$ (Value-based Engineering - $VbE$ ). 10 Prinzipien, inkl. risikobasierter Analyse für ethische Anforderungen.
Justizorientiert: DSGVO (Datenschutzgrundverordnung).
- Pflichten: Informationspflicht bei Datenerhebung.
- Rechte: Auskunft, Berichtigung, Löschung („Recht auf Vergessenwerden“).

Internet und WWW

Infrastruktur

Internet: Netzwerk von Netzwerken. Rechnernetz als räumlich verteiltes System.
IP-Adressen: Eindeutige Adressen für Datenstationen (privat vs. öffentlich).
Client-Server-Modell: Request (Klient via Browser) und Response (Server liefert Dienst/Webseite).
Packet Switching: Aufteilen von Daten in adressierte Pakete; effizient und fehlertolerant.
Protokolle (TCP/IP Schichtenmodell):
- HTTP: Anwendungsschicht für das WWW.
- HTTPS: HTTP über TLS (Transport Layer Security) zur Verschlüsselung.
- SMTP: E-Mail Transfer.

World Wide Web (WWW)

Geprägt durch Tim Berners-Lee ( $1989$ ).
Kernspezifikationen: HTML (Präsentationssprache) und HTTP (Kommunikation).
Cookies:
- First-Party: Direkt von der besuchten Seite (Personalisierung).
- Third-Party: Seitenübergreifend (personalisierte Werbung).
Webbasierte Innovationen:
- ERP-Systeme: Interne Sicht, real-time Schnittstellen.
- Content Management Systeme (CMS): Externe Sicht, Verwaltung von Inhalten.
Suchmaschinen: Crawling (Auffindbarkeit), Indexing (Speicherung), Querying (Abfrage).
Marketing (SEM):
- SEA: Paid Search (Pay-per-Click, Qualityscore).
- SEO: Durch Website-Strukturierung (Onpage/Offpage).
Cloud Computing: Nutzung externer Server zur Speicherung und Verarbeitung über das Internet.

Datenanalyse

Big Data

Die 4 Vs:
- Volume: Enorme Datenmenge.
- Velocity: Hohe Geschwindigkeit des Datenaufkommens.
- Veracity: Grad der Genauigkeit/Bestimmtheit.
- Variety: Vielfalt der Datentypen.
Datenstruktur: Strukturierte Daten (nach Schema codiert) vs. Unstrukturierte Daten (noch keine maschinelle Aufbereitung).
Offene Daten (Open Data): Maschinenlesbar, für alle zugänglich, auch kommerziell nutzbar (aber nicht zwingend gratis).

Business Intelligence (BI)

Konzept: IT-Architektur zur Entscheidungsunterstützung des Managements.
Architekturkomponenten:
1. Datenquellen.
2. ETL-Prozess: Extract, Transform, Load (Umwandlung in kompatible Formate).
3. Datenbereitstellung: Data Warehouse (zentral/konsistent), Data Mart oder Data Lake (Ursprungsform in Serverclustern).
4. Datenanalyse: Online Analytical Processing (OLAP; multidimensional) und Data Mining.
5. Datenzugriff: Portale oder spezialisierte Apps.

Data Science & KI

Definition: Extraktion von Erkenntnissen aus großen, heterogenen Beständen für Handlungsempfehlungen.
Methoden:
- Regressionsanalyse (Beziehungen zwischen Variablen).
- Klassifikation (kategoriale Merkmale).
- Clustering (Segmentierung nach Ähnlichkeit).
- Künstliche Neuronale Netze (inspiriert vom Nervensystem).
- Text Mining (Algorithmen für Textzusammenhänge).
Künstliche Intelligenz (KI) & Maschinelles Lernen (ML):
- Supervised Learning: Nutzt überprüfte Trainingsdaten (Labelled Data).
- Unsupervised Learning: Erkennt Muster ohne vorherige Überprüfung.
- Anwendungen: Spam Filter, OCR (Zeichenerkennung), Recommender Systems.

IT-Sicherheit

Grundlagen der Sicherheit

Kommunikationssicherheit: Schutz vor Angriffen aus Netzwerken.
Datensicherheit: Prävention von Verlust, Diebstahl und Verfälschung.
McCumber Modell (Sicherheitsziele):
- Vertraulichkeit: Schutz vor unbefugtem Zugriff (Verschlüsselung).
- Integrität: Sicherstellung der Unverfälschtheit (Bedrohung: bewusste Änderung; Verfahren: Prüfsummen).
- Verfügbarkeit: Dienste müssen stets nutzbar sein (Bedrohung: Denial-of-Service Attack bzw. DoS).

Kryptografie

Verschlüsselung: Klartext + Schlüssel → Geheimtext.
Symmetrische Verfahren: Gleicher Schlüssel (Bsp: AES bei WPA2).
Asymmetrische Verfahren: Schlüsselpaar (Privater Schlüssel - geheim; Öffentlicher Schlüssel - verteilt). Bsp: Digitale Signatur, TLS.
Hash-Funktion: Berechnet eindeutigen Hashwert (digitaler Fingerabdruck). Merkmale: Leicht berechenbar, nicht umkehrbar, kollisionssicher.
Digitale Signatur: Kryptografischer Nachweis der Identität und Unverfälschtheit. Erfordert Zertifikate anerkannter Stellen.
Blockchain: Kryptografisch gesichertes, fälschungssicheres Transaktionsverzeichnis. Jeder Block enthält den Hash des Vorgängers, wodurch Änderungen sofort auffallen.