Data Warehousing in the Age of Big Data

Author: Krish Krishnan

Publisher: Newnes

ISBN: 0124059201

Category: Computers

Page: 370

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Data Warehousing in the Age of the Big Data will help you and your organization make the most of unstructured data with your existing data warehouse. As Big Data continues to revolutionize how we use data, it doesn't have to create more confusion. Expert author Krish Krishnan helps you make sense of how Big Data fits into the world of data warehousing in clear and concise detail. The book is presented in three distinct parts. Part 1 discusses Big Data, its technologies and use cases from early adopters. Part 2 addresses data warehousing, its shortcomings, and new architecture options, workloads, and integration techniques for Big Data and the data warehouse. Part 3 deals with data governance, data visualization, information life-cycle management, data scientists, and implementing a Big Data–ready data warehouse. Extensive appendixes include case studies from vendor implementations and a special segment on how we can build a healthcare information factory. Ultimately, this book will help you navigate through the complex layers of Big Data and data warehousing while providing you information on how to effectively think about using all these technologies and the architectures to design the next-generation data warehouse. Learn how to leverage Big Data by effectively integrating it into your data warehouse. Includes real-world examples and use cases that clearly demonstrate Hadoop, NoSQL, HBASE, Hive, and other Big Data technologies Understand how to optimize and tune your current data warehouse infrastructure and integrate newer infrastructure matching data processing workloads and requirements
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Proceedings of the Fourth International Forum on Decision Sciences

Author: Xiang Li,Xiaofeng Xu

Publisher: Springer

ISBN: 9811029202

Category: Business & Economics

Page: 899

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These conference proceedings focus on the topics of data-driven decision-making, stochastic decision-making, fuzzy decision-making and their applications in real-life problems. Beijing University of Chemical Technology organized IFDS2016, the 4th International Forum on Decision Sciences, with the theme “Data-Driven Decision-Making.” The proceedings collect 84 selected papers presenting cutting-edge modeling and solution methods and include numerous practical case studies, making it a valuable resource for students, researchers and practitioners working in the fields of decision science, operations research, management science and engineering.
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Human Development and Interaction in the Age of Ubiquitous Technology

Author: Rahman, Hakikur

Publisher: IGI Global

ISBN: 1522505571

Category: Computers

Page: 384

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The human condition is affected by numerous factors in modern society. In modern times, technology is so integrated into culture that it has become necessary to perform even daily functions. Human Development and Interaction in the Age of Ubiquitous Technology is an authoritative reference source for the latest scholarly research on the widespread integration of technological innovations around the globe and examines how human-computer interaction affects various aspects of people’s lives. Featuring emergent research from theoretical perspectives and case studies, this book is ideally designed for professionals, students, practitioners, and academicians.
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¿Cómo crear un data warehouse?

Author: Curto Díaz, Josep

Publisher: Editorial UOC

ISBN: 8490648190

Category: Computers

Page: N.A

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¿Qué es H2PAC? El modelo H2PAC resuelve propuestas clave a partir de ACTIVIDADES. Esta forma de aprendizaje parte de un RETO: la actividad que deberás resolver. Para ello te facilitamos un contenido teórico, EL CONOCIMIENTO IMPRESCINDIBLE, que te ayudará a entender los conceptos esenciales para poder afrontar el desafío planteado inicialmente. Además del contenido teórico, el modelo también te facilita LAS SOLUCIONES, una propuesta de resolución del reto expuesto. Saber qué es un data warehouse (almacén de datos) y para qué sirve, o aprender a crear uno para analizar datos reales. El lector elegirá si ser un mero espectador, leyendo sobre almacenes de datos y viendo cómo se aplican en un problema real, o ser el actor principal, implementando él mismo el almacén de datos a partir del reto planteado y los datos facilitados.
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Real-Time Data Mining

