Qualität von Datenmodellen:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1996
|
| Schriftenreihe: | Gabler-Edition Wissenschaft : Information-Engineering und IV-Controlling
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XX, 369 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3824463024 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis XV
Abkürzungsverzeichnis XXI
A. Einführung 1
1. Problemstellung 1
2. Ziel der Arbeit 2
3. Aufbau und methodisches Vorgehen 3
B. Datenmodellierung - Stand der Technik, Anwendung und Qualität 5
1. Begriffsklärungen 5
1.1 Daten, Information, Wissen 5
1.2 Modelle und Modellierung 13
1.3 Datenmodell, Datenmodellierung, Unternehmensdatenmodell 15
1.4 Datenadministration, Datenbankadministration, Datenmanagement 19
1.5 Qualität 25
2. Die Entwicklung der Datenmodellierung aus historischer Sicht 29
2.1 Relationenmodell nach Codd (mathematische Basis,
Strukturierung) 29
2.2 Entity-Relationship-Modell nach Chen (einheitliche Sicht auf
Daten) 29
2.3 Erweiterungen des Entity-Relationship-Modells (Erhöhung der
Ausdrucksfähigkeit) 30
2.4 Unternehmensdatenmodelle (Erweiterung der technischen
Verwendung durch eine betriebliche Perspektive) 30
2.5 Objektorientierte Modellierung (gemeinsame Betrachtung von
Daten und Funktionen) 32
2.6 Weiterentwicklungen für Multimedia, Hypermedia und Virtual
Reality-Anwendungen 35
3. Organisation und Anwendungsbereiche der Datenmodellierung 36
3.1 Anwendungsbereiche für Datenmodelle 37
3.1.1 Überblick über Anwendungsbereiche in der Literatur 37
3.1.2 Entwicklung eines Katalogs an Anwendungsbereichen 45
3.2 Aufbauorganisation 48
3.2.1 Eingliederung der Datenmodellierung in die
Unternehmensorganisation 49
3.2.2 Interne Aufbauorganisation der Datenmodellierung 53
3.3 Ablauforganisation 57
v Inhaltsverzeichnis
3.4 Anforderungsprofil für Datenmodellierer 61
3.5 Empirische Befunde 64
4. Unterstützung der Datenmodellierung 69
4.1 Werkzeuge für die Datenmodellierung 69
4.1.1 Stand-Alone-Werkzeuge 70
4.1.2 Integrierte Werkzeuge (CASE) 72
4.1.3 Data Dictionaries/Repositories 73
4.1.4 Empirische Befunde 74
4.2 Referenzdatenmodelle 75
4.2.1 Überblick über Referenzdatenmodelle 75
4.2.2 Nutzenpotentiale von Referenzdatenmodellen 76
4.2.3 Empirische Befunde 77
5 Beurteilung und Sicherung der Qualität von Datenmodellen 79
5.1 Rahmenkonzept für die Qualität konzeptioneller Modelle nach
Lindland et al 79
5.1.1 Syntaktische Qualität 80
5.1.2 Semantische Qualität 80
5.1.3 Pragmatische Qualität 81
5.1.4 Erweiterung des Rahmenkonzepts 82
5.1.5 Kritische Beurteilung 83
5.2 Beurteilung der Qualität von Datenmodellen nach Moody/Shanks 84
5.2.1 Einfachheit 85
5.2.2 Vollständigkeit 85
5.2.3 Flexibilität 86
5.2.4 Integration 86
5.2.5 Verständlichkeit 86
5.2.6 Implementierbarkeit 87
5.2.7 Kritische Beurteilung 87
5.3 Qualitätskonzept nach Reingruber/Gregory 88
5.3.1 Fünf Dimensionen der Qualität der Datenmodellierung 89
5.3.2 Eigenschaften qualitativ hochwertiger Datenmodellierung 90
5.3.3 Kritische Beurteilung 91
5.4 Qualitätseigenschaften nach Batini et al 91
5.4.1 Vollständigkeit 92
5.4.2 Korrektheit 92
5.4.3 Minimalität 93
5.4.4 Ausdruckskraft 94
5.4.5 Lesbarkeit 95
5.4.6 Selbsterklärungsfähigkeit 96
