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Big Data? Frag doch einfach!
Klare Antworten aus erster Hand
Taschenbuch von Detlev Frick (u. a.)
Sprache: Deutsch

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Kategorien:
Beschreibung
Alle sammeln Daten. Doch warum eigentlich? Die Autor:innen gehen dieser Frage auf den Grund. Sie verraten, was genau hinter dem Schlagwort Big Data steckt und welche Chancen und Risiken sich aus der Kombination von großen Datenvolumina und künstlicher Intelligenz ergeben.

Auch auf das Management, die Verarbeitung, Visualisierung und die Haltung von Daten gehen sie ein und lassen darüber hinaus die rechtlichen Rahmenbedingungen des Datensammelns nicht außer Acht. Im Frage-Antwort-Stil leicht verständlich!

Ein Buch für Studium und Praxis - ideal für Studierende der Wirtschafts-, Sozial- und Naturwissenschaften.

Frag doch einfach! Die utb-Reihe geht zahlreichen spannenden Themen im Frage-Antwort-Stil auf den Grund. Ein Must-have für alle, die mehr wissen und verstehen wollen.
Alle sammeln Daten. Doch warum eigentlich? Die Autor:innen gehen dieser Frage auf den Grund. Sie verraten, was genau hinter dem Schlagwort Big Data steckt und welche Chancen und Risiken sich aus der Kombination von großen Datenvolumina und künstlicher Intelligenz ergeben.

Auch auf das Management, die Verarbeitung, Visualisierung und die Haltung von Daten gehen sie ein und lassen darüber hinaus die rechtlichen Rahmenbedingungen des Datensammelns nicht außer Acht. Im Frage-Antwort-Stil leicht verständlich!

Ein Buch für Studium und Praxis - ideal für Studierende der Wirtschafts-, Sozial- und Naturwissenschaften.