Author: Florian Stompe

Publisher: Diplomica Verlag

ISBN: 3836678799

Category: Business & Economics

Page: 106

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Data Mining ist ein inzwischen etabliertes, erfolgreiches Werkzeug zur Extraktion von neuem, bislang unbekanntem Wissen aus Daten. In mittlerweile fast allen gr eren Unternehmen wird es genutzt um Mehrwerte f r Kunden zu generieren, den Erfolg von Marketingkampagnen zu erh hen, Betrugsverdacht aufzudecken oder beispielsweise durch Segmentierung unterschiedliche Kundengruppen zu identifizieren. Ein Grundproblem der intelligenten Datenanalyse besteht darin, dass Daten oftmals in rasanter Geschwindigkeit neu entstehen. Eink ufe im Supermarkt, Telefonverbindungen oder der ffentliche Verkehr erzeugen t glich eine neue Flut an Daten, in denen potentiell wertvolles Wissen steckt. Die versteckten Zusammenh nge und Muster k nnen sich im Zeitverlauf mehr oder weniger stark ver ndern. Datenmodellierung findet in der Regel aber noch immer einmalig bzw. sporadisch auf dem Snapshot einer Datenbank statt. Einmal erkannte Muster oder Zusammenh nge werden auch dann noch angenommen, wenn diese l ngst nicht mehr bestehen. Gerade in dynamischen Umgebungen wie zum Beispiel einem Internet-Shop sind Data Mining Modelle daher schnell veraltet. Betrugsversuche k nnen dann unter Umst nden nicht mehr erkannt, Absatzpotentiale nicht mehr genutzt werden oder Produktempfehlungen basieren auf veralteten Warenk rben. Um dauerhaft Wettbewerbsvorteile erzielen zu k nnen, muss das Wissen ber Daten aber m glichst aktuell und von ausgezeichneter Qualit t sein. Der Inhalt dieses Buches skizziert Methoden und Vorgehensweisen von Data Mining in Echtzeit.
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On the Move to Meaningful Internet Systems: OTM 2011

Confederated International Conferences, CoopIS, DOA-SVI, and ODBASE 2011, Hersonissos, Crete, Greece, October 17-21, 2011, Proceedings

Author: Robert Meersman,Tharam Dillon,Pilar Herrero,Akhil Kumar,Manfred Reichert,Li Qing,Beng Chin Ooi,Ernesto Damiani,Douglas C. Schmidt,Jules White,Manfred Hauswirth,Pascal Hitzler,Mukesh K. Mohania

Publisher: Springer Science & Business Media

ISBN: 3642251080

Category: Computers

Page: 430

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The two-volume set LNCS 7044 and 7045 constitutes the refereed proceedings of three confederated international conferences: Cooperative Information Systems (CoopIS 2011), Distributed Objects and Applications - Secure Virtual Infrastructures (DOA-SVI 2011), and Ontologies, DataBases and Applications of SEmantics (ODBASE 2011) held as part of OTM 2011 in October 2011 in Hersonissos on the island of Crete, Greece. The 55 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 141 submissions. The 27 papers included in the first volume constitute the proceedings of CoopIS 2011 and are organized in topical sections on business process repositories, business process compliance and risk management, service orchestration and workflows, intelligent information systems and distributed agent systems, emerging trends in business process support, techniques for building cooperative information systems, security and privacy in collaborative applications, and data and information management.
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Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

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Data Warehouse & Data Mining

Author: Roland Gabriel,Peter Gluchowski,Alexander Pastwa

Publisher: W3l GmbH

ISBN: 3937137661

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Page: 234

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Advanced Manufacturing Analytics

Datengetriebene Optimierung von Fertigungsprozessen

Author: Christoph Gröger

Publisher: BoD – Books on Demand

ISBN: 3844104208

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Page: 312

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Das Kapital im 21. Jahrhundert

Author: Thomas Piketty

Publisher: C.H.Beck

ISBN: 3406671322

Category: Business & Economics

Page: 816

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Wie entstehen die Akkumulation und die Distribution von Kapital? Welche Dynamiken sind dafür maßgeblich? Fragen der langfristigen Evolution von Ungleichheit, der Konzentration von Wohlstand in wenigen Händen und nach den Chancen für ökonomisches Wachstum bilden den Kern der Politischen Ökonomie. Aber befriedigende Antworten darauf gab es bislang kaum, weil aussagekräftige Daten und eine überzeugende Theorie fehlten. In Das Kapital im 21. Jahrhundert analysiert Thomas Piketty ein beeindruckendes Datenmaterial aus 20 Ländern, zurückgehend bis ins 18. Jahrhundert, um auf dieser Basis die entscheidenden ökonomischen und sozialen Abläufe freizulegen. Seine Ergebnisse stellen die Debatte auf eine neue Grundlage und definieren zugleich die Agenda für das künftige Nachdenken über Wohlstand und Ungleichheit. Piketty zeigt uns, dass das ökonomische Wachstum in der Moderne und die Verbreitung des Wissens es uns ermöglicht haben, den Ungleichheiten in jenem apokalyptischen Ausmaß zu entgehen, das Karl Marx prophezeit hatte. Aber wir haben die Strukturen von Kapital und Ungleichheit andererseits nicht so tiefgreifend modifiziert, wie es in den prosperierenden Jahrzehnten nach dem Zweiten Weltkrieg den Anschein hatte. Der wichtigste Treiber der Ungleichheit – nämlich die Tendenz von Kapitalgewinnen, die Wachstumsrate zu übertreffen – droht heute extreme Ungleichheiten hervorzubringen, die am Ende auch den sozialen Frieden gefährden und unsere demokratischen Werte in Frage stellen. Doch ökonomische Trends sind keine Gottesurteile. Politisches Handeln hat gefährliche Ungleichheiten in der Vergangenheit korrigiert, so Piketty, und kann das auch wieder tun.
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Big Data

