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Über dieses Buch

Das essential führt in Big Data ein und erläutert die wichtigsten Werkzeuge zur Nutzung von SQL- wie NoSQL-Technologien. Neben semantischer Datenmodellierung, Abfragesprachen, Konsistenzgewährung mit ACID oder BASE werden NoSQL-Datenbanken vorgestellt und organisatorische Aspekte des Datenmanagements erläutert. Der Leser erhält mit diesem Kompendium die wichtigsten Grundlagen sowohl zu SQL- wie auch zu NoSQL-Datenbanken.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Zur Digitalisierung der Wirtschaft

Das Einführungskapitel unterstreicht den Stellenwert des Produktionsfaktors Information und erläutert die wichtigsten Komponenten eines webbasierten Informationssystems.
Andreas Meier

Kapitel 2. Was heißt Big Data?

Die Vielfalt der Daten für Big Data Anwendungen kann man mit dem Schlagwort Multimedia umreißen. Das Kapitel erläutert die fünf wichtigsten V’s zur Begriffsklärung von Big Data: Volume, Variety, Velocity, Value und Veracity.
Andreas Meier

Kapitel 3. Unterschied zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken

Hier werden die Eigenschaften von SQL- und NoSQL-Datenbanken erläutert und einander gegenübergestellt.
Andreas Meier

Kapitel 4. Semantische Modellbildung

Mit semantischer Modellbildung versucht man, einen Ausschnitt der realen Welt mit seinen Objekten (oft Entitäten genannt) und Beziehungen zu erfassen. Eine Abbildung ins Relationenmodell resp. ins Graphenmodell sollte ohne Informationsverlust möglich sein.
Andreas Meier

Kapitel 5. Relationenorientierte und graphbasierte Abfragesprachen

Die Structured Query Language oder SQL überführt aufgrund von Selektionsbedingungen den Abfrageraum in Form von Tabellen in eine Resultatstabelle. Am Beispiel der Sprache Cypher (der Graphdatenbank Neo4j) wird eine graphbasierte Abfragesprache vorgestellt, welche deskriptiv Suchmuster auf Graphen verarbeitet.
Andreas Meier

Kapitel 6. Konsistenzsicherung mit ACID oder BASE

Die Konsistenzgewährung, d. h. die Garantie widerspruchsfreier Daten, ist ein Kernelement der Datenbanktechnologie. Hier kann zwischen starker Konsistenz mit ACID oder schwacher Konsistenz mit BASE unterschieden werden, wobei fließende Übergänge existieren. Das CAP-Theorem sagt aus, dass in massiv verteilten Anwendungen nur jeweils zwei Eigenschaften der Consitency (C), der Availability (A) und der Partition Tolerance (P) garantiert werden können.
Andreas Meier

Kapitel 7. Aspekte der Systemarchitektur

Webbasierte Datenbankanwendungen müssen sowohl formatierte, semi-strukturierte wie unstrukturierte Multimedia-Daten verarbeiten. Um heterogene Datenbestände effizient auszuwerten, wird Parallelität mit dem Map/Reduce-Verfahren ausgenutzt: Teilaufgaben werden an Rechnerknoten verteilt und einfache Schlüssel-Wertpaare extrahiert (Map), bevor die Teilresultate zusammengefasst und ausgegeben werden (Reduce).
Andreas Meier

Kapitel 8. Nutzung von NoSQL-Technologien

Webbasierte Anwendungen setzen für unterschiedliche Dienste unterschiedliche Datenbanktechnologien ein, d. h. der Einsatz eines einzigen Datenhaltungssystems genügt nicht mehr. Das Kapitel beschreibt InMemory-Datenbanksysteme, Key/Value Stores, Column Stores, Dokumentenspeicher und Graphdatenbanken.
Andreas Meier

Kapitel 9. Organisation des Datenmanagements

Das Datenmanagement fasst alle betrieblichen, organisatorischen und technischen Funktionen zusammen, die der Datennutzung und dem Business Analytics dienen. Eine wichtige Aufgabe kommt dem Data Scientist zu, der sich mit der Datenanalyse und -interpretation beschäftigt.
Andreas Meier

Backmatter

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