Datenmanagement Kapitel 2 light
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Questions and Answers

Was beschreibt den Hauptunterschied zwischen relationalen und nicht-relationalen Datenbanken?

  • Relationale Datenbanken bieten eine höhere Geschwindigkeit als nicht-relationale Datenbanken.
  • Daten in nicht-relationalen Datenbanken werden normalerweise auf einem einzelnen Server gespeichert.
  • Daten in nicht-relationalen Datenbanken können flexibel hinzugefügt werden. (correct)
  • Nicht-relationale Datenbanken verwenden immer eine vordefinierte Struktur.

    • Was ist ein zentrales Merkmal der Datenmodellierung?

  • Datenmodellierung ist nur für relationale Datenbanken relevant.
  • Datenmodellierung hat keinen Einfluss auf die Entscheidungsfindung eines Unternehmens.
  • Datenmodellierung bietet einen klaren Plan für die Organisation und Darstellung von Daten. (correct)
  • Datenmodellierung ist der Prozess des Speicherns von Daten auf einem einzelnen Server.

    • Was beschreibt am besten den Begriff 'Sharding' in Bezug auf NoSQL-Datenbanken?

  • Sharding bedeutet, dass Daten auf verschiedene Server weltweit aufgeteilt werden. (correct)
  • Sharding bezieht sich auf die Speicherung aller Daten in einer einzigen Tabelle.
  • Sharding beschreibt den Prozess, bei dem Daten in einer vordefinierten Struktur gespeichert werden.
  • Sharding hat keinen Einfluss auf die Geschwindigkeit von Datenbanken.

    • Welches der folgenden Konzepte ist kein direkter Bestandteil eines Entity-Relationship-Diagramms?

    <p>Benutzeranfragen</p> Signup and view all the answers

    In welchem Szenario wäre eine NoSQL-Datenbank am vorteilhaftesten?

    <p>Zur Speicherung von großen Mengen an dynamischen Daten, die sich häufig ändern.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Hauptzweck der Datenmodellierung?

    <p>Das Erstellen eines strukturierten Plans für die Datenbank</p> Signup and view all the answers

    Was stellt ein Entity-Relationship-Diagramm (ERD) dar?

    <p>Die Struktur einer relationalen Datenbank und die Beziehungen zwischen Entitäten</p> Signup and view all the answers

    Was sind Schlüsselattribute in einem Entity-Relationship-Diagramm?

    <p>Attribute, die es ermöglichen, jeden Datensatz eindeutig zu identifizieren</p> Signup and view all the answers

    Wie helfen BI-Strategien im Datenmanagement?

    <p>Sie helfen bei der Analyse und Erkennung von Mustern in historischen Daten</p> Signup and view all the answers

    Welches Modellierungstool wird häufig für relationale Datenbanken verwendet?

    <p>Entity-Relationship-Modell</p> Signup and view all the answers

    Was unterscheidet ein Datenlagerhaus von einem Datensee?

    <p>Ein Datenlagerhaus speichert nur strukturierte Daten</p> Signup and view all the answers

    Warum ist die sorgfältige Planung bei der Datenmodellierung entscheidend?

    <p>Um spätere Probleme bei der Nutzung der Datenbank zu vermeiden</p> Signup and view all the answers

    Was passiert, wenn eine Datenmodellierung nicht durchgeführt wird?

    <p>Es können später erhebliche Probleme bei der Nutzung der Datenbank auftreten</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen trifft auf relationale Datenbanken zu?

    <p>Daten sind in Tabellen organisiert und durch Beziehungen verbunden.</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein zentraler Vorteil von Data Lakes im Vergleich zu relationalen Datenbanken?

    <p>Sie ermöglichen die Speicherung großer Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten.</p> Signup and view all the answers

    Was ist das Hauptmerkmal von Entity-Relationship-Diagrammen (ER-Diagrammen)?

