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Business Intelligence (58 Cards)

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Was sind Daten?

kontextfreie Angaben, die aus interpretierten Zeichen/Signalen bestehen

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Welche Arten des Lernens gibt es?

Überwachtes Lernen (System bekommt Eingabe- und Ausgabewerte)
Unüberwachtes Lernen (System bekommt nur Eingabewerte)
Bestärkendes Lernen

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Was sind analytische Informationssysteme und wozu dienen sie?

dienen der Informationsversorgung und funktionalen Unterstützung betrieblicher Fach- und Führungskräfte zu Analysezwecken

DWH + Data Mining + betriebswirtschaftliche Anwendungen

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Was ist BI?

analytischer Prozess, der Unternehmens- und Wettbewerbsdaten in handlungsgerichtetes Wissen transformiert
(Wissen der betrachteten Handlungsfelder (intern/extern))

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Was sind Kennzahlen? Wie können sie unterschieden werden?

quantitative Informationen, die über unternehmensinterne oder -externe Sachverhalte Auskunft geben

Objektivität, Zeitorientierung

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Wie ist der BI-Zyklus?

analysieren
entscheiden
handeln
überwachen
berichten

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Welche Vorteile bietet ein DWH?

Datenintegration liefert konsistente Daten für Management
Aufnahme der Systemlast für analytische Abfragen
historisierende Datenhaltung ermöglicht Zeitreihenbetrachtung

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Was ist ein DWH?

subjektorientierte, integrierte, beständige und zeitvariante Sammlung von Daten

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Was bedeutet Subjektorientierung?

Daten zu einem Subjekt werden in einer Tabelle gespeichert → weniger Zugriffe (dafür größere Datenbank)

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Was bedeutet zeitliche Varianz eines DWHs?

DWHs enthalten auch historische Daten → Veränderung von Daten innerhalb von historischen Zeiträumen darstellbar

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Was bedeutet Beständigkeit eines DWHs?

Daten werden niemals überschrieben oder gelöscht

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Was bedeutet Integration eines DWHs?

Unternehmensdaten aus verschiedenen Informationssilos werden zusammengeführt

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Was kennzeichnet ein zentrales Enterprise DWH?

Single Point of Truth:

integrierte und harmonisierte Sicht
organisationsweit, deckt alle Bereiche ab
Daten werden mit langer Historie gespeichert
sehr großes Datenvolumen
denormalisierte Daten
Daten können aggregiert sein

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Was sind Data Marts?

logisch gruppierte Datenauszüge
eher kleinere Datenmengen
für spezielle Analysebedürfnisse

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Welche verschiedenen Hub and Spoke Architekturen gibt es?

Zentrales DWH mit abhängiger Data Mart-Schicht
Zentrales DWH mit unabhängiger Data Mart-Schicht
Unabhängige Data Marts
Data Mart Bus mit Conformed Dimensions

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Was ist die Hub & Spoke - Architektur?

zwischen operativen Quellsystemen bzw. externen Daten, Data Warehouses und Data Marts

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Wie sieht die Referenzarchitektur eines DWHs aus?

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Welche Speichermethoden gibt es im DWH?

Operational Data Store

normalisierte und harmonisierte Daten
hohe Detailtiefe
geringer zeitlicher Umfang
direkter Zugriff möglich

Multidimensional (OLAP Cube)

X-dimensionale Würfelstruktur
Speicherung der Daten in Aggregationsstufen
ermöglicht verschiedene Sichten auf die Daten

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Was ist OLAP?

On-Line Analytical Processing
Software-Technologie → schnelle, interaktive, vielfältige Zugriffe auf relevante und konsistente Informationen
dynamische und multidimensionale Analysen auf historischen, konsolidierten Datenbeständen

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Wie unterschieden sich OLTP und OLAP?

	OLTP	OLAP
Daten	Operativ, flüchtig, detailliert	Analytisch verdichtet
DB-Schema	Normalisiert	Multidimensional
Konventionen	Unterschiedliche Schlüssel	Einheitliche Schlüssel
Aktualität der Daten	Nur aktuelle	Historische, verdichtete

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Was sind Anforderungen an OLAP-Systeme nach Codd?

