Livro

Big Data no Trabalho

Derrubando mitos e descobrindo oportunidades

Thomas H. Davenport

Elsevier Editora, 2014

Compre o livro

Ler offline ou discutir

Amazon Kindle Debater

No momento, a versão em áudio deste resumo não está disponível.

Avaliação Editorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Qualidades

Aplicável

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

Recomendação

Vale a pena se deixar contagiar com toda a euforia a respeito do big data? De acordo com Tom Davenport, a resposta é não. Contudo, o autor clarifica a diferença entre os dados “estruturados” utilizados no processo de analytics tradicional e os “não estruturados”, demonstrando como e por que as empresas devem se voltar para um volume maior de dados provenientes de fora da organização. Ao fazê-lo a empresa ganhará a capacidade de melhorar seu processo decisório e desenvolver novos produtos. O livro aponta como empresas de setores variados estão se beneficiando da análise de grandes volumes de informações para cortar custos e oferecer novos serviços. O texto é útil para leitores com pouco conhecimento sobe o assunto e que querem se aprofundar um pouco mais sem entrar em detalhes sobre programação e estruturação dos dados. A getAbstract entende que gestores que precisam se informar sobre o assunto, líderes que tem alguma função dentro da área de TI e profissionais que estão em busca de ferramentas para melhorar a pesquisa e desenvolvimento dentro de suas organizações podem se beneficiar desta leitura.

Resumo

Utilização do big data

O termo big data é utilizado para denominar o apanhado de dados que não caberiam num servidor comum. Estes dados não possuem uma estrutura tradicional (linhas e colunas) e não são estáticos. O termo “big” na verdade demonstra apenas uma parte do que estes dados significam, isto porque os dados são sim grandes, mas também vem de diversas fontes (on-line, vídeos, sensores, genoma humano), e estão em um fluxo continuo.

Em 2013 a Harvard Business Review realizou uma pesquisa com seus leitores e constatou que a maioria conhecia a ideia do big data, mas somente 28% dos entrevistados afirmaram que suas organizações estavam usando-o para melhorar o processo decisório e descobrir oportunidades. Apenas 6% dos entrevistados afirmaram que sua organização havia refletido sobre como ele afetava diferentes áreas da empresa. Podemos notar um grande movimento em empresas como SAP, que já ganha mais dinheiro com o business intelligence em comparação com seus aplicativos de transações e com a IBM, investindo aproximadamente 20 bilhões de dólares em analytics. HP, EMC e Oracle também lançaram produtos e aquisições nesta área. Isso tudo...

Sobre o autor

Thomas H. Davenport é pesquisador no MIT e considerado um dos 50 melhores professores de administração. Ele é também consultor sênior na Deloitte Analytics.