Die Umwelt, in der wir leben, wird immer komplexer und vielfältiger. Oft wird der Begriff des Information-Overkills? bemüht, wenn es darum geht, die Informationsflut zu beschreiben, die aus den unterschiedlichsten Quellen Tag für Tag auf uns einprasselt. Um gute und richtige Entscheidungen treffen zu können, müssen immer mehr Informationen bedacht, ausgewertet und in Korrelation zueinander gestellt werden. Bei dieser schwierigen Aufgabe, die für uns relevanten Informationen aus dem Datenwust herauszufiltern und zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung zu stellen, sind wir auf die Hilfe von computergestützten Systemen angewiesen.

Bevor ich mich näher mit der Thematik Datenbanken an sich beschäftige, sollten Sie einen Blick auf das werfen, was Sie verwalten möchten, die Daten. Daten? selbst repräsentieren Fakten. Ein mögliches Datum ist z.B. die Rechnungsnummer 32532, die eine Rechnung trägt, die ich zugestellt bekommen habe. Damit aus Daten Informationen? werden, müssen die Daten in einen Zusammenhang gebracht werden. Stellen Sie sich vor, dass Sie einen Mitarbeiter des Unternehmens treffen, das mir die oben genannte Rechnung geschickt hat. Wenn Sie diesen Zeitgenossen außerhalb seines Büros antreffen (abgenabelt von all seinen famosen Computersystemen) und ihn mit der Rechnungsnummer 32532 konfrontieren, wird dies ziemlich wahrscheinlich mit einem Stirnrunzeln beantwortet, da sich der gute Mann unter Rechnungsnummer 32532 nichts vorstellen kann. Die Rechnungsnummer ist einfach ein Datum, das ein Faktum darstellt. Aus dem Zusammenhang gerissen hat dieses Datum für sich alleine keine Bedeutung (der Servicemitarbeiter kann noch nicht einmal sagen, ob es überhaupt eine Rechnung mit Rechnungsnummer 32532 gibt). Damit aus der Rechnungsnummer 32532 eine sinnvolle Information wird, muss diese in einen Zusammenhang gebracht werden. Das Datum muss verarbeitet werden.

Hat der Servicemitarbeiter wieder Zugriff auf seinen Computer, so kann er die genannte Rechnungsnummer dort eingeben (Sie werden es sicherlich schon erraten haben – hier läuft irgendwo im Hintergrund eine Datenbank) und in Windeseile erhält er weitere Daten bzw. Fakten, die in direktem Zusammenhang mit der Rechnungsnummer 32532 stehen. Weitere Daten, die in Verbindung mit der Rechnungsnummer stehen, sind z.B., dass der Kunde, auf den diese Rechnung ausgestellt ist, »Frank Geisler« heißt, dass der Rechnungsbetrag 145,42 € ist und dass diese Rechnung bisher noch nicht bezahlt wurde. Durch die Verknüpfung von einzelnen Daten entstehen Informationen, die wiederum Entscheidungen beeinflussen können oder Handlungen auslösen. In diesem Beispiel veranlasst die Information, dass Frank Geisler die Rechnung 32532, die einen Betrag von 145,42 € aufweist, noch nicht bezahlt hat, dass mir eine Mahnung zugestellt wird. Wir können dieses Beispiel noch ein wenig weiter spinnen. Da der Computer alle von mir getätigten Bestellungen bei der Firma kennt, kann er ohne weiteres Daten über alle von mir getätigten Bestellungen abrufen. Aus diesen Daten ergibt sich die Information, dass ich meine Rechnungen insgesamt nicht so regelmäßig bezahle und dass des Öfteren Mahnungen verschickt worden sind. Das Management dieser Beispielfirma kann nun aufgrund der aus den Daten enthaltenen Informationen Entscheidungen treffen. Eine mögliche Entscheidung ist z.B. die, dass ich bei dieser Firma keine Waren mehr auf Rechnung kaufen darf, sondern dass ich Vorkasse leisten muss, wenn ich etwas kaufen möchte. Verlassen wir das Beispiel an dieser Stelle, bevor es peinlich für mich wird...

