big data grundlagen (39 Ergebnisse)

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Hardcover. Zustand: Gut. 1. Aufl. 2016. 380 S. Gutes Exemplar, geringe Gebrauchsspuren, Cover/SU berieben/bestoßen, innen alles in Ordnung; Good copy, light signs of previous use, cover/dust jacket shows some rubbing/wear, interior in good condition B230821ah84 ISBN: 9783658115883 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 764.

Zustand: Wie neu. 148 S. Alle Bücher & Medienartikel von Book Broker sind stets in gutem & sehr gutem gebrauchsfähigen Zustand. Die Ausgabe des gelieferten Exemplars kann um bis zu 10 Jahre vom angegebenen Veröffentlichungsjahr abweichen und es kann sich um eine abweichende Auflage handeln. Unser Produktfoto entspricht dem hier angebotenen Artikel, dieser weist folgende Merkmale auf: Helle/saubere Seiten in fester Bindung. Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 227 Taschenbuch, Maße: 15.24 cm x 0.86 cm x 22.86 cm.

2. überarbeitete Auflage - Springer-Verlag, broschiert, guter bis sehr guter Zustand, h4.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Essay aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Allgemeines, , Sprache: Deutsch, Abstract: Das primäre Ziel dieser Arbeit ist, ein grundlegendes Verständnis für Big Data zu entwickeln. Gleichzeitig soll das Thema Big Data bezüglich der Handlung mit Daten sensibilisieren.Die grundlegende Problemstellung in dieser Arbeit ist es, ob sich die logische Folgerung von Big Data bezüglich der Wirtschaft und der Menschheit positiv oder negativ auswirken lässt. Dabei fokussiert sich diese Arbeit auf den Interessenkonflikt und den Handlungsalternativen.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Studienarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 1,3, Hochschule Heilbronn Technik Wirtschaft Informatik, Sprache: Deutsch, Abstract: Unsere Welt ist fast in allen Bereichen digitalisiert. All die Informationen, die zur Beantwortung von verschiedenen Fragen erforderlich sind, werden von Menschen überall auf der Erde hinterlassen und in der digitalen Welt gespeichert. Diese Daten bilden heute einen neuen Produktionsfaktor neben den klassischen Produktionsfaktoren Arbeit, Kapital und Boden.Insgesamt wird damit gerechnet, dass das weltweit erzeugte jährliche Datenvolumen von 2010 bis 2020 exponentiell um den Faktor 50 anwächst. Während diese Informationen in vielen Bereichen der Wirtschaft bereits intensivst genutzt werden, bieten sich in der Logistikbranche noch ungenutzte Potentiale, um mit Big Data Technologien kommende Herausforderungen zu meistern. Diese Arbeit soll einen Überblick über aktuelle und zukünftige Anwendungsmöglichkeiten von Big Data im Logistik-Umfeld geben. Dazu wird zunächst der Begriff Big Data und die damit verbundenen Methoden genauer beschrieben und anschließend konkret auf Einsatzpotentiale in der Logistik eingegangen.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,7, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Bonn früher Fachhochschule, Veranstaltung: Fallstudie / Wissenschaftliches Arbeiten, Sprache: Deutsch, Abstract: Welche Gewichtung haben die Inhalte Sozialer Medien im Unternehmenskontext gegenwärtig und zukünftig Wird es dem Management möglich sein, sie erfolgreich in ihre Marketingstrategie zu integrieren oder sind die Herausforderungen und Risiken eine zu große Hürde Big Data hat in den letzten Jahren zunehmend an Fachgröße gewonnen. Mittlerweile versuchen immer mehr Unternehmen einen Mehrwert aus Big Data zu schöpfen, um das Potential der wachsenden Datenmengen wirtschaftlich zu nutzen. Einer der zentralen Einsatzgebiete sind die Sozialen Medien. Sie ermöglichen es, durch eine direkte Kommunikation mit der individuellen Zielgruppe, Kundenbedürfnisse zu verstehen und öffnen neue Perspektiven, weitere Märkte zu erschließen. Die Reichweite in dieser Hinsicht ist groß, darf aber auch nicht unterschätzt werden. Soziale Medien bringen neben augenscheinlich sehr erfolgsversprechenden Chancen auch viele Risiken mit sich, beispielsweise eine langfristige Gefährdung des eigenen Unternehmensimages.