| Author: | ISBN: | 9783868024425 | |
| Publisher: | entwickler.press | Publication: | December 12, 2012 |
| Imprint: | Language: | German |
| Author: | |
| ISBN: | 9783868024425 |
| Publisher: | entwickler.press |
| Publication: | December 12, 2012 |
| Imprint: | |
| Language: | German |
Big Data ist Chance und große Herausforderung zugleich, vor allem aber ist es ein schwer zu fassender und zu beschreibender Begriff. Mirko Schrempp, Redakteur des Business Technology Magazins, ist Herausgeber dieses shortcuts, der unterschiedliche Perspektiven auf die Herausforderung Big Data zusammenstellt. Keiner der Autoren dieses E-Books hat eine einfache Definition von Big Data parat, schon gar nicht die scheinbar naheliegendste, dass es sich eben einfach um große Datenmengen handelt. Es geht vielmehr um eine Diskussion der Themen, die in Bezug auf Big Data momentan am wichtigsten sind. Big Data gab es schon im 19. Jahrhundert - das könnte man zumindest meinen, wenn man sich die ersten systematischen Logbuchauswertungen der Seefahrt anschaut. Anne Rozinat und Wil van der Aalst zeigen in Ihrem Beitrag, wie Prozesse innerhalb kürzester Zeit objektiv und vollständig abgebildet werden können. Eberhard Wolff thematisiert in seinem Artikel MapReduce und NoSQL, und erklärt, wie man Herr über das exponentielle Datenwachstum werden kann. NoSQL und NewSQL stehen auch im Fokus von Peter Welkenbach und Guido Schmutz. Wie passen diese Konzepte zu erprobten relationalen Technologien? Bernd Fondermann skizziert seine Lösung für die Petabyte-Herausforderung - sie heißt Apache Hadoop. Und Holger Sirtl bringt Ihnen Möglichkeiten näher, Vorteile von Cloud-Computing zu nutzen, um dem Big-Data-Phänomen kosten- und zeitgünstig Herr zu werden.
Big Data ist Chance und große Herausforderung zugleich, vor allem aber ist es ein schwer zu fassender und zu beschreibender Begriff. Mirko Schrempp, Redakteur des Business Technology Magazins, ist Herausgeber dieses shortcuts, der unterschiedliche Perspektiven auf die Herausforderung Big Data zusammenstellt. Keiner der Autoren dieses E-Books hat eine einfache Definition von Big Data parat, schon gar nicht die scheinbar naheliegendste, dass es sich eben einfach um große Datenmengen handelt. Es geht vielmehr um eine Diskussion der Themen, die in Bezug auf Big Data momentan am wichtigsten sind. Big Data gab es schon im 19. Jahrhundert - das könnte man zumindest meinen, wenn man sich die ersten systematischen Logbuchauswertungen der Seefahrt anschaut. Anne Rozinat und Wil van der Aalst zeigen in Ihrem Beitrag, wie Prozesse innerhalb kürzester Zeit objektiv und vollständig abgebildet werden können. Eberhard Wolff thematisiert in seinem Artikel MapReduce und NoSQL, und erklärt, wie man Herr über das exponentielle Datenwachstum werden kann. NoSQL und NewSQL stehen auch im Fokus von Peter Welkenbach und Guido Schmutz. Wie passen diese Konzepte zu erprobten relationalen Technologien? Bernd Fondermann skizziert seine Lösung für die Petabyte-Herausforderung - sie heißt Apache Hadoop. Und Holger Sirtl bringt Ihnen Möglichkeiten näher, Vorteile von Cloud-Computing zu nutzen, um dem Big-Data-Phänomen kosten- und zeitgünstig Herr zu werden.
