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Kaspersky Threat Data Feeds - Open Source Threats
Kaspersky Threat Data Feeds – Open Source Threats In einer Zeit, in der Cyberbedrohungen komplexer und zielgerichteter denn je sind, ist eine umfassende Bedrohungsüberwachung unerlässlich. **Kaspersky Threat Data Feeds - Open Source Threats** stellt eine innovative Lösung dar, die Sicherheitsverantwortlichen aktuelle und relevante Informationen zu Bedrohungen bietet, die aus Open-Source-Quellen stammen. Diese Bedrohungsfeeds ermöglichen es Unternehmen, sich kontinuierlich über die neuesten Bedrohungen aus dem Open-Source-Bereich zu informieren und ihre Sicherheitsmaßnahmen entsprechend anzupassen. Mit Kaspersky Threat Data Feeds - Open Source Threats können Unternehmen proaktiv auf Bedrohungen reagieren und so ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber Cyberangriffen deutlich verbessern. Überblick über Kaspersky Threat Data Feeds - Open Source Threats Die Lösung **Kaspersky Threat Data Feeds - Open Source Threats** bietet Unternehmen Zugang zu einer Fülle an Bedrohungsdaten, die speziell aus Open-Source-Quellen gesammelt werden. Diese Feeds bieten detaillierte Informationen über aktuelle Bedrohungen und ermöglichen eine proaktive Abwehr. Durch die kontinuierliche Analyse und Filterung relevanter Daten aus öffentlich zugänglichen Quellen hilft Kaspersky Unternehmen dabei, potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen und geeignete Schutzmaßnahmen zu implementieren. Hauptfunktionen Echtzeit-Updates zu Open-Source-Bedrohungen: Regelmäßige Aktualisierungen, die es Unternehmen ermöglichen, stets über die neuesten Bedrohungen informiert zu sein. Umfassende Bedrohungsanalyse: Detaillierte Informationen zu Bedrohungen, die aus Open-Source-Quellen stammen und für die Cybersicherheit von Bedeutung sind. Integration in bestehende Sicherheitslösungen: Kaspersky Threat Data Feeds lassen sich problemlos in vorhandene Sicherheitssysteme integrieren, um einen ganzheitlichen Schutz zu gewährleisten. Unterstützung für maschinenlesbare Formate: Die Bedrohungsdaten werden in Formaten wie STIX und TAXII bereitgestellt, was die automatische Verarbeitung und Integration erleichtert. Proaktive Bedrohungserkennung: Unternehmen können dank der umfassenden Bedrohungsinformationen proaktive Sicherheitsstrategien entwickeln und umsetzen. Vorteile für Ihr Unternehmen Frühzeitige Bedrohungserkennung: Die Echtzeit-Updates und umfassenden Informationen ermöglichen eine schnelle Identifizierung und Abwehr potenzieller Bedrohungen. Gezielte Abwehrmaßnahmen: Durch die detaillierte Bedrohungsanalyse können Unternehmen ihre Sicherheitsmaßnahmen gezielt anpassen und verbessern. Erhöhte Cybersicherheitsresilienz: Die proaktive Überwachung und Analyse von Open-Source-Bedrohungen erhöhen die Widerstandsfähigkeit gegenüber Cyberangriffen. Effiziente Ressourcenallokation: Die präzisen Bedrohungsdaten helfen Unternehmen, ihre Sicherheitsressourcen optimal einzusetzen und gezielte Maßnahmen zu ergreifen. Compliance und Risikomanagement: Die Lösung unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und bei der effektiven Verwaltung von Cyberrisiken. Integration und Nutzung **Kaspersky Threat Data Feeds - Open Source Threats** kann problemlos in bestehende Sicherheitssysteme und -infrastrukturen integriert werden. Die Bedrohungsdaten werden in maschinenlesbaren Formaten wie STIX und TAXII bereitgestellt, sodass Unternehmen sie automatisch in ihre Systeme importieren und verarbeiten können. Diese Bedrohungsfeeds sind besonders hilfreich für Unternehmen, die ihre Cybersicherheitsstrategien kontinuierlich verbessern und ihre IT-Infrastruktur proaktiv schützen möchten. Anwendungsfälle für Kaspersky Threat Data Feeds - Open Source Threats Überwachung der Open-Source-Bedrohungslandschaft: Diese Lösung ist ideal für Unternehmen, die kontinuierlich