Big Data at Duale Hochschule Baden-Württemberg | Flashcards & Summaries

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Lernmaterialien für Big Data an der Duale Hochschule Baden-Württemberg

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TESTE DEIN WISSEN

Big Data ist ein Sammelbegriff für...?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Technologien die für eine neue Ära digitaler Kommunikation stehen
  • in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden
  • oft auch der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten verwendet werden
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TESTE DEIN WISSEN

Quellen von gesammelten Daten:
(5 Beispiele)

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TESTE DEIN WISSEN
  • Überwachungssysteme
  • Sensordaten des Smartphones
  • Kraftfahrzeuge
  • Smart Home (vernetzte Technik im Haus)
  • von Behörden und Unternehmen erhobene/gesammelte Daten
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TESTE DEIN WISSEN

Was sind strukturierte Daten?
Vorteile?

Nachteile?

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN

Strukturierte Daten:

  • Daten in einem vorgegebenen Format
  • Schema-on-Write (strukturiert vor abspeichern)
  • Beispiel: Relationale Datenbank


Vorteile:

  • Machine-Learning-Algorithmen einfach nutzbar von strukturierten Daten
  • Für Geschäftsanwender einfach nutzbar wenn man sich mit Thema auskennt, Zusammenhänge der Daten
  • Besserer Zugriff auf mehr Tools: Verwendung und Analyse wurden erprobt und getestet


Nachteile:

  • Vordefinierter Zweck schränkt Verwendungsmöglichkeiten ein
  • Begrenzte Speicheroptionen, meistens Data-Warehouses


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TESTE DEIN WISSEN

Was sind unstrukturierte Daten?
Vorteile?
Nachteile?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Natives Format.
  • Können erst bearbeitet werden, wenn sie verwendet werden.
  • Schema-on-Read
  • Mails/Media-Posts/Präsentationen


Vorteile:

  • Freiheit des nativen Formats
  • Schnellere Datenanhäufung
  • Data-Lake-Storage


Nachteile:

  • Know-How ist notwendig um Daten zu verstehen
  • Data-Science-Know-How notwendig um Daten aufbereiten und analysieren zu können.
  • Spezielle Tools notwendig


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TESTE DEIN WISSEN

Gegenüberstellung:
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten

Lösung anzeigen
TESTE DEIN WISSEN
Format: Strukturierte Daten hochspezifisch in vordefinierten Format, unstrukturierte Daten viele verschiedene Datentypen
Speicherung: Strukturierte Daten in Data-Warehouses, unstrukturierte in Data Lakes
Know-How: Strukturierte Daten durchschnittlicher Geschäftsanwender genutzt, unstrukturiert Data-Science-Know-how erforderlich 
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TESTE DEIN WISSEN

Semistrukturierte Daten

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TESTE DEIN WISSEN

Unstrukturierte Daten + Metadaten

Mit Metadaten lässt sich eine effizientere Katalogisierung erzeugen.


Beispiel:

  • CRM-Tabellen
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TESTE DEIN WISSEN

Big Data Computing

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TESTE DEIN WISSEN

Computermodelle und Werkzeuge zur Verarbeitung von sehr großen, zeitkritischen, unstrukturierten Daten.

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TESTE DEIN WISSEN

Cloud Computing

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TESTE DEIN WISSEN

Lösung von Big Data Computing.

  • Senkt die Kosten 
  • Große Palette an Anwendungen für kleinere Unternehmen   
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TESTE DEIN WISSEN

Big Data Analytics

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TESTE DEIN WISSEN

Große Datenmengen zu verstehen und eine Erkenntnis daraus zu gewinnen.

Muster und Trends entdecken.

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TESTE DEIN WISSEN

Hadoop-Software

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TESTE DEIN WISSEN

Hochleistungscomputerleistung (warum die Dopplung?)

Lösung ausblenden
TESTE DEIN WISSEN

Rohdatenverarbeitung

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TESTE DEIN WISSEN

Benötigt wird:

  • KI
  • Data Mining
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TESTE DEIN WISSEN

Für was steht Big Data?

