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Domando a Onda Gigante de Big Data

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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.


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