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2016 | OriginalPaper | Chapter

15. Betriebswirtschaftliche Auswirkungen bei der Nutzung von Hadoop innerhalb des Migros-Genossenschafts-Bund

Authors : Christian Gügi, Wolfgang Zimmermann

Published in: Big Data

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Das Potenzial von Big Data aus Informationen erfolgskritisches Wissen zu generieren, scheint unendlich zu sein, die Entwicklung steht indes erst am Anfang. Der vorliegende Beitrag beschreibt für Nichttechniker, wie die Migros die sich neu ergebenden Möglichkeiten zukunftsorientiert und wertschöpfend nutzt. Um die steigenden Anforderungen des Fachbereichs zu bedienen, wurde mit Hilfe von innovativen Hadoop-Technologien eine skalierbare Architektur für eine Analyseplattform definiert und realisiert. Die Systemarchitektur, technologische Innovationen sowie die wichtigsten Softwareprodukte werden genannt. Beantwortet werden soll insbesondere die Frage, inwiefern die Technologie durch ihren generischen Ansatz in die bestehende Infrastruktur und die etablierten Prozesse integriert werden kann. Die Ansätze werden anhand eines ausgewählten Fallbeispiels diskutiert.

Die betriebswirtschaftlichen Effekte inklusive einer Kostenbetrachtung werden ebenso beleuchtet, wie die Angabe von System-Kennzahlen.

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http://hadoop.apache.org/

http://hortonworks.com/hdp/

http://spark.apache.org/

http://www.ebaytechblog.com/2015/01/12/hdfs-storage-efficiency-using-tiered-storage/

https://storm.apache.org/

http://kafka.apache.org/

http://www.cascading.org/

http://crunch.apache.org/

http://www.project-voldemort.com/voldemort/

http://cassandra.apache.org/

http://mahout.apache.org/

https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-collaborative-filtering.html

Marz, N., Warren, J.: Big Data – Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems. Manning Publications, New York (2015)

Title: Betriebswirtschaftliche Auswirkungen bei der Nutzung von Hadoop innerhalb des Migros-Genossenschafts-Bund
Authors: Christian Gügi
Wolfgang Zimmermann
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
Book: Big Data
Print ISBN: 978-3-658-11588-3

Electronic ISBN: 978-3-658-11589-0

Copyright Year: 2016
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-11589-0_15

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