Datenmanagement an der Hochschule RheinMain

Karteikarten und Zusammenfassungen für Datenmanagement an der Hochschule RheinMain

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Wie sieht die zukünftige Nutzung von Daten aus?

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Was versteht man unter Datenmanagement?

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Welche 11 Qualitätsmermale von Daten gibt es?

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Was sind Datensilos?

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Was sind unerwünschte Datensilos und warum sind sie schlecht?

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Was sind die vier Säulen guten Datenmanagements?

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Welche Probleme haben Datensilos, insbesondere Datei-Anwendungen?

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Welche Vorteile haben Datenbanksysteme gegenüber dateibasierter Datenverarbeitung?

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  1. Nennen Sie Beispiele für datenintensive Anwendungen.
  2. Wie können Informationssysteme hier helfen?

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Was ist ein Datenbanksystem?

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Was für Anforderungen gibt es an Datenbanksysteme?

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Worum geht es in der Vorlesung?

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Datenmanagement

Wie sieht die zukünftige Nutzung von Daten aus?

Daten sind zunehmend...

  • unstrukturiert, aktuell und allgegenwärtig
  • und tragen zu unserer Produktivität bei (Big Data)


Big data is high -volume, -velocity and -variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making.” - Gartner

Datenmanagement

Was versteht man unter Datenmanagement?

Ausgangslage:

Dank elektonischer Datenverarbeitung können Unternehmen viele Informationen erfassen und organisieren. (Mit Datenbanken, Datenmodellen und Data Warehouses)


Definition:

Datenmanagement bezeichnet alle konzeptionellen, organisatorischen und technischen Maßnahmen und Verfahren im Umgang mit der Ressource "Daten". 


Dazu gehören unterem...

  • Datenmodellierung und -Technik, 
  • Datenadministration und -Sicherheit
  • Datenkonsistenz und Sicherung
  • Datenbezogene Benutzerservices


Ziele

  • Hochqualitative Daten erfassen, diese bestmöglich nutzen und maximal in die unternehmensinternen Geschäftsprozesse einzubringen 
  • Entwicklung einer Strategie im Umgang mit Daten und die produktivste, regelkonforme Durchführung dieser


Mögliche Fragen

  • Wie erfassen und nutzen wir Daten bestmöglich?
  • Wie stellen wir Daten jederzeit bereit und aktualisieren sie?
  • Wie gewährleisten wir Datenschutz und -sicherheit?
  • Wie archivieren und löschen wir Daten regelkonform?

Datenmanagement

Welche 11 Qualitätsmermale von Daten gibt es?

1. Vollständigkeit

  • Ein Datensatz muss alle notwendigen Attribute enthalten


Integrität

  • 2. Korrektheit: Die Daten müssen mit der Realität übereinstimmen
  • 3. Eindeutigkeit: Jeder Datensatz muss eindeutig interpretierbar sein


4. Aktualität

  • Alle Datensätze müssen jeweils dem aktuellen Zustand der abgebildeten Realität entsprechen
  • Frühestmögliche Erfassung bzw. Änderung


5. Genauigkeit

  • Die Daten müssen in der geforderten Exaktheit vorliegen (Beispiel: Nachkommastellen)


6. Konsistenz

  • Ein Datensatz darf in sich und zu anderen Datensätzen keine Widersprüche aufwenden


7. Redundanzfreiheit

  • Innerhalb der Daten dürfen keine Dubletten vorkommen


8. Relevanz

  • Der Informationsgehalt von Datensätzen muss den jeweiligen Informationsbedarf erfüllen


9. Einheitlichkeit

  • Die Informationen eines Datensatzes müssen einheitlich strukturiert sein


10. Zuverlässigkeit

  • Jeder Datensatz muss eindeutig interpretierbar sein


11. Verständlichkeit

  • Die Datensätze müssen in ihrer Begrifflichkeit und Struktur mit den Vorstellungen der Fachbereiche übereinstimmen

Datenmanagement

Was sind Datensilos?

Als Datensilo werden Datenbestände und Informationen bezeichnet, die

  • an verschiedenen Orten in einem Unternehmen gespeichert werden und
  • auf die nur bestimmte Abteilungen oder Nutzergruppen Zugriff haben.


Datensilos können erwünscht sein, um Datenschutzrichtlinien oder Compliance-Vorschriften einzuhalten (Z. B. Bankwesen oder WhatsApp)



Datenmanagement

Was sind unerwünschte Datensilos und warum sind sie schlecht?

Datenqualität

  • Isolierte Daten sind schnell veraltet oder ungenau, es gibt ein Risiko der Inkonsistenz => Redundanzen sollten vermieden werden
  • Datensilos verringern die Qualität und Glaubwürdigkeit meiner Daten


Langsame Prozesse

  • Erhöhter IT-Aufwand und doppelte Anstrengungen zur Wiederherstellung und Verwaltung gleicher Informationen
  • Wenn Mitarbeiter Informationen suchen, ist das schlecht für die interne Zusammenarbeit und Kundenwahrnehmung des Unternehmens

 

Behinderung von Big Data und Automatisierung

  • Analoge, ineffiziente und schlecht skalierbare Prozesse behindern Automatisierung und Digitalisierung
  • Silos sollten nicht abgebaut, sondern vereinheitlicht werden mit DBMS.

Datenmanagement

Was sind die vier Säulen guten Datenmanagements?

