1 ©Jörn Beineke
Informationssysteme in Unternehmen
Jörn Beineke, StR23. Oktober 2002
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Übersicht - Inhalt
• Grundbegriffe• Dateiorganisation
– Verfahren– Verschlüsselung– Speicherungsformen
• Datenbankorganisation– Grundlagen– Logische Datenbankorganisation– Datenbankverwaltungssysteme
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Datenorganisation
4 ©Jörn Beineke
Datenorganisation
• Schneller Datenzugriff, kurze Antwortzeiten• Leichte Aktualisierbarkeit• Beliebige Formen der Auswertung• Beliebige Formen der Verknüpfung• Geschützt vor Verlust, Zerstörung und unbefugtem Zugriff• Vermeidung von Redundanzen
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Erscheinungsformen von Daten
© P. Stahlknecht / U. Hasenkamp: Einführung in die Wirtschaftsinformatik. 10. Auflage, Springer-Verlag, Berlin - Heidelberg 2002
• Codiert: Zeichenorientierte Daten
• Formatiert: Datensätze, z.B. Personaldaten
• Unformatiert: Texte, z.B. Berichte, Manuskripte
• Uncodiert: Bitorientierte Informationen, z.B. Imagedaten, Audio, Video
D at en
F or mat ier t eD at en
U nf or mat ier t eD at en
Cod ier t e I nf or mat ionen(CI )
Z eichen-or ient ier t
D ynamischeI nf or mat ionen
S t at ischeI nf or mat ionen
N icht codier t e I nf or mat ionen(N CI )
B it -or ient ier t
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Datenorganisation - Grundbegriffe
D at en-element e
D at en-sät z e
D at en-segment e
D at ei
Per sonal-nummer
F amilien-name V or name PL Z O r t S t r aße K ost en-
st elle Gehalt
N ame
M it ar beit erN r . 1
M it ar beit erN r . 2
A nschr if t
M it ar beit erN r . n
M it ar beit erN r . ...
Per sonal
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Datenorganisation - Grundbegriffe
• Hierarchisches Modell:– Datenbank– Datei– Datensatz– Datenelement
W agen- N r . F abr ikat Bauj ahr Ver sicher ung M iet sat z
W 45 O PE L VE CT RA A L L I A N Z 902000
A t t r ibut e (D at enelement e)
O r dnungs-begr iff
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Datenorganisation - Grundbegriffe
• Datensätze müssen sich– Logisch eindeutig unterscheiden lassen– Physisch im Speicher finden lassen
• Ordnungsmerkmale Schlüssel– Primärschlüssel: Eindeutig Attribut, das zur Identifizierung
des Datensatzes geeignet ist, z.B. Personalnummer– Sekundärschlüssel: Jedes Attribut bzw. jede
Attributkombination außerhalb des Primärschlüssels, z.B. Name/Wohnort
• Dateioperationen:– Suchen– Einfügen– Ändern– Löschen
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Datenformen
• Stammdaten:– Daten, die nur selten verändert werden– Personalstamm, Kundenstamm, Materialstamm
• Bestandsdaten:– Weisen Bestände aus– Lagerbestände, Kontostände
• Bewegungsdaten:– Daten mit mengen- oder wertmäßigen Zu- und Abgängen– Lagerentnahmen, Einzahlungen, Abbuchungen
• Metadaten:– Daten über Daten– Eigenschaften eines Datenfeldes, z.B. Fließtext oder feste
Werte
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Nummerierung/Verschlüsselung
• Zentrales Problem der betrieblichen Organisation• Kennzeichnung und Identifizierung von Objekten,
Informationen• WAS wird WOZU und WIE mit einer Nummer gekennzeichnet?• Alphabetische , numerische und alphanumerische Nummern• Funktionen von Nummern:
– Identifizierungsnummern, z.B. Personalnummer– Klassifizierungsnummern, z.B. M,W oder
Länderkennzeichnung D, F, ...
