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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Datengetriebene Anwendungen

verfasst von : Klaus-Dieter Gronwald

Erschienen in: Data Management

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Zu den Business Drivers für die Entwicklung datengesteuerter Unternehmen gehören Analytics, Data Science und Big Data. Um die Vorteile von Big Data zu nutzen, muss sich die Art und Weise des Data Managements ändern. Das Datenvolumen und die Geschwindigkeit schaffen Herausforderungen, die verschiedene Ansätze für die Verwaltung kritischer Aspekte des Data Managements erfordern, wie z. B. Integration, Metadatenverwaltung und Datenqualitätsbewertung.

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Literatur
Bellmann, R., & Dreyfuss, S. (1963). Applied dynamic programming. Princeton University Press.
DAMA. (2017). DAMA-DMBOK data management body of knowledge (2017) DAMA international. Technical Publications.
EMC (2015). Data Science and Big Data Analytics. John Wiley & Sons
Franks B (2014). The Analytics Revolution. Wiley
Gronwald, K. (2020). Integrierte Business-Informationssysteme (3. Aufl.). Springer.CrossRef
Levenshtein, V. (1966). Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals. Soviet Physics Doklady., 10(8), 707–710.MathSciNet
Plattner, H. (2014). A course in in-memory data management the inner mechanics of in-memory databases. Springer.
Salton G (1968). Automatic Information Organisation and Retrieval. McGraw-Hill.
Metadaten
Titel
Datengetriebene Anwendungen
verfasst von
Klaus-Dieter Gronwald
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Data Management

Print ISBN: 978-3-662-68667-6

Electronic ISBN: 978-3-662-68668-3

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-68668-3_3

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