Big Data Und Data Warehouse Datenschutz Und Relevanz Von Big Data Im Unternehmen
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Big Data Und Data Warehouse Datenschutz Und Relevanz Von Big Data Im Unternehmen
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Author : Laura Scharnbach
language : de
Publisher: GRIN Verlag
Release Date : 2022-03-29
Big Data Und Data Warehouse Datenschutz Und Relevanz Von Big Data Im Unternehmen written by Laura Scharnbach and has been published by GRIN Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-03-29 with Computers categories.
Essay aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieses Essays ist es, den Begriff Big Data und Big Data Analytics darzulegen und ihn mit Data Warehouse zu vergleichen. Auch die Relevanz von Big Data im Unternehmen sowie die Einhaltung des Datenschutzes sollen in diesem Essay dargelegt werden. Zunächst wird es eine Begriffsbestimmung zu Big Data und Data Warehouse geben. Danach werden die Unterschiede in Bezug auf Datenspeicherung, Datenherkunft und Datenqualität von Big Data und Data Warehouse beleuchtet. Im letzten Abschnitt geht es um den Datenschutz und die damit verbundenen Folgen bei Nichteinhaltung sowie um die Relevanz von Big Data im Unternehmen. Zusammengefasst und bewertet wird das Thema im Fazit.
Big Data Fluch Oder Segen
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Author : Ronald Bachmann
language : de
Publisher: mitp Verlags GmbH & Co. KG
Release Date : 2014-02-13
Big Data Fluch Oder Segen written by Ronald Bachmann and has been published by mitp Verlags GmbH & Co. KG this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2014-02-13 with Computers categories.
Unternehmen im Spiegel gesellschaftlichen Wandels Aus dem Inhalt: Allgemeingesellschaftliche Aspekte von Big Data und deren Bedeutung für Unternehmen Big Data und die Unternehmenskultur Social Business und Social Enterprise Big Data und der Wandel der Kundenbeziehung Big Data-Strategie und Management Digitalisierung und Arbeitswelt Datenqualität in Zeiten von Big Data Data Mining, Predictive Analytics. Prescriptive Analytics Hadoop vs. Single-Point-of-Truth Big Data & InMemory Beispiele für Big Data & InMemory-Anwendungen DACC: Data Analytics Competence Center Data Science, Data Story Telling Deutungshoheit über Big Data im Unternehmen Kommunikationskultur im Internet, Social Media Marketing als Treiber von Big Data Big Data ist in aller Munde. Die Erwartungen an das Öl des 21. Jahrhunderts sind enorm. Aber bringt uns Big Data wirklich die Schöne neue Welt? Wie realistisch sind die Erwartungen? Welchen Preis nicht nur monetärer Art müssen wir alle für die zivilisatorischen Chancen bezahlen, die Big Data uns bietet? Und letztlich die Frage: Ist Big Data Fluch oder Segen? Dieser Frage geht das Autorenteam Bachmann, Kemper, Gerzer anhand einer ganzheitlichen Betrachtung nach, die über technologische und wirtschaftliche Aspekte hinausgeht. Nach einer Betrachtung allgemeiner Effekte der auf Hochtouren laufenden Digitalisierung der Welt werden deren Auswirkungen auf Unternehmen untersucht, um danach Vorgehensmodelle für den sinnvollen Umgang mit dieser vielschichtigen Thematik abzuleiten. Eine zentrale Erkenntnis in Bezug auf Unternehmen lautet denn auch folgerichtig: Big Data ist das Spiegelbild eines technologie- und bottom-up-getriebenen gesellschaftlichen Veränderungsprozesses, in dem Unternehmen mit Menschen in ihren unterschiedlichen Rollen als Kunden, Mitarbeiter und Bürger in wechselnden gegenseitigen Abhängigkeiten auf Augenhöhe interagieren. Mit dieser Erkenntnis befinden sich die Autoren im Einklang mit der Enquête-Kommission des Deutschen Bundestages Internet und digitale Gesellschaft, die in ihrem Abschlussbericht im April 2013 feststellt: [...] dass die Veränderungen, die die Digitalisierung der Gesellschaft mit sich gebracht hat, tiefgreifend und unumkehrbar sind. Sie sind in ihren Auswirkungen vergleichbar mit den Umwälzungen der Industrialisierung im 19. oder der Erfindung des Buchdrucks im 16. Jahrhundert. Diese Erkenntnis macht Big Data zu einem so ungemein spannenden Thema. Ronald Bachmann war mehrere Jahre als Program Manager im Bereich Datenanalyse bei einem der größten europäischen ICT-Dienstleister tätig und arbeitet heute als Unternehmensberater bei der proMetis Consulting GmbH in den Bereichen Big Data, Business Intelligence und Enterprise 2.0. Dr. Guido Kemper ist Mitgründer, Gesellschafter und Geschäftsführer der Managementberatung proMetis Consulting GmbH und hat unter anderem die Einführung der Datenanalyse-Systeme im Rahmen des Aufbauprojektes von Toll-Collect (Mautsystem) verantwortet. Thomas Gerzer war in Produktmanagement und Vertriebsentwicklung eines der größten europäischen Telekommunikationsunternehmen tätig, bevor er zur Unternehmensberatung proMetis Consulting GmbH wechselte. Heute arbeitet er in Kundenprojekten zu Produktneueinführungen und Business Intelligence.
