Thought Leadership
Google packt das Problem der Fake News und fälschlicherweise hoch gerankten Beiträge an. Hierbei setzt der Internet-Gigant sowohl auf neue Algorithmen als auch auf Offenheit im Umgang mit seiner Technologie. Lesen Sie hier die Ankündigung
Migrationsprojekte von relationalen Datenbanken zu BigData-Lösungen sind vielschichtig und oftmals durch die komplexe heterogene Systemlandschaft gekennzeichnet.
Ein ideales Data Warehouse integriert schnell und korrekt neue Daten, reagiert flexibel auch auf große inhaltliche Änderungen, ist auditfähig und kann schnell von monatlicher Beladung auf mehrfach tägliches Laden umsteigen.
In den letzten Jahren haben Infografiken das Internet im Sturm erobert. Mit ihrer Hilfe lassen sich detaillierte und komplexe Informationen und Daten visuell so darstellen, dass sie einfach und schnell erfasst und verstanden werden.
Würde man die paar hunderttausend Wörter eines Buches zufällig auf seine 200 Seiten verteilen, könnte damit niemand etwas anfangen. So ähnlich verhalte es sich auch mit den Big Data in der Finanzbranche, sagt
Die Fähigkeit, Daten adäquat aus einem vorhandenen Datenpool zu extrahieren und auswerten zu können, entwickelt sich immer stärker zu einem strategischen Erfolgsfaktor. So verwundert es nicht, dass immer mehr Unternehmen den Blick nach „Innen“ (Insights)
Big Data, Small Data, Sensor- oder Log-Daten, strukturiert oder unstrukturiert – deutsche Unternehmen nutzen endlich ihre Informationen: Bei vier Fünfteln basieren Unternehmensentscheidungen auf Datenanalysen, so eine Studie.
2017 werden wir als das Jahr erinnern, in dem Quantencomputer einen ungeahnten Technologiesprung ermöglicht haben. Einige der weltweit größten Technologie-Visionäre kommen zum 16. Zukunftskongress am 20. und 21. Juni 2017 in Wolfsburg.
In Big Data steckt das Potential für viele innovative Lösungen. Gemäß dem Motto „Entdecke deine Möglichkeiten” stellt das neue eBook Big Data 2017 einige herausragende Ansätze vor, liefert zahlreiche Ideen und praktisches Handwerkszeug. Das deutschsprachige
Doug Cutting hat vor etwas mehr als zehn Jahren Hadoop entwickelt und später Cloudera mitgegründet. Zur Entwicklung von Open Source und Big Data hat er fünf Thesen formuliert:
