Produkt zum Begriff Big Data:
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Big Data Demystified
The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed. 'Big Data' refers to a new class of data, to which 'big' doesn't quite do it justice. Much like an ocean is more than simply a deeper swimming pool, big data is fundamentally different to traditional data and needs a whole new approach. Packed with examples and case studies, this clear, comprehensive book will show you how to accumulate and utilise 'big data' in order to develop your business strategy. Big Data Demystified is your practical guide to help you draw deeper insights from the vast information at your fingertips; you will be able to understand customer motivations, speed up production lines, and even offer personalised experiences to each and every customer. With 20 years of industry experience, David Stephenson shows how big data can give you the best competitive edge, and why it is integral to the future of your business.
Preis: 16.04 € | Versand*: 0 € -
Understanding Big Data Scalability: Big Data Scalability Series, Part I
Get Started Scaling Your Database Infrastructure for High-Volume Big Data Applications “Understanding Big Data Scalability presents the fundamentals of scaling databases from a single node to large clusters. It provides a practical explanation of what ‘Big Data’ systems are, and fundamental issues to consider when optimizing for performance and scalability. Cory draws on many years of experience to explain issues involved in working with data sets that can no longer be handled with single, monolithic relational databases.... His approach is particularly relevant now that relational data models are making a comeback via SQL interfaces to popular NoSQL databases and Hadoop distributions.... This book should be especially useful to database practitioners new to scaling databases beyond traditional single node deployments.” —Brian O’Krafka, software architect Understanding Big Data Scalability presents a solid foundation for scaling Big Data infrastructure and helps you address each crucial factor associated with optimizing performance in scalable and dynamic Big Data clusters. Database expert Cory Isaacson offers practical, actionable insights for every technical professional who must scale a database tier for high-volume applications. Focusing on today’s most common Big Data applications, he introduces proven ways to manage unprecedented data growth from widely diverse sources and to deliver real-time processing at levels that were inconceivable until recently. Isaacson explains why databases slow down, reviews each major technique for scaling database applications, and identifies the key rules of database scalability that every architect should follow. You’ll find insights and techniques proven with all types of database engines and environments, including SQL, NoSQL, and Hadoop. Two start-to-finish case studies walk you through planning and implementation, offering specific lessons for formulating your own scalability strategy. Coverage includes Understanding the true causes of database performance degradation in today’s Big Data environments Scaling smoothly to petabyte-class databases and beyond Defining database clusters for maximum scalability and performance Integrating NoSQL or columnar databases that aren’t “drop-in” replacements for RDBMSes Scaling application components: solutions and options for each tier Recognizing when to scale your data tier—a decision with enormous consequences for your application environment Why data relationships may be even more important in non-relational databases Why virtually every database scalability implementation still relies on sharding, and how to choose the best approach How to set clear objectives for architecting high-performance Big Data implementations The Big Data Scalability Series is a comprehensive, four-part series, containing information on many facets of database performance and scalability. Understanding Big Data Scalability is the first book in the series. Learn more and join the conversation about Big Data scalability at bigdatascalability.com.
Preis: 7.48 € | Versand*: 0 € -
Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Big Data Fundamentals: Concepts, Drivers & Techniques
“This text should be required reading for everyone in contemporary business.” --Peter Woodhull, CEO, Modus21 “The one book that clearly describes and links Big Data concepts to business utility.” --Dr. Christopher Starr, PhD“Simply, this is the best Big Data book on the market!” --Sam Rostam, Cascadian IT Group“...one of the most contemporary approaches I’ve seen to Big Data fundamentals...” --Joshua M. Davis, PhDThe Definitive Plain-English Guide to Big Data for Business and Technology Professionals Big Data Fundamentals provides a pragmatic, no-nonsense introduction to Big Data. Best-selling IT author Thomas Erl and his team clearly explain key Big Data concepts, theory and terminology, as well as fundamental technologies and techniques. All coverage is supported with case study examples and numerous simple diagrams. The authors begin by explaining how Big Data can propel an organization forward by solving a spectrum of previously intractable business problems. Next, they demystify key analysis techniques and technologies and show how a Big Data solution environment can be built and integrated to offer competitive advantages.Discovering Big Data’s fundamental concepts and what makes it different from previous forms of data analysis and data scienceUnderstanding the business motivations and drivers behind Big Data adoption, from operational improvements through innovationPlanning strategic, business-driven Big Data initiativesAddressing considerations such as data management, governance, and securityRecognizing the 5 “V” characteristics of datasets in Big Data environments: volume, velocity, variety, veracity, and valueClarifying Big Data’s relationships with OLTP, OLAP, ETL, data warehouses, and data martsWorking with Big Data in structured, unstructured, semi-structured, and metadata formatsIncreasing value by integrating Big Data resources with corporate performance monitoringUnderstanding how Big Data leverages distributed and parallel processingUsing NoSQL and other technologies to meet Big Data’s distinct data processing requirementsLeveraging statistical approaches of quantitative and qualitative analysisApplying computational analysis methods, including machine learning
Preis: 24.6 € | Versand*: 0 €
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Was ist eine Big Data Analyse?
