Big Data

http://de.dbpedia.org/resource/Big_Data an entity of type: Thing

Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘) bezeichnet Datenmengen, welche * zu groß, * zu komplex, * zu schnelllebig oder * zu schwach strukturiert * Anonymisierung der Daten vor dem Ausbeuten, wenn nicht schon durch * Anonymisierung vor dem Auswerten zu erreichen. Klassische Anwender sind Provider sozialer Netzwerke und von Suchmaschinen. Die Analyse, Erfassung und Verarbeitung von großen Datenmengen ist heute in vielen Bereichen alltäglich.
Big Data 
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rdf:langString Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman 
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Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘) bezeichnet Datenmengen, welche * zu groß, * zu komplex, * zu schnelllebig oder * zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Im deutschsprachigen Raum ist der traditionellere Begriff Massendaten. „Big Data“ wird häufig als Sammelbegriff für digitale Technologien verwendet, die in technischer Hinsicht für eine neue Ära digitaler Kommunikation und Verarbeitung und in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden. Er steht dabei grundsätzlich für große digitale Datenmengen, aber auch für deren Analyse, Nutzung, Sammlung, Verwertung und Vermarktung. In der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ auf die drei Dimensionen volume (Umfang, Datenvolumen), velocity (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden) sowie variety (Bandbreite der Datentypen und -quellen). Erweitert wird diese Definition um die zwei V's value und validity, welche für einen unternehmerischen Mehrwert und die Sicherstellung der Datenqualität stehen. Der Begriff „Big Data“ unterliegt als Schlagwort einem kontinuierlichen Wandel; so wird mit ihm ergänzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.Die gesammelten Daten können dabei aus verschiedensten Quellen stammen (Auswahl): * Aufzeichnungen verschiedenster Überwachungssysteme. * die Nutzung von Kunden- oder Bank- bzw. Bezahlkarten (Giro („EC“)-, Kreditkarte) * jegliche elektronische Kommunikation, * geschäftliche bzw. private Nutzung durch beispielsweise Unterstützung mittels elektronischer Geräte oder Systeme wie „Fitness“- bzw. „Gesundheitsarmbänder“ („Activity Tracker“), „Ambient Assisted Living“ („umgebungsunterstütztes Leben“), globaler Navigationssysteme wie „GPS“, Smartphones, Computer usw., * Kraftfahrzeuge, * vernetzte Technik in Häusern („Smart Homes“, „Smart Meter“), * von Behörden und Unternehmen erhobene und gesammelte Daten. „Big Data“ umfasst auch Bereiche, die als „intim“ bzw. „privat“ gelten: Der Wunsch der Industrie und bestimmter Behörden, möglichst freien Zugriff auf diese Daten zu erhalten, sie besser analysieren zu können und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, gerät dabei unweigerlich in Konflikt mit geschützten Persönlichkeitsrechten der Einzelnen. Ein Ausweg ist allein durch eine * Anonymisierung der Daten vor dem Ausbeuten, wenn nicht schon durch * Anonymisierung vor dem Auswerten zu erreichen. Klassische Anwender sind Provider sozialer Netzwerke und von Suchmaschinen. Die Analyse, Erfassung und Verarbeitung von großen Datenmengen ist heute in vielen Bereichen alltäglich. Big Data kann Geschäftsprozess-Verbesserungen in allen Funktionsbereichen von Unternehmen, vor allem aber im Bereich der Technologieentwicklung und Informationstechnik sowie des Marketings erzeugen. Die Erhebung und Verwertung der Datenmengen dient dabei im Allgemeinen der Umsetzung von Unternehmenszielen oder zur staatlichen Sicherheit. Bisher haben vor allem große Branchen, Unternehmen und Anwendungsbereiche der Wirtschaft, Marktforschung, Vertriebs- und Servicesteuerung, Medizin, Verwaltung und Nachrichtendienste die entsprechenden digitalen Methoden für sich genutzt: Die erfassten Daten sollen weiterentwickelt und nutzenbringend eingesetzt werden. Die Erhebung der Daten dient dabei meistens für konzernorientierte Geschäftsmodelle sowie Trendforschung in den sozialen Medien und Werbeanalysen, um zukunftsweisende und möglicherweise gewinnbringende Entwicklungen zu erkennen und in Prognosen umzumünzen. 
Cambridge University Press 
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978-1-107-07723-2 
Mining of Massive Datasets 
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data from the linked data cloud