Produkt zum Begriff Big Data:
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Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Adom (Ancient Domains Of Mystery)
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Kaspersky Threat Data Feeds - Passive DNS
Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS Mit der zunehmenden Komplexität und Menge an Cyberbedrohungen ist es für Unternehmen wichtiger denn je, proaktiv Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern. Das Domain Name System (DNS) ist eine kritische Komponente des Internets und wird häufig von Cyberkriminellen für bösartige Zwecke genutzt. Phishing, Malware-Verbreitung und Datenexfiltration sind nur einige Beispiele für Bedrohungen, die DNS-Abfragen missbrauchen. Mit den **Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS** erhalten Unternehmen eine leistungsstarke Lösung, die detaillierte Informationen zu DNS-Aktivitäten liefert und so die Erkennung verdächtiger Aktivitäten und die Abwehr von Bedrohungen unterstützt. Überblick über Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS Die **Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS** bieten eine umfassende Datenbank zu DNS-Abfragen und deren historischem Kontext. Diese Informationen stammen aus der globalen Threat-Intelligence-Plattform von Kaspersky und ermöglichen es Unternehmen, bösartige oder verdächtige Domänen zu identifizieren und Netzwerkanomalien zu erkennen. Durch die Integration dieser Bedrohungsdaten in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen können Unternehmen besser verstehen, wie Angreifer das DNS für ihre Zwecke nutzen und entsprechend reagieren. Hauptfunktionen Umfassende DNS-Daten: Bereitstellung einer umfangreichen Datenbank mit Informationen zu DNS-Abfragen, die kontinuierlich aktualisiert wird. Präzise Bedrohungsinformationen: Jeder DNS-Eintrag wird durch zusätzliche Informationen ergänzt, wie z. B. Bedrohungstyp, Zuverlässigkeit der Quelle und geografische Herkunft. Nahtlose Integration: Einfache Integration der Daten in bestehende SIEM-Systeme, Firewalls, Intrusion Detection Systeme (IDS) und andere Sicherheitslösungen. Minimierung von Fehlalarmen: Durch die Bereitstellung spezifischer Bedrohungsdaten werden Fehlalarme reduziert und die Effizienz des Sicherheitsteams erhöht. Echtzeit-Erkennung und Analyse: Proaktive Bedrohungserkennung und Analyse von DNS-Aktivitäten in Echtzeit. Vorteile für Ihr Unternehmen Erhöhter Schutz vor DNS-basierten Angriffen: Durch den Zugang zu aktuellen und präzisen Bedrohungsdaten können Unternehmen verdächtige DNS-Aktivitäten frühzeitig erkennen und blockieren. Optimierte Sicherheitsstrategie: Durch aktuelle Bedrohungsdaten können Unternehmen proaktive Sicherheitsmaßnahmen entwickeln und Sicherheitslücken schließen. Effizienzsteigerung: Die Reduzierung von Fehlalarmen ermöglicht es den Sicherheitsteams, sich auf echte Bedrohungen zu konzentrieren und schneller zu reagieren. Compliance und Sicherheitsstandards: Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher und branchenspezifischer Sicherheitsanforderungen durch effektive Bedrohungserkennung. Skalierbare Lösung: Geeignet für Unternehmen jeder Größe und anpassbar an spezifische Sicherheitsanforderungen und -infrastrukturen. Integration und Kompatibilität Die Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS sind so konzipiert, dass sie problemlos in bestehende IT-Sicherheitsinfrastrukturen integriert werden können. Sie unterstützen verschiedene Formate wie JSON, CSV und STIX, was die Implementierung in SIEM-Systeme, SOAR-Plattformen und andere Sicherheitslösungen erleichtert. Mit der flexiblen API-Integration können Unternehmen die Bedrohungsdaten genau an ihre Bedürfnisse anpassen und nahtlos in ihre Sicherheitsarchitekturen integrieren. Anwendungsfälle für Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS Schutz vor DNS-Tunneling: Identifizierung und Blockierung von DNS-Anfragen, die für Datenexfiltration und andere bösartige Zwecke genutzt werden. Verhinderung von Phishing und Malware-Verbreitung: Erkennung verdächtiger DNS-Einträge, die auf Phishing-Seiten oder Malware-Server verweisen. Erhöhung der Netzwerksicherheit: Durch die Identifizierung und Blockierung verdächtiger DNS-Abfragen kann das Unternehmensnetzwerk besser geschützt werden. Systemanforderungen Um die Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS optimal nutzen zu können, sollten die folgenden Systemanforderungen erfüllt sein: Komponente Anforderung Betriebssystem Windows Server 2012 R2 oder höher Linux-Distributionen wie CentOS 7 oder höher macOS 10.15 oder höher Prozessor Intel Xeon oder gleichwertig Arbeitsspeicher Mindestens 8 GB RAM Festplattenspeicher Mindestens 100 GB freier Speicherplatz Netzwerk Stabile Internetverbindung für den regelmäßigen Abruf der Datenfeeds
Preis: 45581.95 € | Versand*: 0.00 € -
Data
Micro USB Verbindung, 0.5 m
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Wie funktioniert Big Data?
