Big Data für IT-Entscheider: riesige Datenmengen und moderne Technologien gewinnbringend nutzen
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München
Hanser
2013
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XII, 216 S. Ill., graph. Darst., Kt. 25 cm |
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IMAGE 1
VORWORT XI
1 MANAGEMENT SUMMARY 1
2 WAS? 7
2.1 MEIN KLASSISCHES BUSINESS IST KONKURRENZLOS, NICHT WAHR? 8 2.1.1 DER
HEIMLICHE MARKTEROBERER: AMAZON 8
2.1.2 DER KLARE FALL: GOOGLE 11
2.1.3 DER ZUNEHMENDE LEBENSINHALT: FACEBOOK 13
2.1.4 NACHRICHTENQUELLE NR. L:TWITTER 15
2.2 DIE WILDEN KLEINEN 16
2.2.1 DAS UNSCHEINBARE ORAKEL: PRISMATIC 17
2.2.2 DER STILLE MITLAUSCHER: BOUNDARY 18
2.3 BIG DATA IST DAS NEUE OEL, NICHT WAHR? 18
2.4 TECHNOLOGIE STEHT IM VORDERGRUND, NICHT WAHR? 20
2.5 DIE ESSENZ VON DATEN IST ANGEWENDETE INFORMATION 21
2.6 DIE "BIG DATA"-SCHMERZEN UND-SYMPTOME 22
2.6.1 DIE 3 V'S - GANZ EINFACH, ODER? 23
VELOCITY 23
VOLUME 24
VARIETY 24
2.6.2 DAS LOKALE DENKEN: BUSINESS-VERBESSERUNG 25
BESSERE ANGEBOTE DURCH MEHR WISSEN 26
MENSCHEN ZUSAMMENBRINGEN 27
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IMAGE 2
2.6.3 DAS KOSTENBEWUSSTE DENKEN: KOSTENREDUKTION 28
GELD MIT GUENSTIGER MASCHINERIE UND GEEIGNETEN TECHNOLOGIEN SPAREN 28
KOSTEN DURCH ANALYSE DRUECKEN 29
2.6.4 DIE WACHSAMKEIT: DIE GEFAHREN AUS DEM BOESEN INTERNET 30
ENTERPRISE-LEVEL STALKING 30
FRAUD DETECTION 31
2.6.5 DAS GLOBALE DENKEN: WELTVERBESSERUNG 32
OEFFENTIICHEN VERKEHR ENDLICH FUNKTIONSFAEHIG MACHEN 32
PRECOGS IMPLEMENTIEREN 33
3 W I E ? . . . . 35
3.1 TYPISCHE FALSCHE HOFFNUNGEN 36
3.1.1 GROSSE DATEN SIND WIE ALLE ANDEREN DATEN, NICHT WAHR? 37
3.1.2 TOOLS MACHEN ES FUER MICH, NICHT WAHR? 38
3.1.3 MEINE PROZESSE MUESSEN SICH NICHT AENDERN, NICHT WAHR? 39
3.2 ANGEWANDTE WISSENSCHAFT IST DER ENTSCHEIDENDE MARKTVORTEIL 40
3.2.1 MATHE PAUKEN 40
3.3 IHR STAFF- DIE EINZIG SINNVOLLE INVESTITION 42
3.3.1 ICH KANN BIG DATA MIT NORMALEN ENTWICKLERN, NICHT WAHR? 43
3.3.2 ALSO, ALLE ENTWICKLER ZURUECK IN DIE SCHULE SCHICKEN? 46
3.3.3 DIE NEUEN BERUFSGRUPPEN 47
3.3.4 POLYGLOTT, AUF JEDER EBENE 48
3.4 "BIG DATA"-SCHMERZEN LASSEN SICH ERZEUGEN 50
3.4.1 ALLES PROTOKOLLIEREN, WAS NUTZER TUN 50
3.4.2 NUTZER SOLANGE WIE MOEGLICH BEIM ONLINE-ANGEBOT HALTEN 52
3.4.3 NUTZER ANREGEN, MEHR ZU TUN UND DATEN ZU HINTERLASSEN 54
3.4.4 SOZIALE NETZWERKE ANZAPFEN 55
3.4.5 CROWDSOURCING 58
3.4.6 WISSEN, WER WO IST 59
3.5 IT-STRATEGIE IM "BIG DATA"-LICHT 61
3.5.1 DATEN BZW. INFORMATIONEN SIND GEMEINSAME SPRACHE VON BUSINESS UND
IT 61
3.5.2 DATEN SIND IHR GOLD 63
IMAGE 3
WIE WERDEN DATEN KLASSISCHERWEISE BEHANDELT? 64
WIE WERDEN GROSSE, CHAOTISCHE DATEN BEHANDELT? 66
WIE LEITET MAN INFORMATIONEN AUS VIELEN UND CHAOTISCHEN DATEN AB? 69
WIE HAELT MAN UNMENGEN CHAOTISCHER DATEN SAUBER? 71
WIE KOMBINIERT MAN MEHRERE DATENQUELLEN? 71
3.6 WAS BEDEUTET ES, DATENZENTRIERT ZU ARBEITEN? 73
3.6.1 STATISTIKEN LUEGEN NICHT 73
3.6.2 DER ENTSCHEIDENDE UNTERSCHIED ZWISCHEN SCHNELL UND GLEICH . 74
3.6.3 DIE MACHT DER SUCHE 77
3.6.4 DIE MACHT DER EMPFEHLUNG 79
3.6.5 DIE MACHT DES BILDES 80
3.7 IT-INSTRUMENTE RICHTIG NUTZEN ODER RICHTIGE INSTRUMENTE NUTZEN 82
