Únete a getAbstract para acceder al resumen.

Domando a Onda Gigante de Big Data

Únete a getAbstract para acceder al resumen.

Domando a Onda Gigante de Big Data

Encontrando Boas Oportunidades em Grandes Fluxos de Dados Através de Análises Avançadas

Wiley,

15 mins. de lectura
10 ideas fundamentales
Texto disponible

¿De qué se trata?

Você está pronto para rentabilizar sobre a onda enorme de dados que corre em sua direção?

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.

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...

Sobre o autor

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


Comente sobre este resumo

Mais deste tópico

Relacionados a habilidades

人工智能转型,实施基于人工智能的流程优化,跨部门整合人工智能解决方案,评估企业采用人工智能的准备情况
有效沟通
发展思维能力
数字化转型
发现和理解数字技术,跟上新兴技术趋势,探索新数字技术的影响,了解数字技术在工作中的好处,识别商业中新
推动数字营销
实施数字基础设施,安装强大的数字基础设施解决方案,管理数字基础设施供应商关系,确保数字基础设施的可扩
领导力
在日常任务中利用人工智能,将人工智能工具整合到工作流程中,使用人工智能自动化重复性任务,利用人工智能
做出明智决策
市场营销
软技能
增强数字素养
理解人工智能,向同事解释基本的人工智能概念,区分人工智能与传统软件解决方案,总结人工智能在现代工作场
理解消费者行为
职场技能
了解大型语言模型,分析大型语言模型的好处,评估模型在语言任务中的表现,大型语言模型对行业的影响,大型
呈现数据
应用数据驱动营销
做出数据驱动决策
分析用户数据
使用人工智能进行数据分析,实施人工智能以增强数据洞察,将人工智能集成到数据处理任务中,利用人工智能工
分析性思维
理解数据
数据分析
发现和理解数据分析与大数据,识别关键数据分析方法,有效解读大数据洞察,利用数据分析进行决策,探索数据