Management von Informationstechnologien an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

Karteikarten und Zusammenfassungen für Management von Informationstechnologien an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Beispielhafte Karteikarten für Management von Informationstechnologien an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management auf StudySmarter:

Beschreiben und unterscheiden Sie die Begriffe Vision, Mission und Strategie im Unternehmensumfeld.

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Nennen Sie die vier typischen Bereiche einer Balanced Scorecard und nennen Sie jeweils eine Kennzahl. 

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Beschreiben Sie das Referenzmodell nach Johanning zur Umsetzung einer IT-Strategie unter Nennung der einzelnen Phasen.

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Definieren Sie den Begriff "Big Data"

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Nennen Sie drei Beispiele mit kurzer Beschreibung, wie Unternehmen von Big Data profitieren können. 

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Nennen Sie drei IoT-Geräte und erklären Sie die Kommunikation mit anderen Geräten.

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Diskutieren Sie Vor- und Nachteile von IoT.

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Nennen Sie drei Beispiele für unternehmensinterne Daten, aus denen Sie einen Mehrwert für das Unternehmen generieren können (inkl. Beschreibung des Mehrwerts und der notwendi- gen Auswertung).

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Definieren Sie den Begriff Public Data und geben Sie ein Beispiel für die Generierung eines Mehrwerts für Unternehmen durch diese Daten. 

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Unterscheiden Sie strukturierte und unstrukturierte Daten im Bezug auf Beispiele, Speicherung und Auswertung.

Beispielhafte Karteikarten für Management von Informationstechnologien an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management auf StudySmarter:

Definieren Sie den Begriff „Smart Data“ und beschreiben Sie die Transformation von Big Data zu Smart Data.

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Beschreiben Sie den Datenanalyse-Prozess nach Gartner.

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Management von Informationstechnologien

Beschreiben und unterscheiden Sie die Begriffe Vision, Mission und Strategie im Unternehmensumfeld.

Unternehmens-Vision


langfristige Ausrichtung des Unternehmens oft sehr plakativ 

Beispiel:

Gründungsvision von Microsoft im Jahre 1975

„Ein Computer auf jedem Schreibtisch und in jedem Zuhause.“


Unternehmens-Mission


Zweck der Unternehmensprozesse 

Beispiel:

„Entwicklung & Vermarktung von Computern, die jeder bezahlen und bedienen kann.“


Unternehmens-Strategie

Runterbrechen der Vision / Mission auf Maßnahmen zur Erreichung der Ziele (mittelfristig)
 

IT-Strategie

Ableiten der IT-relevanten Maßnahmen aus der Unternehmens-Strategie (mittel- bis kurzfristig

Management von Informationstechnologien

Nennen Sie die vier typischen Bereiche einer Balanced Scorecard und nennen Sie jeweils eine Kennzahl. 

Mit der Balanced Scorecard werden unterschiedliche Kennzahlen und Indikatoren zusammengestellt und miteinander in Beziehung gebracht. Die vier typischen Bereiche der BSC sind:

 

  • Finanzperspektive (Umsatz)
  • Kundenperspektive (Wiederkaufsrate)
  • Prozessperspektive (Durchlaufzeiten)
  • Lern- und Entwicklungsperspektive oder Mitarbeiterperspektive (Mitarbeiterzufriedenheit)

Management von Informationstechnologien

Beschreiben Sie das Referenzmodell nach Johanning zur Umsetzung einer IT-Strategie unter Nennung der einzelnen Phasen.

Johanning stellt ein Vorgehensmodell zur Verfügung, mit dem die IT-Strategie in sieben Schritten für die optimale Ausrichtung der IT genutzt werden kann. Die erste Phase der “Standortbestimmung” beinhaltet den ersten Schritt der Ist-Analyse und anschließend den Schritt der Herausforderungen der IT, in der eine Analyse der Unternehmensstrategie durchgeführt wird. Auch die Erstellung einer IT-Vision ist hier von großer Bedeutung. Das zweite Segment “Strategie-Entwurf” beschäftigt sich mit den Schritten der Applikations-Strategie, der Entwicklung einer Sourcing-Strategie und der IT-Organisation. Zu guter Letzt rundet die dritte Phase “Strategie-Umsetzung” das Modell ab. Von der Umsetzung mit Hilfe eines Projektportfolios geht es anschließender zur Überwachung des IT-Strategie Cockpits.

Management von Informationstechnologien

Definieren Sie den Begriff "Big Data"

Definition durch 5 V´s:

  • Volume: Datenbestand > 100 Terrabyte Volumen
  • Variety: strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert
  • Velocity: Auswertung und Analyse in Echtzeit
  • Value: muss Unternehmenswert steigern
  • Veracity: muss Richtig sein, Qualität der Daten unterschiedlich, muss bei Auswertung berücksichtigt werden


Wikipedia:

Datenmengen welche beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.

