ErgebnisMeine Diplomarbeit zeigt drei Ansätze von Big Data Management in der Immobilienbranche. In jedem der drei Ansätze werden die Ergebnisse der Datenanalysen präsentiert.
Lessons LearnedWährend der Diplomarbeit habe ich viel über das Thema Big Data Management gelernt. Die wichtigsten Lektionen, sind die folgenden:Umfang und Komplexität: Die Welt des Big Data Managements ist umfangreich und komplex. Es ist wichtig, realistische Erwartungen zu haben und den Umfang des Projekts von Anfang an klar zu definieren. Es ist nicht möglich, alle Tools und Techniken zu erforschen, daher muss man sich auf diejenigen konzentrieren, welche für die spezifische Forschungsfrage relevant sind.Lernkurve der Tools: Die effektive Nutzung von Tools wie Azure Synapse Analytics, Google Big Query und Tableau erfordern aufwändige Einarbeitungszeit. Dabei ist die Anwendung von Best Practices entscheidend, um die nötigen Ergebnisse zu erzielen.Bedeutung der Datenqualität: Die Qualität der Daten ist von entscheidender Bedeutung. Die Datenbereinigung und -vorbereitung nimmt mehr Zeit in Anspruch als erwartet. Es muss sichergestellt werden, dass die Daten zuverlässig und konsistent sind, um aussagekräftige Analysen durchführen zu können.Fokus auf konkrete Anwendungsfälle: Es ist ratsam, sich auf konkrete Anwendungsfälle zu konzentrieren und sicherzustellen, dass die Analyse einen klaren Mehrwert für das Unternehmen oder die Branche bietet. Die Auswahl der richtigen Anwendungsfälle ist entscheidend.Zusammenarbeit: Die Zusammenarbeit mit Kollegen, Datenexperten und Experten in der Immobilienbranche ist von grossem Nutzen. Der Austausch von Wissen und Erfahrungen trägt dazu bei, die Forschung zu verbessern und neue Perspektiven zu gewinnen.Während meiner Diplomarbeit habe ich gelernt, dass Big Data Management ein spannendes und vielversprechendes Feld ist. Die Erfahrungen und Erkenntnisse aus dieser Arbeit werden mir auf meinem beruflichen Weg von Nutzen sein.FazitIch bin überzeugt, dass Big Data Management in der Immobilienbranche in der Schweiz eine vielversprechende Zukunft hat. Mit den richtigen Anwendungsfällen, der Bereitschaft zur Weiterentwicklung und einer klaren Strategie, sind Unternehmen in der Lage, Big Data effektiv zu nutzen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Auswahl der Big Data Analytics Tools
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Die Auswahl der Big Data Analytics Tools für diese Diplomarbeit erfolgte auf der Grundlage einer sorgfältigen Analyse und unter Berücksichtigung der Empfehlungen und Positionierungen im Gartner Magic Quadrant 2023 für Analytics-Anbieter.
Unter Berücksichtigung der Bewertungen und Marktforschungen von Gartner, habe ich mich entschieden, Azure Synapse Analytics, Google Big Query und Tableau als meine primären Tools für die Datenanalyse einzusetzen.
Die Tools wurden gewählt, um sicherzustellen, dass die Datenerhebung, -verarbeitung und -visualisierung effizient und effektiv durchgeführt werden können. Ich stütze mich auf die Empfehlungen von Gartner, weil ich sicher bin, dass diese Tools meinen Forschungszielen entsprechen und spannende Ergebnisse für meine Analyse liefern werden.
Unter Berücksichtigung der Bewertungen und Marktforschungen von Gartner, habe ich mich entschieden, Azure Synapse Analytics, Google Big Query und Tableau als meine primären Tools für die Datenanalyse einzusetzen.
Die Tools wurden gewählt, um sicherzustellen, dass die Datenerhebung, -verarbeitung und -visualisierung effizient und effektiv durchgeführt werden können. Ich stütze mich auf die Empfehlungen von Gartner, weil ich sicher bin, dass diese Tools meinen Forschungszielen entsprechen und spannende Ergebnisse für meine Analyse liefern werden.
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Die Auswahl der Big Data Analytics Tools für diese Diplomarbeit erfolgte auf der Grundlage einer sorgfältigen Analyse und unter Berücksichtigung der Empfehlungen und Positionierungen im Gartner Magic Quadrant 2023 für Analytics-Anbieter.
Unter Berücksichtigung der Bewertungen und Marktforschungen von Gartner, habe ich mich entschieden, Azure Synapse Analytics, Google Big Query und Tableau als meine primären Tools für die Datenanalyse einzusetzen.
Die Tools wurden gewählt, um sicherzustellen, dass die Datenerhebung, -verarbeitung und -visualisierung effizient und effektiv durchgeführt werden können. Ich stütze mich auf die Empfehlungen von Gartner, weil ich sicher bin, dass diese Tools meinen Forschungszielen entsprechen und spannende Ergebnisse für meine Analyse liefern werden.
Unter Berücksichtigung der Bewertungen und Marktforschungen von Gartner, habe ich mich entschieden, Azure Synapse Analytics, Google Big Query und Tableau als meine primären Tools für die Datenanalyse einzusetzen.
Die Tools wurden gewählt, um sicherzustellen, dass die Datenerhebung, -verarbeitung und -visualisierung effizient und effektiv durchgeführt werden können. Ich stütze mich auf die Empfehlungen von Gartner, weil ich sicher bin, dass diese Tools meinen Forschungszielen entsprechen und spannende Ergebnisse für meine Analyse liefern werden.