Bi Analytics In Der Cloud
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Author : Ralf Finger
language : de
Publisher: dpunkt.verlag
Release Date : 2018-10-29
Bi Analytics In Der Cloud written by Ralf Finger and has been published by dpunkt.verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2018-10-29 with Computers categories.
Business Intelligence und Analytics (BIA) in der Cloud bietet zahlreiche Möglichkeiten, existierende Infrastrukturen sinnvoll zu ergänzen. Doch viele Anwenderunternehmen sind im Hinblick auf die praktische Umsetzung noch zurückhaltend. Was genau ist Cloud Business Intelligence und Analytics, welche Besonderheiten sind zu beachten und welche Einsatzfelder bieten sich an? Die Autoren dieses Buches beantworten all diese Fragen, geben einen fundierten Überblick und behandeln im Einzelnen folgende Themen: Mehrwerte von Cloud-Services in hybriden DWH-Architekturen Die Cloud als Agilitätshebel für BIA Treiber einer "Data Warehouse as a Service"-Lösung Wirtschaftlichkeitsbewertung von Cloud-BIALösungen Big Data in der Cloud – Welche Vorteile haben Cloud-Lösungen bei großen Datenmengen? Analytisches CRM unter Einbeziehung von Social-Media-Daten Monitoring und Steuerung der Supply Chain mit BI-Lösungen in der Cloud Cloud-Nutzungsstrategien für Data Analytics Auch auf Fragen des Datenschutzes in der Cloud wird eingegangen. Abgerundet wird das Buch mit einem Marktüberblick und Markttrends zu Cloud BI.
Big Data
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Author : Marion Steven
language : de
Publisher: Kohlhammer Verlag
Release Date : 2020-02-19
Big Data written by Marion Steven and has been published by Kohlhammer Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-02-19 with Business & Economics categories.
Big Data beschreibt das Phänomen rasant wachsender Datenmengen: 90 Prozent aller heute zur Verfügung stehenden Daten wurden in den vergangenen beiden Jahren gesammelt und gespeichert. Die vielfach unstrukturierten Daten fließen in Data Lakes, Pools oder Warehouses und werden durch intelligente Verknüpfung zu Informationen veredelt. Schon heute wird Big Data zur Steuerung von Produktionsprozessen und Entwicklung neuer Geschäftsmodelle im produktionswirtschaftlichen Bereich angewandt. Big Data hat durch die sich abzeichnende vierte Industrielle Revolution eine gesteigerte Wahrnehmung erfahren, sodass es sich zu einem diffusen Containerbegriff entwickelt hat. Vor diesem Hintergrund ordnet der Sammelband aus der Perspektive von Fachleuten das Phänomen Big Data ein und stellt neben den technischen Voraussetzungen auch die betrieblichen Nutzungspotentiale vor.
Security F R Data Warehouse Und Business Intelligence Systeme
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Author : Herbert Stauffer
language : de
Publisher: dpunkt.verlag
Release Date : 2018-08-23
Security F R Data Warehouse Und Business Intelligence Systeme written by Herbert Stauffer and has been published by dpunkt.verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2018-08-23 with Computers categories.
