Big Data Flashcards
ev
1
Q
Gewinnung von digitl gespeicherten Daten
A
- Angaben auf websites
- Aktivität auf elektronischen Geräten
- Nutzungsdaten im Mobilfunk, Verkehrfunk
- Konsum- und Kreditkarteninfos
2
Q
Eigenschaften von Big Data
A
- Datenmenge (volume)
- Geschwindigkeit d. Datenverarbeitung (velocity)
- Anzahl der unterschiedlichen Daten (Variety)
3
Q
Predictive Maintenance
A
Maschinen als Vorhersager + Ermittler der Eintrittswahrscheinlichkeit von Ereignissen
4
Q
Process Mining
A
Management der Prozessdaten
Ziel: Prozessoptimierung
5
Q
Streaming Data
A
Telemetriedaten, Apps, Online-Shopping, Social Media
6
Q
Metadaten
A
Daten über Daten, z.B. bei Fotos
7
Q
Wichtige Big Data in Sowi
A
- Streaming Data
- Metadaten
- Social Media, Chats
8
Q
Eigenschaften von Big Data
A
- potenzielle Echtzeit
- Vielfältigkeit
- geringe Kosten
- digitales Format
9
Q
Methoden: theory driven
A
deduktiv nomologisch
10
Q
Vorgehen bei theory driven
A
- Problem definieren
- Hypothese aufstellen
- Auswahl von Design
- Beobachtung
- empirische Prüfung
11
Q
Methoden: data driven
A
induktiv explorativ
12
Q
Vorgehen bei data driven
A
- Strukturen innerhalb der Daten erkennen
- keine Festlegung auf Variablen, Fälle
- Bewertung + Deutung der ermittelten Zusammenhänge im Nachhinein
13
Q
Verzerrungsmöglichkeiten von Big Data
A
- Fake Profile in Social Media
- Zugriffsdaten durch Agenturen künstlich erhöht
- Schein-Bewertungen
14
Q
Probleme bei Datengewinnung
A
- (Un-)Vollständigkeit der Daten
- Widersprüche bei wiederholten Abrufen ggf. möglich
- Mehrfachzählungen möglich
- Fake Accounts
