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Flexible Datenbankarchitekturen als Integrationsplattform wettbewerbsorientierter Systeme

  • Hans-Jürgen König
Part of the DUV Wirtschaftsinformatik book series (WI)

Zusammenfassung

Die Bereitsteilbarkeit guter wie auch einfacher und überzeugender Lösungen für komplexe kundenindividuelle Problemstellungen intensiviert die Kundenbeziehungen. Die Erarbeitung von Wettbewerbsvorteilen erfordert hierbei eine intelligente Integration aller Kompetenzpotentiale einer Unternehmung. Da es weder im personellen, noch im informationstechnischen Bereich, den “universellen Problemlöser” gibt, liegt Kompetenz logisch und i.d.R. auch geographisch nach Fachgebieten segmentiert in der Unternehmung vor. Fachgebiete werden im folgenden auch als Fachdomänen bezeichnet.

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Literatur

  1. 679.
    Vgl. Abschnitt 1.1.Google Scholar
  2. 680.
    Vgl. die Abschnitte 2.5, 2.7 und 2.8.Google Scholar
  3. 681.
    Vgl. Abschnitt 1.1.Google Scholar
  4. 682.
    Vgl. Abschnitt 1.1.Google Scholar
  5. 683.
    Vgl. in anderer Form auch [BuWi93, S. 42ff].Google Scholar
  6. 684.
    Vgl. Abschnitt 1.2.Google Scholar
  7. 685.
    Vgl. [Savo85],[Savo89],[Wate861,[Pupp88].Google Scholar
  8. 686.
    Diese führt logische Deduktionen über dem repräsentierten Wissen aus.Google Scholar
  9. 687.
    Diese erläutert einem menschlichen Benutzer das Zustandekommen einer Expertise.Google Scholar
  10. 688.
    Vgl. [Reim91],[RiDu88].Google Scholar
  11. 689.
    Die sukzessive Abarbeitung von Regeln besitzt natürlich auch einen prozeduralen Charakter. Einzelne Regeln sind jedoch als deklarativ anzusehen.Google Scholar
  12. 690.
    Vgl. die Abschnitte 1.3 und 1.4.Google Scholar
  13. 691.
    Vgl. Abschnitt 1.5.2.Google Scholar
  14. 692.
    Auf eine detaillierte Darstellung logischer Probleme im Zusammenhang mit repräsentiertem Wissen wird an dieser Stelle verzichtet.Google Scholar
  15. 693.
    [BuSa93] wird explizites Wissen über vorteilhafte Kombinationen von Bankleistungen der finanzwirtschaftlichen Fachdomänen Couponanleihe, Lebensversicherung und Zerobond erarbeitet.Google Scholar
  16. 694.
    Vgl. die Abschnitte 1.1 und 2.4.Google Scholar
  17. 695.
    For most of this survey, we will rely on a simple and intuitive notion of an agent as a computational process with a single locus of control and/or “intention”. This view, however, is actually very problematic: agents may be implemented using concurrent subprocesses..., they may have multiple and conflicting goals, and the nature and reality of the concepts “goal” and “intention” are unclear... . The process of defining the boundaries of what comprises an agent interacting with a world is also fraught with difficulties, from the standpoint of epistemology, of social psychology, and, we think, of computer science [BoGa88, S. 3].Google Scholar
  18. 696.
    Vgl. [SmDa81].Google Scholar
  19. 697.
    Vgl. [LeCo81].Google Scholar
  20. 698.
    Vgl. [BoGa88].Google Scholar
  21. 699.
    Vgl. [Nii86],[JaDo89],[EnMo88].Google Scholar
  22. 700.
    Vgl. [Newe62].Google Scholar
  23. 701.
    Vgl. [DuLe89].Google Scholar
  24. 702.
    Diese sind • Unterstützung bei der Lösung komplexer und schlecht strukturierter Probleme. • Unterstützung bei einer verteilten Problemlösung. • Unterstützung einer guten Erweiterbarkeit und Wartbarkeit. • Unterstützung verschiedener Wissensrepräsentationsformen. • Unterstützung der expliziten Kollaboration (unter Ausnutzung von explizitem fachdomänenübergreifendem Wissen). • Unterstützung der impliziten Kollaboration (unter Ausnutzung von implizitem fachdomänenübergreifendem Wissen). • Unterstützung von Konkurrenz (durch gleichzeitige Verfolgung alternativer Lösungspfade). • Unterstützung einer flexiblen und opportunistischen Steuerung des Problemlösungsprozesses. Die Kooperationsformen explizite und implizite Kollaboration werden in Abschnitt 4.4 detaillierter vorgestellt.Google Scholar
  25. 703.
    Im Sinne einer “nicht flüchtigen”, dauerhaften Speicherung.Google Scholar
  26. 704.
    Vgl. Abschnitt 2.5.Google Scholar
  27. 705.
