Produkt zum Begriff Big-Data:
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Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Data Warehouse
Data Warehouse , Zum Werk Ein Data-Warehouse besteht aus unterschiedlichen Datenquellen. Es fasst eine integrierte, themenorientierte und chronologisierte Sammlung an Daten zusammen. Damit wird ein komfortabler Zugriff auf diverse Daten ermöglicht. Das Data-Warehouse bildet deshalb die Grundlage für die Datenökonomie. Nur wer ein solches Data-Warehouse hat und betreiben kann, bleibt ernstzunehmender Wettbewerber im digitalen Zeitalter und kann Daten genau, konsistent, relevant, legal aktuell, akkurat, als "single point of reference, auf einer time to market basis" und einer "need to know basis" für diverse digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung stellen. Das Rechtshandbuch erörtert schwerpunktmäßig die rechtlichen Anforderungen eines Data-Warehouses. Es geht insbesondere auf Themen des Datenschutzes, der Informationssicherheit, des Kartellrechts, Open Data, den verschiedenen Rechtsformen bzw. Betreiberrollen, der Blockchaintechnologie und den Haftungsrisiken ein. Dabei werden: technische Hintergründe eines Data-Warehouses verständlich erörtert, praxisrelevante Rechtsfragen beim Betrieb eines Data-Warehouses aufgeworfen und diskutiert und Gestaltungshilfen beim Aufbau und Betrieb eines Data-Warehouses gegeben. Aus dem Inhalt Begriffsbestimmungen Inhaber und Betreiber Datenschutz Kartellrecht Open-Data Informationssicherheit Nutzung von Blockchain Haftung und Versicherung Vorteile auf einen Blick speziell auf die Rechtsprobleme eines Data-Warehouse zugeschnittene Darstellung mit konkreten, praxisorientierten Handlungsempfehlungen Anleitungen für die Planung, Errichtung und das Betreiben eines Data-Warehouse rechtsgebietsübergreifende Antworten und Fragestellungen im Data-Warehouse-Umfeld (Haftung und Versicherung, Blockchain, Informationssicherheit, Open Data, Kartellrecht, Datenschutz, etc.) zahlreiche Leitsätze und Grafiken Zielgruppe Für Unternehmen, im IT- und Datenschutzrecht tätige Rechtsanwältinnen und -anwälte, Gerichte und Datenschutzbehörden, Hochschulen, Verbände, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 € -
Data Driven Controlling
Data Driven Controlling , Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden. Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab. Inhalte: Data Governance und die Rolle des Controllings Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.99 € | Versand*: 0 € -
green Data Max
140 GB LTE Internet-Flat,Mit bis zu 225 Mbit/s surfen
Preis: 24.99 € | Versand*: 0.00 €
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Welche Nachteile gibt es bei Big Data?
Ein Nachteil von Big Data ist die mögliche Verletzung der Privatsphäre. Durch die Sammlung und Analyse großer Datenmengen können persönliche Informationen offengelegt werden, was zu Missbrauch und Datenschutzverletzungen führen kann. Ein weiterer Nachteil ist die Komplexität der Datenanalyse, da große Datenmengen oft unstrukturiert und heterogen sind, was die Identifizierung von relevanten Informationen erschwert. Zudem besteht die Gefahr von Fehlinterpretationen und falschen Schlussfolgerungen aufgrund von Verzerrungen oder unvollständigen Daten.
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Wie beeinflusst Big Data die Entscheidungsfindung in Unternehmen? Was sind die potenziellen Auswirkungen von Big Data auf die Privatsphäre der Verbraucher?
Big Data ermöglicht Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis großer Datenmengen zu treffen, was zu effizienteren Prozessen und besseren Ergebnissen führen kann. Die Verwendung von Big Data kann jedoch auch die Privatsphäre der Verbraucher gefährden, da persönliche Daten gesammelt, analysiert und möglicherweise missbraucht werden können. Es ist wichtig, dass Unternehmen verantwortungsbewusst mit den Daten umgehen und die Privatsphäre der Verbraucher respektieren.
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Was sind die potenziellen Anwendungen von Big Data in der modernen Wirtschaft?
Potenzielle Anwendungen von Big Data in der modernen Wirtschaft sind die Analyse von Kundenverhalten zur Verbesserung von Marketingstrategien, die Optimierung von Geschäftsprozessen durch datenbasierte Entscheidungen und die Vorhersage von Trends und Entwicklungen zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit. Durch die Nutzung von Big Data können Unternehmen auch personalisierte Produkte und Dienstleistungen anbieten, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen.
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Was sind die potenziellen Anwendungen und Herausforderungen von Big Data in verschiedenen Branchen?
Potenzielle Anwendungen von Big Data in verschiedenen Branchen sind die Optimierung von Marketingstrategien, die Verbesserung der Kundenanalyse und die Vorhersage von Trends. Herausforderungen sind Datenschutzbedenken, die Komplexität der Datenverarbeitung und die Notwendigkeit qualifizierter Fachkräfte. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die richtigen Tools und Strategien implementieren, um das volle Potenzial von Big Data auszuschöpfen.
Ähnliche Suchbegriffe für Big-Data:
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green Data M
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Preis: 9.99 € | Versand*: 0.00 € -
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100 GB LTE Internet-Flat,EU-Roaming
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Kann mir jemand einfach erklären, was es mit Big Data auf sich hat?
Big Data bezieht sich auf große Mengen an Daten, die mit hoher Geschwindigkeit und in verschiedenen Formaten generiert werden. Diese Daten werden analysiert, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren, die für Unternehmen oder Organisationen von Wert sein können. Big Data ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
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Was sind die potenziellen Auswirkungen von Big Data auf die Gesellschaft und die Privatsphäre?
Big Data kann dazu führen, dass persönliche Informationen leichter zugänglich sind und die Privatsphäre gefährdet ist. Die Gesellschaft könnte von Diskriminierung und Manipulation betroffen sein, da Algorithmen auf Basis von Big Data Entscheidungen treffen. Gleichzeitig können durch Big Data auch positive Auswirkungen wie verbesserte Gesundheitsversorgung und effizientere öffentliche Dienstleistungen entstehen.
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Wie können Unternehmen Big Data effektiv nutzen, um ihre Geschäftsstrategien zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen?
Unternehmen können Big Data effektiv nutzen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, analysieren und interpretieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Anwendung von Data Mining und Machine Learning können sie Muster und Trends erkennen, um ihre Geschäftsstrategien zu optimieren. Indem sie Big Data nutzen, können Unternehmen ihre Prozesse optimieren, Kosten senken und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, um sich von der Konkurrenz abzuheben.
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Wie beeinflusst Big Data die Unternehmen und die Art und Weise, wie sie Entscheidungen treffen?
Big Data ermöglicht Unternehmen, große Mengen an Daten zu analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Nutzung von Daten können Unternehmen Trends erkennen, Kundenverhalten verstehen und ihre Geschäftsstrategien optimieren. Letztendlich führt die Verwendung von Big Data zu effizienteren und erfolgreichen Entscheidungen in Unternehmen.
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