Grundgedanke

Der technische und organisatorische Umgang mit Informationen ist ein ausschlaggebender Faktor für den Unternehmenserfolg. Der Umsatz kann gesteigert werden durch:

  • Kostenersparnisse und erhöhte Produktivität
  • "Branding" durch bessere Erfüllung von Kundenerwartungen
  • Erkennen von Marktdynamiken und Business Development


Dies setzt kompetentes Datenmanagement vorraus. Dabei gibt es vier Säulen:


1. Lebenszyklus der Informationen

  • Es wird unterschieden in "verwendet", "analysiert", "archiviert" und "gelöscht
  • Ein Regelwerk aus Methoden, Prozessen und Technologien muss umgesetzt werden z. B. Aufbewahrungsfristen und Kritikalität


2. Datenqualität

  • "Quality Gates" messen die Vollständigkeit, Relevanz, Genaugkeit von Informationen und vergleichen diese mit firmenspezifischen Sollwerten.


3. Gesamtsicht

  • Unternehmen müssel alle Prozesse, zentrale Informationssysteme und wichtigste Anwendungen im Blick halten
  • Diese sollten in einem Meta-Modell abgebildet werden und um externe Schnittstellen und Datenflüsse zu verstehen


4. Organisatorische Verankerung

  • Datenmanagement sollte ein fester Bestandteil im Unternehmen sein
  • Zuständigkeiten, Verantwortungen und Aufgaben müssen von einem Data Management Board oder Information Managern gelenkt werden um stetig besser zu werden

Datenmanagement

Welche Probleme haben Datensilos, insbesondere Datei-Anwendungen?

  • Redundanz zwischen einzelnen Dateien und Risiko der Inkonsistenz


  • Inflexibilität gegenüber Veränderung der Anwendung und fehlende unternehmensweite Standards


  • Aufwendige Programmwartung und geringe Produktivität der IT-Mitarbeiter und sonstiger Mitarbeiter


  • Probleme mit Datenschutz, Datensicherheit und schwierige Vergabe von Zugriffsrechte

Datenmanagement

Welche Vorteile haben Datenbanksysteme gegenüber dateibasierter Datenverarbeitung?

  • Redundanzfreie Einmalspeicherung, ggf. redundante Speicherung unter integrierter Kontrolle (Performance Themen)


  • Mehrbenutzerbetrieb mit Rechteverwaltung


  • Zuverlässiger Betrieb durch Sicherungsmaßnahmen


  • Verschiedene Schnittstellen und Automatisierungsmöglichkeiten

Datenmanagement

  1. Nennen Sie Beispiele für datenintensive Anwendungen.
  2. Wie können Informationssysteme hier helfen?

Beispiele für datenintensive Anwendungen:

  • Handelsunternehmen (Kunden, Bestellungen, Aufträge, Rechnungen)
  • Buchungssysteme (Fluggesellschaften, Data Science)
  • E-Commerce und Logistik (Amazon, eProcurement)


Informations und Kommunikationssysteme sind Soziotechnische Systeme, die die Deckung der Informationsnachfrage zur Aufgabe haben und Unternehmen helfen ihre Ziele zu erreichen.


Sie umfassen...

  • Hardware und Datenbanksysteme auf denen Daten gespeichert werden
  • die Personen die mit relevante Anwendungs-Software mit ihnen arbeiten

Datenmanagement

Was ist ein Datenbanksystem?

Eine Datenbanksystem ist Teil eines Informationssystems und dient der Beschreibung, Speicherung und Wiedergewinnung umfangreicher Datenmengen, die von mehreren Anwendungsprogrammen oder Anwendern benutzt werden können.


Datenbanksysteme helfen

  • Große Datenmengen effizient, widerspruchsfrei und dauerhaft zu speichern
  • Teilmengen von Daten bedarfsgerecht bereitzustellen


Datenbanksysteme bestehen aus

Einem Datenbankmanagementsystem zur

  • ...internen, strukturierten Speicherung von Daten
  • ...Verwaltung der lesenden und schreibenden Zugriffe durch eine Datenbanksprache (z. B. Structured Query Language)


sowie der eigentlichen Datenbank (aka dem "Datensatz")

Datenmanagement

Was für Anforderungen gibt es an Datenbanksysteme?

  • Die Daten der gesamten Basis- und Anwendungssoftware muss dauerhaft und frei von Redundanzen sein. Dies kann nur durch umfangreiche Planung gewährleistet werden - Datenmodelle dienen als Abstraktionsmechanismen der Realität


  • Datenbankenzugriffe sollten ortsunabhängig sein und automatisiert erfolgen können (Schnittstellen zu Anwendungssoftware)


  • Eine Vielzahl von Nutzern muss die großen Datenmengen der Datenbank schnell, effizient und parallel abfragen und aktualisieren können


  • Datensicherheit = Schutz vor Manipulation, Verlust und unberechtigtem Zugriff


  • Datenschutz = Sicherheit vor unberechtigter Nutzung personenbezogener Daten

Datenmanagement

Worum geht es in der Vorlesung?

7 CREDIT POINTS, davon...


2/3 aus Datenbanksysteme

  • 1. Einführung
  • 2. Grundlagen
  • 3. Entwurf
  • 4. Relationales Modell
  • 5. SQL


1/3 aus IGP2

  • 6. SAP Learning Snacks

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