Kapitel 3: Daten-, Text- Und Dokumentenmanagement at Universität Graz | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Kapitel 3: Daten-, Text- und Dokumentenmanagement an der Universität Graz

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3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Was ist der Hauptunterschied zwischen Datenbanken und Data Warehouses?


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  • Hauptunterschied:
    • Datenbanken:
      • online transaction processing (OLTP) systems
      • speichern/lagern Daten
      • Problem: Daten verändern sich häufig, neue kommen hinzu, alte werden gelöscht
        • daher: Datenanalyse schwierig
        • Lösung: Extraktion von Daten und Transfer in Data Warehouses zur Analyse
    • Data Warehouses:
      • online analytical processing (OLAP) systems
      • antworten auf Analysefragen
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3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Vergleichen Sie Datenbanken und Data Warehouses im Hinblick auf die Datenvolatilität und die Entscheidungsunterstützung.


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  • Datenvolatilität:
    • Datenbanken:
      • volatil, da Daten ständig neu hinzugefügt, verändert, gelöscht werden
    • Data Warehouses:
      • nicht volatil, da Daten nach Extraktion für Anfrage sich nicht mehr verändern können während Analyse
  • Entscheidungsunterstützung:
    • Data Warehouses wichtig für Unterstützung
    • Datenbanken aber auch indirekt wichtig, da sie Datenbasis für Data Warehouse liefern
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3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Was ist ein Vorteil eines aktiven Data Warehouses?


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  • angemessene Interaktion mit dem Kunden auf der Grundlage von Echtzeitdaten --> besserer, bedarfsgerechter Kundenservice --> verbesserte Einnahmen für Unternehmen & Kundenzufriedenheit


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3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Welche Datenfunktionen (Charakteristika?) werden von einem Data Warehouse ausgeführt?

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Charakteristika von Data Warehouses:

  1. Organisation (der Daten nach Subjekten)
  2. Konsistenz 
  3. Zeitvariante (langfristige Lagerung von Daten)
  4. Nicht-Volatilität (sobald Daten Data Warehouse betreten, werden sie nicht mehr verändert)
  5. Relationalität (Daten werden zueinander in Beziehung gesetzt)
  6. Client/server Architektur (für einfachen Zufriff für End User)
  7. Web-basiert
  8. Integration (von Daten aus verschiedenen Quellen)
  9. Echtzeit 


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3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Wie kann ein Data Warehouse die Compliance-Anforderungen eines Unternehmens und grüne Initiativen unterstützen?

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Data Warehouses passen zu Unternehmen, bei denen:

  • End User Zugang zu großen Mengen an Daten brauchen
  • Daten in unterschiedlichen Systemen gelagert werden
  • eine große, vielfältige Kundenbasis bedient wird
  • gleich Daten unterschiedlich aufbereitet präsentiert werden
  • viele End User unterschiedliche Aktivitäten ausführen
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3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Warum sind Rechenzentren wichtig für die Performance?


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  • Rechenzentren enthalten geschäftskritische IS und liefern Daten und IT-Dienste für das Unternehmen
  • Weitere Aufgaben:
    • Sicherstellung der Verfügbarkeit von Strom
    • Gewährleistung physischer Sicherheit und Datensicherheit


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3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Was sind die Vorteile von Data Marts?

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  • billiger als Data Warehouses
  • schnellere Implementierung/kürzere Vorlaufzeit
  • schnellere Analyse, da weniger Daten darin aufbewahrt
  • leichter zu verstehen
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3.5 Unternehmens-Content-Management: Definieren Sie Enterprise Content Management (ECM).

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  • ECM = wichtige Datenverwaltungstechnologie, die elektronische Dokumentenverwaltung Web content Management, digital asset Management & Electronic records management (ERM) enthält
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3.5 Unternehmens-Content-Management: Was ist der Unterschied zwischen einem Dokument und einem Datensatz?


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  • Datensätze:
    • können nicht modifiziert werden außer unter kontrollierten Umständen
    • müssen archiviert werden zur Überprüfung durch Behörden/Rechnungsprüfer
  • Dokumente:
    • können beliebig verändert werden
    • müssen nicht zwingend archiviert werden, können auch gelöscht werden, falls nicht mehr gebraucht




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3.5 Unternehmens-Content-Management: Warum ist Electronic Records Management (ERM) wichtig für eine Organisation?

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  • hilft bei:
    • Kostenreduktion
    • einfachem Teilen von Inhalten (content)
    • Risikominimierung
    • Automatisierung zeit-intensiver & manueller Prozesse
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3.5 Unternehmens-Content-Management: Wie unterscheidet sich die Erstellung von Sicherungskopien elektronischer Aufzeichnungen von ERM?

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  • Erstellung von Sicherungskopien von Unterlagen ist keine Form des ERM, da die Inhalte nicht so organisiert sind, dass sie genau und leicht wiedergefunden werden können
  • Notwendig:
    • Beteiligung von Archivleiter, Bibliothekar & IT-Personal
    • Beachtung staatlicher Richtlinien
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3.3 Datenbanken und Datenbankverwaltungssysteme: Was ist der Unterschied zwischen der physischen und der logischen Sicht der Daten?

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  • physische Sicht:
    • technisch
    • zeigt wie Daten gelagert werden
    • für Datenbankspezialisten interessant, nicht für User
    • ist fix
  • logische Sicht:
    • geschäftstätigkeits-bezogen
    • Sicht des Users, angepasst an seine Bedürfnisse
    • Aufbereitung/Aussehen je nach User unterschiedlich
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Q:

3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Was ist der Hauptunterschied zwischen Datenbanken und Data Warehouses?


