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Latein Prima A (Subject) / Wissensbanane (Lesson)

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• Was ist Wissenslogistik? Wissenslogistik befasst sich mit der Bereitstellung des richtigen Wissens, zur richtigen Zeit in der richtigen Qualität am richtigen Ort mit den analytischen Fähigkeiten der Auswertung
• Was macht das Wissenskapital eines Unternehmens aus? Neben dem Finanzkapital ein wichtiger Bestandteil, welches aus drei Teilen besteht: Humankapital, Beziehungskapital, internes Strukturkapital Unterpunkte genauer - Humankapital: Kompetenzen, Bereitschaft, Lern/-Innovantionsfähigkeit - Beziehungskapital: Welche Beziehungen zu Kunden, Lieferanten, Netzwerke - Internes Strukturkapital: Wie gut ist mein IT-System, wie gut sind die Prozesse optimiert, wie ist die Kultur
• Skizzieren Sie die Teilprozesse von Wissensmanagement nach Probst und geben Sie je Teilprozess ein Beispiel. Wissensindentifikation: vorhandenes Wissen im Unternehmen aufspüren und transperent machen Wissenerwerb: Wissen, außerhalb des eigenen Unternehmens, muss zugänglich gemacht werden (Fortbildung) Wissensentwicklung: ergänzt den Wissenserwerb von außen; innovative Ideen, Produkte, Prozesse und Fähigkeiten von Mitarbeitern fördern und entwickeln (Projekte in Gruppen) Wissensbewahrung: sorgt für Erhaltung und Aktualisierung des so identifizierten, erworbenen und entwickelten Wissens (Dokumentation von Wissen) Wissensverteilung: Bereitstellung ausgewählten Wissens im Unternehmen (Intranet bereitstellen) Wissensnutzung: dem Endanwender Wissen zugänglich machen
• Beschreiben Sie die Prozesskategorien des WM vom Münchner Modell (Mandl) und geben sie je Kategorie ein Beispiel an Wissens-Repräsentation: Wissen identifizieren, Wissen dokumentieren, Wissen bewahren, Wissen aufbereiten, Wissen kodifizieren Wissens-Genierung: Wissen importieren, Wissen extern erwerben, Forschung und Entwicklung, Neues Wissen durch Wissensexplizierung, Wissensnetzwerke, Lernprozesse Wissens-Nutzung: Wissen in Produkte transformieren, Wissen in Entscheidungen umsetzen, Wissen in Dienstleistungen transformieren, Wissen in Handlungen umsetzen
• Stellen sie fünf Nutzerffekte von WM dar. 1. Schnellerer und gezielter Zugriff auf verteiltes Wissen 2. Niedrigere Kosten 3. Ausschöpfung von Synergiepotenzialen 4. Innovation durch Reflexion über das eigene Fachgebiet 5. Größere Kundenorientierung
• Skizzieren Sie 4 Kulturfaktoren der Unternehmenskultur für WM! Kommunikationskultur: Wissen muss kommuniziert werden. Eine Datenbank kann diesen Prozess lediglich unterstützen. Entscheidender ist die Kollegialität, konsequentes Management in der vertikalen Wertschöpfung und Meetings zum Transfer des Wissens. Fehler- und Feedback-Kultur: Klima der Angstfreiheit muss geschaffen werden, denn dann sinkt die Fehlerquote. Dieses entsteht durch gegenseitige Wertschätzung und wenn Manager ihre Vorbildfunktion wahrnehmen und selber eigene Fehler transparent machen. Führungskultur: Aufgabe der Manager ist es, Bedingungen zu schaffen, unter denen sich Mitarbeiter gegenseitig helfen können. Erfolgskultur: Feedback muss auch das Positive ansprechen; Neid und Missgunst (Feind der Erfolgskultur) muss substituiert werden: durch Betonung des gemeinsamen Erfolges, durch eine Haltung des gegenseitigen erfolgreich Machens und durch permanentes Lob
• Nennen Sie 4 Verhinderungsfaktoren eines effektiven Wissensmanagement - Systems! 1. Wissen ist Macht 2. Mitarbeiter steuern ihre Vorgesetzten und Kollegen über gezielten Informationseinsatz 3. Offizielle und inoffizielle Informationswege unterscheiden sich stark 4. Überforderung durch fortwährenden Dokumentationszwang 5. Nichtwissen ist Schwäche, daher wird nicht gefragt 6. Nutzung wird nicht kontrolliert und sanktioniert (Nichtnutzung)
