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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.…mehr
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.
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.
Inhaltsangabe
Big Data und NoSQL.- Marktpotenzial Big Data.- Berufsbild Data Scientist.- Rechtliche Aspekte.- Big Data und Cloud.- Big Data und Mobilität.- Semantische Suchverfahren.- Wissensmanagement.– Fallbeispiele
Big Data und NoSQL.- Marktpotenzial Big Data.- Berufsbild Data Scientist.- Rechtliche Aspekte.- Big Data und Cloud.- Big Data und Mobilität.- Semantische Suchverfahren.- Wissensmanagement.- Fallbeispiele
Big Data und NoSQL.- Marktpotenzial Big Data.- Berufsbild Data Scientist.- Rechtliche Aspekte.- Big Data und Cloud.- Big Data und Mobilität.- Semantische Suchverfahren.- Wissensmanagement.– Fallbeispiele
Big Data und NoSQL.- Marktpotenzial Big Data.- Berufsbild Data Scientist.- Rechtliche Aspekte.- Big Data und Cloud.- Big Data und Mobilität.- Semantische Suchverfahren.- Wissensmanagement.- Fallbeispiele
Rezensionen
"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)
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