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Big Data: Grundlagen, Systeme Und Nutzungspotenziale » książka

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Kategorie szczegółowe BISAC

Big Data: Grundlagen, Systeme Und Nutzungspotenziale

ISBN-13: 9783658115883 / Niemiecki / Twarda / 2016 / 380 str.

Daniel Fasel; Andreas Meier
Big Data: Grundlagen, Systeme Und Nutzungspotenziale Fasel, Daniel 9783658115883 Springer Vieweg - książkaWidoczna okładka, to zdjęcie poglądowe, a rzeczywista szata graficzna może różnić się od prezentowanej.

Big Data: Grundlagen, Systeme Und Nutzungspotenziale

ISBN-13: 9783658115883 / Niemiecki / Twarda / 2016 / 380 str.

Daniel Fasel; Andreas Meier
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Dieser Herausgeber-Band bietet eine umfassende Einfuhrung in das Gebiet Big Data. Neben einer Markteinschatzung und grundlegenden Konzepten (semantische Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgewahrung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erlautert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erhalt die Leserschaft Handlungsempfehlungen fur die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen.

Kategorie:
Informatyka, Bazy danych
Kategorie BISAC:
Computers > Internet - General
Computers > Computer Science
Computers > Information Theory
Wydawca:
Springer Vieweg
Seria wydawnicza:
Edition Hmd
Język:
Niemiecki
ISBN-13:
9783658115883
Rok wydania:
2016
Wydanie:
1. Aufl. 2016
Numer serii:
000800031
Ilość stron:
380
Waga:
0.73 kg
Wymiary:
23.4 x 15.6 x 2.2
Oprawa:
Twarda
Wolumenów:
01

"Big Data Bücher gibt es viele - aber nur wenige treffen so komprimiert den Nagel auf den Kopf wie der neue Überblicks-Reader ... lesenswertes Buch für ein breites Publikum und ein wichtiger Beitrag, um das Verständnis für Big Data zu erhöhen." (Christine Wahlmüller-Schiller, in: OCG Journal, Heft 3-4, 2016)

Big Data und NoSQL - Marktpotenzial Big Data - Berufsbild Data Scientist - Rechtliche Aspekte - Big Data und Cloud - Big Data und Mobilität - Semantische Suchverfahren - Wissensmanagement – Fallbeispiele

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.
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.

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.



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