So, ich habe eben meine Klausur (hoffentlich) erfolgreich absolviert.
Business Intelligence sagt vermutlich nicht allen etwas, deshalb hole ich etwas aus.
BI dient Analyse von Entscheidungsproblemen und stellt hierzu adressatengerechte, technisch-gestützte, wettbewerbsrelevante Informationen bereit, die Entscheidungsprozesse unterstützen.
Also der ganze Prozess von 'welche Daten brauche ich', Datenbeschaffung, Analyse und Auswertung bis am Ende die Lösung für mein Problem raus kommt.
KE1 befasst sich mit den Grundlagen. Was BI, wofür braucht man das, Architektur und Grundlagen Daten, Informationen, Wissen
KE2 handelt von KDD, die verschiedenen Phasen von Zieldefinition bis Verwendung der Ergebnisse. Hier werden auch verschiedene Data Mining Algorithmen vorgestellt, einer der Schwerpunkte des Moduls.
KE3 widmet sich ein wenig verstreut einerseits der Architektur und dem DWH ausgiebig, schwenkt dann zum OLAP Würfel (vermutlich aus dem Bachelor bekannt) welcher nun auch noch MOLAP, ROLAP und OLTP mitbringt, und einen Abstecher zu Business Rules, Metadatenmanagement und Datenqualitätsmanagement gibt es auch.
KE4 stellt neue BI Konzepte, deren Grenzen und Möglichkeiten dar.
- Waren die Kurseinheiten verständlich?
Die Skripte sind von Professor Baumöl geschrieben und demnach langatmig. Ich hatte mich zu Beginn des Semesters gefreut, dass die digitale Version kürzer als meine Print Version ist, jedoch wurden nur leere Seiten gelöscht und die Formatierung angepasst. Nicht unbedingt zum besseren, zB hatte in der alten Version jeder Algorithmus (12?) eine eigene Seite, in der neuen ist alles zum Fließtext verdichtet und unübersichtlich.
Durch die ganze Formatierung sind dann auch mal Abbildungen doppelt und dreifach drin, die Bezeichnungen stimmen nicht überein, Randmarginalien liegen plötzlich innen etc.
In Moodle ist ein Beitrag aus 2018, wo eine Studentin auf einen Kreislauf im Skript hinwies, der offensichtlich falsch rum dargestellt ist. Der Text passt nicht zum Bild. Die Betreuerin bedankte sich und sagte, dass die Skripte bald überarbeitet werden würden. 2021 ist die Abbildung noch immer falsch im Skript und wurde in der EA abgefragt.
Um alle Algorithmen und Herleitungen wirklich nachvollziehen zu können braucht man schon ein Mathematisches Grundwissen, welches über den Grundkurs hinaus geht. Zum Bestehen der Klausur jedoch nicht.
- Wie ist das Moodle Angebot?
Durchwachsen. Die Betreuer sind so darauf bedacht, keine verbindliche Aussage zu treffen, dass die Beiträge zT nichtig sind. Eine Studentin hatte zur Übung eine Aufgabe graphisch dargestellt und fragte, ob ihre Lösung korrekt sei. Antwort war, in der Aufgabenstellung wurde keine graphische Lösung verlangt.
Bei unserer EA gab es neben dem Kreislauf auch einen Fall bei MC, indem die Musterlösung ein unserer Meinung nach falsches Ergebnis hatte. Antwort: Ja, der Sachverhalt ist im Skript falsch erklärt. Wenn Ihnen die Punkte zum Bestehen fehlen, lässt sich da sicher etwas machen. Wenn ich mit dem Skript lerne, erwarte ich auch volle Punktzahl dafür, dass ich die Antwort wie im Skript gebe. Darauf hin wurden wohl einige skeptisch, jemand wies darauf hin, dass im Skript 'shared' mit Sicherheit übersetzt wurde, was natürlich bei Konzepten ganz unterschiedliche Auswirkungen hat. Auf die Frage, wie man dann in der Klausur vorgehen sollte, wurde erneut ausweichend geantwortet.
- Empfehlenswerte mentorielle Veranstaltungen?
Nein, nichtmal eine Klausur Vorbesprechung gab es.
- Gibt es hilfreiche Bücher oder Fremdskripte?
Business Intelligence (32711) | Erfahrungsbericht, Zusammenfassungen, Klausurvorbereitung, Bewertung
digiwik.de
Die Zusammenfassung finde ich sehr gut, nachdem man die Skripte selbst gelesen hat.
Die Videos hatte ich mir zum Verständnis der Algorithmen angeschaut.
Die Videos zum Thema BI insgesamt. So eine Vorlesung zu hören ist doch zur Abwechslung ganz nett.
- Sonstige Hilfen und Tipps?
Die Klausur heute war Online, Professor Smolnik selbst hat mit Aufsicht geführt.
Wer die Klausur gestellt hat, hatte auch Langeweile. Normalerweise gab es immer MC Fragen, Thema KE2, Thema KE3, Ja/Nein Fragen.
Dieses Mal hatten wir MC Fragen, Distanzmatrix, Problem bei der Auswahl von Daten, einen kompletten Entscheidungsbaum berechnen, fehlende Werte einer Apriori Analyse berechnen*, eine Sterntabelle erklären, dann in 5 Unterpunkten alle einzelnen Einträge benennen, Data Warehouse, Abstecher zu smart cities aus digitale Transformation, ETL, Datenqualität, Problematic Excel, und irgendwelche Abbildungen analysieren, die ich mEn nie im Leben zuvor gesehen habe. Weder im Skript, noch in Altklausuren. Ja/Nein Fragen
Ich habe von 11:30 bis 13:45 Uhr durchgeschrieben und bin nicht ganz fertig geworden. Trotz sehr guter Vorbereitung. Man hörte nicht selten andere Studenten fluchen.
*Bei der Apriori Analyse waren die Werte in der Tabelle die man nicht zur Berechnung brauchte falsch, damit man nicht von den Werten auf die Lösung schließen kann. Wenn man dann in der nächsten Aufgabe aber diese Werte verwenden soll, war nicht ersichtlich, ob man mit den falschen Werten rechnen oder diese erst korrekt berechnen muß.