Big Data Analytics: Un ghid practic pentru manageri

Recenzii ale cititorilor

Cartea a fost criticată pentru faptul că se bazează în mare măsură pe conținutul de marketing al furnizorilor de Big Data și nu oferă o perspectivă substanțială și aprofundată asupra subiectelor pe care le abordează. Recenzenții au remarcat probleme de editare și o lipsă de îndrumare practică, sugerând că nu își îndeplinește promisiunea ca resursă pentru manageri.

Încearcă să treacă dincolo de discuțiile superficiale despre Big Data; acoperă o gamă largă de subiecte relevante pentru învățarea automată.

⬤ În mare parte materiale de marketing reciclate de la furnizori
⬤ lipsit de profunzime și de perspective practice
⬤ probleme de editare
⬤ nu este un ghid util pentru manageri.

(pe baza a 2 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Big Data Analytics: A Practical Guide for Managers

Conținutul cărții:

Cu ajutorul acestei cărți, managerii și factorii de decizie primesc instrumentele necesare pentru a lua decizii în cunoștință de cauză cu privire la inițiativele de achiziționare de big data. Big Data Analytics: A Practical Guide for Managers nu numai că furnizează descrieri ale instrumentelor uzuale, dar face și o trecere în revistă a diferitelor produse și furnizori care aprovizionează piața big data.

Comparând și contrastând diferitele tipuri de analiză efectuate în mod obișnuit cu big data, această referință accesibilă prezintă explicații clare ale funcționării generale a instrumentelor big data. În loc să petreacă timp cu privire la CUM să instaleze anumite pachete, cartea se concentrează pe motivele pentru care cititorii ar instala un anumit pachet.

Cartea oferă îndrumări autoritare cu privire la o serie de instrumente, inclusiv sisteme open source și proprietare. Ea detaliază punctele forte și punctele slabe ale încorporării analizei big data în procesul decizional și explică modul de valorificare a punctelor forte, atenuând în același timp punctele slabe.

⬤ descrie beneficiile calculului distribuit în termeni simpli.

⬤ Include materiale substanțiale despre furnizori/instrumente, în special pentru deciziile privind sursele deschise.

⬤  Acoperă pachete software proeminente, inclusiv Hadoop și Oracle Endeca.

⬤ Examinează aplicațiile GIS și de învățare automată.

⬤ Consideră aspectele legate de confidențialitate și supraveghere.

Cartea explorează în continuare conceptele statistice de bază care, atunci când sunt aplicate greșit, pot fi sursa erorilor. În repetate rânduri, datele mari sunt tratate ca un oracol care descoperă rezultate pe care nimeni nu și le-ar fi imaginat. Deși datele mari pot îndeplini această funcție valoroasă, prea adesea aceste rezultate sunt incorecte, dar sunt totuși raportate fără îndoială. Probabilitatea de a obține rezultate eronate crește pe măsură ce se compară un număr mai mare de variabile, cu excepția cazului în care se iau măsuri preventive.

Abordarea adoptată de autori este de a explica aceste concepte astfel încât managerii să poată pune întrebări mai bune analiștilor și furnizorilor lor cu privire la caracterul adecvat al metodelor utilizate pentru a ajunge la o concluzie. Deoarece lumea științei și a medicinei s-a confruntat cu probleme similare în publicarea studiilor, autorii se bazează pe eforturile lor și le aplică la datele mari.