Informationssysteme at Hochschule Esslingen | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Informationssysteme an der Hochschule Esslingen

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Hauptmerkmale eines Data Warehouse gibt es?XX 

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TESTE DEIN WISSEN

-Themenorientierung

-Beständigkeit

-Zielorientierung

-Datenintegration

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Hauptmerkmale eines Data Warehouse gibt es?XX 

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TESTE DEIN WISSEN

-Themenorientierung

-Beständigkeit

-Zielorientierung

-Datenintegration

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TESTE DEIN WISSEN

Erkläre die vier Hauptmerkmale des Data Warehouse XX 


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TESTE DEIN WISSEN

Themenorientierung

-Separation der Daten für operatives Geschäft

-Auswahl nach bestimmen Datenobjekten

Beständigkeit

-Dauerhafte Speicherung

-Änderung nicht erlauben

-Herausforderung: optimierte Speichertechnik

Zielorientierung

-Einführung der Dimension Zeit

-Analyse über zeitliche Veränderung & Entwicklung

Datenintegration

-Vereinheitlichung aus heterogenen Datenbeständen

-Inhalt DWH aus unterschiedlichen Quellen

-Globale Sicht auf Quelldaten



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TESTE DEIN WISSEN

Erkläre den Informationsbegriff im Modell von Gianotti und Pedreschi 


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TESTE DEIN WISSEN

Daten

-Stehen meist isoliert

-Kontext ergibt sich nur durch spalten, die zusammen in einer Tabelle stehen

-einzelne Geschäftsstellen, Kundendaten, Produktdaten, geografische Daten

Informationen

-Entstehen durch Erweiterung des Kontents

-Daten werden aus unterschiedlichen Datenquellen zusammengezogen und/oder berechnet

-Informationen müssen generiert werden

-->X hat Y-Produkte gekauft, S wohnt in Z, Produkt A hat B gekostet, Region D hat Gewinn C

Wissen

-Entstehung durch noch größere Vernetzung von Daten

-Suche nach zweckmäßigen Zusammenhängen, Vergleiche über Zeit hinweg, quantitative Betrachung

--> Absatz Y steigt in Region Z, Produkt X wird am meisten verkauft, Kunden A kauft immer Produkt B im Frühjahr

Entscheidung

-Marktintegration Produkt A in Region B

-Preissenkung Produkt C

-Verkaufsstart in Region X

-Produkt X mit Feature Z

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Probleme bei der unmittelbaren Auswertung von Daten aus operativen Systemen gibt es? 


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TESTE DEIN WISSEN

1. Format - Daten sind oft systemspezifisch codiert und müssen vereinheitlicht werden 2. Heterogene Systeme - Neue Auswertungen können nur von Spezialisten (Fachkenntnisse) erstellt werden 3. Fokussierung - Zu viele Details der Daten erschweren Blick aufs Wesentliche 4. Historisierung - Oft nur aktuelle Datenwerte statt zeitlicher Entwicklung der Daten über mehrere Jahre 5. Datenmodell - Daten für Auswertung ungünstig organisiert, da effiziente Abwicklung der Geschäftsprozesse wichtiger war 6. Datenverfügbarkeit - Nicht alle benötigten Daten stehen in betriebseigenen Systemen zur Verfügung 

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Inhalte muss ein System anbieten, um die Arbeit eines Managers zu unterstützen? 


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TESTE DEIN WISSEN

Fakten/ Kennzahlen - KPIs der Geschäftstätigkeit - Kennzahlen, um betriebswirtschaftlichen Erfolg zu messen → Umsatz, Gewinn, Kosten Merkmale/ Dimensionen - Hierarchien oder Ordnungsmerkmale, mit denen KPIs näher beschrieben bzw. analysiert werden können - Wert einer Kennzahl ändert sich bei Variation der Ordnungsmerkmale → Produkt, Kunde, Zeit 

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TESTE DEIN WISSEN

Erkläre Merkmalshierarchien XX (keine praktische Aufgaben) 


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TESTE DEIN WISSEN

-Merkmalswerte eines Merkmals setzten sich in hierarchische Beziehung - Man kann auf Merkmalshierarchie im Infosystem Auswertungen durchführen - Gefahr bei parallelen Hierarchien: falsche Addition 

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Typen von Fakten gibt es? 


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TESTE DEIN WISSEN

-Vollständige additive Fakten - Semiadditive Fakten - Nicht additive Fakten 

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TESTE DEIN WISSEN

Erkläre vollständig additive Fakten 


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TESTE DEIN WISSEN

-Kennzahlen können über alle Dimensionen hinweg addiert werden - Standardaggregationsmethode - z.B. Zeit und Region Beispiele: Umsätze, Kosten, Verkaufszahlen (Flussgrößen) 

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TESTE DEIN WISSEN

Erkläre Semiadditive Fakten 

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TESTE DEIN WISSEN

-Kennzahlen können über alle Dimensionen hinweg addiert werden - Außer über Dimension Zeit 

Beispiele: Kontoguthaben, Lagerbestände (Bestandsgrößen) 

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TESTE DEIN WISSEN

Erkläre nicht additive Fakten (Quoten/Umschlag/Faktor) 


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TESTE DEIN WISSEN

- Addition ist über keine Dimension möglich Beispiele: Durchschnittswerte, Prozentzahlen, gemessene Temperatur 

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Unterscheidungsmöglichkeiten der Presentation Layer gibt es? 


