Big Data für Entscheider: Entwicklung und Umsetzung datengetriebener Geschäftsmodelle

Product Description 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 man am einfachsten an die Analyse 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. From the Back Cover 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 man am einfachsten an die Analyse 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.Der InhaltEinsatzbereiche und Zielsetzung von Big-Data-Projekten Anbieterprofile, Einführung von Big DataAusgewählte Use Cases Big Data und EthikDie ZielgruppenStudierende und praktisch Tätige, die sich für Big Data interessieren und sich schnell und praxisnah in die zentralen Inhalte einarbeiten möchtenDie Autoren Prof. Dr. Andreas Gadatsch ist Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Wirtschaftsinformatik im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg in Sankt Augustin. Holm Landrock ist Fachinformatiker, Technologie-Analyst und -Berater sowie Fachjournalist mit einem Schwerpunkt auf technisch-wissenschaftlicher IT und Big-Data-Themen. About the Author Prof. Dr. Andreas Gadatsch ist Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Wirtschaftsinformatik im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg in Sankt Augustin. Holm Landrock ist Fachinformatiker, Technologie-Analyst und -Berater sowie Fachjournalist mit einem Schwerpunkt auf technisch-wissenschaftlicher IT und Big-Data-Themen.