5.4.7 Erweiterbarkeit 96
5.4.8 Normalität 97
5.4.9 Kritische Beurteilung 98
5.5 Qualitätsmaßzahlen nach Heilandt/Kruck 98
Inhaltsverzeichnis XI
5.5.1 Bindungsstärke von Beziehungstypen 100
5.5.2 Komplexität von Beziehungstypen 101
5.5.3 Ordnungsgüte von Datenmodellen 102
5.5.4 Komplexität von Datenmodellen 103
5.5.5 Spezialisierung von Datenmodellen 103
5.5.6 Verdichtung von Datenmodellen 104
5.5.7 Kritische Beurteilung 104
5.6 Drei-Stufen-Konzept für Korrektheit nach Zamperoni/Löhr-Richter... 105
5.6.1 Syntaktische Korrektheit 106
5.6.2 Konsistenz 106
5.6.3 Semantische Korrektheit 107
5.6.4 Kritische Beurteilung 108
5.7 Maße für Stabilität nach Marche 109
5.7.1 System zur Messung der Stabilität von Datenmodellen 110
5.7.2 Empirische Befunde 112
5.7.3 Kritische Beurteilung 115
5.8 Ermittlung von Meßgrößen zur Datenmodellanalyse nach Hars 116
5.8.1 Modellgröße 116
5.8.2 Detaillierungsgrad 117
5.8.3 Komplexität 117
5.8.4 Modularität 118
5.8.5 Kritische Beurteilung 118
5.9 Beitrag von Datenmodellierungsmethoden zur Sicherung der
Qualität von Datenmodellen 119
5.9.1 Beitrag des Relationenmodells nach Codd 120
5.9.2 Beitrag des Entity-Relationship-Modells nach Chen 121
5.9.3 Beitrag des strukturierten Entity-Relationship-Modells nach
Sinz 124
5.9.4 Beitrag der Objekttypenmethode nach Ortner 126
5.9.5 Anforderungen an konzeptionelle
Datenmodellierungsmethoden 130
5.10 Modellierungsempfehlungen zur Steigerung der Qualität von
Datenmodellen 133
5.10.1 Abgrenzung von Bereichen 133
5.10.2 Finden und Überprüfen von Entitätstypen 134
5.10.3 Qualitätssicherung von Unternehmensdatenmodellen nach
Bertram 138
5.10.4 Kritische Beurteilung 139
5.11 Zusammenfassung und kritische Beurteilung 139
C. Nutzen und Qualität der Datenmodellierung - Ergebnisse einer
empirischen Untersuchung 141
1. Einfuhrung 141
1.1 Motivation 141
Inhaltsverzeichnis
1.2 Überblick über relevante empirische Studien 141
1.2.1 Studien über die Datenadministration bzw. das
Datenmanagement 142
1.2.2 Studien zur Unterstützung der Datenmodellierung mit
Methoden/Werkzeugen 149
1.2.3 Studien über die Anwendung der Datenmodellierung 154
2. Konzeption der Untersuchung 158
2.1 Ziel, Untersuchungsmethodik und Vorgehensweise 158
2.2 Erarbeitung von Hypothesen 161
2.2.1 Anwendungsbereiche für Datenmodelle 161
2.2.2 Organisatorische Einordnung der Datenmodellierung 163
2.2.3 Methoden,Werkzeuge und Referenzdatenmodelle 175
2.2.4 Eigenschaften und Umfang von Datenmodellen 178
2.2.5 Qualität und Wirtschaftlichkeit 179
2 3 Auswahl und Merkmale der befragten Unternehmen und
Auskunftspersonen 180
2.3.1 Zielgruppe der Fragebogenaktion 180
2.3.2 Antwortende Unternehmen und Auskunftspersonen 181
2.3.3 Kritische Beurteilung der Fragebogenaktion 188
3. Ergebnisse der Untersuchung 190
3.1 Anwendungsbereiche für Datenmodelle 190
3.1.1 Basis für die Anwendungssystementwicklung 191
3.1.2 Basis für den Datenbankentwurf bzw.die physische
Datenorganisation 191
3.1.3 Basis für den Einsatz von Standardsoftware 194
3.1.4 Basis für die Integration im DV-Bereich 194
3.1.5 Basis für Management-Informationssysteme 195
3.1.6 Organisationsinstrument im DV-Bereich 197
3.1.7 Organisationsinstrument außerhalb des DV-Bereichs 197
