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Questions and Answers
Welche Analysemethode hilft Landwirten, ihre Erträge zu maximieren?
Welche Analysemethode hilft Landwirten, ihre Erträge zu maximieren?
Was ist ein Hauptvorteil der prädiktiven Wartung in der Industrie?
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Wie profitieren Streaming-Dienste von Datenanalyse?
Wie profitieren Streaming-Dienste von Datenanalyse?
Welche Rolle spielt die Datenanalyse im Risikomanagement von Versicherungsunternehmen?
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Welche Art der Datenanalyse wird verwendet, um Kontaminationen in der Lebensmittelproduktion zu erkennen?
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Was ist der Hauptzweck von Daten in der Betriebswirtschaftslehre?
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Welcher Datentyp repräsentiert nur zwei logische Werte?
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Für welche Art von Berechnungen sind Gleitkommazahlen am besten geeignet?
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Welcher Datentyp wird verwendet, um eine Sequenz von Zeichen darzustellen?
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Was beschreibt den Datentyp 'Datum/Uhrzeit' am besten?
Was beschreibt den Datentyp 'Datum/Uhrzeit' am besten?
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Welcher Datentyp wird typischerweise für die Darstellung von Musik oder Sprache verwendet?
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Welche der folgenden Aussagen über das Datenspektrum von Unternehmen ist korrekt?
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Welche der folgenden Informationen gehört nicht zu den KUNDENDATEN?
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Was ist ein Beispiel für MITARBEITERDATEN?
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Welches Element gehört zu den LIEFERANTENDATEN?
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Welche der folgenden Kategorien enthält keine FINANZDATEN?
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Welches der folgenden Beispiele ist Teil der MARKTFORSCHUNGSDATEN?
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Welche der folgenden Informationen ist keine COMPLIANCE-DATEN?
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Welches Element ist ein Beispiel für SOCIAL MEDIA-DATEN?
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Was fällt nicht unter die LAGERDATEN?
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Was ist kein Beispiel für KUNDENDIENSTDATEN?
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Was zeichnet eine Liste im Vergleich zu einem Array aus?
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Welche Aussage beschreibt das Prinzip eines Stacks am besten?
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Was ist ein typisches Beispiel für eine Hash-Tabelle?
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Was stellt die Wurzel in der Struktur eines Baums dar?
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Wie funktioniert eine Warteschlange im Vergleich zu einem Stack?
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Welche Struktur repräsentiert eine To-do-Liste am besten?
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Wie werden in einer Hash-Tabelle Werte abgefragt?
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Welches der folgenden Beispiele zeigt eine Anwendung von Bäumen?
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Welche Struktur kann nur Elemente eines bestimmten Datentyps enthalten?
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Welches Prinzip verfolgt eine Warteschlange?
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Was versteht man unter Big Data?
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Welche Technologie wird nicht als Teil der Symbiose zwischen IoT, Big Data und Cloud Computing genannt?
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Welchen Nutzen hat die adäquate Nutzung von Big Data für Unternehmen?
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Wie unterstützt Cloud Computing bei der Verarbeitung von Big Data?
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Welches der folgenden Beispiele ist eine Anwendung von Big Data?
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Was ist eine Hauptfunktion von Künstlicher Intelligenz (KI) im Kontext von Big Data?
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Welche Aussage beschreibt das Internet of Things (IoT) am besten?
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Wie hilft Big Data bei der Trendanalyse?
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Was ist ein notwendiges Werkzeug für die Handhabung von Big Data?
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Welches der folgenden Elemente trägt zur Verbesserung der Effizienz von IoT-Geräten bei?
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Study Notes
Datenmanagement
- Datenmanagement ist ein relativ neues Fachgebiet, unterscheidet sich aber strategisch nicht von der traditionellen Geschäftsführung, da der Umgang mit Daten seit dem antiken Mesopotamien ein kritischer Erfolgsfaktor ist.
- Datenmanagement umfasst die Aufgaben der Datenerfassung, Speicherung, Verwaltung und Nutzung.
- Datenerfassung beinhaltet das Sammeln von Informationen aus verschiedenen Quellen, wie Sensoren, Umfragen oder Transaktionssystemen.
