Big Data Analytics: Gyakorlati útmutató vezetők számára

Olvasói vélemények

A könyvet kritika érte, mert nagymértékben a Big Data-szolgáltatók marketingtartalmára támaszkodik, és nem nyújt érdemi, mélyreható betekintést a tárgyalt témákba. A kritikusok szerkesztési problémákat és a gyakorlati útmutatás hiányát jegyezték meg, ami azt sugallja, hogy a könyv nem váltja be a vezetők számára ígért ígéretét.

Megpróbál túllépni a Big Data felszínes tárgyalásán; a gépi tanulás szempontjából releváns témák széles körét öleli fel.

⬤ Többnyire a gyártók újrahasznosított marketinganyagai
⬤ nincs mélység és gyakorlati betekintés
⬤ szerkesztési problémák
⬤ nem hasznos útmutató a vezetők számára.

(2 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Big Data Analytics: A Practical Guide for Managers

Könyv tartalma:

Ezzel a könyvvel a vezetők és a döntéshozók olyan eszközöket kapnak, amelyekkel megalapozottabb döntéseket hozhatnak a nagy adatvásárlási kezdeményezésekről. A Big Data Analytics: A Practical Guide for Managers nemcsak a gyakori eszközök leírását nyújtja, hanem a big data piacot ellátó különböző termékeket és forgalmazókat is áttekinti.

A nagy adatokkal általánosan végzett különböző típusú elemzések összehasonlításával és szembeállításával ez a közérthető referencia világos magyarázatokat ad a nagyadat-eszközök általános működéséről. Ahelyett, hogy arra fordítaná az időt, hogy hogyan kell telepíteni az egyes csomagokat, arra összpontosít, hogy az olvasók miért telepítenének egy adott csomagot.

A könyv hiteles útmutatást nyújt számos eszközzel kapcsolatban, beleértve a nyílt forráskódú és a szabadalmaztatott rendszereket is. Részletesen ismerteti a nagy adatelemzés döntéshozatalba való beépítésének erősségeit és gyengeségeit, és elmagyarázza, hogyan lehet kihasználni az erősségeket, miközben enyhíti a gyengeségeket.

⬤ Egyszerű megfogalmazásban ismerteti az elosztott számítástechnika előnyeit.

⬤ Mélyreható szállítói/eszköz anyagot tartalmaz, különösen a nyílt forráskódú döntésekhez.

⬤ Fedezi a kiemelkedő szoftvercsomagokat, köztük a Hadoopot és az Oracle Endecát.

⬤ Vizsgálja a GIS és a gépi tanulási alkalmazásokat.

⬤ Figyelembe veszi a magánélet védelmével és a megfigyeléssel kapcsolatos kérdéseket.

A könyv továbbá feltárja azokat az alapvető statisztikai fogalmakat, amelyek helytelen alkalmazása hibák forrása lehet. A nagy adatokat újra és újra orákulumként kezelik, amely olyan eredményeket fedez fel, amelyeket senki sem gondolt volna. Bár a nagy adatok szolgálhatják ezt az értékes funkciót, túl gyakran ezek az eredmények hibásak, mégis megkérdőjelezhetetlenül közlik őket. A hibás eredmények valószínűsége nő, ahogy egyre több változót hasonlítanak össze, hacsak nem tesznek megelőző intézkedéseket.

A szerzők megközelítése az, hogy elmagyarázzák ezeket a fogalmakat, hogy a vezetők jobb kérdéseket tehessenek fel elemzőiknek és szállítóiknak a következtetések levonásához használt módszerek megfelelőségét illetően. Mivel a tudomány és az orvostudomány világa hasonló kérdésekkel küzd a tanulmányok közzététele során, a szerzők az ő erőfeszítéseikből merítenek, és a nagy adatokra alkalmazzák azokat.