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Lernmaterialien für MNGMT IT an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Nennen + erläutern Sie mindestens 3 strategisch wichtige technologie-Themen.



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  • Intelligent: Wie KI in praktisch jeder vorhandenen Technologie vorhanden ist und völlig neue Kategorien erstellt.
    • Autonomous Things
    • Augmented Analytics
    • AI-Driven Development


  • Digital: Die digitale und die physische Welt verbinden, um eine immersive Welt zu schaffen. 
    • Digital Twins
    • Empowered Edge
    • Immersive Experience


  • Mesh: Nutzung von Verbindungen zwischen wachsenden Gruppen von Personen, Unternehmen, Geräten, Inhalten und Diensten. 
    • Blockchain
    • Smart Spaces
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Welche Phasen durchlaufen die Technologien im Hype Cycle?


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  • Technologischer Aulöser (durchbruch mit beachtlichem Interesse)
  • Gipfel der überzogenen Erwartungen (hohe Erwartungen, wenig erfolgreiche Anwendung, kämpfen mit "Kinderkranheiten")
  • Tal der Enttäuschung
    (weil nicht alle Erwartungen erfüllt werden konnnten, Interesse sinkt)
  • Pfad der Erleuchtung
    (sinkendes mediales Interesse, Verständnis für die Vorteile, die praktische Umsetzung und Grenzen) 
  • Plateau der Produktivität (Vorteile allgemein anerkannt und akzeptiert, Technologie entwickelt sich in 2. oder 3. Generation weiter)
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Nenne Sie 3 wichtige Parameter von Big Data

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Big Data bezeichnet den Einsatz großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen mit einer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens.

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Data Mining:  wodurch unterscheiden sich Klassifikation und Clustering?


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Beim Clustering wird die Menge der Objekte in Teilmengen (Cluster) zerlegt - mit dem Ziel möglichst ähnliche Objekte im gleichen Cluster zu haben - unähnliche Objekte sollen dagegen unterschiedlichen Clustern zugeordnet werden.


 Klassifikation funktioniert ähnlich wie das Clustering  - nur hier sind die Gruppierungskriterien bereits vorgegeben




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Was ist Data Mining?

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meint den Prozess der Erkenntnisgewinnung aus der Analyse des Inhalts von Datenbanken

  • i.d.R. automatische Analyse-Verfahren
  • es handelt sich um neues, gültiges (im statistischen Sinne) Wissen, das vorher unbekannt war und potenziell nützlich sein kann in verschiedenen Kontexten
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 Nennen Sie die Eigenschaften von Algorithmen

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Algorithmen …
➔ präzise, endliche Beschreibung der Schritte (statische Finitheit)


➔ die notwendigen Ressourcen in jedem Schritt sind endlich (dynamische Finitheit)


➔ die Reihenfolge der Schritte hängt nur von den Eingangsdaten ab (Determinismus)


➔ bei gleichen Eingangsdaten wird immer das gleiche Resultat geliefert (Determiniertheit)


➔ eine endliche Anzahl von Schritten führt zum Ergebnis (Terminierung)


➔ allgemeine Anwendbarkeit für eine bestimmte Art von Problemen

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Wodurch unterscheiden sich Algorithmen von Handlungsanweisungen?

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Anweisungen, sin die einzelnen Schritte die durchgeführt werden müssen. z.B. "Schritt weitergeben". Ein Alogirthmus ist eine endliche Sequenz von diesen Anweisungen, die eine Eingabe in eine Ausgabe transformiert.


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Was ist ein relationales Datenmodell?

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Eine Datenbank ist eine sichere Speicherung von großen Datenmengen in strukturierter Weise auf einem Computer System mit entsprechend Peripherie.


Ein relational Datenmodell ist ein Datenbank Schema, das durch die Gesamtheit der Attribut-Mengen und der Relation gebildet wird.

Die Relation stellt eine Beziehung zwischen Elementen verschiedener Mengen her und kann tabellarisch dargestellt werden. 

Die Spalten der Tabelle repräsentieren die jeweiligen Attribut-Mengen, ein einzelner Eintrag ist der Attribut-Wert.


Eine Zeile bildet ein Tupel der Relation. 


Zur eindeutigen Identifikation der Tupel müssen Schlüssel gebildet werden können - aus einem Attribut / Kombination von Attributen.


Das relationale Datenmodell für eine bestimmte Anwendung wird durch die Gesamtheit der Attribut-Mengen und der Relationen gebildet ➔ Datenbank-Schema

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Was ist Assited Intelligence?

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KI-Systeme, die Menschen dabei unterstützen, Entscheidungen zu treffen oder zu handeln, fest verdrahtete Systeme die aus ihren Interaktionen nicht lernen könnnen

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Was ist Automation?

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Automatisierung manueller und kognitiver Aufgaben, die routinemäßig oder nicht routinemäßig ausgeführt werden; die Art und Weise des Handeln ist dabei nicht neu, es werden lediglich  bestehende Aufgaben automatisiert

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Augumented Intelligence

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KI-Systeme, die die Entscheidungsfindung des Menschen verbessern und die kontinuierlich aus ihren Interaktionenen mit dem Menschen und ihrem Umffeld dazulernen



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Was beschreibt der „Gartner Hype Cycle“, der regelmäßig vom Beratungsunternehmen Gartner veröffentlicht wird (über Internet, Print-Medien)?


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  • welche Phasen der öffentlichen Aufmerksamkeit eine neue Technologie bei deren Einführung durchläuft.
  • dient Technologieberatern zur Bewertung in der Einführung neuer Technologien.
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  • 317502 Karteikarten
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  • 276 Lernmaterialien

Beispielhafte Karteikarten für deinen MNGMT IT Kurs an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:


Nennen + erläutern Sie mindestens 3 strategisch wichtige technologie-Themen.



