Big Data an der FOM Hochschule Für Oekonomie & Management | Karteikarten & Zusammenfassungen

Lernmaterialien für Big Data an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Nennen Sie Einsatzgebiete für analytische Anwendungen

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  • Herstellung: Patentforschubng, Prozess- & Qualitätsanalyse, Industrie 4.0, Ciber physical Systems, IoT, Vorrausschauende Wartung
  • Medien & Telekommunikation: Netzwerkoptimierung, Fraud  Detection, Kundenbewertung, Abwanderungspräventionen
  • Energie: Smart grid, Erkundung, Betriebsmodellierung, Stromleitungssensoren
  • Gesundheit & Biowissenschaften: Bioinformatik, Pharmatiogenomik, klinische Ergebnisforschung
  • Bekleidungsindustrie: KI-Modelle, Reformation clothing, Avatare für passende Kleidung, Brillen,...
  • Verkauf: CRM, costumer conversation, klick-Analyse, Store location & layout, fraud detection & prevention, Lieferkettenoptimierung, Distributionsoptimierung, dynamic pricing
  • Finanzservice: Risikoanalyse, Portfolioanalyse, Fraud detection, Algotithmic trading
  • Werbung & Öffentlichkeitsarbeit: Nachfragesignale, Textanalyse, gezielte Werbung, Kundenquisierung
  • Regierung: Marktsteuerung, Gesundheitsinformationen z.B. Pandemie Prognose, Abwehrsysteme & Anti-Terrorismus, Ökometrie
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Nennen Sie mögliche Dimensionen für Wettbewerbsvorteile

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  • Markt: Überlegene Einschätzung von Marktniveaus und schnelle Reaktionen
  • Produktion: Bessere Maschinenauslastung, höhere Selbsteuerung
  • Marketing: Überlegene Steuerung von Marketing und Vertrieb und Service
  • Kunden: Überlgene Informationen zu Interessen und Kaufverhalten der Kunden
  • Strategie: Strategische Marktvorteile durch datengetriebene Geschäftsmodelle
  • Logistik: Kostenreduktion durch optimierte Transportrouten und reíbungslosen Datenaustausch
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Nennen und Grenzen sie die Arten von Geschäftsmodellinnovationen nach Giesen ab

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Industriy-Modell: Ändert ganze Branchen z.B. Musikindustrie durch MP3

Revenue-Modell: Schafft neue Einnahmemodelle: Miete statt Kauf, Freemium Modelle

Enterprise-Modell: Ändert die Rolle des Unternehmens in der Wertschöpfungskette z.B. eigener Online-Shop statt Vertrieb

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Ein Data Lake ist für alle Datentypen ausgelegt: Strukturierte, unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten werden in einer flachen und unbearbeiteten Struktur gespeichert

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True

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Nennen sie Potenziale die durch Big Data infolge datenzentrierter Sichtweisen entstehen

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  • Datengetriebene Entscheidungen
  • Datengetriebene Erkenntnisse/ Services
  • Datengetriebene Automatisierung
  • Höherer Umsatz, geringere Kosten
  • Prozessverbesserung
  • Wettbewerbsvorsprung
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Vorteile Strukturierter Daten aus Sicht der Analyse

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…die Bedeutung der Merkmale ist für den Anwendungsbereich implizit klar

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Erklären Sie den Begriff Batch processing

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Die Batch-Datenverarbeitung ist eine effiziente Methode zur Verarbeitung großer Datenmengen, bei der eine Gruppe von Transaktionen über einen bestimmten Zeitraum hinweg erfasst wird. Hadoop, das ich später beschreiben werde, konzentriert sich auf die Batch-Datenverarbeitung.

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Unterscheiden Sie die Begriffe Deskriptive Analyse und Pedivtive

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Die deskriptive (auch: beschreibende) Statistik hat zum Ziel, empirische Daten durch Tabellen, Kennzahlen (auch: Maßzahlen oder Parameter) und Grafiken übersichtlich darzustellen und zu ordnen. Dies ist vor allem bei umfangreichem Datenmaterial sinnvoll, da dieses nicht leicht überblickt werden kann.


Predictive Analytics verwendet historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, unter anderem in den Bereichen Finanzen, Meteorologie, Sicherheit, Wirtschaft, Versicherungen, Mobilität und Marketing.

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Welche Arten von Daten verarbeiten Data Warehouses in der Regel?

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Strukturierte und bereinigte Daten

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Ein Vorteil der Lambda-Architektur ist neben der Geschwindigkeit die Trennung der Daten in Batch und Streaming

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False

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Erklären Sie was ein Dristibuted File System ist.

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Da Big Data zu groß ist, um auf einem einzelnen System gespeichert zu werden, ist Distributed File System ein Datenspeichersystem, das große Datenmengen auf mehreren Speichergeräten speichern soll und dazu beiträgt, die Kosten und die Komplexität des Speicherns großer Datenmengen zu verringern.

