Das Ziel der Arbeit besteht darin, den Begriff Big Data theoriegeleitet herauszuarbeiten und zu bestimmen. Zudem sollen Konzepte und Technologien zu Big Data dargelegt und erörtert werden. Des Weiteren sollen verschiedene Anwendungsbereiche von Big Data identifiziert sowie Gründe für die Nutzung von Big Data in diesen verschiedenen Anwendungsbereichen diskutiert werden. Die detaillierte technische Umsetzung von Big-Data-Technologien im wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Umfeld wird in dieser Arbeit allerdings nicht behandelt, da die technische Umsetzung von Big Data sehr komplex und individuell gestaltet ist und somit weit über den Umfang dieser Arbeit hinausgehen würde.
In der Wirtschaft ergeben sich aus der Nutzung von Big Data eine Vielzahl an Möglichkeiten zur Informationsgewinnung und Effizienzsteigerung sowohl in bestehenden als auch in neuen Anwendungsgebieten. Betriebswirtschaftliche und auch technische Prozesse können mittels Big Data optimiert oder auch gänzlich neugestaltet werden und dadurch einen besseren Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten. Zudem können durch die Nutzung von Big Data ganze Wertschöpfungsketten und Geschäftsmodelle verändert werden oder auch gänzlich neu entstehen. Unternehmen, welche Big Data sowie entsprechende Systeme hierzu einsetzen, weisen dabei häufig eine hierdurch bedingte Produktivitätssteigerung auf. Somit stellt Big Data auch einen Wettbewerbsfaktor dar. Für Big Data haben sich daher im Laufe der Zeit verschiedene Konzepte und Technologien entwickelt, die in verschiedenen Bereichen aus teils unterschiedlichen Motiven heraus Anwendung finden.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Ausgangssituation
- Zielsetzung
- Vorgehensweise
- Big Data
- Begriffsbestimmung
- Technologien und Konzepte
- NoSQL-Datenbanken
- Data Lake
- Architektur
- Anwendungsbereiche Big Data
- Business Intelligence
- Industrie 4.0
- E-Commerce
- Gesundheitswesen
- Schlussbetrachtung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit zielt darauf ab, den Begriff Big Data zu definieren und zu analysieren. Sie beleuchtet Konzepte und Technologien, die mit Big Data in Verbindung stehen, und untersucht, wie diese in verschiedenen Anwendungsbereichen zum Einsatz kommen. Darüber hinaus werden die Gründe für die Nutzung von Big Data in diesen Bereichen diskutiert.
- Definition und Charakterisierung von Big Data
- Analyse von Big-Data-Technologien und -Konzepten wie NoSQL, Data Lake und Hadoop
- Identifizierung relevanter Anwendungsbereiche von Big Data, z.B. Business Intelligence, Industrie 4.0, E-Commerce und das Gesundheitswesen
- Untersuchung der Vorteile und Herausforderungen der Nutzung von Big Data in verschiedenen Sektoren
- Bewertung des Einflusses von Big Data auf Wirtschaft und Gesellschaft
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Die Einleitung stellt die Ausgangssituation dar, beschreibt die Zielsetzung der Arbeit und skizziert die Vorgehensweise.
- Kapitel 2: In diesem Kapitel wird der Begriff Big Data definiert und erklärt. Es werden verschiedene Technologien und Konzepte wie NoSQL, Data Lake und Hadoop vorgestellt, sowie der Aufbau einer Big-Data-Umgebung erläutert.
- Kapitel 3: Dieses Kapitel widmet sich den Anwendungsbereichen von Big Data und diskutiert die Gründe für deren Einsatz in verschiedenen Sektoren wie Business Intelligence, Industrie 4.0, E-Commerce und dem Gesundheitswesen.
Schlüsselwörter
Big Data, NoSQL, Data Lake, Hadoop, Business Intelligence, Industrie 4.0, E-Commerce, Gesundheitswesen, Datenanalyse, Informationsgewinnung, Effizienzsteigerung, Wettbewerbsvorteil, Digitalisierung, technologischer Fortschritt, Informations- und Kommunikationstechnik (IKT).
- Quote paper
- Martin Graf-Ziller (Author), 2022, Konzepte und Technologien von Big Data. Anwendungsbereiche und Gründe für die Nutzung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1282160
