BI an der Hochschule Heilbronn

Karteikarten und Zusammenfassungen für BI an der Hochschule Heilbronn

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Beispielhafte Karteikarten für BI an der Hochschule Heilbronn auf StudySmarter:

Nenne Datenquellen von Big Data.

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Definiere Big-Data und nenne die Eigenschaften

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Was ist bei Big Data zu kritisieren?

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Wie schafft Big Data Wert für das Unternehmen?

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Erläutere die Big-Data-Verarbeitungsschritte.

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Was ist wirklich wichtig bei Big Data? Was ist anders?

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Gleiche die Big-Data-Strategie mit der Unternehmensstrategie ab.

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Zeichne das CRISP-DM-Modell.

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Wie sieht die Einbettung vom CRISP-DM im Unternehmenskontext aus?

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Unterscheiden zwischen Modell-Erstellung und Modell-Anwendung.

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Was sind die Erfolgsfaktoren für Big-Data-Initiativen

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Wie werden DB-Anwendungen unterteilt?

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BI

Nenne Datenquellen von Big Data.
- Social Media - Sensordaten - Interne Geschäftsdaten - Rich Media

BI

Definiere Big-Data und nenne die Eigenschaften
Big data is high-volume, high-velocity and high-variety information assets that demand cost effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making. - Value (Wert) - Variablilty (Veränderlichkeit) - Velocity (Geschwindigkeit) - Volume - Variety (Vielfalt) - Veracity (Richtigkeit)

BI

Was ist bei Big Data zu kritisieren?
- Schaffung von Wert für ein Unternehmen ist eher das Ziel - Die anderen Eigenschaften sind nicht elementar (leere Definition) - Was heute "Big Data" ist, ist morgen einfach "Data" (relative Definition)

BI

Wie schafft Big Data Wert für das Unternehmen?
- Big Data ist im Kern der Geschäftsmodell (Big Data Treiber, Demokratisierung der Technologie) -> FB, Amazon, Google - Big Data ist eine Ergänzung bei der Entscheidungsunterstützung (Integration von internen und externen Daten, Big Data Analyitics) = BI der nächsten Generation? -> Information als vierter Produktionsfaktor

BI

Erläutere die Big-Data-Verarbeitungsschritte.
Datenquellen (mit Big-Data Eigenschaften) - Sammlung, Aufzeichnung - Extraktion, Bereinigung, Annotation - Integration, Speicherung, Veredlung => Big Data Management (Anforderung: Skalierbare Echtzeitverarbeitung komplexer Daten) - Analyse Visualisierung - Interpretation => Big Data Analyitics (Anforderung: Skalierbare Analysen und Visualisierungen komplexer Daten Big Data Mgt/Analytics zu beachten: Big Data Governance (Anforderung: Ermöglichung einer einfachen, korrekten und rechtlich zulässigen Verwendung der Daten) Daraus: Ergebnisse (Unisicherheit, Effekt oder Zufall, Kausalität gelten zu beachten)

BI

Was ist wirklich wichtig bei Big Data? Was ist anders?
Technologischer Umbruch: - Horizontal skalierbare Cluster basierend auf Standard-HW - Fehlertolerante, hoch verfügbare, echtzeitfähige Systeme - Minimierung des Netzwerk-Verkehrs -"Schema on Read" statt "schema on Write" Weiter Veränderung: - Top-Management-Unterstützung - Demokratisierung der Software (Open Source) - HW-Anschaffungen vergleichsweise günstig - Agilität - Sandboxing - Interaktive Datenanalysen

BI

Gleiche die Big-Data-Strategie mit der Unternehmensstrategie ab.
- Kunden besser verstehen und ansprechen - GP optimieren - Kosten senken - Produkte/DL verbessern - Sicherheit erhöhen - Betrugsfälle aufdecken - Neue Geschäftsidee entwickeln

BI

Zeichne das CRISP-DM-Modell.
Business Understanding<==>Data understanding==> Data preparation<==>Modeling ==> Evaluation==>Deployment Evaluation springt zu Business Understanding in der Mitte Data

BI

Wie sieht die Einbettung vom CRISP-DM im Unternehmenskontext aus?
1. Strategische Vorgaben 2. Modellerstellung (CRISP) 3. Modell-Anwendung

BI

Unterscheiden zwischen Modell-Erstellung und Modell-Anwendung.
Erstellung: Verwendung historischer Daten-> Data Mining->Modell (Modell bereit für Anwendung) Anwendung: Neue Daten mit unbekanntem Wert, Dank dem vorher erstellten Modell kann fehlende Wert abgeleitet werden anhand einer Wahrscheinlichkeitsberechnung

BI

Was sind die Erfolgsfaktoren für Big-Data-Initiativen
Smart Business braucht mehr als Technologie: - Verfügbarkeit relevanter Daten - Integration interner und externer Datenquellen - Data Governance - Offene Unternehmenskultur - Fähige Mitarbeiter

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Wie werden DB-Anwendungen unterteilt?
Nach Einsatzzweck: Operative Systeme: - werden von Sachbearbeitern bei der täglichen Arbeit eingesetzt - Anwendungen für Produktion, Logistik, Einkauf, Verkauf - Bsp: Flugbuchung, Auftragsannahme Analytische (informationsorientierte) Systeme: - Helfen dem Management, Entscheidungen zu treffen - Systeme für BI-Anwendungen -Bsp: Reporting,OLAP, Data Mining

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