Domando a Onda Gigante de Big Data

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

Wiley, 2012

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

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Avaliação Editorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Qualidades

Analítico
Inovativo
Panorama Geral

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

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...