Big Data für IT-Entscheider
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Beschreibung
- Was verbirgt sich fachlich und technisch hinter dem Begriff "Big Data"? - Welche Business Cases bietet "Big Data" Ihrem Unternehmen?- Wie sammeln und vermehren Sie Daten beziehungsweise wie können Sie wertvolle Informationen aus ihnen gewinnen?- Mit welchen mathematischen und technologischen Mitteln können die großen Datenmengen beherrscht werden?- Sie erhalten einen Ausblick, in welche Richtung sich "Big Data" entwickeln wird - und Sie können sich darauf einstellen.- Extra: E-Book insideDass die Menge der Geschäftsdaten in allen Branchen rasant wächst, ist kein Geheimnis. Wie sich diese riesigen Datenmengen erzeugen und vermehren, in den Griff bekommen und für den Geschäftserfolg optimal einsetzen lassen, beschäftigt viele. In diesem Buch werden verschiedenste Szenarien und Anwendungsfälle für "Big Data" beschrieben. Aufgezeigt werden die damit verbundenen Business Opportunities und Chancen genauso wie die Risiken. Das Thema wird dabei aus unterschiedlichsten Perspektiven betrachtet. Case Studies zeigen, wie New-Economy-Unternehmen und Startups der Moderne sich diesem Thema bereits jetzt stellen und wo sie hinwollen. Dieses Buch vermittelt Ihnen außerdem einen Überblick über die Technologien rund um "Big Data". Beispielhafte Tool-Ketten werden gezeigt, die allesamt zur Wertschöpfungskette beitragen bzw. diese direkt abbilden. Als Entscheider finden Sie hier die wichtigsten Informationen, um einschätzen zu können, was Sie für Ihr Unternehmen benötigen, mit welcher Art von "Big Data" Sie sich auseinandersetzen sollten und welche Skills Ihre IT-Mitarbeiter haben müssen.Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader von Baron, Pavlo
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Über den Autor
Pavlo Baron ist Autor zahlreicher Artikel, Speaker auf verschiedenen Konferenzen und Autor der Bücher "Pragmatische IT-Architektur", "Fragile Agile" und "Erlang/OTP". Er arbeitet als Lead Architect bei codecentric. Seine beruflichen Interessen und Leidenschaften sind verteilte Systeme, Hochskalierbarkeit, Machine Learning, Natural Language Processing und somit "Big Data".
- Gebunden
- 304 Seiten
- Erschienen 2013
- Redline Verlag
- Kartoniert
- 437 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer Vieweg
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- paperback
- 234 Seiten
- Erschienen 2009
- W3l
- Gebunden
- 402 Seiten
- Erschienen 2021
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
- Kartoniert
- 386 Seiten
- Erschienen 2015
- O'Reilly and Associates
- Gebunden
- 715 Seiten
- Erschienen 2023
- SAP PRESS
- Gebunden
- 623 Seiten
- Erschienen 2022
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
- Gebunden
- 372 Seiten
- Erschienen 2015
- dpunkt.verlag GmbH
- Kartoniert
- 605 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly Media
- Kartoniert
- 280 Seiten
- Erschienen 2018
- MIT Press
- Gebunden
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Gebunden
- 263 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer




