Recenzie čitateľov
Zhrnutie:Kniha o veľkých údajoch ponúka zmes pozitívnych a negatívnych ohlasov od čitateľov. Mnohí oceňujú základné koncepty a prípadové štúdie, zatiaľ čo kritika sa často zameriava na mätúci jazyk, opakujúci sa obsah, nekvalitnú tlač a nedostatočnú hĺbku niektorých tém. Kniha je najvhodnejšia pre začiatočníkov, ale nemusí uspokojiť tých, ktorí hľadajú komplexný zdroj informácií.
Výhody:⬤ Dobre vysvetlené pojmy
⬤ prepojenia medzi témami
⬤ užitočné príklady prípadových štúdií
⬤ ľahko sa číta
⬤ solídny úvod
⬤ vhodný pre začiatočníkov
⬤ dobrý prehľad o veľkých dátach
⬤ veľmi prepojené podtémy.
Nevýhody:⬤ Mätúce formulácie v prvej časti
⬤ opakujúci sa a príliš zjednodušený obsah
⬤ nekvalitná tlač
⬤ zbytočné diagramy
⬤ plytké pokrytie pokročilých tém
⬤ mnohí majú pocit, že to nestojí za navrhovanú cenu.
(na základe 18 čitateľských recenzií)
Pôvodný názov:
Big Data Fundamentals - Concepts, Drivers & Techniques
Obsah knihy:
"Tento text by mal byť povinnou literatúrou pre každého, kto sa zaoberá súčasným podnikaním."
--Peter Woodhull, generálny riaditeľ spoločnosti Modus21.
"Jediná kniha, ktorá jasne opisuje a spája koncepty Big Data s užitočnosťou pre podnikanie.".
--Dr. Christopher Starr, PhD.
"Jednoducho, toto je najlepšia kniha o Big Data na trhu.".
--Sam Rostam, Cascadian IT Group.
"... jeden z najmodernejších prístupov k základom Big Data, aký som videl...".
--Joshua M. Davis, PhD.
The Definitive Plain-English Guide to Big Data for Business and Technology Professionals.
Kniha Základy veľkých dát poskytuje pragmatický úvod do problematiky veľkých dát bez zbytočných slov. Autor bestsellerov v oblasti IT Thomas Erl a jeho tím zrozumiteľne vysvetľujú kľúčové pojmy, teóriu a terminológiu Big Data, ako aj základné technológie a techniky. Celé pokrytie je podporené príkladmi prípadových štúdií a množstvom jednoduchých schém.
Autori na začiatku vysvetľujú, ako môžu Big Data poháňať organizáciu vpred riešením spektra predtým neriešiteľných obchodných problémov. Ďalej demystifikujú kľúčové techniky a technológie analýzy a ukazujú, ako možno vytvoriť a integrovať prostredie riešenia Big Data, ktoré ponúkne konkurenčné výhody.
⬤ Odhalenie základných pojmov Big Data a toho, čím sa líšia od predchádzajúcich foriem analýzy údajov a dátovej vedy.
⬤ Pochopenie obchodných motivácií a hnacích síl, ktoré stoja za prijatím Big Data, od prevádzkových zlepšení až po inovácie.
⬤ Plánovanie strategických, obchodne orientovaných iniciatív v oblasti veľkých dát.
⬤ Zohľadnenie aspektov, ako je správa údajov, riadenie a bezpečnosť.
⬤ Poznanie 5 "V" charakteristík súborov údajov v prostredí Big Data: objem, rýchlosť, rozmanitosť, pravdivosť a hodnota.
⬤ Vysvetlenie vzťahov veľkých dát s OLTP, OLAP, ETL, dátovými skladmi a dátovými skladmi.
⬤ Práca s veľkými dátami v štruktúrovaných, neštruktúrovaných, pološtruktúrovaných a metadátových formátoch.
⬤ Zvyšovanie hodnoty integráciou zdrojov Big Data s monitorovaním výkonnosti podniku.
⬤ Pochopenie toho, ako Big Data využívajú distribuované a paralelné spracovanie.
⬤ Využívanie NoSQL a ďalších technológií na splnenie odlišných požiadaviek na spracovanie veľkých objemov údajov.
⬤ Využívanie štatistických prístupov kvantitatívnej a kvalitatívnej analýzy.
⬤ Používanie metód počítačovej analýzy vrátane strojového učenia.