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Oftmals müssen vor der eigentlichen Analyse -  ähnlich dem vorgeschalteten ETL-Prozess bei Business Intelligence - die Daten transformiert, d.h. bereinigt, konvertiert, konsolidiert oder sonstigen???? Text war abgehakt

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Q:

Nennen Sie Einsatzgebiete für analytische Anwendungen

A:
  • Herstellung: Patentforschubng, Prozess- & Qualitätsanalyse, Industrie 4.0, Ciber physical Systems, IoT, Vorrausschauende Wartung
  • Medien & Telekommunikation: Netzwerkoptimierung, Fraud  Detection, Kundenbewertung, Abwanderungspräventionen
  • Energie: Smart grid, Erkundung, Betriebsmodellierung, Stromleitungssensoren
  • Gesundheit & Biowissenschaften: Bioinformatik, Pharmatiogenomik, klinische Ergebnisforschung
  • Bekleidungsindustrie: KI-Modelle, Reformation clothing, Avatare für passende Kleidung, Brillen,...
  • Verkauf: CRM, costumer conversation, klick-Analyse, Store location & layout, fraud detection & prevention, Lieferkettenoptimierung, Distributionsoptimierung, dynamic pricing
  • Finanzservice: Risikoanalyse, Portfolioanalyse, Fraud detection, Algotithmic trading
  • Werbung & Öffentlichkeitsarbeit: Nachfragesignale, Textanalyse, gezielte Werbung, Kundenquisierung
  • Regierung: Marktsteuerung, Gesundheitsinformationen z.B. Pandemie Prognose, Abwehrsysteme & Anti-Terrorismus, Ökometrie
Q:

Nennen Sie mögliche Dimensionen für Wettbewerbsvorteile

A:
  • Markt: Überlegene Einschätzung von Marktniveaus und schnelle Reaktionen
  • Produktion: Bessere Maschinenauslastung, höhere Selbsteuerung
  • Marketing: Überlegene Steuerung von Marketing und Vertrieb und Service
  • Kunden: Überlgene Informationen zu Interessen und Kaufverhalten der Kunden
  • Strategie: Strategische Marktvorteile durch datengetriebene Geschäftsmodelle
  • Logistik: Kostenreduktion durch optimierte Transportrouten und reíbungslosen Datenaustausch
Q:

Nennen und Grenzen sie die Arten von Geschäftsmodellinnovationen nach Giesen ab

A:

Industriy-Modell: Ändert ganze Branchen z.B. Musikindustrie durch MP3

Revenue-Modell: Schafft neue Einnahmemodelle: Miete statt Kauf, Freemium Modelle

Enterprise-Modell: Ändert die Rolle des Unternehmens in der Wertschöpfungskette z.B. eigener Online-Shop statt Vertrieb

Q:

Ein Data Lake ist für alle Datentypen ausgelegt: Strukturierte, unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten werden in einer flachen und unbearbeiteten Struktur gespeichert

A:

True

Q:

Nennen sie Potenziale die durch Big Data infolge datenzentrierter Sichtweisen entstehen

A:
  • Datengetriebene Entscheidungen
  • Datengetriebene Erkenntnisse/ Services
  • Datengetriebene Automatisierung
  • Höherer Umsatz, geringere Kosten
  • Prozessverbesserung
  • Wettbewerbsvorsprung
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Q:

Vorteile Strukturierter Daten aus Sicht der Analyse

A:

…die Bedeutung der Merkmale ist für den Anwendungsbereich implizit klar

Q:

Erklären Sie den Begriff Batch processing

A:

Die Batch-Datenverarbeitung ist eine effiziente Methode zur Verarbeitung großer Datenmengen, bei der eine Gruppe von Transaktionen über einen bestimmten Zeitraum hinweg erfasst wird. Hadoop, das ich später beschreiben werde, konzentriert sich auf die Batch-Datenverarbeitung.

Q:

Unterscheiden Sie die Begriffe Deskriptive Analyse und Pedivtive

A:

Die deskriptive (auch: beschreibende) Statistik hat zum Ziel, empirische Daten durch Tabellen, Kennzahlen (auch: Maßzahlen oder Parameter) und Grafiken übersichtlich darzustellen und zu ordnen. Dies ist vor allem bei umfangreichem Datenmaterial sinnvoll, da dieses nicht leicht überblickt werden kann.


Predictive Analytics verwendet historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen, unter anderem in den Bereichen Finanzen, Meteorologie, Sicherheit, Wirtschaft, Versicherungen, Mobilität und Marketing.

Q:

Welche Arten von Daten verarbeiten Data Warehouses in der Regel?

A:

Strukturierte und bereinigte Daten

Q:

Ein Vorteil der Lambda-Architektur ist neben der Geschwindigkeit die Trennung der Daten in Batch und Streaming

A:

False

Q:

Erklären Sie was ein Dristibuted File System ist.

A:



Da Big Data zu groß ist, um auf einem einzelnen System gespeichert zu werden, ist Distributed File System ein Datenspeichersystem, das große Datenmengen auf mehreren Speichergeräten speichern soll und dazu beiträgt, die Kosten und die Komplexität des Speicherns großer Datenmengen zu verringern.

Q:

Oftmals müssen vor der eigentlichen Analyse -  ähnlich dem vorgeschalteten ETL-Prozess bei Business Intelligence - die Daten transformiert, d.h. bereinigt, konvertiert, konsolidiert oder sonstigen???? Text war abgehakt

A:

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