Grundlagen der Datenverarbeitung PDF
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ISBN 978-3-409-31581-4 ISBN 978-3-663-13358-2 (eBook) DOI 10.1007/978-3-663-13358-2 Die Herausgeber Professor Dr. Günter E b e r t , geboren 1939 in Heidelberg, lehrt an der Fachhochschule Nürtingen Betriebswirt schaftslehre und Rechnungswesen. Er ist Mitglied von Prüfungsausschüssen für lndustrie-Fachwirte der IHK Mittlerer Neckar. Diplom-Volkswirt Dieter K I a u se , geboren 1938 in Breslau, ist Referent für berufliche Weiterbildung und allgemeine Erwachsenenbildung im DIHT. Professor Dr. Eduard M ä n d I e , geboren 1936 in Geislingen (Steige), vertritt an der Fachhochschule Nürtingen die Fächer Volkswirtschaftslehre und Genossenschaftswesen. Er ist Mitglied eines Prüfungsausschusses für Handels-Fachwirte der IHK Mittlerer Neckar. Der Autor Prof. Dipl.-lng. K. Fischer, 1944 in Geislingen (Steige) geboren, studierte an der Universität Stuttgart Elektrotechnik und schloß sein Studium mit der Diplom-Hauptprüfung und dem Grad eines Diplom-1n genieurs ab. Seit Oktober 1971 ist er Dozent an der Fachhochschule Nürtingen für die Fachgebiete Datenverarbeitung und Mathematik. Grundlagen der Automatisierten Datenverarbeitung Von Prof. Dipl.-Ing. K. Fischer r-------------------- Inhaltsverzeichnis Seite A. Datenverarbeitung als Organisations-Hilfsmittel . . :3 I. Ziele und Möglichkeiten der Datenverarbeitung 3 1. Daten . . ............... . 3 2. Verarbeitung von Daten ........ . 6 3. Einsatzmöglichkeiten der Datenverarbeitung 8 4. Ziele des Einsatzes der Datenverarbeitung im kommerziellen Bereich . . . . . . . . 10 5. Aufgaben und Anwendungsbereiche der Datenverarbeitung im kommerziellen Bereich 11 II. Automatisierte Datenverarbeitung . . . 13 1. Grundprinzip der Datenverarbeitung . . . . 13 2. Komponenten der Datenverarbeitung . . . . 14 3. Grundaufbau einer Datenverarbeitungsanlage 15 III. Computerarten . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1. Digital-Rechner, Analog-Rechner, Hybrid-Rechner 20 2. Prozeß-Rechner 22 3. MDT-Computer. 24 4. Mini-Computer . 25 IV. Datenerfassung . 27 1. Begriff der Datenerfassung 27 2. Problematik der Datenerfassung 28 3. Phasen der Datenerfassung . . 30 4. Methoden der Datenerfassung 32 V. Datenträger . . . . . . . . . . . 37 1. Nur maschinell lesbare Datenträger 37 2. Maschinell und visuell lesbare Datenträger 47 VI. Datenspeicherung . . . . . . . . . . . . . 52 1. Möglichkeiten und Kriterien der Datenspeicherung 52 2. Externe Speicher . . . . . . . . . . 55 VII. Programmiersprachen . . . . . . . . . . . . . . . 57 1. Einteilung der Programmiersprachen . . . . . . 57 2. Einige bedeutende problemorientierte Universalsprachen 60 Seite B. Systemgedanke . 63 I. Datenverarbeitungssystem 63 II. Betriebssysteme . 64 III. Betriebsarten . 68 1. Stapelverarbeitung 68 2. Ech tzeit verarbeit ung 69 3. Spool-Betrieb 70 4. Multiprogramming 70 5. Multiprocessing . 71 6. Time-Sharing 72 7. Datenfernverarbeitung '73 8. Rechner-Verbundnetz 74 IV. Hersteller-Systeme 75 c. Sollkonzept in bezugauf Planung und Entwicklung von EDV-Verfahren 77 I. Projektierungsphase . . 77 1. Grundbedingungen . 77 2. Darstellung des Ist-Zustandes 79 3. Problemanalyse 80 4. Entwicklung einer Sollkonzeption 80 I I. Einsatzvorbereitung . 82 1. Festlegung der Daten und Dateien 82 2. Festlegung der Verarbeitungs-Konzeption 82 3. Programmierung 83 4. Programmtest 84 5. Dokumentation . 85 III. Übernahme- und Kontrollphase 86 D. Logik der Programmerstellung 88 I. Datenflußplan . 88 1. Sinnbilder . 88 2. Beispiele für Datenflußpläne 88 I I. Programmablaufplan 97 1. Sinnbilder . 