Smart Data Statt Big Data

Author: John W. Foreman
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352769224X
Size: 35.71 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Welche Produkte kann ich meinen Kunden aufgrund ihrer vorherigen Käufe noch anbieten? Wie kann ich meine Absätze vorhersagen oder Kosten optimieren? Wie kann ich Kundenmails automatisch analysieren? Wenn Sie sich diese oder ähnliche Fragen stellen, finden Sie in diesem Buch die passenden Antworten. Es richtet sich an alle, die eine gewisse Menge Daten haben und ahnen, dass darin wertvolle Erkenntnisse schlummern, die aber nicht wissen, wie sie sie herauskitzeln können. Data-Science-Spezialist John Foreman zeigt Ihnen, wie auch kleinere Unternehmen von Big-Data-Ansätzen profitieren und dass Sie dafür nicht mehr benötigen als grundlegende Mathekenntnisse und ein Tabellenkalkulationsprogramm wie Microsoft Excel oder LibreOffice Calc. Nach ein paar nützlichen allgemeinen Hinweisen zu Excel lernen Sie an realistischen Businessbeispielen, mit welchen Verfahren Sie Kunden clustern, Dokumente klassifizieren, Investitionen und Gewinne optimieren, Prognosen über zukünftige Abverkäufe treffen und wichtige Ausreißer identifizieren. Alle Verfahren sind genauso verständlich wie unterhaltsam erklärt und damit Sie sie direkt selbst ausprobieren können, finden Sie alle Beispieldaten zum Download auf der Website des Verlags. Wenn Sie im Anschluss daran noch tiefer in die Datenanalyse einsteigen möchten, zeigt Ihnen ein kurzer Ausblick auf die Programmiersprache R, was noch alles möglich ist. So sind Sie optimal gerüstet und holen in Zukunft das Beste aus Ihren Daten heraus!

Smart Data

Author: Björn Bloching
Publisher: Redline Wirtschaft
ISBN: 3864147204
Size: 51.40 MB
Format: PDF, Mobi
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Weniger ist mehr! Der Hype um Big Data flacht langsam ab. Bei vielen Anwendern in den Unternehmen macht sich zurzeit Ernüchterung und Enttäuschung breit – aus den riesigen Datenmengen wirklich nützliche Erkenntnisse zu ziehen, ist viel mühsamer, als Technologen und IT-Anbieter gerne behaupten. Natürlich müssen Unternehmen heute ihre digitale Kompetenz erhöhen. Die entscheidende Frage lautet jedoch: Wie nutzen Unternehmen Daten wirklich effizient, ohne sich selbst technisch, personell und finanziell zu überfordern? Smart Data steht dabei für eine sich schrittweise vortastende Vorgehensweise. Der gesunde Menschenverstand ist dabei ein ebenso wichtiger Rohstoff wie die Daten selbst. Ziel ist es, in allen Anwendungsfeldern die Kunden besser zu verstehen, um sie zu binden, sowie damit ihren Kundenwert langfristig zu erhöhen. Dabei muss die Privatsphäre des Kunden natürlich beachtet und angemessen geschützt werden. Dieses Buch zeigt systematisch und mit vielen praktischen Anwendungsfällen, wie das geht. Und was sich bei Führung und Unternehmensstruktur ändern muss, damit ein Unternehmen zum Smart-Data-Champion werden kann.

Data Smart

Author: John W. Foreman
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1118839862
Size: 43.92 MB
Format: PDF, Mobi
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Data Science gets thrown around in the press like it'smagic. Major retailers are predicting everything from when theircustomers are pregnant to when they want a new pair of ChuckTaylors. It's a brave new world where seemingly meaningless datacan be transformed into valuable insight to drive smart businessdecisions. But how does one exactly do data science? Do you have to hireone of these priests of the dark arts, the "data scientist," toextract this gold from your data? Nope. Data science is little more than using straight-forward steps toprocess raw data into actionable insight. And in DataSmart, author and data scientist John Foreman will show you howthat's done within the familiar environment of aspreadsheet. Why a spreadsheet? It's comfortable! You get to look at the dataevery step of the way, building confidence as you learn the tricksof the trade. Plus, spreadsheets are a vendor-neutral place tolearn data science without the hype. But don't let the Excel sheets fool you. This is a book forthose serious about learning the analytic techniques, the math andthe magic, behind big data. Each chapter will cover a different technique in aspreadsheet so you can follow along: Mathematical optimization, including non-linear programming andgenetic algorithms Clustering via k-means, spherical k-means, and graphmodularity Data mining in graphs, such as outlier detection Supervised AI through logistic regression, ensemble models, andbag-of-words models Forecasting, seasonal adjustments, and prediction intervalsthrough monte carlo simulation Moving from spreadsheets into the R programming language You get your hands dirty as you work alongside John through eachtechnique. But never fear, the topics are readily applicable andthe author laces humor throughout. You'll even learnwhat a dead squirrel has to do with optimization modeling, whichyou no doubt are dying to know.

