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 (D)</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. (C)</p> Signup and view all the answers

Was ist der Hauptzweck der Datenmodellierung?

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

Welches Modellierungstool wird häufig für relationale Datenbanken verwendet?

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

Was unterscheidet ein Datenlagerhaus von einem Datensee?

<p>Ein Datenlagerhaus speichert nur strukturierte Daten (B)</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 (C)</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 (A)</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. (C)</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. (B)</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. (C)</p> Signup and view all the answers

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

<p>Ein Buchhaltungssystem. (D)</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. (A)</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage beschreibt besser Data Lakes?

<p>Sie ermöglichen die Speicherung und Analyse vielfältiger Datenformate. (D)</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. (C)</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. (A)</p> Signup and view all the answers

Was stellt das Herzstück der Entscheidung im Unternehmenskontext dar?

<p>Die Qualität und Integrität des Datenmodells. (A)</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. (D)</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. (C)</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. (B)</p> Signup and view all the answers

Was sind typische Merkmale eines Entity-Relationship-Diagramms?

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

Welches Szenario benötigt am wahrscheinlichsten ein Datenmodellierungsansatz?

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

Was beschreibt einen Data Lake am besten?

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

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Grenzen relationaler Datenbanken?

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

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

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

Welche der folgenden Techniken ist nicht typisch für Datenmodellierung?

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

Flashcards

Datenmodellierung

Der Prozess, ein Datenmodell zu erstellen, um Daten, ihre Beziehungen und Regeln festzulegen, ähnlich einem Bauplan für ein Haus.

Datenmodell

Eine strukturierte Darstellung von Daten, ihre Beziehungen und Regeln, welche die Grundlage einer Datenbank bildet.

Entity-Relationship-Diagramm (ERD)

Ein Diagramm, das die Entitäten (z.B. Kunden, Produkte) und ihre Beziehungen in einer Datenbank visualisiert.

Entität

Ein Objekt oder eine Kategorie von Daten in einer Datenbank (z.B. Kunde, Produkt).

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Beziehung

Die Verbindung zwischen Entitäten in einer Datenbank (z.B. "ein Kunde kauft ein Produkt").

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Schlüsselattribut

Ein Attribut, das den Datensatz in einer Datenbank eindeutig identifiziert.

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Relational Datenbank

Eine Datenbank, welche Daten in Tabellen organisiert und durch Beziehungen verbindet.

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Business Intelligence (BI)

Strategien auf Basis von Software, die große Mengen an Daten analysieren um Muster und Trends zu erkennen.

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Wann scheitern relationale Datenbanken?

Relationale Datenbanken stoßen an ihre Grenzen, wenn es um sehr große Datenmengen geht, die unstrukturiert sind, z.B. bei der Analyse von Millionen Instagram-Posts oder der Speicherung von riesigen Videoinhalten.

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Was ist der Vorteil von unstrukturierten Daten?

Unstrukturierte Daten, die nicht auf feste Spaltenkategorien festgelegt sind, ermöglichen eine flexible und experimentelle Analyse.

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Wann sind NoSQL-Datenbanken relevant?

NoSQL-Datenbanken sind ideal für Anwendungen, die große Mengen unstrukturierter Daten flexibel verarbeiten, z.B. E-Commerce-Unternehmen, Restaurants mit anpassungsfähigen Speisekarten oder Reiseveranstalter mit KI-gestützten Angeboten.

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Wie kann KI NoSQL-Datenbanken nutzen?

Eine KI kann automatisch relevante Online-Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos in einer NoSQL-Datenbank speichern, ohne eine feste Datenstruktur zu benötigen.

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Was ist der Unterschied zwischen relationaler und NoSQL-Datenbank?

Eine relationale Datenbank ähnelt einem Spreadsheet, während eine NoSQL-Datenbank einem chaotischen Zettelkasten gleicht.

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Was beschreibt das Beispiel des Reiseveranstalters?

Ein Reiseveranstalter kann mithilfe einer NoSQL-Datenbank verschiedene Datentypen (Texte, Bilder, Videos) flexibel speichern und analysieren, um aktuelle Reisetrends zu erkennen und maßgeschneiderte Angebote zu erstellen.

