Die Arbeit adressiert die empirisch beobachtete Fehleranfälligkeit einer populären Teilmenge modellgetriebener Decision Support Systeme (MDSS), die mit Spreadsheet-Werkzeugen erstellt werden. Der Fokus liegt bei diesen DSS auf der logischen Formulierung realer Zusammenhänge im multidimensionalen Kontext. Analysen einer empirisch belegten Fehlerrate weisen auf proprietäre, oft wenig intuitive Modellierungssprachen der am Markt befindlichen Produkte hin, die eine unnatürliche, fehleranfällige Modellierung provozieren. In Analogie zu den positiven Erfahrungen einer konzeptuellen Datenmodellierung schlägt die vorliegende Arbeit eine konzeptuelle Modellierungsebene vor, um diesem Problem zu begegnen. Eine Untersuchung vorhandener konzeptueller Modellierungsansätze kommt zu dem Ergebnis, dass bei der Konstruktion der konzeptuellen Modellierungsebene für MDSS eine Erweiterung oder Änderung eines bestehenden konzeptuellen Modellierungsansatzes nicht in Betracht gezogen werden kann. Basierend auf diesen Erkenntnissen wird eine konzeptuelle Modellierungsebene entwickelt, welche aus den drei Phasen Modellkonfiguration, Modelltransformation und Modellkompilierung besteht. In der Konfigurationsphase werden sämtliche Modellelemente (Dimensionen, Dimensionsausprägungen, Gruppen und Formeln) definiert und die Überlagerung von (vektoriellen) Formeln innerhalb des Modells bewusst zugelassen. Die Transformationsphase stellt die Konsistenz der modellierten Strukturen in Bezug auf deren Eindeutigkeit sicher, indem sämtliche Überschneidungen von Formeln innerhalb von Modellzellen in einem systemunterstützten Benutzerdialog beseitigt werden. Im dritten Teil des Konzepts, der Kompilierungsphase, werden die überschneidungsfreien, konzeptuellen Modelle in proprietäre Modellinstanzen übersetzt, sodass sie in Anwendungssystemen für Analysen verwendet werden können. Die prototypische Implementierung erfolgt anhand eines Modellierungseditors (Java) zur Umsetzung der Konzeptphase Modellkonfiguration. Modelltransformation und –kompilierung werden auf Basis von Microsoft Excel und VBA Programmen prototypisch umgesetzt. Abschließend kann mittels einer Evaluation auf positive Effekte des erarbeiteten Konzepts für die Qualität modellgetriebener Decision Support Systeme geschlossen werden.

Modern Web or ¿Eternal-Beta¿ applications necessitate a flexible and easy-to-use data management platform that allows the evolutionary development of databases and applications. The classical approach of relational database systems following strictly the ACID properties has to be extended by an extensible and easy-to-use persistency layer with specialized DB features. Using the underlying concept of Software as a Service (SaaS) also enables an economic advantage based on the ¿economy of the scale¿, where application and system environments only need to be provided once but can be used by thousands of users. Within this tutorial, we are looking at the current state-of-the-art from different perspectives. We outline foundations and techniques to build database services based on the SaaS-paradigm. We discuss requirements from a programming perspective, show different dimensions in the context of consistency and reliability, and also describe different non-functional properties under the umbrella of Service-Level agreements (SLA).