3.1.8 Verbesserung der Kommunikation 198
3.1.9 Erhöhung der Motivation/Akzeptanz 199
3.1.10 Instrument zur Standardisierung 200
3.1.11 Verringerung des Wartungsaufwands 202
3.1.12 Grundlage für die Nutzung der Anwendungssysteme in den
Fachabteilungen 203
3.1.13 Sonstige Anwendungszwecke 204
3.1.14 Zusammenfassender Überblick über die
Anwendungsbereiche 204
3.1.15 Organisation und Anwendungsbereiche der
Datenmodellierung 209
3.2 Organisatorische Einordnung der Datenmodellierung 215
3.2.1 Aufbau- und Ablauforganisation 215
3.2.2 Verantwortungsbereiche 221
Inhaltsverzeichnis XIII
3.3.1 Methoden der Datenmodellierung 257
3.3.2 Werkzeuge der Datenmodellierung 260
3.3.3 Referenzdatenmodelle 264
3.4 Eigenschaften und Umfang von Datenmodellen 265
3.4.1 Bestandteile von Datenmodellen 265
3.4.2 Unternehmensdatenmodelle 266
3.4.3 Projekt- und Bereichsdatenmodelle 270
3.5 Qualität und Wirtschaftlichkeit 272
3.5.1 Qualität von Datenmodellen 272
3.5.2 Kosten-Nutzen-Betrachtungen 277
D. Vorschlag eines Qualitätskonzepts für die Datenmodellierung 277
1. Dimensionen der Qualitätssicherung für die Datenmodellierung 279
1.1 Überblick über organisatorische Dimensionen und idealtypische
Anwendungssituationen 279
1.2 Ziele und Anwendungsbereiche der Datenmodellierung 283
1.3 Aufbauorganisatorische Eingliederung 285
1.4 Projektorganisation 289
1.5 Ablauforganisation und organisatorische Hilfsmittel 294
1.6 Personalentwicklung 297
1.7 Methoden und Werkzeuge 299
2. Beurteilung der Datenmodellierung 303
2.1 Überblick über die Beurteilung in Literatur und Praxis 303
2.2 Vorgehen bei der Qualitätsbeurteilung 305
2.3 Prozeßqualität 309
2.3.1 Checkliste für die Prozeßqualität 309
2.3.2 Maßzahlen für die Prozeßqualität 310
2.4 Produktqualität 312
2.4.1 Checkliste für die Produktqualität 314
2.4.2 Maßzahlen für die Produktqualität 320
3. Zusammenfassung und Ausblick 327
E. Literatur 331
F. Anhang 343
Anhang A - Auswertungen 343
Anhang B - Fragebogen 356
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Abb. B-l: Vergleich der Definitionen für Information 9
Tab. B-2: Definitionen der Begriffe Daten, Informationen und Wissen auf
der individuellen und der organisatorischen Ebene 11
Abb. B-3: Die Begriffe Datenarchitektur und Datenmodell bei Vetter 16
Abb. B-4: Entwurf von Datenstrukturen 18
Abb. B-5: Entwicklung der Informationsverarbeitung aus der Sicht der
Daten 21
Abb. B-6: Interaktion von Kunde und Lieferant bezüglich Qualität 26
Abb. B-7: Spirale der Qualitätsverbesserung 27
Abb. B-8: Der Prozeß des Information Engineering 32
Tab. B-9: Nutzenpotentiale von Datenmodellen 40
Abb. B-10: Nutzen der Methodik Datenmodellierung 42
Tab. B-11: Ziele der Datenadministration und die Einschätzung der
Effektivität ihrer Erreichung 43
Tab. B-12: Vor - und Nachteile von alternativen Organisationsformen der
Datenmodellierung 52
Tab. B-13: Aufgaben von Datenadministration (DA) und Datenbank¬
administration (DBA) 55
Abb. B-14: Interne Gliederung der Organisationseinheit Datenadministration 56
Abb. B-15: Vorgehensvarianten der Datenmodellierung 58
Abb. B-16: Bewertung von Organisationsalternativen der Datenmodellierung 58
Abb. B-17: Überblick über die Softwareentwicklungsumgebung bei der
DATEV 59