Algorithms, Analytics, and Applications

Author: Kuan-Ching Li,Hai Jiang,Laurence T. Yang,Alfredo Cuzzocrea

Publisher: CRC Press

ISBN: 1498760406

Category: Computers

Page: 498

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As today’s organizations are capturing exponentially larger amounts of data than ever, now is the time for organizations to rethink how they digest that data. Through advanced algorithms and analytics techniques, organizations can harness this data, discover hidden patterns, and use the newly acquired knowledge to achieve competitive advantages. Presenting the contributions of leading experts in their respective fields, Big Data: Algorithms, Analytics, and Applications bridges the gap between the vastness of Big Data and the appropriate computational methods for scientific and social discovery. It covers fundamental issues about Big Data, including efficient algorithmic methods to process data, better analytical strategies to digest data, and representative applications in diverse fields, such as medicine, science, and engineering. The book is organized into five main sections: Big Data Management—considers the research issues related to the management of Big Data, including indexing and scalability aspects Big Data Processing—addresses the problem of processing Big Data across a wide range of resource-intensive computational settings Big Data Stream Techniques and Algorithms—explores research issues regarding the management and mining of Big Data in streaming environments Big Data Privacy—focuses on models, techniques, and algorithms for preserving Big Data privacy Big Data Applications—illustrates practical applications of Big Data across several domains, including finance, multimedia tools, biometrics, and satellite Big Data processing Overall, the book reports on state-of-the-art studies and achievements in algorithms, analytics, and applications of Big Data. It provides readers with the basis for further efforts in this challenging scientific field that will play a leading role in next-generation database, data warehousing, data mining, and cloud computing research. It also explores related applications in diverse sectors, covering technologies for media/data communication, elastic media/data storage, cross-network media/data fusion, and SaaS.
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Understanding the New SQL

A Complete Guide

Author: Jim Melton,Alan R. Simon

Publisher: Morgan Kaufmann

ISBN: 9781558602458

Category: Computers

Page: 536

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The only book you'll ever need on SQL. The authors detail the changes in the new standard and provide a thorough guide to programming with SQL 2 for both newcomers and experienced programmers. The book is one that novice programmers should read cover to cover and experienced DBMS professionals should have as a definitive reference book for the new SQL 2 standard.
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Big Data in der Praxis

Beispiellösungen mit Hadoop und NoSQL. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren

Author: Jonas Freiknecht

Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH Co KG

ISBN: 3446441778

Category: Computers

Page: 448

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BIG DATA IN DER PRAXIS // - Für Analysten, BI-Verantwortliche, Data-Scientists, Consultants - Auf der DVD finden Sie: 18 fertige Projekte, die im Buch Schritt für Schritt entwickelt werden; Videotutorials u.a. zur Installation von Hadoop, Hive, HBase (Gesamtdauer: 80 Min.); Testdatensätze für die Wissensdatenbank Dieses Buch bringt Ihnen das Thema Big Data auf sehr praktische Art und Weise nahe. Sie lernen Technologien, Tools und Methoden kennen, entwickeln Beispiel-Lösungen und bekommen aufgezeigt, wie Sie bestehende Systeme vorausschauend auf die mit dem Big Data-Trend einhergehenden Herausforderungen vorbereiten. Dazu werden Sie neben den bekannten Apache-Projekten wie Hadoop, Hive und HBase auch einige weniger bekannte Frameworks wie Apache UIMA oder Apache OpenNLP kennenlernen, um gezielt die Verarbeitung unstrukturierter Daten zu behandeln. Alle hier verwendeten Software-Komponenten stehen im vollen Umfang kostenlos im Internet zur Verfügung. Gemeinsam mit dem Autor werden Sie ganz konkret Schritt für Schritt viele kleinere Projekte aufbauen bis hin zu einer fertigen und funktionstüchtigen Implementierung. Ziel des Buches ist es, Sie auf den Effekt und den Mehrwert der neuen Möglichkeiten aufmerksam zu machen, sodass Sie diese konstruktiv in Ihr Unternehmen tragen können und für sich und Ihre Kollegen somit ein Bewusstsein für den Wert Ihrer Daten schaffen. AUS DEM INHALT // Einführung rund um Big Data // Hadoop installieren, konfigurieren & bedienen // HDFS, Map-Reduce & YARN: Daten speichern und verarbeiten // Hadoop-Ecosystem: Überblick über dessen Komponenten // Einführung in NoSQL // HBase installieren, einrichten & auf Daten zugreifen // Data-Warehousing mit Apache Hive // HiveQL als Abfragesprache, Hive Security, Hive & JDBC // Datenimport aus relationalen Datenbanken mit Sqoop // Big Data-Visualisierung: Diagrammarten, Tipps & Trends // Visualisierungs-Frameworks im Vergleich // D3.js: Entwicklung einiger Beispieldiagramme // Entwicklung einer abschließenden Big Data-Analyse-Lösung // Troubleshooting für die Arbeit mit Hadoop, Hive & HBase
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Subject Guide to Books in Print