über Bedrohungen aus Open-Source-Quellen informiert bleiben möchten. Frühzeitige Identifikation von Bedrohungen: Die Bedrohungsfeeds unterstützen die schnelle Erkennung und Abwehr potenzieller Cyberbedrohungen. Unterstützung bei der Entwicklung von Sicherheitsrichtlinien: Die bereitgestellten Informationen helfen bei der Erstellung gezielter Sicherheitsrichtlinien und der Stärkung der Cybersicherheitsmaßnahmen. Systemanforderungen Um die Bedrohungsfeeds und Funktionen von Kaspersky Threat Data Feeds - Open Source Threats optimal nutzen zu können, sind folgende Systemanforderungen erforderlich: Komponente Anforderung Betriebssystem Windows Server 2016 oder höher Linux-Distributionen wie CentOS 7 oder höher, Ubuntu 18.04 oder höher macOS 10.15 oder höher Prozessor Intel Xeon oder gleichwertiger Prozessor Arbeitsspeicher Mindestens 8 GB RAM Festplattenspeicher Mindestens 1 GB freier Speicherplatz für Bedrohungsdaten Software Unterstützung für maschinenlesbare Formate (z.B. STIX, TAXII), PDF-Viewer für Berichte Netzwerk Stabile Internetverbindung für den Abruf und die Aktualisierung von Bedrohungsdaten
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Data Warehouse
Data Warehouse , Zum Werk Ein Data-Warehouse besteht aus unterschiedlichen Datenquellen. Es fasst eine integrierte, themenorientierte und chronologisierte Sammlung an Daten zusammen. Damit wird ein komfortabler Zugriff auf diverse Daten ermöglicht. Das Data-Warehouse bildet deshalb die Grundlage für die Datenökonomie. Nur wer ein solches Data-Warehouse hat und betreiben kann, bleibt ernstzunehmender Wettbewerber im digitalen Zeitalter und kann Daten genau, konsistent, relevant, legal aktuell, akkurat, als "single point of reference, auf einer time to market basis" und einer "need to know basis" für diverse digitale Geschäftsmodelle zur Verfügung stellen. Das Rechtshandbuch erörtert schwerpunktmäßig die rechtlichen Anforderungen eines Data-Warehouses. Es geht insbesondere auf Themen des Datenschutzes, der Informationssicherheit, des Kartellrechts, Open Data, den verschiedenen Rechtsformen bzw. Betreiberrollen, der Blockchaintechnologie und den Haftungsrisiken ein. Dabei werden: technische Hintergründe eines Data-Warehouses verständlich erörtert, praxisrelevante Rechtsfragen beim Betrieb eines Data-Warehouses aufgeworfen und diskutiert und Gestaltungshilfen beim Aufbau und Betrieb eines Data-Warehouses gegeben. Aus dem Inhalt Begriffsbestimmungen Inhaber und Betreiber Datenschutz Kartellrecht Open-Data Informationssicherheit Nutzung von Blockchain Haftung und Versicherung Vorteile auf einen Blick speziell auf die Rechtsprobleme eines Data-Warehouse zugeschnittene Darstellung mit konkreten, praxisorientierten Handlungsempfehlungen Anleitungen für die Planung, Errichtung und das Betreiben eines Data-Warehouse rechtsgebietsübergreifende Antworten und Fragestellungen im Data-Warehouse-Umfeld (Haftung und Versicherung, Blockchain, Informationssicherheit, Open Data, Kartellrecht, Datenschutz, etc.) zahlreiche Leitsätze und Grafiken Zielgruppe Für Unternehmen, im IT- und Datenschutzrecht tätige Rechtsanwältinnen und -anwälte, Gerichte und Datenschutzbehörden, Hochschulen, Verbände, Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Kreitz, Benedict: Beihilfentransparenz und Datenschutz - Open Data in der gemeinsamen Agrarpolitik im Lichte des wohlgeordneten Rechts
