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Produkt zum Begriff Big Data:


  • Understanding Big Data Scalability: Big Data Scalability Series, Part I
    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: 6.41 € | Versand*: 0 €
  • Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
    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 €
  • Enterprise Analytics: Optimize Performance, Process, and Decisions Through Big Data
    Enterprise Analytics: Optimize Performance, Process, and Decisions Through Big Data

    The Definitive Guide to Enterprise-Level Analytics Strategy, Technology, Implementation, and Management Organizations are capturing exponentially larger amounts of data than ever, and now they have to figure out what to do with it. Using analytics, you can harness this data, discover hidden patterns, and use this knowledge to act meaningfully for competitive advantage. Suddenly, you can go beyond understanding “how, when, and where” events have occurred, to understand why – and use this knowledge to reshape the future. Now, analytics pioneer Tom Davenport and the world-renowned experts at the International Institute for Analytics (IIA) have brought together the latest techniques, best practices, and research on analytics in a single primer for maximizing the value of enterprise data. Enterprise Analytics is today’s definitive guide to analytics strategy, planning, organization, implementation, and usage. It covers everything from building better analytics organizations to gathering data; implementing predictive analytics to linking analysis with organizational performance. The authors offer specific insights for optimizing supply chains, online services, marketing, fraud detection, and many other business functions. They support their powerful techniques with many real-world examples, including chapter-length case studies from healthcare, retail, and financial services. Enterprise Analytics will be an invaluable resource for every business and technical professional who wants to make better data-driven decisions: operations, supply chain, and product managers; product, financial, and marketing analysts; CIOs and other IT leaders; data, web, and data warehouse specialists, and many others.

    Preis: 22.46 € | Versand*: 0 €
  • Network Security with Netflow and IPFIX: Big Data Analytics for Information Security
    Network Security with Netflow and IPFIX: Big Data Analytics for Information Security

    A comprehensive guide for deploying, configuring, and troubleshooting NetFlow and learning big data analytics technologies for cyber security   Today’s world of network security is full of cyber security vulnerabilities, incidents, breaches, and many headaches. Visibility into the network is an indispensable tool for network and security professionals and Cisco NetFlow creates an environment where network administrators and security professionals have the tools to understand who, what, when, where, and how network traffic is flowing.   Network Security with NetFlow and IPFIX is a key resource for introducing yourself to and understanding the power behind the Cisco NetFlow solution. Omar Santos, a Cisco Product Security Incident Response Team (PSIRT) technical leader and author of numerous books including the CCNA Security 210-260 Official Cert Guide, details the importance of NetFlow and demonstrates how it can be used by large enterprises and small-to-medium-sized businesses to meet critical network challenges. This book also examines NetFlow’s potential as a powerful network security tool.   Network Security with NetFlow and IPFIX explores everything you need to know to fully understand and implement the Cisco Cyber Threat Defense Solution. It also provides detailed configuration and troubleshooting guidance, sample configurations with depth analysis of design scenarios in every chapter, and detailed case studies with real-life scenarios.   You can follow Omar on Twitter: @santosomar   NetFlow and IPFIX basics Cisco NetFlow versions and features Cisco Flexible NetFlow NetFlow Commercial and Open Source Software Packages Big Data Analytics tools and technologies such as Hadoop, Flume, Kafka, Storm, Hive, HBase, Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK) Additional Telemetry Sources for Big Data Analytics for Cyber Security Understanding big data scalability Big data analytics in the Internet of everything Cisco Cyber Threat Defense and NetFlow Troubleshooting NetFlow Real-world case studies    

    Preis: 25.67 € | Versand*: 0 €
  • 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.

  • Wo wird Big Data gespeichert?

