Zur Seitenansicht
 

Titelaufnahme

Titel
Systematik und Analyse von Big Data Praxisbeispielen / eingereicht von Paul Wörtl
VerfasserWörtl, Paul
Begutachter / BegutachterinRoithmayr, Friedrich
ErschienenLinz, 2017
UmfangX, 97 Seiten : Illustrationen
HochschulschriftUniversität Linz, Masterarbeit, 2017
SpracheDeutsch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (GND)Wirtschaftsinformatik / Massendaten / Ressourceneffizienz / E-Government
URNurn:nbn:at:at-ubl:1-16388 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist gemäß den "Hinweisen für BenützerInnen" verfügbar
Dateien
Systematik und Analyse von Big Data Praxisbeispielen [2.04 mb]
Links
Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Big Data ist in den letzten Jahren vom Schlagwort zur Realität geworden. Ein effizienter Einsatz von Ressourcen kann Unternehmen zusätzliches Wissen liefern und ist somit eine Möglichkeit für potentielle Entwicklungen neuer Dienstleistungen und Services, die eine erhebliche Wertschöpfung für ein Unternehmen mit sich bringen kann. Unternehmen, wissenschaftliche Einrichtungen und auch Staaten sehen sich gegenwärtig mit einer enormen Datenflut konfrontiert. Die Nutzung von Smartphones, Social Media, Sensorik in allen möglichen Devices oder neue E-Government-Anwendungen erfreut sich höchster Beliebtheit, was folglich zu immer größeren Datenbeständen führt. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Umsetzung von Big Data Praxisbeispielen aus Unternehmen aus dem deutschsprachigen Raum. Im Zuge dessen wurde eine Evaluierungsmethode entwickelt, welche Umsetzungen anhand von sechs Merkmalen (Anforderungen, Big Data Charakteristiken, Big Data Stack, Datenquellen, Datenschutz und Nutzen/Potenzial) analysiert und in Folge auch nummerisch bewertet. Das Bewertungsresultat gibt Auskunft über Stärken und Schwächen eines Projektes und schafft die Möglichkeit bereits umgesetzte Projekte hinsichtlich des genutzten Big Data Potenzials zu evaluieren.