Neue Möglichkeiten im Umgang mit Big Data. Eine Kategorisierung von NoSQL-Datenbanksystemen
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- Deutsch ausgewählt
42,95 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
11.08.2015
Abbildungen
mit 2 Farbabbildungen
Verlag
GRINSeitenzahl
76
Maße (L/B/H)
21/14,8/0,6 cm
Gewicht
124 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-668-01872-3
In jüngster Zeit werden vermehrt neue Möglichkeiten im Umgang mit großen Datenmengen (Big Data) gesucht und entwickelt. Viele Methoden und Technologien abseits der etablierten SQL-Datenbanksysteme ermöglichen das Erfassen, Analysieren und Speichern von beliebig großen und unterschiedlich strukturierten Datenmengen. Die wirtschaftliche Bedeutung von Daten ist inzwischen als sehr groß anzusehen.
Daten werden schon neben Arbeitskraft, Ressourcen und Kapital als vierter Produktionsfaktor angesehen. Je nachdem, in welcher Form die Daten vorliegen, sind unterschiedliche Tools notwendig, um die gewünschten Informationen daraus zu extrahieren. Auch die Art der Speicherung und die Zugriffsgeschwindigkeit setzen verschiedene Anforderungen an Datenbanksysteme (DBS). Neben den etablierten SQL-DBS haben sich NoSQL (für Not-Only-SQL)-Datenbanksysteme (NoSQL-DBS) etabliert, die für bestimmte Herausforderungen, wie gute Skalierbarkeit, vernetzte Informationen und die Speicherung unterschiedlich strukturierte Daten besser geeignet sind
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Kategorisierung von NoSQL-Datenbanksystemen. Ziel ist, die Auswahl eines passenden Systems für die jeweiligen Problemlösungsstrategien durch IT- und Business Entscheider zu erleichtern. Durch eine Literaturanalyse werden bereits vorhandene Erkenntnisse und Lösungsansätze gesammelt und verdichtet. Die Ergebnisse werden in Tabellenform gebracht, um die enorme Informationsmenge übersichtlich zu gestalten. Zusätzlich wird der Prozess des Auswahlverfahrens betrachtet und Anregungen zu dessen Methodik gegeben. Die Verknüpfung von wirtschaftswissenschaftlichen Methoden mit den Anforderungen der IT im Umgang mit Big Data wird dabei hervorgehoben.
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