Brainscape's Knowledge GenomeTM

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PWIN Flashcards

1
Q

Informationssystem

A

Reihe miteinander verbundener Komponenten, die Informationen sammeln, verarbeiten, speichern und verteilen, um Entscheidungsfindung, Koordinierung und Kontrolle in einer Organisation zu unterstützen; System, das für die Verwendung in einem Teil eines Unternehmens entwickelt wurde, alle relevanten Anwendungssysteme enthält und in die Organisation Management eines Unternehmens eingebettet ist

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2
Q

Anwendungssystem

A

System, das aus Unternehmensaufgaben und Prozessen, die es unterstützt besteht und die zugrundeliegende IT-Infrastruktur, die Applikationssoftware und die Daten, die es braucht, um seine Aufgabe zu erfüllen, beinhält

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3
Q

Daten

A

Symbole, die auf gegenseitigen Vereinbarungen basieren und Informationen in elektronisch verarbeitbarer Weise repräsentieren

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4
Q

Wissen

A

Inhalte, die Überzeugungen über die Wahrheit von Aussagen enthalten

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5
Q

Information

A

Explizites (in Sprache ausgedrücktes) Wissen, das zur Erreichung geschäftlicher Ziele verwendet wird (-> zielgerichtetes Wissen)

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6
Q

Kommunikation

A

Austausch von Informationen zwischen Menschen oder Austausch von Daten zwischen Maschinen

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7
Q

Input

A

Eingabe oder Sammlung von Rohdaten

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8
Q

Processing

A

Umwandlung von Daten in eine für den Menschen nachvollziehbare Form

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9
Q

Output

A

Verteilung der Informationen an die jeweiligen Verantwortlichen

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10
Q

Feedback

A

Output wird an die Verantwortlichen zur Auswertung/Korrektur zurückgesandt

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11
Q

Formales System

A

System, das auf akzeptierten und festen Definitionen für Daten und Prozesse basiert und nach vordefinierten Regeln arbeitet

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12
Q

Programm

A

Verarbeitungsspezifikation (Algorithmus) bestehend aus einer Anreihung von Befehlen, ausgedrückt im Maschinencode des ausführenden Computers

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13
Q

Software

A

Programm, geschrieben in Programmiersprache

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14
Q

Hardware

A

Physisches Gerät, für die Zwecke von Input, Prozess und Output im Informationssystem

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15
Q

Isolierte IS

A

Medienbrüche führen zu weiteren Problemen
• Fehleranfälligkeit
• kostenintensiv
• unflexibel

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16
Q

Enterprise Modelling

A

abstrakte Darstellung, Beschreibung und Definition der Struktur, Prozesse, Informationen und Ressourcen eines identifizierbaren Unternehmens, einer Regierungsbehörde oder anderen großen Organisationen

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17
Q

Enterprise Model

A

Darstellung der Struktur, Aktivitäten, Prozesse, Informationen, Ressourcen, Personen, Verhaltensweisen, Ziele und Einschränkungen eines Unternehmens, einer Regierung oder anderen großen Organisationen

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18
Q

Modell

A
  • Repräsentation: Modell ist immer eine Repräsentation von natürlichen oder künstlichen Objekten, die wiederum selbst Modelle sein können
  • Abstraktion: Modell ist immer ein Ausschnitt der Realität
  • Pragmatismus: Inhalte eines Modells werden durch die Fragen Für wen? Warum? Für was? relativiert
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19
Q

Aggregation

A

mehrere verschiedene Objekte werden zu einem neuen Objekt kombiniert

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20
Q

Generalisierung

A

mehrere ähnliche Objekte werden abstrahiert zu einem übergeordneten Objek

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21
Q

ARIS Views im Unternehmen

Enterprise Modelling Concept

A

Organisational View, Functional View, Data View, Control View und Resource View

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22
Q

Voraussetzungen für die Struktur von IS Komponenten

A

Minimierung der Komplexität, Skalierbarkeit, Portabilität, Wartbarkeit, Standardisierung, gut definierte Schnittstellen, Unabhängigkeit → Modularisierung von IS-Komponenten

