VL 10 - Datenmanagement Flashcards
Was ist die Aufgabe des Datenmanagements?
Die Beschaffung und Bereitstellung von entscheidungsrelevanten Informationen.
Datennutzungsadministration
Datenschutz
Datenspeicherungsadministration
Meta Datenorganisation
Grenze unformatierte von formatierten Datenbanken ab.
+ je 3 Beispiele
unformatiert: zB HTML, Grafiken, Big Data
- kein gemeinsames Format
- meist extrem verteilt
- wenig Know-How für Aufbau nötig
- eher extern relevant
formatiert: zB DB System, Data Warehouse, Big Data, Internet
- SQL möglich
- Gruppierung nach Datentyp
- Verwaltung in DB System
- Effizient, flexibel, redundanzfrei
- eher intern relevant
Welcher Bereich (Intern/Extern) ist eher bei formatieten und welcher eher bei unformatierten Daten zu finden?
- Unternehmensintern stehen formatierte Datenbanken im Vordergrund
- Unternehmensextern (i.S. der Entscheidungsvorbereitung) gewinnen unformatierte Datenbanken an Bedeutung
Was ist ein Systemkatalog?
Eine Überführung von einem konzeptionellen Schematas in ein Datenmodell.
“Meta Datenbank”, die die DB’s beschreibt, die es verwaltet
Beschreibt interne und externe Schemata
Vergleich Transaktions- und Analysemodell
(5 Kriterien)
Was ist ein Data Warehouse?
zentrale Speicherstätte aller relevanten Daten zur Entscheidungsfindung
- > qualitativ hochwertig
- > keine Operativen Daten
- > Daten konsolidiert
Schnittstelle zwischen Operativen System und Anwendungssystem
Wo ist ein Data Warehouse in der Regel anzufinden?
Normalerweise verbindet ein Data Warehouse operative Systeme und Anwendungen
Gibt es einen Unterschied zwischen Transaktionssystemen und Analysesystemen?
Ja, Transaktionssysteme sind operativ, Analyse Systeme sind entscheidungsorientiert
Was sind die Vorteile eines Data Warehouses? (3)
Es verbessert die Informationen, Datenqualität und das Endnutzerprodukt
Welche Anforderungen gibt es an Data Warehouse Daten? (4)
- Themenorientiert
- integriert
- Zeitabbildend
- Archivfunktion
Welche 3 Data Warehouse Architekturansätze gibt es und wie unterscheiden Sie sich voneinander?
zentrales Datawarehouse:
- entkoppelt von operativen Systemen, einheitliche Sicht auf alle Anwendungen
- Daten werden aus operativen Systemen exportiert, transformiert und integriert
Data Marts:
- Abschnitt eines Data Warehouses, Abteilungsdatenbank (nur die wichtigen Infos)
virtuelles Data Warehouse:
- verbunden mit operativen Systemen, keine redundante Datenbank
Nenne Vor- und Nachteile von dem zentalen und virtuellen Datawarehouse
zentrales Datawarehouse:
Pro: Performance, Einheitlichkeit, externe Daten integriert, Front End
Con: Implementierung aufwendig, Daten werden konsolidiert (aufwendig)
virtuelles Data Warehouse:
Pro: schnell realisierbar, aktuell
Con: Performance, keine historischen Daten, Weiterentwicklung ist schwer
Nenne die beiden Ansätze zur Entwicklung eines Data Warehouses und jeweils einen Vorteil
Data Mart zu Warehouse:
- Schnell und Autonom Gesamtmodell
- frühe EInbindung (da ja Zeitintensiv)
- start small
Warehouse zu Data Mart:
- Keine Insellösungen,
- Gesamtkonzept in Vordergrund
