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  • 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

  • Datenanalyse und -Management mit passenden Tools demokratisieren

    Leistungsstarkes Self Service BI erfasst, analysiert und visualisiert Big Data und eröffnet Einsichten, die vorher nicht möglich waren. Doch im weniger idealen Fall bohren Mitarbeiter tief in Daten hinein, die man bisher ganz gerne von ihnen ferngehalten hat. Außerdem verstehen in vielen Unternehmen Mitarbeiter das Datenmaterial nicht. Self Service BI setzt hier an und bewegt sich vom Aufbereiten der Daten zum Daten-Buffet. Wie Mitarbeiter sinnvoll und im Interesse des Unternehmens mit Business Intelligence und Business Analytics arbeiten, wird in den Artikeln dieses E-Guides diskutiert. Der erste Artikel geht auf Self Service BI aus Management- und Governance-Perspektive ein. Im zweiten Artikel wird das Thema Analytics im Kontext des Internets der Dinge gesetzt und diskutiert, welche Bedeutung der Datenanalyse in diesem Anwendungsfeld zukommt. Schließlich erläutert unser Autor im dritten Artikel, welche Möglichkeiten Microsoft Azure für Analytics bietet. Mit integrierten KI-Fähigkeiten stellt Microsoft verschiedene Tools für die Datenverarbeitung und Datenanalyse bereit. Weiterlesen

  • Softwareentwicklung für das Internet der Dinge

    Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) spielt im industriellen Umfeld eine wachsende Rolle, wovon auch die Begriffe Industrial Internet of Things (IIoT) und Industrie 4.0 zeugen. Dabei kommt der Entwicklung von Software eine zentrale Bedeutung zu, da Applikationen erst das Management und die Steuerung der einzelnen Dinge ermöglichen. In diesem E-Guide stellen unsere Autoren Beispiele für Entwicklungsplattformen und Datenbankoptionen für IoT und IIoT vor. Der richtige Einsatz von Plattformen erlaubt neben einer adäquaten Entwicklung von IoT-Anwendungen, eine sichere Vernetzung der Geräte und das effektive Sammeln und Analysieren dabei gewonnener Daten. Die Daten setzen wiederum passende Datenbanken voraus. Allerdings haben IoT-Tools andere Voraussetzungen als klassische Anwendungen. Die entsprechenden Kriterien für die Auswahl der passenden Datenbank werden im zweiten Artikel beleuchtet. Schließlich wird erläutert, wie.NET-Entwickler mit dem Azure IoT Hub IoT-Anwendungen entwickeln. Weiterlesen

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