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Big Data

Einleitung

Eine Methode zur Auswertung von sehr großen Mengen unstrukturierter bzw. semi-strukturierter Daten, die mit herkömmlichen Methoden (wie z.B. Business Intelligence BI) nicht verarbeitet werden können.

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Eine Methode zur Auswertung von sehr großen Mengen unstrukturierter bzw. semi-strukturierter Daten, die mit herkömmlichen Methoden (wie z.B. Business Intelligence BI) nicht verarbeitet werden können. Aufgrund der exponentiell anwachsenden Datenmengen, erhält Big Data und die damit verbundene Sammlung/Generation, Speicherung und Aufbereitung der Daten im Sinne eines Data Engineerings eine immer stärkere Bedeutung. Bei Big Data kommen Open-Source-Technologien wie Apache Hadoop mit seinen vielen Projekten wie YARN, HDFS, Spark etc. zum Einsatz. Ergänzend können auch In-Memory-Datenbanken und NoSQL-Methoden angewandt werden. Anwendungsfälle für Big Data in Zusammenhang mit Industrie 4.0 sind vielfältig, die meistdiskutierten sind derzeit: Absatzprognosen für Planung und Steuerung, vorausschauende Instandhaltung, Vorhersage von Ereignissen, Umsichtige Steuerung, Erkennung von Attacken, Produktverbesserung und Innovative Produktentwicklung.

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