98 2. Verschiedene Programmstrukturen 99 3. Beispiele für Programmablaufpläne 101 III. Spezielle Verarbeitungstechniken 112 1. Unterprogramme . 112 2. Programmsegmentierung . 113 3. Strukturierte Programmierung 113 E. Sonderprobleme bei der ADV-Organisation 115 I. Prüfziffern . 115 II. Datensicherung 118 III. Datenschutz . 119 IV. Speicherorganisation . 120 V. Datenbanken . 121 Antworten zu den Fragen 123 Literaturverzeichnis . 134 Datenverarbeitung als Organisations-Hilfsmittel A. Datenverarbeitung als Organisations-Hilfsmittel Die Datenverarbeitung ist ein wichtiges sachliches und methodisches Hilfsmittel zur Strukturierung von organisatorischen Abläufen, insbesondere von informa tioneilen Arbeitsprozessen (vgl. Hub, Betriebsorganisation, S. 70). Der Computer stellt ein wichtiges Sachmittel der Organisation dar. Die Datenverarbeitung hilft somit, das Ziel der Organisation zu erreichen, nämlich möglichst günstige Bedin gungen zu schaffen, unter denen sich betriebliche Aktivitäten vollziehen. Diese Hilfe wird geleistet z. B. durch die in einem Rechenzentrum vorliegende Sach mittelzentralisation (vgl. Hub, Betriebsorganisation, S. 27) und wirkt sich aus in z. B. der Möglichkeit der Verbesserung - des Einsatzes von Betriebsmitteln, - der Lagerhaltung, - der Auskunftsbereitschaft, - der Durchlaufzeiten, - der Arbeitseffektivität von Mitarbeitern usw. Ziel dieses ersten Kapitels ist es, das Hilfsmittel Datenverarbeitung in seiner Bedeutung, seinem Aufbau, seiner Funktionsweise, seinen Möglichkeiten aber auch in seinen Grenzen vorzustellen. I. Ziele und Möglichkeiten der Datenverarbeitung Lernziel: Sie sollen den Begriff der Datenverarbeitung sowie die Ziele und Möglich keiten der Datenverarbeitung speziell im kommerziellen Bereich kennen lernen. 1. Daten In einem Betrieb wird ständig Kommunikation betrieben. Dazu werden Nach richten, die den Menschen über etwas informieren (Informationen) ausgetauscht. Diese Informationen setzen sich aus Daten zusammen. Datum Einzahl des Begriffs "Daten" Menge von Zeichen, denen ein bestimmter Begriffsinhalt zuge ordnet ist. Ein Datum ist also nicht eine willkürliche Aneinanderreihung von Zeichen (Buch staben, Ziffern, Sonderzeichen), sondern eine Aneinanderreihung von Zeichen so, daß dadurch ein bestimmter, den Menschen informierender Begriff (z. B. ein Name, eine Artikelbezeichnung, eine Kundennummer) entsteht. Anschaulicher läßt sich der Begriff des Datums und der Daten wie folgt angeben: 3 Grundlagen der Automatisierten Datenverarbeitung Daten sind Angaben zu Personen, Dingen und Sachverhalten. Beispiel: - Adresse des Kunden, - Kundennummer, - Bezeichnung, Nummer und Anzahl der bestellten Artikel, - Liefertermin. Daten lassen sich nun nach verschiedenen Gesichtspunkten gruppieren, je nach dem, ob der Aufbau der Daten aus einzelnen Zeichen, der Verwendungszweck der Daten oder der Grad der Beständigkeit der Daten von Interesse ist: - Gruppierung nach dem Aufbau aus einzelnen Zeichen: numerische alphanumerische Bezeichnung: Daten Daten aufgebaut aus: Ziffern, Buchstaben und Sonderzeichen 9 16. Januar 1977 Beispiele: 142 11 °/o MWSt 00711 Fritz Müller 4 Datenverarbeitung als Organisations-Hilfsmittel - Gruppierung nach dem Verwendungszweck: / Daten ~ Bezeichnung: Ordnungs- Mengen- daten daten I zum Ordnen, zur Angabe Verwendung: Sortiere,n, von Mengen Klassifizieren I Artikel-Nr. Stückzahl Beispiele: Name Einzelpreis Tagesdatum Umsatz - Gruppierung nach der Beständigkeit: Daten ~ Bezeichnung: Stamm- Bewegungs- daten daten I I fest Grad der variabel Sind im Normalfall Beständigkeit: über längere Zeit Verändern sich hinweg keiner Ver- laufend änderung unterworfen I I Artikel-Bezeichnung Bestellmenge Einkaufs-Preis Liefertermin