Big Data Analytics an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin

Karteikarten und Zusammenfassungen für Big Data Analytics an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin

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Beispielhafte Karteikarten für Big Data Analytics an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin auf StudySmarter:

Was sind die 4 wichtigen Bestandteile bei der Definition von Big Data?

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Was ist die Definition von Big Data?

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Was sind die 4 wichtigsten Bestandteile bei der Big Data Definition?

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Wie lautet die Definition von Big Data?

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Veracity: Welche Problemstellung beschreibt das Thema Veracity der Daten, zu deutsch: Richtigkeit, in Bezug zu Big Data?

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Veracity: Nenne zwei Kriterien, um die Richtigkeit der Daten zu überprüfen!

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Nenne die drei Voraussetzungen an ein Big Data System, die aus der Charakteristik von Big Data hervorgehen!

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Nenne eine Herausforderung bezüglich unstrukturierter Daten! (Variety)

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Veracity: Nenne zwei Möglichkeiten, um die Richtigkeit der Daten sicher zu stellen!

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Nenne die 4 V's von Big Data!

Beispielhafte Karteikarten für Big Data Analytics an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin auf StudySmarter:

Erkläre die zwei Perspektiven der "Velocity" in Big Data!

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Variety: In welche zwei Kategorien werden Daten unterteilt? Nenne jeweils zwei Beispiele pro Kategorie.

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Big Data Analytics

Was sind die 4 wichtigen Bestandteile bei der Definition von Big Data?

  • Information
  • Technology
  • Methods
  • Impact

Big Data Analytics

Was ist die Definition von Big Data?

Big Data represents the Information assets characterized by such a High Volume, Velocity and Variety to require specific Technology and Analytical Methods for its tranformation into Value.

Big Data Analytics

Was sind die 4 wichtigsten Bestandteile bei der Big Data Definition?

  • Information
  • Technology
  • Methods
  • Impact

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Wie lautet die Definition von Big Data?

Big Data represents the Information assets characterized by such a High Volume, Velocity and Variety to require specific Technology and Analytical Methods for its tranformation into Value.

Big Data Analytics

Veracity: Welche Problemstellung beschreibt das Thema Veracity der Daten, zu deutsch: Richtigkeit, in Bezug zu Big Data?

Schlechte Daten führen zu schlechten Entscheidungen/Erkenntnissen.

Big Data Analytics

Veracity: Nenne zwei Kriterien, um die Richtigkeit der Daten zu überprüfen!

  • Verlässlichkeit/Reliability: Messe ich genau?
  • Gültigkeit/Validity: Messe ich das Richtige?

Big Data Analytics

Nenne die drei Voraussetzungen an ein Big Data System, die aus der Charakteristik von Big Data hervorgehen!

Das System muss...

  • zuverlässig
  • skalierbar
  • wartbar

sein.

Big Data Analytics

Nenne eine Herausforderung bezüglich unstrukturierter Daten! (Variety)

Traditionelle relationale Datenbankmodelle sind nicht gut für unstruktierte Daten geeignet.

Big Data Analytics

Veracity: Nenne zwei Möglichkeiten, um die Richtigkeit der Daten sicher zu stellen!

  • regelmäßige Qualitätssicherung
  • Menschen bei kritischen Entscheidungen mit einbeziehen

Big Data Analytics

Nenne die 4 V's von Big Data!

  • Volume
  • Velocity
  • Variety
  • Veracity

Big Data Analytics

Erkläre die zwei Perspektiven der "Velocity" in Big Data!

  • rapid generation of data
  • fast utilization of data

Big Data Analytics

Variety: In welche zwei Kategorien werden Daten unterteilt? Nenne jeweils zwei Beispiele pro Kategorie.

  • Struktuiert
    • XML/JSON
    • numerische Informationen, Zahlen
  • Unstrukturiert
    • Audio: Sprache
    • Video: Bilder
    • Audiovisuell: Videos

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