Analýza veľkých dát: Praktická príručka pre manažérov

Recenzie čitateľov

Kniha bola kritizovaná za to, že sa vo veľkej miere spolieha na marketingový obsah od dodávateľov veľkých dát a neposkytuje podstatné, hĺbkové poznatky o témach, ktorým sa venuje. Recenzenti zaznamenali problémy s úpravou a nedostatok praktických pokynov, čo naznačuje, že kniha nespĺňa svoj prísľub ako zdroj informácií pre manažérov.

Pokúša sa prekročiť rámec povrchných diskusií o Big Data; pokrýva celý rad tém relevantných pre strojové učenie.

⬤ Väčšinou recyklovaný marketingový materiál od dodávateľov
⬤ chýba hĺbka a praktické poznatky
⬤ problémy s úpravou
⬤ nie je užitočným sprievodcom pre manažérov.

(na základe 2 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Big Data Analytics: A Practical Guide for Managers

Obsah knihy:

Táto kniha poskytuje manažérom a pracovníkom s rozhodovacími právomocami nástroje na prijímanie informovanejších rozhodnutí o iniciatívach v oblasti nákupu veľkých dát. Big Data Analytics: A Practical Guide for Managers prináša nielen opisy bežných nástrojov, ale aj prehľad rôznych produktov a dodávateľov, ktorí dodávajú na trh veľké dáta.

Táto prístupná príručka porovnáva a porovnáva rôzne typy analýz, ktoré sa bežne vykonávajú s veľkými dátami, a predkladá prehľadné vysvetlenia všeobecného fungovania nástrojov na spracovanie veľkých dát. Namiesto toho, aby venovala čas tomu, AKO inštalovať konkrétne balíky, zameriava sa na dôvody, PREČO by si čitatelia daný balík nainštalovali.

Kniha poskytuje autoritatívny návod na celý rad nástrojov vrátane open source a proprietárnych systémov. Podrobne opisuje silné a slabé stránky začlenenia analýzy veľkých dát do rozhodovania a vysvetľuje, ako využiť silné stránky a zároveň zmierniť slabé stránky.

⬤ Popisuje výhody distribuovaných výpočtov jednoduchým spôsobom.

⬤ Zahŕňa podstatný materiál o dodávateľoch/nástrojoch, najmä v prípade rozhodnutí o otvorenom zdroji.

⬤ Pokrýva významné softvérové balíky vrátane Hadoop a Oracle Endeca.

⬤ Preskúmava aplikácie GIS a strojového učenia.

⬤ Zohľadňuje otázky ochrany súkromia a dohľadu.

V knihe sa ďalej skúmajú základné štatistické pojmy, ktoré môžu byť pri nesprávnej aplikácii zdrojom chýb. K veľkým dátam sa stále znova pristupuje ako k orákulu, ktoré objavuje výsledky, aké by si nikto nevedel predstaviť. Aj keď big data môžu plniť túto cennú funkciu, až príliš často sú tieto výsledky nesprávne, no napriek tomu sa bezvýhradne uvádzajú. Pravdepodobnosť chybných výsledkov sa zvyšuje s väčším počtom porovnávaných premenných, ak sa neprijmú preventívne opatrenia.

Prístup autorov spočíva vo vysvetlení týchto pojmov, aby manažéri mohli svojim analytikom a predajcom klásť lepšie otázky o vhodnosti metód použitých na dosiahnutie záveru. Keďže svet vedy a medicíny sa pri zverejňovaní štúdií borí s podobnými problémami, autori vychádzajú z ich úsilia a aplikujú ho na veľké objemy údajov.