Smart Data Analytics

Author: Andreas Wierse
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3110461919
Size: 66.80 MB
Format: PDF, Docs
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Wenn in Datenbergen wertvolle Geheimnisse schlummern, aus denen Profit erzielt werden soll, dann geht es um Big Data. Doch wie schöpft man aus »großen Daten« echte Werte, wenn man nicht gerade Google ist? Um aus Unternehmens-, Maschinen- oder Sensordaten einen Ertrag zu erzielen, reicht Big Data-Technologie allein nicht aus. Entscheidend sind die übergeordneten Innovations prozesse: die smarte Analyse von Big Data. Erst durch den kompetenten Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken werden aus Big Data tatsächlich Smart Data. Das Praxishandbuch Smart Data Analytics gibt einen Überblick über die Technologie, die bei der Analyse von großen und heterogenen Datenmengen – inklusive Echtzeitdaten – zum Einsatz kommt. Elf Praxisbeispiele zeigen die konkrete Anwendung in kleinen und mittelständischen Unternehmen. So erfahren Sie, wie Sie Ihr Smart Data Analytics-Projekt in Ihrem eigenen Unternehmen vorbereiten und umsetzen können. Das Buch erläutert neben den organisatorischen Aspekten auch die rechtlichen Rahmenbedingungen. Und es zeigt, wie Sie sowohl den Nutzen bewerten können, der aus den Daten gezogen werden soll, als auch den Aufwand, den Sie dafür betreiben müssen. Denn Smart Data steht für mehr als nur die Untersuchung großer Datenmengen: Smart Data Analytics ist der Schlüssel zu einem smarten Umgang mit Ihren Unternehmensdaten und hilft, bislang unentdecktes Potenzial zu entdecken. Dr. Andreas Wierse studierte Mathematik und promovierte in den Ingenieurwissenschaften im Bereich Visualisierung, seit 2011 unterstützt er mittelständische Unternehmen rund um Big und Smart Data Technologie. Dr. Till Riedel lehrt als Informatiker am KIT und koordiniert im Smart Data Solution Center Baden-Württemberg und Smart Data Innovation Lab Forschung und Innovation auf industriellen Datenschätzen.

Smart Data

Author: James A. George
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 9780470583043
Size: 77.63 MB
Format: PDF, Kindle
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The authors advocate attention to smart data strategy as an organizing element of enterprise performance optimization. They believe that “smart data” as a corporate priority could revolutionize government or commercial enterprise performance much like “six sigma” or “total quality” as organizing paradigms have done in the past. This revolution has not yet taken place because data historically resides in the province of the information resources organization. Solutions that render data smart are articulated in “technoid” terms versus the language of the board room. While books such as Adaptive Information by Pollock and Hodgson ably describe the current state of the art, their necessarily technical tone is not conducive to corporate or agency wide qualitative change.

Public Transport Planning With Smart Card Data

Author: Fumitaka Kurauchi
Publisher: CRC Press
ISBN: 1315353334
Size: 34.43 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Collecting fares through "smart cards" is becoming standard in most advanced public transport networks of major cities around the world. Travellers value their convenience and operators the reduced money handling fees. Electronic tickets also make it easier to integrate fare systems, to create complex time and space differentiated fare systems, and to provide incentives to specific target groups. A less-utilised benefit is the data collected through smart cards. Records, even if anonymous, provide for a much better understanding of passengers’ travel behaviour as current literature shows. This information can also be used for better service planning. Public Transport Planning with Smart Card Data handles three major topics: how passenger behaviour can be estimated using smart card data, how smart card data can be combined with other trip databases, and how the public transport service level can be better evaluated if smart card data is available. The book discusses theory as well as applications from cities around the world and will be of interest to researchers and practitioners alike who are interested in the state-of-the-art as well as future perspectives that smart card data will bring.