Was ist eine Big Data Analyse? Eine Big Data Analyse bezieht sich auf die Untersuchung und Auswertung von großen und komplexen Datensätzen, um wertvolle Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. Durch den Einsatz von fortschrittlichen Analysetechniken wie Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen Trends identifizieren, Vorhersagen treffen und fundierte Entscheidungen treffen. Diese Analyse ermöglicht es Organisationen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, Kundenverhalten zu verstehen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Letztendlich hilft eine Big Data Analyse Unternehmen dabei, datengesteuerte Strategien zu entwickeln und ihre Leistung zu verbessern.
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Was ist Big Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen an Daten, die mit hoher Geschwindigkeit und Vielfalt generiert werden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel sozialen Medien, Sensoren oder Transaktionen. Big Data ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
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Wann spricht man von Big Data?
Wann spricht man von Big Data? Man spricht von Big Data, wenn es sich um eine große Menge an Daten handelt, die in hoher Geschwindigkeit generiert werden und in verschiedenen Formaten vorliegen. Zudem müssen diese Daten eine Vielzahl von Variablen und Merkmalen enthalten, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechniken nur schwer oder gar nicht verarbeitet werden können. Ein weiteres Merkmal von Big Data ist die Notwendigkeit, fortgeschrittene Analysetechniken wie maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz einzusetzen, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Letztendlich ist Big Data gekennzeichnet durch die Herausforderung, die Daten effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, um daraus Mehrwert für Unternehmen oder Organisationen zu generieren.
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Wie kann die Gruppierung von Daten in der Informatik zur effizienten Verarbeitung und Analyse in verschiedenen Anwendungen wie Datenbanken, maschinellem Lernen und Big Data verwendet werden?
Die Gruppierung von Daten in der Informatik ermöglicht es, ähnliche Datenobjekte zusammenzufassen, was die Effizienz bei der Verarbeitung und Analyse erhöht. In Datenbanken können gruppierte Daten schneller abgefragt und analysiert werden, was die Leistung verbessert. Im maschinellen Lernen können gruppierte Daten dazu beitragen, Muster und Trends zu identifizieren, die für die Modellbildung und Vorhersage wichtig sind. In Big Data-Anwendungen ermöglicht die Gruppierung von Daten eine schnellere Verarbeitung großer Datenmengen und erleichtert die Extraktion von relevanten Informationen.
Ähnliche Suchbegriffe für Big Data:
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FORMAT Digital Messschieber DATA V. 300mm Daten
Digital-Taschenmessschieber DATA Ausführung: Aus rostfreiem Stahl, gehärtet, Messflächen feinst geschliffen, mit Feststellschraube, Ziffernhöhe der LCD-Anzeige 7,5 mm, induktives Messsystem, mit Datenausgang variabel RS 232, USB und Digimatic (DATA Variable). Lieferung mit Batterie CR 2032, 3 V, im Kunststoffkasten. Funktionen: Ein- und automatische Ausschaltung, mm/Inch-Umschaltung, automatische Einschaltung durch Schieberbewegung, Tastensperre für eingestellte Nullposition, erneutes Nullsetzen nach dem Einschalten entfällt (Absolut-System), Reset (Nullsetzen) an jeder Position möglich. Anwendung: Für Innen-, Außen-, Tiefen- und Stufenmessungen. Hinweis: Ersatzbatterie (Bestell-Nr. 4026 2032). Datenkabel USB (Bestell-Nr. 4025 0003). Datenkabel Digimatic (Bestell-Nr. 4025 0004). Datenkabel RS 232 auf Anfrage lieferbar. weitere Info's Messbereich: 300 mm Ausführung: ohne Tiefenmaß Ablesung: 0,01 mm (0,0005 Inch) Schnabellänge: 65 mm
Preis: 276.39 € | Versand*: 0.00 € -
FORMAT Digital Messschieber DATA V. 150mm Daten. Eck.FORMAT
Digital-Taschenmessschieber DATA Ausführung: Aus rostfreiem Stahl, gehärtet, Messflächen feinst geschliffen, mit Feststellschraube, Ziffernhöhe der LCD-Anzeige 7,5 mm, induktives Messsystem, mit Datenausgang variabel RS 232, USB und Digimatic (DATA Variable). Lieferung mit Batterie CR 2032, 3 V, im Kunststoffkasten. Funktionen: Ein- und automatische Ausschaltung, mm/Inch-Umschaltung, automatische Einschaltung durch Schieberbewegung, Tastensperre für eingestellte Nullposition, erneutes Nullsetzen nach dem Einschalten entfällt (Absolut-System), Reset (Nullsetzen) an jeder Position möglich. Anwendung: Für Innen-, Außen-, Tiefen- und Stufenmessungen. Hinweis: Ersatzbatterie (Bestell-Nr. 4026 2032). Datenkabel USB (Bestell-Nr. 4025 0003). Datenkabel Digimatic (Bestell-Nr. 4025 0004). Datenkabel RS 232 auf Anfrage lieferbar. weitere Info's Messbereich: 150 mm Ausführung: mit rechteckigem Tiefenmaß Ablesung: 0,01 mm (0,0005 Inch) Schnabellänge: 40 mm
