Olvasói vélemények
Összegzés:A Big Data című könyvről az olvasók pozitív és negatív visszajelzésekkel vegyesen nyilatkoznak. Sokan értékelik az alapkoncepciókat és az esettanulmányokat, míg a kritikák gyakran a zavaros nyelvezetre, az ismétlődő tartalomra, a gyenge minőségű nyomtatásra és az egyes témák elégtelen mélységére összpontosítanak. A könyv leginkább kezdők számára alkalmas, de nem biztos, hogy kielégíti azokat, akik átfogó forrást keresnek.
Előnyök:⬤ Jól magyarázott fogalmak
⬤ összefüggések a témák között
⬤ hasznos esettanulmány példák
⬤ könnyen olvasható
⬤ szilárd bevezetés
⬤ kezdőknek is jó
⬤ jó betekintés a Big Data-ba
⬤ erősen összefüggő altémák.
Hátrányok:⬤ Zavaros megfogalmazás az első részben
⬤ ismétlődő és túlságosan leegyszerűsítő tartalom
⬤ gyenge minőségű nyomtatás
⬤ használhatatlan ábrák
⬤ haladó témák sekélyes lefedettsége
⬤ sokak szerint nem éri meg a javasolt árat.
(18 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Big Data Fundamentals - Concepts, Drivers & Techniques
Könyv tartalma:
"Ez a szöveg kötelező olvasmány kellene, hogy legyen mindenkinek, aki a mai üzleti életben dolgozik.".
--Peter Woodhull, vezérigazgató, Modus21.
"Az egyetlen könyv, amely világosan leírja és összekapcsolja a Big Data fogalmakat az üzleti hasznossággal.".
--Dr. Christopher Starr, PhD.
"Egyszerűen ez a legjobb Big Data könyv a piacon ".
--Sam Rostam, Cascadian IT Group.
"... az egyik legkorszerűbb megközelítés, amit a Big Data alapjairól láttam...".
--Joshua M. Davis, PhD.
The Definitive Plain-English Guide to Big Data for Business and Technology Professionals (A Big Data végleges, közérthető útmutatója üzleti és technológiai szakemberek számára).
A Big Data Fundamentals pragmatikus, ész nélküli bevezetést nyújt a Big Data témakörébe. Thomas Erl, a bestseller informatikai szerző és csapata világosan elmagyarázza a legfontosabb Big Data fogalmakat, elméletet és terminológiát, valamint az alapvető technológiákat és technikákat. Minden lefedettséget esettanulmányi példákkal és számos egyszerű ábrával támasztanak alá.
A szerzők először is elmagyarázzák, hogy a Big Data hogyan lendítheti előre a szervezetet azáltal, hogy korábban megoldhatatlan üzleti problémák széles spektrumát oldja meg. Ezután demisztifikálják a legfontosabb elemzési technikákat és technológiákat, és bemutatják, hogyan lehet a Big Data megoldási környezetet kiépíteni és integrálni, hogy versenyelőnyöket kínáljon.
⬤ A Big Data alapvető fogalmainak felfedezése, és hogy miben különbözik az adatelemzés és az adattudomány korábbi formáitól.
⬤ A Big Data bevezetése mögött álló üzleti motivációk és mozgatórugók megismerése, a működési javulástól az innovációig.
⬤ Stratégiai, üzleti célú Big Data kezdeményezések tervezése.
⬤ Az olyan megfontolások kezelése, mint az adatkezelés, az irányítás és a biztonság.
⬤ A Big Data-környezetekben az adathalmazok 5 "V" jellemzőjének felismerése: volumen, sebesség, változatosság, hitelesség és érték.
⬤ A Big Data és az OLTP, OLAP, ETL, adattárházak és adatmárkák kapcsolatának tisztázása.
⬤ Munka a strukturált, strukturálatlan, félig strukturált és metaadat-formátumú Big Data-val.
⬤ Az érték növelése a Big Data erőforrásoknak a vállalati teljesítményfigyeléssel való integrálásával.
⬤ Annak megértése, hogy a Big Data hogyan használja ki az elosztott és párhuzamos feldolgozást.
⬤ A NoSQL és más technológiák használata a Big Data egyedi adatfeldolgozási követelményeinek teljesítése érdekében.
⬤ A mennyiségi és minőségi elemzés statisztikai megközelítéseinek kihasználása.
⬤ Számítógépes elemzési módszerek alkalmazása, beleértve a gépi tanulást is.