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23
Q

Three-Tier Concept

A
  • Presentation Tier: Empfängt Input und stellt Benutzeroberfläche dar, Aufgaben und Ergebnisse nachvollziehbar darstellen
  • Logic Tier: beinhaltet die Programmlogik, koordiniert die Applikation, stellt Berechnungen an und wandelt Daten zwischen den Tiers um und bewegt sie
  • Data Tier: Lagert und verwaltet die Daten
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24
Q

Model-View-Controller Concept

A
  • Controller: wird benutzt, initiiert relevante Präsentationsupdates für die View und Updates für das Modell (manipuliert Modell)
  • Model: verwaltet Daten und enthält (falls anwendbar) die Programmlogik (aktualisiert die View)
  • View: zeigt dem Nutzer die Daten vom Modell
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25
Q

Central Server Architecture

A 
Ein leistungsfähiger zentraler Server und „dumme“ Low-Feature Terminals
\+zentrale Datenspeicherung
\+homogene Anwendungsumgebung
\+kostengünstige Terminals
-ein Punkt des Versagens
-feste Netzwerkstruktur
-kostenintensiver Server
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26
Q

Client/Server Architecture

A

Netzwerk aus Computern, die sowohl Dienste empfangen als auch anbieten können
+flexible Gestaltung und Erweiterung
+hohe Interaktions- und Kommunikationsmöglichkeiten
-hohe Serverauslastung
-hoher Planungs- und Koordinationsaufwand

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27
Q

Distributed Presentation

A

Aufteilung Präsentation zwischen Server und Client

+heterogene AS können in einheitliche Benutzeroberfläche integriert oder auf verschiedenen Plattformen verwendet werden

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28
Q

Remote Presentation

A

Präsentation wird an den Client ausgelagert
+Client kann AS auf verschiedenen Plattformen laufen lassen
+Benutzerflächen können individuell an Benutzer angepasst werden

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29
Q

Distributed Database

A

Datenverwaltung befindet sich auf dem Server

Problem: Datenbankabfrage oft unterschiedlich implementiert

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30
Q

Cloud Computing

Architecture

A 
Netzwerk aus Computern als Empfänger von Diensten verbunden mit „Cloud“ aus Computern als Anbieter von Diensten, die als zentraler Server agieren (-> Plattform, Infrastruktur oder Software
als Dienstleistung)
\+IS sind skalierbar
\+zentraler Datenspeicher und Backup
\+kosteneffizient (nur das zahlen, was genutzt wird)
-Abhängigkeit vom Anbieter
-Datenverfügbarkeit
-Datenlecks
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31
Q

Peer-to-Peer Architecture

A

Netzwerk aus Computern mit gleichgestellten Rechten
+benötigte Ressourcen von vielen Parteien angeboten
-hohe Komplexität
-große Anzahl an Peers benötigt

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32
Q

Edge Computing Architecture

A

dezentralisierter Ansatz des Cloud Computing, Rechenleistung am Rand (-> Edge) des Netzwerks also an Netzwerkendpunkten
+niedrigere Kernlast und Übertragungskosten
-verteilte Architektur erhöht Anzahl der Angriffsvektoren

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33
Q

Cell-Based Communication

A

Funknetze, die aus mehreren Sendern bestehen, die jeweils einen bestimmten Bereich abdecken
+höhere Kapazität: Infrastruktur kann von mehreren genutzt werden
+reduzierte Sendeleistung: gesenkter Energieverbrauch für Mobilgeräte
+Robustheit: Ausfallen einer Basisstation beeinflusst nicht die ganze Infrastruktur
+bessere Abdeckung: Verfügbarkeit durch die Anpassung an geographische Bedingungen
-komplexe und kostenintensive Infrastruktur, um alle
Basisstationen zu verbinden

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34
Q

Mobile Betriebssysteme

A

einfache und effiziente Nutzung der Hardware, Kontrolle und Teilen von Ressourcen, Sicherheitsfunktionen, Kommunikation