An Index to the Publishers' Trade List Annual

Author: N.A

Publisher: N.A

ISBN: N.A

Category: American literature

Page: N.A

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big data @ work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

Author: Thomas H. Davenport

Publisher: Vahlen

ISBN: 3800648156

Category: Fiction

Page: 214

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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.
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Operations Management

Konzepte, Methoden und Anwendungen

Author: Ulrich Thonemann

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827373168

Category: Industrial management

Page: 629

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SAP Business Information Warehouse

Mehrdimensionale Datenmodellierung

Author: Michael Hahne

Publisher: Springer-Verlag

ISBN: 3540269584

Category: Business & Economics

Page: 219

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Das SAP Business Information Warehouse (BW) als Data Warehouse-Lösung zielt auf eine zeitnahe Versorgung betrieblicher Entscheidungsträger mit relevanten Informationen zu Analysezwecken. Basis hierfür sind die mehrdimensionalen Info-Cubes, deren Modellierung maßgeblich die Leistungsfähigkeit und erfolgreiche Nutzung eines BW-Systems beeinflusst. Dieses Buch stellt den gesamten Prozess der mehrdimensionalen Modellierung von Informationssystemen auf Basis des Business Information Warehouse dar, präsentiert adäquate Methoden und gibt Gestaltungsempfehlungen. Das Buch wendet sich an SAP-Berater und IT-Mitarbeiter, die mit der Implementierung eines BW-Systems betraut sind. Es ist als praktischer Leitfaden konzipiert und bietet neben dem Einstieg in das Thema auch ein fundiertes Nachschlagewerk für die tägliche Arbeit.
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Business Intelligence as a Service

Author: Jens Hunger

Publisher: GRIN Verlag

ISBN: 3640711513

Category:

Page: 64

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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Fachhochschule Mainz, Sprache: Deutsch, Abstract: Mietmodelle fur die Nutzung gehosteter Software, die mit Schlagworten wie On-Demand, Cloud Computing, SaaS oder ASP vermarktet werden, sind in den letzten Jahren in vielen Bereichen des Softwaremarktes auf dem Vormarsch. Angetrieben durch die Wirtschaftskrise versprechen die Marketingaussagen von SaaS-Anbietern besonders mittelstandischen Unternehmen den kostengunstigen Zugang zu komplexen Geschaftsanwendungen, ohne das krisenbedingt eingeschrankte Investitionsbudget zu belasten. Nachdem sich SaaS-Losungen im Bereich des Customer Relationship Managements bereits erfolgreich etablieren konnten, und auch ERP-Systeme den Weg in die Cloud beschreiten, gewinnt dieser Bereich auch fur den Business Intelligence-Markt an Bedeutung. Klassisch werden Business Intelligence Produkte innerhalb des unternehmenseigenen Netzwerks (on-premise) betrieben, um die Anbindung an die in der Regel im gleichen Umfeld betriebenen Vorsysteme zu erleichtern. Die wachsende Zahl der Angebote fur das Hosting der klassischen Datenquellen fur BI-Losungen wie zum Beispiel ERP-Systeme oder Systeme fur Finanzbuchhaltung auf firmenexternen Systemen legt den Gedanken nahe, auch die Analyse dieser Daten auszulagern. Besonders fur die Zielgruppe der mittelstandischen Unternehmen, die uber ein begrenztes Budget fur den Aufbau und Erhalt einer eigenen BI-Infrastruktur verfugen, sind in letzter Zeit viele gehostete Losungen auf den Markt gekommen, die fur den BI-Markt an Bedeutung gewinnen. Das Software-as-a-Service-Modell verspricht Einsparungen im Bereich der IT-Investitionen und operativen Kosten bei kurzen Vertragslaufzeiten. Diese Bachelorarbeit soll die Frage klaren, ob der Ubertrag dieses Konzept auf Business Intelligence das Potential hat, herkommliche on-premise-Losungen zu ersetzen, und fur welche Einsatzgebiete ein solches Konzept in Frage kommt. D
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Graphische Semiologie

Diagramme, Netze, Karten

Author: Jacques Bertin

Publisher: Walter de Gruyter

ISBN: 3110834901

Category: Science

Page: 430

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