Data Engineering 4.0: Kompositionale Informationsmodelle Für Industrielle Anwendungen
AUTHOR | Weber, Herbert |
PUBLISHER | Springer Vieweg (05/21/2021) |
PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Digitale Systeme und Infrastrukturen werden in der Regel gemeinsam oder wie im öffentlichen Sprachgebrauch üblich, "geteilt" genutzt. Das gilt sowohl für die Systeme und Infrastrukturen selbst, als auch für Daten, die häufig als das Öl der Digitalisierung bezeichnet werden. In industriellen Nutzungen sind Daten in den meisten Fällen eine geschäftskritische Ressource und können nicht, wie im privaten Nutzungsumfeld, bedingungslos und uneigennützig Dritten überlassen werden. Dennoch ist das Teilen von Daten für industrielle Anwendungen gewünscht und häufig auch zwingend notwendig, aber ebenso häufig unzulässig und gefährlich. Genauso zwingend wie das Teilen von Daten ist in industriellen Anwendungen das nutzungsgerechte und passgerechte Zusammenführen von Daten unterschiedlicher Bedeutung zu Daten-Konglomeraten.Um die digitale Souveränität gemeinsam berechtigter Nutzer von Daten gewährleisten zu können, muss zur Bewältigung dieserbeiden Aufgaben ein systematisches Data Engineering bereitgestellt werden.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783658331849
ISBN-10:
3658331844
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
German
More Product Details
Page Count:
608
Carton Quantity:
7
Product Dimensions:
6.69 x 1.27 x 9.61 inches
Weight:
2.19 pound(s)
Feature Codes:
Illustrated
Country of Origin:
NL
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Information Theory
Computers | Database Administration & Management
Computers | Networking - General
Descriptions, Reviews, Etc.
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Digitale Systeme und Infrastrukturen werden in der Regel gemeinsam oder wie im ffentlichen Sprachgebrauch blich, "geteilt" genutzt. Das gilt sowohl fr die Systeme und Infrastrukturen selbst, als auch fr Daten, die hufig als das l der Digitalisierung bezeichnet werden. In industriellen Nutzungen sind Daten in den meisten Fllen eine geschftskritische Ressource und knnen nicht, wie im privaten Nutzungsumfeld, bedingungslos und uneigenntzig Dritten berlassen werden. Dennoch ist das Teilen von Daten fr industrielle Anwendungen gewnscht und hufig auch zwingend notwendig, aber ebenso hufig unzulssig und gefhrlich. Genauso zwingend wie das Teilen von Daten ist in industriellen Anwendungen das nutzungsgerechte und passgerechte Zusammenfhren von Daten unterschiedlicher Bedeutung zu Daten-Konglomeraten.Um die digitale Souvernitt gemeinsam berechtigter Nutzer von Daten gewhrleisten zu knnen, muss zur Bewltigung dieser beiden Aufgaben ein systematisches Data Engineering bereitgestellt werden.
Der Inhalt
Die Zielgruppen
Der AutorHerbert Weber war Universittsprofessor im Fachbereich Informatik der Technischen Universitt Berlin sowie Grnder und langjhriger Leiter des Fraunhofer-Instituts fr Software und Systemtechnik.
Der Inhalt
- Syntax und Semantik von Informationen und Informationsmodellen zur Entwicklung von Systemen fr ein "managed data sharing" zum dauerhaften Erhalt der Integritt geteilter Daten fr industrielle Anwendungen
Die Zielgruppen
- Ingenieure in den klassischen Ingenieurdisziplinen und in der Informatik
Der AutorHerbert Weber war Universittsprofessor im Fachbereich Informatik der Technischen Universitt Berlin sowie Grnder und langjhriger Leiter des Fraunhofer-Instituts fr Software und Systemtechnik.
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Digitale Systeme und Infrastrukturen werden in der Regel gemeinsam oder wie im öffentlichen Sprachgebrauch üblich, "geteilt" genutzt. Das gilt sowohl für die Systeme und Infrastrukturen selbst, als auch für Daten, die häufig als das Öl der Digitalisierung bezeichnet werden. In industriellen Nutzungen sind Daten in den meisten Fällen eine geschäftskritische Ressource und können nicht, wie im privaten Nutzungsumfeld, bedingungslos und uneigennützig Dritten überlassen werden. Dennoch ist das Teilen von Daten für industrielle Anwendungen gewünscht und häufig auch zwingend notwendig, aber ebenso häufig unzulässig und gefährlich. Genauso zwingend wie das Teilen von Daten ist in industriellen Anwendungen das nutzungsgerechte und passgerechte Zusammenführen von Daten unterschiedlicher Bedeutung zu Daten-Konglomeraten.Um die digitale Souveränität gemeinsam berechtigter Nutzer von Daten gewährleisten zu können, muss zur Bewältigung dieserbeiden Aufgaben ein systematisches Data Engineering bereitgestellt werden.
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