    Big Data wird in speziellen Datenbanken und Datenlagern gespeichert, die für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen optimiert sind. Oft werden dafür auch Cloud-Speicherlösungen genutzt, die skalierbar sind und eine hohe Verfügbarkeit bieten. Zudem können Unternehmen ihre Big Data in eigenen Rechenzentren oder auf dedizierten Servern speichern. Ein weiterer Trend ist die Nutzung von verteilten Systemen wie Hadoop oder Spark, die es ermöglichen, große Datenmengen auf mehreren Servern zu verteilen und parallel zu verarbeiten. Letztendlich hängt die Wahl des Speicherorts für Big Data von den individuellen Anforderungen und Ressourcen eines Unternehmens ab.

  • Was ist Big Data einfach erklärt?

    Was ist Big Data einfach erklärt?

  • Warum ist Big Data so wichtig?

    Warum ist Big Data so wichtig? Big Data ist wichtig, weil es Unternehmen dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem es ihnen Einblicke in Trends, Muster und Verhaltensweisen ihrer Kunden liefert. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen auch Effizienzsteigerungen vornehmen, Kosten senken und ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern. Zudem ermöglicht Big Data die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, was zu einer besseren Kundenzufriedenheit führt. Nicht zuletzt spielt Big Data eine wichtige Rolle bei der Entwicklung neuer Technologien und Innovationen in verschiedenen Branchen.

Ähnliche Suchbegriffe für Big Data:


  • Data Warehouse
    Data Warehouse

    Data Warehouse , Zum Werk Ein Data-Warehouse besteht aus unterschiedlichen Datenquellen. Es fasst eine integrierte, themenorientierte und chronologisierte Sammlung an Daten zusammen. Damit wird ein komfortabler Zugriff auf diverse Daten ermöglicht. Das Data-Warehouse bildet deshalb die Grundlage für die Datenökonomie. Nur wer ein solches Data-Warehouse hat und betreiben kann, bleibt ernstzunehmender Wettbewerber im digitalen Zeitalter und kann Daten genau, konsistent, relevant, legal aktuell, akkurat, als "single point of reference, auf einer time to market basis" und einer "need to know basis" für diverse digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung stellen. Das Rechtshandbuch erörtert schwerpunktmäßig die rechtlichen Anforderungen eines Data-Warehouses. Es geht insbesondere auf Themen des Datenschutzes, der Informationssicherheit, des Kartellrechts, Open Data, den verschiedenen Rechtsformen bzw. Betreiberrollen, der Blockchaintechnologie und den Haftungsrisiken ein. Dabei werden: technische Hintergründe eines Data-Warehouses verständlich erörtert, praxisrelevante Rechtsfragen beim Betrieb eines Data-Warehouses aufgeworfen und diskutiert und Gestaltungshilfen beim Aufbau und Betrieb eines Data-Warehouses gegeben. Aus dem Inhalt Begriffsbestimmungen Inhaber und Betreiber Datenschutz Kartellrecht Open-Data Informationssicherheit Nutzung von Blockchain Haftung und Versicherung Vorteile auf einen Blick speziell auf die Rechtsprobleme eines Data-Warehouse zugeschnittene Darstellung mit konkreten, praxisorientierten Handlungsempfehlungen Anleitungen für die Planung, Errichtung und das Betreiben eines Data-Warehouse rechtsgebietsübergreifende Antworten und Fragestellungen im Data-Warehouse-Umfeld (Haftung und Versicherung, Blockchain, Informationssicherheit, Open Data, Kartellrecht, Datenschutz, etc.) zahlreiche Leitsätze und Grafiken Zielgruppe Für Unternehmen, im IT- und Datenschutzrecht tätige Rechtsanwältinnen und -anwälte, Gerichte und Datenschutzbehörden, Hochschulen, Verbände, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

    Preis: 89.00 € | Versand*: 0 €
  • How to Talk about Data: Build your data fluency
    How to Talk about Data: Build your data fluency

    Data literacy is one of the key skills that companies are looking for but it’s a specialist skill – currently. This book is your comprehensive guide to becoming data literate: understand data analytics, how to use data insights effectively in your organisation, and how to talk about data with experts and non-experts confidently.

