Traduzir "vpns häufig data" para indonésio

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

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DE So kursierten beispielsweise im Jahr 2018 Geschichten, dass VPNs häufig Data Mining betreiben, so dass NordVPN eine unabhängige Prüfung ihrer Systeme durchführte, um dieses Gerücht in Bezug auf sich selbst zu widerlegen

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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).

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DE Kostenlose Android VPNs, die gar keine VPNs sind

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DE Für die besten Allround-VPNs werfen Sie einen Blick auf unsere Übersicht der besten VPNs.

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DE Um die Geschwindigkeit dieser beiden VPNs zu vergleichen, haben wir Geschwindigkeitstests für beide VPNs durchgeführt

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DE Viele gute, kostenpflichtige VPNs verfügen über mehr Sicherheitsfunktionen und protokollieren Ihre Aktivitäten nicht, wie es bei kostenlosen VPNs oft der Fall ist

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DE Sie können auch zu unserer Liste der besten VPNs für den BBC iPlayer herunterscrollen oder direkt zu unseren 5 besten VPNs dieses Augenblicks gehen.

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DE Wenn Sie mehr über VPNs und ihre Möglichkeiten erfahren möchten, werfen Sie einen Blick auf unseren Artikel, der VPNs erklärt.

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DE Die meisten kostenlosen VPNs wird über Server in den USA verfügen, so dass es sich lohnen könnte, kostenlose VPNs für diesen Zweck zu verwenden

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DE Beschaffen Sie sich ein VPN. Wir raten davon ab, kostenlose VPNs zu verwenden (dazu gleich mehr), also seien Sie bereit, eines der besten VPNs zu abonnieren.

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DE Wir haben viele VPNs unabhängig getestet und sind zu dem Schluss gekommen, dass ExpressVPN derzeit eines der besten VPNs für Mac ist.

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

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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.

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

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

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

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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?

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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:

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

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DE Zum Beispiel eignen sich Big Data hervorragend für maschinelles Lernen

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

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

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DE Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Big Data zu kategorisieren

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

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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

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

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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.

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• Bilder
• Videos sowie Informationen
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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.

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

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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.

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

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

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

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

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

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

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

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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

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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

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

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

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

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DE Big Data birgt fünf wichtige Risiken in sich

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

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DE Erfassen und Speichern von Big Data mit bösen Absichten

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

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

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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.

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DE Ebenso sind auch Regierungen und Geheimdienste auf Big Data angewiesen

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