Beihilfentransparenz und Datenschutz - Open Data in der gemeinsamen Agrarpolitik im Lichte des wohlgeordneten Rechts , Zur Schaffung von Transparenz sind in vielen Bereichen des europäischen Wirtschaftsrechts, insbesondere im Beihilfenrecht, Veröffentlichungspflichten durch öffentlich zugängliche Suchmaschinen angeordnet. Von besonderer Bedeutung sind aufgrund des Umfangs der Förderung mit Blick auf den immensen Anteil am Unionshaushalt die Beihilfen, welche die EU als Direktzahlungen an die europäischen Bauern zahlt. Der Autor skizziert zunächst das regulatorische Umfeld, bei dem er die Datenbank in den Kontext der DSGVO als einschlägiges Fachrecht einordnet. Im weiteren Fortgang wird das hinter der Datenbank stehende Transparenzbegehren unter Berücksichtigung der Bedeutung der Transparenz im Unionsrecht untersucht und die Effektivität und Effizienz des aktuellen Rechtsrahmens aufgezeigt. Darüber hinaus wird auch der Frage nachgegangen, inwieweit mit der Veröffentlichung auch ökologische Nachhaltigkeitszielsetzungen verfolgt werden, wobei auch Parallelen zur europäischen ESG-Regulierung gezogen werden. Des Weiteren werden die Veröffentlichungspflichten im Bereich staatlicher Beihilfen mit den Agrarbeihilfen verglichen und auf ihre Kohärenz untersucht. Schwerpunkt der Untersuchung ist die Frage der Vereinbarkeit der Veröffentlichungspflichten mit dem grundrechtlichen europäischen Datenschutz, wobei auch der Schutz von Betriebs- und Geschäftsgeheimnissen im Bereich nicht-personenbezogener Daten untersucht wird. Zum Schluss macht der Autor einen konkreten Vorschlag für eine grundrechtskonforme Neugestaltung des Rechtsrahmens unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher Grundsätze. , >
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Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart Data
Fußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 €
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Was ist eine Big Data Analyse?
Was ist eine Big Data Analyse? Eine Big Data Analyse bezieht sich auf die Untersuchung und Auswertung von großen und komplexen Datensätzen, um wertvolle Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. Durch den Einsatz von fortschrittlichen Analysetechniken wie Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen Trends identifizieren, Vorhersagen treffen und fundierte Entscheidungen treffen. Diese Analyse ermöglicht es Organisationen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, Kundenverhalten zu verstehen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Letztendlich hilft eine Big Data Analyse Unternehmen dabei, datengesteuerte Strategien zu entwickeln und ihre Leistung zu verbessern.
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Was bedeuten Data Science und Data Engineering?
Data Science bezieht sich auf die Analyse und Interpretation von Daten, um Erkenntnisse und Muster zu gewinnen, die bei der Lösung von Problemen und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen helfen. Data Engineering hingegen bezieht sich auf die Entwicklung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert, verarbeitet und analysiert werden können. Data Engineering legt den Fokus auf die technische Seite der Datenverarbeitung, während Data Science sich auf die Analyse und Interpretation der Daten konzentriert.
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Hat jemand Erfahrung mit der Weiterbildung in Data Analyse?
Ja, viele Personen haben Erfahrung mit Weiterbildungen in Data Analyse. Es gibt verschiedene Programme und Kurse, die speziell auf die Bedürfnisse von Datenanalytikern zugeschnitten sind. Es kann hilfreich sein, sich nach Empfehlungen von Personen umzuhören, die bereits eine solche Weiterbildung absolviert haben, um die beste Option für die individuellen Bedürfnisse zu finden.
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Wie kann Data-Analyse genutzt werden, um Geschäftsentscheidungen zu optimieren?
Data-Analyse kann genutzt werden, um relevante Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren. Diese Informationen können genutzt werden, um Trends, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren, die bei der Geschäftsentscheidungsfindung helfen. Durch die Verwendung von Data-Analyse können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die auf objektiven Daten basieren, anstatt auf Annahmen oder Bauchgefühl.
