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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Big Data Analytics

verfasst von : Dr. Klaus-Dieter Gronwald

Erschienen in: Integrierte Business-Informationssysteme

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Big Data Analytics wird ausführlich als eigenständige, zu BI komplementäre und mit ihr vernetzte Disziplin eingeführt. Das Spannungsfeld zwischen Business und die Paradigmenwechsel in Bezug auf unternehmerisches Denken und Handeln, die durch Big Data induziert werden, spielen eine zentrale Rolle. Das wird ergänzt durch eine ausführliche Diskussion über unstrukturierte Daten, Textanalyse und Textmining. Die schnelle Parallelverarbeitung grosser Datenmengen unabhängig von ihrer Struktur führt zu Hadoop und MapReduce, wobei MapReduce als technologische und methodische Basis für Hadoop ausführlich diskutiert wird. Big Data Analytics Prozessmodelle schliessen den theoretischen Teil ab. Twitter Text Mining, Sentiment Analysis, Visualisierung und Outlier Detection werden mit der Programmiersprache R in praktischen Übungen erfahren und schliessen dieses Kapitel ab.

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Literatur
Zurück zum Zitat Breen J (2011) Mining twitter for airline consumer sentiment. In: Elder et al (Hrsg) Practical text mining and statistical analysis for non-structured text data applications. Elsevier, Amsterdam Breen J (2011) Mining twitter for airline consumer sentiment. In: Elder et al (Hrsg) Practical text mining and statistical analysis for non-structured text data applications. Elsevier, Amsterdam
Zurück zum Zitat Franks B (2014) The analytics revolution. Wiley, Hoboken Franks B (2014) The analytics revolution. Wiley, Hoboken
Zurück zum Zitat Gronwald K (2014) Big Data und KMU passen zusammen. Swiss IT Magazine 9:6–7 Gronwald K (2014) Big Data und KMU passen zusammen. Swiss IT Magazine 9:6–7
Zurück zum Zitat Minelli M et al (2013) Big data big analytics. Wiley, Hoboken Minelli M et al (2013) Big data big analytics. Wiley, Hoboken
Zurück zum Zitat Miner G (2012) Practical text mining and statistical analysis for non-structured text data applications. Academic, Waltham Miner G (2012) Practical text mining and statistical analysis for non-structured text data applications. Academic, Waltham
Zurück zum Zitat Plattner H (2013) A course in in-memory data management the inner mechanics of in-memory databases. Springer, Berlin Plattner H (2013) A course in in-memory data management the inner mechanics of in-memory databases. Springer, Berlin
Zurück zum Zitat Remus R et al (2010) SentiWS – a publicly available german-language resource for sentiment analysis. Proceedings of the 7th international language ressources and evaluation (LREC’10), S 1168–1171 Remus R et al (2010) SentiWS – a publicly available german-language resource for sentiment analysis. Proceedings of the 7th international language ressources and evaluation (LREC’10), S 1168–1171
Zurück zum Zitat Salton G (1968) Automatic information organisation and retrieval. McGraw-Hill, New York Salton G (1968) Automatic information organisation and retrieval. McGraw-Hill, New York
Zurück zum Zitat Torgo L (2011) Data mining with R learning with case studies. CRC Press, London Torgo L (2011) Data mining with R learning with case studies. CRC Press, London
Metadaten
Titel
Big Data Analytics
verfasst von
Dr. Klaus-Dieter Gronwald
Copyright-Jahr
2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-43720-9_14