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Big Data

144 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema Big Data.
Die Datenwissenschaften beschreiben den Prozess, Wissen und Charakteristiken aus Daten zu extrahieren. Die Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Datenwissenschaften und beschreibt KI-Systeme oder KI-Anwendungen, die ein menschenähnliches Verhalten zeigen. Eine KI kann es auch ermöglichen, Entscheidungen wie ein Mensch zu treffen. Beispiele dafür sind Sprachassistenten, die sich mittle..
KI, Big Data und Datenanonymisierung
Dieser Artikel zeigt auf, wie Architekturen für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von IoT-Daten beschaffen sein sollten. Es wird untersucht, wann und welche Daten dezentral auf Edge-Knoten und zentral in der Cloud gespeichert werden sollten. Ein wichtiger Aspekt dabei ist auch ob, wann, wo, wie und welche Daten (vor-) aggregiert werden sollen. Ebenso wird darauf eingegangen, wo welche Art ..
Architekturen für die Analyse von Daten im Internet der Dinge
Gut zwei Jahre ist es her, seit Blockchain seinen größten Hype erlebte. Damals, im Jahr 2017, riss die Marktkapitalisierung von Kryptowährung kurzzeitig fast die Trillion-US-Dollar-Grenze. Blockchain war damals vor allem im Zusammenhang mit Bitcoin bekannt, war die Technologie doch gemeinsam mit der Kryptowährung entstanden, als webbasiertes, dezentrales, öffentliches Buchhaltungssystem sämtlicher..
Blockchain-Transaktionen auf der Spur
Das Thema Self-Service Business Intelligence (SSBI), also die eigenständige Erstellung von BI-Content durch Fachabteilungen, wird bereits seit einigen Jahren regelmäßig von Unternehmen als eines der Top-Themen im BI-Umfeld identifiziert. Hinsichtlich der Tool-Auswahl stehen den Unternehmen mit der Weiterentwicklung von Cloud-Analytics-Produkten durch die großen Softwarehersteller, insbesondere mit..
Erfolgreiche Etablierung von Self-Service-BI im Unternehmen
Bisweilen ist es unklar, wie sich die Disziplin Data Science Engineering in BI-Architekturen einbettet. Ein Problem dabei ist, dass Data Engineers häufig komplexe Pipelines – unter anderem zur Industrialisierung von maschinellen Lernverfahren – designen oder auch NoSQL-Datenbanken nutzen. Hier stoßen gängige, SQL-basierte Transformationen, wie man sie aus dem klassischen ETL-Bereich kennt, an Gren..
NoSQL und Data Science illustriert an einer Volltextsuche