Книга

Укрощение “больших данных”

Передовые методы аналитики и новые возможности для бизнеса

Wiley, 2012

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Рейтинг редакции

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Характеристики

Новаторская концепция
Практические советы

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Рецензия getAbstract

Автор книги предупреждает, что большинство компаний не готовы к начавшейся эпохе “больших данных” – непрерывно нарастающего потока новой информации, который обрушился со всех сторон на бизнес. Сложность анализа “больших данных” обусловлена новизной и многообразием их форматов, которые в своем большинстве плохо понятны тем, для кого эти данные могут предназначаться. В книге на конкретных примерах описаны концептуальные инструменты для работы с постоянно растущими массивами данных. Неспециалистам книга может показаться достаточно сухой, а ее тема слишком специфической – впрочем, они и не являются ее основной аудиторией. getAbstract рекомендует это руководство по управлению информацией топ-менеджерам, ответственным за внедрение в работу организаций систем анализа данных и управления знаниями, бизнес-аналитикам, а также всем, кому интересно знать, как технологии меняют современный бизнес.

Краткое содержание

Эволюция “больших данных”

“Большие данные”, поступающие сегодня из множества совершенно новых источников, отличаются от данных традиционного типа повышенной сложностью, разнородностью и быстротой появления. Для анализа “больших данных” необходимы самые совершенные IT-методы и мощные вычислительные системы. Чтобы извлекать из этих данных практический смысл, аналитикам нужно учиться отделять ценную информацию от “информационного мусора”. “Большие данные” приносят бизнесу пользу лишь в сочетании с традиционными данными и прикладным анализом.

Традиционные данные были структурированными. “Большие данные”, как правило, слабо структурированы или вовсе не структурированы. Чтобы извлечь из них смысл, необходимы средства поиска неявных закономерностей. Одновременно с анализом данных необходимо обеспечить соблюдение этических норм при сборе и использовании информации. Сбор данных должен быть саморегулирующимся процессом, так как при слишком быстром их накоплении затраты могут превысить выгоды, когда вы попросту не будете знать, что делать с собранной информацией. Чтобы получать пусть небольшие, но конкретные преимущества от использования “больших данных”, требуется разработка...