Mit zunehmender Bedeutung der systematischen Datenanalyse – Stichwörter sind hier Big Data, Cloud-basierte Analysen, Mobile BI und Data Science – steigen auch die Sicherheitsanforderungen für BI-Systeme kontinuierlich. Der Autor beschreibt in seinem Buch praxisorientiert und systematisch die Grundlagen der Security und deren spezifische Ausprägungen in DWH- und BI-Systemen und analytischen Applikationen. Das Buch gliedert sich in fünf Teile: Behandlung von externen Bedrohungen Berechtigungsstrukturen, Prozesse und Systeme Sicherstellung des operativen Betriebs Standards, Methoden und Normen Hilfsmittel und Checklisten Der Leser erfährt, welche Anforderungen an die Schutzwürdigkeit von Systemen gestellt werden, welche Schutzziele verfolgt werden müssen, auf welchen Ebenen Security berücksichtigt werden muss, welche Typen von Maßnahmen es gegen interne und externe Bedrohungen gibt und welche Datenschutz- bzw. regulatorischen Anforderungen zu beachten sind. Auch auf die organisatorische Einbettung wird eingegangen: welche Einheiten im Unternehmen in die Security-Strategie einzubeziehen sind und wie sich die Security-Prozesse in gegebene IT- und BI-Serviceprozesse einordnen. Direkt anwendbare Checklisten ermöglichen einen schnellen Transfer in die eigene berufliche Praxis. Der Anhang des Buches enthält eine Übersicht über Security-Tools und -Kategorien sowie einen Exkurs in verwandte Themen wie Privacy und Lizenzmanagement.
Rethink Big Data
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Author : Cornel Brücher
language : de
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
Release Date : 2013-10-02
Rethink Big Data written by Cornel Brücher and has been published by MITP-Verlags GmbH & Co. KG this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2013-10-02 with Computers categories.
Ein Hype ist nichts weiter als eine Welle, die auf den Strand trifft. Wenn sie sich wieder zurückzieht, ist sie vergessen, aber manchmal lässt sie ein Stück Bernstein zurück. Cornel Brücher Aus dem Inhalt: Der Gartner Hype Cycle Bedeutung des Hype Cycle für das Business Anwendungsbeispiel Smart Port Logistics Big Data in der Historie Volume, Velocity, Variety Viele Nadeln in vielen Heuhaufen Die Freitextfalle Lohnt sich Big Data? Predictive Maintenance Predictive Analytics Der Neurobayes-Algorithmus Kundenfeedback im Social Web Vorgehensmodell Social Network Analytics Vorgehensmodell Predictive Analytics Mythos Data Scientist Big Data und Datenschutz Wrap-up und Ausblick Ist Big Data die Rettung vor dem Untergang oder die Versenkung des IT-Budgets? Gibt es Big Data-Anwendungen mit einem praktischen Nutzen oder wird hier nur technischer Spieltrieb befriedigt? Sollte man noch abwarten oder ist es schon fast zu spät? Diese und weitere Fragen werden in diesem Buch beantwortet. Sie erfahren, wo Big Data ursprünglich herkommt, welche Anwendungen erfolgreich sind, wie Sie Ihre Big-Data-Projekte zum Erfolg führen und welche Riffe dabei umschifft werden müssen. Wenn Sie zu einem brandaktuellen Thema nicht nur gut informiert, sondern auch gut unterhalten werden wollen, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie! Der Autor: Cornel Brücher arbeitet als Principal bei der SHS VIVEON GmbH und blickt auf über 25 Jahre IT- und Hypeerfahrung zurück. Mit dem schon aus seinen früheren Büchern bekannten augenzwinkernden Stil hat er sich dieses Mal den aktuellen Big Data-Hype vorgenommen.
Data Warehouse Architektur Anwendung Und Optimierung
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Author : Marco Forestier
language : de
Publisher: BoD – Books on Demand
Release Date : 2023-09-27
Data Warehouse Architektur Anwendung Und Optimierung written by Marco Forestier and has been published by BoD – Books on Demand this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-09-27 with Computers categories.
