標(biāo)題: Titlebook: Big Data; Grundlagen, Systeme Daniel Fasel,Andreas Meier Book 2016 Springer Fachmedien Wiesbaden 2016 Key or Value Column and Document Sto [打印本頁(yè)] 作者: 浮標(biāo) 時(shí)間: 2025-3-21 16:33
書目名稱Big Data影響因子(影響力)
書目名稱Big Data影響因子(影響力)學(xué)科排名
書目名稱Big Data網(wǎng)絡(luò)公開度
書目名稱Big Data網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名
書目名稱Big Data被引頻次
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書目名稱Big Data年度引用
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書目名稱Big Data讀者反饋
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作者: Palter 時(shí)間: 2025-3-21 21:12
Datenmanagement mit SQL und NoSQLgie, z.?B. der relationalen, genügt nicht mehr. In diesem Kapitel werden entsprechend die Grundlagen für relationale Datenbanken – SQL-Datenbanken – sowie für NoSQL-Datenbanken gegeben. Als Einstieg dient ein elektronischer Shop, welcher gleichzeitig SQL- und NoSQL-Datenbanken als Architekturkompone作者: 某人 時(shí)間: 2025-3-22 00:31 作者: GORGE 時(shí)間: 2025-3-22 06:09 作者: 變形詞 時(shí)間: 2025-3-22 11:39
Der Wert von Daten aus juristischer Sicht am Beispiel des Profilingugemessen werden? Wie verh?lt es sich dazu aus rechtlicher Sicht? K?nnen Daten mithin gekauft und verkauft werden? W?re dies von Unternehmen und Konsumentinnen und Konsumenten sogar gewünscht? Welche rechtlichen Probleme stellen sich im Zusammenhang mit der Datenbearbeitung beim Profiling? Am Beispi作者: gerrymander 時(shí)間: 2025-3-22 16:26 作者: Antarctic 時(shí)間: 2025-3-22 17:59
Impala: Eine moderne, quellen-offene SQL Engine für Hadoopgebung wie Hadoop entworfen wurde. Das Ziel von Impala ist es, klassische SQL-Abfragen mit geringer Latenz und Laufzeit auszuführen, so wie man es von typischen BI/DW L?sungen gewohnt ist. Gleichzeitig sollen dabei sehr gro?e Quelldaten in Hadoop gelesen werden, ohne dass ein weiterer Extraktionspro作者: 盡管 時(shí)間: 2025-3-23 00:50 作者: 召集 時(shí)間: 2025-3-23 02:48 作者: 褻瀆 時(shí)間: 2025-3-23 08:53
Cloud-Servicemanagement und Analytics: Nutzung von Business Intelligence Technologien für das Servicllem die zunehmende Bedeutung der Phasen Service Strategy und Service Design hervorzuheben. Demgegenüber ist zu erwarten, dass im Rahmen des Cloud Computing die Phasen Service Transition und Service Operation für die Leistungsabnehmer an Relevanz verlieren. Derweilen bleibt das Continual Service Imp作者: 迅速飛過 時(shí)間: 2025-3-23 12:46
Big Data in der Mobilit?t – FCD Modellregion Salzburg?ndigen Wandel unterzogen und nur schwer zu verstehen und zu kontrollieren. Der folgende Artikel beschreibt, wie Fragestellungen im Bereich der Mobilit?t mit Hilfe von Big Data untersucht und besser verstanden werden k?nnen. Hierbei geht es einerseits um den Zugang zu und die Nutzbarmachung von geei作者: 旁觀者 時(shí)間: 2025-3-23 16:14 作者: 束以馬具 時(shí)間: 2025-3-23 19:24
Betriebswirtschaftliche Auswirkungen bei der Nutzung von Hadoop innerhalb des Migros-Genossenschaftsfang. Der vorliegende Beitrag beschreibt für Nichttechniker, wie die Migros die sich neu ergebenden M?glichkeiten zukunftsorientiert und wertsch?pfend nutzt. Um die steigenden Anforderungen des Fachbereichs zu bedienen, wurde mit Hilfe von innovativen Hadoop-Technologien eine skalierbare Architektur作者: Coronation 時(shí)間: 2025-3-23 23:23
Design und Umsetzung eines Big Data Service im Zuge der digitalen Transformation eines VersicherungsDabei werden im ersten Teil verschiedene Definitionen, Studien und Modelle diskutiert, mit welchen Unternehmen die Ziele sowie ihren digitalen Reifegrad messen, bewerten und verbessern k?nnen..Der zweite Teil geht anhand einer Fallstudie im Versicherungsumfeld auf die Herausforderungen und Erfahrung作者: 暖昧關(guān)系 時(shí)間: 2025-3-24 03:30