Abb. B-18: Vorgehensmodell der konzeptionellen Datenmodellierung 60
Tab. B-19: Aktivitäten der Datenadministration und ihre Erfüllung in
Abhängigkeit von der organisatorischen Verankerung 65
Abb. B-20: Elemente des Rahmenkonzepts nach Lindland et al 80
Abb. B-21: Fünf Dimensionen der Qualität der Datenmodellierung nach
Reingruber/Gregory 89
Abb. B-22: Verbesserung der Ausdruckskraft 94
Abb. B-23: Entfernung eines baumelnden Entitätstyps 95
Abb. B-24: Verbesserung der Selbsterklärungsfähigkeit 96
Abb. B-25: Ausschnitt aus einem ER-Graph 100
Tab. B-26: Beziehungsarten und die ihnen zugeordnete Bindungsstärke und
Komplexität 100
XYj Abbildungsverzeichnis
Tab. B-27: Werte für die Bindungsstärke in Abhängigkeit von den
Kardinalitäten 101
Tab. B-28: Werte für die Komplexität in Abhängigkeit von der Kardinalität 101
Abb. B-29: Beispiel für ein inkonsistentes, erweitertes ER-Diagramm 107
Abb. B-30: Prozeß der Validierung von Datenmodellen 108
Tab. B-31: Maximal-, Minimal- und Durchschnittswert für Attribute der
Datenmodelle in der ersten so wie der zweiten Iteration 113
Tab. B-32: Änderungen bei primären, sekundären und tertiären Attributen
nach Änderungsart 114
Abb. B-33: Vergleich der Datenmodelle anhand von vier Ebenen der
logischen Sicht auf Daten 122
Abb. B-34: Das Vorgehensmodell der Objekttypenmethode 128
Tab. B-35: Anforderungen an DB-Modelle 132
Tab. B-36: Beispiele für Entitätstyp-Familien auf verschiedenen Stufen 135
Abb. C-l: Untersuchungsmethodik 158
Abb. C-2: Methoden zur Beteiligung der Fachabteilung 174
Tab. C-3: Gruppen von befragten Unternehmen 180
Abb. C-4: Branchen der befragten Unternehmen 181
Abb. C-5: Vergleich der Branchenzugehörigkeit in Abhängigkeit vom
Einsatz der Datenmodellierung 182
Abb. C-6: Größe der Datenverarbeitung - Anzahl Mitarbeiter 183
Abb. C-l: Anzahl Mitarbeiter, die Datenmodellierung einsetzen 183
Tab. C-8: Überprüfung des Zusammenhangs zwischen Anzahl Mitarbeiter
DV und Anzahl Mitarbeiter, die Datenmodellierung einsetzen 185
Abb. C-9: Anzahl Mitarbeiter, die Datenmodellierung einsetzen als
Prozentsatz der Anzahl der DV-Mitarbeiter 186
Abb. C-10: Beginn der Anwendung der Datenmodellierung 187
Abb. C-l 1: Funktion der Auskunftspersonen 188
Abb. C-12: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwendungs¬
bereich Anwendungsentwicklung 192
Abb. C-13: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich DB-Entwurf/physische Datenorganisation 193
Abb. C-l4: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Einsatz von Standardsoftware 194
Abb. C-15: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Integration im DV-Bereich 195
Abbildungsverzeichnis XVII
Abb. C-16: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Basis für Management-Informationssysteme 195
Abb. C-17: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Organisationsinstrument im DV-Bereich 196
Abb. C-18: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Organisationsinstrument außerhalb des DV-
Bereichs 197
Abb. C-19: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Verbesserung der Kommunikation 198
Abb. C-20: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Erhöhung der Motivation/Akzeptanz 199
