Masterarbeit, 2020
93 Seiten, Note: 3,00
Diese Masterarbeit befasst sich mit der Wirtschaftlichkeit von Cloud Computing für Big-Data-Projekte, insbesondere im Kontext des öffentlichen Verkehrs. Die Arbeit untersucht, wie die Kosten und der Nutzen solcher Projekte im Vorfeld bewertet werden können, um eine fundierte Entscheidung über deren Durchführung zu treffen.
Kapitel 1 stellt die Einleitung und die Problemstellung der Arbeit dar. Die Zielsetzung und das Vorgehen werden erläutert.
Kapitel 2 präsentiert die theoretischen Grundlagen, die für das Verständnis der Arbeit relevant sind. Die Kapitel beleuchten Cloud Computing, Big Data, Data Science und die Wirtschaftlichkeitsanalyse.
Kapitel 3 widmet sich der Analyse der Wirtschaftlichkeit von Cloud Computing für Big-Data-Anwendungen. Im Rahmen einer Fallstudie wird die Wirtschaftlichkeit einer Big-Data-Cloud-Anwendung im öffentlichen Verkehr untersucht. Dabei werden die Kosten und der Nutzen der Anwendung betrachtet und mithilfe der Nutzwertanalyse bewertet.
Die Arbeit konzentriert sich auf die Schlüsselwörter Wirtschaftlichkeit, Nutzen, Kosten, Cloud Computing, SaaS, Big Data und Data Science. Diese Begriffe bilden die Grundlage für die Analyse der Wirtschaftlichkeit von Cloud Computing für Big-Data-Projekte.
Cloud Computing bietet die notwendige Skalierbarkeit und Rechenleistung, um riesige Datenmengen (Big Data) ohne hohe initiale Hardware-Investitionen zu verarbeiten.
Die NWA ist eine Methode zur Bewertung von Alternativen, die nicht nur monetäre Kosten, sondern auch qualitative Nutzenfaktoren berücksichtigt, was bei Big-Data-Projekten essenziell ist.
Im öffentlichen Verkehr hilft Big Data bei der Optimierung von Fahrplänen, der Vorhersage von Fahrgastströmen und der Verbesserung der Energieeffizienz.
Neben den laufenden Gebühren für SaaS (Software as a Service) müssen Kosten für Datentransfer, Integration, Schulungen und Sicherheit berücksichtigt werden.
Viele Nutzeneffekte (z. B. bessere Entscheidungsfindung) sind qualitativ und lassen sich erst retrospektiv genau bestimmen, was die Vorab-Evaluierung erschwert.
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