Crash-Kurs Big Data: Unstrukturierte Daten analysieren - Technik - Heise Partnerzones Technik . Big Data, No SQL, Hadoop, Intel, Datenverarbeitung, Datenflut, Business Intelligence, BI . Mit den Technologien von Intel lassen sich große Mengen unstrukturierter Daten (Big Data) schnell und effizient analysieren. Details dazu erfahren Sie in dieser Partnerzone. /styles/zones/basis.css

Big Data - so beherrschen Sie die Datenflut

Crash-Kurs Big Data: Unstrukturierte Daten analysieren

Den Chancen von Big Data stehen gewaltige Herausforderungen gegenüber. Sie zu bewältigen ist möglich, erfordert jedoch eine neue Herangehensweise, neue Technologien und neues Wissen. Mit welchen Methoden, Tools und Mitarbeitern die Unternehmen den Aufbruch in eine neue Welt der Geschäftsanalytik schaffen, erläutert diese Whitepaper.

Was ist eigentlich Big Data? Warum sollten wir uns darum kümmern? Welche Folgen hat das für die IT? Diese und viele weitere Fragen zum Thema Big Data fordern IT-Manager heute heraus. Das Whitepaper hilft, das komplexe Thema zu gliedern und zu verstehen und Lösungsansätze zu finden, die den Bedürfnissen des eigenen Unternehmens entsprechen. Dabei werden die enormen Nutzenpotenziale von Big Data ebenso aufgezeigt, wie die Herausforderungen, die sich insbesondere aus der Einbeziehung unstrukturierter Daten in die analytischen Prozesse von Geschäftsanwendungen ergeben.

Darüber hinaus stellt das Papier nicht nur aktuelle Technologien zur Lösung der Big Data Problematik vor, sondern geht auch der Frage nach, wie Unternehmen organisatorisch vorgehen sollten, um Big Data Analytics erfolgreich zu nutzen. Dabei spielt neben Tools und Technologien auch die Förderung von „Data Scientists“ im Unternehmen eine wichtige Rolle. Firmen sollten gezielt Personal für den Umgang mit Big Data ausbilden und bereitstellen. Nur so lässt sich dauerhaft sicherstellen, dass bei wichtigen Unternehmensentscheidungen die richtigen Daten aus dem richtigen Blickwinkel betrachtet und beantwortet werden.

Vorschauseite:

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Textprobe:

Emerging Technologies for Big Data Analytics

New technologies are emerging to make unstructured data analytics possible and cost-effective. The new approach redefines the way data is managed and analyzed by leveraging the power of a distributed grid of computing resources. It utilizes easily scalable “shared nothing” architecture, distributed processing frameworks, and nonrelational and parallel relational databases.

Shared-nothing architecture is stateless, with no nodes sharing memory or disk storage, and is made possible because of the convergence of advances in hardware, data management, and analytic applications technologies.

Hardware architecture. Clusters of commodity servers, such as those based on Intel® Xeon® processors, provide the compute power and speed for massively parallel processing across a distributed grid.

Analytics applications architecture. New data processing systems make the computing grid work by managing and pushing the data out to individual nodes, sending instructions to the networked servers to work in parallel, collecting individual results, and then reassembling them to produce meaningful results. Processing the data where it resides is faster and more efficient than first transporting it to a centralized system.

Data architecture. To handle the variety and complexity of unstructured data, databases are shifting from relational to nonrelational.

Den kompletten Text finden Sie im kostenlosen und registrierungsfreien Whitepaper-Download am Ende dieser Seite.

Whitepaper-Details
Dokumenten-Typ:PDF
Dateigröße:1964 KB
Niveau:allgemeinverständlich
Zielgruppe:IT-Management/IT-Leitung

Download zu diesem Artikel:

BigData101.pdf