Livro

Domando a Onda Gigante de Big Data

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

Bill Franks

Wiley, 2012

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Avaliação Editorial

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.

Qualidades

Analítico
Inovativo
Panorama Geral

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.

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...