identifizieren die wichtigsten Themen des Bereichs eBusiness, von den Anwendungen bis zu den Implementierungen
verstehen Zusammenhänge der B2B-Integration und der Realisierung von eBusiness-Anwendungen
wiederholen Grundlagen des Webs
vergleichen technische Eigenschaften von HTTP-, Web- und Application Servern
vergleichen Markup Languages (HTML, XML)
unterscheiden Ansätze zur Schema-Modellierung wie DTD und XML Schema und erkennen die unterschiedliche Leistungsfähigkeit
verstehen Methoden zur evolutionsfähigen Gestaltung von Datenstrukturen in XML
unterscheiden Vorgehen bei der Datenhaltung und verschiedene Ansätze für den Datenbankzugriff
verstehen Objekt-relationale Mapping Frameworks am Beispiel von Hibernate und JPA
verstehen Komponentenmodelle wie Enterprise JavaBeans (EJB) aus dem JEE Framework
unterscheiden das EJB Komponentenmodell von den OSGi Bundles und den Spring Beans
verstehen und unterscheiden grundlegende Web Service Techniken wie SOAP und WSDL
unterscheiden Herangehensweisen zur dynamischen Generierung von Webseiten
verstehen grundlegende Eigenschaften eines Java-basierten Front-End-Frameworks am Beispiel von JSF
verstehen grundlegende Eigenschaften von Service-orientierten Architekturen (SOA)
verstehen agile Vorgehensmodelle zur Software-Entwicklung am Beispiel von Scrum
unterscheiden agile Verfahren wie Scrum von iterativ-inkerementellen Verfahren wie RUP
verstehen die Wichtigkeit von Code-Beispielen um die praktische Anwendbarkeit des theoretischen Wissens zu veranschaulichen.
können die Code-Beispiele eigenständig zur Ausführung bringen und die praktischen Erfahrungen interpretieren und bewerten
gestalten eigene Lernprozesse selbständig.
schätzen ihre eigenen Stärken und Schwächen im Hinblick auf die unterschiedlichen Architektur-Schichten ein(Benutzerinteraktion, Applikationslogik, Schnittstellenintegration, Datenbanksysteme)
identifizieren eine eigene Vorstellung als zukünftige Software-Architekten und können die eigene Entwicklung planen
reflektieren durch regelmäßige fachbezogene Fragen des Dozenten Ihre eigene Lösungskompetenz.
definieren die Begriffe "Informationssysteme", "evolutionäre Informationssyste" und "organisatorisches Lernen"
grenzen die Begriffe "Wissen" und "Information" gegeneinander ab
charakterisieren die in der Vorlesung erläuterten Formen der organisatorischen Veränderung
erklären das SEKI Modell nach Nonaka und Takeuchi
nennen Beispiele für die in der Vorlesung behandelten Formen der Wissensrepräsentation in IT-Systemen
nennen typische Erfolgs- und Risikofaktoren für große IT-Projekte
erklären die Kraftfeldtheorie nach Kurt Lewin
unterscheiden Typen von Software gemäß der Klassifikation nach Lehman und Belady
unterscheiden die in der Vorlesung vorgestellten Arten der Software Wartung
benennen die Gesetzmäßigkeiten der Software-Evolution nach Lehman und Belady
bewerten die in der Vorlesung vorgestellten Vorgehensmodelle zur Softwareerstellung im Kontext der E-Typ-Software
nennen die in der Vorlesung vorgestellten Aspekte der Evolutionsfähigkeit von Software
erklären, wie die in der Vorlesung vorgestellten Methoden zur Trennung von Belangen beitragen
erklären das Konzept des "Verzögerten Entwurfs"
erklären die Vor- und Nachteile generischer Datenbankschemata am Beispiel von EAV und EAV/CR
charakterisieren die in der Vorlesung vorgestelten Architekurkonzepte
grenzen die in der Vorlesung vorgestellten Integrationsanforderungen gegeneinander ab
erklären wie Standards zur Systemintegration beitragen und wo die Grenzen der Standardisierung liegen
erklären das Prinzip eines Kommunikationsservers und der nachrichtenbasierten Integration
erklären den Begriff "Prozessintegration"
definieren den Begriff "Enterprise Application Integration" (EAI)
unterscheiden die in der Vorlesung vorgestellten Integrationsansätze
erklären die in der Vorlesung vorgestellten Dimensionen der Datenqualität
unterscheiden die grundlegenden Messmethoden für Datenqualität
erklären das Maßnahmenportfolio zur Verbesserung der Datenqualität nach Redman
benennen die in der Vorlesung vorgestellten Methoden zur Verbesserung der Datenqualität