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Thomas H. Davenport

Big Data @ Work

Chancen erkennen, Risiken verstehen

Vahlen, 2014

15 min. de leitura

10 Ideias Fundamentais

Áudio & Texto

Sobre o que é?

Big Data: nur ein Hype oder die nächste Revolution?

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Bewertung der Redaktion

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.

Qualitäten

Innovativ
Umsetzbar

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.

Rezension

„Big Data“ ist in aller Munde. Muss man da mittun? Wird Big Data die Bereiche Marketing und Produktentwicklung revolutionieren, große IT-Investitionen auslösen? Oder kann man beruhigt warten, bis der Hype abgeklungen ist? Auch IT-Experte Thomas Davenport war zunächst unschlüssig. Nach eingehender Prüfung kam er zu dem Schluss: Big Data ist mehr als ein neues Etikett für das, was man klassischerweise unter dem Begriff „Business Analytics“ fasst. In seinem Buch grenzt er Big Data von der herkömmlichen Datenanalyse ab und macht durch zahlreiche Beispiele die Vorteile und Risiken von Big Data für Unternehmen in jeglicher Branche greifbar. Er untersucht, welche Ziele man mit Big Data erreichen kann und was in technischer, organisatorischer und personeller Hinsicht zu beachten ist. getAbstract empfiehlt das kundige, aber gut verständliche Buch allen, die von Berufs wegen Daten analysieren – und darüber hinaus auch Führungskräften in IT, Marketing, Strategie, Finanzen und Logistik.

Zusammenfassung

Von Analytics zu Big Data

Von den 2,8 Billionen Gigabyte an Daten, die etwa 2012 weltweit angefallen sind, hat wohl nur ein Viertel einen potenziellen Wert. Gerade einmal 0,5 Prozent werden überhaupt analysiert. Das Gros der Daten bleibt ungeordnet und lässt sich nicht in die gängigen Datenbankformate bringen. Hier setzt „Big Data“ an: Im Unterschied zu Business Analytics, Reporting, Business Intelligence und anderen herkömmlichen Ansätzen wird mit unstrukturierten Daten in diversen Formaten und aus unterschiedlichen Quellen gearbeitet. Oft handelt es sich um große Datenmengen, die dem Unternehmen permanent zufließen. Ein großer Teil davon stammt aus externen Quellen. Big Data geht also deutlich über herkömmliche Datenanalyse hinaus. Unternehmen wie HP, Oracle und General Electric sind in diesem Bereich äußerst aktiv, kündigen Produkte an, übernehmen Unternehmen und investieren Milliardenbeträge in Big Data. Dass hier eine riesige Chance für die Zukunft liegt, ist offensichtlich.

Für jede Branche ein Gewinn – aber auch ein Risiko

Natürlich kennt man Big Data besonders von Unternehmen wie Google, die damit ihre Algorithmen optimieren. Big Data ist aber keineswegs...

Über den Autor

Thomas H. Davenport ist IT-Professor am Babson College, Forscher am MIT Center for Digital Business und Senior Berater bei Deloitte Analytics. Er ist Autor zahlreicher Bücher und Zeitschriftenartikel zum Thema Datenanalyse.

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C. D. vor 9 Jahren

Sehr empfehlenswerte Zusammenfassung