A:
  • Hauptunterschied:
    • Datenbanken:
      • online transaction processing (OLTP) systems
      • speichern/lagern Daten
      • Problem: Daten verändern sich häufig, neue kommen hinzu, alte werden gelöscht
        • daher: Datenanalyse schwierig
        • Lösung: Extraktion von Daten und Transfer in Data Warehouses zur Analyse
    • Data Warehouses:
      • online analytical processing (OLAP) systems
      • antworten auf Analysefragen
Q:

3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Vergleichen Sie Datenbanken und Data Warehouses im Hinblick auf die Datenvolatilität und die Entscheidungsunterstützung.


A:
  • Datenvolatilität:
    • Datenbanken:
      • volatil, da Daten ständig neu hinzugefügt, verändert, gelöscht werden
    • Data Warehouses:
      • nicht volatil, da Daten nach Extraktion für Anfrage sich nicht mehr verändern können während Analyse
  • Entscheidungsunterstützung:
    • Data Warehouses wichtig für Unterstützung
    • Datenbanken aber auch indirekt wichtig, da sie Datenbasis für Data Warehouse liefern
Q:

3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Was ist ein Vorteil eines aktiven Data Warehouses?


A:
  • angemessene Interaktion mit dem Kunden auf der Grundlage von Echtzeitdaten --> besserer, bedarfsgerechter Kundenservice --> verbesserte Einnahmen für Unternehmen & Kundenzufriedenheit


Q:

3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Welche Datenfunktionen (Charakteristika?) werden von einem Data Warehouse ausgeführt?

A:

Charakteristika von Data Warehouses:

  1. Organisation (der Daten nach Subjekten)
  2. Konsistenz 
  3. Zeitvariante (langfristige Lagerung von Daten)
  4. Nicht-Volatilität (sobald Daten Data Warehouse betreten, werden sie nicht mehr verändert)
  5. Relationalität (Daten werden zueinander in Beziehung gesetzt)
  6. Client/server Architektur (für einfachen Zufriff für End User)
  7. Web-basiert
  8. Integration (von Daten aus verschiedenen Quellen)
  9. Echtzeit 


Q:

3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Wie kann ein Data Warehouse die Compliance-Anforderungen eines Unternehmens und grüne Initiativen unterstützen?

A:

Data Warehouses passen zu Unternehmen, bei denen:

  • End User Zugang zu großen Mengen an Daten brauchen
  • Daten in unterschiedlichen Systemen gelagert werden
  • eine große, vielfältige Kundenbasis bedient wird
  • gleich Daten unterschiedlich aufbereitet präsentiert werden
  • viele End User unterschiedliche Aktivitäten ausführen
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Q:

3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Warum sind Rechenzentren wichtig für die Performance?


A:
  • Rechenzentren enthalten geschäftskritische IS und liefern Daten und IT-Dienste für das Unternehmen
  • Weitere Aufgaben:
    • Sicherstellung der Verfügbarkeit von Strom
    • Gewährleistung physischer Sicherheit und Datensicherheit


Q:

3.4 Data Warehouses, Data Marts und Rechenzentren: Was sind die Vorteile von Data Marts?

A:
  • billiger als Data Warehouses
  • schnellere Implementierung/kürzere Vorlaufzeit
  • schnellere Analyse, da weniger Daten darin aufbewahrt
  • leichter zu verstehen
Q:

3.5 Unternehmens-Content-Management: Definieren Sie Enterprise Content Management (ECM).

A:
  • ECM = wichtige Datenverwaltungstechnologie, die elektronische Dokumentenverwaltung Web content Management, digital asset Management & Electronic records management (ERM) enthält
Q:

3.5 Unternehmens-Content-Management: Was ist der Unterschied zwischen einem Dokument und einem Datensatz?


A:
  • Datensätze:
    • können nicht modifiziert werden außer unter kontrollierten Umständen
    • müssen archiviert werden zur Überprüfung durch Behörden/Rechnungsprüfer
  • Dokumente:
    • können beliebig verändert werden
    • müssen nicht zwingend archiviert werden, können auch gelöscht werden, falls nicht mehr gebraucht




Q:

3.5 Unternehmens-Content-Management: Warum ist Electronic Records Management (ERM) wichtig für eine Organisation?

A:
  • hilft bei:
    • Kostenreduktion
    • einfachem Teilen von Inhalten (content)
    • Risikominimierung
    • Automatisierung zeit-intensiver & manueller Prozesse
Q:

3.5 Unternehmens-Content-Management: Wie unterscheidet sich die Erstellung von Sicherungskopien elektronischer Aufzeichnungen von ERM?

A:
  • Erstellung von Sicherungskopien von Unterlagen ist keine Form des ERM, da die Inhalte nicht so organisiert sind, dass sie genau und leicht wiedergefunden werden können
  • Notwendig:
    • Beteiligung von Archivleiter, Bibliothekar & IT-Personal
    • Beachtung staatlicher Richtlinien
Q:

3.3 Datenbanken und Datenbankverwaltungssysteme: Was ist der Unterschied zwischen der physischen und der logischen Sicht der Daten?

A:
  • physische Sicht:
    • technisch
    • zeigt wie Daten gelagert werden
    • für Datenbankspezialisten interessant, nicht für User
    • ist fix
  • logische Sicht:
    • geschäftstätigkeits-bezogen
    • Sicht des Users, angepasst an seine Bedürfnisse
    • Aufbereitung/Aussehen je nach User unterschiedlich
Kapitel 3: Daten-, Text- und Dokumentenmanagement

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