Краткое изложение Укрощение “больших данных”

Ищете книгу?
У нас есть ее изложение! Узнайте о самом главном в этой книге за 15 минут.

Укрощение “больших данных” книга в кратком изложении
Приобщайтесь к знаниям!
или Посмотреть тарифы

Рейтинг

7

Характеристики

  • Новаторская концепция
  • Практические советы

Рецензия getAbstract

Автор книги предупреждает, что большинство компаний не готовы к начавшейся эпохе “больших данных” – непрерывно нарастающего потока новой информации, который обрушился со всех сторон на бизнес. Сложность анализа “больших данных” обусловлена новизной и многообразием их форматов, которые в своем большинстве плохо понятны тем, для кого эти данные могут предназначаться. В книге на конкретных примерах описаны концептуальные инструменты для работы с постоянно растущими массивами данных. Неспециалистам книга может показаться достаточно сухой, а ее тема слишком специфической – впрочем, они и не являются ее основной аудиторией. getAbstract рекомендует это руководство по управлению информацией топ-менеджерам, ответственным за внедрение в работу организаций систем анализа данных и управления знаниями, бизнес-аналитикам, а также всем, кому интересно знать, как технологии меняют современный бизнес.

Об авторе

Билл Фрэнкс – директор по бизнес-аналитике компании Teradata, куратор “Центра бизнес-аналитики инновациий”.

 

Краткое содержание

Эволюция “больших данных”

“Большие данные”, поступающие сегодня из множества совершенно новых источников, отличаются от данных традиционного типа повышенной сложностью, разнородностью и быстротой появления. Для анализа “больших данных” необходимы самые совершенные IT-методы и мощные вычислительные системы. Чтобы извлекать из этих данных практический смысл, аналитикам нужно учиться отделять ценную информацию от “информационного мусора”. “Большие данные” приносят бизнесу пользу лишь в сочетании с традиционными данными и прикладным анализом.

Традиционные данные были структурированными. “Большие данные”, как правило, слабо структурированы или вовсе не структурированы. Чтобы извлечь из них смысл, необходимы средства поиска неявных закономерностей. Одновременно с анализом данных необходимо обеспечить соблюдение этических норм при сборе и использовании информации. Сбор данных должен быть саморегулирующимся процессом, так как при слишком быстром их накоплении затраты могут превысить выгоды, когда вы попросту не будете знать, что делать с собранной информацией. Чтобы получать пусть небольшие, но конкретные преимущества от использования “больших данных”, требуется разработка...


Другие книги на эту тему

Те, кто прочитал это краткое изложение, также читали

Просчитать будущее
8
Руководство для компаний по применению искусственного интеллекта
9
Agile-маркетинг
8
Командос
7
Взрывной рост
8
Тирания показателей
8

Связанные каналы

Комментарии к изложению