Big-Data-Analyse

Big-Data-Intelligence
beginnt mit Intel

  • Big-Data-Analysen eröffnen neue Einblicke

Intel und Big Data

 

Aktuelle IT-Themen

Intel® Produkte

IT@Intel

Industry Content

Intel® IT-Center-Events

Ressourcen zu Big Data

Umfragen bei Berufskollegen: Big-Data-Analyse

Big-Data-Analyse

Die Ergebnisse einer Umfrage bei 200 IT-Managern zeigen, wie Unternehmen Big-Data-Analysen heute einsetzen, was sie für ihre nächsten Schritte benötigen und welche Bedeutung die Studie für die IT-Branche hat.

Lesen Sie die Ergebnisse, wie Organisationen Big Data einsetzen >

Big-Data-Mining

Big-Data-Mining

Die Erfassung und Analyse großer Datenmengen ermöglicht Organisationen tiefergehende und detailreichere Einblicke in betriebliche Muster und Trends und hilft dabei, die Wirtschaftlichkeit und Wettbewerbsvorteile im Fertigungs-, Sicherheits-, Marketing- und IT-Bereich voranzubringen.

Informieren Sie sich über Big-Data-Mining in großen Unternehmen >

Intel® Cloud-Builders-Leitfaden für Apache Hadoop*

Intel® Cloud-Builders-Leitfaden für Apache Hadoop*

Diese Referenzarchitektur ist für den Aufbau von Cloud-Infrastrukturen konzipiert und richtet sich sowohl an Enterprise-IT- und Cloud-Serviceprovider wie auch an Cloud-Hostingprovider.

Informieren Sie sich über die Planung und Implementierung einer Cloud-Lösung >

Hadoop*-Planungsleitfaden von Intel

Getting Started with Hadoop*: Planning Guide

Getting started with Hadoop for your big data analytics projects can be intimidating. This practical guide for IT managers can help you plan and implement big data analytics projects.

Informieren Sie sich über den Einstieg in Hadoop >

Lösungen für Big-Data-Analysen

Anbieter-Spotlight: IBM

Anbieter-Spotlight zu Big Data: IBM

Bruce D. Weed spricht über die Schlüsselkomponenten der Big-Data-Plattform von IBM* – unter Einbeziehung von Intel® Xeon® E5-Prozessoren. Sie werden sehen, wie das Unternehmen diese Lösungen einsetzt, um seine Kunden dabei zu unterstützen, unseren Planeten „smarter“ zu machen.

Erfahren Sie, wie Ihnen IBM beim Aufbau einer intelligenteren Organisation hilft. >

Anbieter-Spotlight: HP

Anbieter-Spotlight zu Big Data: HP

Irshad Raihan erklärt, wie die auf Intel® Xeon® Prozessoren aufbauenden Big-Data-Lösungen von HP* Unternehmen bei der Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten schnell und kosteneffektiv Ergebnisse liefern.

Erfahren Sie, wie Sie HP bei der Rentabilität Ihrer Big-Data-Investitionen unterstützt. >

Anbieter-Spotlight: Oracle

Anbieter-Spotlight zu Big Data: Oracle

Kimberly Billings und Manan Goel von Oracle* erläutern, wie ihre Big-Data-Lösungen ein einzigartig integriertes und durchgehendes Konzept zur Erfassung und Analyse von großen unstrukturierten Datenmengen bieten. Sehen Sie sich an, wie Technik von Oracle Ihnen bei der Erfassung, Organisation und Analyse Ihrer Daten hilft.

Informieren Sie sich über Oracles End-to-End-Ansatz für Big-Data-Analysen. >

Alle Anbieter-Spotlights

Big-Data-Firmen

Anbieter-Spotlight: Big-Data-Unternehmen Führende Anbieter beschreiben ihre Angebote für die Big-Data-Analyse.

Alle Big-Data-Unternehmen anzeigen >

Beispiele zu Big Data

  • Clemson Balances Big-Data Vision and Small-Budget Reality

    Jul 12, 2012

    Clemson’s IT leaders discuss how they’re evolving their clusters to clouds and preparing for an era of big data analytics.

    Weitere Informationen >

  • Genomsequenzierungsdaten

    Die University of North Carolina at Chapel Hill nutzt Big Data, um mittels Genomsequenzierungstechniken bessere Behandlungsmethoden für Patienten zu finden.

    Jul 12, 2012

    Die University of North Carolina at Chapel Hill (UNC) analysierte aus tausenden Genomen gewonnene Datenmengen, um die Patientenversorgung zu verbessern und die Forschung voranzubringen.

    Weitere Informationen >

  • Energiemanagement

    Pecan Street verhilft Verbrauchern anhand datengesteuerter Analysen zu mehr Befugnissen beim Energiemanagement.

    Jul 12, 2012

    Pecan Street verhilft Verbrauchern anhand datenintensiver Analysen zu mehr Befugnissen beim Energiemanagement und sammelt hierfür Daten mittels „Device-to-Cloud“-Architektur.

    Weitere Informationen >
Zurück Zurück
    Weiter Weiter

    Chip-Chats: Big Data

    Weitere Chip-Chats anhören >
    Chip-Chat: Datenbank-Appliance

    Oracle Exadata Database Machine
    Allyson spricht mit Tim Shetler, VP of Exadata Product Management bei Oracle, über die Oracle Exadata Database Machine und ihren Einsatz in unternehmenskritischen Anwendungen.

    Intel® Chip-Chat: Ausgabe 167 >
    Chip-Chat: Big-Data-Analyse

    Oracle Exalytics In-Memory Machine
    Marie-Anne Neimat, VP of Development for Embedded Databases, erörtert das in der Hardware integrierte Echtzeitanalyseprodukt Oracle Exalytics und geeignete Anwendungen für die Implementierung.

    Intel® Chip-Chat: Ausgabe 168 >
    Chip-Chat: Datenbankleistung

    Die Leistung von Datenbanken auf Plattformen mit Intel® Xeon® Prozessoren
    Steve Shaw, Database Technology Manager bei Intel, spricht über Tests der Datenbankleistung und den Gesamtaufbau eines Systems mit Intel® Xeon® Prozessor in Hinblick auf optimale Leistung und Skalierbarkeit.

    Intel® Chip-Chat: Ausgabe 170 >
    Chip-Chat: Big Data in der realen Welt

    Der Einsatz von Big Data in der Praxis
    Pauline Nist, GM of Mission-Critical Computing, spricht über Big-Data-Anwendungen, Oracle Exalytics für In-Memory-Datenbanken und die Nutzung von Analysen und unternehmenskritischer EDV in der Praxis.

    Intel® Chip-Chat: Ausgabe 172 >
    Chip-Chat: Big Data entmystifiziert

    Big Data entmystifiziert
    Mitch Shults, Stratege für unternehmenskritische EDV, erörtert die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Datenbanken, die Leistungsbereitstellung bei gleichzeitigem Latenz-Management, föderierte Clouds und In-Memory-Datenbanken.

    Intel® Chip-Chat: Ausgabe 171 >
    Chip-Chat: In-Memory Big Data

    In-Memory-Datenbankverarbeitung mit SAP HANA
    Jeff Word, VP bei SAP, spricht über SAP HANA, die erste vollständig native In-Memory-Datenbank der Enterprise-Klasse. Da die Datenbank im Arbeitsspeicher verbleibt, lassen sich Unternehmensdaten (Point-of-Sale sowie Web 2.0) parallel in Echtzeit verarbeiten.

    Intel® Chip-Chat: Ausgabe 193 >

    Diskussionen