Data Scientist als Berufge Berufsbild des Data Scientists. Danach analysieren wir drei typische Use Cases und zeigen auf, wie Data Science zur praktischen Anwendung kommt. Im letzten Teil des Kapitels berichten wir über unsere Erfahrungen aus dem schweizweit ersten Diploma of Advanced Studies (DAS) in Data Science, das an der ZHAW im Herbst 2014 erstmals gestartet ist.作者: JOG 時(shí)間: 2025-3-24 09:09 作者: Orgasm 時(shí)間: 2025-3-24 13:21
Book 2016che Modellbildung, Anfragesprachen, Konsistenzgew?hrung etc.) werden wichtige NoSQL-Systeme (Key/Value Store, Column Store, Document Store, Graph Database) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erl?utert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum作者: CLAP 時(shí)間: 2025-3-24 18:45 作者: 浮雕 時(shí)間: 2025-3-24 19:37
Serena Capasso,Giovanni D’Angelomentinnen und Konsumenten sogar gewünscht? Welche rechtlichen Probleme stellen sich im Zusammenhang mit der Datenbearbeitung beim Profiling? Am Beispiel des Profiling sollen diese Fragen nachfolgend er?rtert werden.作者: Limited 時(shí)間: 2025-3-25 01:28 作者: MEAN 時(shí)間: 2025-3-25 07:05
Book 2016base) vorgestellt und erfolgreiche Anwendungen aus unterschiedlichen Perspektiven erl?utert. Eine Diskussion rechtlicher Aspekte und ein Vorschlag zum Berufsbild des Data Scientist runden das Buch ab. Damit erh?lt die Leserschaft Handlungsempfehlungen für die Nutzung von Big-Data-Technologien im Unternehmen..作者: Hemiplegia 時(shí)間: 2025-3-25 11:18
Dmitri Artemov,Zaver M. Bhujwallage Berufsbild des Data Scientists. Danach analysieren wir drei typische Use Cases und zeigen auf, wie Data Science zur praktischen Anwendung kommt. Im letzten Teil des Kapitels berichten wir über unsere Erfahrungen aus dem schweizweit ersten Diploma of Advanced Studies (DAS) in Data Science, das an der ZHAW im Herbst 2014 erstmals gestartet ist.作者: WATER 時(shí)間: 2025-3-25 12:30
John T. Kemshead,Alan R. Hipkissen einer digitalen Transformation ein, die bei der Umsetzung eines Proof-of-Concepts gemacht wurden. Dabei wird auf die interdisziplin?re Zusammenarbeit zwischen Management, IT, Analytics und den Fachbereichen wie Marketing und Vertrieb eingegangen, die über die verschiedenen Phasen des Projektes hinweg miteinander interagierten.作者: Accrue 時(shí)間: 2025-3-25 19:10 作者: 燈絲 時(shí)間: 2025-3-25 22:01 作者: 色情 時(shí)間: 2025-3-26 01:44
https://doi.org/10.1385/0896032078an seine Grenzen. Big Data-Technologien versprechen, den neuen Anforderungen gerecht zu werden und bieten vielversprechende Ans?tze, um das althergebrachte Data Warehouse-Konzept zu erweitern und zu modernisieren.作者: resistant 時(shí)間: 2025-3-26 08:14 作者: FLIP 時(shí)間: 2025-3-26 11:24 作者: glucagon 時(shí)間: 2025-3-26 12:44
Erweiterung des Data Warehouse um Hadoop, NoSQL & Coan seine Grenzen. Big Data-Technologien versprechen, den neuen Anforderungen gerecht zu werden und bieten vielversprechende Ans?tze, um das althergebrachte Data Warehouse-Konzept zu erweitern und zu modernisieren.作者: 門閂 時(shí)間: 2025-3-26 19:20 作者: 顯而易見 時(shí)間: 2025-3-26 23:41
Hiroshi Nishihara,Mitsunobu R. Kanoten, neben formatierten Daten auch semi-strukturierte und unstrukturierte Daten effizient verarbeiten zu k?nnen. Neben den Grundlagen zu SQL- und NoSQL-Datenbanken werden die Kernkompetenzen für ein Datenmanagement im Zeitalter von Big Data aufgezeigt. Weiterführende Literaturangaben runden das Kapitel ab.作者: Creditee 時(shí)間: 2025-3-27 02:10
Yasuhiro Matsumura,Masahiro Yasunagaie Nutzung von Daten mittels Datenbankabfragesprachen wird exemplarisch mit SQL (Structured Query Language) für relationale und mit Cypher für graphorientierte Datenbanken illustriert. Zudem werden unterschiedliche Konsistenzvarianten besprochen.作者: Constrain 時(shí)間: 2025-3-27 06:49 作者: 財(cái)產(chǎn) 時(shí)間: 2025-3-27 09:54
Intracellular Parasitism of Microorganismsn unterstützt werden. Anhand der ITSM-Prozesse Business Relationship Management, Information Security Management, Event Management, und Incident Management werden im Rahmen des Beitrags konkrete Potenziale von verschiedenen Daten-, Text-, Web- und Netzwerkanalysen dargestellt.作者: 采納 時(shí)間: 2025-3-27 15:43
