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Titlebook: Aufgabengerechte Informationsbereitstellung in Zeiten von Big Data; Konsequenzen für ein Marco Pospiech Book 2019 Springer Fachmedien Wiesb

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:02:25 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
期刊全稱Aufgabengerechte Informationsbereitstellung in Zeiten von Big Data
期刊簡稱Konsequenzen für ein
影響因子2023Marco Pospiech
視頻videohttp://file.papertrans.cn/166/165277/165277.mp4
發(fā)行地址Wirtschaftswissenschaftliche Studie
學(xué)科分類Schriften zur Business Analytics und zum Informationsmanagement
圖書封面Titlebook: Aufgabengerechte Informationsbereitstellung in Zeiten von Big Data; Konsequenzen für ein Marco Pospiech Book 2019 Springer Fachmedien Wiesb
影響因子Marco Pospiech untersucht in diesem Buch die Konsequenzen der Big Data Bewegung für das betriebliche Informationsmanagement. Als ein m?gliches Szenario implementiert er ein Big Data System für den Energiehandel, dessen Betrachtung die Ableitung von allgemeinen Konsequenzen im Informationsmanagement erm?glicht. Für diese Herausforderungen werden aktuelle Technologien und Methoden in Form eines Ma?nahmenkatalogs identifiziert, um so den Erfolg von zukünftigen Big Data Entwicklungen abzusichern. Hierbei beschr?nkt sich der Beitrag nicht nur auf die blo?e Aufz?hlung von existierenden L?sungen, vielmehr werden Wissenschaft und Praxis anhand von eigenen Methoden bereichert, deren Anwendbarkeit sich nicht auf den Energiehandel begrenzt..
Pindex Book 2019
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書目名稱Aufgabengerechte Informationsbereitstellung in Zeiten von Big Data影響因子(影響力)




書目名稱Aufgabengerechte Informationsbereitstellung in Zeiten von Big Data影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Aufgabengerechte Informationsbereitstellung in Zeiten von Big Data網(wǎng)絡(luò)公開度




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書目名稱Aufgabengerechte Informationsbereitstellung in Zeiten von Big Data被引頻次




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書目名稱Aufgabengerechte Informationsbereitstellung in Zeiten von Big Data讀者反饋




書目名稱Aufgabengerechte Informationsbereitstellung in Zeiten von Big Data讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 20:52:28 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-658-27196-1Bid Science; Big Data; Machine Learning; Instance Selection; Text Mining; Strukturgleichungsmodell; Ground
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:22:22 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 04:49:10 | 只看該作者
C. Schr?der,C. Wenzel,K. WeissenbornDie Menge der verfügbaren Daten steigt st?ndig an. Nach letzten Hochrechnungen betrug das Datenvolumen im Jahr 2010 weltweit ca. 1.227 Exabytes. Diesen Prognosen folgend, werden alleine im Jahr 2020 40.000 weitere Exabytes produziert.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 11:36:41 | 只看該作者
,Angeborene Stoffwechselst?rungen,Um die Notwendigkeit der Forschung zu verdeutlichen, müssen zun?chst IM und Big Data (Abschnitt 2.1) als grundlegende Bestandteile der Arbeit n?her erl?utert werden. Ausgehend von diesen Er?rterungen leitet Abschnitt 2.2 anhand einer argumentativ-deduktiven Diskussion potenzielle Konsequenzen eines IM in Zeiten von Big Data ab.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 12:59:01 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:39:39 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:42:59 | 只看該作者
Einleitung,Die Menge der verfügbaren Daten steigt st?ndig an. Nach letzten Hochrechnungen betrug das Datenvolumen im Jahr 2010 weltweit ca. 1.227 Exabytes. Diesen Prognosen folgend, werden alleine im Jahr 2020 40.000 weitere Exabytes produziert.
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:57:52 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:17:56 | 只看該作者
Erarbeitung des Forschungsvorgehens,Ziel der Arbeit ist es, Konsequenzen und Gestaltungsempfehlungen für das IM abzuleiten und zu best?tigen. Um diese herleiten zu k?nnen, bespricht der folgende Abschnitt die wissenschaftliche Positionierung der Arbeit und erarbeitet den einhergehenden methodischen Gesamtaufbau.
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