Wie funktioniert Big Data?
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Wie entsteht Big Data?
Big Data entsteht durch die Sammlung und Speicherung einer großen Menge von Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Social Media, Transaktionen und mehr. Diese Daten werden dann mithilfe von speziellen Tools und Technologien analysiert und verarbeitet, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Erfassung und Analyse von Daten in Echtzeit können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Geschäftsprozesse optimieren. Letztendlich ermöglicht Big Data eine tiefere Einblicke in das Verhalten von Kunden, Trends auf dem Markt und ermöglicht die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen.
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Was ist Big Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen an Daten, die mit hoher Geschwindigkeit und Vielfalt generiert werden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie zum Beispiel sozialen Medien, Sensoren oder Transaktionen. Big Data ermöglicht es Unternehmen, Muster und Trends zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
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Ist Big Data eine Technologie?
Ist Big Data eine Technologie? Big Data ist eigentlich kein spezifisches Technologieprodukt, sondern vielmehr ein Konzept oder eine Herangehensweise, um große Mengen an Daten zu sammeln, zu speichern, zu analysieren und zu nutzen. Es umfasst verschiedene Technologien und Tools wie Datenbanken, Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die verwendet werden, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Daher kann man sagen, dass Big Data eher eine Strategie oder ein Framework ist, das auf verschiedenen Technologien basiert, anstatt eine eigenständige Technologie zu sein. Letztendlich zielt Big Data darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
Ähnliche Suchbegriffe für Big Data:
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Kaspersky Threat Data Feeds - Passive DNS
Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS Mit der zunehmenden Komplexität und Menge an Cyberbedrohungen ist es für Unternehmen wichtiger denn je, proaktiv Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern. Das Domain Name System (DNS) ist eine kritische Komponente des Internets und wird häufig von Cyberkriminellen für bösartige Zwecke genutzt. Phishing, Malware-Verbreitung und Datenexfiltration sind nur einige Beispiele für Bedrohungen, die DNS-Abfragen missbrauchen. Mit den **Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS** erhalten Unternehmen eine leistungsstarke Lösung, die detaillierte Informationen zu DNS-Aktivitäten liefert und so die Erkennung verdächtiger Aktivitäten und die Abwehr von Bedrohungen unterstützt. Überblick über Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS Die **Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS** bieten eine umfassende Datenbank zu DNS-Abfragen und deren historischem Kontext. Diese Informationen stammen aus der globalen Threat-Intelligence-Plattform von Kaspersky und ermöglichen es Unternehmen, bösartige oder verdächtige Domänen zu identifizieren und Netzwerkanomalien zu erkennen. Durch die Integration dieser Bedrohungsdaten in bestehende Sicherheitsinfrastrukturen können Unternehmen besser verstehen, wie Angreifer das DNS für ihre Zwecke nutzen und entsprechend reagieren. Hauptfunktionen Umfassende DNS-Daten: Bereitstellung einer umfangreichen Datenbank mit Informationen zu DNS-Abfragen, die kontinuierlich aktualisiert wird. Präzise Bedrohungsinformationen: Jeder DNS-Eintrag wird durch zusätzliche Informationen ergänzt, wie z. B. Bedrohungstyp, Zuverlässigkeit der Quelle und geografische Herkunft. Nahtlose Integration: Einfache Integration der Daten in bestehende SIEM-Systeme, Firewalls, Intrusion Detection Systeme (IDS) und andere Sicherheitslösungen. Minimierung von Fehlalarmen: Durch die Bereitstellung spezifischer Bedrohungsdaten werden Fehlalarme reduziert und die Effizienz des Sicherheitsteams erhöht. Echtzeit-Erkennung und Analyse: Proaktive Bedrohungserkennung und Analyse von DNS-Aktivitäten in Echtzeit. Vorteile für Ihr Unternehmen Erhöhter Schutz vor DNS-basierten Angriffen: Durch den Zugang zu aktuellen und präzisen Bedrohungsdaten können Unternehmen verdächtige DNS-Aktivitäten frühzeitig erkennen und blockieren. Optimierte Sicherheitsstrategie: Durch aktuelle Bedrohungsdaten können Unternehmen proaktive Sicherheitsmaßnahmen entwickeln und Sicherheitslücken schließen. Effizienzsteigerung: Die Reduzierung von Fehlalarmen ermöglicht es den Sicherheitsteams, sich auf echte