big data at FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Wie viele Bilder sind notwendig um 1000 Objekte zu klassifizieren?

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Nennen Sie Beispiele der beiden Analysen im Bezug auf Predictive Analytics?

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Wie hat sich die Denkweise der Datenanalyse in Data Lakes gewandelt?

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Geben Sie die Definition für Business Intelligence wieder.

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Was passiert in Wave 1 der Big Data Analytics Strategy?

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Was passiert in Wave 2 der Big Data Analytics Strategy?


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Geben Sie die Definition von Big Data wieder.


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Wie läuft eine Top-Down Analyse?

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Was ist eine präskriptive Analyse?


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Nennen und erläutern Sie zwei Arten von Methoden wie Daten analysiert werden.

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Nennen Sie die 4 Bestandteile von Big Data?

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Definieren Sie den Begriff Data Science.

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Exemplary flashcards for big data at the FOM Hochschule für Oekonomie & Management on StudySmarter:

big data

Wie viele Bilder sind notwendig um 1000 Objekte zu klassifizieren?

100 Millionen Bilder

big data

Nennen Sie Beispiele der beiden Analysen im Bezug auf Predictive Analytics?

Vorhersage zukünftiger Möglichkeiten und Trends


Beantwortet die Frage: Wie wird es weitergehen?


Kreditwürdigkeitsprüfung, Cyber-Bedrohung aufdecken


Beispiel: ML Framework + Batch/Echtzeit-Stapel

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Wie hat sich die Denkweise der Datenanalyse in Data Lakes gewandelt?

Früher: Strukturieren, Speichern, Analysieren (ETL, Extract, Transform, Load)

Jetzt: Speichern, Analysieren, Strukturieren (ELT)

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Geben Sie die Definition für Business Intelligence wieder.

Sammelbegriff für den IT-gestützten Zugriff auf
Informationen, sowie die IT-gestützte Analyse und
Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses
ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen,
neues Wissen zu generieren. Bei diesem neu
gewonnenen Wissen soll es sich um relevantes,
handlungsorientiertes Wissen handeln, welches
Managemententscheidungen zur Steuerung des
Unternehmens unterstützt

big data

Was passiert in Wave 1 der Big Data Analytics Strategy?

Fokus liegt auf Volume. Hier werden die vorhandenen Daten in die Datenbasis gezogen und es wird versucht, das Volumen aufzubauen. 

big data

Was passiert in Wave 2 der Big Data Analytics Strategy?


Fokus auf Variety. Es wird versucht, die Vielfalt der Datenquellen zu erweitern.

Es wird angefangen, Visualisierungen zu erstellen.

big data

Geben Sie die Definition von Big Data wieder.


Big Data unterstützt die wirtschaftlich
sinnvolle Gewinnung und Nutzung
entscheidungsrelevanter
Erkenntnisse aus qualitativ vielfältigen
und unterschiedlich strukturierten
Informationen, die einem schnellen
Wandel unterliegen und in bisher
ungekanntem Umfang zu Verfügung
stehen.

big data

Wie läuft eine Top-Down Analyse?

Theorie -> Hypothese -> Überwachung -> Bestätigung

big data

Was ist eine präskriptive Analyse?


Nutzt historische-, heutige- und Simulationsdaten. 

Hier wird ein Ziel festgelegt was erreicht werden soll.

big data

Nennen und erläutern Sie zwei Arten von Methoden wie Daten analysiert werden.

Batch Analyse:

Das Sammeln und Speichern von Daten zur planmäßigen Verarbeitung zu einer bestimmten Zeit, wenn eine ausreichende Menge an Daten zusammengetragen worden ist 

  • Beantwortet die Frage: Was ist passiert und warum?
  • Einkaufverhalten im Einzelhandel
  • Beispiel: Apache Spark


Real Time Analyse:

Die sofortige Verarbeitung der Daten nach dem Eintreten der Transaktion, wobei die Datenbank zum Zeitpunkt des Ereignisses aktualisiert wird

  • Zugang zu Informationen mit nahezu Null Latenzzeit
  • Beantwortet die Frage: Was passiert gerade?
  • Fraud detection 
  • Beispiel: Apache SparkStreaming


big data

Nennen Sie die 4 Bestandteile von Big Data?

Analytics - 

Generierung von Einblicken: Visualisierung, Maschinelles Lernen


Engineering - 

Monetarisierung von Einsichten: Parallel

Verarbeitung, Skalierbare Algorithmen


Integration - 

Integration neuer Datentypen, Brücke

zwischen DWH & BD


Infrastructure - 

Hadoop, NoSQL: Sie verarbeiten, speichern und analysieren oft auch Daten

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Definieren Sie den Begriff Data Science.

A field of Big Data which seeks to provide meaningful
information from large amounts of complex data.
Data Science combines different fields of work in
statistics and computation in order to interpret data
for the purpose of decision making.

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