Multidimensionale konzeptionelle Perspektiven
Generische Dimensionalität
Dynamische Handhabung dünn besetzter Matrizen
Unbeschränkte dimensionsübergreifende Operationen
Intuitive Datenanalyse
Unbegrenzte Anzahl von Dimensionen und Konsolidierungsebenen

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Welche OLAP-Operationen gibt es?

Slicing: Ausschneiden von Scheiben
Dicing: Erzeugung kleinerer Würfel
Drill-Down/Drill-Up: Speicherung in verschiedenen Aggregationsebenen (Zoom)
Drill-Through: horizontal werden weitere Würfel ausgewertet

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Was ist rOLAP? Welche Schemata gibt es?

Speicherung von multidimensionalen Datenstrukturen in relationaler DB

Star Schema, Snowflake Schema, Galaxy Schema

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Was ist mOLAP? Welche Vorteile und Nachteile hat es?

Datenwürfel wird nativ abgespeichert
hochoptimierte, meist proprietäre Datenstruktur
Vorteil: hohe Performance
Nachteil: Datenmenge begrenzt

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Was ist hOLAP?

übernimmt Vorteile von rOLAP und mOLAP
für grobe Informationen: Cube
für Details: Zugriff auf relationale DB

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Was sind horizontale und vertikale Partitionierung?

horizontal (Sharding):
Aufteilung nach Wertebereichen einer Spalte

vertikal:
Aufteilung nach Spalten, Schlüssel müssen in jeder Partition vorhanden sein

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Was ist der ETL-Prozess?

Extrakt: Laden von Daten aus Quellsystem

Transform: Umwandlung in OLAP-Strukturen

Load: Laden in Zielstrukturen

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Was ist Historisierung?

Festhalten der zeitlichen Entwicklung der Daten bei Speicherung in einer Datenbank

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Was sind Metadaten? Welche Kategorien gibt es?

Daten, die Daten, Strukturen und Prozesse beschreiben
technische/fachliche/Metadaten aus dem DWH-Betrieb

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Wie ist ein DWH-Projekt aufgebaut?

Blueprinting → Design 1 → Design 2 → Build → Testing → Release

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Welche Reportingarten gibt es?

Enterprise Reporting
Dashboards
Ad-Hoc Reporting
Explorativ

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Was ist Enterprise Reporting?

für die Verteilung von Berichten an große Nutzerkreise
Erstellung von hoch formatierten Reports in einem professionellen Layout
Nutzung z.B. für Management-, Legal- oder Formularreporting

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Was sind Dashboards?

High-Level-Übersicht über Geschäftsfeld
häufig interaktiv

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Was ist Ad-Hoc Reporting? Wie unterscheidet sich das explorative Reporting?

detaillierte Einblicke in Geschäftsfragen
Berichtserstellung durch Fachbereichsnutzer
Post-Event

explorativ:

komplett uneingeschränkte Auswahl von Daten
Pre-Event

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Was ist Informationsmanagement?

Informationen sollen den Bedarfsträgern zur richtigen Zeit und in der richtigen Form bereitgestellt werden

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Was ist individuelle Personalisierung, welche Arten gibt es?

auf einzelne Nutzer zugeschnitten
explizit: Nutzer legt aktiv fest, wie Informationen aufbereitet werden (Aufriss, Layout, Design)
implizit: Nutzung durch Nutzer wird durch das System aufgezeichnet, häufige Nutzungsmuster werden erkannt und bei Aufruf des Berichts angewendet

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Welche Berichtsverteilungsarten gibt es?

zeitgesteuertes Standardreporting
ereignisgesteuertes Standardreporting (regelmäßiges Ereignis-/Ausnahmereporting)

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Was ist Visualisierung? Welche Aufgaben hat sie?

expressive und effektive Darstellung von Daten und den darin enthaltenen Informationen

Werte ermitteln
Filtern
abgeleitete Werte berechnen
Sortieren
Intervalle ermitteln

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Wie ist der Prozess der Implementierung eines Reportings?

Anforderungsaufnahme
Ermittlung des Toolmix
Implementierung der Reports

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Welche Richtlinien sind bei Reportingprojekten einzuhalten?

