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Studienarbeit aus dem Jahr 2023 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, SRH Fernhochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit hat das Ziel, den Lesenden ein Verst鄚dnis f die Grundlagen von Big Data zu vermitteln und m鐷liche L飉ungsans酹ze aufzuzeigen. Dabei liegt der Schwerpunkt auf den Herausforderungen im Umgang damit sowie den dazugeh顤igen Anforderungen und Technologien. Im ersten Kapitel der Ausfrungen werden die grunds酹zlichen Herausforderungen erl酳tert. Es werden im Anschluss die wesentlichen nicht-funktionalen Anforderungen an eine Big Data Architektur beleuchtet, die eine effektive Datenverarbeitung gew鄣rleisten sollen. Anschlie end wird das CAP-Theorem vorgestellt, welches bei der Gestaltung von Big Data Architekturen eine wichtige Rolle spielt. Konkrete Beispiele verdeutlichen den Lesenden, inwiefern das CAP-Theorem in der Praxis Anwendung findet. Ff L飉ungsans酹ze zum Umgang mit Big Data werden im Anschluss dargelegt. Hierbei werden unterschiedliche M鐷lichkeiten zur Datenverarbeitung und Analyse aufgezeigt, welche den Einsatz von Big Data in Unternehmen m鐷lichst einfach und effizient gestalten. Diesbezlich werden im letzten Kapitel verschiedene Technologien vorgestellt, die in der Regel Anwendung finden. Zus酹zlich werden die wesentlichen Schritte einer Datapipeline erl酳tert, um ein besseres Verst鄚dnis f die Datenverarbeitung und -analyse im Kontext von Big Data zu schaffen. Die Lesenden sollen durch diese Arbeit mit einer soliden Grundlage ausgestattet werden, die dazu bef鄣igt, Herausforderungen zu verstehen sowie Potenziale und Technologien zu kennen. Dadurch wird die F鄣igkeit verbessert, Big Data effektiv zu handhaben und Nutzen daraus zu ziehen.