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35
Q

Herstellerabhängige vs.
Herstellerunabhängige
mobile Betriebssysteme

A

+nicht so sehr von Malware betroffen

-weniger flexibel, keine Software von Drittanbietern

36
Q

Mobile Web App

A

braucht Internetverbindung, wird per URL oder QR-Code aufgerufen, nutzt den Webbrowser des Geräts, Ad-Blocking ist möglich

37
Q

Mobile App

A

kann offline genutzt werden, im App-Store verfügbar, muss plattformspezifisch sein, Ad-Blocking nicht möglich

38
Q

Mobiles Informationssystem

A

Informationssysteme, in denen der Zugang zu Informationen, Ressourcen und Dienste durch Endnutzerterminals erfolgt, die mobil und ortunabhängig sind und Zugang zu drahtlosen
Netzwerken haben

39
Q

Charakteristika von Mobiler

Datenkommunikation

A

viele Nutzer, Identifikation, Zeit- und Ortsunabhängigkeit, …

40
Q

Mobiles Marketing

A

Reihe von Vorgehensweisen, die es Organisationen ermöglichen, auf interaktive und relevante Weise über ein beliebiges mobiles Gerät oder Netzwerk mit ihrer Zielgruppe zu kommunizieren

41
Q

Kontextinformationen

A

Identität, Standort und Nutzungsdauer
+Nutzer: personalisierte Werbung
+Werbetreiber: individuelle Auswahl relevanter Nutzer
+Mobile Marketing Anbieter: zusätzliche Umsätze und
Differenzierung von Konkurrenz

42
Q

Standortbezogene Werbung

A

Push Approach: Werbetreibender arbeitet mit Betreibern zusammen, um (Push-)Anzeigen an den Nutzer zu senden Pull Approach: wenn Nutzer Informationen anfordern oder einen Dienst einmalig nutzen

43
Q

Honey-Spot

A

Werbung nicht direkt vor Ort, sondern kurz davor

niedrigerer cognitive-workload -> Werbeempfänglichkeit ist hoch

44
Q

Data-Mining

A

Prozess, der statistische/mathematische Methoden, künstliche Intelligenz und Maschinenlernen verwendet, um nützliche Informationen von großen Datenbanken zu extrahieren; DataMining-Tools finden Muster in Daten und leiten von diesen Regeln und Modelle ab

45
Q

Künstliche Intelligenz

A

Wissenschaft, die sich mit intelligenten Agenten befasst, die Zielsetzungen haben und mit ihrer Umgebung durch ihre Sensoren und Aktuatoren interagieren, um diese Ziele zu erreichen

46
Q

Intelligente Agenten

A
  • Wahrnehmung durch Sensoren
  • Aktualisierung ihres internen Zustands
  • Nutzung der Aktuatoren, um Umgebung zu beeinflussen
47
Q

Maschinenlernen

A

Erforschung computer-basierter Algorithmen, die fähig sind, ihre Leistung auf Basis gemachter Erfahrung zu verbessern
• Unbeaufsichtigtes Lernen: Cluster-Aufgaben, Gruppen von Datenpunkten mit ähnlichen Eigenschaften
• Überwachtes Lernen: Klassifikationsprobleme,
Entscheidungsbäume

48
Q

Projekt

A

einzigartige Bedingungen, fixes Start- und Enddatum,

projektspezifische Organisation, …

49
Q

Kritische Erfolgsfaktoren für ICT Projekte

A

klar definierte Ziele und Strategie, kompetente und motivierte Projektarbeiter, Riskmanagement, …

50
Q

Konsequenzen von schlechtem Projekt Management

A

Budgetüberschreitung, geplanter Nutzen des IS nicht erreicht, Überschreitung Projektdauer, …

51
Q

Gründe für das Scheitern von Projekten

A

schlechte Planung, ungenaue Ziele, Mangel an Ressourcen, …

52
Q

Einflussfaktoren für den Erfolg von Projekten

A

Methodenkompetenz Projektleiter, Sozialkompetenz Mitarbeiter, magisches Dreieck des Projektmanagements, …