Abb. C-21: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Instrument zur Standardisierung 200
Abb. C-22: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Verringerung des Wartungsaufwands 201
Abb. C-23: Mittelwerte der Soll- und Isteinschätzungen im Anwen¬
dungsbereich Nutzung der Anwendungssysteme in den
Fachabteilungen 202
Tab. C-24: Mittelwerte der Solleinschätzungen 204
Tab. C-25: Mittelwerte der Isteinschätzungen 206
Tab. C-26: Differenzen der Mittelwerte von Soll- und Isteinschätzungen 208
Tab. C-27: Zusammenhang zwischen Anwendungszwecken und aufbau¬
organisatorischer Einordung 210
Tab. C-28: Zusammenhang zwischen Anwendungszwecken und dem
Erfahrungshintergrund der Teammitglieder 211
Tab. C-29: Zusammenhang zwischen Anwendungszwecken und dem
Ausmaß der Einbeziehung der Fachabteilungen 211
Tab. C-30: Zusammenhang zwischen Anwendungszwecken und dem Einsatz
der Unternehmensmodellierung 212
Tab. C-31: Zusammenhang zwischen Anwendungszwecken und der Projekt¬
organisationsform 213
Abb. C-32: Solleinschätzungen bezüglich der DM als Basis für Weiter¬
entwicklungen von Anwendungssystemen, je nachdem, ob die
Datenmodellierung als eigenständige Aufgabe durchgeführt wird
oder nicht 214
Abb. C-33: Aufbauorganisatorische Einordnung der Datenmodellierung 215
Tab. C-34: Mittlere Größen von Unternehmen, je nachdem, ob eine eigene
Organisationseinheit existiert oder nicht 218
Abb. C-35: Projektorganisationsform der Datenmodellierung 219
XVIII Abbildungsverzeichnis
Abb. C-36: Häufigkeit der Nennungen von zuständigen Organisations¬
einheiten 221
Abb. C-37: Prozentanteile von geteilten Zuständigkeiten nach
Verantwortungsbereichen 222
Abb. C-38: Organisatorisch festgelegte Verantwortungen im Bereich
Methoden 224
Abb. C-39: Organisatorisch festgelegte Verantwortungen im Bereich Normen 225
Abb. C-40: Organisatorisch festgelegte Verantwortungen im Bereich Inhalt
der Datenmodelle 226
Abb. C-41: Organisatorisch festgelegte Verantwortungen im Bereich
Integration 227
Abb. C-42: Organisatorisch festgelegte Verantwortungen im Bereich
Schulungen 228
Abb. C-43: Organisatorisch festgelegte Verantwortungen im Bereich
(Weiter-) Verwendung 229
Abb. C-44: Verteilung der Verantwortung auf ausgewählte
Organisationseinheiten 230
Abb. C-45: Organisatorische Hilfsmittel und die Intensität ihrer Nutzung -
bezüglich Methoden/Werkzeuge 233
Abb. C-46: Organisatorische Hilfsmittel und die Intensität ihrer Nutzung -
bezüglich des Vorgehens 234
Abb. C-47: Organisatorische Hilfsmittel und die Intensität ihrer Nutzung -
bezüglich Einbettung in die Systementwicklung 235
Abb. C-48: Organisatorische Hilfsmittel und die Intensität ihrer Nutzung -
bezüglich der Teamzusammensetzung 235
Abb. C-49: Organisatorische Hilfsmittel und die Intensität ihrer Nutzung -
bezüglich der Integration 236
Abb. C-50: Organisatorische Hilfsmittel und die Intensität ihrer Nutzung -
bezüglich der Qualitätssicherung 237
Abb. C-51: Insgesamt eingesetzte Hilfsmittel und Intensität ihrer Nutzung 238
Abb. C-52: Anzahl der eingesetzten Hilfsmittel je Bereich 239
Abb. C-53: Positionen der an der Entwicklung bzw. an der Nutzung von
Datenmodellen beteiligten Personen 243
Abb. C-54: Intensität der Beteiligung der Bereiche an der Entwicklung bzw.