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TESTE DEIN WISSEN
  • Große, komplexe, schnellebige, schwach strukturierte Datenmengen
  • Nicht mit manuellen, herkömmlichen Methoden auszuwerten
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  • 267997 Karteikarten
  • 4808 Studierende
  • 218 Lernmaterialien

Beispielhafte Karteikarten für deinen Big Data Kurs an der Duale Hochschule Baden-Württemberg - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

Big Data ist ein Sammelbegriff für...?

A:
  • Technologien die für eine neue Ära digitaler Kommunikation stehen
  • in sozialer Hinsicht für einen gesellschaftlichen Umbruch verantwortlich gemacht werden
  • oft auch der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten verwendet werden
Q:

Quellen von gesammelten Daten:
(5 Beispiele)

A:
  • Überwachungssysteme
  • Sensordaten des Smartphones
  • Kraftfahrzeuge
  • Smart Home (vernetzte Technik im Haus)
  • von Behörden und Unternehmen erhobene/gesammelte Daten
Q:

Was sind strukturierte Daten?
Vorteile?

Nachteile?

A:

Strukturierte Daten:

  • Daten in einem vorgegebenen Format
  • Schema-on-Write (strukturiert vor abspeichern)
  • Beispiel: Relationale Datenbank


Vorteile:

  • Machine-Learning-Algorithmen einfach nutzbar von strukturierten Daten
  • Für Geschäftsanwender einfach nutzbar wenn man sich mit Thema auskennt, Zusammenhänge der Daten
  • Besserer Zugriff auf mehr Tools: Verwendung und Analyse wurden erprobt und getestet


Nachteile:

  • Vordefinierter Zweck schränkt Verwendungsmöglichkeiten ein
  • Begrenzte Speicheroptionen, meistens Data-Warehouses


Q:

Was sind unstrukturierte Daten?
Vorteile?
Nachteile?

A:
  • Natives Format.
  • Können erst bearbeitet werden, wenn sie verwendet werden.
  • Schema-on-Read
  • Mails/Media-Posts/Präsentationen


Vorteile:

  • Freiheit des nativen Formats
  • Schnellere Datenanhäufung
  • Data-Lake-Storage


Nachteile:

  • Know-How ist notwendig um Daten zu verstehen
  • Data-Science-Know-How notwendig um Daten aufbereiten und analysieren zu können.
  • Spezielle Tools notwendig


Q:

Gegenüberstellung:
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten

A:
Format: Strukturierte Daten hochspezifisch in vordefinierten Format, unstrukturierte Daten viele verschiedene Datentypen
Speicherung: Strukturierte Daten in Data-Warehouses, unstrukturierte in Data Lakes
Know-How: Strukturierte Daten durchschnittlicher Geschäftsanwender genutzt, unstrukturiert Data-Science-Know-how erforderlich 
Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

Semistrukturierte Daten

A:

Unstrukturierte Daten + Metadaten

Mit Metadaten lässt sich eine effizientere Katalogisierung erzeugen.


Beispiel:

  • CRM-Tabellen
Q:

Big Data Computing

A:

Computermodelle und Werkzeuge zur Verarbeitung von sehr großen, zeitkritischen, unstrukturierten Daten.

Q:

Cloud Computing

A:

Lösung von Big Data Computing.

  • Senkt die Kosten 
  • Große Palette an Anwendungen für kleinere Unternehmen   
Q:

Big Data Analytics

A:

Große Datenmengen zu verstehen und eine Erkenntnis daraus zu gewinnen.

Muster und Trends entdecken.

Q:

Hadoop-Software

A:

Hochleistungscomputerleistung (warum die Dopplung?)

Q:

Rohdatenverarbeitung

A:

Benötigt wird:

  • KI
  • Data Mining
Q:

Für was steht Big Data?

A:
  • Große, komplexe, schnellebige, schwach strukturierte Datenmengen
  • Nicht mit manuellen, herkömmlichen Methoden auszuwerten
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