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Nummerierung/Verschlüsselung
M it gliedsnummerPZ N
K f z - Kennz eichenPost leit z ahlenRent ennummer nI S BN / I S M NE A N
Z ugnummer n D BF lugnummer n L H
(Bez eichnung nach RE F A : Par allelnummer )
I dent nummer
S yst emlose I dent nummer= Z ählnummer
I dent ifi z ier ender T eil hängt von k lass ifi z ier enden T eilen ab (hier ar ch ische N ummer )
I dent ifi z ier ender T eil undk lassifi z ier ende T eile s indvoneinander unabhängig
V er bundnummer
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12 ©Jörn Beineke
Nummerierung/Verschlüsselung
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3
1 3
4 0 1 5 0 0
0
0 7 5 4 2 3
L ä n d e r -k e n n -z e i c h e nD e u t s c h -l a n d
E A N -P r ä fi x
I n d i v i d u e l l e A r t i k e l -n u m m e r d e s H e r s t e l l e r s
P r ü f -z i ff e r
H e n k e l K G a A ,D ü s s e l d o r f
P e r s i l ( 3 k g - P a c k u n g )
1 2 3 4
3
5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2
9 7 8 5 4 0 4 1 9 8 6
K e n n z e i c h e nB ü c h e r
E A N -P r ä fi x
P r ü f -z i ff e r
S p r i n g e r -V e r l a g ,H e i d e l b e r g
S t a h l k n e c h t /H a s e n k a m p ,W i r t s c h a f t s i n f o r m a t i k ,1 0 . A u fl a g e
I n t e r n a t i o n a l e S t a n d a r d -B u c h n u m m e r ( I S B N )
Deu
tsch
-sp
rach
ig
H er st eller nummer
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Datenbankorganisation
14 ©Jörn Beineke
Anlegen einer Datenbank
• Datenmodellierung• Logische Datenbankorganisation• Data Description Language
D at enbanksyst em
D at enbank-ver walt ungssyst em
D at enbankD at eien
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Entitäten - Attribute
• Entitäten beschreiben in der Datenbank unabhängige Objekte, Gegenstände oder Abstrakte Begriffe:– Kunde– Konto– Vertrag– Mieter– Installation– Schüler– ...
• Attribute beschreiben Eigenschaften, die diese Objekte haben:– Kunde: Name, Ort, PLZ ...– Konto: Inhaber, Kontoart ...– Vertrag: Datum, Wert, Art ...– Installation: Ort, Hardware ...– ...
16 ©Jörn Beineke
Beispiel - Autovermietung
• Mieter, Wagen• Wie viele Tage war ein Wagen vermietet?• Wer hat Wagen XY gemietet?• Welche Wagen sind zwei Jahre alt?• Welche Wagen hat ein Kunde gemietet?• Welche Wagen sind vom Typ VW Golf?• Welche Versicherung kommt für Schäden an einem
bestimmten Fahrzeug auf?• Welche Wagen haben einen Mietsatz von 90,- € pro Tag?• ...