an der Nutzung/Verwendung von Datenmodellen 245
Abb. C-55: Ausbildung von Datenmodellierern 246
Abb. C-56: Erfahrungshintergrund von Datenmodellierern 247
Abb. C-57: Unternehmen mit Mitarbeitern, die sich ausschließlich mit der
Datenmodellierung beschäftigen 248
Abbildungsverzeichnis XIX
Abb. C-58: Anzahl der Mitarbeiter, die sich ausschließlich mit der
Datenmodellierung beschäftigen 249
Abb. C-59: Art der Einbeziehung von Fachabteilungen/Fachspezialisten bei
der Datenmodellierung 251
Tab. C-60: Zusammenhang zwischen dem Anteil des Beitrags der Fach¬
abteilungen und der ständigen Mitarbeit der Fachabteilungen 252
Abb. C-61: Inhalte von Schulungsmaßnahmen für Datenmodellierer 253
Abb. C-62: Interne und/oder externe Schulungsmaßnahmen für
Datenmodellierer 254
Abb. C-63: Schulungsformen für die Vermittlung von Datenmodellierungs¬
inhalten 254
Abb. C-64: Anzahl Schulungstage/ Datenmodellierer zur Einschulung und
laufend pro Jahr 255
Abb. C-65: Datenmodellierungsmethoden 256
Abb. C-66: Gründe für die Wahl der Methoden zur Datenmodellierung 257
Abb. C-67: Datenmodellierungswerkzeuge 259
Tab. C-68: Mehrfach genannte CASE-Werkzeuge und ihre Anbieter 260
Abb. C-69: Zufriedenheit mit den eingesetzten Werkzeugen 261
Abb. C-70: Gruppen mit Zugriff auf das Data Dictionary/Repository 262
Abb. C-71: Bestandteile von Datenmodellen 264
Tab. C-72: Zusammenhang zwischen der Branche und dem Vorhandensein
eines Unternehmensdatenmodells 265
Tab. C-73: Zusammenhang zwischen dem Vorhandensein einer eigenen
Organisationseinheit Datenadministration und eines Unter¬
nehmensdatenmodells 266
Tab. C-74: Mengengerüst von Unternehmensdatenmodellen 266
Tab. C-75: Arten von Unternehmensdatenmodellen bei den befragten
Unternehmen 267
Tab. C-76: Vorschlag für ein Mengengerüst für Datenmodelle 267
Tab. C-77: Mengengerüst von Projekt- und Bereichsdatenmodellen 269
Tab. C-78: Größenklassen von Projekt- und Bereichsdatenmodellen 269
Tab. C-79: Überprüfung des Zusammenhangs zwischen dem Vorhandensein
von ausschließlich für die Erstellung von Datenmodellen
zuständigen Mitarbeitern und dem Führen von Aufzeichnungen
über die Kosten der Datenmodellierung 275
XX Abbildungsverzeichnis
Abb. D-l: Dimensionen der organisatorischen Gestaltung und ihre Wirkung
auf die Qualität der Datenmodellierung 280
Tab. D-2: Vorschlag für die Zuordnung von Verantwortung für Daten¬
modellierungsaufgaben 287
Tab. D-3: Schulungsinhalte und ihre Priorität nach Mitarbeitergruppen 298
Abb. D-4: Beispiele zu beurteilender Fragestellungen bei der Datenmodel¬
lierung nach Qualitätsbereich und Umfang 304
Tab. D-5: Beispiele für geeignete Beurteilungsbereiche nach Beurteilungs¬
gruppen 307
Tab. D-6: Geschätzte Dauer des ersten Reviews in Abhängigkeit von der
Modellgröße 308
Tab. D-7: Subjektive Einschätzung der Bedeutung ausgewählter
Eigenschaften in den vier Anwendungssituationen 313
Abb. D-8: Kontinuum zwischen Architektur und umfassendem Modell 321
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