An dem Beispiel wird nicht nur deutlich, dass erst die Informationen, die aus den Daten gewonnen werden können, das eigentlich Wertvolle und Wichtige sind, sondern dass dieselben Daten, in einen anderen Zusammenhang gebracht, andere Informationen ergeben können. Das Datum, wann eine Rechnung bezahlt wurde, ergibt, bezogen auf eine einzelne Rechnung, die Information, ob diese bereits bezahlt wurde oder nicht. Fügt man das Datum in einen anderen Zusammenhang ein, indem man z.B. alle Zahlungseingänge eines bestimmten Kunden betrachtet, so lassen sich mit denselben Daten Informationen über das Zahlungsverhalten des Kunden, ja sogar ein Zahlungsprofil erstellen.

Die Information über das Zahlungsprofil kann zu weiter reichenden Entscheidungen führen. So ist es z.B. möglich, treuen, gut zahlenden Kunden einen bestimmten Rabatt einzuräumen, wohingegen sich die Zahlungsmodalitäten von notorischen Spätzahlern verschlechtern können.

Lassen Sie uns nun noch einmal die grundlegenden Aussagen der vorherigen Abschnitte zusammenfassen:

• Informationen setzen sich aus Daten zusammen.

• Durch Datenverarbeitung? werden aus Daten Informationen.

• Gute Daten, die zeitnah vorliegen, helfen uns, gute Entscheidungen zu treffen.

• Der Informationsgehalt? von Daten hängt vom Zusammenhang ab.

Damit aus Daten gute Informationen gewonnen werden können, müssen diese Daten sorgfältig erfasst und in einem Format vorgehalten werden, auf das man leicht zugreifen und das einfach verarbeitet werden kann. Da Daten der Ausgangspunkt aller weiteren Aktivitäten sind, ist es wichtig, dass mit den Daten sehr sorgfältig umgegangen wird. Datenfehler pflanzen sich durch das ganze System fort und führen zu fehlerhaften Informationen, die wiederum zu falschen Entscheidungen führen können. Der Umgang mit Daten wird als Datenmanagement? bezeichnet. Aufgaben des Datenmanagements sind die Erzeugung, Speicherung und Wiedergabe der Daten. Da Daten eine zentrale Rolle bei der Erzeugung von Informationen spielen, ist es nicht verwunderlich, dass das Datenmanagement in vielen Firmen eine zentrale Rolle spielt.

Datenmanagement ist keine Erfindung des IT-Zeitalters. Daten wurden seit jeher in irgendeiner Form verwaltet. Sei es, dass die Daten in Stein geritzt wurden oder meterlange Aktenschränke mit Papier füllten. Die Neuerung, die das IT-Zeitalter gebracht hat, ist die Darstellung von Daten in elektronischer Form, was das Datenmanagement wesentlich vereinfacht und effizienter macht. Eine zentrale Rolle des elektronischen Datenmanagements spielt die Datenbank?. Es gibt mindestens so viele Definitionen des Begriffs Datenbank, wie es Programmierer und Datenbankspezialisten gibt. Ich habe einmal zwei Definitionen herausgenommen, die mir am eingängigsten erscheinen und die verdeutlichen, wie der Begriff Datenbank verwendet wird:

Lassen Sie uns die zweite Definition noch einmal näher am Beispiel eines Adressbuchs betrachten, das einfach in Form einer Tabelle angelegt ist:

Im dargestellten Adressbuch befindet sich zunächst eine Sammlung von Daten, nämlich die Adressen. Diese sind nach dem Alphabet geordnet. Obwohl es sich bei jeder Adresse um einen Kontakt handelt, stehen diese nicht in einer Beziehung zueinander. Es handelt sich lediglich um Instanzen des Objekts »Leute, die so interessant sind, dass sie in ein Adressbuch eingetragen wurden«. Der Ausdruck »die miteinander in Beziehung stehen« der Definition bezieht sich auf verschiedene Tabellen, die untereinander in Beziehung stehen können. Zu diesem Thema erfahren Sie im weiteren Verlauf des Buches mehr. Eine Selbstbeschreibung? des Adressbuchs erfolgt durch die Tabellenüberschriften. Die Überschriften erklären, was der Inhalt der jeweiligen Spalte bedeutet. Diese Beschreibungen der Daten werden, wie bereits aus der ersten Definition des Begriffs Datenbank bekannt, als Metadaten bezeichnet. Offensichtlich ist nach der zweiten Definition ein simples Adressbuch...