Resumo de Domando a Onda Gigante de Big Data

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Domando a Onda Gigante de Big Data resumo de livro

Avaliação Editorial

7

Qualidades

  • Analítico
  • Inovativo
  • Panorama Geral

Recomendação

O especialista em analítica Bill Franks argumenta que a enxurrada de informações que vem varrendo todos os ramos de negócio possa ser esmagadora. Ele acredita que os formatos novos e variados de big data possam parecer estranhos para os usuários, uma complicação que dificulta a análise. Franks fornece ferramentas conceituais e exemplos que os leitores podem utilizar para tirar o máximo das ondas cada vez mais crescentes de dados. Os mais leigos podem achar seu texto um tanto seco e o assunto complexo e especializado, mas eles não são o público-alvo do autor. A getAbstract recomenda este manual inteligente a analistas, executivos que vêm tentando formular análises e programas de gestão do conhecimento, bem como todos os interessados em saber como a tecnologia tem mudado o panorama do mundo dos negócios.

Sobre o autor

Bill Frank é o analista-chefe da Teradata. Ele supervisiona o Business Analytics Innovation Center, patrocinado pela Teradata.

Resumo

A Evolução do “Big Data”

Nada deve moldar tanto as “análises avançadas” no futuro “como a explosão contínua de novas e poderosas fontes de dados”, os chamados “big data”. Estas novas fontes de dados têm um conjunto de qualidades inerentes que os definem em relação às “fontes tradicionais de dados”. O big data é mais rápido, mais complexo e mais variado do que os dados tradicionais. Enquanto os tomadores de decisão e guardiões de registros geravam dados tradicionais, as máquinas normalmente produzem big data, os quais utilizam tecnologia da informação, capacidade de processamento e memória artificial. Para aproveitar os big data, você precisa filtrar as informações úteis que normalmente são descartadas. O big data somente é útil quando combinado aos dados tradicionais e à análise aplicada.

Os dados tradicionais eram estruturados. A maior parte do big data é não estruturada ou “semiestruturada”. Para colher os benefícios desta informação, você deve aprender a lógica dos dados semiestruturados e impor uma estrutura nos dados não estruturados. Conforme as máquinas capturam mais dados, as empresas devem proteger os seus...


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