A:
  • Intelligent: Wie KI in praktisch jeder vorhandenen Technologie vorhanden ist und völlig neue Kategorien erstellt.
    • Autonomous Things
    • Augmented Analytics
    • AI-Driven Development


  • Digital: Die digitale und die physische Welt verbinden, um eine immersive Welt zu schaffen. 
    • Digital Twins
    • Empowered Edge
    • Immersive Experience


  • Mesh: Nutzung von Verbindungen zwischen wachsenden Gruppen von Personen, Unternehmen, Geräten, Inhalten und Diensten. 
    • Blockchain
    • Smart Spaces
Q:


Welche Phasen durchlaufen die Technologien im Hype Cycle?


A:
  • Technologischer Aulöser (durchbruch mit beachtlichem Interesse)
  • Gipfel der überzogenen Erwartungen (hohe Erwartungen, wenig erfolgreiche Anwendung, kämpfen mit "Kinderkranheiten")
  • Tal der Enttäuschung
    (weil nicht alle Erwartungen erfüllt werden konnnten, Interesse sinkt)
  • Pfad der Erleuchtung
    (sinkendes mediales Interesse, Verständnis für die Vorteile, die praktische Umsetzung und Grenzen) 
  • Plateau der Produktivität (Vorteile allgemein anerkannt und akzeptiert, Technologie entwickelt sich in 2. oder 3. Generation weiter)
Q:

Nenne Sie 3 wichtige Parameter von Big Data

A:

Big Data bezeichnet den Einsatz großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen mit einer hohen Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Erzeugung wirtschaftlichen Nutzens.

Q:

Data Mining:  wodurch unterscheiden sich Klassifikation und Clustering?


A:

Beim Clustering wird die Menge der Objekte in Teilmengen (Cluster) zerlegt - mit dem Ziel möglichst ähnliche Objekte im gleichen Cluster zu haben - unähnliche Objekte sollen dagegen unterschiedlichen Clustern zugeordnet werden.


 Klassifikation funktioniert ähnlich wie das Clustering  - nur hier sind die Gruppierungskriterien bereits vorgegeben




Q:

Was ist Data Mining?

A:

meint den Prozess der Erkenntnisgewinnung aus der Analyse des Inhalts von Datenbanken

  • i.d.R. automatische Analyse-Verfahren
  • es handelt sich um neues, gültiges (im statistischen Sinne) Wissen, das vorher unbekannt war und potenziell nützlich sein kann in verschiedenen Kontexten
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Q:

 Nennen Sie die Eigenschaften von Algorithmen

A:

Algorithmen …
➔ präzise, endliche Beschreibung der Schritte (statische Finitheit)


➔ die notwendigen Ressourcen in jedem Schritt sind endlich (dynamische Finitheit)


➔ die Reihenfolge der Schritte hängt nur von den Eingangsdaten ab (Determinismus)


➔ bei gleichen Eingangsdaten wird immer das gleiche Resultat geliefert (Determiniertheit)


➔ eine endliche Anzahl von Schritten führt zum Ergebnis (Terminierung)


➔ allgemeine Anwendbarkeit für eine bestimmte Art von Problemen

Q:

Wodurch unterscheiden sich Algorithmen von Handlungsanweisungen?

A:

Anweisungen, sin die einzelnen Schritte die durchgeführt werden müssen. z.B. "Schritt weitergeben". Ein Alogirthmus ist eine endliche Sequenz von diesen Anweisungen, die eine Eingabe in eine Ausgabe transformiert.


Q:

Was ist ein relationales Datenmodell?

A:

Eine Datenbank ist eine sichere Speicherung von großen Datenmengen in strukturierter Weise auf einem Computer System mit entsprechend Peripherie.


Ein relational Datenmodell ist ein Datenbank Schema, das durch die Gesamtheit der Attribut-Mengen und der Relation gebildet wird.

Die Relation stellt eine Beziehung zwischen Elementen verschiedener Mengen her und kann tabellarisch dargestellt werden. 

Die Spalten der Tabelle repräsentieren die jeweiligen Attribut-Mengen, ein einzelner Eintrag ist der Attribut-Wert.


Eine Zeile bildet ein Tupel der Relation. 


Zur eindeutigen Identifikation der Tupel müssen Schlüssel gebildet werden können - aus einem Attribut / Kombination von Attributen.


Das relationale Datenmodell für eine bestimmte Anwendung wird durch die Gesamtheit der Attribut-Mengen und der Relationen gebildet ➔ Datenbank-Schema

Q:

Was ist Assited Intelligence?

A:

KI-Systeme, die Menschen dabei unterstützen, Entscheidungen zu treffen oder zu handeln, fest verdrahtete Systeme die aus ihren Interaktionen nicht lernen könnnen

Q:

Was ist Automation?

A:

Automatisierung manueller und kognitiver Aufgaben, die routinemäßig oder nicht routinemäßig ausgeführt werden; die Art und Weise des Handeln ist dabei nicht neu, es werden lediglich  bestehende Aufgaben automatisiert

Q:

Augumented Intelligence

A:

KI-Systeme, die die Entscheidungsfindung des Menschen verbessern und die kontinuierlich aus ihren Interaktionenen mit dem Menschen und ihrem Umffeld dazulernen



Q:



Was beschreibt der „Gartner Hype Cycle“, der regelmäßig vom Beratungsunternehmen Gartner veröffentlicht wird (über Internet, Print-Medien)?


A:
  • welche Phasen der öffentlichen Aufmerksamkeit eine neue Technologie bei deren Einführung durchläuft.
  • dient Technologieberatern zur Bewertung in der Einführung neuer Technologien.
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