Ähnliche Suchbegriffe für Open Data:
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Preis: 3.53 € | Versand*: 4.90 € -
Data Driven Controlling
Data Driven Controlling , Den Controllerinnen und Controllern stehen immer mehr interne und externe Daten zur Verfügung, die gemanagt und genutzt werden wollen. Ein modernes, datengetriebenes Controlling weiß, wie diese Ressourcen genutzt und effektiv zur Entscheidungsunterstützung aufbereitet werden. Dieses Buch bietet dazu die Grundlagen und Konzepte. Es richtet sich an alle, die das Controlling durch den Einsatz moderner Data-Analytics- und Machine-Learning-Tools modernisieren möchten. Es dient als Leitfaden, um die vielfältigen Möglichkeiten der datengetriebenen Entscheidungsfindung zu erkunden und sie gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Lösungsvorschläge und Best-Practice-Beispiele runden das Buch ab. Inhalte: Data Governance und die Rolle des Controllings Datengetriebenes Risikocontrolling: Grundlagen, Beispiele, Anforderungen Datengestützte Entscheidungen in Insight Driven Organizations Data-Mining-Verfahren: Anwendung im Beschaffungscontrolling Nutzerzentriertes Controlling-Dashboard für bessere Entscheidungen Nachhaltigkeit: Datenbasierte Messung von Sustainability Performance und Risiken Organisation & IT Neue Möglichkeiten des prozessbezogenen Datenmanagements für das Controlling , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 89.99 € | Versand*: 0 € -
G DATA VPN
Sichere VPN-Software zum anonymen Surfen auf 10 Geräten Schützen Sie Ihre Online-Aktivitäten vor unbefugtem Zugriff Ihre privaten Daten sind sehr wertvoll. Aber nicht nur Cyberkriminelle sind zunehmend an Ihren Internetaktivitäten interessiert. Ob mächtige Internetunternehmen oder sogar Regierungsbehörden: Je digitaler unser Leben wird, desto wertvoller wird das Wissen über das Online-Verhalten. Die Gefahren liegen nicht mehr nur in öffentlichen Netzen, wo Cyberkriminelle leicht unverschlüsselte Daten abfangen können. Es beginnt bereits in den eigenen vier Wänden, wo Ihre Online-Aktivitäten zur Währung nationaler und internationaler Interessengruppen werden. G DATA garantiert Ihnen schon seit vielen Jahren, dass es keine bombensicheren Hintertüren gibt: Staatstrojaner werden wie gewöhnliche Malware behandelt und strikt blockiert. Um Ihnen maximale Anonymität zu garantieren, gehen wir jetzt noch einen Schritt weiter: Mit G DATA VPN erhalten Sie einen leistungsstarken VPN-Client, der Sie vor Spionage schützt. Über eine verschlüsselte VPN-Verbindung maskiert unsere App Ihre IP-Adresse und schützt alle ein- und ausgehenden Datenströme vor den neugierigen Blicken von Fremden. Unbeschränkter Zugang zu Medien und Websites. Verhindern Sie Spionage und Snooping - in öffentlichen und privaten WLANs Anonym surfen - auf fast 2.000 VPN-Servern an mehr als 75 Standorten weltweit Verhindern Sie, dass Ihr Internetanbieter Ihre Netzwerkgeschwindigkeit drosselt Wer ist an Ihren Daten interessiert? Hacker Wenn es kriminellen Hackern gelingt, sich Zugang zu Ihren Daten und Endgeräten zu verschaffen, sind persönliche und finanzielle Schäden wahrscheinlich. Ihre Bank-, Post- und Social-Media-Konten können gehackt werden und Ihr Geld, Ihre privaten Daten und Ihre Identität können gestohlen werden. Digitale Unternehmen Werbetreibende haben ein großes Interesse daran, mehr über Ihr Online-Verhalten zu erfahren. Große Digitalunternehmen machen sich dies zunutze und verdienen viel Geld mit dem Verkauf der Daten, die Sie bei Ihren Online-Aktivitäten freiwillig preisgeben, z. B. durch die Verwendung eines bestimmten Webbrowsers. Staatliche Behörden Auch staatliche Institutionen und Geheimdienste sind sehr daran interessiert, die Bürger zu überwachen. Wenn das Eindringen in die Privatsphäre zu tief geht, ist auch ein unkontrollierter Datenmissbrauch möglich. Warum G DATA VPN nutzen? Mit einer VPN-Verbindung können Sie Ihre Privatsphäre schnell und zuverlässig schützen. Unsere App bietet Ihnen unbegrenzten, verschlüsselten Datenverkehr auf Ihren Geräten (Windows, Android, iOS). Eine große Auswahl an Hochgeschwindigkeits-VPN-Servern an mehr als 75 Standorten weltweit ermöglicht Ihnen maximale Anonymität und Sicherheit beim Zugriff auf Medien und