Big Data hat sich zu einem zentralen Bestandteil der digitalen Transformation entwickelt und beeinflusst maßgeblich die Art und Weise, wie Unternehmen im privatwirtschaftlichen Sektor Wettbewerbsvorteile erzielen und Entscheidungsprozesse optimieren. Diese Arbeit bietet eine Einführung in das Thema Big Data, grenzt es von traditionellen Analytics-Lösungen ab und stellt verschiedene Anwendungsfelder sowie technische Komponenten vor. Dabei werden die Chancen von Big-Data-Lösungen für Unternehmen anhand aktueller Anwendungsbeispiele illustriert. Gleichzeitig beleuchtet die Arbeit die Risiken und Herausforderungen, die bei der Implementierung und Nutzung von Big Data auftreten können, wie etwa Fragen der Datenqualität, rechtliche Rahmenbedingungen und technische Anforderungen. Das Ziel der Arbeit ist es, ein umfassendes Verständnis für Big Data und dessen Bedeutung für moderne Geschäftsmodelle zu vermitteln.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Grundlagen von Big Data
- 2.1 Definition Big Data
- 2.2 Technologien und Kernkomponenten
- 2.3 Methoden und Verfahren
- 3. Chancen und Anwendungsbeispiele von Big Data Lösungen
- 3.1 Chancen von Big-Data-Lösungen
- 3.2 Anwendungsbeispiele von Big-Data-Lösungen in Unternehmen
- 4. Risiken von Big Data Lösungen
- 4.1 Data-Compliance-Risiko
- 4.2 Datenrisiken
- 4.3 Definitions- und Aussagerisiko
- 5. Herausforderungen bei der Implementierung von Big Data Lösungen
- 6. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit bietet eine Einführung in Big Data und Big-Data-Lösungsansätze. Sie definiert zentrale Begriffe, grenzt diese von traditionellen Analytics-Lösungen ab und präsentiert Anwendungsbeispiele. Die Arbeit beleuchtet Chancen und Risiken von Big-Data-Lösungen in Unternehmen und diskutiert die Herausforderungen bei der Implementierung. Der Fokus liegt auf dem privatwirtschaftlichen Sektor.
- Definition und Abgrenzung von Big Data
- Chancen von Big-Data-Lösungen für Unternehmen
- Risiken im Zusammenhang mit Big Data
- Herausforderungen bei der Implementierung von Big-Data-Lösungen
- Technologien und Kernkomponenten von Big-Data-Lösungen
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1: Einleitung Die Einleitung betont die wachsende Bedeutung von Daten im 21. Jahrhundert und führt in das Thema Big Data ein, indem sie Chancen, Herausforderungen und Risiken hervorhebt.
Kapitel 2: Grundlagen von Big Data Dieses Kapitel definiert den Begriff Big Data anhand der vier V's (Volume, Velocity, Variability, Veracity) und differenziert ihn von traditionellen Analyselösungen. Es werden Technologien und Kernkomponenten von Big-Data-Lösungen erläutert.
Kapitel 3: Chancen und Anwendungsbeispiele von Big Data Lösungen Dieses Kapitel beschreibt die Chancen von Big-Data-Lösungen für Unternehmen und illustriert diese anhand von Praxisbeispielen.
Kapitel 4: Risiken von Big Data Lösungen Hier werden verschiedene Risiken im Zusammenhang mit Big Data, wie Data-Compliance-Risiken und Datenrisiken, diskutiert.
Kapitel 5: Herausforderungen bei der Implementierung von Big Data Lösungen Dieses Kapitel beleuchtet die Herausforderungen, denen sich Anwender bei der Implementierung von Big-Data-Lösungen gegenüberstehen.
Schlüsselwörter
Big Data, Data Science, Datenanalyse, Datenrisiken, Data Compliance, Technologien, Anwendungsbeispiele, Herausforderungen, Chancen, Unternehmen, Digitalisierung.
- Citation du texte
- Leander Malessa (Auteur), 2024, Big Data im Privatwirtschaftlichen Sektor. Chancen, Risiken und Herausforderungen für Unternehmen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1507395
