Datenmanagement und Datenbanken Kapitel 1 & 2

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Warum sind Daten im digitalen Zeitalter so wichtig?

Sie haben keinen Einfluss auf die Unternehmensführung.

Sie ersetzen alle traditionellen Ressourcen.

Sie sind genauso wichtig wie traditionelle Ressourcen. (correct)

Sie erfordern keine speziellen Management-Strategien.

Welches der folgenden Elemente ist NICHT Teil des Datenmanagements?

Rohstoffbeschaffung (correct)

Datenanalyse

Datensicherung

Datenarchivierung

Was wird als zentrale Herausforderung des Datenmanagements angesehen?

Daten effizient zu sammeln und zu analysieren. (correct)

Daten ohne die Zustimmung der Nutzer zu verwenden.

Die gesetzlichen Vorschriften zu ignorieren.

Die Qualität von Daten zu senken.

Welche Ressource wird in der heutigen Zeit mit Daten verglichen?

Traditionelle Maschinen und Rohstoffe. Signup and view all the answers

Was beschreibt die Rolle der Daten im Kontext von Unternehmen?

Daten sind ein strategisches Element für den Erfolg. Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen zur Bedeutung von Daten im Unternehmen ist korrekt?

Die Bedeutung von Daten wächst im digitalen Zeitalter. Signup and view all the answers

Wie wird Datenmanagement im digitalen Zeitalter meistens beschrieben?

Als wichtigstes Werkzeug für das Unternehmenswachstum. Signup and view all the answers

Was ist das Hauptziel von Web-Tracking?

Erstellung eines digitalen Profils der Nutzer Signup and view all the answers

Welches dieser Werkzeuge wird nicht für Web-Tracking verwendet?

E-Mail-Tracking Signup and view all the answers

Was sind Session-Cookies?

Temporäre Cookies, die beim Schließen des Browsers gelöscht werden Signup and view all the answers

Welches der folgenden ist kein Vorteil von Web-Tracking?

Erhöhung der Datensicherheit Signup and view all the answers

Was zeichnet den digitalen Fingerabdruck aus?

Er identifiziert Nutzer einzigartig anhand von Datenpunkten Signup and view all the answers

Was ist das Hauptziel der Datensicherheit?

Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff Signup and view all the answers

Welche Aussage beschreibt den weit gefassten Ansatz zur Relevanzfilterung von Daten?

Alle potenziell verwendbaren Daten werden berücksichtigt. Signup and view all the answers

Was umfasst die Verantwortung im Datenschutz?

Die Beachtung der DSGVO und ethische Verantwortung Signup and view all the answers

Welche Daten gehören nicht zu den üblichen Kundendaten?

Vertragsdetails von Lieferanten Signup and view all the answers

Wie wird die Relevanz von Daten in der pragmatischen Lösung bestimmt?

Durch den Nutzen für Geschäftsprozesse Signup and view all the answers

Welche der folgenden Informationen wird normalerweise nicht in der Kommunikationshistorie erfasst?

Gesundheitsdaten des Kunden Signup and view all the answers

Was beschreibt den eng gefassten Ansatz zur Relevanzfilterung von Daten?

Nur Daten aus der eigenen Datenbank sind relevant. Signup and view all the answers

Was sind typische Beispiele für gesammelte Kundendaten?

Kundenpräferenzen und Interessen Signup and view all the answers

Welches der folgenden Elemente betrifft nicht die Datenmenge?

Einhaltung der Datensicherheit Signup and view all the answers

Was ist ein wesentliches Merkmal von Data Lakes?

Speicherung von großen Mengen unstrukturierter Daten Signup and view all the answers

Welche Datenquellen sind typischerweise mit NoSQL-Datenbanken verbunden?

Sensoren und IoT-Geräte Signup and view all the answers

Welches Problem kann bei der Nutzung relationaler Datenbanken in Bezug auf Big Data auftreten?

Herausforderungen bei unstrukturierten Daten Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt Sharding am besten?

Verteilung von Daten über viele Server Signup and view all the answers

Was ist ein Vorteil von NoSQL-Datenbanken im Vergleich zu relationalen Datenbanken?

Ermöglicht die Verarbeitung großer, unstrukturierter Datenmengen Signup and view all the answers

Warum sind relationale Datenbanken für strukturierte Daten besser geeignet?

Sie haben eine klare und feste Datenstruktur. Signup and view all the answers

Welche der folgenden Technologien wird häufig zur Analyse von Daten in Data Lakes verwendet?

Big Data- und Machine Learning-Technologien Signup and view all the answers

Was beschreibt die Kosteneffizienz beim Sharding?

Reduzierung der Abhängigkeit von teuren, zentralen Servern Signup and view all the answers

Welche Limitierung haben relationale Datenbanken bei der Verarbeitung von Big Data?

Begrenzte Fähigkeit zur Verarbeitung unstrukturierter Daten Signup and view all the answers

Was ist ein wichtiger Aspekt der Zielgruppenanalyse?

Das Verständnis, wie die Zielgruppe Informationen verarbeitet Signup and view all the answers

Was bedeutet gute Datenqualität in Bezug auf Vollständigkeit?