Preis: 155.20 € | Versand*: 0.00 € -
FORMAT Digital Messschieber DATA V. 200mm Daten. Eck.FORMAT
Digital-Taschenmessschieber DATA Ausführung: Aus rostfreiem Stahl, gehärtet, Messflächen feinst geschliffen, mit Feststellschraube, Ziffernhöhe der LCD-Anzeige 7,5 mm, induktives Messsystem, mit Datenausgang variabel RS 232, USB und Digimatic (DATA Variable). Lieferung mit Batterie CR 2032, 3 V, im Kunststoffkasten. Funktionen: Ein- und automatische Ausschaltung, mm/Inch-Umschaltung, automatische Einschaltung durch Schieberbewegung, Tastensperre für eingestellte Nullposition, erneutes Nullsetzen nach dem Einschalten entfällt (Absolut-System), Reset (Nullsetzen) an jeder Position möglich. Anwendung: Für Innen-, Außen-, Tiefen- und Stufenmessungen. Hinweis: Ersatzbatterie (Bestell-Nr. 4026 2032). Datenkabel USB (Bestell-Nr. 4025 0003). Datenkabel Digimatic (Bestell-Nr. 4025 0004). Datenkabel RS 232 auf Anfrage lieferbar. weitere Info's Messbereich: 200 mm Ausführung: mit rechteckigem Tiefenmaß Ablesung: 0,01 mm (0,0005 Inch) Schnabellänge: 50 mm
Preis: 210.82 € | Versand*: 0.00 € -
SBS Charging Data Cable Micro-USB Daten Ladekabel
SBS Charging Data Cable Micro-USB Daten Ladekabel Warum diese? Aufladen, Übetragungen und Synchronisierung von Daten mit Stil. Das Micro USB-Kabel aus der Reihe Smart&Ladies ist mit wunderschönen Charms versehen, die ihm einen verspielten und eleganten Touch verleihen. Mit seinem geflochtenen Leder ähnelt er einem trendigen Armband, geeignet für tägliches Tragen. Praktisch und Nützlich Dieses Kabel ist das ideale Accessoire für jeden Moment: Stecke den Micro USB-Anschluss ganz einfach in die dafür vorgesehene Buchse deines Smartphones und verbinde den USB 2.0-Stecker mit einem anderen Device. Auf diese Art kannst du dein Gerät schnell aufladen und bei Bedarf auch Bilder, Videos und Musik übertragen. So teilst du deine Emotionen auch mit Freunden. Immer an deiner Seite Trage dieses Kabel stets bei dir: Der einfache Gebrauch und seine praktische Anwendung werden dich begeistern. Eigensc...
Preis: 14.95 € | Versand*: 0.00 €
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Wie beeinflusst die Nutzung von Big Data die Entscheidungsfindung in Unternehmen?
Die Nutzung von Big Data ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von umfangreichen Datenanalysen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Trends und Muster identifiziert werden, die bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden. Dies führt zu einer effizienteren und präziseren Entscheidungsfindung in Unternehmen.
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Wie werden Big Data-Analysen dazu genutzt, um Entscheidungen in Unternehmen zu verbessern? Welche Auswirkungen hat die zunehmende Nutzung von Big Data auf die Privatsphäre der Verbraucher?
Big Data-Analysen helfen Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Nutzung von Big Data können Unternehmen Trends und Muster erkennen, Risiken minimieren und Effizienz steigern. Die zunehmende Nutzung von Big Data kann jedoch die Privatsphäre der Verbraucher gefährden, da persönliche Informationen gesammelt, analysiert und möglicherweise ohne Zustimmung weitergegeben werden. Es ist wichtig, dass Unternehmen transparent sind und Datenschutzrichtlinien einhalten, um das Vertrauen der Verbraucher zu wahren und deren Daten zu schützen. Es besteht auch die Notwendigkeit, Datenschutzgesetze und -vorschriften zu stärken, um die Privatsphäre
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Was sind die ethischen Bedenken im Zusammenhang mit der Verwendung von Big Data?
Die ethischen Bedenken im Zusammenhang mit der Verwendung von Big Data beinhalten die Gefahr der Verletzung der Privatsphäre und des Datenschutzes der Nutzer. Zudem besteht die Möglichkeit der Diskriminierung aufgrund von algorithmischen Entscheidungen. Darüber hinaus könnten Big Data Analysen zur Manipulation von Meinungen und Verhalten genutzt werden.
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Wie wirkt sich die Verwendung von Big Data auf die Unternehmensstrategien und -prozesse aus?
Die Verwendung von Big Data ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen ihre Strategien optimieren und Prozesse effizienter gestalten. Big Data hilft Unternehmen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.
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