3.7.1 COMMODITY HARDWARE NUTZEN 83
3.7.2 ALLES AUS DER TECHNIK HERAUSPRESSEN 85
3.7.3 DORT IN DEN WOLKEN 85
3.7.4 DIE OPEN SOURCE WELT HAT KLAR DIE NASE VORN 87
3.8 "BIG DATA"-PERSPEKTIVEN 89
3.8.1 WIE SPEICHERT MAN GROSSE DATENMENGEN? 89
DER SCHWIERIGE WEG DER RDBMS 89
TIPPS UND TRICKS 91
DER PREIS DER VERTEILUNG 93
UND NOCH EIN PAAR RANDTHEMEN 95
3.8.2 WIE BEREITET MAN GROSSE DATENMENGEN AUF? 97
3.8.3 WIE STELLT MAN GROSSE DATENMENGEN BEREIT? 98
3.8.4 WIE ANALYSIERT MAN GROSSE DATEN IN ECHTZEIT? 100
3.8.5 WIE VISUALISIERT MAN GROSSE DATENMENGEN? 102
3.9 VON DER HAND IN DEN MUND 103
3.10 SEGEN FUER EUROPA, FLUCH FUER BIG DATA: DATENSCHUTZ 105
4 WOMIT? 109
4.1 WILLKOMMEN IM ZOO DER "BIG DATA"-TECHNOLOGIEN 117
4.2 EINIGE THEORETISCHE GRUNDLAGEN 117
4.2.1 VERTEILTE SYSTEME BZW. VERTEILTE DATA STORES 117
IMAGE 4
HASHING UND DELTA-TTACKING 119
REPLIKATION UND REDUNDANZ 121
OBJEKTE VERSIONIEREN 126
SHARDING 130
HERR DER RINGE 134
ANTI-ENTROPY UND GARBAGE COLLECTION 136
INFRASTRUKTURINFORMATIONEN AKTUELL HALTEN 138
CAP - NICHT DIE KAPPE 138
EVENTUAL CONSISTENCY 140
4.2.2 CACHIRIG BZW. IN-MEMORY-DATENHALTUNG 144
4.2.3 GRAPHEN - EIN SONDERFALL 148
4.3 ANALYTICS SIND DAS A UND O. ABER WOMIT MACHEN? 149
4.4 WASISTNOSQL? 151
4.4.1 KEY/VALUE STORES 152
4.4.2 DOCUMENT STORES 155
4.4.3 IN-MEMORY STORES 156
4.4.4 GRAPHEN, MAL WIEDER EIN SONDERFALL 157
4.4.5 . UND NOCH WEITERE HUNDERT STORES 159
4.4.6 UND WAS IST MIT DER CLOUD? 159
4.5 WAS IST NEWSQL? ! 160
4.6 WO KOMMEN KLASSISCHE RDBMS INS SPIEL 161
4.7 WAS IST MAPREDUCE? 162
4.8 UND WELCHE PROGRAMMIERSPRACHE IST NUN DIE BESTE FUER "BIG DATA"? .
166
4.8.1 KANN/MUSS ICH ALLES MIT JAVA MACHEN? 166
4.8.2 IST JAVASCRIPT NICHT ETWA NUR FUER SCRIPT-KIDDIES? 167
4.9 ANALYSE VON LOGS 167
4.10 TIME-SERIES-DATEN 169
4.11 UMGANG MIT COMMODITY HARDWARE 170
4.12 WIE KANN ICH ES RICHTIG FLOTT MACHEN? 172
4.12.1 WAS IST (FAST-)ECHTZEIT? 172
4.12.2 DIE SUPERSCHNELLE TECHNIK 173
4.13 SUCHE, INDEX UND SECONDARY INDEX 175
4.14 DIE ANTWORT DER DINOSAURIER: DIE APPLIANCES 176
4.15 KANN ICH DAS ALLES MIT EINEM EINZIGEN TOOL MACHEN? 177
IMAGE 5
4.16 VISUALISIERUNG 179
4.17 WOHIN MIT MEINEN AKTUELLEN ERRUNGENSCHAFTEN? 181
4.17.1 WOHIN MIT MEINER ENTERPRISE-ARCHITEKTUR? 181
4.17.2 WOHIN MIT MEINEM ENTERPRISE-DATENMODELL? 182
4.17.3 WOHIN MIT MEINEM MDM? 182
4.17.4 WOHIN MIT MEINEM ENTERPRISE-TECHNOLOGIE-STACK? 184
4.17.5 WOHIN MIT MEINER SOA? 185
4.17.6 WOHIN MIT MEINER BI-LOESUNG? 186
4.17.7 WOHIN MIT DER CLOUD? 188
4.18 IST "BIG DATA" ALSO HADOOP MIT EINEM SCHUSS MONGODB? 190
5 WAY FORWARD 193
5.1 AKTUELLE TRENDS 194
5.1.1 NOSQL UND DER REST DER WELT 194
5.1.2 HADOOP UND DER REST DER WELT 196
5.1.3 HAUPTSPEICHER UND PLATTENSPEICHER WERDEN IMMER BILLIGER. 197
5.1.4 DIE MONSTER WACHEN AUF 198
5.2 WIE STARTE ICH MIT BIG DATA? 200
5.3 ICH HABE SCHON BIG DATA. WIE MACHE ICH WEITER? 201
5.4 ROI, TCO UND DERGLEICHEN UND WORAUF ES ANKOMMT 203
5.5 WO UND WIE KANN ICH MICH WEITER INFORMIEREN? 205
5.6 PERSOENLICHER BLICK IN DIE FERNE ZUKUNFT 208
STICHWORTVERZEICHNIS 211 |
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Beschreibung
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