    Preis: 21.39 € | Versand*: 0 €
  • Talk about Data
    Talk about Data

    Data literacy is one of the key skills that companies are looking for but it's a specialist skill currently. This book is your comprehensive guide to becoming data literate: understand data analytics, how to use data insights effectively in your organisation, and how to talk about data with experts and non-experts confidently.

    Preis: 17.11 € | Versand*: 0 €
  • Data-Oriented Programming
    Data-Oriented Programming

    Data-Oriented Programming teaches you to design and implement software using the data-oriented programming paradigm. In it, you'll learn author Yehonathan Sharvit's unique approach to DOP that he has developed over a decade of experience.Every chapter contains a new light bulb moment that will change the way you think about programming. As you read, you'll build a library management system using the DOP paradigm. You'll design data models for business entities, manipulate immutable data collections, and write unit tests for data-oriented systems.About the TechnologyData-oriented programming is an exciting new paradigm that eliminates the usual complexity caused by combining data and code into objects and classes. In DOP, you maintain application data in persistent generic data structures separated from the program's code. You use general-purpose functions to manipulate the data without mutating it. This approach rids your applications of state-related bugs and makes your code much easier to understand and maintain.

    Preis: 56.7 € | Versand*: 0 €
  • Wie kann man Milliarden Zeilen aus SQL-Tabellen in Big Data laden?

    Um Milliarden Zeilen aus SQL-Tabellen in Big Data zu laden, können verschiedene Ansätze verwendet werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Daten in kleine Stapel zu unterteilen und diese Stapel parallel zu verarbeiten. Dies kann durch die Verwendung von verteilten Datenverarbeitungsframeworks wie Apache Hadoop oder Apache Spark erreicht werden. Eine andere Möglichkeit besteht darin, die Daten in eine NoSQL-Datenbank zu exportieren, die für die Verarbeitung großer Datenmengen optimiert ist.

  • Was sind interessante Anwendungsbereiche im Bereich der Digitalisierung, Big Data und Künstlichen Intelligenz?

    Interessante Anwendungsbereiche im Bereich der Digitalisierung, Big Data und Künstlichen Intelligenz sind beispielsweise die personalisierte Medizin, bei der mithilfe von Datenanalyse und KI individuelle Behandlungspläne erstellt werden können. Auch in der Logistikbranche können durch die Analyse großer Datenmengen Effizienzsteigerungen erzielt werden, zum Beispiel durch optimierte Routenplanung. Zudem ermöglicht KI auch im Bereich der Sprach- und Bilderkennung neue Anwendungen, wie beispielsweise automatische Übersetzungen oder Gesichtserkennung.

  • Wie beeinflusst Big Data die Geschäftsstrategie von Unternehmen in Bezug auf Marketing, Produktentwicklung und Kundenbeziehungen?

    Big Data ermöglicht es Unternehmen, umfassende Datenanalysen durchzuführen, um das Verhalten und die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen. Dadurch können sie gezieltere Marketingstrategien entwickeln und personalisierte Angebote erstellen. Zudem können Unternehmen mithilfe von Big Data Trends und Muster identifizieren, die bei der Produktentwicklung helfen und die Bedürfnisse der Kunden besser erfüllen. Darüber hinaus ermöglicht Big Data eine verbesserte Kundenbeziehung, da Unternehmen durch die Analyse von Kundenfeedback und -interaktionen besser auf die Bedürfnisse und Anliegen ihrer Kunden eingehen können.

  • Hat jemand Erfahrung mit der Weiterbildung in Data Analyse?

    Ja, viele Personen haben Erfahrung mit Weiterbildungen in Data Analyse. Es gibt verschiedene Programme und Kurse, die speziell auf die Bedürfnisse von Datenanalytikern zugeschnitten sind. Es kann hilfreich sein, sich nach Empfehlungen von Personen umzuhören, die bereits eine solche Weiterbildung absolviert haben, um die beste Option für die individuellen Bedürfnisse zu finden.

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