Livro

Mente + Máquina

Um modelo de decisão para a otimização e implementação da analítica

Marc Vollenweider

Wiley, 2016

Compre o livro

Ler offline ou discutir

Amazon Kindle Debater

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

Avaliação Editorial

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.

Qualidades

Abrangente
Aplicável
Para Especialistas

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.

Recomendação

Marc Vollenweider, CEO da Evaluserve, é especialista em analítica e em grandes trechos do seu manual se propõe a apresentar conselhos úteis e aplicáveis. Apenas a lista de falácias relacionadas à analítica da Parte I do seu livro já pode ajudar as organizações a economizarem muito dinheiro e a metodologia que o autor esmiúça na Parte III pode tornar a implementação de analítica sensata e funcional. No entanto, por ser tão experiente na analítica e se mover rapidamente, a narrativa de Vollenweider pode desafiar os iniciantes nesta área de atuação. Apesar disto, a getAbstract acredita que as orientações do autor vão servir de grande impulso para qualquer pessoa interessada em analítica, Big Data ou gestão do conhecimento.

Resumo

Big Data: sensacionalismo, falácias e realidade

O Big Data e as áreas relacionadas, como a analítica, sofrem muito com o sensacionalismo. O exagero das alegações sobre o Big Data acaba muitas vezes tirando o foco do que seria um debate útil e racional da realidade deste modelo. A primeira falácia é que “o Big Data resolve tudo”. Não é verdade. Muitas pessoas abraçam o Big Data sem as ferramentas e contextos necessários. Elas precisariam de melhores estruturas para gerir o uso dos dados e uma melhor orientação de como aplicar recursos como analítica, metas, métricas e pessoal especializado. Alguns acreditam erroneamente que você precisa de um “data lake e ferramentas de dados”. Um data lake é uma enorme coleção de dados. Esteja atento para a promessa falaciosa de que você pode processar dados de forma mais barata caso os colete em grandes quantidades. Infelizmente, você está mais propenso a duplicar os dados, deixar os dados morrer no “lago” (lake) e arriscar uma manipulação errônea da “propriedade intelectual”. As pessoas também acreditam que mais dados “significam mais insight”. Isso pode ser verdade – caso você processe os dados corretos...