Alles Flashcards

1
Q

Was ist Wirtschaftsinformatik?

A
  • Schnittstellenwissenschaft zwischen Betriebswirtschaftslehre und Informatik
  • zusätzlich auch noch Anteile Recht
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Q

Bedeutung der Wirtschaftsinformatik für Unternehmen?

A

Ziel :

  • Richtige Information zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort
  • Daten haben selbst Wert bzw. sind das Produkt
  • Vernetzung über Unternehmensgrenzen hinweg
  • Digitalisierung und dadurch Veränderung von Geschäftsmodellen (“Gefahr” für bestehende Unternehmen/Chance für Neueinsteiger)
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3
Q

Aufgabengebiete eines Wirtschaftsinformatikers

A

Oft Vermittlerrolle zwischen:

  • BWL und Informatik (Fachabteilung und Technikern)
  • Anwendern und Anbietern (intern/extern)
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4
Q

Grundlegende Begriffe der Wirtschaftsinformatik

A

System: -Komponenten und deren Verknüpfungen

Modell: -Abstrahiertes Abbild/Ausschnitt der realen Welt

Daten/Information:

  • Daten: ohne Bedeutung
  • Information = Daten + Bedeutung (Semantik)
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5
Q

Bestandteile eines ER-Diagramms (Entity-Relationship-Diagramm)

A

Entität: grundsätzliche “Ding”, das gespeichert werden soll

Attribut: Detail-Eigenschaften einer Entität

Schlüssel-Attribut: Attribut einer Entität, dessen Wert eindeutig für diese Entität ist

Relation: modellieren Beziehungen zwischen Entitäten

Kardinalität (von Relationen): 
Mögliche Ausprägungen sind:
-1:1
-1:n
-n:m
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6
Q

Geschäftsprozessmanagement

A
  • immer wiederkehrend
  • gleichartig -> Tendenz zur Standardisierung
  • Ziel des Unternehmens unterstützen (z.B. fertiges Produkt oder Dienstleistung)
  • Input, Arbeitsschritte, Output
  • verschiedene Rollen der Beteiligten
  • teilweise automatisiert
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7
Q

Beispiele für Geschäftsprozesse

A
  • Kontoeröffnung
  • Überweisung
  • Bargeldauszahlung
  • Kreditantrag
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8
Q

Ziel/Zweck von Geschäftsprozessen

A

Erstellen eines Produktes oder Durchführung einer Dienstleistung

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9
Q

Prozess im Unternehmen / Geschäftsprozessmanagement (Beispiel)

A
  • Identifikation IST-Zustand
  • Monitoring (Überwachung der Durchführung des Prozesses)
  • Optimierungsmöglichkeiten identifizieren (SOLL-Zustand)
  • Ressourcenplanung/Mitarbeitereinstaz
  • Dokumentation
  • Verantwortlichkeiten klären
  • Ablaufsteuerung (zu verschiedenen Prozessen)
  • Analyse der Prozessausführung

=> Kann man daraus Informationen ableiten?

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10
Q

Ziele der Optimierung von Geschäftsprozessen

A
  • schnelle Ausführung
  • weniger Ressourceneinsatz
  • mehr Output/höherer Durchsatz
  • weniger Fehler/hohe Qualität
  • höhere Kundenzufriedenheit
  • Kosten senken
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11
Q

Wege um die Ziele der Optimierung von Geschäftsprozessen zu erreichen

A
  • Schulungen
  • bessere Hardware
  • mehr Automatisierung
  • Best Practices
  • höhere Standardisierung
  • mehr Kommunikation
  • besserer Informationsfluss
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12
Q

Modellierungssprachen für (Geschäfts-)Prozesse

A
  • Petri-Netzte (sehr mathematisch)
  • Business Process Modeling Notation (BPMN)
  • ereignisgesteuerte Prozessketten (EPK)
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13
Q

Symbole bei EPK

A

[Funktionen]

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14
Q

Konnektoren bei EPK

A

(^) UND
(v) ODER
(X) XOR -> Entweder oder

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15
Q

Pfeile bei EPK

A

—>

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16
Q

Regeln bei EPK

A

1) Beginn: ein oder mehrere Ereignisse
2) Ende : ein oder mehrere Ereignisse
3) ständiger Wechsel zwischen Ereignissen und Funktionen (gilt auch bei “eingeschobenen” Konnektoren)
4) Pro Ereignis/Funktion maximal 6 eingehende und maximal 6 ausgehende Pfeile

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17
Q

Anwenden von Konnektoren bei EPK

A

parallele Ausführung
(^) -> A -> (^)
-> B ->
Beide Varianten werden gleichzeitig ausgeführt

alternative Wege
(X) -> A -> (X)
-> B ->
Genau eine Variante wird ausgeführt

alternative (und gleichzeitig)
(V) -> A -> (V)
-> B ->
Mindestens eine Variante wird ausgeführt

18
Q

Was bedeutet ERP-System

A

Enterprise
Ressource
Planning
-System

19
Q

Ziel eines ERP-Systems

A

Integriertes System, um zentrale Prozesse und Daten eines Unternehmens abbilden zu können

20
Q

Module auf Lieferantenseite (auch intern) eines ERP-Systems (Beispielhaft)

A
  • Beschaffung
  • Produktionsplanung und -steuerung
  • Lagerhaltung
21
Q

Module auf Kundenseite eines ERP-Systems (Beispielhaft)