Management von Informationstechnologien

Nennen Sie drei Beispiele mit kurzer Beschreibung, wie Unternehmen von Big Data profitieren können. 

  • Produktentwicklung: Die Auswertung von Social Media-Kanälen oder Kundenbewertungen gesellschaftliche Trends sowie Marktlücken frühzeitig aufdecken
  • Produktion: Zahlreiche Prozesse über Sensoren überwacht und erzeugen so große Datenmengen. Durch diese Daten können die Präventivwartung sichergestellt und Produktionsverzögerungen oder -ausfülle verhindet werden.
  • Distribution und Logistik: Supply Chain, zum Beispiel den Benzinverbrauch messen oder die Positionsdaten und den Zustand von Verschleißteilen erfassen. Die Strukturierung dieser Daten führt dazu, dass die Kosten nachhaltig minimiert werden können, indem Transporte zeitnah geplant, Routen und Beladungen geändert oder Stillzeiten und Wartungskosten minimiert werden.
  • Finanzen: Mithilfe von Big Data Analytics können in der Finanzbranche verlässliche Vorhersagen oder Risikoalkulationen vorgenommen werden. Daher kann beispielsweise im Anlagegeschäft schneller auf Marktentwicklungen oder fallende Kurse reagiert werden. 

Management von Informationstechnologien

Nennen Sie drei IoT-Geräte und erklären Sie die Kommunikation mit anderen Geräten.

  • Haushaltsgeräte / Smart Home:
    Heizung, Licht, Rollos oder Alarmanlagen lassen sich über das Internet verbunden per App steuern
  • Uhren und Armbänder:
    Messen Bewegung, Puls, etc. und senden diese per Internet an das Smartphone, wo die Daten gespeichert und statistisch aufbereitet werden
  • Autos:
    Ziehen sich über das Internet automatisch Wetterdaten, streamen Filme oder melden Schäden an die Werkstatt


Skript: "Beispiele sind Waschmaschinen, Sportgeräte, Fahrzeuge sowie Schließ- und Zugangssysteme …aber auch die smarte Gabel HAPIfork, der smarte Recyclingcontainer der Firma Enevo oder die Tonie Box"

Management von Informationstechnologien

Diskutieren Sie Vor- und Nachteile von IoT.

Vorteile/Chancen: 

mehr Möglichkeiten durch Verknüpfung von Geräten, Unterstützung im Alltag, Komfortabilität und vor allem Benutzerfreundlichkeit, mehr Möglichkeiten der Automatisierung, Zugang zu mehr Informationen (z. B. selbstfahrende Autos, Home-Steuerung von unterwegs, selbst bestellender Kühlschrank)


Nachteile/Risiken: 

Schutz der Daten wird immer wichtiger, Anfälligkeit für Sicherheitslücken, steigende Umweltbelastung durch mehr benötigte Server-Center, weniger Arbeitsplätze durch steigende Automatisierung, Abhängigkeit von der Technologie

Management von Informationstechnologien

Nennen Sie drei Beispiele für unternehmensinterne Daten, aus denen Sie einen Mehrwert für das Unternehmen generieren können (inkl. Beschreibung des Mehrwerts und der notwendi- gen Auswertung).

    • Lieferantendaten

      • Mehrwert: Besseres Kundenverständnis

      • Beschreibung: Z. B. können Daten zu Reklamationen beim Lieferanten gesammelt werden. Auch wenn ein Lieferant zwar günstig ist, kann er insgesamt teurer sein als ein anderer.  Es können die tatsächlichen Kosten berechnet werden. Also Mehraufwand durch Rückversand und ggf. Produktionsausfall, weil Materialien auf Grund der Reklamation nicht rechtzeitig zur Verfügung stehen. 

    • Produktionsdaten

      • Mehrwert: Bessere Produktionsplanung 

      • Beschreibung: Z.B. können Messinstrumente Produktionsdaten sammeln.  An Hand dieser Daten können mögliche Probleme frühzeitig erkannt werden. Anstatt eines Ausfalls wird die Maschine nun von einem Mitarbeiter proaktiv gewartet. 

    • Mitarbeiterdaten

      • Mehrwert: Vorausschauende Personalplanung 

      • Beschreibung: An Hand von Mitarbeiterdaten können z. Beispiel Analysen zur Altersstruktur durchgeführt werden. Dadurch kann rechtzeitig auffallen, das ein Kollege in Rente geht und ein neuer eingestellt werden muss

Management von Informationstechnologien

Definieren Sie den Begriff Public Data und geben Sie ein Beispiel für die Generierung eines Mehrwerts für Unternehmen durch diese Daten. 

Informationen, die ohne bestehende lokale, nationale oder internationale rechtliche Zugangs- oder Nutzungsbeschränkungen frei verwendet, wiederverwendet und weiterverteilt werden können.


Dazu zählen:

Marktdaten, Wetterdaten, Verkehrsdaten, Infrastrukturdaten, politische Informationen


Anhand dieser Daten kann ein Mehrwert für Unternehmen entstehen. 

