Open Daily: 10am - 10pm | Alley door pickup 10am - 7pm 3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611

  • Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Big Data in der Logistik: Anwendungsbereiche und offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung

Big Data in der Logistik: Anwendungsbereiche und offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung

Ley, Alexander

Paperback

General ReferenceProgramming

ISBN10: 3346048519
ISBN13: 9783346048516
Publisher: Grin Verlag
Published: Jan 3 2020
Pages: 26
Weight: 0.10
Height: 0.06 Width: 5.83 Depth: 8.27
Language: German
Studienarbeit aus dem Jahr 2019 im Fachbereich Informatik - Technische Informatik, Note: 1,3, Technische Hochschule Köln, ehem. Fachhochschule Köln, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel dieser Arbeit ist es, Anwendungsbereiche für Big Data in der Logistik zu beschreiben und Potenziale zur Verbesserung der Kundenerfahrung aufzuzeigen. Zunächst werden die theoretischen Grundlagen von Big Data erläutert. Hierfür werden grundlegenden Begriffe aus dem Big Data-Umfeld, technische Anforderungen und datenschutzrechtliche Herausforderungen geklärt. Anschlie end werden aktuelle Anwendungsbereiche beschrieben. Abschlie end werden zwei Bereiche angeführt, die noch offene Potenziale zur Verbesserung der Kundenakzeptanz aufzeigen. Big Data ist das Zusammenführen und Analysieren einer gro en Zahl von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen von unterschiedlicher Struktur und Qualität. Dies Geschieht in Echtzeit und zur Gewinnung eines Nutzens. Betrachtet man den Hype Circle von Gartner, liegt Big Data bereits im Jahr 2013 im Mittelpunkt der Trendskala. Bis heute ist die Zahl der Logistikunternehmen, die komplexere Big Data-Technologien nutzen, sehr gering. Und das obwohl die Logistikbranche die geeigneten Grundvoraussetzungen bietet und die Potenziale vielversprechend sind.

Also in

Programming

View All