17 ©Jörn Beineke
Beispiel - Autovermietung
M 1M 1M 2M 3M 3M 3M 4M 5M 5M 6
B2B2B1B3B3B3B1B2B2B1
W 12W 8 4W 4 5W 5 2W 6 4W 9 9W 7 5W 12W 9 9W 3 3
3 11602 15
83 243 871062 891495 7
A E GA E GBO L L EI BMI BMI BMK A D E W ES I E M E N SS I E M E N SZ U N T Z
D at ei A : M iet er
M N R M N A BR W N R M D M N RM N ABRM D
====
=====
M iet er nummerM iet er nameBr anche (des M iet er s )M iet dauer
W N RF TB JV SM S
W agennummerF ahr z eugt ypBauj ahrV er sicher ungM iet sat z (pr o T ag)in E ur o
W 12W 3 3W 4 5W 5 2W 6 4W 7 5W 8 4W 9 9
O PE L CO RS AV W GO L FO PE L VE CT RAM E RCE D E S S 32 0F O RD M O N D E OV W GO L FF O RD M O N D E OM E RCE D E S E 2 40
A LL I A N ZL LO Y DA LL I A N ZL LO Y DI D U N AA LL I A N ZL LO Y DI D U N A
7 08 09 0
1909 08 09 0
140
199 9199 92 00 02 00 02 00 02 00 02 00 12 00 1
W N R F T B J V S M S
D at ei B: W agen
18 ©Jörn Beineke
Beispiel - Autovermietung
D at ei A * : M iet er
D at ei B* : W agen
M N R
M 1M 2M 3M 4M 5M 6
M N A
A E GBO L L EI BMK A D E W ES I E M E N SZ U N T Z
BR
B2B1B3B1B2B1
F T
O PE L CO RS AO PE L CO RS AVW GO L FO PE L VE CT RAM E RCE D E S S 32 0F O RD M O N D E OVW GO L FF O RD M O N D E OM E RCE D E S E 2 40M E RCE D E S E 2 40
VS
A LL I A N ZA LL I A N ZL LO Y DA LL I A N ZL LO Y DI D U N AA LL I A N ZL LO Y DI D U N AI D U N A
M S
7 07 08 09 0
1909 08 09 0
140140
M N R
M 1M 5M 6M 2M 3M 3M 4M 1M 3M 5
M D
3 12 89
5 72 15
83 241061608 7
149
B J
199 9199 9199 92 00 02 00 02 00 02 00 02 00 12 00 12 00 1
W N R
W 12W 12W 3 3W 4 5W 5 2W 6 4W 7 5W 8 4W 9 9W 9 9
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Datenmodellierung
• Objekte, Attribute, Beziehungen• Semantisches Datenmodell• Entity-Relationship-Modell (ER)• Hierarchisches Modell• Netzwerkmodell• Relationenmodell
20 ©Jörn Beineke
Semantisches Datenmodell
Verfasser Bibliothek
Bestseller
hat verleiht
ist
Herr der
Ringe
21 ©Jörn Beineke
Entity-Relationship-Modell - ER
Student Buch
Beziehungstyp
entleiht
Entitytyp
Name
Fach
Semester
Titel
Autor
22 ©Jörn Beineke
Modellbildung
• Komplexität, welche die Realität mit sich bringt, wird verringert.
• Konzentration auf diejenigen Gegenstände und deren Eigenschaften, die für die Aufgabenstellung wesentlich sind.
23 ©Jörn Beineke
Datenbankbegriffe
E nt it yt yp
M it ar beit er
Kunde
Par t ner in
Kost enst elle
A t t r ibut e(E igenschaf t en)
Per sonalnummerGehaltGebur t sor t
Br ancheBest ellvolumen
A lt erGr ößeH aar f ar be
N ummerKost ent r äger
A t t r ibut wer t e(A t t r ibut -auspr ägungen)
47122 .850 ,-O snabr ück
Lebensmit t el440 .000 ,-
231,76blond
0815Roheisen
E nt it ies(Ent it yauspr ägungen)
Bauer , M üller , ...
Bolle, Kaiser , ...
A nke, Beat e, ...
H ochof en, W alz wer k, ...
