eBool BI &  Big Data 2015Es geht es nicht nur darum, die schiere Menge an Daten (big) zu bewältigen. Vielmehr beherrscht in der diesjährigen Ausgabe des eBooks „BI & Big Data“ ihre Umsetzung zu Wissen (smart) das Feld.

Das neue eBook gibt viele Tipps, wie man Big-Data-Projekte erfolgreich bewältigt und wie man mit den neuesten analytischen Technologien den optimalen Nutzen aus der Vielzahl an Daten zieht. 

3 Schwerpunkte: Hadoop, Analytics und ALM

  • Einen der Schwerpunkte des eBooks bildet das Hadoop Distributed File System (HDFS). Die Zielsetzung von Hadoop ist die kostengünstige und skalierbare Datenhaltung und Auswertung von polystrukturierten Daten. Ist Hadoop die technische Antwort auf Big-Data-Herausforderungen?
  • The Future of Analytics: Woher kommen all die Daten? Was machen wir mit Ihnen? Big Data hat großes Potenzial, dieses kann aber nur mit den richtigen Werkzeugen erschlossen werden, und der zeitnahen Verarbeitung von Ereignissen (Real-time Stream Processing) kommt hierbei eine entscheidende Rolle zu.
  • Klassische Ansätze des Application Lifecycle Management (ALM) führen bei Big-Data-Vorhaben häufig nicht zu den erhofften Ergebnissen. Die einseitige Ausrichtung der klassischen Ansätze auf Effizienz und Kosten wird dem meist explorativen Charakter der Big-Data-Ansätze nicht gerecht. Was tun?

eBook: BI & Big Data 2015
Deutsch, 128 Seiten, PDF ca. 9 MB, kostenlos 
 


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Das eBook ist eine Sonderausgabe des Fachmagazins it management.

Hier ein Auszug aus den insgesamt 23 Kapiteln:

  1. Real-Time Stream Processing:
    Es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen heute durch den ständigen Zustrom von Daten aus verschiedenen Quellen überfordert sind.
  2. Data at your fingertips: Big Data erfordert neue Denkweisen
  3. Die Fast-Data-Plattform zur Lösung der Big-Data-Probleme:
    Integration von Applikationen und Daten für bessere Prozesse und richtige Entscheidungen
  4. Big Data: Herausforderungen für das ALM
  5. In-Memory-Datenbanken
  6. Hadoop: Angekommen im Enterprise-Zeitalter
  7. Eine moderne Datenarchitektur mit Hadoop:
    Der Weg zum Data Lake
  8. Big Data oder Data Warehouse:
    Der Beginn einer wunderbaren Freundschaft
  9. Das Data-Lake-Konzept: Nicht nur Daten zählen
  10. Visuelle Daten: Keep it simple!
     

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