Recenzii ale cititorilor
Rezumat:Cartea privind Big Data oferă un amestec de reacții pozitive și negative din partea cititorilor. Mulți apreciază conceptele fundamentale și studiile de caz, în timp ce criticile se concentrează adesea pe limbajul confuz, conținutul repetitiv, tipărirea de calitate scăzută și profunzimea insuficientă în anumite subiecte. Este cel mai potrivit pentru începători, dar s-ar putea să nu-i satisfacă pe cei care caută o resursă cuprinzătoare.
Avantaje:⬤ Concepte bine explicate
⬤ conexiuni între subiecte
⬤ exemple utile de studii de caz
⬤ ușor de citit
⬤ introducere solidă
⬤ bun pentru începători
⬤ perspective bune asupra Big Data
⬤ subteme foarte interconectate.
Dezavantaje:⬤ Formulări confuze în prima parte
⬤ conținut repetitiv și prea simplist
⬤ tipărire de calitate scăzută
⬤ diagrame inutile
⬤ acoperire superficială a subiectelor avansate
⬤ mulți consideră că nu merită prețul sugerat.
(pe baza a 18 recenzii ale cititorilor)
Titlul original:
Big Data Fundamentals - Concepts, Drivers & Techniques
Conținutul cărții:
"Acest text ar trebui să fie o lectură obligatorie pentru toți cei care lucrează în domeniul afacerilor contemporane.".
--Peter Woodhull, CEO, Modus21.
"Singura carte care descrie clar și leagă conceptele Big Data de utilitatea în afaceri.".
--Dr. Christopher Starr, PhD.
"Pur și simplu, aceasta este cea mai bună carte Big Data de pe piață".
--Sam Rostam, Cascadian IT Group.
"... una dintre cele mai contemporane abordări pe care le-am văzut cu privire la fundamentele Big Data...".
--Joshua M. Davis, PhD.
The Definitive Plain-English Guide to Big Data for Business and Technology Professionals
Big Data Fundamentals oferă o introducere pragmatică, fără noimă, la Big Data. Autorul de bestseller IT Thomas Erl și echipa sa explică în mod clar conceptele cheie, teoria și terminologia Big Data, precum și tehnologiile și tehnicile fundamentale. Toată acoperirea este susținută cu exemple de studii de caz și numeroase diagrame simple.
Autorii încep prin a explica modul în care Big Data poate propulsa o organizație înainte prin rezolvarea unui spectru de probleme de afaceri greu de rezolvat anterior. Apoi, ei demistifică tehnicile și tehnologiile cheie de analiză și arată cum poate fi construit și integrat un mediu de soluții Big Data pentru a oferi avantaje competitive.
⬤ Descoperirea conceptelor fundamentale ale Big Data și a ceea ce îl diferențiază de formele anterioare de analiză și știință a datelor.
⬤ Înțelegerea motivațiilor de afaceri și a factorilor care stau la baza adoptării Big Data, de la îmbunătățiri operaționale până la inovare.
⬤ Planificarea inițiativelor Big Data strategice, orientate către afaceri.
⬤ Abordarea unor aspecte precum gestionarea datelor, guvernanța și securitatea.
⬤ Recunoașterea celor 5 "V" caracteristici ale seturilor de date în mediile Big Data: volum, viteză, varietate, veridicitate și valoare.
⬤ Clarificarea relațiilor Big Data cu OLTP, OLAP, ETL, depozitele de date și martele de date.
⬤ Lucrul cu Big Data în formate structurate, nestructurate, semi-structurate și metadate.
⬤ Creșterea valorii prin integrarea resurselor Big Data cu monitorizarea performanței corporative.
⬤ Înțelegerea modului în care Big Data valorifică procesarea distribuită și paralelă.
⬤ Utilizarea NoSQL și a altor tehnologii pentru a răspunde cerințelor distincte de prelucrare a datelor Big Data.
⬤ Utilizarea abordărilor statistice ale analizei cantitative și calitative.
⬤ Aplicarea metodelor de analiză computațională, inclusiv învățarea automată.
