Big Data: Grundlagen, Systeme und Nutzungspotenziale

  • 6h 24m
  • Andreas Meier, Daniel Fasel
  • Springer
  • 2016

Dieser Herausgeber-Band bietet eine umfassende Einführung in das Gebiet Big Data. Neben einer Markteinschätzung und grundlegenden Konzepten (semantische Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgewährung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erläutert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhält die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen.

In diesem Buch

  • Vorwort
  • Geleitwort
  • Was versteht man unter Big Data und NoSQL?
  • Datenmanagement mit SQL und NoSQL
  • Die Digitalisierung als Herausforderung für Unternehmen—Status Quo, Chancen und Herausforderungen im Umfeld BI & Big Data
  • Data Scientist als Beruf
  • Der Wert von Daten aus juristischer Sicht am Beispiel des Profiling
  • Übersicht über NoSQL-Technologien und -Datenbanken
  • Erweiterung des Data Warehouse um Hadoop, NoSQL & Co
  • Impala—Eine moderne, quellen-offene SQL Engine für Hadoop
  • SLA-basierte Konfiguration eines modularen Datenbanksystems für die Cloud
  • In-Memory-Platform SAP HANA als Big Data-Anwendungsplattform
  • Cloud-Servicemanagement und Analytics—Nutzung von Business Intelligence Technologien für das Service Management von Cloud Computing Diensten
  • Big Data in der Mobilität – FCD Modellregion Salzburg
  • Semantische Suchverfahren in der Welt von Big Data—Semantische Suchverfahren – Automatisierte Kategorisierung und Erhöhung der Relevanz bei der thematischen Suche in Big Data
  • Skalierbar Anomalien erkennen für Smart City Infrastrukturen
  • Betriebswirtschaftliche Auswirkungen bei der Nutzung von Hadoop innerhalb des Migros-Genossenschafts-Bund
  • Design und Umsetzung eines Big Data Service im Zuge der digitalen Transformation eines Versicherungsunternehmens
  • Granular Computing – Fallbeispiel Knowledge Carrier Finder System
  • Glossar
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