irgendeinMüll Flashcards

1
Q

Ökosystem für Business Intelligence und Business Analytics

A

Business Intelligence Infrastructure (Databases, Data Warehouse)

Business Analytics Toolset (Statistical Model, Data Mining)

Managerial Users and Methods (Business Strategy, Performance Management)

Platform

User Interface (Reports, Dashboards, Scorecards)

Data from Business Environment (webSite, Stores, Suppliers)

Folie 130

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2
Q

Komponenten eines Entscheidungsproblems

A

1 Ziel
2 Handlungsalternativen
3 Unkontrollierbare Ergeignisse
4 Payoffs

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3
Q

Störung

A

kurzzeitiger Ausfall mit geringem Schaden

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4
Q

Notfall

A

länger andauernder Ausfall mit hohem bis sehr hohem Schaden

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5
Q

Krise

A

Auf Instituion begrenzeter verschärfter Notfall, der existenzbedrohend ist oder das Leben von Personen gefährdet

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6
Q

Katastrophe

A

räumlich und zeitlich nicht begrenztes Großschadenereignis

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7
Q

RAMI4.0

Referenzarchitekturmodell

A
X: Assets
Product
Field Device
Control Device
Station
Work Centers
Enterprise

Y: Architektur Layers:
1 Business: Organisation und Geschäftsprozesse
2 Functional: Die Funktionen eines Assets
3 information: Daten
4 Communication: Zugriff auf Informationen
5 Integration: Übergang von physisch zu Digital
6 Asset: Reales Ding in physischer Welt

Lebenszyklus
Development/Production - Maintenance/Usage

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8
Q

ENISA Bedrohungslandschaft

A
  1. malware
  2. web based attacksX
  3. web appl attacks
  4. phishingX
  5. dos
  6. spamX
  7. botnets
  8. data breachesX
  9. insider threats
  10. physical attack
  11. information leakage
  12. identity theftX
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9
Q

DICO Risikokatalog

A
Mitarbeiter
Wirtschaftskriminalität
Schutz von Informationen
Selbstgesetzte Standards
Betrieb+Produktion
Allgemeine Unternehmenspflichten
Kreditoren/Debitoren
Werrbewerb
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10
Q

Fraud Risk Assessment - Vorgehensweise

A
RISIKOIDENTIFIKATION
1. Verständnis der Geschäftstätigkeit
2. Identifikation möglicher Betrugsszenarien
3. Profilbildung
RISIKOEINSCHÄTZUNG
4. Wahrscheinlichkeit und Auswirkung
5. Klassifikation
RISIKOANTWORT
6. Umgang
7. Fraud Prevention
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11
Q

Fraud Risk Assessment - Profilbildung

A
  1. Allgemeine Charakteriskika (Alter, Geschlecht, Bildung)
  2. Verhaltenssymptome (Motivation, Gelegenheit)
  3. Red Flag Symptome (Bestellmengen, Preisvariationen, Häufigkeit von Bestellungen)
  4. Kontext (Abteilung, Position)
  5. Modus Operandi (Art der Durchführung, Zeitfaktor)
  6. Konsequenzn (rechtlich, nicht-rechtlich)
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12
Q

Fraud Risk Assessment Tool

A

Faktor Mensch (Mitarbeiter, Management/Schlüsselpositionen)

Physische Kontrollen

Betruegskategorien(Abschöpfung, Unterschlagung, Schecks, Bargeld, Personalabrechnung, Aufwand, Diebstahl von Lagerbestand, Diebstahl von Unternehmensinformationen, Korruption, Interessenkonflikt, Fälschung von Finanzdaten,

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13
Q

Cambridge Risk Framework

A

Finanzieller Schock (Asset Bubble, bank run, market crash)

Handelsstreit (Sanktionen, Strafzölle, Streik)

Geopolitischer Konflikt (Krieg, Bürgrkrieg)

Politische Gewalt (Terrorismus, Ziviles Ungehorsam, Organisiertes Verbrechen)

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14
Q

RM - aufeinander aufbauende Analyseschritte

A

Drei aufeinander aufbauende Analyseschritte sollten vorgenommen werden:

(1) Analyse zum Verständnis der Geschäftstätigkeit (Business Understanding Analysis)
(2) Analyse der Aufbau- und Ablauforganisation (Organization and Process Analysis)
(3) Risikoanalyse im Rahmen eines strukturieren Risikomanagementprozesses (RiskAnalysis Process)

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15
Q

ANOVA

A

c: Anzahl der Gruppen
nj: Anzahl der Werte in Gruppe j
n: Gesamtzahl der Werte (c*nj)
xij: iter Wert in Gruppe j

mittlere quadtrate
MSA mean square among
MSW mean square within
MST mean square total

summe der quadtrate
SSA sum of squares among
SSW sum of squares within
SST sum of squares total
SSe sum of squares error
Nullhypothese: H0= M1=M2=M3=...=Mc (Alle MW sind gleich)
Alternativhypothese H1 (Nicht alle MW sind gleich)
H0 verwerfen, wenn Fstat größer Fkrit
Fstat=MSA/MSW
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16
Q

Turkey

A

Welche MW sind nicht gleich?

signifikante Differenz, wenn |xj-xj’| größer als CR

17
Q

Levene

A

Überprüfe die homogenität der Varianzen

  1. Berechne Differenz zwischen jedem Wert und Gruppen-Median (zum Betrag)
  2. Führe mit diesen Werte ANOVA-Berechnung durch