Aktuelle Probleme der Dokumentation von Tierbehandlungen

1. Aktuelle Probleme der Dokumentation von Tierbehandlungen • Aufspüren der Anwendung von Produktimitaten und Produktfälschungen • Illegaler Markt für Produktimitate und Produktfälschungen bei Tierarzneimitteln • Nachvollziehbarkeit der Produktherkunft für jede Arzneimittelpackung

2. Vorschläge für die Verbesserung der Dokumentation • „Packungsidentifikation“ (=bundle-ID) • Zentrale Datenbank für die gesamte Wertschöpfungskette • Plausibilitätsprüfungen:Passt die „Chargenidentifikation“ zur (neu einzuführenden) „Packungsidentifikation“ und der PZN?

3. Architektur einer Integration der Wertschöpfungskette

4. Schritte des logischen Datenbank-/Datenspeicherentwurfs

5. Semantisches konzeptionelles Datenmodell DBVS-gestütztes konzeptionelles Datenmodell Realitätsaus-schnitt Logische Datenorganisation – Unterschied zwischen semantisch konzeptionellem Datenmodell undDBVS-gestütztem konzeptionellem Datenmodell Ein Realitätsausschnitt wird semantisch vollständig (mit vollständigem Bedeutungsinhalt) wiedergegeben Semantische konzeptionelle Daten-modelle sind semantisch reichhaltiger als DBVS-gestützte konzeptionelle Datenmodelle Bezüglich der Semantik sind die Restriktionen des DBVS zu beachten.

6. Datenmodellierung (mittels ER-Modell) Grundelemente von Datenmodellen • Entitäten (welche Objekte sind betroffen ? z.B. Tiere) • Beziehungen zwischen Entitäten (ein Tier mit einer bestimmten Ohrmarke XYZ kann nie, einmal oder mehrmals mit einem bestimmten Medikament ABC behandelt werden) • Attribute zur Charakterisierung von Entitäten (Ohrmarkennummer, PZN, Chargennummer, Datum einer Medikation usw.) • Schlüssel (Ohrmarkennummer)

7. Beziehungen zwischen Entitäten Eine Assoziation a(E1, E2) gibt an, wie viele Entitäten der Entitätsmenge E2 einer beliebigen Entität der Entitätsmenge E1 zugeordnet sein können. In der Datenmodellierung gebräuchliche Assoziationstypen:

8. Part of an ER-model for „transparent production“ of meat regarding the treatment of animals with medicines

9. Rekursive Modellierung(Rekursive Modellierung des Arzneimittelverkaufs durch Tierärzte an Landwirte) C Arzneimittel-verkauf Personen C Problem rekursiver Beziehungen: Ein globales Attribut, das in einer Relation als Identifikationsschlüssel dient, bildet in der gleichen Relation die Basis für einen Fremdschlüssel

10. Nichtrekursive Modellierung(Rekursive Modellierung des Arzneimittelverkaufs durch Tierärzte an Landwirte) Tierärzte mC Arzneimittelverkauf Für Umsetzung in DBVS-gestütztes konzeptionelles Datenmodell: Auflösung der Netzbeziehung mC Landwirte

11. Attribute • Ein Attribut beschreibt eine bestimmte Eigenschaft, die sämtliche Entitäten einer Entitätsmenge oder sämtliche Einzelbeziehungen einer Beziehung aufweisen. • Der Wertebereich (domain) eines Attributs besteht aus der Menge der Datenwerte, die das Attribut für die Entitäten der betreffenden Entitätsmenge annehmen kann.

12. Beispiel: Entitätsmenge Tierstammdaten (mit 2 Entitäten) Attribute

13. Abhängigkeiten von Attributen I Begriff der funktionalen Abhängigkeit Das Attribut bzw. die Attributkombination B ist genau dann funktional abhängig von dem Attribut bzw. der Attributkombination A, wenn zu einem beliebigen Wert von A in der Relation R höchstens ein Wert von B existiert. Formal: R.A  R.B Beispiel: Tierstammdaten(Ohrmarke,Rasse,Geburtsdatum,Muttertier) In dieser Relation tritt folgende funktionale Abhängigkeit auf: Tierstammdaten.Ohrmarke  Tierstammdaten.(Geburtsdatum, Muttertier) Die Attributkombination (Geburtsdatum, Muttertier) ist von dem Attribut Ohrmarke funktional abhängig, weil zu jedem Wert von Ohrmarke stets nur eine Wertekombination der Attribute Geburtsdatum und Muttertier auftritt.

14. Abhängigkeiten von Attributen II Begriff der vollfunktionalen Abhängigkeit • Das Attribut bzw. die Attributkombination B einer Relation R ist genau dann vollfunktional abhängig von dem Attribut bzw. der Attributkombination A derselben Relation R, wenn: • B von A funktional abhängig ist, d.h. R.A  R.B, und • B nicht schon allein von einem Teil von A funktional abhängig ist. • Formal: R.A  R.B • Ist eine Attributkombination funktional von einem einzelnen Attribut abhängig, so liegt zugleich auch vollfunktionale Abhängigkeit vor.

15. Beispiel Relation: Arzneimittellager(LagerNr, ArtikelNr, Bezeichnung, Datum, Bestand) Lagerbestand(LagerNr, ArtikelNr, Datum)  Lagerbestand.Bestand Ist auch Bezeichnung von der Attributkombination (LagerNr, ArtikelNr, Datum) vollfunktional abhängig?

16. Abhängigkeiten von Attributen III Begriff der transitiven Abhängigkeit • Seien A, B und C Attribute bzw. Attributkombinationen einer Relation R, dann heißt C transitiv abhängig von A, wenn gilt: R.A  R.B, d.h. B ist funktional abhängig von A, und R.B  R.C, d.h. C ist funktional abhängig von B. C ist also mittelbar(über B) von A abhängig. • Beispiel: Tierstammdaten(Ohrmarke, Geburtsdatum, Alter) Alter ist transitiv von Ohrmarke abhängig, denn es gilt: Alter ist funktional abhängig von Geburtsdatum und Geburtsdatum ist funktional abhängig von Ohrmarke.

17. Normalformen 1. Normalform: Eine Relation ist in der 1. NF, wenn sie nur elementare (atomare) Attribute enthält. 2. Normalform: Eine normalisierte Relation ist in der 2. NF, falls die 1. NF erfüllt ist und alle Nichtschlüsselattribute vom ganzen (zusammengesetzten) Schlüssel vollfunktional abhängig sind (vollfunktionalle Abhängigkeit liegt vor, wenn ein Nichtschlüsselattribut vom ganzen zusammengesetzten Schlüssel abhängt)(funktionale Abhängigkeit liegt vor, wenn ein Nichtschlüsselattribut nur von einem Teil des zusammengesetzten Schlüssel abhängt) 3. Normalform: Eine normalisierte Relation ist in der 3. NF, falls sie sich in der 2. NF befindet und falls keine Nichtschlüsselattribute existieren, die von anderen Nichtschlüsselattributen funktional abhängig sind.

18. Strukturregeln Folie geändert 25.11.04