BI-Strategie beginnt bei Geschäftsanforderungen, nicht beim DWH
zuerst werden Anforderungen und gewünschte Ergebnisse definiert
Anwendungsfälle werden nacheinander abgearbeitet
Zuhören

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Was sind häufige Probleme analytischer Informationssysteme?

Unzureichende Abfragezeiten
Fehlende Flexibilität
Hohe Komplexität
Unbefriedigende Änderungsgeschwindigkeit
Kosten

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Was sind Schlüsseltechnologien zur Beschleunigung von Datenbanken früher und heute?

Früher

Indizierung
Aggregation

Heute

In-memory Datenhaltung
spaltenorientierte Speicherung
Partitionierung
MapReduce
optimierte Hardware

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Was ist das Grundprinzip von In-Memory?

Daten werden direkt vom RAM in CPU-Cache gelesen
anschließend werden Berechnungen durchgeführt
kein Lesen von der Festplatte

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Was ist Column Store, was ist der Vorteil?

Datensätze werden spalten- statt zeilenweise gespeichert
Datenbank kann präziser zugreifen → höhere Performance
geeignet für OLAP-Abfragen (kleine Anzahl sehr komplexer Abfragen über alle Datensätze)

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Was sind die fünf Vs der Big Data?

Volume (Datengröße)
Velocity (Geschwindigkeit der Veränderung)
Variety (verschiedene Formen von Datenquellen)
Veracity (Unsicherheit der Daten)
Value (Nutzen)

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Welche Datenquellen gibt es für Big Data?

von Menschen generiert
Geschäftsdaten
von Maschinen generiert

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Aus welchen Technologieebenen besteht ein Big Data System?

Anwendungen
Interaktive Analysen
Verarbeitung
Speicher
Infrastruktur

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Was ist NoSQL?

Speicherung von Daten außerhalb eines relationalen Modells
Vernachlässigung der Konsistenz → Verfügbarkeit und Ausfalltoleranz

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Was ist MapReduce?

map: ein Problem wird in spezifische Teilprobleme zerlegt, jedes davon ergibt Zwischenergebnis
reduce: fasst Zwischenergebnisse zusammen und erzeugt Endergebnis
parallele Ausführung → ein großes Problem kann schnell gelöst werden

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Wie unterscheiden sich Big Data Systeme von traditionellen RDBMS?

	Big Data	Traditionelles RDBMS
Datenvolumen	Petabytes	Gigabytes
Zugriff	Batch	Interaktiv und Batch
Struktur	Dynamische Schemata	Statische Schemata
Integrität	Gering	Hoch
Skalierbarkeit	Linear	Non-linear

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Welche Formen gibt es beim Lesen aus einem Datenstrom?

sliding windows: ein Fenster, das mit Datenstrom mitläuft
time-based window: Länge wird durch Zeitspanne definiert
semantic windows: Fenster, das durch Dateninhalt bestimmt wird

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Aus was besteht Advanced Analytics?

Data Mining
Predictive Analytics
Advanced Analytics

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Was ist Data Mining?

Prozess, um sinnvolle Korrelationen durch die Verarbeitung von großen Datenmengen zu identifizieren

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Was ist Predictive Analytics?

nutzt statistische Analysen, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen

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Was ist Advanced Analytics?

analyisert strukturierte und unstrukturierte Daten mit fortgeschrittenen quantitativen Methoden, um Einblicke zu gewinnen, die mit klassischer BI nicht auffindbar wären

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Wie funktioniert Predictive Analytics?

Auswahl des Algorithmus
→ Erstellung von Trainingsdaten
→ Identifikation von Startparametern
→ Kontinuierliche Optimierung

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Was sind die Aufgaben von Machine Learning?

Erkennung & Verarbeitung von Audio- und Bildsignalen
Synthetisierung von durch Mesnchen verarbeitbaren Informationen

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Was ist das Prinzip der Partitionierung? Was ist ihr Ziel?

Zeilen/Spalten einer logischen Tabelle werden in mehreren physikalischen Tabellen gespeichert
Größe der Originaltabelle wird verkleinert
Performanceverbesserung

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Author: ronjabertsch

Main topic: Business Intelligence

Topic: Business Intelligence

Published: 02.07.2017

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