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Wertschöpfung durch Big Data und Analytics


Thèse de Bachelor, 2018

46 Pages, Note: 1,3


Extrait


Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Motivation
1.1. Einführung
1.2. Ziel der Arbeit

2. Grundlagen im Big Data und Analytics Bereich
2.1. Begriffserklärung Big Data
2.2. Begriffserklärung Analytics
2.3. Die Datenstromanalyse
2.4. Einsatzgebiete von Big Data Analytics

3. Daten und deren Analysen als Mittel zur Wertschöpfung im Un- ternehmen
3.1. Datenanalysen im Unternehmen
3.2. Wertschöpfung durch Big Data im Allgemeinen
3.3. Wertschöpfung mithilfe der Datenstromanalysen und dem IoT

4. Quantifizierung der Wertschöpfung von Big Data und Analytics
4.1. Werterhebung im Unternehmen im Allgemeinen
4.2. Methoden zur Werterhebung von Datenanalysen

5. Fazit

Appendix

Literaturverzeichnis

Fin de l'extrait de 46 pages

Résumé des informations

Titre
Wertschöpfung durch Big Data und Analytics
Université
University of Regensburg  (Informationssysteme)
Note
1,3
Auteur
Année
2018
Pages
46
N° de catalogue
V446066
ISBN (ebook)
9783668827424
ISBN (Livre)
9783668827431
Langue
allemand
Mots clés
Wertschöpfung, Big Data, Analytics, Internet of things, IoT, Stream Processing, Volume, Veracity, Value, Variety, Velocity, Datenstrom, Analyse, BWL, Wirtschaftsinformatik, Computer Science
Citation du texte
Daniel Kapferer (Auteur), 2018, Wertschöpfung durch Big Data und Analytics, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/446066

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