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TESTE DEIN WISSEN

-Arten des Zugriffs (über welche Systeme, Tools) - Notwendiges Know-How über IT - Freiheitsgrade bei Erstellung der Berichte - Unterstützung bei der Analyse bzw. Initiierung 

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Beispielhafte Karteikarten für deinen Informationssysteme Kurs an der Hochschule Esslingen - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Welche Hauptmerkmale eines Data Warehouse gibt es?XX 

A:

-Themenorientierung

-Beständigkeit

-Zielorientierung

-Datenintegration

Q:

Welche Hauptmerkmale eines Data Warehouse gibt es?XX 

A:

-Themenorientierung

-Beständigkeit

-Zielorientierung

-Datenintegration

Q:

Erkläre die vier Hauptmerkmale des Data Warehouse XX 


A:

Themenorientierung

-Separation der Daten für operatives Geschäft

-Auswahl nach bestimmen Datenobjekten

Beständigkeit

-Dauerhafte Speicherung

-Änderung nicht erlauben

-Herausforderung: optimierte Speichertechnik

Zielorientierung

-Einführung der Dimension Zeit

-Analyse über zeitliche Veränderung & Entwicklung

Datenintegration

-Vereinheitlichung aus heterogenen Datenbeständen

-Inhalt DWH aus unterschiedlichen Quellen

-Globale Sicht auf Quelldaten



Q:

Erkläre den Informationsbegriff im Modell von Gianotti und Pedreschi 


A:

Daten

-Stehen meist isoliert

-Kontext ergibt sich nur durch spalten, die zusammen in einer Tabelle stehen

-einzelne Geschäftsstellen, Kundendaten, Produktdaten, geografische Daten

Informationen

-Entstehen durch Erweiterung des Kontents

-Daten werden aus unterschiedlichen Datenquellen zusammengezogen und/oder berechnet

-Informationen müssen generiert werden

-->X hat Y-Produkte gekauft, S wohnt in Z, Produkt A hat B gekostet, Region D hat Gewinn C

Wissen

-Entstehung durch noch größere Vernetzung von Daten

-Suche nach zweckmäßigen Zusammenhängen, Vergleiche über Zeit hinweg, quantitative Betrachung

--> Absatz Y steigt in Region Z, Produkt X wird am meisten verkauft, Kunden A kauft immer Produkt B im Frühjahr

Entscheidung

-Marktintegration Produkt A in Region B

-Preissenkung Produkt C

-Verkaufsstart in Region X

-Produkt X mit Feature Z

Q:

Welche Probleme bei der unmittelbaren Auswertung von Daten aus operativen Systemen gibt es? 


A:

1. Format - Daten sind oft systemspezifisch codiert und müssen vereinheitlicht werden 2. Heterogene Systeme - Neue Auswertungen können nur von Spezialisten (Fachkenntnisse) erstellt werden 3. Fokussierung - Zu viele Details der Daten erschweren Blick aufs Wesentliche 4. Historisierung - Oft nur aktuelle Datenwerte statt zeitlicher Entwicklung der Daten über mehrere Jahre 5. Datenmodell - Daten für Auswertung ungünstig organisiert, da effiziente Abwicklung der Geschäftsprozesse wichtiger war 6. Datenverfügbarkeit - Nicht alle benötigten Daten stehen in betriebseigenen Systemen zur Verfügung 

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Q:

Welche Inhalte muss ein System anbieten, um die Arbeit eines Managers zu unterstützen? 


A:

Fakten/ Kennzahlen - KPIs der Geschäftstätigkeit - Kennzahlen, um betriebswirtschaftlichen Erfolg zu messen → Umsatz, Gewinn, Kosten Merkmale/ Dimensionen - Hierarchien oder Ordnungsmerkmale, mit denen KPIs näher beschrieben bzw. analysiert werden können - Wert einer Kennzahl ändert sich bei Variation der Ordnungsmerkmale → Produkt, Kunde, Zeit 

Q:

Erkläre Merkmalshierarchien XX (keine praktische Aufgaben) 


A:

-Merkmalswerte eines Merkmals setzten sich in hierarchische Beziehung - Man kann auf Merkmalshierarchie im Infosystem Auswertungen durchführen - Gefahr bei parallelen Hierarchien: falsche Addition 

Q:

Welche Typen von Fakten gibt es? 


A:

-Vollständige additive Fakten - Semiadditive Fakten - Nicht additive Fakten 

Q:

Erkläre vollständig additive Fakten 


A:

-Kennzahlen können über alle Dimensionen hinweg addiert werden - Standardaggregationsmethode - z.B. Zeit und Region Beispiele: Umsätze, Kosten, Verkaufszahlen (Flussgrößen) 

Q:

Erkläre Semiadditive Fakten 

A:

-Kennzahlen können über alle Dimensionen hinweg addiert werden - Außer über Dimension Zeit 

Beispiele: Kontoguthaben, Lagerbestände (Bestandsgrößen) 

Q:

Erkläre nicht additive Fakten (Quoten/Umschlag/Faktor) 


A:

- Addition ist über keine Dimension möglich Beispiele: Durchschnittswerte, Prozentzahlen, gemessene Temperatur 

Q:

Welche Unterscheidungsmöglichkeiten der Presentation Layer gibt es? 


A:

-Arten des Zugriffs (über welche Systeme, Tools) - Notwendiges Know-How über IT - Freiheitsgrade bei Erstellung der Berichte - Unterstützung bei der Analyse bzw. Initiierung 

Informationssysteme

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