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Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Management

Prof. Dr.

2024

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Business intelligence - Cheatsheet
Business intelligence - Cheatsheet Definition und strategische Bedeutung von Business Intelligence Definition: BI ist der Prozess der Gewinnung und Analyse von Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Strategische Bedeutung: BI hilft Unternehmen, Wettbewerbsfähigkeit zu sichern und Geschäftsergebnisse zu optimieren. Details: Datenquellen: interne und externe Daten Datenaufbereitung:...

Business intelligence - Cheatsheet

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Business intelligence - Exam
Business intelligence - Exam Aufgabe 1) Ein mittelständisches Unternehmen, das Haushaltsgeräte herstellt, möchte seine Geschäftsentscheidungen verbessern, indem es Business Intelligence (BI) einsetzt. Dabei sollen interne Verkaufsdaten sowie externe Marktdaten genutzt werden. Das Unternehmen plant den Einsatz verschiedener Analysewerkzeuge und möchte die Ergebnisse in Form von Dashboards und Beric...

Business intelligence - Exam

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Was sind die Schritte des ETL-Prozesses und warum sind sie wichtig?

Welche Rolle spielt OLAP in der Datenanalyse?

Wie kann Data Mining das Unternehmen unterstützen?

Beschreibe den ETL-Prozess und nenne die drei Hauptschritte.

Welche Herausforderungen können bei der Datenextraktion auftreten und wie können sie gelöst werden?

Wie lange dauert es, um 1 GB Daten mit einer Netzwerkbandbreite von 50 Mbps zu extrahieren?

Was sind die Phasen des ETL-Prozesses?

Nenne einen Vorteil des Sternschemas.

Wie berechnet sich der Speicherplatzbedarf einer Faktentabelle im Sternschema?

Was ermöglicht OLAP (Online Analytical Processing) bei der Datenanalyse?

Was beschreibt die Slice-Operation in OLAP?

Wie ermöglicht die Würfelstruktur in OLAP effiziente komplexe Abfragen?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Business intelligence an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Grundlagen von Business Intelligence

In diesem Abschnitt wird das Grundverständnis von Business Intelligence (BI) vermittelt, einschließlich Definitionen, Anwendungen und strategischer Bedeutung.

  • Definition und Bedeutung von Business Intelligence
  • Anwendungsfelder und Beispiele für BI
  • Strategische Vorteile von BI in Unternehmen
  • Kernkonzepte und Frameworks von BI
  • Vergleich von BI mit verwandten Disziplinen (z.B. Data Science, Analytics)
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Datenbanken und Datenintegration

Der Fokus liegt auf den Grundlagen und Verfahren zur Verwaltung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in eine zentrale Datenbank.

  • Grundlagen von relationalen Datenbanken und SQL
  • Datenmodellierung und Schema-Design
  • Datenintegrität und Normalisierung
  • ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load)
  • Integration von heterogenen Datenquellen
Karteikarten generieren
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Data Warehousing

In dieser Einheit wird erklärt, wie Data Warehouses strukturiert sind und wie sie zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen genutzt werden.

  • Konzepte und Architektur von Data Warehouses
  • Design und Implementierung von Star- und Snowflake-Schemas
  • OLAP (Online Analytical Processing) und seine Vorteile
  • Datenbereinigung und Transformation in Data Warehouses
  • Best Practices für den Betrieb und die Wartung von Data Warehouses
Karteikarten generieren
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Data Mining und Analytik

Dieses Thema deckt die Techniken und Werkzeuge zur Entdeckung von Mustern und Wissen aus Daten ab.

  • Grundlagen und Ziele von Data Mining
  • Data Mining-Methoden: Klassifikation, Clusterbildung, Assoziationsanalyse
  • Algorithmen: k-Means, Entscheidungsbäume, neuronale Netze
  • Evaluierung und Validierung von Data Mining-Modellen
  • Praktische Anwendungen und Fallstudien im Data Mining
Karteikarten generieren
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Berichtswesen und Visualisierung von Daten

Hier wird besprochen, wie Daten ausgewertet, interpretiert und visualisiert werden, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

  • Techniken und Werkzeuge zur Datenvisualisierung
  • Erstellung effektiver und interaktiver Dashboards
  • Grundlagen des statistischen Berichtswesens
  • Best Practices für visuelle Berichte und Präsentationen
  • Verwendung von BI-Tools wie Tableau, Power BI und QlikView
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Business Intelligence an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das Fach Business Intelligence an der Universität Erlangen-Nürnberg vermittelt Dir sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Kenntnisse in diesem bedeutenden Bereich. Unter der Leitung erfahrener Dozenten erhältst Du einen tiefen Einblick in verschiedene Aspekte der Business Intelligence, wie zum Beispiel Datenintegration, Data Warehousing und Datenanalyse. Diese Vorlesung verbindet theoretische Konzepte mit praktischen Übungen und bietet Dir ein umfassendes Verständnis der Thematik. Die Kursinhalte werden nicht nur durch klassische Vorlesungen, sondern auch durch praxisnahe Übungen vermittelt. Am Ende des Semesters wird Dein Wissen durch eine Kombination aus schriftlicher Prüfung und der Bearbeitung von Fallstudienprojekten getestet. So werden sowohl Deine theoretischen als auch Deine praktischen Fähigkeiten gefördert.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung umfasst theoretische und praktische Teile, inklusive Vorlesungen und Übungen, die wöchentlich stattfinden. Es werden sowohl Grundlagen als auch fortgeschrittene Konzepte der Business Intelligence vermittelt.

Studienleistungen: Das Wissen wird durch eine Kombination aus schriftlicher Prüfung und Projektarbeit bewertet, bei der Fallstudienanalysen durchgeführt werden.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen von Business Intelligence, Datenbanken und Datenintegration, Data Warehousing, Data Mining und Analytik

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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