Smart Data Pricing

Author: Soumya Sen
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1118899334
Size: 76.19 MB
Format: PDF, Docs
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A comprehensive text addressing the high demand for network, cloud, and content services through cutting-edge research on data pricing and business strategies Smart Data Pricing tackles the timely issue of surging demand for network, cloud, and content services and corresponding innovations in pricing these services to benefit consumers, operators, and content providers. The pricing of data traffic and other services is central to the core challenges of network monetization, growth sustainability, and bridging the digital divide. In this book, experts from both academia and industry discuss all aspects of smart data pricing research and development, including economic analyses, system development, user behavior evaluation, and business strategies. Smart Data Pricing: • Presents the analysis of leading researchers from industry and academia surrounding the pricing of network services and content. • Discusses current trends in mobile and wired data usage and their economic implications for content providers, network operators, end users, government regulators, and other players in the Internet ecosystem. • Includes new concepts and background technical knowledge that will help researchers and managers effectively monetize their networks and improve user quality-of-experience. • Provides cutting-edge research on business strategies and initiatives through a diverse collection of perspectives. • Combines academic and industry expertise from multiple disciplines and business organizations. The ideas and background of the technologies and economic principles discussed within these chapters are of real value to practitioners, researchers, and managers in identifying trends and deploying new pricing and network management technologies, and will help support managers in identifying new business directions and innovating solutions to challenging business problems.

Chancen Und Risiken Von Big Data In Smart Cities Am Fallbeispiel Songdo

Author: Ann-Kristin Mehnert
Publisher: GRIN Verlag
ISBN: 3668222312
Size: 60.83 MB
Format: PDF, ePub
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Studienarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich Medien / Kommunikation - Multimedia, Internet, neue Technologien, Note: 1,0, Leuphana Universität Lüneburg (Schwerpunkt Kultur und Ästhetik digitaler Medien), Veranstaltung: Zur Kritik der Netzkritik, Sprache: Deutsch, Abstract: Im Rahmen einer reflektierten und ausführlichen Darlegung der Begriffe „Smart City“ und „Big Data“ soll sich in dieser Arbeit mit den zugrundeliegenden Metaphern und Analogien kritisch auseinandergesetzt und dahingehend eine Ideologiekritik formuliert werden. Zugleich bildet die kritische Auseinandersetzung mit den Begrifflichkeiten die begriffstheoretische Grundlage für die vorliegende Arbeit. Anschließend werden die beiden Begriffe inhaltlich zusammengeführt. Hierbei gilt es am Fallbeispiel Songdo zu analysieren, inwiefern Big Data als Rohstoff tatsächlich für Smart Cities fruchtbar gemacht werden kann und zu untersuchen, inwiefern die Sammlung auch Gefahren birgt, von der totalen Überwachung über die Abhängigkeit von Großkonzernen bis hin zum städtischen Optimierungswahn.

Querying Over Encrypted Data In Smart Grids

Author: Mi Wen
Publisher: Springer
ISBN: 3319063553
Size: 52.29 MB
Format: PDF, Mobi
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This SpringerBrief presents the concept of the smart grid architecture and investigates the security issues of the smart grid and the existing encrypted data query techniques. Unique characteristics of smart grid impose distinguished challenges on this investigation, such as multidimensional attributes in metering data and finer grained query on each dimension. Three kinds of queries are introduced, namely, equality query, conjunctive query and range query. For the equality query over encrypted metering data, an efficient searchable encryption scheme is introduced and can be applied for auction in emerging smart grid marketing. Later chapters examine the conjunctive query and range query over encrypted data. Different techniques are used, including the Public key Encryption with Keyword Search (PEKS) and Hidden Vector Encryption (HVE), to construct the comparison predicate and range query predicate. Their correctness is demonstrated in the book. Concise and practical, Encrypted Data Querying in Smart Grids is valuable for professionals and researchers involved in data privacy or encryption. It is also useful for graduate students interested in smart grid and related technologies.

From Big Data To Smart Data

Author: Fernando Iafrate
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119119251
Size: 52.15 MB
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A pragmatic approach to Big Data by taking the reader on a journey between Big Data (what it is) and the Smart Data (what it is for). Today’s decision making can be reached via information (related to the data), knowledge (related to people and processes), and timing (the capacity to decide, act and react at the right time). The huge increase in volume of data traffic, and its format (unstructured data such as blogs, logs, and video) generated by the “digitalization” of our world modifies radically our relationship to the space (in motion) and time, dimension and by capillarity, the enterprise vision of performance monitoring and optimization.