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.

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

Studie

BARC (Business Application Research Center) und die Eckerson Group haben die Ergebnisse der neuen Studie “Strategies for Driving Adoption and Usage with BI and Analytics” veröffentlicht. Für die Studie wurden 214 Unternehmen befragt.

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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

Nützliche Tools oder riskante Datenverarbeitung? Web Scraper und Web Crawler extrahieren beziehungsweise indexieren Inhalte. Welche Vor- und Nachteile ergeben sich für alle Unternehmen, die Websites betreiben?

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