Traduzir "big data kostet" para indonésio

DE Bei dieser Art der Klassifizierung werden drei mögliche Kategorien verwendet: strukturierte Big Data, unstrukturierte Big Data und halbstrukturierte Big Data.

• Art der Klassifizierung
• drei mögliche Kategorien
• strukturierte Big Data
• unstrukturierte Big Data
• halbstrukturierte Big

DE Velocity: Das hat mit der beeindruckenden Geschwindigkeit zu tun, mit der Big Data gesammelt wird. Zudem sind Big Data oft in Echtzeit zugänglich (während sie gesammelt werden).

• Velocity
• Big Data gesammelt
• Zudem sind Big
• oft in Echtzeit
• während sie gesammelt

DE 1) Geld: Das Bumboat nach Pulau Ubin kostet 6 SGD pro Person (Hin- und Rückfahrt), ein Fahrrad mieten (in den Geschäften am Pier) kostet 6 bis 20 SGD. Nehmen Sie genügend Bargeld mit!

• Geld
• Bumboat nach Pulau
• kostet SGD pro
• Hin-
• Rückfahrt
• Fahrrad mieten
• Geschäften am Pier
• kostet bis SGD
• Nehmen Sie genügend

DE Begriffe wie Big Data werden im Laufe der Zeit immer häufiger verwendet

• Begriffe wie Big
• Laufe der Zeit
• häufiger verwendet

DE Aber was genau ist damit gemeint? Was ist Big Data? Ist es gefährlich? Wie wirkt es sich auf unsere Privatsphäre aus, wenn überhaupt? Das sind nur einige der Fragen, die wir in diesem Artikel behandeln.

• genau ist damit
• Big Data
• gefährlich
• überhaupt
• einige der Fragen
• diesem Artikel

DE Der Begriff ?Big Data? beschreibt die enormen Mengen an (persönlichen) Daten, die kontinuierlich von verschiedenen Stellen gesammelt werden

• Begriff
• Big Data
• beschreibt die enormen
• persönlichen
• kontinuierlich von verschiedenen

DE Die Datensammlungen von Big Data sind oft so umfangreich, dass es unmöglich ist, sie mit traditionellen Methoden der Datenanalyse zu bearbeiten

• Datensammlungen von Big
• oft so umfangreich
• bearbeiten

DE Analysiert man Big Data jedoch auf die richtige Weise, lassen sich interessante Muster und Schlussfolgerungen ziehen

• Analysiert man Big
• Weise
• lassen sich interessante
• Schlussfolgerungen ziehen

DE Big Data wird zum Beispiel oft für groß angelegte Marktforschung genutzt: Für welche Produkte ist die Wahrscheinlichkeit am größten, dass sie gekauft werden? Welche Art von Werbung ist am effektivsten, wenn man Kunden erreichen und überzeugen will?

• angelegte Marktforschung genutzt
• Wahrscheinlichkeit am größten
• effektivsten
• Kunden erreichen
• überzeugen will

DE Um als Big Data zu gelten, sollte ein Datensatz in der Regel die folgenden drei Kriterien erfüllen, die auch als die 3 V?s bekannt sind:

• sollte ein Datensatz
• Regel die folgenden
• Kriterien erfüllen
• s bekannt

DE Volumen: Big Data ist alles andere als eine kleine Stichprobe. Es handelt sich um riesige Datensammlungen, die aus langer, kontinuierlicher Beobachtung resultieren.

• Volumen
• Stichprobe
• Datensammlungen
• langer
• kontinuierlicher Beobachtung

DE Zum Beispiel eignen sich Big Data hervorragend für maschinelles Lernen

• Lernen

DE Außerdem können Big Data, wie wir bereits kurz erwähnt haben, dazu genutzt werden, Muster zu erkennen

• Außerdem können Big
• bereits kurz erwähnt
• Muster zu erkennen

DE Schließlich spiegeln Big Data die digitalen Fingerabdrücke der Nutzer/innen wider

• Schließlich spiegeln Big
• innen wider

DE Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Big Data zu kategorisieren

• verschiedene Möglichkeiten

DE Die erste, am häufigsten verwendete Methode unterscheidet Big Data nach der Art der Daten, die gesammelt werden

