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.

Gartner hat 12 Maßnahmen benannt, die Chief Data and Analytics Officers (CDAOs) und anderen D&A-Führungskräften helfen sollen, ihre Datenqualität (DQ) zu verbessern und um so hohe Kosten zu vermeiden.
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Der globale Markt für KI-basierte Dienstleistungen, Software und Hardware soll Prognosen zufolge bis 2025 auf rund 130 Milliarden Dollar anwachsen. Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen allem Anschein nach großes Potential, das genutzt werden sollte – dank Cloud-Speicher?
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DoubleCloud erklärt Grundlagen
Data Marts bestehen aus einer Teilmenge eines größeren Data Warehouse, die speziell auf einen bestimmten Gegenstand oder eine bestimmte Abteilung innerhalb eines Unternehmens ausgerichtet sind. Sie werden verwendet, um eine Teilmenge von Daten zu speichern und zu verwalten, die für eine bestimmte Geschäftsfunktion oder Abteilung relevant sind, zum Beispiel
Studie
Modellierung, Modernisierung und Automatisierung sind zentrale Themen eines neuen BARC Topical Surveys, das aktuelle Trends bei der Nutzung von Data Warehouse und Data Vault untersucht. Die Studie „Data Warehouse and Data Vault Adoption Trends“ wurde von der Eckerson Group in Zusammenarbeit mit BARC verfasst und basiert auf den Ergebnissen
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