Herbst SoSe21

Definition von DW

Für Analysezwecke optimierte, zentralisierte Datenbank, die Daten aus mehreren heterogenen Quellen zusammenführt und verdichtet.

Bsp:

• Warenhauskette: Verkaufszahlen, Bestände...
• Versicherungsunternehmen: Bewertung von Filialen, Risikoanalyse

DW Eigenschaften nach Inmon nennen

1. Themenorientiert
2. Integrierte Datenbasis
3. Nicht-flüchtige Datenbasis
4. Historische Daten

DW Eigenschaft "Themenorientiert" beschreiben

• Zweck des Systems ist nicht die Erfüllung einer dedizierten Aufgabe, sondern die Unterstützung übergreifender Auswertungsmöglichkeiten aus versch. Perspektiven
• alle Daten über ein Subjekt (Kunde, Produkt, Region) und nicht "versteckt" in versch. Anwendungen

DW Eigenschaft "Integrierte Datenbasis" beschreiben

Auch: Daten aus mehreren Quellen

• Operationale DBs - nicht vereinheitlicht - keine konsistente Datenhaltung
• Data Warehouse - vereinheitlicht - konsistente Datenhaltung

DW Eigenschaft "Nicht-flüchtige Datenbasis" beschreiben

Auch: non-volatile

• Daten im DW werden im Allgemeinen nicht mehr geändert -> stabile, persistente Datenbasis
• Daten in operationalen DBs werden regelmäßig geändert

DW Eigenschaft nach Inmon "Historische Daten" beschreiben

• DW ermöglicht den Vergleich der Daten über die Zeit hinweg
  • Zeitreihenanalyse
  • Speicherung über längeren Zeitraum

operationale DBs	DW
Zeitbezug ist optional Zeithorizont 60-90 Tage Daten änderbar	Zeitbezug aller Objekte Zeithorizont 2-10 Jahre keine Änderung nach Snapshot

 

Das Stern - Schema beschreiben und zeichnen können

• Besonderes Modell - ist auf die Optimierung von Lesezugriffen ausgerichtet
• Tabellen sind sternförmig angeordnet
• Im Zentrum -> Faktentabelle mit Primärschlüsseln
• Außen herum -> Dimensionstabellen mit Fremdschlüsseln

Prozessablauf "Auswahl eines BI Systems" beschreiben

Ablauf:

Strategie

• strategische Bedingungen als Basis einer erfolgreichen Implementierung 
• 3 Dimensionen müssen beachtet werden: Fachlich, Organisatorisch, Technisch

Architektur

• Architektur der BI-Software Lösung
• Vorhandene Systemlandschaft bestimmt die Eignung der jeweiligen Lösung
• Passt die Architektur der Lösung zu betrieblichen Infrastruktur/ Architektur ?

Anforderungserhebung

• Betrieb evaluiert interne Anforderungen der einzelnen Fachbereiche/ OEs
• Welche Anforderungen sind besonders wichtig/ eher unwichtig - Gewichtung

Software-Auswahl

• Eingrenzung und Vorauswahl erleichtern den Prozess
• Detaillierte Evaluierung ermöglicht eine möglichst gezielte Entscheidung
• Marktauswahl - Vorauswahl - Detailevaluierung

Implementierung & Betrieb

• Eigentliche Implementierung der Software und Betrieb

Die 5-V von Big Data nennen und beschreiben

Volume

• Immer größere Datenmengen (verdopplung alle 2 Jahre

Variety

• Vielfältige Informationsquellen (Social Media etc.)
• Komplexität der Daten steigt

Velocity

• Datenströme werden zunehmend direkt in Geschäftsprozesse integriert
• Echtzeitauswertung

Veracity

• Zuverlässigkeit von Informationen

Value

• Prozessverbesserung
• Entscheidungsunterstützung
• Monetarisierung

Elemente der Hichert Sucess Methode nennen und kurz beschreiben

Say

• Alle Infos auf einen Blick
• Fokus auf die Kernmessage

Unify

• Einheitliche Terminologie verwenden -> bessere Orientierung

Condense

• Auf das Wesentliche beschränken
• Space nutzen und nicht zu viele Daten pro Report

Check

• mögliche Fehlinterpretationen vorbeugen
• daher möglichst keine manipulierten Achsen etc.
• gleiche Skalen verwenden

Express

• Richtige Charttypen verwenden
• Vergleiche und Variation für bessere Insights einbringen

Simplify

• Redundanzen vermeiden
• "Störgeräusche" eliminieren
• cleanes Layout
• Fokus auf Hauptaussage

Structure

• logische, hierarchische Struktur -> Top-bottom
• Homogener Aufbau

Vier Arten von Analytics - Schaubild zeichnen

Wichtige Aspekte von KPI Diagrammen nennen

• gibt schnellen Blick auf bestimmte Werte
• Tipp: wichtige Zahlen hervorheben

Wichtige Aspekte von Balkendiagrammen nennen

• ermöglicht schnellen Vergleich von Werten über die Balken 
• Am besten für Daten in Kategorien

Wichtige Aspekte von Liniendiagrammen nennen

• Heben wichtige Trends hervor
• Einstellung der Granularität kann Analyse verfeinern

Wichtige Aspekte von Tortendiagrammen nennen

• zeigt Proportionen gut an
• Eignet sich für die Darstellung von Komponenten eines ganzen
• nicht mehr als 6 Elemente

Wichtige Aspekte von Blasendiagrammen nennen

• gut für Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Metriken
• Kategorisierung in verschiedenen Farben
• nicht zu viele Elemente

Wichtige Aspekte von Tabellen nennen 

• Darstellung der Leistung redaktioneller Inhalte
• gut um lange Titel anzuzeigen 
• Ergänzung durch Sparklines

Wichtige Aspekte von Heatmaps nennen

• gut um versch. Dimensionen zu vergleichen und Überschneidungen und Verbindungen zu erkennen 
• Wichtig: kräftige Farben

Wichtige Aspekte von Retention Diagrammen nennen 

• Misst Erfolg von Apps
• Zeitraum wird horizontal und vertikal dargestellt