Data Warehouse

xyz

0.0 (0)

Alessio Crincoli

Fichier Détails

Cartes-fiches	16
Langue	Deutsch
Catégorie	Gestion d'entreprise
Niveau	Université
Crée / Actualisé	02.06.2019 / 27.01.2021
Lien de web	https://card2brain.ch/box/20190602_data_warehouse
Intégrer	<iframe src="https://card2brain.ch/box/20190602_data_warehouse/embed" width="780" height="150" scrolling="no" frameborder="0"></iframe>

Liste des carte

Étudier

Sinn und Zweck von Data Management und Data Mining?

Systematische Erfassung, Auswertung, Verdichtung und Interpretation von Kundendaten.

Daten -> Informationen -> Wissen

Basis für umfassende, ganzheitliche Analyse um Kunde und deren Bedürfnisse genauer kennezulernen.

Definition Big Data

Einsatz von grossen Datenmengen (Volume) aus vielfältigen (Variety) und oft fragwürdigen (Veracity) Quellen mit einer hohen Erzeugungs- und Verarbeitungsgeschwindigkeit (Velocity), um daraus einen wirtschaftlichen Nutzen (Value) für das Unternehmen zu generieren.

Prinzip der horizontalen Skalierung: Leistungsfähigkeit durch mehrere verteilte Standardrechner und nicht einige wenige Superrechner

Prinzip der Datenlokalität: Programmcode wird auf die Server mit den zugehörigen Daten verteilt und ausgeführt

Wissen in Datenbanken? 4 versch.

Shallow Knowledge: Dieses Wissen kann leicht durch den Einsatz von Query Tools aus strukturierten Datenbeständen extrahiert werden.
Multi-Dimensional Knowledge: Dieses Wissen kann leicht durch den Einsatz von Query Tools aus strukturierten Datenbeständen extrahiert werden.
Hidden Knowledge: Dieses Wissen ist in Daten und Informationen versteckt und kann durch den Einsatz von Data Mining Techniken eruiert werden.
Deep Knowledge: Dieses Wissen ist nur auffindbar, wenn Hinweise oder Anleitungen über sein Domizil vorhanden sind.

Definition Data Mining?

Wird im Marketing zur Entdekcung von unbekannten Mustern, Trends und Korrelationen mit Hilfe von bekannten Verhaltensschemata aus der Vergangenheit eingesetzt.

Wird aufgeteilt in überwachtes und nicht überwachtes Lernen. Methoden: Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Clustering Algorithmen (z.B. Self orginizing maps), Warenkorbanalysen

Definition Business Intelligence?

Werkzeuge und Anwendungen mit eintscheidungsunterstützendem Charakter, die zur besseren Einsicht ins eigene Geschfäft und damit zum besseren Verständnis in die Mechanismen relevanter Wirkungsketten führen.

Systemkomponenten, die Informationen aufbereiten und speichern
Werkzeuge für die Wissensgenerierung
Auswertungs- und Präsentationsfunktionalitäten

Was ist OLAP?

Online Analytical Processing --> Data Warehouse immer OLAP

Interaktive und vielfältige Zugriffe auf relevante und konsistente Informationen für Manager und qulifizierte Mitarbeiter.

The primary objective is data analysis and not data processing

Bsp.: Vergleich von Verkaufszahlen von April und Oktober

Was ist OLTP?

Online Transaction Processing

Unterstützt transaktionsorientiert die Abwiclung operativer Geschäftstätigkeit

The primary objective is data processing and not data analysis

Bsp.: Online Banking, Arline Ticket booking

Was ist ein Balanced Scorecard System?

Bietet einen raschen und nachvollziehbaren Einblick in aktuelle Unternehmens- und Marktsituationen.

4 zentrale BW-Themen: Kunden, Finanzen, Prozesse und Innovation --> Werden abgebildet durch repräsentative Kennzahlen.

Definition Data Warehousing

Prozess der Zusammenführung und Management von Daten aus versch. Quellen um detaillierte Sicht auf Geschäftsbereiche oder Gesamtunternehemen zu erhalten.

DWH ist die Basis für Berichts- unt Controllingsysteme

Für was macht man ein DWH?

Mit dem Aufbau eines DWH wird das Ziel verfolgt die Defizite konventioneller Berichtssysteme zu überwinden.

Integration von Informationen themenorientiert
Unterstützung von Analyseprozessen durch das Ermöglichen eines einfachen und schnellen Zugriffs auf relevanten Informationen
Begleitung der Analysen durch Metadaten
Entstehung einer flexiblen anpassbaren Infrastruktur, die die Abdeckung neuer Informationsbedürfnisse sicherstellt.