Livre

Maîtriser le raz-de-marée du Big Data

Wiley, 2012

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Classement éditorial

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.

Caractéristiques

Innovant
Connaissance du contexte
Niveau Expert

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.

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...