Änderungen von Dokument 3.1. General concepts
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Zusammenfassung
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... ... @@ -1,7 +1,7 @@ 1 1 Index 2 2 3 -* Big Data4 -* Data Cube3 +* Big data 4 +* Data cube 5 5 6 6 (% cellpadding="5" cellspacing="5" style="height:89px; width:1217px" %) 7 7 |((( ... ... @@ -8,9 +8,9 @@ 8 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. 9 9 ))) 10 10 |((( 11 -Ein [['Data Cube'>>https://en.wikipedia.org/wiki/Data_cube]]speichert effizient ein mehrdimensionalesDatenfeld ausWerten. Typischerweisewirdim ZusammenhangmitBig Dataeingesetzt(z.B. Zeitreihen, sehr hochauflösende Satellitendaten), die den Hauptspeicher des Hosting-Computers überschreiten. Diese Daten können effektiv abgefragt undzugeschnitten werden, um die benötigten Daten zu extrahieren.11 +Ein data cube speichert effizient ein mehrdimensionales Werte Spektrum. Typischerweise in Kontexten von Big Data (z.b. Zeitreihen, sehr hochauflösende Satellitendaten), die den Hauptspeicher des Hosting-Computers überschreiten. Diese Daten können effektiv abgefragt und geschnitten werden, um die benötigten Daten zu extrahieren. 12 12 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. 13 +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. 14 14 ))) 15 15 16 16