- Datenspeicherung erfolgt in Systemen wie Datenbanken oder Cloud-Speichern.
- Datenqualitäsicherung ist essentiell. Die Daten müssen inhaltlich richtig und vollständig sein.
- Datenintegration ist notwendig, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, um eine einheitliche Sicht zu ermöglichen.
- Datenzugriff und -sicherheit sind wichtige Aspekte, nicht jede(r) Mitarbeitende(r) sollte Zugriff auf alle Unternehmensdaten haben.
- Datenanalyse ist das Herzstück von Datenmanagement, Einblicke aus den gesammelten Daten ermöglichen Optimierung von Geschäftsprozessen.
- Datenarchivierung ist ebenfalls ein wichtiger, aber weniger auffälliger Aspekt. Daten, die nicht ständig gebraucht werden, werden langfristig gespeichert und zugänglich gemacht.
- Datenwiederherstellung ist entscheidend, falls Daten verloren gehen, müssen Strategien vorhanden sein, um Daten schnell wiederherzustellen.
- Datenlebenszyklus-Management begleitet Daten von der Entstehung bis zur Löschung.
- Compliance und Datenschutz sind essentiell für jedes Unternehmen. Compliance (Einhaltung der rechtlichen Vorschriften), bezieht sich auf die Einhaltung aller rechtlichen Datenschutzbestimmungen.
- Daten sind grundlegende Bausteine für Informationen und bilden das Rückgrat der modernen Geschäftswelt. Daten werden in verschiedener Form verwendet.
- Datentypen: Boolesche Daten (Wahr oder Falsch), Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, Datums-/Uhrzeitdaten, Zeichenketten (Strings), Bilder, Audio- und Videodaten,
Arten von Daten
- Kundendaten: Persönliche und Kontaktinformationen, Demografische Details, Kaufhistorie, Zahlungsinformationen, Kundenpreferences, Daten zum Treueprogramm, Online-Verhaltensweisen, Abonnement-Informationen, Kundenstatus.
- Mitarbeiterdaten: Persönliche und Kontaktinformationen, Notfallkontakte, aktuelle Position und Abteilungszugehörigkeit, Arbeitszeitmodell, Vergütungsdetails, Bankverbindungen, Urlaubsdaten, berufliche Laufbahn, Anwesenheitsaufzeichnungen, Leistungsbeurteilungen, Qualifikationen, Disziplinarische Maßnahmen.
- Lieferantendaten: Unternehmensname, Kontaktinformationen, Ansprechpartner, Steuer-ID, Bankverbindung für Überweisungen, Historie der Geschäftsbeziehungen, Zahlungskonditionen, Preisvereinbarungen, angebotene Produkte oder Dienstleistungen.
- Produktdaten: Produktbeschreibung, Spezifikationen, SKU (Lagerhaltungsnummer), Markenname, Maße, Gewicht, UPC oder Barcode, Preisinformationen, Lagerbestände, Produktvarianten, Produktfotos.
- Marketingdaten: Marketingkampagnendaten, Konversionsquoten, Kundensegmentierungsdaten, Performance von Marketingkanälen, Marketing-Return on Investment, Budget, Webseiten-Analytik, Social Media Engagement-Daten, E-Mail-Marketing-Statistiken, Lead-Generierungsdaten, Klickrate, Impressions, Kosten pro Klick, Kosten pro Akquisition.
- Lagerdaten: Artikelnummer, Artikelbezeichnung, Lagerort, Menge auf Lager, Mindestbestand, Sicherheitsbestand, Einzelhandelspreis, Herstellungsdatum, Verfallsdatum, Chargennummer, Lieferant, Eingangsdatum, Ausgangsdatum, Durchschnittslagerdauer, Bestellstatus, Reservierungen, Barcodes, Transportbedingungen, Daten zur Qualitätskontrolle, Versand- und Logistikdaten, Rückgabe- und Umtauschdaten.
- Finanzdaten: Gewinn-/Verlust, Umsatzerlöse, Budgets, Finanzkennzahlen, Gewinn- und Verlustrechnungen, Kapitalflussrechnungen, Bilanzen, Aufzeichnungen über Investitionsausgaben, Anlagespiegel, Debitoren, Verbindlichkeiten, Kreditverträge, Steuern, Hauptbuch.
