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2016 | OriginalPaper | Chapter

1. Was versteht man unter Big Data und NoSQL?

Authors : Daniel Fasel, Andreas Meier

Published in: Big Data

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Verfolgt man die Diskussionen in der europäischen Wirtschaft, erkennt man, dass der Begriff Big Data in der Praxis nicht klar definiert ist. Er ist zwar in aller Munde, doch nur wenige haben eine Antwort auf die Frage, was Big Data ist und welche Unterschiede zu den bestehenden Datenbeständen im Unternehmen existieren. Dieses Kapitel gibt eine Begriffsklärung für Big Data und NoSQL. Anhand der drei Merkmale Volume, Velocity und Variety werden grundlegende Aspekte von Big Data erläutert. Um Big Data wertschöpfend in einer Firma oder Organisation einzusetzen, braucht es Technologien und Fähigkeiten, neben formatierten Daten auch semi-strukturierte und unstrukturierte Daten effizient verarbeiten zu können. Neben den Grundlagen zu SQL- und NoSQL-Datenbanken werden die Kernkompetenzen für ein Datenmanagement im Zeitalter von Big Data aufgezeigt. Weiterführende Literaturangaben runden das Kapitel ab.

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Footnotes
2
Es ist hier zu vermerken, dass die Autoren die Kategorisierung webbasiert/klassisch nicht trennscharf betrachten. Firmen haben oft ein Mischmodell beider Kategorien und nur wenige sind Reinformen dieser Kategorien.
 
3
Diese Aufzählung ist nicht als vollständig zu betrachten. Es gibt noch eine große Anzahl Firmen, wie Facebook, Twitter, etc., die viel zu diesen Technologien beigetragen haben.
 
5
Systemverbund ist der Versuch der Autoren das englische Wort „Cluster“ in diesem Kontext zu übersetzen. Im Folgenden werden die Wörter Cluster und Systemverbund synonym verwendet.
 
6
NoSQL-Archiv; http://​nosql-database.​org/​, Zugegriffen am 17.02.2015.
 
Literature
Celko, J.: Joe Celko’s Complete Guide to NoSQL – What Every SQL Professional Needs to Know About Nonrelational Databases. Morgan Kaufmann, Waltham (2014)
Chang, F., Dean, J., Ghemawat, S., Hsieh, W.C., Wallach, D.A., Burrows, M., Chandra, T., Fikes, A., Gruber, R.E.: Bigtable – A distributed storage system for structured data. In: Seventh USENIX Symposium on Operating System Design and Implementation, OSDI’2006, Seattle, 6–8 Nov (2006)
De Candia, G., Hastorun, D., Jampani, M., Kakulapati, G., Lakshman, A., Pilchin, A., Sivasubramanian, S., Vosshall, P., Vogels, W.: Dynamo – Amazon’s Highly Available Key-value Store. 21st ACM Symposium on Operating Systems Principles, SOSP’07, S. 205–230, Stevenson, 14–17 Oct (2007)
Edlich, S., Friedland, A., Hampe, J., Brauer, B., Brückner, M.: NoSQL – Einstieg in die Welt nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken. Carl Hanser Verlag, München (2011)
Fasel, D.: Big Data – Eine Einführung. In: Fasel, D., Meier, A. (Hrsg.) Big Data. HMD-Zeitschrift Praxis der Wirtschaftsinformatik, Nr. 298, S. 386–400. Springer, Heidelberg (2014)
Fasel, D., Meier, A. (Hrsg.): Big Data. HMD-Zeitschrift Praxis der Wirtschaftsinformatik, Nr. 298. Springer, Heidelberg (2014)
Franks, B.: Taming the Big Data Tidal Wave. Wiley, Heidelberg (2012)
Freiknecht, J.: Big Data in der Praxis – Lösungen mit Hadoop, HBase und Hive – Daten speichern, aufbereiten und visualisieren. Carl Hanser Verlag, München (2014)
Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, Ch., Byers, A.H.: Big Data – The next frontier for innovation, competition, and productivity. Technical report, McKinsey Global Institute (2011)
Meier, A.: Erweiterung relationaler Datenbanksysteme für technische Anwendungen. Informatik-Fachberichte, Nr. 135, Springer, Berlin (1987)
Meier, A., Kaufmann, M.: SQL- & NoSQL-Datenbanken. Springer (2016)
Merv, A.: It’s going mainstream, and it’s your next opportunity. Teradata Magazine, 01, (2011)
Redmond, E., Wilson, J.R.: Seven Databases in Seven Weeks – A Guide to Modern Databases and the NoSQL Movement. The Pragmatic Bookshelf, Dallas (2012)
Sadalage, P.J., Fowler, M.: NoSQL Distilled – A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence. Addison-Wesley, Upper Saddle River (2013)
Metadata
Title
Was versteht man unter Big Data und NoSQL?
Authors
Daniel Fasel
Andreas Meier
Copyright Year
2016
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_1

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