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Data Engineering 4.0

About Data Engineering 4.0

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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  • Language:
  • English
  • ISBN:
  • 9783658331849
  • Binding:
  • Paperback
  • Pages:
  • 608
  • Published:
  • June 14, 2021
  • Edition:
  • 12021
  • Dimensions:
  • 170x244x32 mm.
  • Weight:
  • 993 g.
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Description of Data Engineering 4.0

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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