Produkt zum Begriff Big Data:
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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 € -
Big Stone Herrenring aus 925er Sterlingsilber, schwarzer oder gelber Stein, Schmuck, Goldvergoldung, Mode, Herren, Accessoires, Vatertagsgeschenk 7
* Unsere Produkte sind Boutique & Einzigartig. * Unsere Produkte sind 100% Original 925 Sterling Silber und haben den 925-Stempel im Inneren des Rings. Einige der Produkte können aus ästhetischen Gründen Bronzeteile enthalten. * Wir verwenden US-Ringgrößen. Bitte beachten Sie bei der Bestellung die Größentabellen auf den Produktfotos. Wenn Sie Ihre Ringgröße nicht kennen, messen Sie Ihre Ringgröße mit diesen Schritten: 1. Wickeln Sie eine Schnur oder Papier fest um die Fingerbasis. 2. Markieren Sie den Punkt, an dem sich die Enden treffen, mit einem Stift. 3. Messen Sie die Schnur oder das Papier mit einem Lineal (mm). 4. Wählen Sie das nächstgelegene Maß auf der Ringgrößentabelle, um Ihre Ringgröße zu finden. Umfang in Millimeter - - US-Größe 54,5 mm - - 7 US 55,7 mm - - 7,5 US 56,9 mm - - 8 US 58,2 mm - - 8,5 US 59,5 mm - - 9 US 60,8 mm - - 9,5 US 62,1 mm - - 10 US 63,3 mm - - 10,5 US 64,6 mm - - 11 US 65,9 mm - - 11,5 US 67,2 mm - - 12 US 68,4 mm - - 12,5 US 69,7 mm - - 13 US 71 mm - - 13,5 US * Wir sind in der Türkei ansässig. Unsere Produkte werden in Istanbul, Türkei hergestellt. * Unser Ziel ist es, Ihnen hochwertigen und erschwinglichen Schmuck anzubieten. * Wir wünschen Ihnen gutes Einkaufen.
Preis: 137.99 € | Versand*: 0.0 € -
Schwarze Handtasche Big Star Modische Gestepptes Shopping Bag, universal
Schwarze Handtasche Big Star Modische Gestepptes Shopping Bag
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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 €
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Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind. Smart Data hingegen bezieht sich auf die Analyse und Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren. Smart Data konzentriert sich auf die Auswahl und Verarbeitung relevanter Daten, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen.
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Wie beeinflusst Big Data die datengesteuerte Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen?
Big Data ermöglicht es Unternehmen, riesige Mengen an Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Finanzbranche kann Big Data beispielsweise genutzt werden, um Risiken zu minimieren und Investitionsentscheidungen zu optimieren. In der Gesundheitsbranche kann Big Data dazu beitragen, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen und die Effizienz von medizinischen Verfahren zu verbessern.
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Was sind die potenziellen Auswirkungen von Big Data auf die Privatsphäre und die Gesellschaft?
Big Data kann die Privatsphäre gefährden, da persönliche Informationen gesammelt und analysiert werden. Dies kann zu Datenschutzverletzungen und Missbrauch führen. Zudem kann Big Data die Gesellschaft beeinflussen, indem Entscheidungen auf Basis von Daten getroffen werden, die möglicherweise nicht repräsentativ oder fair sind. Es besteht die Gefahr von Diskriminierung und Ungleichheit.
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Was sind die potenziellen Auswirkungen von Big Data auf die Privatsphäre und Sicherheit von individuellen Nutzern?
Big Data kann dazu führen, dass persönliche Informationen von Nutzern unerlaubt gesammelt und analysiert werden. Dadurch könnten individuelle Privatsphäre verletzt und sensible Daten missbraucht werden. Zudem könnten Sicherheitslücken entstehen, die es Hackern ermöglichen, auf persönliche Informationen zuzugreifen.
