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Konzept#Daten#Plattform

Big Data Framework

Ein Big Data Framework ist ein konzeptioneller Rahmen zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse großer, heterogener Datenmengen. Es beschreibt Architekturprinzipien, Kommunikationsmuster und Integrationsanforderungen für skalierbare Datenpipelines und Batch-/Streaming-Workloads. Dabei sind Trade-offs zwischen Latenz, Kosten und Konsistenz zentral.

Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.

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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele

Worum geht es hier?

Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.

Basisdaten

Kontext
Organisationsebene
Unternehmen
Organisationsreife
Fortgeschritten
Auswirkung
Technisch
Entscheidung
Entscheidungstyp
Architektur
Value Stream
Umsetzung
Einschätzung
Komplexität
Hoch
Reifegrad
Etabliert
Cognitive Load
Hoch

Kontext im Modell

Strukturelle Einordnung

Verortung in der Struktur.

Keine Strukturpfade verfügbar.

Beziehungen

Verknüpfte Bausteine

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