• erste
• häufigsten verwendete Methode
• Art der Daten

DE Strukturiert: Wenn Big Data strukturiert ist, kann man sie in einer organisierten und logischen Art und Weise speichern und präsentieren, wodurch die Daten leichter zugänglich und nachvollziehbar werden

• Strukturiert
• Big Data strukturiert
• organisierten
• logischen Art
• Weise speichern
• präsentieren
• wodurch die Daten
• zugänglich

DE Eine andere gängige Methode, um zwischen verschiedenen Arten von Big Data zu unterscheiden, ist die Quelle der Daten zu betrachten

• andere gängige Methode
• zwischen verschiedenen Arten
• Quelle der Daten
• betrachten

DE Menschen: In dieser Kategorie geht es um Big Data, die von Menschen erzeugt werden. Beispiele wären Bücher, Bilder, Videos sowie Informationen und (persönliche) Daten auf Websites und in sozialen Medien wie Facebook, Twitter, Instagram und so weiter.

• Menschen
• Big Data
• Beispiele wären Bücher
• Bilder
• Videos sowie Informationen
• persönliche
• Websites
• Twitter
• Instagram

DE Prozessregistrierung: Diese Kategorie umfasst die eher traditionelle Art von Big Data, die von (großen) Unternehmen gesammelt und analysiert werden, um bestimmte Prozesse in einem Unternehmen zu verbessern.

• Prozessregistrierung
• Data
• großen
• Unternehmen gesammelt

DE Maschinen: Diese Art von Big Data entsteht durch die ständig wachsende Zahl von Sensoren, die in Maschinen eingebaut werden

• Maschinen
• Art von Big

DE Die von Maschinen erzeugten Daten sind oft sehr komplex, aber zumindest ist diese Art von Big Data in der Regel gut strukturiert und vollständig.

• Maschinen erzeugten Daten
• oft sehr komplex
• Regel gut strukturiert

DE Werden wir doch ein bisschen konkreter und diskutieren wir einige praktische Anwendungen von Big Data

• doch ein bisschen
• diskutieren wir einige
• Anwendungen von Big

DE Schließlich gibt es viele, viele Möglichkeiten, wie Unternehmen und Organisationen Big Data nutzen

• viele Möglichkeiten
• Unternehmen
• Organisationen Big Data

DE Big Data wird aber auch auf ganz andere Weise genutzt als die oben beschriebenen kommerziellen Strategien

• ganz andere Weise
• oben beschriebenen kommerziellen

DE Ein weiterer bekannter Fall für die effektive Nutzung von Big Data ist der internationale Zustellriese UPS

• weiterer bekannter Fall
• Zustellriese UPS

DE UPS nutzt eine spezielle Software, die nach einer Big-Data-Analyse entwickelt wurde

• Software

DE Dieses System hat UPS dank Big Data angeblich schon Millionen von Litern Kraftstoff gespart.

• dank Big Data
• Kraftstoff

DE Ein weiteres interessantes Beispiel für das Sammeln von Big Data sind DNA-Tests und Websites wie MyHeritage DNA

• weiteres interessantes Beispiel
• Sammeln von Big
• DNA-Tests
• Websites wie MyHeritage

DE Dieser Prozess beinhaltet natürlich eine Menge Datenerfassung und Querverweise, was ihn zu einem weiteren wichtigen Akteur in der Big Data-Erfassung und -Nutzung macht

• Prozess beinhaltet natürlich
• Menge Datenerfassung
• Querverweise
• Big Data-Erfassung
• Nutzung macht

DE Auch ?traditionelle?, physische DNA-Tests sind mit einer großen Menge an Big Data verbunden, da die Unternehmen, die diese Tests durchführen, sehr große Datensätze über viele, viele Menschen erhalten

• traditionelle
• Data verbunden
• da die Unternehmen
• Tests durchführen
• sehr große Datensätze
• viele
• viele Menschen erhalten

DE Selbstverständlich ist es wichtig, sich der möglichen Risiken bewusst zu sein, die mit diesen Big Data-Prozessen verbunden sind

