Die Vermessung Des Datenuniversums: Datenintegration Mithilfe Des Statistikstandards Sdmx
| AUTHOR | Staab, Patricia; Stahl, Reinhold |
| PUBLISHER | Springer Vieweg (06/29/2017) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
Anschaulich und locker geschrieben, bietet dieses Buch eine verstandliche Einfuhrung in die Organisation und Integration moderner Datenwelten und erlautert den Beitrag des in der Statistik gangigen ISO-Standards SDMX. Es ist somit ein Muss fur Datenexperten und solche, die es noch werden wollen.
Heutzutage wird der berufliche und private Alltag immer mehr durch explosiv wachsende Datenwelten bestimmt. Das Datenwachstum wird durch Suchmaschinen und soziale Netzwerke, aber auch neue technische Moglichkeiten wie Big Data befeuert. Es birgt eine groe Chance; aber ganz gleich, ob die Blockchain-Revolution vorangetrieben werden soll oder Smartphones noch smarter gemacht werden sollen, der Erfolg steht und fallt mit der Frage, wie gut es gelingt, die benotigten Daten zu integrieren - sie zu sammeln, zu verknupfen und auszuwerten. Grundlegend dabei ist die Einfuhrung eines ubergreifenden Ordnungssystems in Verbindung mit einer Standardisierung der Datenstruktur. Die Autoren zeigen anhand von Beispielen aus dem Alltag, wie die Konzepte der Statistik die Basis fur eine universelle und standardisierte Bereitstellung von beliebigen Informationen bieten. Sie stellen den internationalen Statistik-Standard SDMX (Statistical Data and Metadata Exchange) vor und zeigen, welche tiefgreifenden Veranderungen durch die Einfuhrung dieses Standards und des damit verbundenen Ordnungssystems fur die internationale Statistik-Community moglich waren.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9783662547373
ISBN-10:
3662547376
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
German
More Product Details
Page Count:
108
Carton Quantity:
0
Country of Origin:
NL
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Mathematical & Statistical Software
Computers | Data Science - Data Analytics
Computers | Data Science - Data Modeling & Design
Dewey Decimal:
005.55
Descriptions, Reviews, Etc.
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Anschaulich und locker geschrieben, bietet dieses Buch eine verstandliche Einfuhrung in die Organisation und Integration moderner Datenwelten und erlautert den Beitrag des in der Statistik gangigen ISO-Standards SDMX. Es ist somit ein Muss fur Datenexperten und solche, die es noch werden wollen. Heutzutage wird der berufliche und private Alltag immer mehr durch explosiv wachsende Datenwelten bestimmt. Das Datenwachstum wird durch Suchmaschinen und soziale Netzwerke, aber auch neue technische Moglichkeiten wie Big Data befeuert. Es birgt eine groe Chance; aber ganz gleich, ob die Blockchain-Revolution vorangetrieben werden soll oder Smartphones noch smarter gemacht werden sollen, der Erfolg steht und fallt mit der Frage, wie gut es gelingt, die benotigten Daten zu integrieren - sie zu sammeln, zu verknupfen und auszuwerten. Grundlegend dabei ist die Einfuhrung eines ubergreifenden Ordnungssystems in Verbindung mit einer Standardisierung der Datenstruktur. Die Autoren zeigen anhand von Beispielen aus dem Alltag, wie die Konzepte der Statistik die Basis fur eine universelle und standardisierte Bereitstellung von beliebigen Informationen bieten. Sie stellen den internationalen Statistik-Standard SDMX (Statistical Data and Metadata Exchange) vor und zeigen, welche tiefgreifenden Veranderungen durch die Einfuhrung dieses Standards und des damit verbundenen Ordnungssystems fur die internationale Statistik-Community moglich waren.
Die AutorenDie Autoren des Buches sind Reinhold Stahl, Leiter der Statistik der Deutschen Bundesbank und Dr. Patricia Staab, Leiterin des statistischen Informationsmanagements der Deutschen Bundesbank. Beide verfugen uber langjahrige praktische Erfahrung in der IT-Realisierung datenanalytischer Anforderungen. Sie verfugen daher uber das fur diese Schnittstellenarbeit typische Kompetenzprofil, namlich die Kombination aus fachspezifischem Wissen uber die verwendeten Daten, solider Grundlage an mathematisch-statistischer Methodik und angewandter Expertise in Software-Engineering.
Die AutorenDie Autoren des Buches sind Reinhold Stahl, Leiter der Statistik der Deutschen Bundesbank und Dr. Patricia Staab, Leiterin des statistischen Informationsmanagements der Deutschen Bundesbank. Beide verfugen uber langjahrige praktische Erfahrung in der IT-Realisierung datenanalytischer Anforderungen. Sie verfugen daher uber das fur diese Schnittstellenarbeit typische Kompetenzprofil, namlich die Kombination aus fachspezifischem Wissen uber die verwendeten Daten, solider Grundlage an mathematisch-statistischer Methodik und angewandter Expertise in Software-Engineering.
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Anschaulich und locker geschrieben, bietet dieses Buch eine verstandliche Einfuhrung in die Organisation und Integration moderner Datenwelten und erlautert den Beitrag des in der Statistik gangigen ISO-Standards SDMX. Es ist somit ein Muss fur Datenexperten und solche, die es noch werden wollen.
Heutzutage wird der berufliche und private Alltag immer mehr durch explosiv wachsende Datenwelten bestimmt. Das Datenwachstum wird durch Suchmaschinen und soziale Netzwerke, aber auch neue technische Moglichkeiten wie Big Data befeuert. Es birgt eine groe Chance; aber ganz gleich, ob die Blockchain-Revolution vorangetrieben werden soll oder Smartphones noch smarter gemacht werden sollen, der Erfolg steht und fallt mit der Frage, wie gut es gelingt, die benotigten Daten zu integrieren - sie zu sammeln, zu verknupfen und auszuwerten. Grundlegend dabei ist die Einfuhrung eines ubergreifenden Ordnungssystems in Verbindung mit einer Standardisierung der Datenstruktur. Die Autoren zeigen anhand von Beispielen aus dem Alltag, wie die Konzepte der Statistik die Basis fur eine universelle und standardisierte Bereitstellung von beliebigen Informationen bieten. Sie stellen den internationalen Statistik-Standard SDMX (Statistical Data and Metadata Exchange) vor und zeigen, welche tiefgreifenden Veranderungen durch die Einfuhrung dieses Standards und des damit verbundenen Ordnungssystems fur die internationale Statistik-Community moglich waren.
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