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Controlling & Management Review
Erschienen in: Controlling & Management Review 1/2016

01.03.2016 | Nutzung

Predictive Analytics richtig einsetzen

verfasst von: Lars Iffert

Erschienen in: Controlling & Management Review | Sonderheft 1/2016

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Auszug

Um verfügbares Datenmaterial für Zukunftsprognosen zu nutzen, ist Predictive Analytics eine ausgezeichnete Möglichkeit. Es erfordert allerdings ein spezielles Know-how und kann aufwendig sein. Unternehmen sollten wissen, wie sie dabei am besten vorgehen, welche Tools der Markt bietet und mit welchen Stolpersteinen zu rechnen ist. …
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Glossar
Analytische Datenbank
Datenbanktechnologie, die auf Aufgabenstellungen der Datenanalyse optimiert ist (z. B. Abruf großer Datenmengen und deren Summierung).
CRISP-DM
Abkürzung für „Cross-Industry Standard Process for Data Mining“. Modell zur Umsetzung von Data-Mining-Aufgaben.
Data Mining
Analyse von großen Datenbeständen mittels spezifischer Algorithmen und statistischer Verfahren, zum Beispiel zum Erkennen von Mustern, Strukturen und zeitlichen Entwicklungen oder zur Zuordnung von Texten zu Klassen.
Data Scientist
Domänenexperte in Statistik, Mathematik und Stochastik mit sehr hoher Daten- und IT-Affinität und Kommunikationsfähigkeit; Werkzeugexperte für eine ausgewählte Werkzeugumgebung.
Data Warehouse
Auch: Enterprise Data Warehouse oder EDW; zentraler Datenspeicher mit integrierten aktuellen und historischen Daten aus einer oder mehreren Quellen; wird für Reporting und Datenanalyse verwendet.
Datenanalyst
Fachdomänen-Experte mit hoher Daten-Affinität und ausgeprägten Analyse-Skills; definiert fachliche Thesen und Ziele für die Analyse; verifiziert und testet analytische Ergebnisse.
Hadoop
Skalierbare Technologie mit Fokus auf die kostengünstige Ablage von großen Datenmengen und Möglichkeiten für deren Auswertung.
In-Memory-Datenhaltung
Konzept des Vorhaltens von Daten im vergleichsweise teuren, jedoch schnellen Arbeitsspeicher eines Computers.
KDD
Abkürzung für „Knowledge Discovery in Databases“. Modell zur Umsetzung von Data-Mining- Aufgaben; im Vergleich zum eigentlichen Data Mining umfasst KDD auch die Auf- und Vorbereitung der Daten sowie die Bewertung der Resultate.
Laufzeitumgebung
Software-Komponente, die die Ausführung der Datenverarbeitung (z. B. Data-Mining-Modelle, Berechnung von Ergebnissen) auf entsprechenden Betriebssystemen ermöglicht.
MPP-Architekturen
Abkürzung für „Massively Parallel Processing“. Computersysteme, die Berechnungen auf mehrere parallel geschaltete Rechner verteilen.Übergreifende Bezeichnung für strukturierte (z. B. tabellarische) Daten und unstrukturierte Daten (z. B. Text-, Audio- oder Videodaten).
Polystrukturierte Daten
Übergreifende Bezeichnung für strukturierte (z. B. tabellarische) Daten und unstrukturierte Daten (z. B. Text-, Audio- oder Videodaten).
R
Programmiersprache und Bibliotheken mit Fokus auf statistisches Rechnen.
Literatur
Metadaten
Titel
Predictive Analytics richtig einsetzen
verfasst von
Lars Iffert
Publikationsdatum
01.03.2016
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
Controlling & Management Review / Ausgabe Sonderheft 1/2016
Print ISSN: 2195-8262
Elektronische ISSN: 2195-8270
DOI
https://doi.org/10.1007/s12176-016-0006-y

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Die Möglichkeiten von Big Data voll ausschöpfen

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