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24 ©Jörn Beineke
Beziehungen zwischen Entitäten
E nt it yt yp
E nt it yt yp
E nt it y
E nt it y
M it ar beit er
PC K38
Bauer
Rechner
1 : 1
M it ar beit er
Raum
Z immer 27
Bauer M üller
1 : n
L ief er ant
W ar e
m : n
Bolle Kaiser
But t er E ier Käse
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25 ©Jörn Beineke
Beispiel - Autovermietung
M D
M I E T E R
M N R M N A BR
W A GE N
W N R B J M SV SF T
M I E T E T
M N R, W N R
ER-Modell:• Objekte – Rechtecke• Beziehungen zwischen Objekten: Rauten• Attribute: Ellipsen an Objekten und Beziehungen
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26 ©Jörn Beineke
Beispiel - Autovermietung
M I E T E RBN R
H N R
V N R
M N R
M N A BN A
H N A
V N A
H L
V S
W A GE N
PRE I S GRU PPE
BRA N CH E
H E R S T E L L E R
V E RS I CH E RU N G
W N R
BJ
V B
PN R
F T
M D
M S
M I E T E T
GE H Ö RTZ U
GE H Ö RTZ U
I S TBE I
S T A M M TV O N
M N R , W N R
M N R , BN R
W N R , H N R
W N R , V N RW N R , PN R
BN RBN AH N RH N AH LPN RVN RVN AVSVB
==========
N ummer der Br ancheN ame der Br ancheN ummer des H er st eller sN ame des H er s t eller sL and des H er st eller sN ummer der Pr eisgr uppeN ummer der V er sicher ungN ame der Ver sicher ungS it z der V er s icher ungVer sicher ungsbeginn
27 ©Jörn Beineke
Beispiel - Autovermietung
M I E T E R
M N R
M N A
BR
W A GE N
W N R
BJ
VS
M S
F T
M D
M I E T -V E R T RA G
M N R, W N R
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M I ET ER W A GEN
M I E T VE RT RA G
M I ET ET
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Generalisierung - Spezialisierung
M I ET O BJ EKT A U T O
W O H N -A N H Ä N GERA U T O LKW
I S T EI N I S T E I N
PKW
Gen
eral
isie
rung S
pezialisierung
I S T E I N
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29 ©Jörn Beineke
Hierarchisches Datenbankmodell
• Beziehungen werden durch eine Baumstruktur dargestellt• Jede Entität hat genau einen Vorgänger, kann aber mehrere
Nachfolger haben• Auf der obersten Stufe gibt es genau eine Entität
M N R
M N A BR
F T
M S
B J V S M D
W N R
W N R
M N R F T
M N A
V S
BR M D M S
B J
Buch
Titel Autor Verlag
30 ©Jörn Beineke
m:n Beziehungen - Autovermietung
M 1 M 5
W 12 W 8 4 W 12 W 9 9
M 1 M 5
W 8 4 W 12 W 9 9
© P. Stahlknecht / U. Hasenkamp: Einführung in die Wirtschaftsinformatik. 10. Auflage, Springer-Verlag, Berlin - Heidelberg 2002
31 ©Jörn Beineke
Netzwerk-Datenbankmodell
• Jede Entität kann wieder mehrere Nachfolger, aber jetzt auch mehrere Vorgänger haben
• Es kann mehrere Entitäten geben, die keinen Vorgänger haben
M N R
M N A BR F T
M S
B J V S
M D
M V
W N R
© P. Stahlknecht / U. Hasenkamp: Einführung in die Wirtschaftsinformatik. 10. Auflage, Springer-Verlag, Berlin - Heidelberg 2002
32 ©Jörn Beineke
Netzwerk-Datenbankmodell
Buch
ISBN
Student
Matr.Nr. Name
Autor
33 ©Jörn Beineke
Relationales Datenbankmodell
• Von CODD 1968-1973 bei IBM/USA entwickelt• Bezeichnungen:
– Tupel: ein logischer Datensatz einer Tabelle– Relation: Datei, Zusammenfassung von Attributen einer
Entität• Grundregeln des Relationenmodells:
– Eine Relation ist ein zweidimensionale Tabelle– Eine Zeile der Tabelle entspricht einem Tupel– Die Spalten der Tabelle entsprechen den Attributen– Die Zeilen müssen verschieden sein, d.h. es gibt keine zwei
Zeilen gleichen Inhalts– Die Reihenfolge der Zeilen und Spalten spielt keine Rolle– Die Anzahl der Attribute heißt Grad der Relation– Die Zusammenfassung aller möglichen Werte eines
Attributs wird als Domäne bezeichnet.
