Big Data für Entscheider - Andreas Gadatsch, Holm Landrock

Blick ins Buch

Big Data für Entscheider (eBook)

Entwicklung und Umsetzung datengetriebener Geschäftsmodelle

Andreas Gadatsch, Holm Landrock (Autoren)

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2017 | 1. Aufl. 2017
IX, 51 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-17340-1 (ISBN)

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Andreas Gadatsch und Holm Landrock zeigen an typischen Beispielen aus der Praxis, wie datengetriebene Geschäftsmodelle entstehen. Sie erläutern, wie sich Big-Data-Projekte rechnen und wie man am einfachsten an die Analyse großer Datenmengen herangeht. Eine Bewertung der zentralen Aspekte von Projekten und der dort eingesetzten Technologien erleichtert den Lesern die tägliche Praxis im IT-Management. Die Autoren stellen Hadoop als eine der wichtigen Big-Data-Technologien vor.

Prof. Dr. Andreas Gadatsch ist Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Wirtschaftsinformatik im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg in Sankt Augustin.

Holm Landrock ist Fachinformatiker, Technologie-Analyst und -Berater sowie Fachjournalist mit einem Schwerpunkt auf technisch-wissenschaftlicher IT und Big-Data-Themen.

Prof. Dr. Andreas Gadatsch ist Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Wirtschaftsinformatik im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg in Sankt Augustin. Holm Landrock ist Fachinformatiker, Technologie-Analyst und -Berater sowie Fachjournalist mit einem Schwerpunkt auf technisch-wissenschaftlicher IT und Big-Data-Themen.

Einsatzbereiche und Zielsetzung von Big-Data-Projekten.- Anbieterprofile, Einführung von Big Data.- Ausgewählte Use Cases.- Big Data und Ethik.

Erscheint lt. Verlag	9.2.2017
Reihe/Serie	essentials
Reihe/Serie	essentials
Zusatzinfo	IX, 51 S. 10 Abb.
Verlagsort	Wiesbaden
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke
Schlagworte	Data Lake • Datenmodell • Digitalisierung • Hadoop • NoSQL • predictive analytics
ISBN-10	3-658-17340-8 / 3658173408
ISBN-13	978-3-658-17340-1 / 9783658173401

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Größe: 1,6 MB

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