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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Variety Management for Big Data

verfasst von : Wolfgang Mayer, Georg Grossmann, Matt Selway, Jan Stanek, Markus Stumptner

Erschienen in: Semantic Applications

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Of the core challenges originally associated with Big Data, namely Volume, Velocity, and Variety, the Variety aspect is the one that is least addressed by the standard analytics architectures. In this chapter, we analyze types and sources of variety and describe data- and metadata management principles for organizing data lakes. We discuss how semantic metadata can help describe and manage variety in structure, provenance, visibility and permitted use. Moreover, ontologies and metadata catalogs can aid discovery, navigation, exploration, and interpretation of heterogeneous data lakes, and can simplify interpretation, lift data quality, and simplify integration of multiple data sets. We present an application of these principles in a data architecture for the Law Enforcement domain in Australia.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
Variety Management for Big Data
verfasst von
Wolfgang Mayer
Georg Grossmann
Matt Selway
Jan Stanek
Markus Stumptner
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Semantic Applications

Print ISBN: 978-3-662-55432-6

Electronic ISBN: 978-3-662-55433-3

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-55433-3_4

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