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1 Fakultät für Wirtschaftswissenschaft Matrikelnr: Name: Vorname: : Modul Business Intelligence Termin: , 9:00 11:00 Uhr Prüfer: Univ.-Prof. Dr. U. Baumöl Aufbau und Bewertung der Aufgabe Summe Maximal erreichbare Punktzahl Erreichte Punktzahl Datum: Note: Unterschrift des Prüfers

2 Allgemeine Hinweise zur Bearbeitung der aufgaben Die Lösungen müssen in den vorgesehenen Raum auf dem Lösungsbogen eingetragen werden. Markieren Sie bei Multiple-Choice Aufgaben die von Ihnen gewählten Alternativen durch ein Kreuz (X) an der dafür vorgesehenen Stelle im Lösungsbogen. Wird nach dem Ergebnis einer Berechnung, nach Begriffen oder nach dem Wahrheitswert einer Aussage gefragt, ist auf dem Lösungsbogen ein entsprechendes Feld zum Eintrag vorgesehen. Sorgen Sie für eindeutige Eintragungen im Lösungsbogen. Für die Bearbeitung der insgesamt 4 aufgaben auf den 17 Seiten dieser stehen Ihnen 120 Minuten zur Verfügung. 1. Die Lösungen müssen in den vorgesehenen Raum auf den Aufgabenblättern eingetragen werden. Lösungen außerhalb des vorgesehenen Raumes werden nicht in die Bewertung einbezogen. 2. Notizen können auf den Rückseiten der Aufgabenblätter gemacht werden. Diese Anmerkungen werden nicht in die Bewertung einbezogen. 3. Bei Beendigung der müssen alle Blätter zusammengeheftet abgegeben werden. Trennen Sie bitte nicht einzelne Blätter ab. Tragen Sie bitte auf dem Deckblatt Ihre Matrikelnummer sowie Ihren Namen und Vornamen ein! Versehen Sie zusätzlich jedes Blatt mit Ihrer Matrikelnummer! Unterschreiben Sie bitte auf jedem Lösungsblatt! Hinweise zur Bewertung der Aufgaben Jede vollständig richtig gelöste Aufgabe oder Teilaufgabe wird mit der an Ort und Stelle angegebenen Punktzahl bewertet. Für die Aufgabe 1 gilt: Es darf nur ein Kreuz pro Teilaufgabe gesetzt werden. Richtig gelöste Teilaufgaben werden mit der angegebenen Punktzahl bewertet. Nicht oder falsch beantwortete Teilaufgaben werden mit Null Punkten bewertet. Für die Aufgabe 4 gilt: Richtig gelöste Teilaufgaben werden mit der anteiligen Punktzahl bewertet. Nicht oder falsch beantwortete Teilaufgaben werden mit Null Punkten bewertet. Für die Aufgaben 2 und 3 gilt: Teilweise richtig gelöste Aufgaben oder Teilaufgaben können mit einer entsprechend verminderten Punktzahl bewertet werden. Wir wünschen Ihnen viel Erfolg bei der Lösung der Aufgaben!

3 1 Aufgabe 1 (20 P) Überprüfen Sie die folgenden Aussagen auf ihre Richtigkeit. Markieren Sie im Lösungsbogen die zutreffende Aussage. Es ist nur EINE Aussage korrekt, d. h. Sie müssen sich für eine Aussage entscheiden und dürfen nur ein Kreuz setzen. a) Welche der folgenden Aussagen ist sinngemäß nicht durch die Definition von Knowledge Discovery in Databases (KDD) nach Fayyad et al. (1996) gestützt? (5 P) Mittels KDD entdeckte Muster in Daten sind... A...valide (valid). B...bislang unbekannt (novel). C... für eine Prognose tauglich (prognostically useful). D... leicht verständlich (understandable). b) Für welche Phase des OODA-Loop nach Boyd (1995) sind die Tätigkeiten Daten sammeln und Trends feststellen charakteristisch? (5 P) A Observe B Orient C Decide D Act c) Zu welcher Phase des Entscheidungsprozesses gehört nach Reichmann (2006) die Planverabschiedung? (5 P) A Kontrollphase B Realisationsphase C Entscheidungsphase D Beurteilungsphase d) Was wird im Comprehensive Decision Model nicht als technologische Grundlage für die Informationsversorgung genannt? (5 P) A Applikationen und Infrastruktur B Nicht-funktionale Anforderungen C Architekturen D Wissensmanagement Übertragen Sie Ihre endgültige Lösung auf den Lösungsbogen!