Daten. Künstliche Mauern, die Ihre Internetaktivitäten einschränken, werden abgebaut. Besonders wichtig für Ihre Privatsphäre: Der Datenverkehr wird zu keiner Zeit aufgezeichnet. Aus diesem Grund können wir keine Ihrer Daten weitergeben, selbst wenn uns jemand danach fragt. Freiheit Willkürliche Beschränkungen verhindern die Nutzung bestimmter Inhalte im Internet. Der technische Aufwand auf Seiten der Anbieter ist minimal: Gehört Ihre IP-Adresse zu einem Land, das von bestimmten Inhalten ausgeschlossen werden soll, erhalten Sie beim Zugriffsversuch eine entsprechende Fehlermeldung. G DATA VPN schafft Abhilfe: Mit nur einem Klick können Sie Ihre IP-Adresse an einen anderen Ort der Welt verlegen und erhalten so uneingeschränkten Zugang zu Websites und Medien. Übertragen Sie Ihre IP-Adresse mit nur wenigen Klicks an einen von 75 Standorten weltweit. Vermeiden Sie Zensur und willkürliche Einschränkungen des Internetzugangs. Sicherheit Mit unserer VPN-Software können Sie Ihre Netzwerkaktivitäten verschleiern. Ihre IP-Adresse ist maskiert und alle Datenströme im Internet sind verschlüsselt. Cyberkriminelle verlieren damit die Möglichkeit, private Zahlungsdaten, Firmengeheimnisse, Nachrichten oder Gespräche in ungeschützten Netzen auszuspionieren. Besonders im Büro oder unterwegs, wenn Sie zunehmend in öffentlichen Netzen (Hotels, Cafés, Flughäfen usw.) arbeiten, erhöht unsere Anwendung die Sicherheit vor Spionage erheblich. Ihre IP-Adresse ist maskiert und alle Datenströme sind 256-Bit-verschlüsselt. Sicherheit gegen Spionage in öffentlichen WLANs (Hotels, Flughäfen, Cafés) Datenschutz Viele Unternehmen, Staaten und andere Interessengruppen sammeln Daten, um mehr über Sie herauszufinden. Mit unserer Software können Sie dem ein Ende setzen: Ihre Online-Aktivitäten werden maskiert, Ihre IP-Adresse wird versteckt, so dass sie von niemandem zurückverfolgt werden kann. Um Ihnen ein Höchstmaß an Anonymität zu garantieren, erstellen wir keine Protokolle Ihrer Web-Aktivitäten (no-log policy). Fällt ein VPN-Server aus, trennt der integrierte Kill Switch (derzeit nur für Windows verfügbar) automatisch die Verbindung zum Inter...
Preis: 49.95 € | Versand*: 0.00 € -
Data Flash Reinigungstuch
Kleinmann - Reinigungstuch
Preis: 10.30 € | Versand*: 0.00 €
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Was sind die grundlegenden Funktionen von SPARQL und wie kann es zur Abfrage und Abfrage von verknüpften Open Data verwendet werden?
SPARQL ist eine Abfragesprache für RDF-Daten, die es ermöglicht, komplexe Abfragen über verknüpfte Datenquellen auszuführen. Die grundlegenden Funktionen von SPARQL umfassen das Abfragen von Daten, das Filtern von Ergebnissen und das Verknüpfen von verschiedenen Datenquellen. Durch die Verwendung von SPARQL können Benutzer Daten aus verschiedenen Quellen abrufen und miteinander verknüpfen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
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Sind "data" und "data" beim USB-Kabel TX und RX?
Nein, "data" und "data" beziehen sich nicht auf die TX (Transmit) und RX (Receive) Pins beim USB-Kabel. Beim USB-Kabel gibt es vier Pins: VCC (Stromversorgung), GND (Masse), D+ (Datenleitung) und D- (Datenleitung). Die TX- und RX-Pins werden normalerweise bei seriellen Kommunikationsschnittstellen wie UART verwendet.
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Kann man mit Wirtschaftsinformatik Data Scientist oder Data Analyst werden?
Ja, mit einem Studium der Wirtschaftsinformatik kann man sowohl Data Scientist als auch Data Analyst werden. Wirtschaftsinformatik vermittelt Kenntnisse in den Bereichen Informatik und Betriebswirtschaft, die für diese Berufe relevant sind. Zusätzliche Weiterbildungen oder Spezialisierungen in den Bereichen Data Science oder Data Analytics können jedoch von Vorteil sein.
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Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind. Smart Data hingegen bezieht sich auf die Analyse und Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren. Smart Data konzentriert sich auf die Auswahl und Verarbeitung relevanter Daten, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen.
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