Knowledge management development data intensive (29 résultats)
Knowledge Management in the Development of Data-intensive Systems
Mistrik, Ivan (EDT); Galster, Matthias (EDT); Maxim, Bruce R. (EDT); Tekinerdogan, Bedir (EDT)
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Knowledge Management in the Development of Data-Intensive Systems
Ivan Mistrik, Matthias Galster, Bruce R. Maxim, Bedir Tekinerdogan
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Data-intensive systems are software applications that process and generate Big Data. Data-intensive systems support the use of large amounts of data strategically and efficiently to provide intelligence. For example, exam…ining industrial sensor data or b.
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data-intensive systems are software applications that process and generate Big Data. Data-intensive systems support the use of large amounts of data strategically and efficiently to provide intelligence. For example, examining industrial senso…r data or business process data can enhance production, guide proactive improvements of development processes, or optimize supply chain systems. Designing data-intensive software systems is difficult because distribution of knowledge across stakeholders creates a symmetry of ignorance, because a shared vision of the future requires thedevelopment of new knowledge that extends and synthesizes existing knowledge. Knowledge Management in the Development of Data-IntensiveSystems addresses new challenges arising from knowledge management in the development of data-intensive software systems. These challenges concern requirements, architectural design, detailed design, implementation and maintenance. The book covers the current state and future directions of knowledge management in development of data-intensive software systems. The book features both academic and industrial contributions which discuss the role software engineering can play for addressing challenges that confront developing, maintaining and evolvingsystems;data-intensive software systems of cloud and mobile services;and the scalability requirements they imply. The book features software engineering approaches that can efficiently deal with data-intensive systems as well as applications and use cases benefiting from data-intensive systems.Providing a comprehensive reference on the notion of data-intensive systems from a technical and non-technical perspective, the book focuses uniquely on software engineering and knowledge management in the design and maintenance of data-intensive systems. The book covers constructing, deploying, and maintaining high quality software products and software engineering in and for dynamic and flexible environments. This book provides a holistic guide for those who need to understand the impact of variability on all aspects of the software life cycle. It leverages practical experience and evidence to look ahead at the challenges faced by organizations in a fast-moving world with increasingly fast-changing customer requirements and expectations. 342 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book explores the application of established software engineering knowledge and practices to developing big data systems, enhanced with dedicated knowledge management during software development. It looks at explicit knowledge construct…ion and management and system development as a process of social construction of shared knowledge.
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Data-intensive systems are software applications that process and generate Big Data. Data-intensive systems support the use of large amounts of data strategically and efficiently to provide intelligence. For exa…mple, examining industrial sensor data or b.
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Buch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data-intensive systems are software applications that process and generate Big Data. Data-intensive systems support the use of large amounts of data strategically and efficiently to provide intelligence. For example, examining industrial sensor dat…a or business process data can enhance production, guide proactive improvements of development processes, or optimize supply chain systems. Designing data-intensive software systems is difficult because distribution of knowledge across stakeholders creates a symmetry of ignorance, because a shared vision of the future requires thedevelopment of new knowledge that extends and synthesizes existing knowledge. Knowledge Management in the Development of Data-IntensiveSystems addresses new challenges arising from knowledge management in the development of data-intensive software systems. These challenges concern requirements, architectural design, detailed design, implementation and maintenance. The book covers the current state and future directions of knowledge management in development of data-intensive software systems. The book features both academic and industrial contributions which discuss the role software engineering can play for addressing challenges that confront developing, maintaining and evolvingsystems;data-intensive software systems of cloud and mobile services;and the scalability requirements they imply. The book features software engineering approaches that can efficiently deal with data-intensive systems as well as applications and use cases benefiting from data-intensive systems.Providing a comprehensive reference on the notion of data-intensive systems from a technical and non-technical perspective, the book focuses uniquely on software engineering and knowledge management in the design and maintenance of data-intensive systems. The book covers constructing, deploying, and maintaining high quality software products and software engineering in and for dynamic and flexible environments. This book provides a holistic guide for those who need to understand the impact of variability on all aspects of the software life cycle. It leverages practical experience and evidence to look ahead at the challenges faced by organizations in a fast-moving world with increasingly fast-changing customer requirements and expectations.