Beispielsweise können Verkehrsdaten dazu dienen, dass Lieferantendaten richtig analysiert werden.  

Management von Informationstechnologien

Unterscheiden Sie strukturierte und unstrukturierte Daten im Bezug auf Beispiele, Speicherung und Auswertung.

Digitale Daten lassen sich in unstrukturierte und strukturierte Daten unterscheiden. Während strukturierte Daten eine normalisierte Form haben und in einer zeilen- und spaltenorientierten Datenbank gespeichert werden können, besitzen unstrukturierte Daten eine nicht identifizierbare Datenstruktur. Beispiele für unstrukturierte Daten sind Textdateien, Präsentationen, Videos, Audiodaten, aufgezeichnete Sprache oder Bilder und andere Datentypen. Für Computerprogramme ist es sehr schwer, unstrukturierte Daten zu verarbeiten oder zu analysieren. Die Nutzbarkeit der unstrukturierten Daten durch Software und automatisierte Prozesse ist dadurch stark eingeschränkt. Um sie dennoch zu verarbeiten, muss zunächst eine Art Struktur aus den Daten gewonnen werden. Die heute in Unternehmen anfallenden Daten sind größtenteils unstrukturiert. Im Big-Data-Umfeld haben sie eine große Bedeutung, da viele relevante Informationen darin enthalten sind. Big-Data-Anwendungen stellen Funktionen bereit, die eine Verarbeitung, Speicherung und Analyse von unstrukturierten Daten ermöglichen.


Strukturierte Daten:

  • •Zahlen (integer, float)

  • •Buchstaben / Zeichen (char)

  • •Wörter (string)

  • •Wahrheitswerte (bool)

-> Relationale Datenbanken

Unstrukturierte Daten:

  • Bilder

  • Videos

  • Sound

  • andere Objekte (z.B. CAD,

  • Simulationsmodelle)

  • •strukturierte Objekte im ASCII-Format

-> No SQL Datenbanken

Management von Informationstechnologien

Definieren Sie den Begriff „Smart Data“ und beschreiben Sie die Transformation von Big Data zu Smart Data.

Smart Data sind Datenbestände, die mittels Algorithmen nach bestimmten Strukturen aus größeren Datenmengen (vgl. Big Data) extrahiert wurden und sinnvolle Informationen erhalten. Diese Daten wurden bereits vorher gesammelt, geordnet und analysiert und für den Endverbraucher vorbereitet. Dabei müssen die Daten auch von dem Nutzer verstanden werden können, um ein sinnvolles Ergebnis erzielen zu können.Erst durch eine intelligente Verarbeitung wird Big Data zu Smart Data. Die Verwendung von sogenannten semantischer Technologien ist dabei Voraussetzung. Smart Data verbessert die Geschwindigkeit und Qualität der datengestützten Entscheidungen und sorgt für eine geprüfte Ansammlung von Wissen. Durch Smart Data ist es heutzutage möglich, die Realität im Detail digital darzustellen. Ein gutes Beispiel sind Kennzahlen im E-Commerce. So zeigen sie dem Händler bereits nach einer einfachen Auswertung ein ziemlich genaues Abbild vom Kunden.

Big Data:

Datenquellen, Datenmanagement -> Datensicherheit

Datenanalyse -> Datensouveränität

Smart Data: 

Datennutzung „Human-Computer-Interaction“ -> Datensouveränität

Management von Informationstechnologien

Beschreiben Sie den Datenanalyse-Prozess nach Gartner.

    • Der Datenanalyse Prozess nach Gartner beschreibt 4 verschiedene Möglichkeiten bei der Datenanalyse und stellt dar wie viel menschlicher Input je noch nötig ist, um eine Entscheidung zu treffen. Der nötige menschliche Input zur Entscheidungsfindung wird bei den folgenden vier Analysemöglichkeiten geringer. 

    • Descriptive Analytics: Daten werden zusammengefasst und mit deskriptiven statistischen Methoden (z. B. Summe)  dargestellt. Die Blickrichtung ist dabei auf die Vergangenheit gerichtet.  Zur Entscheidungsfindung ist viel menschlicher Input nötig. 

    • Diagnostics: Zur Diagnose von Gründen für bestimmte Sachverhalten (Kausalanalysen). Die Blickrichtung ist auf die Vergangenheit gerichtet, aber das Ziel ist es, nicht nur Sachverhalte darzustellen, sondern auch Gründe für deren Eintreten zu finden.

    • Predictive Analytics: Die Erkenntnisse aus der Datenanalyse werden genutzt, um Prognosen für zukünftige Fälle zu geben. Die Blickrichtung ist auf die Zukunft gerichtet.

    • Prescriptive Analytics: Es werden anhand von Daten automatisch Entscheidungen oder sogar Handlungen ausgelöst.

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