Alle relevanten Informationen sind vollständig vorhanden Signup and view all the answers

Wozu dient die Datenumwandlung in der Visualisierung?

Zur Umsetzung des Designs in Darstellungsformen Signup and view all the answers

Welche Methode sollte bei der Auswahl von Visualisierungstools angewendet werden?

Die Berücksichtigung der Zielgruppenanforderungen Signup and view all the answers

Warum ist Feedback ein wichtiger Schritt in der Visualisierung?

Um die Effektivität der Visualisierung zu gewährleisten Signup and view all the answers

Was kennzeichnet schlechte Datenqualität?

Veraltete oder fehlerhafte Daten Signup and view all the answers

Welcher Bestandteil ist entscheidend bei der Gestaltung des Layouts?

Fokus auf logische Struktur und Ästhetik Signup and view all the answers

Welches Ziel hat die Zielgruppenanalyse?

Die Entwicklung eines klaren Verständnisses für Informationsverarbeitung Signup and view all the answers

Welcher Aspekt ist nicht Teil der Datenqualität?

Herkunft der Daten Signup and view all the answers

Wie können Daten integriert werden, um die Zielgruppe effektiv zu erreichen?

Durch die Einbettung in Berichte oder Präsentationen Signup and view all the answers

Study Notes

Kapitel 1: Einführung in das Datenmanagement

Das Kerngeschäft des Datenmanagements ist zentral
Datenmanagement umfasst die Erfassung, Speicherung, Verwaltung und Nutzung von Daten
Datenarten und Datentypen werden erklärt
Der Datenfluss innerhalb einer Organisation wird beschrieben
Unternehmen erheben verschiedene Arten von Daten wie z.B. Kundendaten, Mitarbeiterdaten, Produktdaten
Big Data, Dezentrale Datenmassen aus aller Welt werden dargestellt
Beispiele für Datenmanagement in grossen und mittelständischen Unternehmen werden gegeben

Kapitel 2: Datenbanken und Datenmodellierung

Datenbanken sind unverzichtbar für die effiziente Speicherung und Organisation von Daten in Organisationen
Datenbanken strukturieren Daten in Tabellen ähnlich wie Tabellenkalkulationen, mit Zeilen und Spalten
Limitierung individueller Speicherlösungen für Organisationen
Es gibt verschiedene Arten von Datenbanken wie relationale (z.B. MySQL) und NoSQL-Datenbanken
Datenmodellierung ist der Prozess der Erstellung eines Plans für eine Datenbank, bevor die Daten gespeichert werden
E R D (Entity-Relationship Diagramm) ist ein Modellierungstool für relationale Datenbanken

Kapitel 3: Datenanalyse und Business Intelligence

Business Intelligence (BI) verwandelt Daten in Informationen und diese Erkenntnisse in nützliche Ergebnisse
BI benutzt traditionelle Methoden und moderne Technologien wie Data Warehouses
Predictive Analytics (PA) ist eine Unterkategorie von BI und versucht zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.
Data Warehouses speichern historische Daten für die Analyse und BI-Tools helfen bei der Analyse von Daten in Data Warehouses
Unterschiedliche BI-Tools und Datenvisualisierungsmethoden werden erklärt

Kapitel 4: Datenqualität und Datenbereinigung

Datenqualität ist essenziell für den Erfolg von Geschäftsaktivitäten
Kriterien für gute Datenqualität wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Verlässlichkeit und Relevanz werden beschrieben
Beispielhafte typische Probleme durch schlechte Datenqualität in Unternehmen werden dargestellt
Vorgehensweisen zur Datenbereinigung um schlechte Datenqualität zu vermeiden, werden beschrieben
Methoden zur Verbesserung der Datenqualität, wie z.B. Datenbewertung, Festlegung von Standards, Datenreinigung und Verifizierung

Kapitel 5: Der Preis der Datenlecks

Datenlecks sind eine kostspielige Bedrohung für Unternehmen
Cyberkriminalität ist eine reale Bedrohung und betrifft viele Unternehmen
Es werden verschiedene Arten von Cyberangriffen wie z.B. Phishing, Malware und Spyware erklärt
Schutzmöglichkeiten werden aufgezeigt, wie z.B. die Nutzung von Sicherheits- und Verschlüsselungstechnologien

Kapitel 6: Ihre Corporate Digital Responsibility beim Datenschutz

Es gibt Regeln und Vorgaben wie die DSGVO (welche die Datenschutz-Grundverordnung ist)
Daten-Compliance ist ein wichtiger Aspekt
Risiken von Datenlecks und mögliche Lösungen werden beschrieben
Unterschiedliche Datenschutz-Regelungen werden genannt (extern wie intern)
Externe und interne Datenschutz-Compliance und ihre Unterschiede werden erklärt

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

In diesem Quiz erfahren Sie die Grundlagen des Datenmanagements, einschließlich der Erfassung und Nutzung verschiedener Datenarten. Zudem werden die Funktionen von Datenbanken sowie deren Struktur und Arten, wie relationale und NoSQL-Datenbanken, behandelt. Testen Sie Ihr Wissen über die Rolle von Datenmanagement in Unternehmen.