53
Q

Magisches Dreieck des Projektmanagements

A

Qualität, Zeit, Kosten

Optimierungsproblem: mehr von der einen, bedeutet weniger von den anderen

54
Q

Projekt Management

Aufgaben

A

Organisation, Teambuilding, HR Management, …

55
Q

Projekt Team

A

• Matrix Organisation: Teammitglieder nur solange
zugeteilt, wie sie gebraucht werden
• Pure Project Organisation: Teammitglieder für die Dauer des Projekts zugeteilt
• Project Laboratory Organisation: Mischung aus beiden, ICT-Abteilung ganze Projektdauer, andere Abteilungen nach Bedarf

56
Q

Projektleitung

A
  • Auf Nutzerseite
  • Auf Entwicklerseite
  • Aufgeteilt zwischen Nutzer und Entwickler
  • Externer Berater
57
Q

Projektmanager Skills

A

• Grundkompetenz: Management, Führung, analytisches Denken
• Sozialkompetenz: soziales Bewusstsein, Kommunikation, Motivation
• Organisatorische Kompetenz: Selbstorganisation,
Dokumentation
• Methodenkompetenz: Kostenkontrolle, Riskmanagement, interne und externe Kommunikation, …

58
Q

Aufgaben des

Projektmanagers

A

Projektumfang definieren, Risiko bewerten, Kostenschätzung und Budgetübersicht, …

59
Q

Risiko

A

Risiko=maximaler Verlust*Eintrittswahrscheinlichkeit

60
Q

SMART Projektziele

A

• Spezifisch: Ziele geben an, was erreicht werden soll
• Messbar: Messen, ob Ziele erreicht wurden
• Erreichbarkeit: Ziel muss erreichbar sein
• Relevant: Ziel bezieht sich auf geschäftliche Bedürfnisse
• Zeitgebunden: Fertigstellung erfolgt innerhalb
bestimmten Zeitraumes

61
Q

Produktivitätsaufwand

Schätzungsmethoden

A

• Produktivitätsmethode: Kalkulation basierend auf bereits fertiggestellten Projekten
• Analogie Methode: Vergleich fertiggestellter Projekte auf Grundlage bestimmter Kriterien
• Top-Down Methode: Zerlegung des Projekts in kleinere Teile bis Schätzung erfolgen kann
• Bottom-Up Methode: Einschätzung des Aufwands
basierend auf repräsentativen Teil des Projekts

62
Q

Qualitätsmanagement

A
  • Produktqualität

* Produktionsqualität

63
Q

Softwarequalität

A

• Funktionalität: bestimmte Funktionen sind enthalten
• Robustheit: stabil; Routinen, um Laufzeitfehler zu
behandeln
• Nutzbarkeit: einfache und intuitive Bedienung
• Effizienz: erfüllt Zweck und verwendet nur erforderliche Ressorucen
• Skalierbarkeit: leicht anpassbar an neue Anforderungen
• Portabilität: kann auf andere Systemplattform übertragen werden

64
Q

Gründe für das Scheitern von

Softwareentwicklung

A

• Entwicklung von Software gemäß spezifizierter
Qualitätsstandards
• Vermeidung von Zeitverzögerungen und
Budgetüberschreitung
• Adressierung von Änderungsanforderungen während
Budget und Zeitfrist eingehalten wird

65
Q

Softwareentwicklungsprozess

A

• Anforderungsspezifikation: Softwareanforderungen,
Anwendungsfälle (Use Cases)
• Design und Implementierung: Bedürfnisse werden
vorgegeben, erforderliches Verhalten wird durch
Anforderungen bestimmt und dann festgelegt, wie diese technisch umgesetzt werden
• Validierung: Test Cases, um Softwareverhalten zu
bewerten
• Evolution: Change Control: nur die Änderungen
implementieren, die es wert sind verfolgt zu werden,
während negative Einflüsse verhindert werden

