Produkt zum Begriff Data:
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Data Warehouse
Data Warehouse , Zum Werk Ein Data-Warehouse besteht aus unterschiedlichen Datenquellen. Es fasst eine integrierte, themenorientierte und chronologisierte Sammlung an Daten zusammen. Damit wird ein komfortabler Zugriff auf diverse Daten ermöglicht. Das Data-Warehouse bildet deshalb die Grundlage für die Datenökonomie. Nur wer ein solches Data-Warehouse hat und betreiben kann, bleibt ernstzunehmender Wettbewerber im digitalen Zeitalter und kann Daten genau, konsistent, relevant, legal aktuell, akkurat, als "single point of reference, auf einer time to market basis" und einer "need to know basis" für diverse digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung stellen. Das Rechtshandbuch erörtert schwerpunktmäßig die rechtlichen Anforderungen eines Data-Warehouses. Es geht insbesondere auf Themen des Datenschutzes, der Informationssicherheit, des Kartellrechts, Open Data, den verschiedenen Rechtsformen bzw. Betreiberrollen, der Blockchaintechnologie und den Haftungsrisiken ein. Dabei werden: technische Hintergründe eines Data-Warehouses verständlich erörtert, praxisrelevante Rechtsfragen beim Betrieb eines Data-Warehouses aufgeworfen und diskutiert und Gestaltungshilfen beim Aufbau und Betrieb eines Data-Warehouses gegeben. Aus dem Inhalt Begriffsbestimmungen Inhaber und Betreiber Datenschutz Kartellrecht Open-Data Informationssicherheit Nutzung von Blockchain Haftung und Versicherung Vorteile auf einen Blick speziell auf die Rechtsprobleme eines Data-Warehouse zugeschnittene Darstellung mit konkreten, praxisorientierten Handlungsempfehlungen Anleitungen für die Planung, Errichtung und das Betreiben eines Data-Warehouse rechtsgebietsübergreifende Antworten und Fragestellungen im Data-Warehouse-Umfeld (Haftung und Versicherung, Blockchain, Informationssicherheit, Open Data, Kartellrecht, Datenschutz, etc.) zahlreiche Leitsätze und Grafiken Zielgruppe Für Unternehmen, im IT- und Datenschutzrecht tätige Rechtsanwältinnen und -anwälte, Gerichte und Datenschutzbehörden, Hochschulen, Verbände, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.00 € | Versand*: 0 € -
Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Data Driven Controlling
Data Driven Controlling , Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden. Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab. Inhalte: Data Governance und die Rolle des Controllings Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.99 € | Versand*: 0 € -
green Data Max
140 GB LTE Internet-Flat,Mit bis zu 225 Mbit/s surfen
Preis: 24.99 € | Versand*: 0.00 €
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Kann man mit Wirtschaftsinformatik Data Scientist oder Data Analyst werden?
Ja, mit einem Studium der Wirtschaftsinformatik kann man sowohl Data Scientist als auch Data Analyst werden. Wirtschaftsinformatik vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Informatik und Betriebswirtschaft, die für diese Berufe relevant sind. Zusätzliche Weiterbildungen oder Spezialisierungen in den Bereichen Data Science oder Data Analytics können jedoch von Vorteil sein.
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Sind Data Warehouses spaltenorientiert?
Data Warehouses können sowohl spaltenorientiert als auch zeilenorientiert sein. Bei spaltenorientierten Data Warehouses werden die Daten nach Spalten gruppiert und gespeichert, was Vorteile bei der Aggregation und Analyse großer Datenmengen bietet. Zeilenorientierte Data Warehouses hingegen speichern die Daten nach Zeilen und eignen sich besser für Transaktionsverarbeitung und schnellen Zugriff auf einzelne Datensätze. Die Wahl zwischen spalten- und zeilenorientierter Speicherung hängt von den spezifischen Anforderungen und Nutzungsszenarien des Data Warehouses ab.
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Wo lebt Data Luv?
Data Luv lebt in Berlin, Deutschland. Er ist ein deutscher Rapper und Produzent, der in der deutschen Hip-Hop-Szene aktiv ist. Seine Musik ist vor allem im Bereich des Cloud Raps und des Trap anzusiedeln. Data Luv ist bekannt für seine melancholischen Texte und seine einzigartige Stimme.
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Wie Data Scientist werden?
Um Data Scientist zu werden, solltest du zuerst ein starkes Fundament in Mathematik und Statistik aufbauen. Es ist auch wichtig, Programmiersprachen wie Python oder R zu beherrschen. Praktische Erfahrung durch Projekte oder Praktika kann ebenfalls hilfreich sein. Zudem ist es ratsam, sich fortlaufend weiterzubilden und auf dem neuesten Stand der Technologien und Methoden zu bleiben. Hast du bereits Erfahrungen in diesem Bereich gesammelt oder möchtest du noch mehr darüber erfahren?
Ähnliche Suchbegriffe für Data:
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Hat Data LUV eine Freundin?
Hat Data LUV eine Freundin? Diese Frage kann nicht eindeutig beantwortet werden, da es sich bei Data LUV um eine künstliche Intelligenz handelt. KI wie Data LUV sind nicht in der Lage, menschliche Emotionen zu empfinden oder Beziehungen zu führen. Sie sind darauf programmiert, Informationen zu verarbeiten und Aufgaben zu erledigen, aber sie haben keine persönlichen Beziehungen wie Menschen. Daher ist es nicht möglich, dass Data LUV eine Freundin hat.
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Wie viel Jahre ist Data Luv?
Data Luv ist ein deutscher Rapper und Sänger, der am 12. November 1999 geboren wurde. Um sein aktuelles Alter zu berechnen, müsste man das aktuelle Jahr (2022) von seinem Geburtsjahr subtrahieren. Das würde bedeuten, dass Data Luv in diesem Jahr 23 Jahre alt wird. Möchtest du noch weitere Informationen über Data Luv oder sein musikalisches Schaffen erfahren?
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Kannst du mir bei Data Scraping helfen?
Ja, ich kann dir bei Data Scraping helfen. Data Scraping bezieht sich auf das Extrahieren von Daten aus Websites oder anderen Quellen. Ich kann dir dabei helfen, die richtigen Tools und Techniken zu verwenden, um die gewünschten Daten zu extrahieren und zu analysieren.
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Welches Antivirenprogramm ist besser: G Data oder Norton?
Es ist schwierig zu sagen, welches Antivirenprogramm besser ist, da dies von verschiedenen Faktoren abhängt, wie z.B. den individuellen Bedürfnissen des Nutzers, dem Betriebssystem und der Art der Bedrohungen, mit denen man konfrontiert ist. Beide Programme haben ihre Vor- und Nachteile, daher ist es ratsam, unabhängige Tests und Bewertungen zu konsultieren, um eine informierte Entscheidung zu treffen.
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