• möglichen Risiken bewusst
• diesen Big Data-Prozessen

DE Wie oben gezeigt, können Big Data in vielen Fällen unglaublich nützlich sein

• oben gezeigt
• Fällen unglaublich nützlich

DE Das heißt aber nicht, dass das Sammeln und Nutzen von Big Data völlig risikofrei ist

• Sammeln
• Nutzen von Big

DE Big Data birgt fünf wichtige Risiken in sich

• Big Data birgt

DE Big Data wird immer beliebter und Organisationen sind immer mehr bereit, alle Arten von Daten zu sammeln

• beliebter
• Organisationen sind immer
• bereit
• Arten von Daten
• sammeln

DE Erfassen und Speichern von Big Data mit bösen Absichten

• Erfassen
• Speichern von Big
• bösen Absichten

DE Wie Sie inzwischen wahrscheinlich wissen, ist Big Data mit vielen Nachteilen und Risiken verbunden

• inzwischen wahrscheinlich wissen
• Nachteilen
• Risiken verbunden

DE Die Erfassung von Big Data ist so einfach wie nie zuvor

• Erfassung von Big
• einfach wie nie

DE Weil unsere Privatsphäre so stark mit der Massenerfassung persönlicher Daten verknüpft ist, möchten wir in diesem Abschnitt die verschiedenen Datenschutzbedenken erörtern, die mit Big Data einhergehen.

• Weil unsere Privatsphäre
• persönlicher Daten verknüpft
• Abschnitt die verschiedenen
• erörtern
• Big Data

DE Ebenso sind auch Regierungen und Geheimdienste auf Big Data angewiesen

• Geheimdienste auf Big
• angewiesen

DE Natürlich bedeutet dies auch, dass es eine Menge Big Data gibt, die Cyberkriminelle in die Hände bekommen und vielleicht sogar manipulieren und missbrauchen können

• Natürlich bedeutet dies
• Menge Big Data
• bekommen
• vielleicht sogar manipulieren

DE Zum Glück gibt es einige Möglichkeiten, wie Sie sich vor der weitreichenden Verletzung der Privatsphäre durch Big Data schützen können.

• Möglichkeiten
• Big Data schützen

DE Zum Glück haben die groß angelegten Verletzungen der Privatsphäre, die von Whistleblowern wie Edward Snowden und Chelsea Manning aufgedeckt wurden, das Bewusstsein für die Risiken von Big Data stark erhöht

• Whistleblowern wie Edward
• Chelsea Manning aufgedeckt
• Big Data stark

DE Vergessen Sie jedoch nicht, dass Big Data auf viele verschiedene Arten erfasst werden ? nicht nur online

• Vergessen Sie jedoch
• verschiedene Arten erfasst

DE Kurz gesagt: Wo auch immer Sie sind und was auch immer Sie tun, Sie sollten immer wachsam sein und versuchen, Ihre (persönlichen) Daten vor Big Data-Sammlern zu schützen.

• Kurz gesagt
• Wo auch immer
• immer Sie tun
• sollten immer wachsam
• versuchen
• persönlichen

DE „Wir freuen uns, die Zusammenarbeit mit AWS anzukündigen, um Lösungen zu entwickeln, die Diagnose, Überwachung und von Innovationen in Big Data und Machine Learning unterstützte vorausschauende Analytik liefern.

• Zusammenarbeit mit AWS
• Lösungen zu entwickeln
• Diagnose
• Überwachung
• Innovationen in Big
• Machine Learning unterstützte
• Analytik

DE Big Data, Analyse und Machine Learning auf AWS Lambda (59:46)

• Big Data
• Analyse
• Lambda

DE Es will auch Big Data nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben

• will auch Big
• nutzen
• wettbewerbsfähig zu bleiben

DE „Wir freuen uns, die Zusammenarbeit mit AWS anzukündigen, um Lösungen zu entwickeln, die Diagnose, Überwachung und von Innovationen in Big Data und Machine Learning unterstützte vorausschauende Analytik liefern.

• Zusammenarbeit mit AWS
• Lösungen zu entwickeln
• Diagnose
• Überwachung
• Innovationen in Big
• Machine Learning unterstützte
• Analytik