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, SRH Fernhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, den Lesenden ein Verständnis für die Grundlagen von Big Data zu vermitteln und mögliche Lösungsansätze aufzuzeigen. Dabei liegt der Schwerpunkt auf den Herausforderungen im Umgang damit sowie den dazugehörigen Anforderungen und Technologien.Im ersten Kapitel der Ausführungen werden die grundsätzlichen Herausforderungen erläutert. Es werden im Anschluss die wesentlichen nicht-funktionalen Anforderungen an eine Big Data Architektur beleuchtet, die eine effektive Datenverarbeitung gewährleisten sollen. Anschließend wird das CAP-Theorem vorgestellt, welches bei der Gestaltung von Big Data Architekturen eine wichtige Rolle spielt. Konkrete Beispiele verdeutlichen den Lesenden, inwiefern das CAP-Theorem in der Praxis Anwendung findet.Fünf Lösungsansätze zum Umgang mit Big Data werden im Anschluss dargelegt. Hierbei werden unterschiedliche Möglichkeiten zur Datenverarbeitung und Analyse aufgezeigt, welche den Einsatz von Big Data in Unternehmen möglichst einfach und effizient gestalten.Diesbezüglich werden im letzten Kapitel verschiedene Technologien vorgestellt, die in der Regel Anwendung finden. Zusätzlich werden die wesentlichen Schritte einer Datapipeline erläutert, um ein besseres Verständnis für die Datenverarbeitung und -analyse im Kontext von Big Data zu schaffen.Die Lesenden sollen durch diese Arbeit mit einer soliden Grundlage ausgestattet werden, die dazu befähigt, Herausforderungen zu verstehen sowie Potenziale und Technologien zu kennen. Dadurch wird die Fähigkeit verbessert, Big Data effektiv zu handhaben und Nutzen daraus zu ziehen.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,3, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, München früher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Big Data und Cloud Computing sind mittlerweile zu einem festen Bestandteil im IT- Mainstream geworden. Währenddessen sich bei Big Data mit dem Umgang großer Datenmenge befasst, geht es bei Cloud Computing um virtuelle Infrastruktur und Dienste. Ziel dieser Seminararbeit ist es einen Überblick über die Cloud Computing- und Big Data-Grundlagen zu verschaffen. Der Fokus liegt hierbei jedoch auf dem Zusammenspiel von Big Data und Cloud Computing.Im heutigen Informationszeitalter werden die Daten über Sensoren von vielen unter-schiedlichen physischen Geräten, Maschinen und Fahrzeugen generiert. Diese bilden die Basis für diverse Entscheidungen. Der Informationsaustausch und die Datensammlung werden durch die Vernetzung mit dem Internet unterstützt. Durch die Verlagerung der Aktivitäten der Unternehmen und auch Privatpersonen über die Internetpräsenzen, werden somit 30.000 Gigabyte neue Daten pro Sekunde erzeugt.1 Um auf alle gespeicherten Daten jederzeit zuzugreifen, gibt es nun einen weiteren Lösungsansatz, dass Cloud Computing. Mithilfe des Cloud Computings entsteht eine flexible und skalierbare Hard- und Softwareinfrastruktur.2 Hier wird nicht nur ein virtueller Speicherplatz über das Internet zur Verfügung gestellt, sondern auch ganze Entwicklungsumgebungen oder Softwaresysteme. Die gesamte Verwaltung der IT-Ressourcen erfolgt zentral, dementsprechend haben alle Nutzer gleichzeitig Zugriff auf die aktuellsten Daten. Bis zur Industrie 4.0 waren die klassischen Rechenzentren das Fundament der IT-Infrastruktur. Jedoch wurden durch die zunehmenden Anforderungen an die Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT), die Rechenzentren vom Cloud-Konzept abgelöst.3 Dieses Konzept ist heute eines der Treiber, welches für das extreme Datenwachstum verantwortlich ist.4 Die Daten, welche uneingeschränkt und in exponentiellen Raten wachsen, sind sehr komplex, sodass die Rechenleistungen und die Speicherkapazitäten nicht mehr ausreichen, diese in relationale Datenbanken zu bearbeiten.

