Smart data: Unterschied zwischen den Versionen

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== Definition ==
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Um Smart Data genau definieren zu können, muss man '''Big Data''' verstehen. Big Data sind große und komplexe Datenmengen die nur mit Hilfe von Hochleistungsrechenzentren strukturiert werden können. Aus den strukturierten und analysierten Datensätze werden Smart Data.
Diese sind somit für den direkten und effizienten Einsatz bereit und schaffen einen Mehrwert für Unternehmen.
== Technologien ==
'''Datenerhebung'''
Smartphones, [[Wearables]], Social Media, Industrie 4.0 und auch cyber-physikalischen Systemen verarbeiten große Datenmengen im Sekunden Takt. Um die Daten gezielt analysieren zu können, sollte man sich vorher im Klaren sein für welchen Zweck man sie benötigt.
'''Datenmanagement'''
Hier spricht man von der Vorbereitung der Daten für die jeweilige Analyse.
'''Datenanalyse'''
Die Informationsgewinnung der aus den Datenquellen gewonnenen Ergebnisse.


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== Einsatzbereiche ==


* Smart Energy
* Smart Mobility
* E-Health
* Industrie 4.0


== Quellen ==
== Quellen ==


sgd Studienheft SOMM04 s.72
sgd Studienheft SOMM04 s.72
https://www.businessprocessincubator.com/content/5-useful-tips-to-convert-big-data-into-smart-data/
https://www.b2bsmartdata.de/smart-data
https://www.digitale-technologien.de/DT/Navigation/DE/ProgrammeProjekte/AbgeschlosseneProgrammeProjekte/Smart-Data-Forum/Smart-Data-Wissen/smart-data-wissen.html#doc1694992bodyText1
https://www.techtag.de/digitalisierung/industrie-4-0/big-data-smart-data-die-wichtigsten-keywords-erklaert/
https://www.kobold.ai/smart-data/
https://www.b2bsmartdata.de/blog/smartdata-med.-daten-diamanten-sind-unsere-waehrung

Aktuelle Version vom 21. Juni 2022, 19:54 Uhr


Smart Data, im deutschen "kluge Daten", verwenden viele Unternehmen heutzutage für die Bewertung Ihrer Social Media-Aktivitäten.


Definition

Smart data.jpg

Um Smart Data genau definieren zu können, muss man Big Data verstehen. Big Data sind große und komplexe Datenmengen die nur mit Hilfe von Hochleistungsrechenzentren strukturiert werden können. Aus den strukturierten und analysierten Datensätze werden Smart Data. Diese sind somit für den direkten und effizienten Einsatz bereit und schaffen einen Mehrwert für Unternehmen.





Technologien

Datenerhebung

Smartphones, Wearables, Social Media, Industrie 4.0 und auch cyber-physikalischen Systemen verarbeiten große Datenmengen im Sekunden Takt. Um die Daten gezielt analysieren zu können, sollte man sich vorher im Klaren sein für welchen Zweck man sie benötigt.

Datenmanagement

Hier spricht man von der Vorbereitung der Daten für die jeweilige Analyse.

Datenanalyse

Die Informationsgewinnung der aus den Datenquellen gewonnenen Ergebnisse.

Einsatzbereiche

  • Smart Energy
  • Smart Mobility
  • E-Health
  • Industrie 4.0

Quellen

sgd Studienheft SOMM04 s.72

https://www.businessprocessincubator.com/content/5-useful-tips-to-convert-big-data-into-smart-data/

https://www.b2bsmartdata.de/smart-data

https://www.digitale-technologien.de/DT/Navigation/DE/ProgrammeProjekte/AbgeschlosseneProgrammeProjekte/Smart-Data-Forum/Smart-Data-Wissen/smart-data-wissen.html#doc1694992bodyText1

https://www.techtag.de/digitalisierung/industrie-4-0/big-data-smart-data-die-wichtigsten-keywords-erklaert/

https://www.kobold.ai/smart-data/

https://www.b2bsmartdata.de/blog/smartdata-med.-daten-diamanten-sind-unsere-waehrung