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Enth. u.a.: "Ich habe doch nichts zu verbergen"/ E. Morozov. - Politikfeld Big Data/ C. Stöcker. - Von Big zu Smart: zu Sustainable?/ R. Kreibich. - Dr. Algorithmus? Big Data in der Medizin/ P. Langkafel. - Big Data und die Macht des Marktes/ Y. Hofstetter

Unique insights to implement big data analytics and reap big returns to your bottom line Focusing on the business and financial value of big data analytics, respected technology journalist Frank J. Ohlhorst shares his insights on the newly emerging field of big data analytics in Big Data Analytics . This breakthrough book demonstrates the importance of analytics, defines the processes, highlights the tangible and intangible values and discusses how you can turn a business liability into actionable material that can be used to redefine markets, improve profits and identify new business opportunities. Reveals big data analytics as the next wave for businesses looking for competitive advantage Takes an in-depth look at the financial value of big data analytics Offers tools and best practices for working with big data Once the domain of large on-line retailers such as eBay and Amazon, big data is now accessible by businesses of all sizes and across industries. From how to mine the data your company collects, to the data that is available on the outside, Big Data Analytics shows how you can leverage big data into a key component in your business's growth strategy.

Einführung -- Versicherungsbetrug in der Kraftfahrzeug-Haftpflichtversicherung -- Bekämpfung von Versicherungsbetrug mittels Big Data -- Rechtsrahmen des europäischen und nationalen Datenschutzrechts -- Anwendungsbereich der Datenschutz-Grundverordnung -- Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung -- Zusammenfassung.

Die Analyse großer Datensätze aus Online-Plattformen ("Big Data") wirft eine Reihe von methodologischen Fragen auf, die insbesondere das Verhältnis von Theorie und Empirie betreffen. Während an vielen Stellen Begeisterung für neue, datenorientierte Forschungsmöglichkeiten zu hören ist, befürchten andere ein "Ende der Theorie". Der Beitrag zeigt verschiedene Aspekte dieses Problembereichs auf und macht Vorschläge, wie Big-Data-Studien theoretisch gehaltvoll gestaltet werden können. Beispiele aus der Agenda-Setting­, Sozialkapital- und Diffusionsforschung werden diskutiert. Interdisziplinäre Zusammenarbeit und systematische Validierung von Big-Data-Verfahren erscheinen dabei als zentrale Desiderate. Welchen Stellenwert Big-Data-Ansätze in der kommunikationswissenschaftlichen Forschung und Lehre in Zukunft haben werden, hängt mutmaßlich auch von ihrer Fähigkeit zu theoretischer Innovation ab.

Hauptbeschreibung: Big Data ist ?in?. Der Begriff eignet sich wie kaum kein anderer zuvor für einen Hype. Big Data, Big Business, Big Profit. ""Daten sind das neue Öl/Gold/whatever!"" Goldgräberstimmung! Wer dabei sein will, weiß oft noch nicht wozu, nur dass man es mit Hadoop machen muss. Wer zurückbleibt, sieht dem drohenden Untergang entgegen. Wirklich? Wir zeigen Ihnen, was an diesem Hype wirklich neu ist, welche Probleme schon mit Big Data gelöst werden, welche Probleme Sie mit Big Data tatsächlich lösen können, und welche Hausaufgaben Sie vorher machen sollten, damit