Druckansicht der Internetadresse:

Digitale Transformationswerkstatt (DTW)

Seite drucken

Data Management

Modulbezeichnung Data Management
Verantwortlicher

Lehrstuhl Datenbanken & Informationssysteme

Stundenumfang 8 Unterichtseinheiten à 45 Minuten
Termin 24. Oktober 2020

Modulbeschreibung:

Die Verwaltung und Nutzung von Daten jeglicher Art ist ein elementarer Bestandteil der heutigen Unternehmenswelt. Die täglich unternehmensweit anfallenden Daten müssen so verwaltet werden, dass sie sicher, sinnvoll und effektiv genutzt werden können. Im Hinblick auf die aktuellen Entwicklungen sind hierfür auch grundlegende Kenntnisse der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) notwendig. Die unternehmensweit anfallende Datenmenge umfasst Daten unterschiedlichster Art und Herkunft. Sie beinhaltet beispielsweise handschriftlich erfasste Formulare aus der Finanzbuchhaltung, gespeicherte Kundendaten oder von Sensoren automatisch erfasste Messwerte zur Produktionsüberwachung. Die fortschreitende Digitalisierung lässt die Datenmenge immer stärker ansteigen, wodurch die effiziente Verwaltung und Nutzung von Daten immer mehr an Bedeutung gewinnt. In diesem Modul wird mit relationalen Datenbanken ein weit verbreiteter und etablierter Standard zur konsistenten Verwaltung von Daten in mehreren Tabellen vorgestellt. Nach einer grundlegenden theoretischen Einführung in das Konzept relationaler Datenbanken, wird in einem praxisorientierten Kurzworkshop (Dauer 90 Minuten) eine einfache Datenbank geplant, implementiert und an dieser die Vorteile gegenüber anderen Formen der Datenhaltung aufgezeigt. Hierbei wird u.a. darauf eingegangen, wie bereits existierende Datenquellen, unterschiedlicher Formate (z.B. Microsoft Excel, CSV-Dateien etc.), in diese überführt werden können um eine homogene Datenbasis zu schaffen. Der Workshop umfasst auch eine kurze Einführung in die relevantesten Bestimmungen der DSGVO und wie diese erfüllt werden können.

An diese Inhalte anknüpfend, werden gängige Methoden und Softwareprodukte zur Wissensextraktion aus Daten vorgestellt. Zu diesem Zweck werden aus verschiedensten Datenquellen stammende Daten, in für Analysezwecke optimierte Datenbanken (sog. Data-Warehouses), gespeichert.

Zunächst gewinnen die Teilnehmenden einen Überblick über das Konzept von Data-Warehouses und über die im Bereich des Data-Minings oder der Business Intelligence verwendeten Verfahren und Werkzeuge zur Extraktion impliziten Wissens. Implizites Wissen bezeichnet Informationen, welche zwar in den Daten enthalten sind, allerdings nicht direkt erkennbar sind und daher erst extrahiert werden müssen. Beispiele hierfür sind Querverbindungen zwischen unterschiedlichen Daten oder die Erkennung von Trends. Im Verlauf des Moduls lernen die Teilnehmenden, die von den Extraktionsverfahren gewonnenen Daten im betrieblichen Umfeld zu nutzen.

Als wesentlicher Bestandteil von Business Intelligence eignen sich somit die vorgestellten Methoden auch zur systematischen Analyse des eigenen Unternehmens. Das Modul vermittelt darüber hinaus Methoden mit denen, die durch die Analysetechniken gewonnenen Informationen, für unternehmensinterne Berichte und Analysen entsprechend visualisiert und aufbereitet werden können. So dass sie beispielsweise als Grundlage für die Optimierung von Unternehmensabläufen dienen oder Auskunft über bisher unbekannte Kundenwünsche geben können. Es wird auch thematisiert wie die gewonnenen Erkenntnisse nicht nur zur Analyse des aktuellen Unternehmensgeschehen verwendet, sondern auch für Prognosezwecke genutzt werden können und so eine hilfreiche Unterstützung beim Treffen strategischer Entscheidungen bieten.

In einer Demophase werden gängige Verfahren und deren Nutzen an Beispieldaten demonstriert. Die dabei verwendeten Softwareprodukte können im Rahmen eines Kurzworkshops von den Teilnehmenden selbstständig ausprobiert werden.

Erworbene Kompetenzen:

  • Die Teilnehmenden erkennen die Bedeutung von Daten für den Unternehmenserfolg und sind in der Lage für das eigene Unternehmen relevante Datenquellen zu identifizieren.

  • Die Teilnehmenden kennen das Relationenmodell als Konzept zur konsistenten Speicherung von Daten in mehreren Tabellen und die ER-Modellierung als graphische Modellierungssprache zur Planung von Datenbanken.

  • Die Teilnehmenden lernen die Vorteile von Datenbanken gegenüber anderen Formen der Datenhaltung kennen.

  • Die Teilnehmenden werden für die Bedeutung und rechtlichen Bestimmungen der DSGVO sensibilisiert.

  • Die Teilnehmenden lernenden Methoden und Lösungen für die Sammlung und Verwaltung großer Datenmengen kennen, welche eine effiziente Analyse und Nutzung ermöglichen.

  • Die Teilnehmenden erkennen Chancen und Potentiale von Datenanalyse für die eigene Unternehmensentwicklung.

  • Die Teilnehmenden lernen Techniken zur Aufbereitung und Visualisierung von Analysedaten für Unternehmensberichte kennen und wie diese bei strategischen Entscheidungen helfen und die Entwicklung des Unternehmens vorantreiben können.


Verantwortlich für die Redaktion: Severin Selmaier

Facebook Twitter Youtube-Kanal Instagram Blog UBT-A Kontakt