Von der Idee zum funktionierenden Big-Data-Projekt: Eine praxisnahe Reise durch die Dubletten-Erkennung mit PySpark. 1. Warum Dubletten-Erkennung? Kundendaten sind das Herzstück vieler Unternehmen. Doch in großen Beständen lauert ein Problem: Dubletten.Ob doppelt erfasste Adressen, fehlerhafte Schreibweisen oder unvollständige Datensätze – sie verfälschen Analysen, treiben Kosten in die Höhe und können sogar Compliance-Risiken nach sich ziehen.„Dubletten erkennen mit Apache Spark – eine Skizze unserer Projekt-Reise“ weiterlesen
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Von MapReduce zu Apache Spark – die Evolution der Big-Data-Technologien
Apache Spark ist heute weit mehr als nur eine Big-Data-Engine: Von Customer Analytics über IoT bis hin zum Gesundheitswesen ermöglicht Spark Echtzeitanalysen in riesigen Datenmengen. Besonders wertvoll ist der Einsatz im Adressmanagement – Dublettenreduktion, Datenanreicherung und Aggregation schaffen die Grundlage für präzise Analysen und personalisierte Kundenansprache. So verbindet Spark Geschwindigkeit mit Datenqualität – und liefert die Basis für bessere Entscheidungen.
Big Data verstehen – und warum Datenqualität wichtiger ist als Datenmenge
Big Data – der Rohstoff des 21. Jahrhunderts?
Ja – aber nur, wenn die Qualität stimmt! Denn riesige Datenmengen allein bringen wenig, wenn Kundendaten fehlerhaft oder unvollständig sind.
In unserem aktuellen Blog zeigen wir, was hinter den 5 V von Big Data steckt – und warum Veracity (Wahrhaftigkeit) und Datenqualität entscheidend für echten Unternehmenserfolg sind.
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