Diplomová práce je zaměřena na Big Data, především pak na data ze sociálních sítí a možnosti jejich zpracování malými a středními podniky. Cílem práce je představit nástroje pro zpracování Big Data a následně je podle vydefinovaných kritérií porovnat a zvolit ten nejvhodnější pro malé a střední podniky. Dalším cílem je pak provést analýzu dat ze sociálních sítí vybraným nástrojem. V rámci analýzy také představit způsoby jak data ze sociálních sítí získat.
Součástí této práce je také obecná charakteristika Big Data a popsání způsobu zpracování těchto dat. Další důležitou částí je také představení jednotlivých technologií pro zpracování Big Data.
Anotace v angličtině
This thesis focuses on Big Data, especially data from social networks and how can small and medium enterprises process them. The main goal of this thesis is to introduce available Big Data tools, make a comparison based on predefined criteria and then to choose the most suitable tool for SME. Another goal is to analyze data from social networks on the chosen platform and as a part of the analysis to showcase ways how to get data from social networks.
This thesis also defines the term Big Data and how are they processed. Then it introduces some technologies that are used to process Big Data.
Klíčová slova
analýza dat, Big Data, Facebook Graph API, sociální sítě, streamovaná data
Klíčová slova v angličtině
Big Data, Data analysis, data stream, Facebook Graph API, social networks
Rozsah průvodní práce
114 s. (120 930 znaků)
Jazyk
CZ
Anotace
Diplomová práce je zaměřena na Big Data, především pak na data ze sociálních sítí a možnosti jejich zpracování malými a středními podniky. Cílem práce je představit nástroje pro zpracování Big Data a následně je podle vydefinovaných kritérií porovnat a zvolit ten nejvhodnější pro malé a střední podniky. Dalším cílem je pak provést analýzu dat ze sociálních sítí vybraným nástrojem. V rámci analýzy také představit způsoby jak data ze sociálních sítí získat.
Součástí této práce je také obecná charakteristika Big Data a popsání způsobu zpracování těchto dat. Další důležitou částí je také představení jednotlivých technologií pro zpracování Big Data.
Anotace v angličtině
This thesis focuses on Big Data, especially data from social networks and how can small and medium enterprises process them. The main goal of this thesis is to introduce available Big Data tools, make a comparison based on predefined criteria and then to choose the most suitable tool for SME. Another goal is to analyze data from social networks on the chosen platform and as a part of the analysis to showcase ways how to get data from social networks.
This thesis also defines the term Big Data and how are they processed. Then it introduces some technologies that are used to process Big Data.
Klíčová slova
analýza dat, Big Data, Facebook Graph API, sociální sítě, streamovaná data
Klíčová slova v angličtině
Big Data, Data analysis, data stream, Facebook Graph API, social networks
Zásady pro vypracování
1. Big Data - charakteristika, principy, způsoby zpracování
2. Specifika a informační potřeby MSP
3. Nástroje pro analýzu Big Data - charakteristika, porovnání
4. Zpracování dat vybranými nástroji
5. Doporučení pro MSP
Zásady pro vypracování
1. Big Data - charakteristika, principy, způsoby zpracování
2. Specifika a informační potřeby MSP
3. Nástroje pro analýzu Big Data - charakteristika, porovnání
4. Zpracování dat vybranými nástroji
5. Doporučení pro MSP
Seznam doporučené literatury
HOLUBOVÁ, Irena, Jiří KOSEK, Karel MINAŘÍK a David NOVÁK. Big Data a NoSQL databáze. Praha: Grada, 2015. Profesionál. ISBN 978-80-247-5466-6.
MAYER-SCHÖNBERGER, Viktor a Kenneth CUKIER. Big Data. Brno: Computer Press, 2014. ISBN 978-80-251-4119-9.
LOSHIN, David. Big data analytics: from strategic planning to enterprise integration with tools, techniques, NoSQL, and graph. Waltham, Mass.: Academic Press, 2013. ISBN 978-0-12-417319-4.
Elektronická databáze článků ProQuest (knihovna.tul.cz).
Seznam doporučené literatury
HOLUBOVÁ, Irena, Jiří KOSEK, Karel MINAŘÍK a David NOVÁK. Big Data a NoSQL databáze. Praha: Grada, 2015. Profesionál. ISBN 978-80-247-5466-6.
MAYER-SCHÖNBERGER, Viktor a Kenneth CUKIER. Big Data. Brno: Computer Press, 2014. ISBN 978-80-251-4119-9.
LOSHIN, David. Big data analytics: from strategic planning to enterprise integration with tools, techniques, NoSQL, and graph. Waltham, Mass.: Academic Press, 2013. ISBN 978-0-12-417319-4.
Elektronická databáze článků ProQuest (knihovna.tul.cz).
Přílohy volně vložené
CD-ROM
Přílohy vázané v práci
grafy, tabulky
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Průběh obhajoby je zveřejněn pouze přihlášenému uživateli.