    <p>Sie stellen die Beziehungen zwischen Entitäten grafisch dar.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Systeme ist ein typisches Beispiel für eine relationale Datenbank?

    <p>Ein Buchhaltungssystem.</p> Signup and view all the answers

    Warum ist es wichtig für BWL-Führungskräfte, Datenmodelle zu verstehen?

    <p>Um die Integrität und Qualität des Datenmodells beurteilen zu können.</p> Signup and view all the answers

    Welche Aussage beschreibt besser Data Lakes?

    <p>Sie ermöglichen die Speicherung und Analyse vielfältiger Datenformate.</p> Signup and view all the answers

    Was ist eine typische Fähigkeit, die BWL-Fachkräfte im Dialog mit der IT entwickeln sollten?

    <p>Eindeutige Ausdrucksweise zur Vermittlung von Anforderungen.</p> Signup and view all the answers

    Welches Szenario beschreibt am besten den Einsatz einer relationalen Datenbank?

    <p>Die Verwaltung von Kundenbeziehungen in einem CRM-System.</p> Signup and view all the answers

    Was stellt das Herzstück der Entscheidung im Unternehmenskontext dar?

    <p>Die Qualität und Integrität des Datenmodells.</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein Hauptvorteil von nicht-relationale Datenbanken im Vergleich zu relationalen Datenbanken?

    <p>Sie ermöglichen eine flexiblere Datenstrukturierung.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Anwendungen würde am besten von einer nicht-relationale Datenbank profitieren?

    <p>Eine Online-Speisekarte, die regelmäßig aktualisiert wird.</p> Signup and view all the answers

    Wie kann KI bei der Verwendung von nicht-relationale Datenbanken hilfreich sein?

    <p>Sie kann automatisiert relevante Inhalte speichern.</p> Signup and view all the answers

    Was sind typische Merkmale eines Entity-Relationship-Diagramms?

    <p>Es zeigt die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen.</p> Signup and view all the answers

    Welches Szenario benötigt am wahrscheinlichsten ein Datenmodellierungsansatz?

    <p>Verwalten von fixen Katalogdaten für Produkte.</p> Signup and view all the answers

    Was beschreibt einen Data Lake am besten?

    <p>Ein Speicherort für große Mengen unstrukturierter Daten.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Grenzen relationaler Datenbanken?

    <p>Sie können keine unstrukturierten Daten verarbeiten.</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein typisches Beispiel für die Anwendung eines Data Warehouses?

    <p>Aggregation und Analyse von Verkaufsdaten.</p> Signup and view all the answers

    Welche der folgenden Techniken ist nicht typisch für Datenmodellierung?

    <p>Daten aggregieren und analysieren ohne Struktur.</p> Signup and view all the answers

    Was ist ein Hauptunterschied zwischen einem relationalen und einem nicht-relationale Datenbanksystem?

    <p>Relationale Datenbanken erfordern eine feste Datenstruktur.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Datenbanken im 21. Jahrhundert

    • Datenbanken sind der Marktplatz des 21. Jahrhunderts, mit steigenden Datenmengen in Unternehmen.

    • Die Datenmenge wächst schnell, von tausenden bei Kleinunternehmen bis zu Millionen bei Big Data- Einsatz.

    • Die zentrale Frage ist die sichere und effiziente Speicherung und Wiederauffindbarkeit dieser Daten.

    Datenmanagement

    • Bereits in der Vergangenheit gab es verschiedene Methoden zur Speicherung von Daten, von Höhlenzeichnungen, über Papyrusrollen bis zu Papierarchiven.

    • Die Datenbank ist die neueste Methode, um Informationen nicht nur zu speichern, sondern schnell und effizient wieder aufzurufen.

    Die Bedeutung von Datenbanken

    • Ohne Datenbanken sind zahlreiche moderne Geschäftsprozesse nicht möglich.

