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Wertschöpfung durch Big Data und Analytics


Tesis (Bachelor), 2018

46 Páginas, Calificación: 1,3


Extracto


Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Motivation
1.1. Einführung
1.2. Ziel der Arbeit

2. Grundlagen im Big Data und Analytics Bereich
2.1. Begriffserklärung Big Data
2.2. Begriffserklärung Analytics
2.3. Die Datenstromanalyse
2.4. Einsatzgebiete von Big Data Analytics

3. Daten und deren Analysen als Mittel zur Wertschöpfung im Un- ternehmen
3.1. Datenanalysen im Unternehmen
3.2. Wertschöpfung durch Big Data im Allgemeinen
3.3. Wertschöpfung mithilfe der Datenstromanalysen und dem IoT

4. Quantifizierung der Wertschöpfung von Big Data und Analytics
4.1. Werterhebung im Unternehmen im Allgemeinen
4.2. Methoden zur Werterhebung von Datenanalysen

5. Fazit

Appendix

Literaturverzeichnis

Final del extracto de 46 páginas

Detalles

Título
Wertschöpfung durch Big Data und Analytics
Universidad
University of Regensburg  (Informationssysteme)
Calificación
1,3
Autor
Año
2018
Páginas
46
No. de catálogo
V446066
ISBN (Ebook)
9783668827424
ISBN (Libro)
9783668827431
Idioma
Alemán
Palabras clave
Wertschöpfung, Big Data, Analytics, Internet of things, IoT, Stream Processing, Volume, Veracity, Value, Variety, Velocity, Datenstrom, Analyse, BWL, Wirtschaftsinformatik, Computer Science
Citar trabajo
Daniel Kapferer (Autor), 2018, Wertschöpfung durch Big Data und Analytics, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/446066

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Título: Wertschöpfung durch Big Data und Analytics


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