DI Modul 4 Flashcards
ACT
-letzte Phase des PDCA-Zyklus
-Wissen als “capacity to act” verstanden
-Grundlage von Wissen -> Informationen und vorgelagerte Daten
Datenbanken
=zentral verwalteten Datenbestand, der über anwendungsunabhängige Zugriffsverfahren nutzbar gemacht wird
Datenbankmanagementsystem =DBMS = verwaltet Datenbestand und ermöglich gleichzeitige Zugriffe von mehreren Anwendungsprogrammen und mehreren Benutzern auf diesen
Anforderungen an DBMS
3 Hauptanforderungen
-Datenbestand muss festgelegten Benutzergruppen ganz oder teilweise zugänglich
sein und sich für bestimmte andere Benutzergruppen sperren lassen
-Datenbestand muss nach beliebigen Merkmalen auswertbar und verknüpfbar
sein
-Abfragen des Datenbestands müssen in kurzer Zeit zu Antworten führen
9 spezielle Anforderungen:
-Datenunabhängigkeit
-Benutzerfreundlichkeit
-Mehrfachzugriff
-Flexibilität
-Effizienz
-Datenschutz
-Datensicherheit
-Datenintegrität
-Redundanzfreiheit
Transaktionen und ACID Prinzip
Transaktionen = Abfolge von Operationen bzw. Instruktionen, die an einem
Datenbestand eines Datenbanksystems durchgeführt werden
-gültige Transaktion ist zb ein vollständiger und fehlerfreier Befehl, der Daten hinzufügt, verändert oder löscht
-> zur Gewährleistung unterliegen Datenbanken dem ACID-Prinzip -> beschreibt vier grundsätzliche Eigenschaften, die Transaktion erfüllen muss, damit sie durchgeführt werden kann
4 Eigenschaften des ACID Prinzips
Atomicity / Atomarität:
-Transaktionen werden nur vollständig oder gar nicht durchgeführt.
Consistency / Konsistenz:
-Transaktionen müssen Integritätsbedingungen erfüllen
-Datenbanken müssen vor und nach Transaktionen in einem konsistenten Zustand sein.
Isolation
-Transaktionen müssen isoliert voneinander bearbeitet werden und dürfen sich nicht gegenseitig beeinflussen.
-Datenbanken werden oft im Mehrbenutzerbetrieb genutzt, deshalb dürfen mehrere
gleichzeitig anfallende Transaktionen miteinander nicht in Konflikt treten.
Durability / Dauerhaftigkeit
-Transaktionen dürfen nicht verloren gehen oder durch zeitliche Faktoren verändert werden.
Data Science
= Lehre von der Extraktion von Sachverhalten durch die Aufbereitung und Analyse von sehr großen, heterogenen Datenbeständen, um daraus Handlungsempfehlungen für das Management abzuleiten
-Ziel der betrieblichen Anwendung: Beschreibung, Diagnose und Vorhersage bisher unbekannter Zusammenhänge, Muster und Trends
-bietet einen integrativen Ansatz, um Leitfragen beantworten zu können:
Was ist passiert? -> Descriptive Analytics -> Evidenz aus Daten der Vergangenheit sammeln
Warum ist es passiert? -> Diagnostic Analytics -> Zusammenhänge ermitteln
Was wird passieren? -> Predictive Analytics -> Eintreten von zukünftigen Ereignissen ermitteln
Was soll ich tun? -> Prescriptive Analytics -> Handlungsempfehlungen ableiten
Data Mining
= softwaregestützte Ermittlung bisher ungekannter Zusammenhänge, Muster und Trends aus umfangreichen Datenbeständen
-integrierter Prozess, um systematisch Abweichungen, Abhängigkeiten und Gruppen in Datenbeständen zu finden
AI
Künstliche Intelligenz
= Bestreben, computerbasierte Systeme zu entwickeln, die sich wie Menschen verhalten. Diese
Systeme sind in der Lage, Aufgaben auszuführen und menschliche Erfahrung und
Entscheidungsfindung zu emulieren
Grenzen von zB Chat GPT: basiert auf den verfügbaren Daten und Trainingsbeispielen -> besitzt keine echte menschliche Intuition oder Erfahrung
Maschinelles Lernen
Machine Learning (ML)
= beschäftigt sich damit, wie Computerprogramme ihre Performance verbessern können, ohne dass ein Programmierer explizit eingreifen muss
-Computer, der lernt, kann wie ein Mensch in den Daten Muster erkennen und auf der Basis der erkannten Muster, der Erfahrungen oder des zuvor Gelernten (Datenbank) sein Verhalten anpassen zb Suchmaschinen Alghorithmen
ERP
Enterprise-Resource-Planning-System
=aus mehreren Komponenten bestehende integrierte betriebliche Anwendungssoftware, die die operationalen Prozesse in allen wesentlichen betrieblichen Funktionsbereichen
unterstützt
-Integration wird dabei von einer zentralen Datenbank getragen, wodurch Datenredundanzen vermieden und integrierte Geschäftsprozesse ermöglicht werden
-Informationssysteme, die im Schwerpunkt den innerbetrieblichen
Geschäftsprozesse und deren Geschäftstransaktionen unterstützen
-bedeutende Rolle bei der Unterstützung von Geschäftsprozessen in
Betrieben, Verschiedene Hersteller bieten für gängige Prozesse standardisierte und
konfigurierbare Softwarepakete an, die über Betriebs- und Branchengrenzen hinweg eingesetzt werden.
