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Course of studies
Retrospective Analysis of Training and Its Response in Marathon Finishers Based on Fitness App Data
(2021)
Ensuring data quality is central to the digital transformation in industry. Business processes such as predictive maintenance or condition monitoring can be implemented or improved based on the available data. In order to guarantee high data quality, a single data validation system are usually used to validate the production data for further use. However, using a single system allows an attacker only to perform one successful attack to corrupt the whole system. We present a new approach in which a data validation system using multiple different validators minimizes the probability of success for the attacker. The validators are arranged in clusters based on their properties. For a validation process, a challenge is given that specifies which validators should perform the current validation. Validation results from other validators are dropped. This ensures that even for more than half of the validators being corrupted anomalies can be detected during the validation process.
Die Zeitreihen-Challenge
(2017)
Nicht zuletzt durch die vorherrschende Digitalisierung steigt die Masse generierter Daten, sowohl im privaten Bereich, als auch innerhalb von Unternehmen stetig an. Als Folge daraus nimmt der Wert von Themen wie dem Internet der Dinge und auch Big Data innerhalb der Unternehmen konstant zu. Experten die sich mit diesen Themen beschäftigen, sehen in der Nutzung der Daten ein enormes Potential, die Arbeit in Unternehmen nachhaltig zu verändern. Man denkt hierbei über ein rein datengestütztes Management sowie über datenbasierte und rationale Entscheidungsfindung nach.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich in diesem Kontext mit Big Data, der dadurch ebenfalls aufkommenden smarten Nutzung der Daten sowie der Anwendungsmöglichkeiten im Bereich des HR. Dafür wird zunächst der eigentliche Begriff der Big Data detaillierter betrachtet bevor auf das Data Mining eingegangen wird. Aufgrund der steigenden Notwendigkeit sich konstant an ein dynamisches Marktumfeld anzupassen, werden in dieser Arbeit zusätzlich die Big Data Anwendungsmöglichkeiten innerhalb agiler Unternehmen veranschaulicht. Diese Unternehmen weisen vor allem in Anbetracht ihrer Struktur Differenzen zu traditionellen, hierarchischen Unternehmen auf. Aufgrund dieser Tatsache werden im Kontext agiler Unternehmen, das Potenzial sowie die Anwendungsmöglichkeiten von Big Data erneut betrachtet.
SIM in Light of Big Data
(2015)
Scenario Planning: How is big data going to influence the future of smart mobility in Germany?
(2016)
Smart mobility is the future of transportation services in Germany. The implementation and management of smart mobility is impossible without using big data. At the present time,the analysis of big data in Germany is not fully implemented due to existing challenges. The purpose of this research project is to forecast the impact of big data on smart mobility in Germany with the use of scenario planning. In order to receive the most actual scenarios, the input factors were designed in accordance with extensive literature research, and then ratios between all specifications of input factors were compared and evaluated. Thus four unique scenarios were selected for further detailed interpretation to suggest possible influences of big data on smart mobility in Germany