Empirische Ergebnisse zu Big Data
| dc.contributor.author | Gluchowski, Peter | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-16T12:16:04Z | |
| dc.date.available | 2018-01-16T12:16:04Z | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.description.abstract | Der vorliegende Beitrag nähert sich dem Themenkreis Big Data auf der Basis unterschiedlicher empirischer Untersuchungen, die das Ziel verfolgen, das Themenfeld weiter auszuleuchten. Entsprechende Umfrageergebnisse liegen inzwischen in großer Vielfalt vor, was sicherlich durch dem immer noch existierenden Aufklärungsbedarf geschuldet ist, und wurden vor allem von Analysten und Produktherstellern publiziert. Die vorliegende Untersuchung konzentriert sich auf unterschiedliche unabhängige Studien zum Thema Big Data und hebt zentrale gleichartige sowie abweichende Ergebnisse in kondensierter Form hervor. | |
| dc.identifier.pissn | 2198-2775 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/14080 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 51, No. 4 | |
| dc.relation.ispartofseries | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | |
| dc.subject | Analytics | |
| dc.subject | Big Data | |
| dc.subject | Datenvolumen | |
| dc.subject | Hadoop | |
| dc.subject | In-Memory | |
| dc.title | Empirische Ergebnisse zu Big Data | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 411 | |
| gi.citation.startPage | 401 |