- Compliance-Daten: Auditberichte, Gesetze, Regelwerksbezeichnung, Geltungsbereich, Verantwortlicher für Compliance, Überprüfungsintervalle, Datum der letzten Überprüfung, Ergebnisse der letzten Auditierung, Berichterstattung an Behörden, Fälligkeitsdatum, Risikobewertung, Dokumentierte Verfahren und Richtlinien, Schulungsdaten, Verstöße und deren Behandlung.
- Marktforschungsdaten: Kundensegmentierung, Zielgruppenbeschreibung, Marktvolumen, Marktwachstum, Marktanteil, Wettbewerbsanalyse, Preisgestaltung der Konkurrenz, Verbraucherverhalten, Kaufmotive, Trends und Entwicklungen, Produktbewertungen, Kundenzufriedenheit, Markenwahrnehmung, Vertriebskanalanalyse, Werbewirksamkeit, Online-Nutzungsverhalten.
- Social Media Daten: Engagement-Metriken, Klickraten, Konversionsraten, Reichweite, Eindrücke, Hashtags, Kampagnenleistung, Demografische Daten des Publikums, Beiträge, Kommentare, Likes, Retweets, Shares, Benutzerprofile, Anmeldedaten, Kundenpräferenzen, Daten über abgebrochene Einkäufe, Seitenaufrufe, Klickraten, Konversionsraten, Bounce-Rate, Session-Dauer, Tracking des Nutzerverhaltens.
- Kundendienst Daten: Kundenanfragen, Ticketinformationen, Kontaktinformationen, Interaktionen, Kaufhistorik, Kundenpräferenzen.
- CSR Daten: Daten zu Umweltauswirkungen, Energieverbrauch, Abfallmanagement, Wasserverbrauch, Kohlenstoffemissionen, ethischem Einkauf, Arbeitsbedingungen, Gesundheit und Sicherheit, Diversität und Inklusion, Nachhaltigkeit, Initiativen, Spenden.
- Human Resources Daten: Mitarbeiterprofile, beruflicher Werdegang, Arbeitsverträge, Vergütungsdaten, Leistungen, Beförderungen, Laufbahnentwicklung, Zeit- und Anwesenheitsaufzeichnungen, Urlaub und Ferien, Personalplanung, Stellenbeschreibungen, Nachfolgeplanung.
- Bewerbungsunterlagen: Schulungsunterlagen, Aufzeichnungen Gesundheit und Sicherheit, Umfragen Mitarbeitermotivation, Disziplinarakten, Beschwerden Arbeitnehmer, Kennzahlen zu Diversität und Inklusion, Exit Interviews.
Datenmanagement Konzepte
- Big Data: massive, hochvolumige oder heterogene Datenmengen.
- Cloud Computing: Bereitstellung von Server-Ressourcen und Diensten über das Internet.
- Internet of Things (IoT): Gerätevernetzung zur Datensammlung.
- Künstliche Intelligenz (KI): Computersysteme, die Aufgaben ausführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern.
Datenstrukturen
- Array: Sammlung von Elementen gleichen Typs in einer festen Reihenfolge.
- Liste: Sammlung von Elementen, deren Größe dynamisch angepasst werden kann.
- Stapel (Stack): Datenstruktur mit FIFO Prinzip (Last In, First Out).
- Hash-Tabelle: schnelles Nachschlagen von Daten mit Hilfe von Schlüsseln.
- Baum: Datenstruktur zur Darstellung von hierarchischen Beziehungen.
Fakt
- Datenmanagement spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz.
- Die vier Mega-Trends der Digitalisierung (Internet of Things, Cloud Computing, Big Data, Künstliche Intelligenz) hängen eng miteinander zusammen, werden aber oft falsch als eigenständige Konzepte betrachtet.
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Dieses Quiz behandelt die grundlegenden Aspekte des Datenmanagements, einschließlich Datenerfassung, Speicherung und Nutzung. Es werden auch wichtige Themen wie Datenqualität, -sicherheit und -analyse besprochen. Testen Sie Ihr Wissen über die Strategien und Techniken des modernen Datenmanagements.
