Livre

Esprit + Machine

Un modèle décisionnel pour optimiser et implémenter l’analytique

Marc Vollenweider

Wiley, 2016

Acheter le livre

Lire hors ligne ou discuter

Amazon Kindle Discuter

Le fichier audio du résumé n'est pas disponible actuellement.

Classement éditorial

Мы составляем краткие изложения книг*, помогающих читателям разбираться в законах современного мира и менять его к лучшему. Материалы, которые мы отбираем для нашей библиотеки, должны отвечать по крайней мере одному из наших двух основных критериев:

Информативно. – Вы получите такую информацию, которая позволит вам более взвешенно и эффективно принимать решения.

Полезно. – Вы получите такие практические советы, которые помогут вам лучше делать то, чем вы занимаетесь.

Каждому материалу мы присваиваем рейтинг от 1 до 10 на основе этих двух критериев. Наш рейтинг поможет вам распределить книги в вашем списке для чтения по шкале от добротных (5) до выдающихся (10). По книгам, которые мы оцениваем ниже 5, краткие изложения не составляются. Вот что означают цифры рейтинга:

10 – Великолепно. Полезная и/или информативная книга, которая, помимо соблюдения высочайших стандартов во всех отношениях, выделяется даже среди лучших книг. Как правило, это книга, сразу ставшая классикой, которую должен прочитать каждый.
9 – Отлично. Полезная и/или информативная книга, очень хорошо организованная и написанная, имеющая множество достоинств и не имеющая недостатков, которые заслуживали бы упоминания.
8 – Очень хорошо. Полезная и/или информативная книга, которая имеет много важных достоинств, но при этом не может быть названа выдающейся: например, освещает последние открытия в своей области и написана известным специалистом, но в отношении стиля оставляет желать лучшего.
7 – Хорошо. Полезная и/или информативная книга, имеющая два и более важных достоинства: например, очень увлекательно рассказывающая о новых идеях в какой-то предметной области.
6 – Достойно внимания. Полезная и/или информативная книга, которая обращает на себя внимание по крайней мере каким-то одним аспектом, например четкой организацией материала.
5 – Добротно. Полезная и/или информативная книга, несмотря на очевидные недостатки. Например, в одной области автор может давать разумные советы, а в других или содержится много повторов, или нет ничего особенно ценного.

*getAbstract работает не только с книгами. Мы составляем краткие изложения всех видов контента, которые могут быть полезны нашей аудитории: помимо книг это статьи, отчеты, видео и подкасты. То, что мы говорим здесь о книгах, относится ко всем видам материалов, которые мы пересказываем.

Caractéristiques

Innovant
Pratique
Révélateur

Рейтинг помогает вам понять, какова ценность книги в соответствии с двумя нашими основными критериями. Но он ничего не сообщает о ее конкретных особенностях. Поэтому мы используем набор из 20 характеристик, которые призваны прояснить, в чем именно состоят достоинства книги.

Практические советы – вы получите рекомендации, которые практически осуществимы на вашем рабочем месте или в повседневных ситуациях.
Аналитический подход – вы поймете внутренние взаимосвязи и закономерности в рассматриваемой проблеме.
История вопроса – вы узнаете об истории и контексте проблемы, что позволит вам правильно провести анализ или совершить хорошо взвешенный шаг.
Особое мнение – вы познакомитесь с аргументами, которые расходятся с преобладающей в настоящий момент точкой зрения.
Подробное освещение – вы увидите все аспекты предмета, описанные исчерпывающим образом.
Конкретные примеры – вам предложат практические советы, которые иллюстрируются рассказами об их применении на практике.
Выразительный язык – вы получите удовольствие от мастерски написанного текста или речи, являющейся образцом ораторского искусства.
Увлекательно – вам будет трудно оторваться от текста или аудио.
Неизвестные факты – вы узнаете об удивительных фактах или умозаключениях.
Начальный уровень – информация будет для вас полезной, если вы новичок, у которого нет знаний по данной теме или опыта.
Продвинутый уровень – информация или рекомендации будут полезны вам как специалисту.
Острая проблема – вы окажетесь в гуще спора по поводу одного из насущных вопросов современности.
Новаторская концепция – вы узнаете о свежих идеях, концепциях, новых продуктах или тенденциях.
Рассказ инсайдера – вы познакомитесь с мнением человека, который имеет особый доступ к сведениям по обсуждаемой теме.
Источник вдохновения – вам захочется сразу же опробовать на практике то, о чем вы прочитали.
Обзор – вы получите общее описание предмета с упоминанием всех основных моментов.
Научные данные – вы узнаете о цифрах и фактах, подкрепленных научными исследованиями.
Взгляд в будущее – вы познакомитесь с авторской картиной будущего и тем, как оно может на вас повлиять.
Четкая структура – хорошая организация материала значительно облегчит вам восприятие концепции или применение рекомендаций на практике.
Спорно – вы познакомитесь с любопытными, но неоднозначными выводами.

Commentaires

Marc Vollenweider, PDG d’Evaluserve, connaît son analytique, et de grandes parties de son guide proposent des conseils ciblés et applicables. La liste des illusions liées à l’analytique de la Partie I peut à elle seule faire économiser beaucoup d’argent aux entreprises, et la méthodologie qu’il explique dans la Partie III permet une mise en œuvre raisonnable et fonctionnelle de l’analytique. Toutefois, Marc Vollenweider est si expérimenté en analytique qu’il avance rapidement, et que son travail peut donc défier ceux qui sont nouveaux dans ce domaine. Hormis cet aspect, getAbstract recommande ses conseils à toute personne intéressée par l’analytique, le Big Data ou la gestion des connaissances.

Résumé

Big Data : emballement, illusions et réalité

Le Big Data et les domaines associés comme l’analytique souffrent d’un emballement. Les prétentions exagérées du Big Data dominent souvent les discussions utiles, ciblées et rationnelles sur la réalité du concept. La première illusion est que ‘le Big Data résout tout’. Ce n’est pas le cas. Beaucoup de gens se lancent dans le Big data sans les outils et les structures nécessaires. Certaines personnes pensent à tort qu’il faut un ‘lac de données et des outils’, soit une énorme collection de données. La promesse illusoire est que vous pouvez traiter les données à moindre coût si vous en collectez des quantités massives. Malheureusement, il est plus probable que vous en veniez à dupliquer des données, les laissiez mourir dans le lac et gériez mal l’aspect ‘propriété intellectuelle’. Les gens pensent aussi qu’un plus grand nombre de données ‘permet une meilleure compréhension’. Cela peut être vrai, si vous traitez les bonnes données de la bonne manière. Mais c’est faux encore plus souvent.