Heutzutage müssen Unternehmen sich schnell an neue Situationen anpassen. Die Gründe hierfür sind vielfältig: Kundenanforderungen ändern sich, Konkurrenten entwickeln neue Produkte bzw. Strategien oder neue Gesetze werden verabschiedet. Die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen wird als Wandlungsfähigkeit bezeichnet. Damit Unternehmen diese Wandlungsfähigkeit erreichen können, müssen sie aus Einheiten bestehen, die weitestgehend autonom sind. Durch die Autonomie wird erreicht, dass Entscheidungen schnell getroffen werden können, weil jede Einheit selbstständig reagieren kann. Die Unternehmenseinheiten wurden im Sonderforschungsbereich 467 "Wandlungsfähige Unternehmensstrukturen für die variantenreiche Serienproduktion", in dessen Rahmen auch diese Arbeit entstand, Leistungseinheiten genannt. Leistungseinheiten brauchen unter anderem eine Unterstützung durch Informationssysteme, welche Informationen bereitstellen und verwalten. Damit sich die Leistungseinheiten an neue Situationen anpassen können, müssen auch deren Informationssysteme so weit wie möglich autonom bleiben. Dennoch muss der Austausch von Daten zwischen den Informationssystemen garantiert sein, da Daten teilweise von vielen verschiedenen Leistungseinheiten und ihren Informationssystemen verwendet werden. Besonders deutlich wird das bei Kundendaten, die oftmals in vielen Unternehmensbereichen bzw. Informationssystemen benötigt werden. Daten, die von mehreren Informationssystemen benötigt und gespeichert werden, liegen oft redundant im Unternehmen und meist in heterogener Form vor. Werden redundante Daten in einem Informationssystem geändert, entsteht ein inkonsistenter Zustand, da an anderer Stelle noch die alten Daten gespeichert sind. Um diese Inkonsistenz zu verhindern, müssen die Informationssysteme integriert und die redundanten Daten synchronisiert werden. Replizierte Datenbanken haben ein ähnliches Problem: es müssen ebenfalls Daten synchronisiert werden. Hier sind die Daten aber meistens homogen und die partizipierenden DBMS sind nicht autonom. Des Weiteren ändern replizierte Datenbanken ihre Daten nur über ihre bereitgestellte Schnittstelle in der Datenschicht, in einem Informationssystem sollten sie hingegen in der Anwendungsschicht geändert werden, weil dort die Anwendungslogik liegt und oftmals wichtige Konsistenzregeln geprüft werden müssen.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, wurde in dieser Arbeit ein XML-basiertes Datenintegrationssystem konzipiert und entwickelt, das Änderungspropagation verwendet, um redundante Daten von Geschäftsobjekten zu synchronisieren. Ein Geschäftsobjekt besteht aus einem oder mehreren Implementierungsobjekten, beispielsweise hat ein Kundenauftrag einen Auftragskopf und mehrere Auftragspositionen. Aufgetretene Änderungen werden in einer sogenannten Änderungsbeschreibung pro Geschäftsobjektänderung propagiert, die alle wichtigen Daten einer Änderung enthält. Besonders wichtig sind die zwei Zustände von Geschäftsobjekten, vor und nach der Änderung, und die Änderungsart (create, update, delete) des Geschäftsobjektes. Die Verwendung von zwei Zuständen ermöglicht die Erkennung der Änderungsarten bei den Implementierungsobjekten sowie die Ermittlung von Änderungsdeltas innerhalb des Integrationssystems. Änderungsbeschreibungen werden entlang von definierten Abhängigkeiten propagiert, die von einem Quellsystem zu mehreren Zielsystemen gehen. Um diese Abhängigkeiten flexibel gestalten zu können, wurde eine XML-basierte Sprache entwickelt, die den Namen XML Propagation Definition Language (XPDL)trägt. Des Weiteren wurde eine XPath-basierte Sprache (Propagation Condition Language, PCL) entworfen, die zustandsübergreifende Bedingungen ermöglicht, um Filter für Abhängigkeiten zu definieren. Besonders wichtige Eigenschaften eines Datenintegrationssystems sind die Einhaltung der Änderungsreihenfolge und die Erkennung von Änderungskonflikten. Beide Punkte wurden in dieser Arbeit umgesetzt. Für die Erkennung von Änderungskonflikten wurde eine zustandsbasierte Methode entwickelt, die eine feingranulare Erkennung von Änderungskonflikten ermöglicht. XPDL und PCL ermöglichen eine weitgehend abstrakte Beschreibung von Änderungspropagationen. Damit können dann recht unterschiedliche Informationssysteme unterstützt werden und auch Drittsysteme, die zusätzliche Daten bereitstellen, eingebunden werden.