Ziel dieses Essays ist es, den Begriff Big Data und Big Data Analytics darzulegen und ihn mit Data Warehouse zu vergleichen. Auch die Relevanz von Big Data im Unternehmen sowie die Einhaltung des Datenschutzes sollen in diesem Essay dargelegt werden.
Zunächst wird es eine Begriffsbestimmung zu Big Data und Data Warehouse geben. Danach werden die Unterschiede in Bezug auf Datenspeicherung, Datenherkunft und Datenqualität von Big Data und Data Warehouse beleuchtet. Im letzten Abschnitt geht es um den Datenschutz und die damit verbundenen Folgen bei Nichteinhaltung sowie um die Relevanz von Big Data im Unternehmen. Zusammengefasst und bewertet wird das Thema im Fazit.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Big Data
- Begriffsbestimmung
- Volume (Menge)
- Velocity (Geschwindigkeit)
- Variety (Vielfalt)
- Veracity (Wahrhaftigkeit)
- Analytics
- Anwendungsbereich
- Begriffsbestimmung
- Data Warehouse
- Begriffsbestimmung
- Anwendungsbereich
- Unterschied Big Data und Data Warehouse
- Datenspeicherung
- Datenherkunft
- Datenqualität
- Datenschutz im Hinblick auf Big Data
- Überblick über die Rechtliche Grundlage in Bezug auf Personenbezogene Daten
- Folgen von Verstößen gegen den Datenschutz
- Relevanz von Big Data im Unternehmen
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Dieser Essay hat zum Ziel, den Begriff Big Data und Big Data Analytics zu erläutern und ihn mit Data Warehouse zu vergleichen. Außerdem werden die Relevanz von Big Data im Unternehmen sowie die Einhaltung des Datenschutzes in diesem Essay beleuchtet.
- Definition und Charakteristika von Big Data
- Vergleich von Big Data und Data Warehouse
- Relevanz von Big Data für Unternehmen
- Datenschutzbestimmungen im Kontext von Big Data
- Folgen von Datenschutzverletzungen
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in das Thema Big Data ein und beleuchtet die Bedeutung von Daten in der heutigen digitalen Welt.
Das Kapitel "Big Data" definiert den Begriff und analysiert die drei wichtigsten Merkmale - Volume, Velocity und Variety - sowie die Bedeutung von Veracity.
Das Kapitel "Data Warehouse" befasst sich mit der Definition und dem Anwendungsbereich von Data Warehouse-Systemen.
Das Kapitel "Unterschied Big Data und Data Warehouse" vergleicht die beiden Konzepte hinsichtlich Datenspeicherung, Datenherkunft und Datenqualität.
Das Kapitel "Datenschutz im Hinblick auf Big Data" beleuchtet die rechtlichen Grundlagen des Datenschutzes in Bezug auf personenbezogene Daten und die Folgen von Datenschutzverletzungen.
Das Kapitel "Relevanz von Big Data im Unternehmen" untersucht die Bedeutung von Big Data für Unternehmen und ihre Geschäftsprozesse.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themen Big Data, Data Warehouse, Datenschutz, Datenqualität, Datenherkunft, Datenanalyse und die Relevanz von Big Data für Unternehmen.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die vier Hauptmerkmale von Big Data?
Die Merkmale sind Volume (Datenmenge), Velocity (Geschwindigkeit der Verarbeitung), Variety (Vielfalt der Datenquellen) und Veracity (Wahrhaftigkeit/Qualität der Daten).
Worin liegt der Hauptunterschied zwischen Big Data und Data Warehouse?
Ein Data Warehouse nutzt strukturierte Daten für spezifische Analysen, während Big Data auch unstrukturierte Datenmengen in hoher Geschwindigkeit verarbeitet.
Warum ist Datenschutz bei Big Data so kritisch?
Da Big Data oft personenbezogene Daten nutzt, müssen strenge rechtliche Grundlagen eingehalten werden. Verstöße können massive rechtliche und finanzielle Folgen für Unternehmen haben.
Welchen Nutzen bietet Big Data Analytics für Unternehmen?
Es ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung, Optimierung von Geschäftsprozessen und die Vorhersage von Markttrends durch die Analyse großer Datenmengen.
Was bedeutet 'Veracity' im Kontext von Big Data?
Veracity bezieht sich auf die Glaubwürdigkeit und Genauigkeit der Daten, was bei der Analyse unstrukturierter Quellen eine große Herausforderung darstellt.
- Quote paper
- Laura Scharnbach (Author), 2020, Big Data und Data Warehouse. Datenschutz und Relevanz von Big Data im Unternehmen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1185133