A
  • Auftragsbearbeitung/Vertrieb
  • Finanz- und Rechnungswesen
  • Personalwesen
22
Q

Inhalte Modul Beschaffung

A

Kosten für Produkte, Liefertermine, mögliche Lieferanten, Daten zu den einzelnen Bestellungen (z.B. Menge, Größe, Preis, Lieferdatum,…), Lieferkapazitäten der Lieferanten, Transport vom Lieferanten zu “uns” n das Unternehmen

23
Q

Prozesse Modul Beschaffung

A

1) Bestellanforderung
2) Ermittlung von Bezugsquellen
3) Lieferantenauswahl
4) Bestellung und Wareneingang
5) Liefernatenrechnung und Zahlung

24
Q

Inhalte Modul Produktionsplanung und -steuerung

A

Produktionsplanung: Was wird wann in welcher Menge produziert? -> freie Kapazitäten

Produktionssteuerung: kurzfristige Steuerung, um dann tatsächlich ein konkretes Produkt aus “Teilen” zu erstellen

25
Q

Inhalte Modul Lagerhaltung

A

Lagermengen der Waren, Termine (z.B. Haltbarkeitsdatum von Medikamenten und Lebensmitteln), Lagerzeiten der Waren, Lagerbedingungen (z.B. Temperatur, Gasdruck), Lagerkapazität und Auslastung

26
Q

Modul Lagerhaltung Schnittstellen zu anderen Modulen

A
  • Beschaffung
  • Finanz- und Rechnungswesen
  • Produktionsplanung und -steuerung
  • Vertrieb
27
Q

Prozesse Auftragsbearbeitung/Vertrieb

A

1) Unterstützung Kundenkontakte
2) Angebotserstellung
3) Auftragsbearbeitung
4) Versand
5) Fakturierung

28
Q

Inhalte Modul Finanz- und Rechnungswesen

A

Budgetverwaltung, Bilanz, Steuer, Kapitalbeschaffung, Kredit-Verwaltung
-> Controlling/Monitoring, Überweisungen (ausgehend/eingehend), Mahnwesen

29
Q

Inhalte Modul Personalwesen

A

Recruiting (Bewerbungsprozess), Fortbildung der Mitarbeiter, Gehälter/Löhne, Verwaltung Arbeitsverträge, Zeitwirtschaft (Zeiterfassung, Zeitkonten, Urlaubsplanung, Fehlzeiten, …), Mitarbeiterdaten verwalten, Sozialversicherungen, Abmahnungen, Kündigungen

30
Q

Ziele Datenerfassung/-austausch

A

-einheitliches Format der Daten
-einheitliche Benennung
-einfache Bedienung auch für Nicht-IT-Mitarbeiter
-automatische Prüfung auf Vollständigkeit und Plausabilität der Daten
-möglichst automatisches Einlesen der Daten (-> schneller und weniger fehleranfällig!)
Medienbrüche vermeiden (digital -> Papier -> digital)

31
Q

Eingesetzte Techniken Datenerfassung/-austausch

A
  • Barcode

- RFID/NFC

32
Q

Zweck der analytischen Informationssysteme

A

-grundlegende Daten für Entscheidungsfindung des Managements finden

33
Q

Punkte der analytischen Informationssysteme, die in ERP-Systeme fallen

A

-externe Daten (z.B. Wechselkurse, Wetter, Wirschaftslage,…)
-historische Daten fehlen meist
-Daten über Zielvereinbarungen (“zukünftige Daten”)
=> Trennung von operativen Daten (in ERP-System) von analytischen/historischen Daten
-Vermeidung von Überladung des ERP-Systems bei aufwendiger Analyse
-keine unbeabsichtigten Änderungen der ERP-Daten

34
Q

Geschichtliche Entwicklung der analytischen Informationssysteme (von alt zu neu)

A
Historisch Ansätze:
1) Managementinformationssystem
2) Entscheidungsunterstützungssystem
3) Führungsinformationssystem
Aktuelle Ansätze:
4) Data Warehouse
5) Business Intelligence
6) Big Data
35
Q

Aufbaue eines analytischen Informationssystems (von unten nach oben)

A

1) Operative Datenbestände (ERP-System)
- > 2) Datenbereitstellung (Data Warehouse / Data Marts)
3) Datenanalyse (OLAP / Business Intelligence [Datamining])
4) Zugriff, Präsentation, Navigation (Endnutzer)

36
Q

Welche Ansätze gibt es bei der Datenbereitstellung?

A
  • Data Warehouse

- Data Marts

37
Q

Bestandteile eines Data Warehouse

A

Ein großes Data Warehouse verbunden mit internen und externen Datenquellen (operative Systeme, u.a. ERP-Systeme)

38
Q

ETL-Phasen

A

1) Extrahieren
2 Transformation
3) Laden

39
Q

Was fällt unter Extraktion?

A
  • Welche Daten?
  • Wann? Wie häufig?
  • Woher kommen die Daten? Wie funktioniert der Datenimport?
40
Q

Was fällt unter Transformation?

A
  • Konvertierung/Vereinheitlichung
  • Verdichtung/Anreicherung/Aggregation der Daten
  • Plausabilität/Korrektheit
  • Vollständigkeit
41
Q

Was fällt unter Laden?

A

-Hinzufügen der Daten (z.B. in Data Warehouse) ist NICHT trivial (u.a. wegen Datenmenge)