Bedrohungen zu konzentrieren und schneller zu reagieren. Compliance und Sicherheitsstandards: Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher und branchenspezifischer Sicherheitsanforderungen durch effektive Bedrohungserkennung. Skalierbare Lösung: Geeignet für Unternehmen jeder Größe und anpassbar an spezifische Sicherheitsanforderungen und -infrastrukturen. Integration und Kompatibilität Die Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS sind so konzipiert, dass sie problemlos in bestehende IT-Sicherheitsinfrastrukturen integriert werden können. Sie unterstützen verschiedene Formate wie JSON, CSV und STIX, was die Implementierung in SIEM-Systeme, SOAR-Plattformen und andere Sicherheitslösungen erleichtert. Mit der flexiblen API-Integration können Unternehmen die Bedrohungsdaten genau an ihre Bedürfnisse anpassen und nahtlos in ihre Sicherheitsarchitekturen integrieren. Anwendungsfälle für Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS Schutz vor DNS-Tunneling: Identifizierung und Blockierung von DNS-Anfragen, die für Datenexfiltration und andere bösartige Zwecke genutzt werden. Verhinderung von Phishing und Malware-Verbreitung: Erkennung verdächtiger DNS-Einträge, die auf Phishing-Seiten oder Malware-Server verweisen. Erhöhung der Netzwerksicherheit: Durch die Identifizierung und Blockierung verdächtiger DNS-Abfragen kann das Unternehmensnetzwerk besser geschützt werden. Systemanforderungen Um die Kaspersky Threat Data Feeds – Passive DNS optimal nutzen zu können, sollten die folgenden Systemanforderungen erfüllt sein: Komponente Anforderung Betriebssystem Windows Server 2012 R2 oder höher Linux-Distributionen wie CentOS 7 oder höher macOS 10.15 oder höher Prozessor Intel Xeon oder gleichwertig Arbeitsspeicher Mindestens 8 GB RAM Festplattenspeicher Mindestens 100 GB freier Speicherplatz Netzwerk Stabile Internetverbindung für den regelmäßigen Abruf der Datenfeeds
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Wie wichtig ist Big Data?
Wie wichtig ist Big Data? Big Data spielt heutzutage eine entscheidende Rolle in nahezu allen Branchen, da Unternehmen immer mehr Daten sammeln und analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, Trends erkennen und ihre Geschäftsstrategien optimieren. Zudem ermöglicht Big Data die Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und zu erfüllen. Insgesamt ist Big Data also von großer Bedeutung für den Erfolg und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen in der heutigen digitalen Welt.
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Wo wird Big Data gespeichert?
Big Data wird in speziellen Datenbanken und Datenlagern gespeichert, die für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen optimiert sind. Oft werden dafür auch Cloud-Speicherlösungen genutzt, die skalierbar sind und eine hohe Verfügbarkeit bieten. Zudem können Unternehmen ihre Big Data in eigenen Rechenzentren oder auf dedizierten Servern speichern. Ein weiterer Trend ist die Nutzung von verteilten Systemen wie Hadoop oder Spark, die es ermöglichen, große Datenmengen auf mehreren Servern zu verteilen und parallel zu verarbeiten. Letztendlich hängt die Wahl des Speicherorts für Big Data von den individuellen Anforderungen und Ressourcen eines Unternehmens ab.
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Was ist das Big Data?
Was ist das Big Data? Big Data bezieht sich auf die riesigen Mengen an Daten, die in unserer digitalen Welt generiert werden. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Mobilgeräten und mehr. Big Data zeichnet sich durch die 3Vs aus: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Unternehmen nutzen Big Data, um Muster und Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Es erfordert spezielle Tools und Technologien wie Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Big Data effektiv zu verarbeiten und zu analysieren.
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Wie funktioniert Big Data Analytics?
Wie funktioniert Big Data Analytics? Big Data Analytics beinhaltet die Verarbeitung und Analyse großer Mengen von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren. Zunächst werden die Daten gesammelt und gespeichert, dann werden sie mithilfe von speziellen Tools und Algorithmen analysiert. Durch den Einsatz von Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Die Ergebnisse der Analyse können für verschiedene Anwendungen genutzt werden, wie z.B. zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen, zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Vorhersage von zukünftigen Entwicklungen.
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