Big Data für Entscheider: Entwicklung und Umsetzung by Andreas Gadatsch, Holm Landrock

By Andreas Gadatsch, Holm Landrock

Andreas Gadatsch und Holm Landrock zeigen an typischen Beispielen aus der Praxis, wie datengetriebene Geschäftsmodelle entstehen. Sie erläutern, wie sich Big-Data-Projekte rechnen und wie guy am einfachsten an die examine großer Datenmengen herangeht. Eine Bewertung der zentralen Aspekte von Projekten und der dort eingesetzten Technologien erleichtert den Lesern die tägliche Praxis im IT-Management. Die Autoren stellen Hadoop als eine der wichtigen Big-Data-Technologien vor.

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Diese Daten wurden für die Bewirtschaftung und Kapazitätsberechnung zunächst auf die Tageszeiten und die Parkdauer analysiert. Durch die Verknüpfung dieser Daten mit Kalenderdaten wurden bereits erste Korrelationen sichtbar. 6 Der Einzelhändler, der beim schönem Wetter … 37 Das Unternehmen beschloss, auch die Bewegung der Datenpunkte auf dem Parkdeck, die Geschwindigkeit auf den Parkdecks und viele andere Faktoren, darunter vor allem das Wetter, in die Analyse einzubeziehen. In einem Abgleich mit den Kassendaten, das heißt den Stunden- und Tages-Umsätzen, konnte das Unternehmen über die verschiedenen Supermarkt-Standorte die Kaufkraft mit ihren regionalen und kalendarischen Spezifika analysieren.

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Die Anruferfrage nach dem Bauteil kann ja sowohl die Artikelnummer, also auch die neue bzw. alte Farbschattierung oder einen Trivialnamen zum Inhalt haben. Klassische Helpdesk-Systeme unterstützen hier den Call-Center-Mitarbeiter mit StandardAuswahl-Masken, beispielsweise anhand von Explosionszeichnungen. Wird jedoch nach dem „gelben Griff für die zweite Serie“ gefragt, sind diese Systeme oft überfragt. Um solche Fragen zu für eine Vielzahl von OEMs und Modellvari- 40 4 Ausgewählte Anwendungsszenarien anten beantworten, sind aufwendige und teure Schulungen notwendig.

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