Beispiele: V er kaufs-Preis Kontostand Anschrift Rechnungsbetrag 5 Grundlagen der Automatisierten Datenverarbeitung Die bisherige Behandlung des Datenbegriffs und die Gruppierung ist universell und unabhängig davon, ob eine sogenannte Datenverarbeitungsanlage (Kapitel AI 2) verwendet wird oder ob die Daten rein manuell bearbeitet werden. Unter dem Aspekt der Verwendung einer Datenverarbeitungsanlage kommt als weitere Gruppierungsmöglichkeit hinzu: Daten Bezeichnung: Eingabe gespeicherte Ausgabe daten Daten daten I Werden in eine Sind schon Stellen die Kennzeichen: Datenverarbeitungs gespeichert. Ergebnisse der anlage zur Verarbei Siehe A VI Daten Verarbeitung tung oder Speicherung speicherung. dar. eingegeben. Werden zusammen Siehe A IV Daten mit den Eingabe- erfassung. daten zur Verarbeitung Normalerweise über benötigt. einstimmend mit den Häufig überein Bewegungsda ten. stimmend mit den Stammdaten. I Beispiele: Kontobewegungen Kontenstände und Rechnungen Beitragszahlungen Anschriften der Lieferscheine Kundenbestellungen Konteninhaber. Gehalts Daten gelagerter bescheinigungen Artikel. Statistiken Angabe der Beitragshöhen Im Zusammenhang mit einer Datenverarbeitungsanlage lassen sich außerdem noch Steuerdaten angeben. Dies sind Daten, aus denen die Computer-Programme (Punkt II) aufgebaut sind, die somit in ihrer Gesamtheit den Ablauf und die Arbeitsschritte der Datenverarbeitungsanlage steuern. · 2. Verarbeitung von Daten Spricht man von Daten v er a r b e i tun g (abgekürzt: DV), so wird dar unter heutzutage die Verarbeitung von Daten auf einer Datenver a r beitun g sanlag e (abgekürzt: DV A) verstanden. 6 Datenverarbeitung als Organisations-Hilfsmittel Doch sollte man sich darüber im klaren sein, daß der Mensch schon immer Daten verarbeitet hat und daß Datenverarbeitung nicht unbedingt an den Einsatz technischer Hilfsmittel gebunden ist. Die E n t w i c k 1 u n g der Datenverarbei tung läßt sich schematisch wie folgt darstellen: - -- maschinen manuelle automatisierte unterstützte Da tenverarb eit ung Daten verar bei tung Datenverarbeitung Mensch verarbeitet Mensch verarbeitet Eine Datenverarbei Daten nur mit Daten mit Hilfs tungsanlage übernimmt "Papier und Bleistift". mitteln (Schreib selbständig die Ver maschine, Buchungs arbeitung auf Grund maschine, Rechen entsprechender maschine). Arbeitsan weisungen. Ein gängiger, moderner Begriff ist die Elektronische Datenverarbeitung (abge kürzt: EDV); eine konstruktionsbezogene Bezeichnung, die den Einsatz elektro nischer Geräte zur Verarbeitung von Daten betont. Nicht so gängig, jedoch noch moderner und dem heutigen Entwicklungsstand der Datenverarbeitung besser .entsprechend ist die funktionsbezogene Bezeichnung der Automatisierten Daten verarbeitung (abgekürzt: ADV). Unabhängig von der technischen Realisierung wird hier in den Vordergrund gerückt, was den Anwender in erster Linie inter essiert, nämlich die auf Grund einer Arbeitsvorschrift automatische Verarbeitung von einmal in die DV A eingegebenen Daten ohne weiteren menschlich.en Eingriff. Die Begriffe EDV und ADV hängen zusammen, denn ohne moderne elektro nische Bauteile und Baugruppen wäre ADV nicht denkbar. Eine EDV-Anlage ermöglicht ADV. In der Praxis werden die zwischen den einzelnen Begriffen durchaus vorhande nen Unterschiede nicht beachtet und es gilt der Sprachgebrauch: DV ~ EDV ~ ADV EDV-Anlage ~ DVA ~ Computer ~ Rechner Unabhängig davon, mit was die Verarbeitung nun vorgenommen wird, bedeutet Verarbeitung von Daten: die Aufbereitung und Auswertung von Daten mit dem Ziel der Heraus arbeitung des für den Anwendungsbereich Wesentlichen. 7
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