Beschreibung Big- Data- Ansätze: Bewertung möglicher Integrationen von Big- Data- Ansätzen in analytische Systeme bei kleinen und mittleren Unternehmen. Die Datenlandschaft hat sich in den letzten Jahren enorm verändert wegen der rapide steigenden Zahl der Daten. Immer neue Datenquellen mit kaum strukturierten Daten eröffnen neue Möglichkeiten für Unternehmen. Das ist auch für kleinere und mittlere Unternehmen ein Zukunftsfeld. Die neuen Datenquellen und die daraus resultierenden Datenmassen kommen unter anderem aus der Digitalisierung von Geschäfts- und Produktionsprozessen z.B. aus ERP-Systemen. Besonders aus sozialen Netzwerken und mobilen Endgeräten wird eine Vielzahl an ungenutzten unstrukturierten Daten gewonnen, wie z.B. Multimediadaten, Textdateien und viele mehr. Dabei überfordert die Größe der Datensätze die Möglichkeiten von “klassischen“ also herkömmlichen Datenbanken und analytischen Systemen. Big Data Lösungen versprechen bei Marktänderungen schnell reagieren zu können, da ein Vorsprung durch frühzeitiges Erkennen neuer Trends ermöglicht wird. Außerdem sind die Optimierung z.B. der Ressourcenplanung und die Schaffung von Frühwarn- und Prognosesystemen nur einige der Möglichkeiten welche durch Big Data geschaffen werden können. Das stellt gerade kleine und mittlere Unternehmen vor besondere Herausforderungen. Wie soll man mit den neuen Big Data Technologien umgehen und um welche Integrationen soll man das bereits bestehende und altbewährte Data Warehouse erweitern, um das Unternehmen zukunftsfähig aufzustellen?
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Bekanntmachung - BMBF ~ Daraus ergeben sich zahlreiche Forschungs- und Anwendungsfelder wie Big-Data-Ansätze, Predictive Maintenance und die Nutzung neuer Datenquellen (intelligente Sensorik, Remote Sensing). Mögliche Forschungs- und Entwicklungsrichtungen sind: Nutzung von Umwelt- und Erdbeobachtungsdaten zur Steuerung und zum optimierten Einsatz von Umwelttechnologien, Erfassung und Verarbeitung von Prozessdaten .
Bekanntmachung - BMBF ~ Aufgrund der Breite möglicher Ansätze zur Entwicklung von Zukunftstechnologien für die industrielle Bioökonomie ist die Veröffentlichung weiterer Förderrichtlinien mit anderen thematischen Schwerpunkten geplant. Mögliche thematische Schwerpunkte sollen im Rahmen eines dynamischen und offenen Austausches mit den Geförderten und der wissenschaftlichen Gemeinschaft identifiziert und .
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Data Warehouse – Wikipedia ~ Ein Data Warehouse (kurz DWH oder DW; wörtlich „Datenlager“) ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt. Der Begriff stammt aus dem Informationsmanagement in der Wirtschaftsinformatik. Begriff. Mitte der 1980er-Jahre wurde bei IBM der Begriff information warehouse geschaffen. Der Terminus data .
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Media Management - Ein interdisziplinäres Kompendium ~ Instrumente interner Kommunikation in klein- und mittelständischen (Medien-)Unternehmen. Eine Interviewstudie zu Einsatz und Bewertung aus Sicht 20- bis 30-jähriger Mitarbeiter. Seiten 77-91. Kochhan, Christoph (et al.)
cio - IT-Strategien, IT-Trends und Tipps für Manager ~ Das Portal für den Chief Information Officer (CIO). Infos zu den IT-Strategien deutscher Konzerne und Zugang zu Europas größtem CIO-Netzwerk.
Softwaretest – Wikipedia ~ Definition. Es gibt unterschiedliche Definitionen für den Softwaretest: Nach ANSI/IEEE Std. 610.12-1990 ist das Testen (engl. ‚Testing‘) „the process of operating a system or component under specified conditions, observing or recording the results and making an evaluation of some aspects of the system or component.“ Eine andere Definition liefert Ernst Denert, wonach der „Test .
Robuste Unternehmen Krisenfest in Zeiten des Umbruchs ~ Robuste Unternehmen Krisenfest in Zeiten des Umbruchs (essentials) -docx. Robuste Unternehmen Krisenfest in Zeiten des Umbruchs (essentials) -docx. By : Valet - June 27 , 2020. Robuste Unternehmen Krisenfest in Zeiten des Umbruchs (Essentials) .
Big Data in #Austria - FFG - SLIDELEGEND.COM ~ Neben Systemen, die landläufig als „Big Data Systeme“ verstanden werden (NoSQL, MapReduce, etc.), haben diese einen bedeutenden Einfluss auf die Datenverwaltung und deren Management. Immer häufiger werden diese mit Big Data Ansätzen ergänzt, um unstrukturierte und Echtzeitdaten zu integrieren. Der wesentliche Unterschied zu den bisher .
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