Livre

Maîtriser le raz-de-marée du Big Data

Bill Franks

Wiley, 2012

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Classement éditorial

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.

Caractéristiques

Innovant
Connaissance du contexte
Niveau Expert

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.

Commentaires

Bill Franck, expert en analytique, affirme que l’avalanche de ‘données massives’, à savoir le flux d’informations qui déferle sur l’ensemble des entreprises, peut sembler envahissante. Il ne fait aucun doute pour lui que le Big Data se présentant sous des formats inédits et divers peut paraître complexe à ses utilisateurs et compliquer son analyse. L’auteur propose des outils conceptuels et des illustrations que les lecteurs peuvent utiliser pour exploiter au mieux la diffusion croissante de données. C’est à juste titre que le lecteur profane jugera cet ouvrage quelque peu austère et son thème principal complexe et pointu, car il ne fait pas partie du public que l’auteur cible principalement. getAbstract recommande cette étude perspicace à tous les cadres désireux d’effectuer des analyses et de mettre en place des programmes de gestion des connaissances, aux analystes eux-mêmes et à l’ensemble des professionnels qui souhaitent comprendre comment la technologie peut contribuer à faire évoluer l’entreprise.

Résumé

L’évolution du Big Data

À l’avenir, rien n’est plus susceptible de façonner ‘l’analytique avancée’ que ‘l’explosion inaltérable de sources inédites et puissantes de données’ ou, en d’autres termes, le Big Data. Ces nouvelles sources de données sont dotées d’un ensemble inhérent de qualités qui les définissent par rapport aux ‘sources traditionnelles de données’. Le Big Data est plus rapide, plus complexe et plus varié que ne le sont les données traditionnelles. Alors que les décideurs et les archivistes génèrent des données traditionnelles, les ordinateurs, quant à eux, engendrent des données massives exploitant les technologies de l’information, la capacité de traitement et la mémoire artificielle. Afin d’optimiser le Big Data, il est nécessaire de parvenir à distinguer l’information pertinente de l’information superflue. Aussi, le Big Data n’est utile que lorsqu’il est associé aux données traditionnelles et à l’analyse appliquée.

Si les données traditionnelles sont structurées, la plus grande partie du Big Data est, en revanche, non structurée ou ‘semi-structurée’. Pour tirer profit de ces informations, vous devrez vous efforcer d’appréhender la logique des données...