Big Data in der Logistik
Anwendungsbereiche und offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung
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Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Technische Informatik, Note: 1,3, Technische Hochschule Köln, ehem. Fachhochschule Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, Anwendungsbereiche für Big Data in der Logistik zu beschreiben und Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung aufzuzeigen. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen von Big Data erläutert. Hierfür werden grundlegenden Begriffe aus dem Big Data-Umfeld, technische Anforderungen und datenschutzrechtliche Herausforderungen geklärt. Anschließend werden aktuelle Anwendungsbereiche be...
Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Technische Informatik, Note: 1,3, Technische Hochschule Köln, ehem. Fachhochschule Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, Anwendungsbereiche für Big Data in der Logistik zu beschreiben und Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung aufzuzeigen. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen von Big Data erläutert. Hierfür werden grundlegenden Begriffe aus dem Big Data-Umfeld, technische Anforderungen und datenschutzrechtliche Herausforderungen geklärt. Anschließend werden aktuelle Anwendungsbereiche beschrieben. Abschließend werden zwei Bereiche angeführt, die noch offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenakzeptanz aufzeigen.Big Data ist das Zusammenführen und Analysieren einer großen Zahl von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen von unterschiedlicher Struktur und Qualität. Dies Geschieht in Echtzeit und zur Gewinnung eines Nutzens.Betrachtet man den Hype Circle von Gartner, liegt Big Data bereits im Jahr 2013 im Mittelpunkt der Trendskala. Bis heute ist die Zahl der Logistikunternehmen, die komplexere Big Data-Technologien nutzen, sehr gering. Und das obwohl die Logistikbranche die geeigneten Grundvoraussetzungen bietet und die Potenziale vielversprechend sind.
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