Datenbörse.de ist der Handelsplatz für geschäftsprozessrelevante Datensätze, Datenbanken und Dateien. Diese Daten können für folgende Zwecke verwendet werden:
Data Mining, Business Intelligence, Datenanreicherung oder Datenvalidierung. Geodaten in der Webentwicklung und Visualiserung von Geschäftsdaten. Firmenadressen im Marketing, Dialogmarketing, Direktmarketing oder
der Kundenakquise. Points of Interest für Online-Verzeichnisse und Adressenlisten zur Validierung von Adressdaten und zur Adresskorrektur.
Verkäufer können einfach ihren Datensatz kostenlos anbieten und lukrativ verkaufen, sofern sie die notwendigen Rechte dazu besitzen.
Käufer erwerben günstig die angebotenen Daten, ohne sie aufwändig selbst zu erstellen oder sammeln zu müssen und erhalten diese direkt zu Download.
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Big Data
Was ist Big Data? - Definition lt. Wikipedia
Als Big Data werden besonders große Datenmengen bezeichnet, die mit Hilfe von Standard-Datenbanken wie Mysql und Daten-Management-Tools wie Excel nicht oder nur unzureichend verarbeitet werden können. Problematisch sind hierbei vor allem die Erfassung, die Speicherung, die Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung von großen Datenmengen. Das Volumen dieser Datenmengen geht zum Teil in die Terabytes. Nach aktuellen Berechnungen verzehnfacht sich die verfügbare Datenmenge circa alle fünf Jahre. Diese Entwicklung wird vor allem getrieben durch die zunehmende maschinelle Erzeugung von Daten z.B. über Protokolle von Telekommunikationsverbinden und Web-Zugriffen, automatische Erfassungen von RFID-Lesern, Kameras, Mikrofonen und sonstigen Sensoren. Big Data fallen auch in der Finanzindustrie an (wie Finanz-Transaktionen, Börsendaten), sowie im Energiesektor (Verbrauchsdaten) oder im Gesundheitswesen (Verschreibungen). In der akademischen Wissenschaft fallen ebenfalls große Datenmengen an, z.B. in der Geologie, Genetik, Klimaforschung und Kernphysik.Beispiele
Für Unternehmen bietet die Analyse von Big Data die Möglichkeit zur Erlangung von Wettbewerbsvorteilen, Generierung von Einsparungspotentialen und zur Schaffung von neuen Geschäftsfeldern. Beispiele hierfür sind:- zeitnahe Auswertung von Webstatistiken und Anpassung von Online-Werbemaßnahmen
- bessere, schnellere Marktforschung
- Entdeckung von Unregelmäßigkeiten bei Finanztransaktionen (Fraud-Detection)
- Einführung und Optimierung einer intelligenten Energieverbrauchssteuerung (Smart Metering)
- Erkennen von Interdependenzen in der medizinischen Behandlung
- Realtime-Cross- und Upselling im E-Commerce und stationären Vertrieb
- Aufbau flexibler Billingsysteme in der Telekommunikation
Verarbeitung von Big Data
Klassische relationale Datenbanksysteme sowie Statistik- und Visualisierungsprogramme sind oft nicht in der Lage, derart große Datenmengen zu verarbeiten. Für Big Data kommt daher eine neue Art von Software zum Einsatz, die parallel auf bis zu Hunderten oder Tausenden von Prozessoren bzw. Servern arbeitet (MapReduce/Hadoop). Hierbei gibt es folgende Herausforderungen:- Verarbeitung vieler Datensätze
- Verarbeitung vieler Spalten innerhalb eines Datensatzes
- schneller Import großer Datenmengen
- sofortige Abfrage importierter Daten (Realtime-Processing)
- kurze Antwortzeiten auch bei komplexen Abfragen
- Möglichkeit zur Verarbeitung vieler gleichzeitiger Abfragen (Concurrent Queries)
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