Analytische Informationssysteme Flashcards
1
Q
Zweck Analytische Informationssysteme
A
- grundlegende Daten für Management-Entscheidungen bereitstellen
2
Q
Probleme eines reinen ERP-Systems
A
- fehlende Daten
○ historische Daten
○ externe Daten - fehlende Prognose-Funktion
3
Q
Lösung der ERP-System-Problem
A
- Trennung von operativen und analytischen Daten
- operativ -> ERP-System
- analytisch -> Analytische Informationssysteme
4
Q
Vorteile Trennung (ERP Analyt. Informationssyst.)
A
- ERP-System wird nicht durch Analysen überlastet
- ERP-Daten werden nicht verfälscht
- Software kann spezifisch entwickelt werden
5
Q
Aufbau Analytische Informationssysteme (Ebenen)
A
- Zugriff (Interface etc.)
- Datenanalyse (OLAP, Business Inteligence)
- Datenbereitstellung (Data Warehouse, Data Marts)
- operative Datenbestände (ERP, externe Quellen)
6
Q
Definition Business Intelligence
A
- Daten in geschäftsrelevantes Wissen umwandeln
7
Q
Bespiele externe Quellen
A
- Wirtschaftslage
- Wetter
- Wechselkurse
8
Q
Was ist ein Data Warehouse
A
- zentrale Datenbank
- beinhaltet alle Unternehmensdaten
9
Q
Was ist ein Data Mart
A
- Teildatensatz aus Data Warehouse
- spezifisch für Abteilung / Einsatzgebiet
- dadurch: Zugangsbeschränkungen, reduzierte Datenmenge, …
10
Q
Wie heißt der Prozess zum Laden von Daten in das Data Warehouse?
A
ETL-Prozess
11
Q
Bestandteile ETL-Prozess
A
- Extraktion
- Transformation
- Laden
12
Q
Was wird bei der Extraktion (ETL-Prozess) ermittelt? (4)
A
- Welche Daten?
- Wann? In regelmäßigen Abständen?
- Woher kommen die Daten?
- Wie funktioniert der Datenexport?
13
Q
Was passiert bei der Transformation (ETL-Prozess)? (4)
A
- Konvertieren / Vereinheitlichen
- Verdichtung / Anreicherung / Aggregation
- Plausibilitätsprüfung
- Vollständigkeitsprüfung
14
Q
Was ist das Problem beim Laden (ETL-Prozess)?
A
- Hinzufügen zu Warehouse nicht trivial, da riesige Datenmengen
- Warehouse Datenbank soll möglichst kurz blockiert werden
15
Q
Definition OLAP
A
- Online Analytic Processing
- mehrdimensionaler Datenwürfel
16
Q
Dimensionen OLAP-Würfel
A
- Produkt
- Zeit
- Ort
17
Q
Arten von Anfragen an OLAP-Würfel
A
- Dice (nulldimensionaler Blick; spezifisch in allen Dimensionen)
- Slice (zweidimensionaler Blick; spezifisch in allen außer zwei Dimensionen)
