跳过导航
Big Data na Prática
Livro

Big Data na Prática

Como 45 empresas de sucesso a analítica do Big Data Analytics para darem resultados extraordinários

Wiley, 2016 更多详情


Avaliação Editorial

7

Qualidades

  • Inovativo
  • Aplicável
  • Exemplos Práticos

Recomendação

Especialista em Big Data, Bernard Marr fornece uma referência prática e valiosa sobre a situação da utilização do Big Data em vários setores e de várias maneiras, incluindo a analítica preditiva, aprendizagem das máquinas e inteligência artificial (IA). Ele oferece 45 cases de mais de uma dúzia de setores de atividade para ilustrar e descrever como as organizações coletam e analisam os Big Data que geram. Ele mostra como estas empresas os aplicam para otimizar as decisões e serviços, bem como identificar e resolver problemas. Apesar de o estilo narrativo e a organização aparentemente aleatória dos capítulos prejudicarem o fluxo da leitura, a getAbstract recomenda o estudo do autor sobre as práticas exclusivas de cada empresa a líderes corporativos em todos os setores. Os analistas de dados mais experientes podem achar o material básico, mas qualquer outra pessoa interessada nesse campo vai certamente obter uma nova compreensão sobre o tema.

Resumo

Um grande negócio

Hoje, a enorme geração de dados combinada com uma analítica poderosa, algoritmos e inteligência artificial (IA), além do custo cada vez mais baixo do armazenamento de dados, fazem desta a era do Big Data. Mas o seu futuro pode ser limitado. Devido às quantidades indescritíveis de dados que quase todas as organizações, em todos os setores, produzem todos os dias, a ênfase passará para os “dados inteligentes”. As empresas que utilizam dados de maneira seletiva e os analisam e aplicam com sabedoria para aprimorar a sua tomada de decisões, conquistam uma vantagem competitiva sobre aquelas que não o fazem.

O Big Data afeta quase todos os setores e todos os tipos de função. Quase tudo o que você faz no trabalho e muito do que você faz em casa – navegar na web, acompanhar as mídias sociais, assistir TV, jogar jogos online e enviar e-mails e textos – produz atualmente dados que várias organizações coletam, analisam e agem para obter lucros. Cada vez mais dispositivos industriais, nos escritórios e nos lares – e que devem chegar à casa dos “50 bilhões em 2020” – estão conectados à Internet, criando a Internet das Coisas (IoT). Todas...

Sobre o autor

Bernard Marr presta consultoria, dá palestras e escreve sobre Big Data e analítica.


Comente sobre este resumo

Mais deste tópico

Relacionados a habilidades

人工智能转型,实施基于人工智能的流程优化,跨部门整合人工智能解决方案,评估企业采用人工智能的准备情况
数字化转型
发现人工智能的应用案例,识别商业中潜在的人工智能应用,探索人工智能在工作场所改进中的可能性,分析人工
发现和理解数字技术,跟上新兴技术趋势,探索新数字技术的影响,了解数字技术在工作中的好处,识别商业中新
科技行业
推动数字营销
实施数字基础设施,安装强大的数字基础设施解决方案,管理数字基础设施供应商关系,确保数字基础设施的可扩
在日常任务中利用人工智能,将人工智能工具整合到工作流程中,使用人工智能自动化重复性任务,利用人工智能
行业市场洞察
市场营销
生产与物流
增强数字素养
理解人工智能,向同事解释基本的人工智能概念,区分人工智能与传统软件解决方案,总结人工智能在现代工作场
理解消费者行为
在生产和供应链中使用人工智能,将人工智能融入供应链决策,通过人工智能技术简化生产,提高供应链效率,利
职场技能
发现医疗行业中的人工智能应用案例,识别医院运营中的人工智能应用,探索个性化患者护理中的人工智能,分析
媒体与娱乐行业未来
了解人工智能对商业和经济的影响,分析人工智能对市场动态的影响,评估人工智能驱动的行业战略变化,评估人
使用人工智能结合公司知识,将人工智能与内部数据源整合,为特定公司需求定制人工智能工具,使用专有公司信
分析用户数据
发现科技行业中的人工智能应用案例,应用机器学习于科技行业,利用人工智能推动技术创新,识别科技中的人工
推动电子商务营销
使用人工智能进行预测性维护,利用人工智能模型预测设备故障,使用人工智能洞察优化维护计划,利用人工智能
发现零售行业中的人工智能应用案例,实施人工智能以优化零售供应链,利用人工智能优化零售定价,提升客户体
媒体与娱乐行业挑战
应用数据驱动营销
发现媒体和娱乐行业中的人工智能应用案例,实施人工智能以提高电影编辑效率,使用人工智能自动化媒体元数据
发现和理解物联网,识别商业环境中的物联网设备,分析物联网数据集成挑战,理解物联网对业务流程的影响,探
数据分析
零售行业未来
使用人工智能进行数据分析,实施人工智能以增强数据洞察,将人工智能集成到数据处理任务中,利用人工智能工
媒体与娱乐行业
零售行业最佳实践
零售行业挑战
探索体育行业中的人工智能应用案例,利用人工智能分析球员表现数据,使用人工智能优化体育团队策略,通过人
发现和理解数据分析与大数据,识别关键数据分析方法,有效解读大数据洞察,利用数据分析进行决策,探索数据
零售行业