• Nennen Sie 4 Empfehlungen, die man aus der Betrachtung von Soft Factors für Führungskräfte bei der Einführung von WM aussprechen kann. - Lernende Organisationen gibt es nur in dem Sinne, dass eine Organisation lernende Mitarbeiter hat. Aufgabe des Managements ist es, im Unternehmen eine Atmosphäre zu schaffen, welche das Lernen begünstigt. - Es lohnt sich, über hilfreiche Rituale nachzudenken, welche die Nutzung des KM-Tools begünstigen: Routinisierte Überprüfungen, ständige Tagesordnungspunkte in Meetings, etc. - Incentivierung: Sowohl die Speisung als auch die Nutzung muss belohnt werden. Wie das geschehen soll, muss schon bei der Einführung des Tools klar sein. - Unterteilt man die Aufgaben von Führungskräften in Management und Leadership ergibt sich folgendes Bild: -> Informationsmanagement ist eines der wichtigsten Management-Aufgaben der Führungskräfte. Die Verantwortung dafür kann nicht an eine Fachabteilung delegiert werden -> Wissensmanagement ist eine Leadership-Aufgabe und wird hauptsächlich durch die Führungskultur gesteuert
• Schlagen Sie drei kulturverändernde Maßnahmen vor - Anreizsystem - Schulungen - Incentivierung - Analyse und Maßnahmen - Vorleben vom Chef
• Nennen Sie drei Methoden zur Förderung des Wissensaustausches und der -nutzung und beschreiben sie eine näher! - Lessons Learned - Best Practice - Story Telling ist eine Methode, mit welcher Wissen in die Form von Geschichten gebracht wird. Geschichten eignen sich vor allem für die Weitergabe komplexer Sachverhalte, da sie aufgrund ihrer Form das zu vermittelnde Wissen in einen Kontext einbetten. Zudem ist vielfach belegt, das man bestimmte Dinge besonders gut durch Geschichten lernen kann. z.B. Roman "Das Ziel" über Prozessoptimierung
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• Unterscheiden sie nach dem Inhalt die Wissenskarten und beschreiben sie eine Klasse näher! - Wissensquellenkarten stellen die Experten einer Organisation anhand einer Reihe selbst gewählter Kriterien graphisch dar. Solche Kriterien können das Fachgebiet der Experten, die Dauer Ihrer Erfahrung, funktionale Bereiche, Verantwortungsbereiche oder von ihnen betreute Produkte sein - Wissensquellkarten zeigen wo Menschen oder Dokumente Wissen tragen. - Wissensanlagekarten zeigen welche Kompetenzen meine Mitarbeiter haben - Wissensstrukturkarten strukturieren das Wissensgebiet. - Wissensanwendungskarten zeigen in welchen Teilprozessen welches Methodenwissen ich brauche - Wissensentwicklungskarten zeigen im Zeitablauf, wie sich das Wissen entwickelt
• Was sind Ontologien und wie werden Sie im WM eingesetzt? Ontologien ist die gemeinsame Definition der Begriffe und deren Zusammenhänge, sowie die verpflichtunde Anwendung eines definierten Vokabulars durch die Anwender im Rahmen der Wissensdomäne. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, eine Konzeptualisierung und den damit verbundenen Wissensraum zu explizieren. Die Möglichkeiten reichen hier von der informellen Beschreibung eines Begriffes auf natürlich sprachlicher Ebene bis hin zu strukturierten formaten Ansätzen. Einsach: Repräsentation und Wissensvisualisierung
• Was sind die Kernaufgaben von Geschäftsprozessorientiertes WM? Nennen Sie 5 Merkmale von wissensintensiven Prozessen! Kernaufgabe: Wissensflüsse zwischen den wissensintensiven Aktivitäten möglichst optimal zu ermöglichen Merkmale: - Innovation - unbestimmter Ablauf - Kennzahlen - hoher Entscheidungsspielraum - Kreativität - schlecht definierte Aufgaben - Varianten
• Wissensmanagementprofil? Ziel ist es, die in einer Organisation gebräuchliche Art und Weise des Umgangs mit Wissen zu bestimmen. Das Ergebnis wird in einem Profildiagramm dargestellt.
