Оглавление
Группа авторов. Аналитика 360: Big Data и BI-системы, которые меняют игру
Введение. Роль данных в современном бизнесе
Понимание термина Биг Дата: основные характеристики и принципы
Эволюция аналитики. Путь от таблиц к интеллектуальным системам
Основные источники данных. От традиционных к цифровым
Скорость, объем, разнообразие: вызовы современных данных
Стратегия сбора и хранения информации для аналитики
Обзор инструментов обработки данных. Что выбрать
Архитектура анализа данных. Взаимосвязь БИ-систем и бизнеса
Роль искусственного интеллекта в мире аналитики
От больших данных к умным данным. Принципы фильтрации
Методы визуализации: превращаем данные в эффективные инсайты
Подходы к предиктивной аналитике. Чтение будущего
Принятие решений на основе данных. Стратегия и подходы
Аналитика клиентов. Как понять и предсказать потребителя
Анализ цепочек поставок. Оптимизация процессов в логистике
Роль биг дата в финансовом секторе. Прогнозирование и анализ
Тренды в индустрии больших данных и аналитики
Вопрос этики и конфиденциальности в работе с данными
Как построить БИ-систему с учетом бизнес-потребностей
Преимущества облачных платформ для обработки информации
Разработка архитектуры данных под БИ-решения
Случайные ошибки анализа и как их избежать в работе
Ключевые показатели оценки БИ-проектов и их результатов
Будущее аналитики и интеграция данных с интернетом вещей
Заключение. От аналитики к трансформации бизнеса
Отрывок из книги
Раздел 1: Определение Больших Данных
Большие Данные – это термин, описывающий огромные объемы информации, которые не могут быть эффективно обработаны с помощью традиционных методов анализа. Чтобы понять, что именно мы подразумеваем под Большими ДАНными, необходимо рассмотреть три ключевых аспекта: объем, скорость и разнообразие данных. Эти аспекты являются основой для возникновения и обработки Больших Данных и служат критериями для их оценки.
.....
Другим ярким примером является использование Больших Данных в здравоохранении. Больницы и медицинские организации применяют аналитические инструменты для обработки данных пациентов, что помогает в профилактике заболеваний и повышении качества оказываемой медицинской помощи. Например, с использованием предсказательной аналитики можно заранее выявлять клинические состояния, что позволяет принимать меры еще до возникновения серьезных проблем.
Раздел 5: Заключение и рекомендации
.....
