Advanced Data Management

Brief description

• Fortgeschrittenes Datenmanagement (Anwendung von Datenmanagement-Prinzipien in realen Szenarien, Werkzeuge und Technologien des Datenmanagements wie z.B. Datenbanken, Data Warehouses) • Datenlebenszyklus (Umsetzungsschritte und -praktiken, Risikomanagement) • Datenmodellierung und Datenbanken (Relationale Datenbanken und SQL, Datenmodellierung mittels professionellen Programmiersprachen wie z.B. R oder Python und BI-(Business-Intelligence-)Plattformen wie z.B. Microsoft Power BI, Tableau) • Datenqualität (Bewertung und Verbesserung mit professionellen Programmiersprachen und BI-Plattformen) und Datenintegration

Mode of delivery

Präsenzveranstaltung

Type

Pflichtfach

Recommended or required reading and other learning resources/tools

• 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.

Planned learning activities and teaching methods

Vortrag, Paar- und Kleingruppenaufgaben, Fallstudien, Hands-on-Übungen, Präsentation, Diskussion, Blended-Learning-Elemente (Selbststudium, Lernvideos)

Assessment methods and criteria

• 60% immanente Leistungsbeurteilung (Paar- und Kleingruppenaufgaben, Fallstudien, Hands-on-Übungen), (Beurteilungskriterien: Plausibilität der Analyse und vorgeschlagenen Lösung, korrekte Anwendung relevanter Methoden und Techniken, formale Korrektheit) • 40% Schriftliche Prüfung (Beurteilungskriterien: inhaltliche und methodische Korrektheit, Vollständigkeit und Detaillierungsgrad der Antworten)

Prerequisites and co-requisites

Data-Management-Grundlagen

Infos

Language of instruction

German

Academic year

WS2027

Incoming

No

Learning outcome

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, • Prinzipien des Datenmanagements in realen Szenarien anzuwenden, • die wichtigsten Aufgaben und Aktivitäten in den Phasen des Datenlebenszyklus umzusetzen und diesbezügliche Risiken in jedem Schritt des Datenlebenszyklus zu bewerten und zu mindern, • die Prinzipien von relationalen Datenbanken und SQL-Abfragen anzuwenden und Datenmodellierungsprinzipien mittels einer professionellen Programmiersprache und in Business-Intelligence (BI)-Plattformen umzusetzen, • Verfahren zur Bewertung und Verbesserung der Datenqualität in diesen Umgebungen anzuwenden und Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, und • grundlegende Werkzeuge und Technologien für das Datenmanagement zu beschreiben und anzuwenden und entsprechende Produkte, Dienstleistungen und diesbezügliche Trends zu bewerten.

Course code

0948-25-01-BB-DE-20