Die strategische Bedeutung der Big-Data-Technologie liegt nicht in der Beherrschung großer Datenmengen, sondern in der professionellen Verarbeitung dieser aussagekräftigen Daten. Mit anderen Worten: Wenn Big Data mit einer Branche verglichen wird, kann diese Branche Rentabilität erzielen. Der Schlüssel liegt in der Verbesserung die „Verarbeitungsfähigkeit“ von Daten und erzielen durch „Verarbeitung“ den „Mehrwert“ von Daten.
Die strategische Bedeutung der Big-Data-Technologie liegt nicht in der Beherrschung riesiger Datenmengen, sondern in der professionellen Verarbeitung dieser bedeutungsvollen Daten. Mit anderen Worten: Vergleicht man Big Data mit einer Branche, dann liegt der Schlüssel zur Rentabilität dieser Branche in der Verbesserung der „Verarbeitungsfähigkeiten“ von Daten und der Erzielung des „Mehrwerts“ von Daten durch „Verarbeitung“.
Zugehörige Einführung:
Big Data (Big Data), ein Begriff aus der IT-Branche, bezieht sich auf eine Sammlung von Daten, die mit herkömmlichen Softwaretools nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfasst, verwaltet und verarbeitet werden können. Dazu sind neue Verarbeitungsmodelle erforderlich Stärkere Fähigkeiten. Riesige, wachstumsstarke und diversifizierte Informationsressourcen für die Entscheidungsfindung, Erkenntnisgewinnung und Prozessoptimierung.
In „The Age of Big Data“ von Victor Meier-Schoenberg und Kenneth Cukier bedeutet Big Data, nicht Abkürzungen wie Zufallsanalysen (Stichprobenumfrage) zu verwenden, sondern alle Daten zur Analyse und Verarbeitung zu nutzen. Die 5V-Merkmale von Big Data (vorgeschlagen von IBM): Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, Wert und Veracity.
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