Die Autoren

Disproving Myths of Big Data

At a recent conference, I heard a dozen speakers interchangeably refer to big data as “e-commerce” or “digital marketing”. Those are components of big data, but the terms should not be used interchangeably. Unstructured big data refers to information in the cloud, including e-commerce, digital marketing, geo-spacial information, RFID, mobile offers, video, mobile wallets and payments, comments, tweets, NFC (Near Field Communication), blogs, “likes”, schematics, photos, infographics, clicks, QR codes, online searches and much more. Structured big data mostly refers to internal data, including shipments,…

A view on “Analytics 3.0″ and our approach towards successful implementation

Authors: Dr. Günter Koch and Andreas Hufenstuhl It appears that a new term “Analytics 3.0”[1] has been recently coined within the Big Data domain.  Herein  “1.0” relates to classical business intelligence and data warehousing solutions. As a next step “2.0” refers to new, mainly opensource based solutions, where   massive amounts of unstructured data are being analyzed, that specialized companies like start-ups and online traders have deployed. “3.0” would mean a combination of classical and new solutions that would optimize the business performance of enterprises in…

Transparenz statt Bauchgefühl – Entscheidungsfindung durch IT-Kartografie

Management hat die Aufgabe, nachhaltige Entscheidungen zu treffen. Die Komplexität unserer Umwelt und dadurch auch unserer IT-Systeme ist immens. Und sie ist so wenig durchschaubar, dass  oft diese Entscheidungen aus dem Bauchgefühl heraus statt auf Basis von Fakten getroffen werden.

Neue Umfrage – Datenvisualisierung für Big Data

Autoren: Frank Hajen und Andreas Hufenstuhl Ein Bild sagt mehr als 1.000 Worte – aber was hat das mit Big Data zu tun? Sind Visualisierungen der Schlüssel, um aus Massendaten Mehrwert zu ziehen? Zumindest kann man sagen, dass schicke Grafiken von mehr Menschen verstanden werden als ellenlange Ergebnistabellen. Damit ließen sich immerhin schon mehr Ressourcen an die Analyse setzen. Dagegen spricht, dass komplexe Dinge auch komplexe Lösungen erfordern (Ashby) – und dass gerade die Chancen von Big Data Spezialistenwissen erfordern (Stichwort: Data Science).

Big Data – Herausforderungen für IT und Fachbereich

Autoren: Alexander Blattmann und Andreas Hufenstuhl Um das Thema  Big Data lodert geradezu  ein Flächenbrand der Euphorie. Beratungshäuser bzw. Softwarehäuser überbieten sich mit Angeboten und Lösungen. Der Stapel von Big-Data-Büchern auf Schreibtischen steigt rapide an. Ein guter Zeitpunkt, kurz innezuhalten, und sich im Kontext zu Big Data mit den kommenden Herausforderungen für IT und Fachbereich zu beschäftigen.

BIG DATA wird erwachsen!

Seit nunmehr über einem Jahr gibt es wahrlich einen riesigen Hype um das Thema Big Data. Viele Hersteller von Hardware und Software nutzten diesen Hype, um ihre neuen Produkte am Markt zu positionieren. Gleichzeitig akquirieren die großen Plattformanbieter wöchentlich innovative Nischenhersteller, um ihre Plattform in der notwendigen Geschwindigkeit zu erweiterten. Aber was von dem Mysterium Big Data kommt in der Realwirtschaft wirklich an?

Big Data – ein ernst zu nehmender Trend

Autoren: Alexander Blattmann und Andreas Hufenstuhl Seit Jahren beobachten wir eine rasant ansteigende Datenmenge. Das Internet hat diesen Trend durch seine neuen Vertriebsplattformen und sozialen Netzwerke verstärkt. Bisher hielten die Unternehmen durch Investitionen in neue bzw. leistungsstärkere Software- und Hardwarelösungen mit. Auch die Hersteller haben mit neuen RAM-basierten Datenbanklösungen Antworten gefunden, auch wenn diese noch eine hohe Investitionsbereitschaft bei Unternehmen erfordern.

Mit SAP HANA Geschäftsabläufe in Echtzeit analysieren – Vision oder Wirklichkeit?

Marketing-Experten von SAP übertreffen sich derzeit gegenseitig, wenn es um das Thema SAP High Performance Analytical Appliance (SAP HANA) geht. Bei SAP HANA handelt es sich um eine Appliance bestehend aus SAP-Server-Hardware von zertifizierten Hardware-Partnern der SAP und einem Softwarepaket (In-Memory-Datenbank und BI-Applikationen).

Googlen in strukturierten Daten – oder – die unstrukturierte Suche in strukturierten Daten

Seit Google und co. kennt man die Suche durch flexible Eingabe von Schlagworten und die Suchergebnisse als Links zu Volltexten aus dem www. Sicherlich basiert die Suchmaschine auf durch Crawler aufgebaute, strukturierte Daten, doch diese referenzieren i. d. R. auf aussagefähige Texte, Grafiken oder sonstigen Web-Objekte. Unternehmensinterne Datenbanken und somit auch Data-Warehouse-Systeme gehören jedoch für Google und co. zum sogenannten Invisible Web.

BI am Scheidepunkt – Kreatives Chaos oder BI-Strategie

Unternehmen geraten zunehmend unter Druck, auf Grund steigender Anforderungen aus regulatorischen Reporting, sowie hohen Erwartungen an Effizienzsteigerung. Die BI-Systeme sind den steigenden Anforderungen nicht mehr gewachsen. Eine Antwort kann nur eine umfassende BI- und BigData-Strategie sein.

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