Details
Big Data
Grundlagen, Systeme und NutzungspotenzialeEdition HMD 1. Aufl. 2016
62,99 € |
|
Verlag: | Springer Vieweg |
Format: | |
Veröffentl.: | 21.06.2016 |
ISBN/EAN: | 9783658115890 |
Sprache: | deutsch |
Dieses eBook enthält ein Wasserzeichen.
Beschreibungen
<div><br></div><div>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.</div>
<p>Big Data und NoSQL.- Marktpotenzial Big Data.- Berufsbild Data Scientist.- Rechtliche Aspekte.- Big Data und Cloud.- Big Data und Mobilität.- Semantische Suchverfahren.- Wissensmanagement.– Fallbeispiele</p>
<div>Daniel Fasel ist Gründer und CEO von Scigility AG, Schweiz. Scigility bietet Consulting, Softwareentwicklung, Betrieb und Training im Big-Data-Bereich an. Zuvor war er Data Scientist im Business Intelligence Team der Swisscom AG und unterstützte die Umsetzung der neuen Big-Data-Strategie für explorative Analytik. 2012 erhielt er den Doktortitel in Wirtschaftsinformatik von der Universität Fribourg.</div><div>Andreas Meier ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Universität Fribourg, Schweiz. Seine Forschungsgebiete sind eBusiness, eGovernment und Informationsmanagement. Er habilitierte an der ETH in Zürich und forschte am IBM Research Lab in Kalifornien (USA), war Systemingenieur bei der IBM Schweiz, Direktor bei der Großbank UBS und Geschäftsleitungsmitglied bei der CSS Versicherung.</div>
<div>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.<br></div><div><div><br></div><div>Der Inhalt</div><div><br></div><div>- Big Data und NoSQL </div><div>- Marktpotenzial Big Data</div><div>- Berufsbild Data Scientist</div><div>- Rechtliche Aspekte</div><div>- Big Data und Cloud</div><div>- Big Data und Mobilität</div><div>- Semantische Suchverfahren</div><div>- Wissensmanagement</div><div>- Fallbeispiele</div><div><br></div>Die</div>Zielgruppen<div><br></div><div>- Führungsverantwortliche, Projektleiter</div><div>- Informatiker, Wirtschaftsinformatiker, Webspezialisten</div><div>- Interessierte, die sich einen Überblick über die Entwicklung und das Potenzial von Big-Data-Anwendungen verschaffen möchten</div><div><br></div><div>Die Herausgeber</div><div><br></div><div>Daniel Fasel ist Gründer und CEO von Scigility AG, Schweiz. Scigility bietet Consulting, Softwareentwicklung, Betrie und Training im Big-Data-Bereich an. Zuvor war er Data Scientist im Business Intelligence Team der Swisscom AG und unterstützte die Umsetzung der neuen Big-Data-Strategie für explorative Analytik. 2012 erhielt er den Doktortitel in Wirtschaftsinformatik von der Universität Fribourg.</div><div>Andreas Meier ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Universität Fribourg, Schweiz. Seine Forschungsgebiete sind eBusiness, eGovernment und Informationsmanagement. Er habilitierte an der ETH in Züric</div>h und forschte am IBM Research Lab in Kalifornien (USA), war Systemingenieur bei der IBM Schweiz, Direktor bei der Großbank UBS und Geschäftsleitungsmitglied bei der CSS Versicherung.<div><br></div>
Nutzungsoptionen von NoSQL-Datenbanken besser einschätzen Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen Antworten auf Marktpotenzial, Governance, Fähigkeitsprofil oder rechtliche Aspekte
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