4 2 Aufgabe 2 (30 P) Der KDD-Prozess der Wissensgenerierung kann nicht für sich allein stehen, sondern muss in das Unternehmen und weitere Prozesse eingebettet werden, damit gute Resultate entstehen können. Die folgende Abb. 2 zeigt die Einordnung des KDD-Prozesses in den Managementkreislauf und das Zusammenspiel mit Data Warehouse und OLAP. Abbildung 2: Der KDD-Prozess im Managementkreislauf (in Anlehnung an Wilde 2001)

5 3 a) Definieren Sie die Begriffe Data Warehouse und OLAP!. Nennen Sie für jeden Schritt des dargestellten KDD-Prozesses außerdem kurz seine Hauptaufgabe! (9 P) b) Wie der Abb. 2 zu entnehmen ist, ist der KDD-Prozess nicht unabhängig zu sehen, sondern ein Teil des übergeordneten Managementprozesses. Dieser Prozess besteht in einer stark aggregierten Form aus den Phasen Planung, Aktion und Wirkungsanalyse (Wilde 2001). Wie ist diese Sichtweise mit dem Phasenmodell nach Simon(1960) in der erweiterten Fassung nach Hummeltenberg (2008) vereinbar? Welche Aufgaben haben demnach die Phasen Planung, Aktion und Wirkungsanalyse im Allgemeinen? (15 P) c) Nach Wilde (2001) ist KDD im Marketing ein Bestandteil der Wirkungsanalyse. Wie beurteilen Sie die Gültigkeit dieser Aussage über das Marketing hinaus? Kann KDD auch in anderen Phasen des Entscheidungsprozesses eingesetzt werden? (6 P) Übertragen Sie Ihre endgültige Lösung auf den Lösungsbogen!

6 4 Aufgabe 3 (30 P) In dieser Aufgabe geht es um einen fiktiven Bildungsanbieter. Dieser hat das Modell der FernUniversität kopiert und bietet Kurse mit jeweils zwei Einsendearbeiten (EAs) und einer an. Zur Teilnahme an der ist das Bestehen mindestens einer EA erforderlich. Im Rahmen der Evaluation wird von den TeilnehmerInnen der Grundlagen des Data Mining durch Eintragung auf dem deckblatt zusätzlich erhoben, wieviel Zeit für die vorbereitung insgesamt investiert wurde. Das Ergebnis ist ausschnitthaft in Tab. 1 festgehalten. Tabelle 1: noten ausgewählter TeilnehmerInnen Matrikel-Nr. EA-1 best. EA-2 best. Vorbereitung [h/semester] Note nein 350 3, nein 220 5, ja 390 1, ja 370 2, nein 0 n. teilg ja 320 2,3 Es soll nun untersucht werden, inwiefern die jeweils anderen Attribute Prediktoren für das Bestehen der einzelnen Einsendearbeiten und der sind. Abb. 3 und 4 zeigen jeweils beispielhaft einen Entscheidungsbaum, der die TeilnehmerInnen danach klassifiziert, ob sie die erste EA bestanden haben oder nicht. Datenbasis EA-2 best. = ja EA-2 best. = nein EA-1 best. = nein Vorbereitung 0 Vorbereitung > 0 EA-1 best. = nein EA-1 best. = ja Abbildung 3: Vorschlag 1 zur Klassifizierung nach Bestehen der ersten Einsendearbeit

7 5 Datenbasis EA-2 best. = ja EA-2 best. = nein EA-1 best. = nein EA-1 best. = ja Abbildung 4: Vorschlag 2 zur Klassifizierung nach Bestehen der ersten Einsendearbeit a) Nennen Sie das grundsätzliche Vorgehen beim Entscheidungsbaumverfahren und beschreiben Sie jeden Schritt kurz. (8 P) b) Benennen Sie mögliche Datenqualitätsprobleme bei den in Tab. 1 angegebenen Daten! Vergleichen und beurteilen Sie die beiden vorgeschlagenen Entscheidungsbäume (Abb. 3 und 4). Welcher Vorschlag bildet die angegebenen Daten besser ab? Welcher Vorschlag bildet die Realität mutmaßlich besser ab? Lässt das gefundene Modell sich plausibel erklären? Begründen Sie Ihre Antworten! (16 P) c) Zeichnen Sie den minimalen Entscheidungsbaum, der alle TeilnehmerInnen aufgrund der Daten in Tab. 1 korrekt danach klassifiziert, ob die bestanden wurde. (6 P) Übertragen Sie Ihre endgültige Lösung auf den Lösungsbogen!

