Big Data Processing
Big-Data-Processing umfasst Techniken und Architekturen zum Erfassen, Speichern, Transformieren und Analysieren sehr großer, heterogener Datensätze, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Es beinhaltet Batch- und Stream-Verarbeitung, verteilte Speicherung und Rechenmuster sowie häufig Cloud-gestützte Data-Lakes, Orchestrierung und Governance über Technik- und Analyse-Teams hinweg.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
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 im Modell
Strukturelle Einordnung
Verortung in der Struktur.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Beziehungen
Verknüpfte Bausteine
Direkt verbundene Content-Elemente.