Ähnliche Suchbegriffe für Big Data:
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Digital data communication LevelOne SFP-3001 1.25G Multi-Mode Modul
Der LevelOne SFP-3001 ist ein leistungsstarker und kostengünstiger Multi-Mode SFP-Transceiver. Für die Verwendung mit Gigabit-Ethernet bietet er bis zu 1.25Gbps bidirektionale Datenübertragungsrate auf einem Single Duplex Glasfaserkern.Bei Einsatz von 50 und 125 Mikrometer Glasfaserkabel kann eine Distanz von bis zu 500m erreicht werden. Der SFP-3001 Transceiver arbeitet mit einer Wellenlänge von 850nm und mit einer VCSEL-Laserdioden-Lichtquelle und verfügt über einen LC-Anschluss.> Highlights- Unterstützt Digital Diagnostics Monitoring Interface (DDMI) zur einfachen Statusüberwachung- 3,3-V-Einzelstromversorgung- IEEE 802.3z-Gigabit-Ethernet-konform- Verfügt über Duplex-LC-Anschluss- Hot-Swapping-fähig- RoHS-konform und bleifrei> Produkttyp- Netzwerkkomponente> Grundeigenschaften- Farbe: Silber- Höhe: 8.5 mm- Länge/Tiefe: 57 mm- Breite: 14 mm- Gewicht: 20 g> Texte- Technische Beschreibung: IEEE 802.3z Gigabit Ethernet.- 1000Base-SX- SFP Multi-Sourcing Agreement(MSA)- SFP MSA SFF-8074i Compliant- Buchse: Duplex LC Connector, multi-mode fiber(SMF)- Wellenlänge (nm): 850nm VCSEL Laser Diode- Optische Empfangsempfindlichkeit: -18 to 0dBm±3dB- Optisches Leistungsübertragungsbudget: 18dB- Leistungsaufnahme: 2.97 to 3.63V±3%- Energieverbrauch: Lieferumfang- LevelOne SFP-3001 1.25G Multi-Mode Modul
Preis: 24.45 € | Versand*: 6,99 € -
Mode-Accessoires Ohrring Knorpel Ohrring Creolen Schmuck Geschenk gold
Beschreibung : Material: Kupfer + Zirkon Farbe: Gold, Roségold, Silber Größe: Innendurchmesser: 0,9 cm 1 Zoll = 2,54 cm Paket enthalten: 1 Set Ohrringe Etikett: Ja Label:Ja Waschpflege: Handwäsche
Preis: 4.19 € | Versand*: 0.0 €
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Was sind die möglichen Auswirkungen und Herausforderungen, die sich aus der zunehmenden Nutzung von Big Data ergeben?
Mögliche Auswirkungen sind eine verstärkte Überwachung, Datenschutzprobleme und die Gefahr von Diskriminierung. Herausforderungen sind die Sicherstellung der Datenqualität, die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und der Schutz vor Cyberangriffen. Zudem können ethische Fragen bezüglich der Verwendung von Big Data aufkommen.
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Welche Recherche-Tools eignen sich am besten für die Analyse von Big Data und die Ermittlung von umfassenden Informationen?
Für die Analyse von Big Data eignen sich Tools wie Apache Hadoop, Apache Spark und Splunk, die große Datenmengen effizient verarbeiten können. Zur Ermittlung von umfassenden Informationen sind Tools wie Google Scholar, Scopus und LexisNexis hilfreich, um relevante Datenquellen zu durchsuchen. Die Kombination verschiedener Tools und Techniken ermöglicht eine ganzheitliche Analyse von Big Data und die Gewinnung umfassender Informationen.
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Wie können Unternehmen Big Data nutzen, um bessere Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren?
Unternehmen können Big Data nutzen, um umfangreiche Daten über ihre Kunden zu sammeln und analysieren. Durch die Auswertung dieser Daten können sie Kundenverhalten und -präferenzen besser verstehen und personalisierte Angebote entwickeln. Zudem können sie mithilfe von Big Data ihre Geschäftsprozesse optimieren, Effizienzsteigerungen vornehmen und fundierte Entscheidungen treffen.
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Was heißt data?
Was heißt data? Data ist der englische Begriff für Daten, also Informationen oder Fakten, die gesammelt und analysiert werden können. Daten können in verschiedenen Formen vorliegen, wie zum Beispiel Zahlen, Texte, Bilder oder Videos. Sie sind essentiell für Entscheidungsprozesse in Unternehmen, Wissenschaft und vielen anderen Bereichen. Die Analyse von Daten ermöglicht es, Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. In der heutigen digitalen Welt spielt die Verarbeitung und Interpretation von Daten eine immer größere Rolle.
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