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Seiteneigenschaften

Inhalt

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1	1	Index
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3		-* Big data
4		-* Data cube
	3	+* Big Data
	4	+* Data Cube
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6	6	(% cellpadding="5" cellspacing="5" style="height:89px; width:1217px" %)
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	8	+**[[Big Data>>https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data]] **sind Datensätze, die so voluminös und komplex sind, dass eine herkömmliche Datenverarbeitungsanwendungssoftware nicht ausreicht, um damit umzugehen. Zu den Herausforderungen von Big Data gehören die Erfassung von Daten, die Datenspeicherung, die Datenanalyse, die Suche, das Teilen, die Übertragung, die Visualisierung, die Abfrage, die Aktualisierung, die Datenschutz und die Datenquelle. Die Datensätze wachsen rasant - zum Teil, weil sie in zunehmendem Maße durch die billige und zahlreiche Informationserfassung von internetfähigen Geräten wie Smartphones, Erdbeobachtungssensoren, Software-Protokollen, usw. gesammelt werden.
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	11	+Ein [[**'Data Cube'**>>https://en.wikipedia.org/wiki/Data_cube]] speichert effizient ein mehrdimensionales Datenfeld aus Werten. Typischerweise wird  im Zusammenhang mit Big Data eingesetzt (z.B. Zeitreihen, sehr hochauflösende Satellitendaten), die den Hauptspeicher des Hosting-Computers überschreiten. Diese Daten können effektiv abgefragt und zugeschnitten werden, um die benötigten Daten zu extrahieren.
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10		-[[**Big Data**>>https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data)) sind Datensätze, die so voluminös und komplex sind, dass herkömmliche Datenverarbeitungs-Anwendungssoftware nicht ausreicht, um damit umzugehen. Zu den Herausforderungen von Big Data gehören die Erfassung von Daten, die Datenspeicherung, die Datenanalyse, die Suche, das Teilen, die Übertragung, die Visualisierung, die Abfrage, die Aktualisierung, die Datenschutz Die Datensätze wachsen rasant-zum Teil, weil Sie zunehmend durch billiges und zahlreiche Informations-Sensing-Internet von Geräten wie Smartphones, Erdbeobachtungs Sensoren, Software-Logs, etc. gesammelt werden.
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12		-[[**Big data**~>~>https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data]] is data sets that are so voluminous and complex that traditional data-processing application software are inadequate to deal with them. Big data challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating, information privacy and data source. Data sets grow rapidly - in part because they are increasingly gathered by cheap and numerous information-sensing Internet of devices such as smart phones, Earth observation sensors, software logs, etc.
	13	+A ~[~[**data cube** efficiently stores a multi-dimensional array of values. Typically, applied in contexts of big data (i.e. time-series, very high-resolution satellite data), exceeding the hosting computer's main memory. This data can be effectively queried and sliced to extract the required data.
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14		-|A [[**data cube**>>https://en.wikipedia.org/wiki/Data_cube]] efficiently stores a multi-dimensional array of values. Typically, applied in contexts of big data (i.e. time-series, very high-resolution satellite data), exceeding the hosting computer's main memory. This data can be effectively queried and sliced to extract the required data.
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