Seit Beginn dieses Jahrzehnts hat sich Big Data als eine vielversprechende Möglichkeit erwiesen um datenintensive Projekte und Anwendung zu entwickeln, die noch vor wenigen Jahren unmöglich erschienen. Unter Verwendung neuartiger Technologien und Techniken können große Mengen an verschiedenartig beschaffene Daten aus unterschiedlichen Quellen unproblematisch gespeichert, verarbeitet und visualisiert werden. Insbesondere Unternehmen haben die massiven Potentiale erkannt, die sich beispielsweise in der Verbesserung der Wissensschaffung, der Unternehmensagilität, der Geschäftsprozesse und der Erreichung von Wettbewerbsvorteilen, wiederfinden lassen.

Die Durchführung solcher Projekte stellt für Unternehmen, allerdings, häufig eine große Aufwendung dar, die grundlegende Änderungen in vielen Bereiche mit sich ziehen kann, vor allem hinsichtlich der bestehenden Infrastruktur. Daher stellt die Umsetzung solcher Vorhaben eine strategische Entscheidung dar, die auf Basis eines tiefgreifenden Verständnisses getätigt werden muss.

Im Zuge dieser Entwicklung finden heute eine Vielzahl von Operationen Anwendungen, die sich sowohl mit der Vorbereitung als auch eigentlichen Analyse der Daten beschäftigen. Neben sehr spezifischen Operationen, die sich mit der Analyse oder der grafischen Aufbereitung der Daten beschäftigen, gehören dazu auch vorbereitende Maßnahmen die sich beispielsweise mit der Sammlung, Säuberung und Transformation befassen.

Das Ziel dieser Arbeit soll es sein ein Überblick zu allen heute existierenden Operationen im Kontext von Big Data zu erlangen, sowie diese zu beschreiben und zu klassifizieren. Die eigentliche Durchführung der Informationsgewinnung kann dabei durch eine Literaturrecherche und/oder der Nutzung verschiedener Tools und Techniken ermöglicht werden.

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