Оглавление
Алексей Благирев. Big data простым языком
Предисловие
Глава 1. Что такое Big Data?
Марсианские диалекты
Что же это все-таки такое и откуда взялось?
Постинформационное общество[4]
Data-driven организации[11]
7 шагов data-driven decision culture
В чем ценность data-driven организации
Data-informed организации
Data-informed или data-driven
Революция open-source и доступность технологий
4-я промышленная революция, или Почему человек больше не нужен для поиска инсайтов
Глава 2. Стратегия данных
С чего начинается стратегия данных?
Ключевые стейкхолдеры
Техническая инфраструктура
Зачем нужна стратегия данных?
Как влияет культура компании на успешность стратегии?
Кто владелец стратегии данных?
Self-service BI
Как измерить успешность стратегии данных?
Сколько стоит реализовать стратегию данных?
Глава 3. Storytelling с данными
Идеальная история отвечаем на ключевые вопросы
Декодирование аналитического контента требует усилий
Impact investment – у каждого рассказа должна быть цель
Глава 4. Регулирование данных
Суровые европейские консерваторы
Глава 5. Метаданные
Глава 6. Зачем нужно качество данных?
Основные методы управления качеством данных
Как измерять качество данных?
Как понять, какие измерения качества выбрать?
Инструменты управления качеством данных
Глава 7. Не Big Data единой: платформы и экосистемы
PaaS и платформы
Глава 8. А что дальше? Проблемы и тренды
Проблемы с Big Data сегодня
Мы думаем, что понимаем Big Data
Как рассчитать финансовый эффект?
Big Data может быть вообще не нужна
К чему мы движемся? Тренды
Машинное обучение применяется все чаще
Послесловие
Отрывок из книги
Люблю людей.
Именно такие мысли остаются в голове, когда тебе предлагают полностью переписать книгу. А если вы читаете это, значит, мне удалось, и я все-таки ее переписал.
.....
Технологии очень быстро эволюционировали. В какой-то момент на смену традиционному понятию Big Data пришел еще один новый термин – Smart Data. Он означал, что «Умные данные» – это сигнал, а «Большие данные» – шум. Таким образом появилась парадигма, разделяющая методы анализа: исследования «шумов» и выявления «сигналов».
За какие-то двадцать лет мир тряхануло так, что он перешел от рынка, где нельзя было купить данные интернет-трафика со «следами», оставленными пользователями, к рынку, где любые данные можно достать в любой момент.
.....
