Укрощение больших данных. - Білл Френкс: купити книгу в kniga.biz.ua (арт. 4431)
kniga.biz.ua

Укрощение больших данных.

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

Код: 4431
Купити Укрощение больших данных. Білл Френкс
Книгу знято з продажу
В бажані
Доставка
БЕЗКОШТОВНА при вартості замовлення від 990 грн
50 грн Укрпошта на відділення
70 грн Нова Пошта на відділення/поштомат
95 грн доставка кур'єром
Детальніше

Оплата
Готівкою або на термінал при отриманні, Безготівкова, Visa/MasterCard
Автор Білл Френкс
Видавництво Манн, Іванов і Фербер
Сторінок 352
Рік 2014
ISBN 978-5-00057-146-0
Обкладинка тверда
Мова Російська
Формат 70х100/16 (170х240 мм.)

Про книгу 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?

Додати свій відгук про книгу

Зміст 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



Залишити свій відгук:

Сьогодні купили