Beschreibung
Ein Hype ist nichts weiter als eine Welle, die auf den Strand trifft. Wenn sie sich wieder zurückzieht, ist sie vergessen, aber manchmal lässt sie ein Stück Bernstein zurück. Cornel Brücher Aus dem Inhalt: - Der Gartner Hype Cycle Bedeutung des Hype Cycle für das Business Anwendungsbeispiel Smart Port Logistics Big Data in der Historie Volume, Velocity, Variety Viele Nadeln in vielen Heuhaufen Die Freitextfalle Lohnt sich Big Data? Predictive Maintenance Predictive Analytics Der NeurobayesAlgorithmus Kundenfeedback im Social Web Vorgehensmodell Social Network Analytics Vorgehensmodell Predictive Analytics Mythos Data Scientist Big Data und Datenschutz Wrapup und Ausblick Ist Big Data die Rettung vor dem Untergang oder die Versenkung des IT-Budgets? Gibt es Big Data-Anwendungen mit einem praktischen Nutzen oder wird hier nur technischer Spieltrieb befriedigt? Sollte man noch abwarten oder ist es schon fast zu spät? Diese und weitere Fragen werden in diesem Buch beantwortet. Sie erfahren, wo Big Data ursprünglich herkommt, welche Anwendungen erfolgreich sind, wie Sie Ihre Big-Data-Projekte zum Erfolg führen und welche Riffe dabei umschifft werden müssen. Wenn Sie zu einem brandaktuellen Thema nicht nur gut informiert, sondern auch gut unterhalten werden wollen, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie! Der Autor: Cornel Brücher arbeitet als Principal bei der SHS VIVEON GmbH und blickt auf über 25 Jahre IT- und Hypeerfahrung zurück. Mit dem schon aus seinen früheren Büchern bekannten augenzwinkernden Stil hat er sich dieses Mal den aktuellen Big Data-Hype vorgenommen.
Autorenportrait
Cornel Brücher ist Principal Consultant bei einem international agierenden Business- und IT-Lösungsanbieter.
Leseprobe
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Inhalt
-Der Gartner Hype Cycle -Bedeutung des Hype Cycle für das Business -Anwendungsbeispiel Smart Port Logistics -Big Data in der Historie -Volume, Velocity, Variety -Viele Nadeln in vielen Heuhaufen -Die Freitextfalle -Lohnt sich Big Data? -Predictive Maintenance -Predictive Analytics -Der Neurobayes-Algorithmus -Kundenfeedback im Social Web -Vorgehensmodell Social Network Analytics -Vorgehensmodell Predictive Analytics -Mythos Data Scientist -Big Data und Datenschutz -Wrap-up und Ausblick
Sonstiges
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