Frag doch einfach! Die utb-Reihe geht zahlreichen spannenden Themen im Frage-Antwort-Stil auf den Grund. Ein Must-have für alle, die mehr wissen und verstehen wollen.
Über den Autor
Prof. Dr. Detlev Frick lehrt seit 2004 an der Hochschule Niederrhein im Bereich Wirtschaftsinformatik.
Inhaltsverzeichnis
Vorwort
Was die verwendeten Symbole bedeuten
Zahlen und Fakten zu Big Data
Aktuelles Beispiel zu Big Data
Big Data im Kontext
Ist Big Data mit der 3V-Definition erklärbar?
Was sind strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierten Daten?
Business Intelligence oder Business Analytics - ist das nicht alles Big Data?
Wie unterscheiden sich Data Science/Data Mining/Maschinelles Lernen?
Superkraft Data Literacy?
Was kann künstliche Intelligenz (nicht)?
Betriebswirtschaftliche Fragestellungen
Sind Daten (Informationen) das neue Öl?
Ist Information ein Produktionsfaktor?
Warum benötigen Unternehmen eine Data Strategy?
Was versteht man unter einer Betriebsdatenanalyse?
Haben Kunden einen Wert und wie kann ein analytisches CRM unterstützen?
Wirkt Big Data auch auf Geschäftsmodelle?
Was versteht man unter Internet of Things?
Ein besonderer Einsatzbereich von IoT ist Predictive Maintenance! Warum?
Berichtswesen
Zahlen oder Kennzahlen, das ist hier die Frage!
Was macht Reporting?
Ist Visualisierung wichtig?
Datenmanagement
Was versteht man unter Data Engineering und wie setzt man es ein?
Was sind in diesem Zusammenhang Datenmodelle?
Was bedeutet NoSQL aus Sicht der Daten?
Was ist Harmonisierung?
Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT?
Datenverarbeitung
Was erstellt ein Big-Data-Architekt?
Sind klassische Data Warehouses überflüssig?
Was schwimmt in einem Data Lake?
Dient Streaming bei Big Data der Unterhaltung?
Was macht Clickstream-Daten wertvoll?
Was ist die Idee von Lambda-Architekturen?
Für welche Aufgaben eignen sich Batch-Verfahren?
Werden immer alle Daten betrachtet?
Wie werden die notwendigen Geschwindigkeiten erzielt?
Datenhaltung
Warum werden Daten verteilt gespeichert?
Wie wird verteilte Speicherung umgesetzt?
Warum skalieren NoSQL-Systeme horizontal?
Warum liegen viele Daten in Skandinavien?
Lohnt es sich heute noch, SQL zu lernen?
Was bedeutet CRUD?
Welche Relevanz hat das ACID-Prinzip?
Was ist das CAP-Theorem?
Wie speichern soziale Netzwerke ihre Daten?
Was ändert sich durch dokumentenorientierte Speicherung?
Wie können große Datenmengen schneller abgerufen werden?
Ist Hyperscaling nur ein Hype?
Was passiert, wenn ein Datenserver ausfällt?
Analysemethoden
Erklären Korrelationen Zusammenhänge?
Wie kann Big Data visualisiert werden?
Wie schaffen grafische Auswertungen Übersicht?
Kann Big Data für Auswertungen reduziert werden?
Sind klassische Analysemethoden noch einsetzbar?
Was zeigt Zusammenhänge in Daten auf?
Warum hilft Big Data bei der Objekterkennung?
Sind Künstliche Neuronale Netze Teil von Big Data?
Wie werden Texte analysiert?
Welche Probleme bereitet Sprachverarbeitung?
Kann Big Data Wähler analysieren?
Sieht Big-Data-Analyse-Software aus wie in Filmen?
Ist Process Mining ein "Muss"?
Werkzeuge
Was ist Hadoop?
Womit werden Big-Data-Datenmodelle erstellt?
Womit wird im Bereich Big Data programmiert?
Welches NoSQL-Datenbanksystem ist das richtige?
Existiert eine Standardsoftware für Datenanalyse?
Wird spezielle Hardware für die Analysen benötigt?
Wie funktionieren Process-Mining-Werkzeuge?
Recht und Umfeld
Was ist Data Governance?
Was versteht man unter Data Privacy?
Was regelt die DSGVO?
In welchem Verhältnis steht das BDSG zur DSGVO?
Können Daten ohne Probleme in die USA übertragen werden?
Was versteht man unter IT-Security?
Glossar
Online- und Literaturtipps
Die Autoren Im Überblick
Verwendete Literatur
Wo sich welches Stichwort befindet
Details
Erscheinungsjahr: 2023
Fachbereich: Betriebswirtschaft
Genre: Wirtschaft
Rubrik: Recht & Wirtschaft
Medium: Taschenbuch
Reihe: Frag doch einfach!
Inhalt: 125 S.
8 s/w Illustr.
ISBN-13: 9783825254421
ISBN-10: 3825254429
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 5442
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Frick, Detlev
Kaufmann, Jens
Lankes, Birgit
Hersteller: UTB GmbH
Uvk Verlag
Maße: 210 x 146 x 10 mm
Von/Mit: Detlev Frick (u. a.)