    Vgl. Abschnitt 1.3.Google Scholar
  28. 706.
    So besteht keine Notwendigkeit, koordinationsrelevante Daten z.B. mit Kundendaten zu vermengen.Google Scholar
  29. 707.
    Vgl. Abschnitt 2.2.2.Google Scholar
  30. 708.
    Vgl. Abschnitt 1.5.3.Google Scholar
  31. 709.
    Vgl. Abschnitt 1.3.Google Scholar
  32. 710.
    Vgl. Kapitel 3.Google Scholar
  33. 711.
    Vgl. Abschnitt 2.6.2.Google Scholar
  34. 712.
    Vgl. Abschnitt 2.6.2.Google Scholar
  35. 713.
    Z.B. unter Verwendung der in Kapitel 3 vorgestellten Partialmodelle.Google Scholar
  36. 714.
    Vgl. u.a. [KöRo93, S. 228].Google Scholar
  37. 715.
    Der Kundenanalyseagent ist z.B. ein Problemlösungsagent, der kein Fachagent ist.Google Scholar
  38. 716.
    Vgl. auch (KöRo93, S. 228],[Roem94].Google Scholar
  39. 717.
    Dem verteilten Problemlösungsprozeß von ALLFIWIB liegt aus Kundensicht eine Unterscheidung in drei Problemklassen von Kundenproblemen zugrunde. Dieses sind Anlageprobleme, Finanzierungsprobleme und gemischte Probleme. Die Klasse der Anlageprobleme ist dadurch gekennzeichnet, daß eine Kunde eine anfängliche Auszahlung und spätere Einzahlungen wünscht. Bei Finanzierungsproblemen ist die Zahlungsrichtung der von Anlageproblemen entgegengesetzt. Gemischte Probleme stellen Kombinationen von Anlage- und Finanzierungsproblemen dar. Die zugehörige Zahlungsreihe besitzt mehrere Vorzeichenwechsel. Anlageprobleme, Finanzierungsprobleme wie auch gemischte Probleme werden in ALLFIWIB einheidich durch einen Problemvektor repräsentiert, welcher eine Zahlungsreihe bestehend aus determinierten Zahlungen (z.B. Auszahlung von 100 GE in t = 0) und nicht determinierten Zahlungen (z.B. möglichst hohe konstante Einzahlungen in t = 1,...,T) darstellt. Vgl. [SaWe93]. Siehe auch [KöRo93, S. 224ff.].Google Scholar
  40. 718.
    In [BuSa93] wird explizites Wissen über vorteilhafte Kombinationen von Bankleistungen der finanzwirtschaftlichen Fachdomänen Couponanleihe, Lebensversicherung und Zerobond erarbeitet.Google Scholar
  41. 719.
    Eine detaillierte Beschreibung des verteilten Problemlösungsprozesses in ALLFIWIB findet man bei [Roem93] und [KöRo93].Google Scholar
  42. 720.
    Nach [SaWe92, S. 4ff.]. Siehe auch [KöRo93, S. 224ff.].Google Scholar
  43. 721.
    Der Leasingagent generiert auf PI eine Lösung S2, die keine vollständige Lösung des Kundenproblems darstellt. Es verbleibt das Restproblem P21 usw.Google Scholar
  44. 722.
    Z.B. eine Immobilie.Google Scholar
  45. 723.
    Ein Erarbeiten der Leasingvariante mit anfänglicher Einmalzahlung erfolgt lokal durch den Leasingagenten unter Verwendung leasingspezifischen Wissens. Derartiges fachdomänenspezifisches Wissen wurde z.B. in [BuEr91],[WiBu93] erarbeitet.Google Scholar
  46. 724.
    Auch die Konfiguration des Kreditvertrags als endfälliger Kredit obliegt der lokalen Probiemiösungskompetenz des Kreditagenten.Google Scholar
  47. 725.
    Vgl. auch [KöRo93, S. 225].Google Scholar
  48. 726.
    Vgl. [Mass93, S. 28ff.] sowie die dort angegebene Literatur.Google Scholar
  49. 727.
    In ALLFIWIB wurde als wissensbasierte Entwicklungsumgebung das Produkt AionDS gewählt. Es unterstützt neben der Funktionalität eines wissensbasierten Systems zusätzlich in integrierter Form auch Objektorientierung und konventionelle prozedurale Programmierung.Google Scholar
  50. 728.
    Vgl. [Mass93, S. 177ff.].Google Scholar
  51. 729.
    Zur Repräsentation von prozeduralem Methodenwissen (z.B. Lineare Optimierung) eignen sich jedoch DBMS nicht, da Methodenbanken primär Programmcode dezentral bereitstellen. Derartiges Methodenwissen könnte u.U. als Methoden in objektorientierten Datenbanken zu integrieren sein. Eine objektorientierte Datenbank, die Daten und prozedurales Methodenwissen kapselt, kann als Modellbank dienen.Google Scholar
  52. 730.
    Diese zukunftsweisende und ressourcenartenübergreifende Integrationsleistung einer FMDBSA ist derzeit im Prototyp von ALLFIWIB jedoch noch nicht realisiert.Google Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 1994

Authors and Affiliations

  • Hans-Jürgen König

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