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Welche Daten können in einer NoSQL-Datenbank gespeichert werden?

NoSQL-Datenbanken können verschiedene Datentypen speichern, darunter Texte, Bilder, Videos und andere unstrukturierte Daten.

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Welche Vorteile bietet eine NoSQL-Datenbank für ein kleines Unternehmen?

NoSQL-Datenbanken ermöglichen flexible Datenverarbeitung und Skalierbarkeit für kleine Unternehmen, die mit wachsenden Datenmengen umgehen müssen.

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Wofür steht NoSQL?

NoSQL steht für "Not Only SQL" und bezeichnet nicht-relationale Datenbanken, die flexible Datenspeicherungs- und Abfragemethoden verwenden.

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Welche Vorteile bietet die Automatisierung mit NoSQL-Datenbanken?

Die Automatisierung der Datenerfassung und -analyse mit NoSQL-Datenbanken ermöglicht es Unternehmen, schnell und effizient auf sich ändernde Trends zu reagieren.

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NoSQL-Datenbank

Eine Datenbank, die nicht auf einer relationalen Struktur basiert, sondern flexiblere Datenstrukturen und Datentypen ermöglicht. Sie kann Daten auf unterschiedliche Weise speichern, z.B. als dokumente, graphen oder key-value-paare.

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Sharding

Die Aufteilung von Daten über mehrere Server, um die Leistung und Skalierbarkeit einer Datenbank zu verbessern. Die Daten werden in "Shards" aufgeteilt, die auf unterschiedlichen Servern gespeichert sind.

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Vorteile von NoSQL

NoSQL-Datenbanken bieten eine hohe Skalierbarkeit, Geschwindigkeit, Kosteneffizienz und Sicherheit. Sie sind ideal für Anwendungen, die große Datenmengen verarbeiten müssen und hohe Verfügbarkeit erfordern.

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Data Lake

Ein Speicherort für große Mengen an Daten, die nicht unbedingt strukturiert sein müssen. Anders als relationale Datenbanken, ermöglicht er eine flexible und offene Speicherung von Daten.

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Beispiel für eine NoSQL-Anwendung

Ein Reiseveranstalter kann mithilfe einer NoSQL-Datenbank verschiedene Datentypen (Texte, Bilder, Videos) flexibel speichern und analysieren, um aktuelle Reisetrends zu erkennen und maßgeschneiderte Angebote zu erstellen.

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Warum NoSQL-Datenbanken? Wann sind sie relevant?

NoSQL-Datenbanken sind relevant für Anwendungen, die mit grossen Datenmengen, unstrukturierten Daten und unterschiedlichen Datenarten umgehen müssen. Beispiele sind soziale Medien, E-Commerce, Analyse von Sensor-Daten und mehr.

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Unterschied: Relationale vs. NoSQL Datenbank

Relationale Datenbanken sind wie strukturierte Tabellen. NoSQL-Datenbanken sind wie flexible Dokumente oder Key-Value-Paare. Die Wahl hängt von den Bedürfnissen des Datenmanagements ab.

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Interessen- und Fähigkeiten von BWL-Fachkräften im 21. Jahrhundert

Modernen BWL-Fachkräfte sollten fähig sein, Datenmodelle zu verstehen und zu beurteilen, die Qualität von Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen auf Basis der Erkenntnisse aus Daten zu treffen.

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BWL-Fachkraft und Datenmodellierung

Eine BWL-Fachkraft sollte in der Lage sein, den Dialog mit der IT zu führen, die Datenmodelle zu verstehen und die Qualität der Daten zu beurteilen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

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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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Entdecken Sie die Rolle von Datenbanken im modernen Zeitalter. Erfahren Sie, wie Unternehmen zunehmend auf effiziente Speicherung und schnelle Wiederauffindbarkeit von Daten angewiesen sind. Dieses Quiz behandelt die Entwicklung und Bedeutung von Datenbanken für Geschäftsprozesse.

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