34 ©Jörn Beineke
Beispiel - Autovermietung
M iet er W agen
N ummer N ame B r anche N r .F ahr z eug-t yp B auj ahr V er s icher ung M iet sat z
(E ur o)M iet dauer
(T age)
M N R M N A B R W N R F T B J V S M S M D
M 1
M 2M 3
M 4M 5
M 6
A E G
BO L L EI BM
K A D E W ES I E M E N S
Z U N T Z
B2
B1B3
B1B2
B1
W 12W 84W 45W 52W 64W 99W 75W 12W 99W 33
CO RS AM O N D E OV E CT RAS 23 0M O N D E OE 2 40GO L FCO RS AE 2 40GO L F
199 92 00 12 00 02 00 02 00 02 00 12 00 0199 92 00 1199 9
A LL I A N ZL LO Y DA LL I A N ZL LO Y DI D U N AI D U N AA LL I A N ZA LL I A N ZI D U N AL LO Y D
709090
19090
1408070
14080
31160215
8324
87106289149
57
© P. Stahlknecht / U. Hasenkamp: Einführung in die Wirtschaftsinformatik. 10. Auflage, Springer-Verlag, Berlin - Heidelberg 2002
35 ©Jörn Beineke
Normalisierung
MNA BR WNR FT BJ VS MS MD
1. Normalform
M1M1M2M3M3M3M4M5M5M6
AEGAEGBOLLEIBMIBMIBMKADEWESIEMENSSIEMENSZUNTZ
B2B2B1B3B3B3B1B2B2B1
W12W84W45W52W64W99W75W12W99W33
CORSAMONDEOVECTRAS320MONDEOE240GOLFCORSAE240GOLF
1999200120002000200020012000199920011999
ALLIANZLLOYDALLIANZLLOYDIDUNAIDUNAALLIANZALLIANZIDUNALLOYD
709090
19090
1408070
14080
31160215
8324
87106289149
57
MNR
• Schlüssel: Mieternummer MNR, Wagennummer WNR• Relationen: (MNR, MNA, BR), (MNR, WNR, FT, BJ, VS, MS, MD)• Primärschlüssel (MNR, WNR)• 1. Normalform: ‚Doppelte Tabellenzeilen‘ werden aufgefüllt
36 ©Jörn Beineke
Normalisierung
MNR
FT
MNA
MNA
BR
BR
M1M2M3M4M5M6
M1M2M3M4M5M6
M1
M2M3
M4M5
M6
M1
M3M3
M5
M1
M2M3
M4M5
M6
M1
M3M3
M5
B2B1B3B1B2B1
B2B1B3B1B2B1
MNR
MNR
WNR
WNR
WNR
WNR
MD
MD
FT
FT
BJ
BJ
VS
VS
MS
MS
CORSA
VECTRAS320MONDEOGOLF
E240
GOLF
MONDEO
CORSA
VECTRAS320MONDEOGOLF
E240
GOLF
MONDEO
CORSA
MONDEO
E240GOLF
S320VECTRA
19991999200020002000200020012001
19991999200020002000200020012001
ALLIANZLLOYDALLIANZLLOYDIDUNAALLIANZLLOYDIDUNA
ALLIANZLLOYDALLIANZLLOYDIDUNAALLIANZLLOYDIDUNA
708090
190908090
140
70140
8090
19090
2. Normalform
3. Normalform
AEGBOLLEIBMKADEWESIEMENSZUNTZ
AEGBOLLEIBMKADEWESIEMENSZUNTZ
W12
W45W52W64W75
W33
W84W99
W12
W45W52W64W75
W33
W84W99
W12W84W45W52W64W99W75W12W99W33
W12W84W45W52W64W99W75W12W99W33
31160215
8324
87106289149
57
31160215
8324
87106289149
57
MNR
37 ©Jörn Beineke
Datenbankverwaltungssysteme
38 ©Jörn Beineke
Datenbankverwaltungssysteme
• DBMS = Data Base Management System• RDBMS = Relational Data Base Management System• Datenunabhängigkeit ...
