Основной контент книги Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики
Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики
Matnmatn

Hajm 397 sahifalar

2012 yil

12+

Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики

livelib16
2,9
10 baholar
Sotuvda yo'q

Kitob haqida

По убеждению Билла Фрэнкса, ведущего аналитика всемирно известной компании Teradata, уже сейчас наступила эпоха совершенно новых подходов в аналитической сфере и в использовании больших объемов данных. Что такое большие данные, каково их значение, каковы методы, технологии и принципы новейшей аналитики и как это повлияет на последующее развитие бизнеса – в этой книге вы найдете подробную, четко структурированную, изложенную простым языком и наиболее полную информацию об этом явлении.

Для больших начальников или для студентов

Книга начинается восторженными заявлениями о перспективах анализа больших данных («Большие данные? Ух, мы вас сейчас проанализируем!»). Эта эмоциональность к концу первой главы начинает надоедать.

Приводится несколько примеров источников больших данных, но когда речь заходит о методах анализа, то повествование не распространяется дальше общих фраз. Если считать это обзором, то упоминается слишком мало инструментов и технологий.

На мой взгляд, лучше всего проработана глава 3, в которой описываются требования к бизнес-аналитикам и их месте в структуре организации. Эта часть может быть интересна для HR-специалистов и руководителей. Но о больших данных в этой главе – ни слова.

Общий вывод: книга носит обзорный характер и подойдёт для первого знакомства с возможностями, которые открывает аналитическое подразделение для бизнеса. Я бы назвал её «Бизнес-аналитик: введение в специальность».

Интересно для бизнеса-аналитика. Неинтересно для ИТ.

Книга интересна хотя бы тем, что она является первой (одной из первых?) по теме больших данных. То есть «модному термину» дается более-менее достаточное объяснение. С этой точки зрения, книга вроде бы для бизнеса. Но в ней есть и технические детали, в которые бизнес вникать не будет (если не имеет в бэкграунде) технического образования.

И в то же время эти технические детали явно недостаточны для того, чтобы начать что-то делать своими руками.

Большинство примеров использования big data – из веб-коммерции и розницы (RFID). Примеров из других областей (телеметрия, медицина) намного меньше и они менее конкретные.

Резюме: книга хороша как первая книга по теме для топ и миддл-менеджеров и бизнес-аналитиков, которые занимаются чем-то другим. Менеджмент поймет, какие задачи может ставить. Бизнес-аналитики будут «в курсе происходящего».

Для технических специалистов, архитекторов, системных аналитиков, аналитиков данных – необходимо что-то более глубокое и системное.

Рецензия на книгу «Укрощение больших данных»

Ещё одна книга, которую я рекомендую к прочтению всем, кто хочет понять насколько глубока кроличья нора.

Этот потрясающий труд разительно отличается от книги «Большие данные», Виктора Майер-Шенбергера и Кеннета Кукьера. Её написал Билл Фрэнкс – директор по бизнес-аналитике компании Teradata, и это о многом говорит. Автор знает о больших данных столько, что позволил себе предложить подход к работе с огромными объёмами данных. Книга настолько хорошо структурирована, что читать её – одно удовольствие.

Значимость большим данным придает вовсе не то, что они большие, и даже не то, что они представляют собой данные. Важно то, как вы анализируете и применяете эти данные для развития своего бизнеса.

И не важно сколько у вас данных – 10 мегабайт или 10 петабайт. Если вы сейчас не в силах их проанализировать и использовать, то это и есть большие данные, которые могуть стать вашей большой проблемой.

Также мне понравилась очень точная мысль про инновации, которые в нашей стране и сопредельных очень часто, хотя нет, почти всегда, путают с чем-то другим.

Автор рассказывает и об основных технологиях для проведения анализа и обработки данных – о модели MapReduce, Hadoop и об R. Да, он рассказывает о них совсем чуть-чуть, но и этого достаточно, чтобы понять спектр решаемых проблем и области применения.

Предложенный подход по работе с данными очень похож на то, что я изобразил в магистерской диссертации и это заставило меня улыбаться. Методы и процессы, которые предлагает автор, при должном подходе, позволят организации получить максимальную выгоду от имеющихся данных.

Чтение оставило массу положительных впечатлений и всего лишь одно отрицательное – книга очень быстро закончилась. Читается на одном дыхании, рекомендую всем – от младшего инженера до главного руководителя.

Книга очень понравилась

Рекомендую тем, кто решил начать анализировать данные на более профессиональном уровне

Izoh qoldiring

Kirish, kitobni baholash va sharh qoldirish
Kitob Билла Фрэнкса «Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики» — fb2, txt, epub, pdf formatlarida yuklab oling yoki onlayn o'qing. Fikr va sharhlar qoldiring, sevimlilarga ovoz bering.
Yosh cheklamasi:
12+
Litresda chiqarilgan sana:
30 iyun 2014
Tarjima qilingan sana:
2014
Yozilgan sana:
2012
Hajm:
397 Sahifa 30 illyustratsiayalar
ISBN:
9785000571460
Формат скачивания:

Ushbu kitob bilan o'qiladi