Die wichtigsten Big Data und Data Mining Technologien

Laut einer 2016 veröffentlichten Studie „TechRadar: Big Data, Q1 2016“ von Forrester Research im Forbes Magazin wurden die 10 wichtigsten Big Data und Data Mining Technologien bewertet.

Laut einer 2016 veröffentlichten Studie „TechRadar: Big Data, Q1 2016“ von Forrester Research im Forbes Magazin wurden die 10 wichtigsten Big Data und Data Mining Technologien bewertet. Evaluiert wurden der Reifegrad und der Value Added über den Lebenszyklus der Technologie. Diese 10 Technologien werden zukünftig Big Data Analysis und Data Mining nachhaltig prägen und einen wesentlichen Einfluss auf den Erfolg eines Unternehmens haben:
 

  1. Predictive Analytics:
    Software und Hardware die es Unternehmen erlaubt, Strukturen, Trends und Zusammenhänge aus großen Datenmengen zu erkennen. Ziel ist eine Optimierung der zukünftigen Geschäftsleistung und Minimierung von Risiken.
     
  2. NoSQL Databases:
    Speicherung, Dokumentation und Visualisierung der wichtigsten Leistungskennzahlen eines Unternehmens.
     
  3. Search and Knowledge Discovery:
    Tools und Technologien die Informationen aus verschiedenen Datenquellen wie Dateimanagementsystemen, Datenbanken, Streams, API’s oder anderen Plattformen extrahieren und kombinieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
     
  4. Stream Analytics:
    Diese Technologie ermöglicht das Filtern, Kombinieren und Analysieren von Echtzeit-Daten.
     
  5. In-Memory Data Fabric:
    Zugriff und Verarbeitung von großen Datenmengen über das Verteilen von Daten über den dynamischen Arbeitsspeicher (DRAM), Flash oder SSD eines verteilten Computernetzwerks.
     
  6. Distributed File Stores:
    Daten nicht in einem einzelnen Datenknoten gesammelt, sondern in einem Computernetzwerk in repliziert gespeichert. Dies erhöht die Leistung und Datenverfügbarkeit (auch bei Ausfällen).
     
  7. Data Virtualization:
    Diese Technologie liefert Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen wie beispielsweise Hadoop oder verteilten Echtzeit-Datenspeicher.
     
  8. Data Integration:
    Tools die das Zusammenspiel zwischen Datenbanklösungen wie Amazon Elastic MapReduce (EMR), Apache Hive, Apache Pig, Apache Spark, MapReduce, Couchbase, Hadoop, and MongoDB ermöglichen.
     
  9. Data Preparation:
    Software welche die mühevolle Arbeit der Datensuche, Datenbereinigung und Datenplausibilisierung erleichtert und so die Brauchbarkeit von Daten erhöht.
     
  10. Data Quality:
    Datenbereinigung und Vervollständigung von großen Datenmengen durch parallele Verarbeitung in verteilten Datenspeicher und Datenbanken.

Hier geht es zum Originalartikel aus dem Forbes Onlineausgabe:

Die wichtigsten Big Data und Data Mining Technologien

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