• Beschreiben sie die Organisationsmethode der Communities of Practice! - informelle Gruppe von Personen - freiwilliger Zusammenschluss - gemeinsames Interesse oder Erreichung eines gemeinsamen Zieles - gegenseitige Unterstützung bei der Lösung von Problemen durch Identifikaiton, Generierung und Austausch von Wissen - Dauer (so lange Interesse an der Aufrechterhaltung der Gruppe besteht)
• Worin liegen die Gründe für das Scheitern der Vorläufer heutiger Data Warehouse-Systeme? Die ersten solcher Systeme wurden Management Informationssysteme (MIS) genannt und führten zu einem Fehlschlag; es fehlten effiziente Speichertechnologien und geeignete Analyseverfahren
• Was ist BI? Business Intelligence beschreibt die idee, entscheidungen durch bereits gemachte Erfahrungen eines Unternehmens zu unterstützen. Dafür muss man die anfallenden Daten des Unternehmens sammeln, aufbereiten und dem Management in kompakter, verständlicher Form zugänglich machen. Managern wird ein weit über aktuelle Unternehmenskennzahlen hinausgehender Überblick über die Lage des Unternehmens geboten.
• Nennen sie 5 Anwendungen von BI! - Unfalldaten der Unfallklasse Hessen (Auswertung der Unfälle für Unfallstatistiken) - Autokonzern (Analyse von Kundendiensten, Auffälligkeiten für Verbesserungen) - Customer Relationship Management (analytisches CRM) - Banken und Versicherungen (Analyse von Kundenverhalten, Zahlungströmen) - Telekommunikation (Betrugs- und Missbrauchsaufdeckung, Marketing, CRM) - Handel (Warenkorbanalysen, Kundendaten)
• Was ist EIS? Executive Information System:- periodisch, standardisierte Berichte- Verfügbarkeit der Informationen auf allen Managementebenen- verdichtete Informationen über alle Geschäftsaktivitäten- interaktive Informationsbeschaffung und- größtmögliche AktualitätExecutive Information System:- periodisch, standardisierte Berichte- Verfügbarkeit der Informationen auf allen Managementebenen- verdichtete Informationen über alle Geschäftsaktivitäten- interaktive Informationsbeschaffung und- größtmögliche Aktualität
• Welche Techniken werden im EIS verwendet? Ausnahmeberichte (Exception reporting), Drill-Down-Technik und Briefing Book
• Was ist Drill Down und was Briefing Book? Sind Techniken von EIS Drill-Down-Technik- gezielt detaillierte Informationen in Stufen vordefinierter logischer Abhängigkeiten abrufen Briefing Book- sind einfachere Informationszusammenstellunge, die in ihrer Sturktur längere Zeit konstant bleiben und infolgedessen wie starrre Formulare gespeichert werden können.
• Was ist der betriebswirtschaftliche Auslöser für Data-Warehouse Lösungen? Hauptauslöser ist der Kundenfokus, zu sehen und die damit in Verbindung stehenden Aspekte der strategischen Initiativen sowie Wettbewerbsgesichtspunkte.
• Wie läßt sich der Informationsbedarf nach Datenart und -quelle unterscheiden? intern / extern quantitativ / qualitativ
• Charakterisieren Sie den Begriff Data-Warehouse? Mit einem Data Warehouse führt man die internen Informationsressourcen aus Einkauf, Lager/Bestände, Personal, Vertrieb, Finanzen mit den externen Informationsressourcen wie Kunden, Lieferanten, Markt, Wettbewerb zusammen und erzeugt Berichte, Analysen und Trends. - Ein Data Warehouse ist eine Lösung, die das Treffen von Entscheidungen und Geschäftshandlungen erleichtert, indem sie die richtigen Informationen und analytischen Fähigkeiten zur richtigen Zeit liefert!!!
