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By Andreas Gadatsch, Holm Landrock

Andreas Gadatsch und Holm Landrock zeigen an typischen Beispielen aus der Praxis, wie datengetriebene Geschäftsmodelle entstehen. Sie erläutern, wie sich Big-Data-Projekte rechnen und wie guy am einfachsten an die examine großer Datenmengen herangeht. Eine Bewertung der zentralen Aspekte von Projekten und der dort eingesetzten Technologien erleichtert den Lesern die tägliche Praxis im IT-Management. Die Autoren stellen Hadoop als eine der wichtigen Big-Data-Technologien vor.

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Gibt es in den Nachrichtenströmen Informationen über Streiks oder andere Ereignisse, die die Produktion beeinflussen? Wird der Warentransport durch das Wetter oder andere Umweltereignisse beeinträchtigt, sodass beispielsweise Frachtcontainer nicht zum erwarteten Zeitpunkt am Zielort eintreffen? Noch während der Verhandlung beim Abnehmer erhält der Außendienstmitarbeiter die aktuelle Prognose für die konkrete Liefersituation auf dem mobilen Endgerät. 000 Einheiten müssen produziert und transportiert werden und sind erst in einigen Wochen hier verfügbar.

Big-Data-Technologien dürfen nicht zum Nachteil von Menschen eingesetzt werden, wie zum Beispiel durch die Vorhersage von Erkrankungen aufgrund einer Analyse von Bevölkerungs- und Umweltdaten und einer daraus entstehenden Malus-Kalkulationen in der Krankenversicherung. • Die Erziehung der Gesellschaft sollte nicht die Aufgabe von Big-Data-Analysen sein, wie es unter anderem durch den Einsatz von Fitness-Armbändern suggeriert werden könnte, auch wenn die Verbesserung der Gesundheit der gesamten Gesellschaft volkswirtschaftliche Vorteile bietet.

Das IT-Controlling stellt hierbei die Wirtschaftlichkeit der Maßnahmen sicher. 4 Kulturwandel Big-Data-Lösungen werden in Zukunft immer spezifischere und immer komplexere Aufgaben auf großen Datenmengen ausführen.  B. Datenhaltung, Analyse, Aufbereitung) entstanden um unterschiedliche Anforderungen abzudecken. Die Plattformen stehen oft auch als schnell verfügbare Cloudlösung zur Verfügung. Das unterstützt die die Unternehmen bei der Entwicklung von Pilotprojekten, für die meist keine großen Investitionen möglich sind.

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