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Business & Internet: Big Data

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Business & Internet: Big Data

  1. 1. BIG DATA
  2. 2. DEFINITION • riesige, komplexe Datensätze 2 • spezielle Datenbanktools
  3. 3. WARUM? • unzählige Möglichkeiten • Wirtschaftstrends • Betrug • Krankheiten • Kriminalität • Forschung • Verkehr und Verkehrsfluss • Big Data muss nicht „big“ sein 3 • Autos, Züge, Flugzeuge, …
  4. 4. TECHNOLOGIE • Cassandra • verteiltes Datenbanksystem • Cloud Computing • hochskalierbare Systeme • MapReduce/Hadoop • Software-Framework zum Prozessieren große Datensätze • NoSQL 4 • „Not only SQL“
  5. 5. TECHNIKEN • A/B Testing • z.B. Website-Tests • Crowdsourcing • Data Mining • Informationen und Muster erkennen • Network Analysis 5 • z.B. in sozialen Netzwerken
  6. 6. VISUALISIERUNG • Tag Cloud 6 • History Flow
  7. 7. 7 BEISPIEL: MAPREDUCE
  8. 8. BEISPIEL: PREMISE • US-amerikanisches Startup • Echtzeiterfassung/Analyse von Lebensmittelpreisen • Daten von Heimarbeitern und Studenten von lokalen Märkten via Smartphone-App • Verknüpfung der Daten führt zu … 8 • mögliche Preistrends • Inflationsindizes
  9. 9. 9 BEISPIEL: PREMISE
  10. 10. 10 BEISPIEL: PREMISE
  11. 11. WEITERE BEISPIELE • Morgan Stanley • Portfolioanalyse • Ford • Hybridfahrzeuge erzeugen 25 GB Daten pro Stunde • Sears und Kmart • Marketingkampagnen, Gutscheine und Angebote personalisieren • Microsoft 11 • Verkehrsdaten (z.B. Staus) für Bing Maps
  12. 12. KRITIK • Big Data im Kontext • „Ergebnisse“ von Big Data müssen immer noch durchdacht werden 12 • Big Data kann nur auf Grundlage der Vergangenheit entscheiden
  13. 13. DANKE!

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