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.

Heutzutage wollen viele Unternehmen „daten-gesteuert“ sein, aber nur wenige erfüllen tatsächlich die Voraussetzungen, um an der „Data Economy“ teilzunehmen. Eine dieser zentralen Voraussetzungen ist die Fähigkeit, Daten kontrolliert über Unternehmensgrenzen hinweg teilen und Daten Dritter nahtlos in die eigenen Systeme integrieren zu können.
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Fortschrittliche Technologien und immer neue Anwendungsfälle stellen an Datenbanken eine Vielzahl von Herausforderungen. Datenbank-Pionier Couchbase fasst zusammen, welchen technischen Anforderungen eine moderne Datenbank gerecht werden muss.

Zahlreiche Unternehmen verwalten ihre Daten bereits in verschiedenen Cloud-Systemen, was aufgrund der immer größeren und komplexer werdenden Datenmengen und -strukturen oftmals auch für Herausforderungen sorgen kann. Unternehmen sollte dies nicht abschrecken – denn das Datenmanagement in der Cloud bietet auch zahlreiche Vorteile.  

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In den vergangenen Jahren hat sich die Daten-Forensik zu einer komplexen Angelegenheit entwickelt – nicht zuletzt wegen der wachsenden Datenmengen, die sich auf verschiedenen Plattformen im gesamten Unternehmen verteilen. Das bloße Durchsuchen von Datensätzen mittels mehrerer verschiedener Suchbegriffe ist in einer solchen Umgebung viel zu

Daten sind die Lebensader für digitale Unternehmen. Der Zugang zu realen Daten, die von hoher Qualität sind (das bedeutet sauber, gut beschriftet und auf Verzerrungen geprüft), ist jedoch oft eine Herausforderung. Synthetische Daten versprechen einige dieser Herausforderungen zu lindern und relative zügig bessere KI-Initiativen zu

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