• Welche bestimmenden Merkmale zeichnen ein Data-Warehouse aus? - Vereinheitlichung / integriert (aus verschiedenen Datenbeständen in homogene Begriffswelt zusammengeführt) - Themenausrichtung / themenorientiert (auf die Informationsbedürfnisse des Anwenders ausgerichtet) - Zeitorientierung / historisch (Einbeziehung von zurückliegenden Werten (aber auch von Planzahlen)) - Dauerhaftigkeit / nicht flüchtig (jederzeitige Wiederholbarkeit einer Abfrage)
• Beschreiben sie die bestimmenden Merkmale und die Architektur eines Data-Warehouse! Die grundlegenden Merkmale eines Data Warehouse sind: - Vereinheitlichung: Vereinbarungen über Attribute, durch unterschiedliche Vorsystemen - Themenausrichtung: konsequente Themenausrichtung an Sachverhalten des Unternehmens - Zeitorientierung: Aktualität nicht oberste Priorität, Auswertung von entscheidungsrelevanten Informationen eher in einer Zeitraumbetrachtung - Dauerhaftigkeit: Zugriffe nur lesend; Daten werden nicht gelöscht, sondern ausgelagert
• Aus welchen Komponenten besteht eine Data Warehouse-Lösung? Die Architektur einer Data Warehouse-Lösung besteht typischer Weise aus folgenden Komponenten: - Einer zentralen Datenbank, dem eigentlichen Data Warehouse. Hier werden die Daten in strukturierter Form nach unterschiedlichen Auswertungsgesichtspunkten abgelegt. Die verwendeten Strukturierungsmerkmale werden dabei in Form von Meta-Daten festgehalten. - Einer Transformationskomponente, die dazu dient, die „Rohdaten“ aus den operativen Systemen und externen Informationsquellen herauszufiltern und entsprechend den Strukturierungsmerkmalen aufzubereiten. - Einem Front End-Tool, mit dem der Endanwender auf die gespeicherten Daten zugreift - Ggf. dezentrale Datenhaltungen (Data Marts) für bereichspezifischen Informationen
• Was ist OLAP? OnLine Analytical Processing umfasst eine Reihe von Analysefunktionalitäten, mit denen mehrdimensionale deskriptive Datenanalysen möglich sind. Zusatz: aber evtl. gar nicht notwendig - Drill-Down: detaillierte Beschreibung von einer tieferen Stufe (tiefer in den Würfel) - Pivoting: Würfel drehen - Slicing: Schichten herausschneiden - Dicing: kleineren Würfel schneiden
• Definieren sie Data Mining und Business Intelligence Unter Data Mining verstehen wir automatische Verfahren zur Analyse sehr großer Datenbestände, die aus der unübersehbaren Füllen von Details bisher unbekannte Strukturen und Zusammenhänge herausfiltern und diese Informationen so aufbereiten und bewerten, dass die eine wertvolle Basis zur Lösung von Geschäftsproblemen darstellen. Der Begriff Business Intelligence bezeichnet Systeme und Prozesse zur systematischen Analyse (intelligence) des eigenen Unternehmens und seines kommerziellen Umfelds bzw. bestimmter Teilaspekte. Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative, taktische oder strategische Entscheidungen ermöglichen.
• Skizzieren sie drei Data Mining Methoden - Assoziationsverfahren ermitteln häufig gemeinsam auftretende Objektpaare im Datenbestand. - Cluster-Verfahren teilen eine Grundgesamtheit (alle Daten), in einzelne Blöcke (Cluster). Dabei werden Datenobjekte zusammengefasst, die einander sehr ähnlich sind. - Entscheidungsbäume leiten aus einer gegebenen Datenmenge einen Satz von Regeln ab, um unbekannte Objekte zu klassifizieren. - Neuronale Netze können trainiert werden und sind damit lernfähig. Man versucht die Funktionsweise des Gehirns nachzubilden, indem man viele Zellen (Neuronen) koppelt.
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• Sie werden beauftragt, für die Hochschule Deggendorf ein Data Warehouse-System aufzubauen. Wie gehen sie vor? Zuerst sollte man sich auf die Suche nach allen möglich auftreibenden Daten begeben. - interne Quellen (Ordner und Aktenschränke der Professoren, vorhandene Datenbanken, Foren, IT-Kompaktkurs, Intranet) - externe Quellen (VHB, andere Hochschulen, Online-Datenbanken, externe Experten einladen)   Nach dem Festlegen der Datenquellen, muss man festlegen, was das Data Warehouse können muss (Anforderungsanalyse). Dann vergleicht man die Funktionalitäten der Softwareprodukte mit den Anforderungen (Nutzwertanalyse). Zuerst müssen alle gefunden Daten aufbereitet und in das neue Data-Warehouse System eingepflegt werden. Die Akzeptanz des neuen System beim den Angestellten muss sichergestellt werden. Außerdem sollten die Mitarbeiter durch Anreize dazu motiviert werden, immer wieder neue Daten eingeben und Alte zu erneuern, verändern oder löschen. Wenn das erreicht ist, kann das System in den operativen Betrieb eingebunden werden. Das neue Data-Warehouse System kann jetzt z.B. mit Hilfe von OLAP spezielle Auswertungen erstellen. - Wie läuft Studium/Semester/Prüfung ab? (Berichte veröffentlichen, verteilen und durchsehen) - Wie entwickeln sich die FH/der Studiengang/die Absolventen? (Leistungsbemessung) - Wo kann ich was finden? (Anfragen bearbeiten, Analysen, Zusammenhänge erkennen)   Wichtig ist jetzt noch die Archivierung und Auslagerung von bedeutsamen Daten und gesammeltem Wissen, um diese Wissen zu sichern.
