Die Inhalte zeigen, wie Big Data mit NoSQL-Quellen verbunden wird. Big Data integriert dokumenten- oder key-value-basierte Speicher über stabile Extraktionspfade und klare Schemakontrakte. Im Vordergrund stehen Typkonsistenz, zeitliche Schnitte und reproduzierbare Transformationsrezepte. Big Data erklärt zentrale Begriffe: Document Store (dokumentenorientierte Ablage), Partition Key (Verteilungsschlüssel), Denormalisierung (bewusste Redundanz) und Aggregation Pipeline (stufige Verarbeitung). Big Data bleibt prüfbar, indem Schemaversionen, Seeds und Artefakte dokumentiert und über Zeit vergleichbar gehalten werden.
Inhaltsübersicht1. Quellen - Struktur, Zugriff, Versionen2. Big Data - Aufbereitung und Features3. Bereitstellung - Modelle und Berichte4. Big Data - Governance und Monitoring1. NoSQL-Extraktion
- Collections/Tabellen katalogisieren und versionieren
- Typen, Nullwerte, Zeitachsen und Schlüssel prüfen
- Abfragepfade, Limits und Paginierung definieren
- Batch vs. Streaming für Anwendungsfall wählen
2. Big Data - Verarbeitung
- Mapping/Entzerrung verschachtelter Strukturen
- Aggregationen, Fensterfunktionen, Hash-/Range-Partitionen
- Textfelder: Tokenisierung, TF-IDF/Embeddings
- Qualitätschecks und Leak-Schutz automatisieren
3. Bereitstellung und Nutzung
- Exports als Views/Tabellen mit IDs und Labels
- Segment- und Zeitreihenberichte standardisieren
- Schwellen/Erklärgrößen für Scores bereitstellen
- Vergleiche zu Baselines und Vorperioden
4. Big Data - Kontrolle
- Drift-Indikatoren, Alarmregeln, Eskalationspfade
- Seeds/Versionen und Änderungsprotokolle führen
- Rechte, Datenverträge, Audit-Trails pflegen
- Archivierung und Wiederverwendung sichern