Das vorliegende Buch bietet eine umfassende Einführung und tiefgreifende Analyse der Konzepte und Praktiken im Bereich Data-Warehouse. Es ist in mehrere thematische Kapitel unterteilt, die sowohl theoretische Grundlagen als auch praxisorientierte Anleitungen bieten. Nach der einleitenden Darstellung fokussiert sich das Buch auf die strategische und praxisnahe Analyse der Architektur, des Anwendungsfelds, der Modellierung und der Optimierung. Darauf folgt eine eingehende Untersuchung der operativen Aspekte, einschließlich Prozessmanagement, Sicherheitsüberlegungen und Data Governance. Im weiteren Verlauf wird die wirtschaftliche Dimension beleuchtet, bevor das Werk in die Themenbereiche Reporting, Business Intelligence, Data Mining und Big Data übergeht. Das Buch schließt mit einem Kapitel über menschliche Faktoren und Change Management ab, das die Bedeutung von Teamdynamik, Organisationskultur und Mitarbeiterengagement hervorhebt. Verschiedene Change Management Strategien werden vorgestellt, und es werden praktische Tipps und Tricks sowie Best Practices für die erfolgreiche Umsetzung von Data-Warehouse-Projekten gegeben. Dieses Werk richtet sich an eine breite Zielgruppe, von Fachleuten und Entscheidungsträgern in der IT bis zu Studierenden und Forschern, die sich mit Data-Warehousing und Big Data beschäftigen. Es dient sowohl als akademisches Lehrbuch als auch als praktischer Leitfaden für die berufliche Praxis.
Grundlagen L Sungsans Tze Und Technologien Von Big Data
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Author :
language : de
Publisher: GRIN Verlag
Release Date : 2023-07-04
Grundlagen L Sungsans Tze Und Technologien Von Big Data written by and has been published by GRIN Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-07-04 with Computers categories.
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.
Smart Data Analytics
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Author : Andreas Wierse
language : de
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
Release Date : 2017-06-26
Smart Data Analytics written by Andreas Wierse and has been published by Walter de Gruyter GmbH & Co KG this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-06-26 with Technology & Engineering categories.
Wenn in Datenbergen wertvolle Geheimnisse schlummern, aus denen Profit erzielt werden soll, dann geht es um Big Data. Doch wie schöpft man aus »großen Daten« echte Werte, wenn man nicht gerade Google ist? Um aus Unternehmens-, Maschinen- oder Sensordaten einen Ertrag zu erzielen, reicht Big Data-Technologie allein nicht aus. Entscheidend sind die übergeordneten Innovations prozesse: die smarte Analyse von Big Data. Erst durch den kompetenten Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken werden aus Big Data tatsächlich Smart Data. Das Praxishandbuch Smart Data Analytics gibt einen Überblick über die Technologie, die bei der Analyse von großen und heterogenen Datenmengen – inklusive Echtzeitdaten – zum Einsatz kommt. Elf Praxisbeispiele zeigen die konkrete Anwendung in kleinen und mittelständischen Unternehmen. So erfahren Sie, wie Sie Ihr Smart Data Analytics-Projekt in Ihrem eigenen Unternehmen vorbereiten und umsetzen können. Das Buch erläutert neben den organisatorischen Aspekten auch die rechtlichen Rahmenbedingungen. Und es zeigt, wie Sie sowohl den Nutzen bewerten können, der aus den Daten gezogen werden soll, als auch den Aufwand, den Sie dafür betreiben müssen. Denn Smart Data steht für mehr als nur die Untersuchung großer Datenmengen: Smart Data Analytics ist der Schlüssel zu einem smarten Umgang mit Ihren Unternehmensdaten und hilft, bislang unentdecktes Potenzial zu entdecken. Dr. Andreas Wierse studierte Mathematik und promovierte in den Ingenieurwissenschaften im Bereich Visualisierung, seit 2011 unterstützt er mittelständische Unternehmen rund um Big und Smart Data Technologie. Dr. Till Riedel lehrt als Informatiker am KIT und koordiniert im Smart Data Solution Center Baden-Württemberg und Smart Data Innovation Lab Forschung und Innovation auf industriellen Datenschätzen.
Big Data
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Author : Daniel Fasel
language : de
Publisher: Springer-Verlag
Release Date : 2016-06-21
Big Data written by Daniel Fasel and has been published by Springer-Verlag this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2016-06-21 with Computers categories.
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.