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E-Handbooks : BI-Systeme

  • Big Data Analytics mit Data Mining Tools

    Die zunehmende Verfügbarkeit von Big-Data-Plattformen ermöglicht Anwendungen, in denen prädiktive und präskriptive Analysen skalierbar sind. Gleichzeitig stellen diese Plattformen als zentrales Kriterium Data-Mining-Techniken bereit, um Daten statistisch zu analysieren und Muster zu entdecken. Die Suche nach entsprechenden Tools fördert allerdings eine lange Liste von Anbietern zu Tage. Viele Anbieter stellen Plattformen bereit, die den Analyseprozess unterstützen, in Form von Data Mining, Datenintegration, Datenaufbereitung und Datenanalyse. In diesem E-Guide werden verschiedene Tools thematisiert, die auch einen Data-Mining-Ansatz bieten. Im ersten Artikel liefert der Autor die Grundlagen zur Auswahl der Tools. Hierfür zählt er Merkmale auf, die typische Data-Mining-Techniken bereithalten. Die folgenden Artikel setzen sich anschließend mit drei ausgewählten Anwendungen auseinander, die Data-Mining-Funktionen enthalten und sich für Datenintegration, -aufbereitung und -analyse eignen. Weiterlesen

  • Big Data Analytics – Tipps und Tricks bei der Tool-Auswahl

    Die Bedeutung von Daten nimmt zu. Von der Eindämmung finanzieller Risiken bis zum Einsatz von Empfehlungssystemen helfen Daten Unternehmen dabei, komplexe Probleme zu lösen. Im ersten Artikel dieses E-Guides gibt unser Autor Tipps, die bei der Wahl der richtigen Big-Data-Software helfen. Ein zentraler Anwendungsbereich sind IT-Sicherheitssysteme. Gleichzeit ist aber die Datenanalyse innerhalb der Frameworks umstritten, da nicht immer geklärt ist, wer auf diese zugreift. Dieses Problem wird im zweiten Artikel diskutiert. Big Data Analytics Tools werden verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und prädiktive und normative Modelle zu entwickeln. Doch wie stellt man fest, ob man Big Data Analytics überhaupt benötigt? Und wie behält man den Überblick bei der Masse an Werkzeugen? Diese Fragen beantwortet unser Autor im dritten Artikel. Ein Framework, das die letzten Jahre viel Aufmerksamkeit erhalten hat ist Apache Hadoop. Im letzten Artikel des E-Guides wird geklärt, wie Hadoop beim Big Data Management hilft und so die Analyse der Daten vereinfacht. Weiterlesen

  • Mit Analytics IoT-Szenarien bewältigen

    Analytics-Systeme kommen nicht fertig in ein Unternehmen. Die Konfiguration der Plattform ist ein handwerklicher Prozess, bei dem verschiedene Technologien entsprechend den Anforderungen zusammengebracht werden. Hierbei gibt es immer mehr Technologien, die auf unterschiedliche Weise Streaming-Analytics-Fähigkeiten bieten. Die Fülle an Plattformen kann dabei für Anwender ein Segen sein – oder sich zu einem Fluch entwickeln. Dieser E-Guide hilft beim Auswahlprozess. Im ersten Artikel diskutiert unser Autor die Bedeutung von Analytics- und Streaming-Plattformen. Dabei verweist er darauf, dass deren Implementierung mit einer durchdachten Planung beginnt. Im zweiten Beitrag wird die Verknüpfung von IoT- sowie Analytics-Technologien beleuchtet und gezeigt, wie dies Prozesse in der Lieferkette optimiert. Schließlich wird im dritten Artikel die Frage beantwortet, wie die Fertigung von IoT-Technologien profitiert. Vor allem bei Datenerfassung, -auswertung und -Management können IoT-Anwendungen einen Wettbewerbsvorteil bringen. Weiterlesen

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