Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики

Автор этой книги понятным неспециалисту языком рассказывает о том, что такое большие данные, как они меняют мир и что нужно делать, чтобы повысить уровень аналитики в своей организации и принимать взвешенные решения, основанные на информации.

Из этой книги вы узнаете:

• что такое большие данные, почему они важны и в чем их преимущества;
• каковы основные источники больших данных;
• какие технологии и процессы помогут совладать с ними;
• что отличает хорошего аналитика и хорошую аналитическую команду;
• и как привить культуру анализа и инноваций в своей компании.

Большие данные проникают повсюду. Число источников больших данных растет. Правильное использование и анализ информации могут стать вашим конкурентным преимуществом.

«Фишки» книги:

• Входит в список книг, рекомендованных Томом Питерсом.
• Переведена на японский и китайский, будет переводиться на корейский язык.

Билл Фрэнкс (Bill Franks) — ведущий аналитик компании Teradata, преподаватель Международного института аналитики, спикер и блогер.

• Предисловие
• Введение

  Часть I. Появление больших данных

• Глава 1. Что такое «большие данные» и каково их значение?
• Глава 2. Веб-данные: первые большие данные
• Глава 3. Источники больших данных и их ценность

  Часть II. Укрощение больших данных: технологии, процессы и методы

• Глава 4. Эволюция масштабируемости аналитических систем
• Глава 5. Эволюция аналитических процессов
• Глава 6. Эволюция аналитических инструментов и методов

  Часть III. Укрощение больших данных: люди и подходы

• Глава 7. Что такое хороший анализ?
• Глава 8. Что такое хороший профессионал в области аналитики?
• Глава 9. Что такое хорошая аналитическая команда?

  Часть IV. Объединение пройденного: аналитическая культура

• Глава 10. Создание условий для внедрения инноваций в сфере аналитики
• Глава 11. Создание культуры инноваций и открытий

• Заключение
• Благодарности
• Об авторе
• Предметный указатель
• Примечания

• Нана Альгарад, рецензия на книгу "Укрощение больших данных" (Searchengines.ru)

• Большие данные vs традиционные данные