66
Q

Waterfall Modell

A

sequenziell, klare Struktur, aber kein zurück

67
Q

V-Modell

A

paralleler Prozess, aber aufwendig

68
Q

Spiral-Modell

A

iteratives Verfahren, aber aufwendig

69
Q

Objektorientierung (OO)

A

zentraler Vorteil: Modularisierung und Kapselung von

Programmcode führt zur Reduzierung von Komplexität und vereinfacht Wartung und Pflege

70
Q

Basic OO Konzepte

A

• Einkapselung: Daten sind in Objekten gelagert und können nur durch Methoden zugegriffen werden
• Erbe: Klassen können Attribute und Methoden von
anderen Klassen erben
• Nachricht: Anweisung Methode aufzurufen
z.B. Class.method()
• Polymorphismus: Nachricht kann, wenn sie bei mehreren Objekten vorkommt, bei mehreren Methoden ausführen

71
Q

OO Entwicklungsprozess

A

Objektorientierte Analyse -> Objektorientiertes Design ->

Objektorientierte Programmierung ➔ OO Software

72
Q

UML

A

objektorientierte Notation mit zusätzlichen Elementen, wie z.B. Aktivitäten und Aktoren und Diagramme

73
Q

UML Views

A

• Use Case View: beschreibt Funktionen eines
Systems auf hoher Ebene
• Logical View: beschreibt Funktionen, die entworfen und implementiert werden sollen
• Implementation View: beschreibt die Organisation von Softwarekomponenten
• Process View: beschreibt Prozesse in einem System
• Development View: beschreibt physische Architektur und Zuordnung von Komponenten zu Architekturelementen

74
Q

Use Case Diagramm

A

Generalisieren, Erweitern, Einschließen

75
Q

UML Class

A

+ public und - private Attribute

76
Q

Document Type Definition

A

beschreibt Struktur von XML Dokument und definiert Grammatik

77
Q

XML Dokumentstruktur

A

• Prologue: XML Version und Information über genutzte
Zeichenkodierung
• Body: enthält Daten

78
Q

XML Syntax

A 
• geschlossene Elemente Inhalt
• Attribute im StartTag
…
• verschachtelte Elemente
• leere Elemente
• root Element, das alle anderen Elemente beinhält
➔ Well-Formed XML Dokument
79
Q

Datenorganisationsstruktur

A

• Datenbank: Datensätze, die physisch oder logisch
zusammenhängen
• Datensatz: Datenelemente mit Beziehungen
zueinander
• Datenelement: Besteht aus Reihe von Bytes,
Zeichen als Wort, Zahl usw.
• Byte: besteht aus 8 Bits und repräsentiert ein
Zeichen
• Bit: kleinste Datenspeichereinheit 0 oder 1

80
Q

Probleme von

Datenorganisation

A
  • Redundanz: mehrfach vorkommende Informationen

* Inkonsistenz: z.B. verschiedene Daten für gleiche Attribute

81
Q

Relational Data Model

A

Daten in Datenbank als Tabellen mit fester Anzahl von Spalten und variabler Anzahl Zeilen

82
Q

Object-Oriented Data Model

A

setzt bei Schwächen des Relational Data Model an, Verwendung komplexer Objekte, deren Attribute Objekte sein können

83
Q

Non-Relational Data Model

A

nicht auf Tabellen aufgebaut, NoSQL-Datenbank

84
Q

Datenbank Design

A

• logisches Design: Entity-Relationship-Diagramme
• physisches Design: zentral, verteilt, fragmentiert oder
repliziert

85
Q

Normalisierung

A

jede Relation beinhält nur Daten einer Bedeutung, redundanzfreie Speicherung von Daten, Vermeidung von Anomalien

86
Q

Primitive Datentypen

A
  • Symbole: Chars, Strings
  • Zahlen: Integer, Float
  • Boolean: True, False
87
Q

Datenstruktur

A

Datenstrukturen werden dazu genutzt, um eine Menge
an Variablen mit homogenen oder heterogenen
Datentypen zu organisieren und strukturieren

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