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dc.contributor.authorMarkl, Volker
dc.date2015-02-01
dc.date.accessioned2018-01-03T21:50:43Z
dc.date.available2018-01-03T21:50:43Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.issn1432-122X
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/9150
dc.description.abstractDas letzte Jahrzehnt war durch die Digitalisierung von praktisch allen Lebensbereichen gekennzeichnet. Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft stehen nun riesige Mengen von stetig wachsenden, oftmals heterogenen Daten zur Verfügung. Allerdings sind diese Daten weder Informationen noch Wissen. Sie sind erst wertvoll, wenn sie verfeinert und analysiert werden, sodass aus Rohdaten ,,Smart Data“ werden. Nur dann können die ökonomischen und sozialen Potenziale vollständig entfaltet werden, beispielsweise im Hinblick auf Prozessoptimierung, Massenindividualisierung oder andere Formen von Erkenntnis- oder Effizienzgewinnen. Leider stehen dem breiten Einsatz von ,,Big Data“-Anwendungen derzeit noch hohe Einstiegshürden entgegen. Das häufig genannte Berufsbild des ,,Data Scientist“ ist vom Anforderungsprofil so komplex, dass es nur wenige Experten gibt, die dieses erfüllen. In diesem Artikel identifizieren wir, dass Ausbildung alleine die Knappheit an ,,Data Scientists“ nicht beheben kann. Vielmehr sind unterstützende Technologien erforderlich, um das volle Potenzial von ,,Big Data“ in der Breite zu entfalten. Wir skizzieren die Technologie ,,Apache Flink“ als einen ersten Schritt sowie die Vision des Berlin Big Data Center (BBDC) zur intelligenten Analyse von Massendaten.
dc.publisherSpringer-Verlag
dc.relation.ispartofInformatik-Spektrum: Vol. 38, No. 1
dc.relation.ispartofseriesInformatik-Spektrum
dc.titleGesprengte Ketten
dc.typeText/Journal Article
dc.pubPlaceBerlin Heidelberg
mci.reference.pages10-15
gi.identifier.doi10.1007/s00287-014-0858-5


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