Big-Data
| A10 Networks | - | 14,19$ | 0,54 % | ||
| Amazon.com | 39 | 182,51$ | 1,48 % | ||
| Amplitude Inc | - | 8,76$ | 2,70 % | ||
| Arista Networks | 3 | 318,83$ | 1,50 % | ||
| ASPEN TECH.INC. DL -,0001 | - | 191,98$ | 0,59 % | ||
| BOX | - | 28,01$ | 1,11 % | ||
| Cisco Systems | - | 47,84$ | 1,27 % | ||
| Commvault Systems | - | 124,02$ | 1,46 % | ||
| Core Scientific | - | 10,14$ | 7,64 % | ||
| Credo Technology Group Holding Ltd | - | 28,59$ | 0,28 % | ||
| Digital Realty Trust | 4 | 145,46$ | -1,29 % | ||
| Dynatrace | - | 44,31$ | 1,33 % | ||
| Elastic NV | - | 103,75€ | 0,36 % | ||
| Endava plc | - | 28,40€ | 4,41 % | ||
| Equinix | - | 771,97$ | 0,31 % | ||
| Globant SA | - | 192,86$ | -2,14 % | ||
| HITACHI LTD | - | 19,09€ | 3,19 % | ||
| Hortonworks | - | - | - | ||
| Iris Energy Limited | - | 8,93€ | 3,36 % | ||
| Iron Mountain | - | 98,45$ | 1,60 % | ||
| Micron Technology | 3 | 109,44$ | 1,90 % | ||
| N-able Inc | - | 14,04$ | 1,08 % | ||
| NetApp | - | 126,10$ | 0,43 % | ||
| Nutanix | - | 49,39$ | 0,12 % | ||
| Oracle Corp | 6 | 139,04$ | 0,89 % | ||
| Progress Software Corp | - | 57,74$ | 0,48 % | ||
| Pure Storage | 9 | 58,20$ | 1,36 % | ||
| Qualys | - | 147,16$ | 1,83 % | ||
| SAMSUNG EL./25 GDRS NV PF | - | 1.164,12$ | 1,14 % | ||
| SAP SE O.N. | 26 | 196,04€ | 0,42 % | ||
| SEAGATE TECHNO. DL-,00001 | 3 | - | - | ||
| SK HYNIX GDR 144A/REGS 1 | - | 129,00€ | 0,00 % | ||
| TERADATA Corp | 1 | 32,13$ | 1,31 % | ||
| VNET Group | - | 1,98$ | -0,48 % | ||
| Western Digital Corp | - | 68,23$ | 2,67 % | ||
Big-Data bezeichnet allgemein diejenigen Datensätze und -strukturen, die typischerweise nicht mit klassischen Tools für das Management von Datenbanken erfasst, gespeichert, analysiert und modifiziert werden können. Big-Data spielt damit nicht zwangsläufig auf die Größe von Daten an, sondern auf die vorliegende Form. Das Ziel von Big-Data ist es, „unstrukturierte“ Datenmengen im ersten Schritt zu erfassen und zu ordnen, um sie anschließend mittels Analyse für das Unternehmen oder den Kunden nutzbar zumachen. Big-Data hat bereits im reinen IT-Kontext zu großen Veränderungen geführt. Die Hoffnung liegt jedoch in der Effizienzsteigerung anderer Bereiche, in denen bisher ungenutzte Datenmengen nun gezielt ausgewertet werden können. Dazu zählen unter anderem das Marketing, der Handel, Logistik und Verkehr sowie das Gesundheitswesen.