Zusammenfassung
Big Data Analytics wird ausführlich als eigenständige, zu BI komplementäre und mit ihr vernetzte Disziplin eingeführt. Das Spannungsfeld zwischen Business und die Paradigmenwechsel in Bezug auf unternehmerisches Denken und Handeln, die durch Big Data induziert werden, spielen eine zentrale Rolle. Das wird ergänzt durch eine ausführliche Diskussion über unstrukturierte Daten, Textanalyse und Textmining. Die schnelle Parallelverarbeitung grosser Datenmengen unabhängig von ihrer Struktur führt zu Hadoop und MapReduce, wobei MapReduce als technologische und methodische Basis für Hadoop ausführlich diskutiert wird. Big Data Analytics Prozessmodelle schliessen den theoretischen Teil ab. Twitter Text Mining, Sentiment Analysis, Visualisierung und Outlier Detection werden mit der Programmiersprache R in praktischen Übungen erfahren und schliessen dieses Kapitel ab.
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Gronwald, KD. (2015). Big Data Analytics. In: Integrierte Business-Informationssysteme. eXamen.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-43720-9_14
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