Big Data Analytics

1. Front Matter

   Pages I-XXI

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2. Grundlagen

   1. Front Matter

      Pages 1-1

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   2. Rundgang Big Data Analytics – Hard & Soft Data Mining

      • Andreas Meier

      Pages 3-23

   3. Methoden des Data Mining für Big Data Analytics

      • Peter Gluchowski, Christian Schieder, Peter Chamoni

      Pages 25-48

   4. Digital Analytics in der Praxis – Entwicklungen, Reifegrad und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz

      • Darius Zumstein, Andrea Zelic, Michael Klaas

      Pages 49-72

3. Textanalyse

   1. Front Matter

      Pages 73-73

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   2. Searching-Tool für Compliance – Ein Analyseverfahren textueller Daten

      • Urs Hengartner

      Pages 75-93

   3. Entscheidungsunterstützung im Online-Handel

      • René Götz, Alexander Piazza, Freimut Bodendorf

      Pages 95-114

4. Machine Learning

   1. Front Matter

      Pages 115-115

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   2. Einsatzoptionen von Machine Learning im Handel

      • Reinhard Schütte, Felix Weber, Mohamed Kari

      Pages 117-137

   3. Automatisierte Qualitätssicherung via Image Mining und Computer Vision – Literaturrecherche und Prototyp

      • Sebastian Trinks

      Pages 139-167

   4. Deep Learning in der Landwirtschaft – Analyse eines Weinbergs

      • Patrick Zschech, Kai Heinrich, Björn Möller, Lukas Breithaupt, Johannes Maresch, Andreas Roth

      Pages 169-194

5. Prädiktive Modelle

   1. Front Matter

      Pages 195-195

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   2. Data Pipelines in Big Data Analytics – Fallbeispiel Religion in der US Politik

      • Ulrich Matter

      Pages 197-213

   3. Self-Service Data Science – Vergleich von Plattformen zum Aufbau von Entscheidungsbäumen

      • Daniel Badura, Alexander Ossa, Michael Schulz

      Pages 215-237

6. Trendforschung

   1. Front Matter

      Pages 239-239

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   2. Einfluss von Covid-19 auf Wertschöpfungsketten – Fallbeispiel Verkehrsdaten

      • Henry Goecke, Jan Marten Wendt

      Pages 241-255

   3. Intelligente Bots für die Trendforschung – Eine explorative Studie

      • Christian Mühlroth, Laura Kölbl, Fabian Wiser, Michael Grottke, Carolin Durst

      Pages 257-275

7. Back Matter

   Pages 277-286

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Mit diesem Herausgeberwerk führen die Autoren den Begriff „Big Data Analytics“ ein und geben Fallstudien aus unterschiedlichen Anwendungsgebieten. Unter Big Data Analytics wird das Aufbereiten, Analysieren und Interpretieren von großen, oft heterogenen Datenbeständen verstanden, mit dem Ziel, Muster und Zusammenhänge in den Daten aufzudecken und Entscheidungsgrundlagen für wissenschaftliche, betriebliche oder gesellschaftliche Fragestellungen zu erhalten. 


Nebst den theoretischen Grundlagen widmet sich das Herausgeberwerk der Vielfalt verschiedener Anwendungsmöglichkeiten. Fallbeispiele geben Einblick in die Anwendung von Big Data Analytics und dessen Nutzenpotenziale. 


Das Werk richtet sich gleichermaßen an Studierende, Fachleute aller Fachrichtungen als auch an interessierte Anwender. Es hilft den Leserinnen und Leser, die Bedeutungsvielfalt des Begriffs Big Data Analytics zu verstehen und verschiedene Einsatzmöglichkeiten im eigenen Umfeld zu erkennen und zu bewerten.

• Big Data Buch
• Big Data Analytics Buch
• Big Public Data
• Data Mining
• Fuzzy Management Methoden
• Künstliche Intelligenz
• Machine Learning
• Natural Language Processing
• Predictive Maintenance

• IT Business Integration, Genossenschaft Migros Zürich, Zürich, Switzerland

  Sara D'Onofrio

• Universität Fribourg, Fribourg, Switzerland

  Andreas Meier

Sara D'Onofrio ist IT Business Partner Manager eines der größten Detailhandelsunternehmen der Schweiz, Autorin und Herausgeberin der Zeitschrift HMD - Praxis der Wirtschaftsinformatik bei Springer, Gastdozentin an Hochschulen und Mitglied der Stiftung FMsquare, welche die Anwendung von Fuzzy-Logik zur Lösung von wirtschaftlichen und sozialen Problemen fördert. Sie hat Betriebswirtschaft und Wirtschaftsinformatik studiert und in Informatik promoviert. 



Andreas Meier hat Musik an der Musikakademie in Wien und Mathematik an der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) in Zürich studiert, wo er doktorierte und habilitierte. Er arbeitete bei IBM Schweiz, gehörte zum Direktionskader der internationalen Bank SBV und trug Mitverantwortung in der Geschäftsleitung des Versicherers CSS. In der Forschung war er am IBM Research Lab in Kalifornien tätig und gründete das Research Center Fuzzy Management Methods an der Universität Fribourgin der Schweiz.

Policies and ethics