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.

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Der intelligente Umgang mit Daten ist entscheidend für die Digitalisierung von Unternehmen. Das Problem: Werden die Informationen nicht richtig analysiert und verarbeitet, entstehen hochkomplexe Datenmassen, die die Transformation sogar bremsen können. Dell Technologies erläutert Möglichkeiten, wie Unternehmen den Weg aus dem Datenlabyrinth finden. 
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Strategischen Datennutzung
Ob ein Unternehmen die digitale Transformation erfolgreich gestaltet, hängt vor allem davon ab, wie gut oder schlecht es mit Daten umgeht. Fortschritte gibt es schließlich nur mit einer konsistenten Daten- und Analytics-Strategie.
In Unternehmen und Organisationen fällt eine Flut an Daten an, die oft nur unzureichend genutzt werden. Dabei könnten sie helfen, die operative Effizienz und damit Umsatz und Gewinn zu steigern. Couchbase, Anbieter einer Datenmanagement-Plattform, zeigt drei typische Anwendungsszenarien für Data Analytics und Data Visualization.
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Zunehmender Bedarf an agileren Systemen
Datenanalytik und die Speichersysteme, die Datenanalytik-Workloads ermöglichen, haben sich im letzten Jahrzehnt stark weiterentwickelt. Zu Beginn der 2010er Jahre wurden Big-Data-Frameworks wie Hadoop mit den wachsenden Datenmengen immer beliebter.
Eine neue Studie von AVEVA, einem Anbieter von Industriesoftware, zeigt, dass 84 Prozent der Top-Führungskräften wichtige Geschäftsentscheidungen ohne vollständige Datentransparenz und Einblicke in ihre Anlagen und Vermögenswerte treffen.
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