Produkt zum Begriff Data:
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Data Warehouse
Data Warehouse , Zum Werk Ein Data-Warehouse besteht aus unterschiedlichen Datenquellen. Es fasst eine integrierte, themenorientierte und chronologisierte Sammlung an Daten zusammen. Damit wird ein komfortabler Zugriff auf diverse Daten ermöglicht. Das Data-Warehouse bildet deshalb die Grundlage für die Datenökonomie. Nur wer ein solches Data-Warehouse hat und betreiben kann, bleibt ernstzunehmender Wettbewerber im digitalen Zeitalter und kann Daten genau, konsistent, relevant, legal aktuell, akkurat, als "single point of reference, auf einer time to market basis" und einer "need to know basis" für diverse digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung stellen. Das Rechtshandbuch erörtert schwerpunktmäßig die rechtlichen Anforderungen eines Data-Warehouses. Es geht insbesondere auf Themen des Datenschutzes, der Informationssicherheit, des Kartellrechts, Open Data, den verschiedenen Rechtsformen bzw. Betreiberrollen, der Blockchaintechnologie und den Haftungsrisiken ein. Dabei werden: technische Hintergründe eines Data-Warehouses verständlich erörtert, praxisrelevante Rechtsfragen beim Betrieb eines Data-Warehouses aufgeworfen und diskutiert und Gestaltungshilfen beim Aufbau und Betrieb eines Data-Warehouses gegeben. Aus dem Inhalt Begriffsbestimmungen Inhaber und Betreiber Datenschutz Kartellrecht Open-Data Informationssicherheit Nutzung von Blockchain Haftung und Versicherung Vorteile auf einen Blick speziell auf die Rechtsprobleme eines Data-Warehouse zugeschnittene Darstellung mit konkreten, praxisorientierten Handlungsempfehlungen Anleitungen für die Planung, Errichtung und das Betreiben eines Data-Warehouse rechtsgebietsübergreifende Antworten und Fragestellungen im Data-Warehouse-Umfeld (Haftung und Versicherung, Blockchain, Informationssicherheit, Open Data, Kartellrecht, Datenschutz, etc.) zahlreiche Leitsätze und Grafiken Zielgruppe Für Unternehmen, im IT- und Datenschutzrecht tätige Rechtsanwältinnen und -anwälte, Gerichte und Datenschutzbehörden, Hochschulen, Verbände, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 € -
Data Driven Controlling
Data Driven Controlling , Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden. Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab. Inhalte: Data Governance und die Rolle des Controllings Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.99 € | Versand*: 0 € -
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Preis: 5.99 € | Versand*: 0.00 € -
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100 GB LTE Internet-Flat,EU-Roaming
Preis: 19.99 € | Versand*: 0.00 €
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Wie verändert die Auswertung von Big Data die Art und Weise, wie Organisationen Entscheidungen treffen?
Die Auswertung von Big Data ermöglicht es Organisationen, fundiertere und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Trends und Muster identifiziert werden, die zu besseren Entscheidungen führen. Dies kann zu effizienteren Prozessen, höherer Kundenzufriedenheit und letztendlich zu einem Wettbewerbsvorteil führen.
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Wie erfolgt die statistische Auswertung von 3?
Die statistische Auswertung von Daten erfolgt in der Regel durch die Anwendung von mathematischen Methoden und statistischen Modellen. Dabei werden die Daten analysiert, um Muster, Zusammenhänge oder Unterschiede zu identifizieren. Dies kann durch deskriptive Statistik, wie z.B. Mittelwerte oder Standardabweichungen, oder durch inferentielle Statistik, wie z.B. Hypothesentests oder Regressionsanalysen, erfolgen. Die Ergebnisse werden dann interpretiert und Schlussfolgerungen gezogen.
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Welche Methoden können für die statistische Auswertung von Datensätzen angewendet werden?
Für die statistische Auswertung von Datensätzen können verschiedene Methoden wie deskriptive Statistik, Inferenzstatistik und Regressionsanalyse angewendet werden. Deskriptive Statistik hilft dabei, Daten zu beschreiben und zu visualisieren. Inferenzstatistik ermöglicht es, Schlussfolgerungen über eine Population basierend auf Stichproben zu ziehen. Die Regressionsanalyse wird verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen und Vorhersagen zu treffen.
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"Welche Analysewerkzeuge sind am besten für die Auswertung von großen Datenmengen und komplexen Problemen geeignet?"
Für die Auswertung von großen Datenmengen und komplexen Problemen sind Tools wie Python, R und SQL besonders gut geeignet. Diese Programmiersprachen bieten leistungsstarke Funktionen für Datenanalyse und können große Datenmengen effizient verarbeiten. Zudem sind Data Mining-Tools wie Tableau, Power BI und RapidMiner hilfreich, um komplexe Probleme zu visualisieren und Muster zu identifizieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Data:
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10 GB LTE Internet-Flat,EU-Roaming
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25 GB LTE Internet-Flat,EU-Roaming
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Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 €
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Welche Analysewerkzeuge eignen sich am besten für die Auswertung großer Datenmengen in der Marktanalyse?
Für die Auswertung großer Datenmengen in der Marktanalyse eignen sich am besten Tools wie Data Mining, Machine Learning und Business Intelligence. Diese Werkzeuge ermöglichen es, komplexe Datenstrukturen zu analysieren, Muster und Trends zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung dieser Analysewerkzeuge können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.
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Wie entsteht Big Data?
Big Data entsteht durch die Sammlung und Speicherung einer großen Menge von Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Social Media, Transaktionen und mehr. Diese Daten werden dann mithilfe von speziellen Tools und Technologien analysiert und verarbeitet, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsprozesse optimieren. Letztendlich ermöglicht Big Data eine tiefere Einblicke in das Verhalten von Kunden, Trends auf dem Markt und ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen.
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Ist Big Data eine Technologie?
Ist Big Data eine Technologie? Big Data ist eigentlich kein spezifisches Technologieprodukt, sondern vielmehr ein Konzept oder eine Herangehensweise, um große Mengen an Daten zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und zu nutzen. Es umfasst verschiedene Technologien und Tools wie Datenbanken, Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die verwendet werden, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Daher kann man sagen, dass Big Data eher eine Strategie oder ein Framework ist, das auf verschiedenen Technologien basiert, anstatt eine eigenständige Technologie zu sein. Letztendlich zielt Big Data darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
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Wie funktioniert ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist eine spezialisierte Datenbank, die große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, speichert und verwaltet. Es dient dazu, Daten zu konsolidieren, zu analysieren und für Entscheidungsfindungen zugänglich zu machen. Um ein Data Warehouse zu erstellen, werden Daten aus verschiedenen operativen Systemen extrahiert, transformiert und geladen (ETL-Prozess). Die Daten werden dann in einem zentralen Repository gespeichert, wo sie für Analysen und Berichterstellung zur Verfügung stehen. Data Warehouses verwenden spezielle Datenmodellierungstechniken wie den Stern- oder Schneeflockenschema, um Daten effizient zu strukturieren und abzufragen. Business Intelligence Tools werden häufig verwendet, um Daten aus dem Data Warehouse zu extrahieren, zu analysieren und in aussagekräftige Berichte und Dashboards umzuwandeln. Durch die zentrale Speicherung und Aufbereitung von Daten ermöglicht ein Data Warehouse Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Trends zu identifizieren und Geschäftsprozesse zu optimieren.
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