Enacting business processes in process engines requires the coverage of control flow, resource assignments, and process data. While the first two aspects are well supported in current process engines, data dependencies need to be added and maintained manually by a process engineer. Thus, this task is error-prone and time-consuming. In this report, we address the problem of modeling processes with complex data dependencies, e.g., m:n relationships, and their automatic enactment from process models. First, we extend BPMN data objects with few annotations to allow data dependency handling as well as data instance differentiation. Second, we introduce a pattern-based approach to derive SQL queries from process models utilizing the above mentioned extensions. Therewith, we allow automatic enactment of data-aware BPMN process models. We implemented our approach for the Activiti process engine to show applicability. / Die Ausführung von Geschäftsprozessen in Process Engines benötigt Informationen über den Kontrollfluss, die Rollenzuordnungen und die Datenabhängigkeiten. Während die ersten beiden Aspekte bereits automatisiert von Process Engines unterstützt werden, müssen die Datenabhängigkeiten durch einen Prozessingenieur manuell hinzugefügt und gewartet werden. Allerdings ist diese Aufgabe sehr fehleranfällig und zeitintensiv. In diesem Report zeigen wir wie Prozesse mit komplexen Datenabhängigkeiten, z.B. m:n Beziehungen, modelliert und automatisiert ausgeführt werden können. Dazu erweitern wir zuerst BPMN Datenobjekte mit wenigen Annotationen, um das Handling von Datenabhängikeiten sowie die Differenzierung von Datenobjektinstanzen zu ermöglichen. Danach beschreiben wir einen Pattern-basierten Ansatz, um SQL-Queries, unter Nutzung der oben erwähnten Erweiterungen, aus Prozessmodellen abzuleiten. Damit erlauben wir die automatisierte Ausführung von Daten-orientierten BPMN Prozessmodellen. Um die Anwendbarkeit unseres Ansatzen zu demonstieren, implementierten wir ihn für die Process Engine Activiti.