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Big Data

Was versteht man unter Big Data?

Unter "Big Data" versteht man große Datenmengen, die sich durch ihre Vielfalt, Geschwindigkeit und Volumen auszeichnen und mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden nur schwer oder gar nicht zu verarbeiten sind. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, sozialen Medien, digitalen Transaktionen, Maschinenprotokollen und mehr. Big Data wird oft zur Analyse und Extraktion von wertvollen Erkenntnissen, Mustern und Trends verwendet, die Unternehmen, Organisationen und Regierungen bei Entscheidungsfindung und Strategieentwicklung unterstützen.

Typische Funktionen einer Software im Bereich "Big Data" können sein:

  1. Datenintegration von verschiedenen Quellen und Formaten.
  2. Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen.
  3. Datenvorverarbeitung und -bereinigung zur Verbesserung der Datenqualität.
  4. Skalierbare Verarbeitungstechniken für große Datensätze.
  5. Durchführung von fortgeschrittenen Analysen wie maschinelles Lernen, Data Mining und Predictive Analytics.
  6. Visualisierung von Daten und Erstellung aussagekräftiger Berichte.

 

Die Funktion / Das Modul Big Data gehört zu:

Big Data

Daten-Connectors
Maschinelles Lernen
Mehrfache Datenquellen

Statistik/Forecast

Artikel-Hit- und Nietenlisten
Auftragsverfolgung
Bayessche Analyse
Bewegungsprofile
Business Impact-Analyse
Clusteranalysen
Clustering
Collaborative Planning
Eintrittswahrscheinlichkeiten
Energiepreisanalyse
Fehleranalyse
Finanzberichterstattung
Finanzmarktstatistiken
Fluktuationsstatistiken
Gebindebuchhaltung
Gewichtungsfunktionen
Gibbs-Sampling
Haushaltsinformationen
Hochrechnungsvergleich
Kassierer-Hitliste
Kennzahlensimulationen
Klassifikation und Vorhersage
Klassifikations- und Regressionsbäume
kombinatorische Probleme
Korrelationen
Korrelationsmatrix
Kovarianzanalysen
KTL-Auswertung
Kunden- und Vertriebsdaten-Analyse
Kundenauswertungen
Kundenstatistiken
Kursstatistiken
Kursteilnehmer- und Lernstatistiken
Lebenslauf-Analyse
Leistungsanalyse
Liquiditätsanalyse
Mandatsanalysen
Matrizenrechnung
Messdaten, MDE
Metropolis-Algorithmus
Mittelwerte
Netzwerkstatistiken
Nutzungsanalyse nach Verlustklassen
ökonometrische und statistische Analysen
Permutationstest
Personalkennzahlen
Plausibilitätsprüfung
Prädiktives Modellieren
Prognoseergebnis
Prognoserechnung
Regressionen bzw. Ausgleichsrechnung
Regressionsanalyse
Reisekosten
Risikoanalyse
Sequenzanalysen
Signalstatistiken
Six Sigma
Statistische Analyse
Statistische Berechnungen
statistische Kostenplanung
statistischen Methoden
Stichprobensystem
Trendwertanalysen
Umsatzhitlisten
Umsatzlisten
Umsatzstatistiken
Umsatzvergleiche
Vergleichs-Statistiken
Verkäuferhitliste
Verkaufsstatistiken
Verknüpfte-Daten-Management
Vorher-Nachher-Vergleiche
Vorhersagen und Modellsimulation
Vorjahresbetrachtung
Wahrscheinlichkeitsfunktionen
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Warenkorbanalyse
What-if-Analysen
Zeitdaten, Zeitreihen, Kalender
Zeitreihenbetrachtungen
Zufallsgenerator

Softwarelösungen mit Funktion bzw. Modul Big Data:

bison.box - Asset- und Portfolio-Management
CellShield
CoSort
CRISAM® GRC | ISMS Software
CSR-Kennzahlen, KPI, Carbon Footprint, CO2 - TransPPParent
Detact® - Künstliche Intelligenz für Fertigungs-Prozessketten
elKomBI - Business Intelligence
GFOS.Smart Manufacturing
TARGIT Decision Suite
Textkernels - KI-basierte Recruitment-Technologie
Voracity
Wartungsplaner Wartungsmanager Instandhaltungssoftware