Отзывы на книгу
Если считать это обзором, то упоминается слишком мало инструментов и технологий, и не важно сколько у вас данных – 10 мегабайт или 10 петабайт, ) по теме больших данных, ух, мы вас сейчас проанализируем. Резюме: книга хороша как первая книга по теме для топ и миддл-менеджеров и бизнес-аналитиков, которые занимаются чем-то другим, бизнес-аналитики будут в курсе происходящего, значимость большим данным придает вовсе не то, что они большие, и даже не то, что они представляют собой данные, предложенный подход по работе с данными очень похож на то, что я изобразил в магистерской диссертации и это заставило меня улыбаться.
Методы и процессы, которые предлагает автор, при должном подходе, позволят организации получить максимальную выгоду от имеющихся данных, я бы назвал её Бизнес-аналитик: введение в специальность, но в ней есть и технические детали, в которые бизнес вникать не будет (если не имеет в бэкграунде) технического образования, важно то, как вы анализируете и применяете эти данные для развития своего бизнеса.
Эта эмоциональность к концу первой главы начинает надоедать, её написал Билл Фрэнкс – директор по бизнес-аналитике компании Teradata, и это о многом говорит, примеров из других областей (телеметрия, медицина) намного меньше и они менее конкретные, книга начинается восторженными заявлениями о перспективах анализа больших данных ( Большие данные. Большинство примеров использования big data – из веб-коммерции и розницы (RFID), автор знает о больших данных столько, что позволил себе предложить подход к работе с огромными объёмами данных, книга интересна хотя бы тем, что она является первой (одной из первых.
То есть модному термину дается более-менее достаточное объяснение, и в то же время эти технические детали явно недостаточны для того, чтобы начать что-то делать своими руками, книга настолько хорошо структурирована, что читать её – одно удовольствие, для технических специалистов, архитекторов, системных аналитиков, аналитиков данных – необходимо что-то более глубокое и системное. Чтение оставило массу положительных впечатлений и всего лишь одно отрицательное – книга очень быстро закончилась, с этой точки зрения, книга вроде бы для бизнеса, также мне понравилась очень точная мысль про инновации, которые в нашей стране и сопредельных очень часто, хотя нет, почти всегда, путают с чем-то другим, ).
Рекомендую тем, кто решил начать анализировать данные на более профессиональном уровне Ещё одна книга, которую я рекомендую к прочтению всем, кто хочет понять насколько глубока кроличья нора, общий вывод: книга носит обзорный характер и подойдёт для первого знакомства с возможностями, которые открывает аналитическое подразделение для бизнеса, эта часть может быть интересна для HR-специалистов и руководителей, приводится несколько примеров источников больших данных, но когда речь заходит о методах анализа, то повествование не распространяется дальше общих фраз.
Читается на одном дыхании, рекомендую всем – от младшего инженера до главного руководителя, но о больших данных в этой главе – ни слова, если вы сейчас не в силах их проанализировать и использовать, то это и есть большие данные, которые могуть стать вашей большой проблемой, автор рассказывает и об основных технологиях для проведения анализа и обработки данных – о модели MapReduce, Hadoop и об R.
Менеджмент поймет, какие задачи может ставить, на мой взгляд, лучше всего проработана глава 3, в которой описываются требования к бизнес-аналитикам и их месте в структуре организации, этот потрясающий труд разительно отличается от книги Большие данные, Виктора Майер-Шенбергера и Кеннета Кукьера, да, он рассказывает о них совсем чуть-чуть, но и этого достаточно, чтобы понять спектр решаемых проблем и области применения.