Was versteht man unter Big Data und NoSQL?ten, neben formatierten Daten auch semi-strukturierte und unstrukturierte Daten effizient verarbeiten zu k?nnen. Neben den Grundlagen zu SQL- und NoSQL-Datenbanken werden die Kernkompetenzen für ein Datenmanagement im Zeitalter von Big Data aufgezeigt. Weiterführende Literaturangaben runden das Kapitel ab.作者: 沉思的魚 時(shí)間: 2025-3-27 20:19 作者: concentrate 時(shí)間: 2025-3-27 23:15 作者: 仲裁者 時(shí)間: 2025-3-28 03:03 作者: Blood-Vessels 時(shí)間: 2025-3-28 08:02 作者: 繼而發(fā)生 時(shí)間: 2025-3-28 14:02
Yasuhiro Matsumura,Masahiro Yasunagagie, z.?B. der relationalen, genügt nicht mehr. In diesem Kapitel werden entsprechend die Grundlagen für relationale Datenbanken – SQL-Datenbanken – sowie für NoSQL-Datenbanken gegeben. Als Einstieg dient ein elektronischer Shop, welcher gleichzeitig SQL- und NoSQL-Datenbanken als Architekturkompone作者: Console 時(shí)間: 2025-3-28 16:45
Hiroshi Nishihara,Mitsunobu R. Kanonisse lassen vermuten, dass insbesondere der richtige Umgang mit Informationen zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor geworden ist. Vor diesem Hintergrund hat das Institut für Business Intelligence (IBI) die Studie ?Competing on Analytics – Herausforderungen – Potenziale und Wertbeitr?ge von Business 作者: FOLD 時(shí)間: 2025-3-28 21:35 作者: hematuria 時(shí)間: 2025-3-28 23:26 作者: 瑣事 時(shí)間: 2025-3-29 03:11
https://doi.org/10.1385/0896032078temen zu bergen. In den Datenfluten liegt ein enormes Optimierungspotenzial für das Gesch?ft begraben, welches sich durch Business Intelligence-Werkzeuge (BI) nutzbar machen l?sst. Die Realit?t, in der BI-Werkzeuge eingesetzt werden, hat sich aber in jüngster Vergangenheit stark ge?ndert: Heute erze作者: Yourself 時(shí)間: 2025-3-29 09:12 作者: falsehood 時(shí)間: 2025-3-29 13:23 作者: 盲信者 時(shí)間: 2025-3-29 18:13
Molecular Karyotype Analysis in , ,llt. Dazu wird in einem ersten Schritt definiert, was in der (Wirtschafts-)Informatik unter einer Plattform verstanden wird und aus welchen Bestandteilen sich eine solche in diesem Kontext zusammensetzen kann. Anschlie?end wird kurz beleuchtet, welche Merkmale eine Plattform hinsichtlich der Schaffu作者: 磨碎 時(shí)間: 2025-3-29 22:59
Intracellular Parasitism of Microorganismsllem die zunehmende Bedeutung der Phasen Service Strategy und Service Design hervorzuheben. Demgegenüber ist zu erwarten, dass im Rahmen des Cloud Computing die Phasen Service Transition und Service Operation für die Leistungsabnehmer an Relevanz verlieren. Derweilen bleibt das Continual Service Imp作者: MAIZE 時(shí)間: 2025-3-30 02:44 作者: 元音 時(shí)間: 2025-3-30 06:59
Low Molecular Weight GTP-Binding Proteinso? nach eingegebenen Stichw?rtern (Zeichenketten) in Textinhalten gesucht werden kann. Vielmehr müssen diese f?hig sein nach Instanzen von Konzepten einer Ontologie zu suchen, also nach Repr?sentationen der zugrunde liegenden Begriffe und derer Zusammenh?nge. Durch die Verknüpfungen von Entit?ten un作者: CHECK 時(shí)間: 2025-3-30 10:21
https://doi.org/10.1007/978-1-4613-0335-0fang. Der vorliegende Beitrag beschreibt für Nichttechniker, wie die Migros die sich neu ergebenden M?glichkeiten zukunftsorientiert und wertsch?pfend nutzt. Um die steigenden Anforderungen des Fachbereichs zu bedienen, wurde mit Hilfe von innovativen Hadoop-Technologien eine skalierbare Architektur作者: 固執(zhí)點(diǎn)好 時(shí)間: 2025-3-30 14:31 作者: 影響 時(shí)間: 2025-3-30 18:25
Big Data978-3-658-11589-0Series ISSN 2366-1127 Series E-ISSN 2366-1135 作者: MURAL 時(shí)間: 2025-3-30 20:46 作者: 防止 時(shí)間: 2025-3-31 03:37
Eileen Uribe-Querol,Carlos RosalesIn diesem Kapitel wird ein Informationssystem beschrieben, welches Anomalien in gro?en Netzwerken erkennen kann. Ein solches Netzwerk ist beispielsweise das Wasserversorgungsnetz einer Stadt. Anhand eines Prototyps wird aufgezeigt, wie potenzielle Anomalien dynamisch und in Echtzeit entdeckt werden k?nnen.