– ... vom Anwendungsprogramm– ... von der logischen und physischen Datenorganisation– ... von der Systemplattform
• Benutzerfreundlichkeit• Mehrfachzugriff• Flexibilität - Verknüpfbarkeit• Effizienz – Schneller Zugriff• Datenschutz• Datensicherheit• Datenintegrität – Konsistenz• Redundanzfreiheit
39 ©Jörn Beineke
Bestandteile
• Externe Sicht – Umgang des Benutzers mit den Daten– Datenpflege– Reporting
• Interne Sicht– Verwaltungsprogramme– Dateiorganisation– Speicherverwaltung
• Konzeptionelle Sicht– Datenmodellierung– Logische Strukturierung der Datenbank
40 ©Jörn Beineke
Bestandteile
A nwendungs-pr ogr amm S 1
A nwendungs-pr ogr amm Dm
E x t er neS icht
K onz ep-t ionelleS icht
I nt er neS icht
Q LD M L
D D L
D S D L
Datenb
ankverwaltungssystem
(DB
MS
)
A nwendungs-pr ogr amm S n
Benut z er m
Physische Dat enor ganisat ion
L ogische D at enor ganisat ion
D ialogbet r ieb S t apelbet r ieb
A nwendungs-pr ogr amm D1
Benut z er 1
D at en-speicher
D at en-speicher
41 ©Jörn Beineke
Datenoperationen
• Datendefinitionsoperationen - CREATE, ALTER• Datenmanipulationsoperationen - INSERT, UPDATE, DELETE,
SELECT• Kontrolloperationen - Zugriffsrechte auf Daten: Lesen, ändern,
erzeugen, löschen
• SQL – Structured Query Language• Tabellenabfragen – Reporting:
• SELECT Was? (Attribute)• FROM Woher? (Relationen, Tabellen)• WHERE Unter welcher Bedingung? (Attributwerte)
42 ©Jörn Beineke
Select-Abfragen - Autovermietung
1) S U M (M D )VW N R = ' W 12 ' ;
2 ) M N AM , VM .M N R = V .M N RV .W N R = ‘W 99 ' ;
3 ) W N RW2 00 1 - B J = 2 ;
4 ) M N AMBR = ' B2 ' ;
5 ) F TM , V , WW .W N R = V .W N RV .M N R = M .M N RM N A = ' S I E M E N S ' ;
6 ) W N RW , TW .F T = T .F TM S = 9 0 ;
S ELE CTFRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E REA N D
S ELE CTFRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E REA N DA N D
S ELE CTFRO MW H E REA N D
7 ) W N RWF T = ' GO L F ' ;
8 ) M N AM , V , WM .M N R = V .M N RV .W N R = W .W N RF T = ' M O N D E O 'M N A ;
9 ) W N R, B JWB J = B J
WW N R = ' W 6 4 ' );
10 ) V SM , V , WW .W N R = V .W N RV .M N R = M .M N RM N A = ' I BM 'V S ;
S ELE CTFRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E REA N DA N DGRO U P BY
S ELE CTFRO MW H E RE (S ELECT
FRO MW H E RE
S ELE CTFRO MW H E REA N DA N DGRO U P BY
43 ©Jörn Beineke
Mögliche Referatsthemen
• Datenorganisation, ER-Modell• Geschäftsprozesse• Projektmethode• Dialogverarbeitung, Transaktionen, OLTP• Berichtswesen, Selektion, Kennzahlen, Merkmale, Tabellen,
Statistiken• Data-Warehouse• Business-Workflow• Supply Chain Management• Customer Relationship Management• Dokumentenarchive, Content Management• Unterrichtskonzepte
44 ©Jörn Beineke
Informationssysteme in Unternehmen
Jörn Beineke, StR23. Oktober 2002