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Beschreibung
Dieses Lehrbuch betrachtet Data Management als interdisziplinäres Konzept mit Fokus auf den Zielen datengetriebener Unternehmen. Im Zentrum steht die interaktive Entwicklung eines Unternehmensdatenmodells für ein virtuelles Unternehmen mit Unterstützung eines online Learning Games unter Einbeziehung der Aufgaben, Ziele und Grundsätze des Data Managements, typischer Data-Management-Komponenten und Frameworks wie Datenmodellierung und Design, Metadaten Management, Data Architecture, und Data Governance, und verknüpft diese mit datengetriebenen Anwendungen wie Business Warehousing, Big Data, In-Memory Data Management, und Machine Learning im Data Management Kontext.
Das Buch dient als Lehrbuch für Studierende der Informatik, der Wirtschaft und der Wirtschaftsinformatik an Universitäten, Hochschulen und Fachschulen und zur industriellen Aus- und Weiterbildung.
Das Buch dient als Lehrbuch für Studierende der Informatik, der Wirtschaft und der Wirtschaftsinformatik an Universitäten, Hochschulen und Fachschulen und zur industriellen Aus- und Weiterbildung.
Dieses Lehrbuch betrachtet Data Management als interdisziplinäres Konzept mit Fokus auf den Zielen datengetriebener Unternehmen. Im Zentrum steht die interaktive Entwicklung eines Unternehmensdatenmodells für ein virtuelles Unternehmen mit Unterstützung eines online Learning Games unter Einbeziehung der Aufgaben, Ziele und Grundsätze des Data Managements, typischer Data-Management-Komponenten und Frameworks wie Datenmodellierung und Design, Metadaten Management, Data Architecture, und Data Governance, und verknüpft diese mit datengetriebenen Anwendungen wie Business Warehousing, Big Data, In-Memory Data Management, und Machine Learning im Data Management Kontext.
Das Buch dient als Lehrbuch für Studierende der Informatik, der Wirtschaft und der Wirtschaftsinformatik an Universitäten, Hochschulen und Fachschulen und zur industriellen Aus- und Weiterbildung.
Das Buch dient als Lehrbuch für Studierende der Informatik, der Wirtschaft und der Wirtschaftsinformatik an Universitäten, Hochschulen und Fachschulen und zur industriellen Aus- und Weiterbildung.
Über den Autor
Klaus-Dieter Gronwald ist Dozent und Autor mit Lehraufträgen an internationalen Hochschulen und Fachschulen mit zusätzlicher langjähriger Erfahrung in leitender Position in der IT-Services-Industrie. Er studierte Physik und promovierte zum Dr. rer. nat. an der Leibniz Universität Hannover.
Inhaltsverzeichnis
Einleitung.- Data Management Einführung.- Datengetriebene Anwendungen.- Datenmodellierung und Design.- Datenbank Management.- Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence.- Data Security.- Datenintegration und Interoperabilität.- Document- und Contentmanagement.- Datenqualität.- Datenarchitektur.- Data Governance.- Das Projekt.
Details
Erscheinungsjahr: | 2024 |
---|---|
Fachbereich: | Wahrscheinlichkeitstheorie |
Genre: | Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
Medium: | Taschenbuch |
Inhalt: |
xxiii
153 S. 114 s/w Illustr. 153 S. 114 Abb. Mit Online-Extras. |
ISBN-13: | 9783662686676 |
ISBN-10: | 3662686678 |
Sprache: | Deutsch |
Herstellernummer: | 89213432 |
Einband: | Kartoniert / Broschiert |
Autor: | Gronwald, Klaus-Dieter |
Hersteller: |
Springer-Verlag GmbH
Springer Berlin Heidelberg |
Verantwortliche Person für die EU: | Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, D-65189 Wiesbaden, juergen.hartmann@springer.com |
Maße: | 240 x 168 x 11 mm |
Von/Mit: | Klaus-Dieter Gronwald |
Erscheinungsdatum: | 31.03.2024 |
Gewicht: | 0,327 kg |