    • Zentrale Speicherung und schneller Zugriff auf alle Kundendaten (z. B. Kontaktdaten)

    • Effiziente Verwaltung von Beständen und Bestellungen (z. B. automatische Nachbestellung)

    • Frühe Erkennung von Markttrends und Entwicklungen (z. B. neue Produktkategorien)

    • Schnelle und fundierte Reaktionen auf Kundenanfragen (z. B. Produktverfügbarkeit)

    • Echtzeit-Analyse von Verkaufsdaten und sofortige Reaktionen auf Trends (z. B. Blitzangebote)

    • Optimierung des Lieferkettenmanagements (z. B. präzise Lieferzeitvorhersagen)

    • Datengestützte Entscheidungen für langfristige Strategien (z. B. Geschäftsentwicklung)

    • Optimierung von Marketingkampagnen (z. B. personalisierte E-Mail-Kampagnen)

    • Optimierung von Ressourcen (z. B. gezielte Investitionen in erfolgreiche Produkte)

    • Effiziente Personalverwaltung und -planung (z. B. schneller Zugriff auf Mitarbeiterdaten)

    Arten von Datenbanken

    • Es gibt verschiedene Arten von Datenbanken, abhängig von den spezifischen Anforderungen.

    • Relationale Datenbanken (z. B. MySQL): Speichern Daten in Tabellenform mit Zeilen (Datensätze) und Spalten (Attribute). Ideal wenn strenge Strukturen und ein hoher Grad an Datenintegrität gefordert sind.

    • NoSQL-Datenbanken: Sind flexibler in der Speicherung von Informationen als relationale Datenbanken. Sie müssen nicht im Vorfeld eine fixe Struktur oder Datentypen definieren, was sie besonders gut für Big-Data-Anwendungen oder Echtzeit-Webanwendungen macht.

    • Objektorientierte Datenbanken: Speichern Informationen in Form von Objekten. Geeignet für Anwendungen mit komplexen Beziehungen zwischen den Datenpunkten.

    • Graphendatenbanken: Speichern Daten als Graphen, wobei Knoten Objekte und Verbindungen Verbindungen darstellen. Ideal für Anwendungen, in denen Beziehungen zwischen Datenpunkten im Vordergrund stehen (z. B. soziale Netzwerke).

    • Verteilte Datenbanken: Verteilen Daten über mehrere Standorte, um die Lastverteilung und die Datensicherheit zu verbessern. Vorteilhafter für Unternehmen mit geografisch verteilten Betriebsstandorten.

    Datenmodellierung

    • Datenmodellierung ist der Prozess des Entwurfs eines Datenmodells.

    • Sie stellt den „Bauplan“ für die Datenbank dar.

    • Entity-Relationship-Diagramme (ERD): Veranschaulichen die Struktur einer relationalen Datenbank. Stellen Beziehungen zwischen den Daten dar (z. B. „Kunde kauft Produkt").

    • Ohne präzise Datenmodellierung können Probleme bei der Datenbanknutzung entstehen.

    Data Warehouse

    • Data Warehouse sind Datenbanken, die vor allem für die historische Analyse von großen Datenmengen konzipiert wurden.

    • Sie sind effizienter bei der Bearbeitung komplexer Anfragen als herkömmliche Datenbanken.

    Data Lake

    • Ein Data Lake ist ein großes Datenlager, das unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen sammelt.

    • Ein Data Lake kann verwendet werden, um die Daten zu bereinigen ,zu filtern und zu analysieren, bevor die Daten anschließend in ein Data Warehouse importiert werden.

    Datenbanken und BI

    • Business Intelligence (BI) nutzt Analyse von großen Mengen an historischen Daten um Strategien zu entwickeln.

    • Traditionelle relationale Datenbanken sind hierfür oft ungeeignet, weshalb Data Warehouses eingerichtet werden

    Unterschied Data Warehouse und Data Lake

    • Data Warehouses beinhalten strukturierte, bereinigte Daten, ideal für strategische Entscheidungen. Data Lakes enthalten Rohdaten aus allen Quellen, die später analysiert werden.

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