Daten und Datenbanken

Question 1

Def Daten

Answer 1

Folge maschineller Zeichendie Objekte und Objektbeschreibungenbeschreiben und repräsentieren können,werden durch Kontext zu Informationen

Question 2

Daten können klassifiziert werden nach?(+Beispiel)

Answer 2

• Zeichenart/Datentyp (numerisch, alphabetisch, alphanumerisch
• Erscheinungsform (akustisch, bildlich, textuell)
• Formatierung (formatiert, unformatiert (wenn wir wissen, wie die Daten aufgebaut sein müssen))
• Stellung im Verarbeitungsprozess (Ein- und Ausgabedaten)
• Verwendungszweck ( Stammdaten- stabil wie Name, Bewegungsdaten-dauernde veränderung wie Lagerbestände, Transferdaten-Daten die System verlassen)

Question 3

Anforderung an Daten

Answer 3

ohne Redundanz gespeichert (nicht zwei mal gespeichert)

Konsistenz (Übereinstimmend, wenn es 2x da ist)

ohne Redundanz gespeichert (nicht zwei mal gespeichert)

Question 4

Datei- vs. Datenbankorganisation

Answer 4

Dateiorganisation: unterschiedliche Programme greifen auf eigene, physisch vorhandene Dateien zu, dadurch entsteht viel Redundanz, sowie Inkonsistenz

Datenbanken lösen dieses Problem, indem Dateien zentral gespeichert werden und alle Programme auf Datenbank zugreifen

Question 5

Welche Aufgabe erfüllt das DBMS in der Datenbankorganisation?

Answer 5

DBMS (Datenbankverwaltungssystem) stellt den Programmen die jeweils erforderlichen logischen Dateien zur Verfügung, physisch sind die Daten jedoch redundanzfrei und konsistent in der DB abgelegt

(siehe Abbildung V3/S10)

Question 6

Vorteile Datenbankorganisation?

Answer 6

• Trennung logische Strukturierung und Physische Datenspeicherung
• Unabhängigkeit der Daten von einzelnen Programmen, die auf sie zugreifen

Question 7

Die drei Ebenen Architektur

Answer 7

–> Abstraktionsebenen bei der Formulierung von Daten und Datenbeziehungen

Externe Sicht - Dialogbetrieb/Stapelbetrieb - QL/DML

Konzeptionelle Sicht - Logische D.-Orga - DDL

Interne Sicht - Physische Datenorganisation - DSDL

Question 8

Anforderungen an Datenbanksysteme

Answer 8

1+2. Redundanz kleinstmöglich (though manchmal für Schnelligkeit unvermeidbar) + Konsistenz
3. Datenbankintegrität (korrektheit/Vollständigkeit)
Semantische Integrität: Vermeidung Fehleingaben
Operative Integrität: Vermeidung von Fehlern
aufgrund mehrere Anwender

4. Datenschutz (verhinderung unberechtigter Verwendung)
5. Datensichterheit (Verhinderung von Verfälschung, Vernichtung und unberechtigtem Zugriff)
6. Ausfallsicherheit (Routinen zur Wiederherstellung der Datenkonsistenz nach Fehler im Betrieb)

Question 9

Def

Datenfeld

Datensatz

Datei

Answer 9

Datenfeld ist die kleinste logische Dateneinheit auf die zugegriffen wird (zb Artikelnummer)

–> diese sind zusammengefasst zu Datensätzen (zb Artikelnummer+Name+Preis)

–> alle gleichartigen Datensätze werden in einer Datei gespeichert (zb. diese Infos zu mehreren Artikeln)

Question 10

Def: (Primär)Schlüssel

Answer 10

bestehen aus einem oder mehreren Datenfeldern, die einen Datensatz eindeutig identifizieren

Primärschlüsseldienen der eindeutigen Indentifizierung der Datensätze, werden meist künstlich eingeführt (wie Personalnummern)

alle Schlüssel die nicht Primärschlüssel sind sind Sekundärschlüssel

Question 11

Relationen

Answer 11

Relationen sind das zentrale strukturelement relationaler Datenbanken

können in zweidimensionaler Tabelle mit fester Anzahl Spalten und beliebiger Anzahl Zeilen dargestellt werden

Verknüpfungen erfolgen über Primärschlüssel

Question 12

Realisierung relationaler Datenbanken

Zur implementierung braucht es…

Answer 12

…auf der konzeptuellen Ebene zwei Schritte:

1. Datenmodellierung
   - möglichst exakte Beschreibung des abzubildenden Realitätsausschnitts
   - Ableitung von sachlogischen Objekten (zB Kunden und Artikeldaten) und Beziehungen zwischen diesen
2. Transfer in geeignetes Datenbankmodell
   - Anlegen von Tabellen etc.
   - Standard dabei relationale Datenbank (existiert jedoch auch hierarchische etc.)

Question 13

Definition und Zweck Data Warehouse

Answer 13

Def: Sammlung aus integrierten, zeitabhängigen und nicht-volatilen Daten, aus denen Informationen für Managemententscheidungen gewonnen werden
–> meist OLAP-Datenbanken im Zentrum

integriert - aus untersch. Datenquellen
Zeitabhängig - mit Zeitstempel versehen
nicht-volatil - Daten werden nicht mehr verändert

Question 14

Struktur Data Warehouse

Answer 14

–> Datenmanagement (Zugang und Umformung)
- interne wie externe Daten, Transformation
–> Datenorganisation (physisch und logisch)
- Speicherung gemäß Datenmodell, Zugriff,
Aktualisierung/Wartung
–> Aufbereitung/ Auswertung
- Data Mining, Visualisierung, Individuelle Anwendung

Question 15

Detaillierte Architektur Data Warehouse System

Answer 15

siehe V3/S22

Question 16

OLAP Würfel (+Navigation)

Answer 16

Differenzierte Auswertung möglich

Beispiel Achsen: Zeit, Region, Produkt
Controlling/Marketing: Welche Umsätze in Abhängigkeit von Region und Zeit?
Produktmanagement: Welche Produkte in Abhängigkeit von Region und Zeit?
Regionalmanagement:
Welche Produkte wurden gekauft und welche Potentiale existieren?

Navigation:
Slice in alle drei Dimenzionen
Dice (ad-hoc-sicht)
Drill-down: Daten werden Disaggregiert (z.B.: Monatsumsatz für einzelnes Produkt in einem bestimmten Ort herausgepickt)
Roll-up: Daten entlang einer Dimension werden verdichtet

Question 17

Big Data - Weiterentwicklung von Data Warehouse inwiefern?

Answer 17

5V

V-olume, riesige Datenmengen, entweder viel Speicherplatz oder viele Beobachtung (oder beides)
V-ariety, versch. Quellen, versch. Formate…
V-alue, wertvolle Insights durch Extrahation und Transformation so vieler Daten
V-eracity, Reliabilität und Validität der Daten
V-elocity, Frequenz der Datengenerierung und/oder Bereitstellung

Question 18

Big Data Anwendungsbeispiele

Answer 18

Analyse&Vorhersage Kaufverhalten
Risikobewertung
Erstellung personenbezogener Profile
Optimierung und Flexibilisierung der Produktion

Question 19

Big Data Datenquellen

Answer 19

social Media
Kredit und Karteninstitute
Smart-Metering Systeme
Assistenzgeräte
Überwachungskameras
Flug oder Fahrzeuge