Ein Beitrag aus der Lehrpraxis

Hybride Verfahren, Intelligentes Wissen, Relationale- und Graphdatenbanken

Anforderungen der Zukunft werden zunehmend komplexer und erfordern häufig den Einsatz hybrider Lösungen, die mehrere funktionale Einheiten in sich vereinen. Wer solche Lösungen entwickeln möchte, muss die beteiligten Einheiten verstehen und wissen, wie man sie intelligent kombinieren kann.

Hybride: Was sie sind und warum sie so bedeutend sind

Von einem Hybrid sprechen wir dann, wenn einzelne Einheiten miteinander kombiniert und zu einem Ganzen zusammenführt werden. Die Motivation wie auch die Anwendungsbereiche für den Einsatz solcher Hybride sind im Allgemeinen sehr unterschiedlich. Hybride Motoren, hybrider Unterricht oder hybride Verschlüsselungsverfahren sind nur einige Beispiele dafür.
Allen diesen Verfahren ist gemein, dass sie einer Verbindung bedürfen, die einzelne Methoden zu einem System zusammenführen, das auf komplexe Herausforderungen mögliche Antworten zu geben versucht. Eine wesentliche Aufgabe der Lehre sollte es demnach sein, Studierende das erforderliche Wissen und die Methoden an die Hand zu geben, um komplexen Fragestellungen mit hybriden Lösungsansätzen beantworten zu können.

Welche Rolle intelligentes Wissen dabei spielt

Wer als Studierender hybride Ansätze entwickeln möchte, benötigt ein grundlegendes Verständnis aller beteiligter Einheiten und Wissen, das geeignet ist, um diese sinnvoll vereinen zu können. Letzteres kann nur gelingen, wenn bereits erlerntes Wissen und die Problemstellung (Synthese) Gemeinsamkeiten aufweisen, die von den Studierenden erkannt werden können. Das erlernte Wissen muss also auf die neue Problemstellung übertragbar sein, weshalb die kognitive Psychologie ein solches Wissen zurecht als intelligentes Wissen bezeichnet. Ist das Bindeglied erkannt, kann der Ansatz modelliert und damit ein möglicher Lösungsweg aufgezeigt werden.

Hybrides Datenbanksystem: Ein Fallbeispiel aus der Praxis

Typische Beispiel für Hybride kommen aus dem Bereich der Datenbanken. Unterschiedlich strukturierte Daten und Umgangsformen mit ihnen erfordern den Einsatz verschiedener Datenbanktypen. Informationen in Tabellenform können in relationalen Datenbanken abgebildet werden, während vernetzte Informationen, wie etwa die Beziehungen zwischen Menschen häufig in Graphdatenbanken zu finden sind. Erstere heißen SQL-, letztere gehören zu den NoSQL-Datenbanken. Ein Datenbanksystem (DBS) ist die Summe einzelner Datenbanken und ist demnach ein hybrides DBS, falls es SQL- und NoSQL-Datenbanken in sich vereint.
Bereits einfache Anfragen, die Informationen aus zwei unterschiedlichen Datenbanken benötigen, können Anwender vor große Herausforderungen stellen. Wie solche übergreifenden Anfragen zu adressieren sind, soll an einem typischen hybriden DBS, nämlich der Kombination einer relationalen Datenbank für das Rechnungswesen und einer Graphdatenbank zur Speicherung von Kunde-Betreuer-Beziehungen deutlich gemacht werden (Siehe Shortcast).

Hybride Lösungen begegnen uns in nahezu allen Bereichen des täglichen Lebens. Sie zu verstehen, zu verbessern und ggf. auch zu ersetzen erfordert Engagement und die Fähigkeit zur Analyse und Synthese komplexer Zusammenhänge.

Kontakt

Prof. Dr. Peter Poensgen

Professur für IT-Management
IU Internationale Hochschule · Fernstudium

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