Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, SRH Fernhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, den Lesenden ein Verst ndnis f r die Grundlagen von Big Data zu vermitteln und m gliche L sungsans tze aufzuzeigen. Dabei liegt der Schwerpunkt auf den Herausforderungen im Umgang damit sowie den dazugeh rigen Anforderungen und Technologien. Im ersten Kapitel der Ausf hrungen werden die grunds tzlichen Herausforderungen erl utert. Es werden im Anschluss die wesentlichen nicht-funktionalen Anforderungen an eine Big Data Architektur beleuchtet, die eine effektive Datenverarbeitung gew hrleisten sollen. Anschlie end wird das CAP-Theorem vorgestellt, welches bei der Gestaltung von Big Data Architekturen eine wichtige Rolle spielt. Konkrete Beispiele verdeutlichen den Lesenden, inwiefern das CAP-Theorem in der Praxis Anwendung findet. F nf L sungsans tze zum Umgang mit Big Data werden im Anschluss dargelegt. Hierbei werden unterschiedliche M glichkeiten zur Datenverarbeitung und Analyse aufgezeigt, welche den Einsatz von Big Data in Unternehmen m glichst einfach und effizient gestalten. Diesbez glich werden im letzten Kapitel verschiedene Technologien vorgestellt, die in der Regel Anwendung finden. Zus tzlich werden die wesentlichen Schritte einer Datapipeline erl utert, um ein besseres Verst ndnis f r die Datenverarbeitung und -analyse im Kontext von Big Data zu schaffen. Die Lesenden sollen durch diese Arbeit mit einer soliden Grundlage ausgestattet werden, die dazu bef higt, Herausforderungen zu verstehen sowie Potenziale und Technologien zu kennen. Dadurch wird die F higkeit verbessert, Big Data effektiv zu handhaben und Nutzen daraus zu ziehen.
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