8 6 Aufgabe 4 (20 P) Überprüfen Sie die folgenden Aussagen auf ihre Richtigkeit. Kennzeichnen Sie im Lösungsbogen uneingeschränkt zutreffende Aussagen mit einem Kreuz bei Richtig und bei alle anderen Aussagen mit einem Kreuz bei Falsch. Bitte beachten Sie auch die Hinweise zur Bewertung. a) Bei dem Bezug von BI as a Service übernimmt ein externer Anbieter den Betrieb der BI-Lösung. b) Bei den Dienstleistungen rund um BI as a Service können verschiedene Anbieter kombiniert werden. c) Bei dem Konzept der In-Memory Analytics erfolgen die Zugriffe auf die Daten in der Cloud. d) Bei Open Source BI wird der Betrieb der BI-Lösung an einen externen Dienstleister ausgelagert. e) Enterprise-wide Metadata Repositories sind eine Möglichkeit, um Metadaten, d. h. Daten z. B. über die Struktur, die Inhalte, aber auch Erzeuger der Daten, für alle Analyseund Aufbereitungsprozesse konsistent zur Verfügung zu stellen. f) Microsoft Excel ist immer noch eine häufig genutzte Applikation, um die technische Seite der BI abzudecken. g) Im Gartner Hype Cycle sind die Technologien, die im Trough of Disillusionment landen, nicht für einen Einsatz im Unternehmen geeignet und werden nicht weiterentwickelt. h) BI 2.0 erlaubt die Entwicklung eigener Apps und integriert damit den Nutzer in die Weiterentwicklung der Unternehmens-BI. i) BI ist eine Technik des Data Mining, bei der es darum geht, aus einer großen Datenmenge Informationen zu generieren. j) Der Einsatz von OLAP bedeutet automatisch, dass BI zur richtigen Zeit am richtigen Ort für den richtigen Adressaten zur Verfügung gestellt wird. Übertragen Sie Ihre endgültige Lösung auf den Lösungsbogen!

9 7 Aufgabe 1 (ankreuzen) (20 P) a) b) c) d) A B C D Aufgabe 2 (30 P) a) Definieren Sie die Begriffe Data Warehouse und OLAP!. Nennen Sie für jeden Schritt des dargestellten KDD-Prozesses außerdem kurz seine Hauptaufgabe! (9 P) (Definitionen und Hauptaufgaben nennen)

10 8 (Fortsetzung)

11 9 b) Wie der Abb. 2 zu entnehmen ist, ist der KDD-Prozess nicht unabhängig zu sehen, sondern ein Teil des übergeordneten Managementprozesses. Dieser Prozess besteht in einer stark aggregierten Form aus den Phasen Planung, Aktion und Wirkungsanalyse (Wilde 2001). Wie ist diese Sichtweise mit dem Phasenmodell nach Simon(1960) in der erweiterten Fassung nach Hummeltenberg (2008) vereinbar? Welche Aufgaben haben demnach die Phasen Planung, Aktion und Wirkungsanalyse im Allgemeinen? (15 P) (Bezug zwischen Managementprozess und Phasenmodell herstellen) (Einzelne Phasen diskutieren)

12 10 (Fortsetzung)

13 11 c) Nach Wilde (2001) ist KDD im Marketing ein Bestandteil der Wirkungsanalyse. Wie beurteilen Sie die Gültigkeit dieser Aussage über das Marketing hinaus? Kann KDD auch in anderen Phasen des Entscheidungsprozesses eingesetzt werden? (6 P) (Aussage begründet beurteilen)

14 Aufgabe 3 (30 P) 12 a) Nennen Sie das grundsätzliche Vorgehen beim Entscheidungsbaumverfahren und beschreiben Sie jeden Schritt kurz. (8 P) (Vier Schritte nennen und beschreiben)

15 13 (Fortsetzung)

16 14 b) Benennen Sie mögliche Datenqualitätsprobleme bei den in Tab. 1 angegebenen Daten! Vergleichen und beurteilen Sie die beiden vorgeschlagenen Entscheidungsbäume (Abb. 3 und 4). Welcher Vorschlag bildet die angegebenen Daten besser ab? Welcher Vorschlag bildet die Realität mutmaßlich besser ab? Lässt das gefundene Modell sich plausibel erklären? Begründen Sie Ihre Antworten! (16 P) (Datenqualitätsprobleme benennen und begründen)

17 15 (Vorschläge anhand der Leitfragen begründet beurteilen)

18 16 c) Zeichnen Sie den minimalen Entscheidungsbaum, der alle TeilnehmerInnen aufgrund der Daten in Tab. 1 korrekt danach klassifiziert, ob die bestanden wurde. (6 P) (Zeichnen)

19 17 Aufgabe 4 (Ein Kreuz bei Richtig oder Falsch eintragen) (20 P) a) b) c) d) e) f) g) h) i) j) Richtig Falsch

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