Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea lui Stephen Few „Big Data, Big Dupe” critică conceptul de „big data” ca fiind mai degrabă un artificiu de marketing decât o schimbare semnificativă de paradigmă în analiza datelor. Autorul susține că dependența de acest termen distrage atenția de la gândirea critică și de la competențele necesare pentru o analiză eficientă a datelor. În timp ce cartea este lăudată pentru îndrăzneala și perspectivele sale importante, ea a fost criticată pentru concizia sa și lipsa de conținut nou în comparație cu blogul lui Few.
Avantaje:⬤ Critică îndrăzneață și importantă a exagerării „big data”.
⬤ Subliniază importanța gândirii critice și a cunoașterii subiectului în analiza datelor.
⬤ Stil narativ captivant care rezonează cu profesioniștii din domeniul datelor.
⬤ Argumente bune împotriva afirmațiilor legate de big data bazate pe marketing.
⬤ Încurajează concentrarea asupra „datelor reale”, mai degrabă decât asupra tendințelor ostentative.
Dezavantaje:⬤ Lungime redusă (75 de pagini), cu un conținut perceput ca fiind repetitiv.
⬤ Lipsă de suporturi vizuale sau exemple reale de proiecte eșuate în domeniul big data.
⬤ Unele comentarii politice considerate deranjante.
⬤ Criticii consideră că nu oferă perspective noi în comparație cu lucrările anterioare.
⬤ Poate fi prea disprețuitoare față de progresele tehnologice în analiza datelor.
(pe baza a 25 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Big Data, Big Dupe: A Little Book about a Big Bunch of Nonsense
Conținutul cărții:
Big Data, Big Dupe este o carte mică despre o grămadă mare de prostii. Povestea lui David și Goliat ne inspiră speranța că ceva mic, atunci când este înarmat cu adevărul, poate doborî ceva mare care este o minciună.
Aceasta este speranța autorului. În timp ce alții au scris despre pericolele Big Data, Stephen Few dezvăluie înșelăciunea care ascunde natura sa iluzorie. Dacă "datele sunt noul ulei", Big Data este noul ulei de șarpe.
Nu este real. Este o campanie de marketing care ne distrage atenția de ani de zile de la munca reală și importantă de a extrage valoare din date.