Erscheinungsdatum: 16.10.2023
Gewicht: 0,206 kg
Artikel-ID: 118253753
Über den Autor
Prof. Dr. Detlev Frick lehrt seit 2004 an der Hochschule Niederrhein im Bereich Wirtschaftsinformatik.
Inhaltsverzeichnis
Vorwort
Was die verwendeten Symbole bedeuten
Zahlen und Fakten zu Big Data
Aktuelles Beispiel zu Big Data
Big Data im Kontext
Ist Big Data mit der 3V-Definition erklärbar?
Was sind strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierten Daten?
Business Intelligence oder Business Analytics - ist das nicht alles Big Data?
Wie unterscheiden sich Data Science/Data Mining/Maschinelles Lernen?
Superkraft Data Literacy?
Was kann künstliche Intelligenz (nicht)?
Betriebswirtschaftliche Fragestellungen
Sind Daten (Informationen) das neue Öl?
Ist Information ein Produktionsfaktor?
Warum benötigen Unternehmen eine Data Strategy?
Was versteht man unter einer Betriebsdatenanalyse?
Haben Kunden einen Wert und wie kann ein analytisches CRM unterstützen?
Wirkt Big Data auch auf Geschäftsmodelle?
Was versteht man unter Internet of Things?
Ein besonderer Einsatzbereich von IoT ist Predictive Maintenance! Warum?
Berichtswesen
Zahlen oder Kennzahlen, das ist hier die Frage!
Was macht Reporting?
Ist Visualisierung wichtig?
Datenmanagement
Was versteht man unter Data Engineering und wie setzt man es ein?
Was sind in diesem Zusammenhang Datenmodelle?
Was bedeutet NoSQL aus Sicht der Daten?
Was ist Harmonisierung?
Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT?
Datenverarbeitung
Was erstellt ein Big-Data-Architekt?
Sind klassische Data Warehouses überflüssig?
Was schwimmt in einem Data Lake?
Dient Streaming bei Big Data der Unterhaltung?
Was macht Clickstream-Daten wertvoll?
Was ist die Idee von Lambda-Architekturen?
Für welche Aufgaben eignen sich Batch-Verfahren?
Werden immer alle Daten betrachtet?
Wie werden die notwendigen Geschwindigkeiten erzielt?
Datenhaltung
Warum werden Daten verteilt gespeichert?
Wie wird verteilte Speicherung umgesetzt?
Warum skalieren NoSQL-Systeme horizontal?
Warum liegen viele Daten in Skandinavien?
Lohnt es sich heute noch, SQL zu lernen?
Was bedeutet CRUD?
Welche Relevanz hat das ACID-Prinzip?
Was ist das CAP-Theorem?
Wie speichern soziale Netzwerke ihre Daten?
Was ändert sich durch dokumentenorientierte Speicherung?
Wie können große Datenmengen schneller abgerufen werden?
Ist Hyperscaling nur ein Hype?
Was passiert, wenn ein Datenserver ausfällt?
Analysemethoden
Erklären Korrelationen Zusammenhänge?
Wie kann Big Data visualisiert werden?
Wie schaffen grafische Auswertungen Übersicht?
Kann Big Data für Auswertungen reduziert werden?
Sind klassische Analysemethoden noch einsetzbar?
Was zeigt Zusammenhänge in Daten auf?
Warum hilft Big Data bei der Objekterkennung?
Sind Künstliche Neuronale Netze Teil von Big Data?
Wie werden Texte analysiert?
Welche Probleme bereitet Sprachverarbeitung?
Kann Big Data Wähler analysieren?
Sieht Big-Data-Analyse-Software aus wie in Filmen?
Ist Process Mining ein "Muss"?
Werkzeuge
Was ist Hadoop?
Womit werden Big-Data-Datenmodelle erstellt?
Womit wird im Bereich Big Data programmiert?
Welches NoSQL-Datenbanksystem ist das richtige?
Existiert eine Standardsoftware für Datenanalyse?
Wird spezielle Hardware für die Analysen benötigt?
Wie funktionieren Process-Mining-Werkzeuge?
Recht und Umfeld
Was ist Data Governance?
Was versteht man unter Data Privacy?
Was regelt die DSGVO?
In welchem Verhältnis steht das BDSG zur DSGVO?
Können Daten ohne Probleme in die USA übertragen werden?
Was versteht man unter IT-Security?
Glossar
Online- und Literaturtipps
Die Autoren Im Überblick
Verwendete Literatur
Wo sich welches Stichwort befindet
Details
Erscheinungsjahr: 2023
Fachbereich: Betriebswirtschaft
Genre: Wirtschaft
Rubrik: Recht & Wirtschaft
Medium: Taschenbuch
Reihe: Frag doch einfach!
Inhalt: 125 S.
8 s/w Illustr.
ISBN-13: 9783825254421
ISBN-10: 3825254429
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 5442
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Frick, Detlev
Kaufmann, Jens
Lankes, Birgit
Hersteller: UTB GmbH
Uvk Verlag
Maße: 210 x 146 x 10 mm
Von/Mit: Detlev Frick (u. a.)
Erscheinungsdatum: 16.10.2023
Gewicht: 0,206 kg
Artikel-ID: 118253753
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