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Big Data: Grundlagen, Systeme und Nutzungspotenziale
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LibraryThing
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Kataloginformation
Katalogdatensatz500219387
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Kataloginformation
Feldname
Details
Vorliegende Sprache
ger
Hinweise auf parallele Ausgaben
474002268 Druckausg.: ‡Big data
ISBN
978-3-658-11588-3
Name
Fasel, Daniel ¬[Hrsg.]¬
Meier, Andreas ¬[Hrsg.]¬
ANZEIGE DER KETTE
Meier, Andreas ¬[Hrsg.]¬
T I T E L
Big Data
Zusatz zum Titel
Grundlagen, Systeme und Nutzungspotenziale
Verlagsort
Wiesbaden
Verlag
Springer Vieweg
Erscheinungsjahr
2016
2016
Umfang
Online-Ressource (XVIII, 380 S. 123 Abb, online resource)
Reihe
Edition HMD
Notiz / Fußnoten
Description based upon print version of record
Titelhinweis
Druckausg.: ‡Big data
ISBN
ISBN 978-3-658-11589-0
Klassifikation
COM032000
UT
COM069000
005.7
QA75.5-76.95
ST 530
QH 500
QP 345
QA 10000
Kurzbeschreibung
Big Data und NoSQL -- Marktpotenzial Big Data -- Berufsbild Data Scientist -- Rechtliche Aspekte -- Big Data und Cloud -- Big Data und Mobilität -- Semantische Suchverfahren -- Wissensmanagement.– Fallbeispiele.
2. Kurzbeschreibung
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. Der Inhalt - Big Data und NoSQL - Marktpotenzial Big Data - Berufsbild Data Scientist - Rechtliche Aspekte - Big Data und Cloud - Big Data und Mobilität - Semantische Suchverfahren - Wissensmanagement - Fallbeispiele Die Zielgruppen - Führungsverantwortliche, Projektleiter - Informatiker, Wirtschaftsinformatiker, Webspezialisten - Interessierte, die sich einen Überblick über die Entwicklung und das Potenzial von Big-Data-Anwendungen verschaffen möchten Die Herausgeber 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. 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 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.
1. Schlagwortkette
Big Data
ANZEIGE DER KETTE
Big Data
2. Schlagwortkette
Big Data
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Big Data
SWB-Titel-Idn
473969939
Signatur
Springer E-Book
Bemerkungen
Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse
$uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-11589-0
Internetseite / Link
Volltext
Siehe auch
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