BI & Big Data 2015: Von Big Data zu Smart Data
Kostenloses eBook, 128 Seiten und deutschsprachig
(pressebox) Aying, 31.08.2015 - Es geht nicht nur darum, die schiere Menge an Daten (big) zu bewältigen. Vielmehr beherrscht ihre Umsetzung zu Wissen (smart) das Feld! Deshalb setzt das eBook "BI & Big Data 2015" den Fokus auf den Weg von Big Data zu Smart Data. Das eBook ist eine Sonderausgabe des Fachmagazins it management.
Das neue eBook gibt viele Tipps, wie man Big-Data-Projekte erfolgreich bewältigt und wie man mit den neuesten, analytischen Technologien den optimalen Nutzen aus der Vielzahl an Daten zieht.
3 Schwerpunkte: Hadoop, Analytics und ALM
Einen der Schwerpunkte des eBooks bildet das Hadoop Distributed File System (HDFS). Die Zielsetzung von Hadoop ist die kostengünstige und skalierbare Datenhaltung und Auswertung von polystrukturierten Daten. Ist Hadoop die technische Antwort auf Big-Data-Herausforderungen?
The Future of Analytics: Woher kommen all die Daten? Was machen wir mit Ihnen? Big Data hat großes Potenzial, dieses kann aber nur mit den richtigen Werkzeugen erschlossen werden, und der zeitnahen Verarbeitung von Ereignissen (Real-time Stream Processing) kommt hierbei eine entscheidende Rolle zu.
Klassische Ansätze des Application Lifecycle Management (ALM) führen bei Big-Data-Vorhaben häufig nicht zu den erhofften Ergebnissen. Die einseitige Ausrichtung der klassischen Ansätze auf Effizienz und Kosten wird dem meist explorativen Charakter der Big-Data-Ansätze nicht gerecht. Was tun?
Das eBook ist deutschsprachig, 128 Seiten lang und das PDF ca. 9 MB groß. Es steht kostenlos zum Download unter folgendem Link bereit:
http://www.it-daily.net/ebooks/11203-bi-big-data-2015-von-big-data-zu-smart-data-ebook-2
Hier ein Auszug aus den insgesamt 23 Kapiteln:
Real-Time Stream Processing:
Es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen heute durch den ständigen Zustrom von Daten aus verschiedenen Quellen überfordert sind.
Data at your fingertips: Big Data erfordert neue Denkweisen
Die Fast-Data-Plattform zur Lösung der Big-Data-Probleme:
Integration von Applikationen und Daten für bessere Prozesse und richtige Entscheidungen
Big Data: Herausforderungen für das ALM
In-Memory-Datenbanken
Hadoop: Angekommen im Enterprise-Zeitalter
Eine moderne Datenarchitektur mit Hadoop:
Der Weg zum Data Lake
Big Data oder Data Warehouse:
Der Beginn einer wunderbaren Freundschaft
Das Data-Lake-Konzept: Nicht nur Daten zählen
Visuelle Daten: Keep it simple!
Weitere Informationen:
www.it-daily.net
Das neue eBook gibt viele Tipps, wie man Big-Data-Projekte erfolgreich bewältigt und wie man mit den neuesten, analytischen Technologien den optimalen Nutzen aus der Vielzahl an Daten zieht.
3 Schwerpunkte: Hadoop, Analytics und ALM
Einen der Schwerpunkte des eBooks bildet das Hadoop Distributed File System (HDFS). Die Zielsetzung von Hadoop ist die kostengünstige und skalierbare Datenhaltung und Auswertung von polystrukturierten Daten. Ist Hadoop die technische Antwort auf Big-Data-Herausforderungen?
The Future of Analytics: Woher kommen all die Daten? Was machen wir mit Ihnen? Big Data hat großes Potenzial, dieses kann aber nur mit den richtigen Werkzeugen erschlossen werden, und der zeitnahen Verarbeitung von Ereignissen (Real-time Stream Processing) kommt hierbei eine entscheidende Rolle zu.
Klassische Ansätze des Application Lifecycle Management (ALM) führen bei Big-Data-Vorhaben häufig nicht zu den erhofften Ergebnissen. Die einseitige Ausrichtung der klassischen Ansätze auf Effizienz und Kosten wird dem meist explorativen Charakter der Big-Data-Ansätze nicht gerecht. Was tun?
Das eBook ist deutschsprachig, 128 Seiten lang und das PDF ca. 9 MB groß. Es steht kostenlos zum Download unter folgendem Link bereit:
http://www.it-daily.net/ebooks/11203-bi-big-data-2015-von-big-data-zu-smart-data-ebook-2
Hier ein Auszug aus den insgesamt 23 Kapiteln:
Real-Time Stream Processing:
Es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen heute durch den ständigen Zustrom von Daten aus verschiedenen Quellen überfordert sind.
Data at your fingertips: Big Data erfordert neue Denkweisen
Die Fast-Data-Plattform zur Lösung der Big-Data-Probleme:
Integration von Applikationen und Daten für bessere Prozesse und richtige Entscheidungen
Big Data: Herausforderungen für das ALM
In-Memory-Datenbanken
Hadoop: Angekommen im Enterprise-Zeitalter
Eine moderne Datenarchitektur mit Hadoop:
Der Weg zum Data Lake
Big Data oder Data Warehouse:
Der Beginn einer wunderbaren Freundschaft
Das Data-Lake-Konzept: Nicht nur Daten zählen
Visuelle Daten: Keep it simple!
Weitere Informationen:
www.it-daily.net
