Укрощение больших данных. - Билл Фрэнкс: купить книгу в kniga.biz.ua
kniga.biz.ua

Укрощение больших данных.

Taming The Big Data Tidal Wave. Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics

Купить Укрощение больших данных.  Билл Фрэнкс
Издательство не переиздает книгу
В желаемые
Доставка
БЕСПЛАТНАЯ по Киеву и Украине при стоимости заказа от 1000 грн.
При заказе на меньшую сумму доставка курьером - 45 грн. Подробнее

Оплата
Наличными при получении, Безналичными, Visa/MasterCard
Автор Билл Фрэнкс
ISBN 978-5-00057-146-0
Cтраниц 352
Год 2014
Издательство Манн, Иванов и Фербер
Обложка Твердая
Язык Русский
Формат 70х100/16 (170х240 мм.)

О книге Укрощение больших данных.

О чем книга
Автор этой книги понятным неспециалисту языком рассказывает о том, что такое большие данные, как они меняют мир и что нужно делать, чтобы повысить уровень аналитики в своей организации и принимать взвешенные решения, основанные на информации.

Из этой книги вы узнаете:
- что такое большие данные, почему они важны и в чем их преимущества;
- каковы основные источники больших данных;
- какие технологии и процессы помогут совладать с ними;
- что отличает хорошего аналитика и хорошую аналитическую команду;
и как привить культуру анализа и инноваций в своей компании.

Большие данные проникают повсюду. Число источников больших данных растет. Правильное использование и анализ информации могут стать вашим конкурентным преимуществом.

Фишки книги
Входит в список книг, рекомендованных Томом Питерсом.
Переведена на японский и китайский, будет переводиться на корейский язык. 
Научит принимать взвешенные решения на основе фактов
Поможет первым извлечь выгоду из больших данных

Об авторе
Ведущий аналитик компании Teradata, преподаватель Международного института аналитики, спикер и блогер.

Цитаты из книги
Что такое «большие данные»?
Представьте себе, что можно записать и перевести в текст каждый разговор клиента с отделом продаж. Добавьте к этому все электронные письма, переписку в чатах и комментарии в социальных медиа и на сайтах отзывов. Теперь попробуйте проанализировать весь этот текст. Ваша голова еще не взорвалась?

Зачем они нужны?
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.

Тяжелая работа
Существует старое правило: 70–80% времени уходит на сбор и подготовку данных и только 20–30% — на их анализ. Вероятно, в самом начале аналитики будут тратить 95%, если не все 100%, времени только на то, чтобы разобраться в источнике данных, прежде чем они смогут решить, как его следует анализировать.

360-градусный обзор
Многие компании ошибочно полагают, что совершенные транзакции — единственный 360-градусный обзор клиента. Сегодня организации должны собирать большие данные о потребителях из таких точек соприкосновения с клиентами, как веб-браузеры, киоски, мобильные приложения, социальные сети и многие другие.

Правильный вопрос
Для того чтобы сделать хороший анализ, необходимо задать правильный вопрос, собрать нужные данные и разработать подходящий аналитический процесс, чтобы на этот вопрос ответить. Вероятно, самое важное различие между хорошим и плохим анализом заключается в правильной постановке вопроса.

Трудности перевода
Трудности анализа текста заключаются в том, что слова сами по себе не рассказывают всей истории. Акцент и интонация имеют большое значение, однако в тексте отсутствуют данные о них.

pdf Предисловие
pdf Глава 9. Что такое хорошая аналитическая команда?

Добавить свой отзыв о книге

Оглавление Укрощение больших данных.

Предисловие 
Введение
 
Часть I. Появление больших данных
Глава 1. Что такое «большие данные» и каково их значение? 
Глава 2. Веб-данные: первые большие данные 
Глава 3. Источники больших данных и их ценность 

Часть II. Укрощение больших данных: 
технологии, процессы и методы
Глава 4. Эволюция масштабируемости аналитических систем 
Глава 5. Эволюция аналитических процессов 
Глава 6. Эволюция аналитических инструментов и методов 

Часть III. Укрощение больших данных: 
люди и подходы
Глава 7. Что такое хороший анализ? 
Глава 8. Ч то такое хороший профессионал 
в области аналитики? 
Глава 9. Что такое хорошая аналитическая команда? 

Часть IV. Объединение пройденного: 
аналитическая культура
Глава 10. Создание условий для внедрения инноваций 
в сфере аналитики 
Глава 11. Создание культуры инноваций и открытий 

Заключение
Благодарности 
Об авторе 
Предметный указатель 
Примечания



Оставить свой отзыв:

Сегодня купили