обработка данных

Комментарий к книге Big data простым языком

Avatar

Staric

Книга написана для тех, кто хочет узнать больше о применении Больших Данных в бизнесе. Немного вдохновляющая, в основном разъясняющая. Но для тех, кто хочет узнать о применении Больших Данных в науке почти бесполезная, разве что для общего развития…

Джудиа Перл, Дана Маккензи, Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению
Дэвид Хэнд, Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных
Smart Reading , Ключевые идеи книги: Просто о больших данных. Джудит Гурвиц, Алан Ньюджент, Ферн Халпер, Марсия Кауфман
И. Воронина, А. Редькин, Информатика. Шпаргалка
Алексей Колоколов, Заставьте данные говорить. Как сделать бизнес-дашборд в Excel. Руководство по визуализации данных
Дмитрий Усенков, Занимательное программирование – игры с текстом
Кирилл Еременко, Работа с данными в любой сфере
Дмитрий Рязанцев, Наталья Рязанцева, 1С:Предприятие. Зарплата и кадры. Секреты работы
Артём Седов, Работа с базой. Зарабатываем на базе: практика успешных онлайн-школ
Брендан Тирни, Джон Келлехер, Наука о данных
Наталья Хапаева, Алексей Благирев, Big data простым языком
Коллектив авторов, Теория и практика добровольных сообщений по безопасности полетов
Джон Петрочелли, Искусство распознавать чушь. Как не дать ввести себя в заблуждение и принимать правильные решения
Ольга Суханова, Наталья Учаева, Галина Волкова, Компьютерная обработка экономической информации

Рецензия на книгу Big data простым языком

Avatar

Genn

Недавно вышла книга А.Благирева “Big Data простым языком”. Книга действительно читается легко и непринуждённо. Мне удалось ее прочесть примерно за три с половиной часа не отрываясь. Понравилось. Бумажная книга вышла некоторое время назад, цифровая версия была открыта для доступа на Lites первого апреля (sic!) в 10:05.

Больше всего меня посмешило оформление ссылок в библиографии. Они все выполнены в виде QR кода. Но если такое оформление и оправдано для бумажной версии, то при чтении электронной версии на iPad, пришлось брать смартфон, наводить объектив на экран планшета и с его помощью смотреть содержание ссылок. Еще раз вспомнил про 1 апреля.

Книга представляет собой структурированное собрание большого количества опыта, так или иначе связанного с Большими Данными. Большие данные обычно аморфны и плохо структурированы, так и тут. Структуру надо выстраивать самому. Большие данные обычно приносят инсайты, здесь такими для меня стали рассказы о подделке японцами результатов медицинских исследований и личный опыт А.Благирева по оценке ценности данных на основе аудиторской концепции материальности финансовой отчетности. Последнее просто бриллиант на уровне “Цели” Голдрата (для обучения сотрудников).

Заканчивается книга весьма печально. Еще в 2015 году Gartner убрала словосочетание BigData с кривой хайпа. Высказывание про “новую нефть” появилось позже и отражает неоправданный оптимизм в отношении технологии. Автор подводит к в общем-то простой мысли о том, что суп готовит не кастрюля, а фотографии – не фотоаппарат. Процесс – скорее agile R&D, чем детерминированный waterfall. Оказывается очень велика роль исследователя и процес извлечения ценности представляет собой пока скорее алхимический опыт аналитика, который должен хорошо разбираться не только в статистике, но и в предметной области. А в этой связи очень уместным становится приведенное несколькими главами раньше описание BI-культуры Microsoft, которая не выделяет горстку жрецов и формирует аналитический функционал у всех сотрудников компании.

Я получил удовольствие.

Боевики
Детективы
Детские книги
Домашние животные
Любовные романы