• 17. Was ist analytisches CRM und welche Rolle nimmt dabei das Data Warehouse ein? Das analytische CRM dient der systematischen Aufzeichnung, Analyse und Auswertung von Kundenkontakten und Kundenreaktionen. Damit werden kundenorientierte Entscheidungsprozesse vorbereitet, unterstützt und vor allem optimiert. Data Warehouse-Technologien bilden die Grundlage von analytischen CRM-Lösungen, denn die Daten (z. B. Kundendaten, Geschäftsfälle und das Kaufverhalten der Kunden) werden im Data Warehouse aus verschiedenen Quellen gesammelt, organisiert und bereinigt.
• 18. Beschreiben sie als Anwendung von Business Intelligence die Learning Analytics! - Unter Learning Analytics versteht man das Sammeln, Messen, Analysieren und Reporting bzw. - Interpretieren verschiedenster Daten über Lernende und ihr Umfeld, um das Lernverhalten, den - Lernerfolg und die dazugehörigen Umweltbedingungen zu verstehen und zu optimieren. Die Daten werden von Studierenden produziert, oder für sie erhoben. - Ziel der Learning Analytics ist es, Erkenntnisse über Lehr- und Lernprozesse zu gewinnen und das Lernverhalten der Studierenden zu verstehen, um einen angemessenen Eingriff zu ermöglichen.
• 19. Wie geschieht Wissensentwicklung bei den Learning Analytics? - Sammeln, Messen, Analysieren und Reporting bzw. Interpretieren verschiedenster Daten über Lernende und ihr Umfeld- Statistische Verfahren, Klassifikationsverfahren, Clusterverfahren
• 1. Was wird bei der Risikoanalyse analysiert? Beschreiben sie sachlich-technische Wissensrisiken! Mit Hilfe einer Risikoanalyse werden die Vermögenswerte und die potenziellen Bedrohungen analysiert sowie die Risiken ermittelt und bewertet. - Eintrittswahrscheinlichkeit und Höhe des Schadens Zusatz: Potentialle Gefahren: Allgemeine Kriminalität, Höhere Gewalt, Computerkriminalität, Techn. Störungen + Nachlässigkeit
• 2. Was sind Wissensrisiken und wie können sie klassifiziert werden (bitte ausführlich beschreiben)? Wissensrisiken umfassen jene Risiken, die im Zusammenhang mit der Ressource Wissen in Unter-nehmen auftreten. Wissensrisiken treten im Umgang mit Wissen auf und können zu ungewolltem Verlust bzw. qualitativer und/oder quantitativer Reduktion des Wissens (personell und organisatorisch) führen. Personelle, Organisatorische und Marktbezogene Risiken
• 3. Welche Maßnahmen können zur Eindämmung der organisatorischen und marktbezogenen Wissensrisiken ergriffen werden? - Netgraphing Methode (sie zeichnet in Organisation zirkulierende Kommunikations- und Wissensflüsse auf in Form von Kommunikationskarten) - Servicegarantien, Vergabe von Treuepunkten, umfas-sendes CRM (Customer Relationship Management) - Database Marketing, Aufbau von Kompetenzen zur Nutzung dieses Wissens, Konzentration auf das zur Befriedigung der Kundenwünsche relevante Wissen - Festlegung klarer Wissensziele, Lessons Learned Seminare - Kritische Selektion der Unternehmensberater, Verein-barung eines Konkurrenzverbots, Prüfung der Not-wendigkeit eines Beratereinsatzes (Verzicht) - Kern-Kompetenz-Audit, Beobachtung der Konkurrenz, eigene Investitionen in F&E (Forschung & Entwicklung)

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