-> heute überwiegend Standardsoftware -> branchenneutrale ERP-Komplettpakete für Großbetriebe
-Softwareangebote für KuM-Betriebe: weniger auf vollständige Abdeckung aus, sondern übersichtliche Gestaltung und kostengünstige Unterstüzung wesentlicher Teilbereiche
-bei Standardsoftware oft Beschränkung auf Finanzbuchhaltung, Materialwirtschaft und Personalwirtschaft
-dort wo sich Betrieb strategische Wettbewerbsvorteile verspricht -> besser individuell entwickelte Systeme zu verwenden
Vorteile ERP Systeme
leistungsfähiges Komplettpaket = moderne, in
Programme umgesetzte betriebswirtschaftliche und softwaretechnische Methoden, zu deren Umsetzung das eigene Personal in vielen Fällen nicht imstande wäre.
Schwachstellen in Geschäftsprozessen können im Verlauf der Einführung aufgedeckt und verbessert
werden -> stets Vergleich von Ist-Zustand mit dem gewünschten Soll-Zustand und den im Paket vorgesehenen Möglichkeiten
Verwendung einer einheitlichen Datenbasis ermöglicht die Vermeidung von Redundanz und zentrale Auswertung betriebsweiter Daten, zentralisierte Datenverwaltung -> kann zu
Änderungen in den Geschäftsprozessen eines Unternehmens führen
MIS
Managementinformationssysteme
=rechnergestütztes Informationssystem, das
für Führungskräfte adäquate Informationsversorgung und Entscheidungsunterstützung bietet
-adäquat = aufgabengerechten Informationsinhalte und benutzergerechte, dem Stil des Managements entsprechende Präsentation und Bedienungsfreundlichkeit
3 Bereiche:
Decision Support Systeme
Business-Intelligence-Systeme
Business Analytics
Decision Support System
DSS
= hilft bei der Entscheidungsvorbereitung für eng abgegrenzte Aufgabenstellungen
-Schwerpunkt ist die Untersuchung möglicher Handlungsalternativen
-dt. = Entscheidungsunterstützungssystem (EUS)
-DSS, wenn in Informationssystem Funktionen zur Überprüfung von Hypothesen in einer Entscheidungssituation zur Verfügung stehen
-> Benutzer gibt Annahmen über Zusammenhänge ein und überprüft anhand vorliegender Daten
-hilft Entscheidungen zu treffen, indem Daten, komplexe analytische Modelle und Werkzeuge mit benutzerfreundlicher Software zu einem einzigen leistungsfähigen System kombiniert werden
Unterschied MIS und DSS
MIS ist ein auf die Funktion
‚Management‘ allgemein hin
konzipiertes System oder eine
Zusammenfassung von
verschiedenen Systemen …
während ein DSS immer in
Hinblick auf die Unterstützung
eines bestimmten
Entscheidungsproblems, also einer konkreten Aufgabe, konzipiert ist.
Business Intelligence
BI
= Anwendungen und Techniken, die sich darauf konzentrieren, Daten aus vielen verschiedenen Quellen zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und den Zugriff
auf sie zu ermöglichen, um den Benutzern zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen
-individuell an ein Unternehmen angepasst
-analytische Anwendung zur Integration und Auswertung großer Datenbestände
-können fein strukturierte Entscheidungen zur Unternehmensführung, zu schnellen Reaktionen auf sich ändernde Märkte unterstützen