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 2,3, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Bonn früher Fachhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Informationen entstehen überall. Beim Surfen mit dem Smartphone, beim Online Shopping, bei Versicherungen, im Straßenverkehr, in Sozialen Medien oder beim Supermarkt Einkauf. Elektronische Daten sind allgegenwärtig. Sie entstehen nicht nur, sie werden systematisch gesammelt, teilweise strukturiert und wiederverwendet. Kundenverhalten wird analysiert und Trends entdeckt. Am Ende dient alles dem Profit und das mit Erfolg.Big Data begleitet die IT-Welt nun seit ein paar Jahren und ist seitdem stetig im Wandel und bekommt immer größere Bedeutung zugesprochen. Alle größeren Firmen tuen es - Daten sammeln. Doch bedeutet Big Data nicht nur das Sammeln von großen Datenmengen. Auch die Herkunft, Qualität und Art der Informationen spielen eine Rolle. Genauso wie die Techniken, die dazu verwendet werden die Masse an Informationen zu verarbeiten. Dabei forschen nicht nur die Unternehmen. Wissenschaftler arbeiten immer weiter an neuen und verbesserten Algorithmen. Jede Verbesserung und jeder Zugewinn an Rechenzeit bedeutet ein Zugewinn an Gewinn und einen Wettbewerbsvorteil.Das Ziel dieser Hausarbeit ist es, die Herkunft des Wortes Big Data zu erläutern. Zudem soll aufgezeigt werden wo die Informationen entstehen, warum Big Data verwendet wird, die Vor- und Nachteile, sowie die Potenziale und Einsatzmöglichkeiten aufzeigen. Außerdem soll gezeigt werden, wie Big Data sich auf das Marketing auswirkt und welche Vorteile Big Data einbringen kann.

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Grundlagen der Big Data-Verarbeitung | Ein umfassendes Handbuch zu Pig, Hive und HBase | Chadraprabha M. (u. a.) | Taschenbuch | Paperback | 68 S. | Deutsch | 2024 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786207011742 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.

hardcover. Zustand: Gut. Gebraucht - Gut GU - Beschädigungen, Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - Die Speicherung, Verarbeitung, Weitergabe und Analyse großer Datenmengen ist wesentlicher Innovationstreiber für die Wirtschaft, für das Gesundheitswesen, die Forschung, die Verwaltung und für (digitale) Medien. Big Data steht hierbei in einer Wechselwirkung mit KI-Systemen, die Big Data verwenden. Der Gesetzgeber versucht, den damit einhergehenden Rechtsfragen neben den bestehenden Rechtsordnungen spezifische Regelungen an die Seite zu stellen, z.B. DSA, DMA, DGA, PSI-RL u.v.m. Das neue RechtshandbuchDas von Borges/Keil herausgegebene Handbuch reflektiert dieses komplexe Verhältnis von Big Data und KI. Es behandelt die rechtlichen Fragestellungen aus Sicht von Wissenschaft und Praxis und bietet umfassende, praxisorientierte Hilfestellung und Planungssicherheit für den Geschäftsalltag im Big-Data-Umfeld.SchwerpunkteBig Data und das Recht: Begriff, Rechte an Daten, Bewertung von Massendaten, Datennutzung durch IntermediäreRechtsgebiete: Datenschutz, Haftung, Arbeitsrecht, UWG, Immaterialgüterrecht, Steuerrecht, AußenwirtschaftsrechtVertragspraxis: Datenlizenzen, DatenanalyseZielgruppen:Rechtsanwaltschaft, Syndikusanwaltschaft, große Wirtschaftsunternehmen, Legal Tech-Unternehmen, Verwaltung, Forschungseinrichtungen.Herausgeber:Prof. Dr. Georg Borges ist Inhaber des Lehrstuhls für Rechtsinformatik an der Universität des Saarlandes in Saarbrücken. Dr. Ulrich Keil ist General Counsel Commercial & Technology der Schaeffler Group. Autorinnen und Autoren:Dr. Matthias Berberich, LL.M. (Cambridge) | Prof. Dr. Georg Borges | Dr. Hannah Bug, LL.M. (Edinburgh) | Dr. Andreas Demleitner | Dr. Michael Dorner | Dr. Alexander Duisberg | Dr. Verena Grentzenberg | Prof. Dr. Franz Hofmann, LL.M. (Cambridge) | Dr. Ulrich Keil | Dr. Jens Kirchner | PD Dr. Carsten König, LL.M. (Harvard) | Prof. Dr. Wolfgang Maaß | Prof. Dr. Michael Olbrich | Prof. Dr. David J. Rapp | Dr. Christoph Rieken, LL.M. (London) | PD Dr. Andreas Sattler, LL.M. (Nottingham) | Anahita Thoms, LL.M. (Nottingham) | Dr. Stefan Weidert, LL.M. (Cornell).