Big Data & Analytics

Big Data zeigen erst nach einer gründlichen Aufbereitung und Auswertung ihr Potential

Die digitalen Daten sind strukturiert oder automatisch von Maschinen generiert, M2M- oder RFID-Daten und Protokolle, oder auch von Nutzern in Crowd Sourcing und Social-Media-Kanälen erzeugt. Der gesamte Pool an Daten in unterschiedlichen Datenformaten ergibt die Big Data.
Die Big Data werden für die Analyse und die Auswertung aufbereitet. Echtzeitanalysen spielen eine immer wichtigere Rolle. Die Ergebnisse der Datenanalysen decken in allen Unternehmensbereichen Potential auf, das in der Umsetzung von Unternehmenszielen relevant ist.
Die Fachartikel in der Kategorie Big Data & Analytics beschreiben die Technologien, die Datenmengen auswerten. Sie finden hilfreiche Analysen und laufend neue Berichte über den Einsatz neuer Techniken. Wissenswertes über Hadoop, Apache Spark, In-Memory-Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouse, Architekturen für Big-Data-Anwendungen, Predictive Analytics und analytische Plattformen.

o rüsten sich die Datenwissenschaftler von morgen
Schon heute lebt etwa die Hälfte der Weltbevölkerung in Regionen, die maßgeblich von den Folgen des Klimawandels betroffen sein werden. Das legt der aktuelle IPCC-Bericht nahe. Zu denen, die am heftigsten betroffen sein werden, zählen vor allem Kinder und Jugendliche.
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Das dreckige Dutzend
Mehr Daten bedeuten nicht automatisch mehr Überblick. Im Gegenteil: Trotzdem stellen Unternehmen viel zu selten ihre Datensammelwut und die Validität der zusammengetragenen Informationen infrage. Welchen Wert aber können vermeintlich richtungsweisende Entscheidung haben, deren Grundlage fragwürdige oder verunreinigte Quellen darstellen?
Studie
 Vielen KMU fehlt es an Know-how, Zeit und den richtigen Technologien, um das Potenzial ihrer Daten zu nutzen.
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Self-Service BI (SSBI) ist die Antwort, wenn es in Fachbereichen darum geht, jederzeit schnell und ad hoc aus Daten Informationen zu generieren und Entscheidungen zu treffen – und zwar selbstständig, schnell und unabhängig von der IT. Für Unternehmen, die in Zeiten vernetzter Wertschöpfungsketten und weltumspannender Krisen mithalten wollen, ist
Das Data Mesh etabliert sich zunehmend in deutschen Unternehmen als vorherrschendes Muster für Datenplattformen. Bereits 60 Prozent der Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden setzt in Zukunft auf das noch junge Architekturparadigma.
In der deutschen Wirtschaft gibt es einen massiv steigenden Bedarf an Data Scientists. Aktuell sind die Daten-Expertinnen und -Experten nur sehr schwer auf dem Arbeitsmarkt zu finden.
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