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Foundations of Data Management
Lehrinhalte
• Grundlagen des Datenmanagements: Bedeutung, Vorteile, Herausforderungen und Chancen, Begriffe und Konzepte (z.B. Datenqualität, Metadaten, Datensicherheit), Datentypen (z. B. strukturierte, unstrukturierte, halbstrukturierte Daten) und ihre Merkmale • Datenlebenszyklus: Phasen (z. B. Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung, -analyse, -archivierung), Schlüsselaufgaben und -aktivitäten, Datenmanagementpraktiken • Datenmodellierung und Datenbanken: Grundkonzepte, Unterschiede und Verwendungsmöglichkeiten von relationalen und NoSQL-Datenbanken, Entity-Relationship-Modelle, relationale Datenbanken, SQL-Abfragen • Datenqualität und Datenintegration: Dimensionen der Datenqualität (z. B. Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität), Bewertung und Verbesserung der Datenqualität, Datenqualitätsstrategien, Herausforderungen und Lösungen für die Datenintegration • Datensicherheit: Sicherheitsbedrohungen (z. B. unbefugter Zugriff, Datenverlust, Datendiebstahl) und Gegenmaßnahmen, rechtlicher und ethischer Rahmen für das Datenmanagement, Datenschutzkonzepte/DSGVO • Data Governance: Bedeutung, Grundsätze und Rahmenbedingungen, Rollen, Verantwortlichkeiten, Prozesse und Verfahren für die Umsetzung
Art der Vermittlung
face to face
Art der Veranstaltung
compulsory
Empfohlene Fachliteratur
• DAMA International (2017). DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge (2nd ed.). Technics Publications, Basking Ridge, New Jersey. • Watson, R. T. (2016). Data Management: Databases and Organizations (6th ed.). Prospect Press.
Lern- und Lehrmethode
Vortrag, Paar- und Kleingruppenarbeiten, Fallstudien, praktische Übungen, Präsentation, Diskussion, Blended-Learning-Elemente (z.B. Selbststudium, Lernvideos, Quizzes)
Prüfungsmethode
• 40% immanente Leistungsbeurteilung (Paar-/Gruppenarbeiten, Fallstudien, praktische Übungen), (Beurteilungskriterien: Plausibilität der Analyse und des Lösungsvorschlags/Beitrags, korrekte Anwendung relevanter Methoden und Techniken, formale Korrektheit) • 60% Schriftliche Endprüfung (Beurteilungskriterien: inhaltliche und methodische Korrektheit, Vollständigkeit und Detailgenauigkeit der Antworten)
Voraussetzungen laut Lehrplan
Keine
Schnellinfos
Unterrichtssprache
Deutsch
Studienjahr, in dem die Lerneinheit angeboten wird
WS2027
Incoming
Nein
Lernergebnisse der Lehrveranstaltung
Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, • Bedeutung, Nutzen, Herausforderungen und Möglichkeiten des Datenmanagements im Kontext von Wirtschaft, Forschung und Informationsgesellschaft zu erläutern, • wichtige Begriffe und Konzepte des Datenmanagements zu definieren und verschiedene Datentypen und ihre Merkmale zu beschreiben, • die verschiedenen Phasen des Datenlebenszyklus und ihre Bedeutung zu erläutern und die wichtigsten Aufgaben und Praktiken für jede Phase zu ermitteln und zu beschreiben, • grundlegende Konzepte der Datenmodellierung und die Grundprinzipien von Entity-Relationship-Modellen (ER), relationalen Datenbanken und SQL-Abfragen zu erklären und anzuwenden, • die Bedeutung und Dimensionen der Datenqualität zu erklären und Verfahren zur Bewertung und Verbesserung der Datenqualität sowie zur Umsetzung langfristiger Datenqualitätsstrategien zu beschreiben und anzuwenden, • die Herausforderungen und Lösungen für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen zu beschreiben, • die wichtigsten Bedrohungen für die Datensicherheit zu benennen und Maßnahmen zum Schutz vor diesen zu beschreiben, • den rechtlichen und ethischen Rahmen für das Datenmanagement zu reflektieren und Datenschutzkonzepte wie die DSGVO und ihre Auswirkungen auf das Datenmanagement zu beschreiben, und • die Bedeutung und die wichtigsten Grundsätze und Rahmenbedingungen von Data Governance zu beschreiben und Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für die Umsetzung von Data Governance zu definieren.
Kennzahl der Lehrveranstaltung
0948-25-01-BB-DE-08