Еще несколько лет назад руководители многих организаций, чей бизнес генерирует большие объемы операционных данных, сомневались в ценности подхода Big Data. Сегодня те из них, кто продолжает сомневаться, упускают непрерывно растущие возможности этого подхода, повышая риск потери доли рынка и перехода в разряд отстающих и устаревающих. Но с чего начать, если вы хотите вывести свою организацию на новый научно-технологический уровень, к принятию решений с использованием Big Data?
Ответ на это дает Билл Фрэнкс, директор по аналитике компании Teradata и преподаватель Международного института аналитики, за плечами которого — более чем 20-летний опыт работы в крупных аналитических проектах реальн
Ответ на это дает Билл Фрэнкс, директор по аналитике компании Teradata и преподаватель Международного института аналитики, за плечами которого — более чем 20-летний опыт работы в крупных аналитических проектах реальн
Революция в аналитике: Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики
Этот товар закончился
Купил 1 человек
Описание и характеристики
Ответ на это дает Билл Фрэнкс, директор по аналитике компании Teradata и преподаватель Международного института аналитики, за плечами которого — более чем 20-летний опыт работы в крупных аналитических проектах реального бизнеса.
«Революция в аналитике» — это пошаговое практическое руководство по внедрению операционной аналитики и автоматизации принятия решений. Специалисты по аналитике, ИТ и все, кто хочет сделать свою организацию успешнее на основе подхода Big Data, по достоинству оценят работу Фрэнкса.
- Тип обложки Твёрдый переплёт
- Количество страниц 308
- Вес, г 629
- Размер 1.8x17.2x24.2
- Издательство Альпина
- Издательский бренд Альпина Паблишер
- Возрастные ограничения 0+
- Год издания 2018
- ISBN 9785961453027, 9785961462098, 978-5-907470-93-4
- Тираж 200
- ID товара 2630745
Отзывы
Аналитика 3.0
Данная книга представляет собой своего рода руководство к внедрию аналитики тем компаниям, которые ещё не сделали это.
Автор наглядно, шаг за шагом описывает:
- что такое Аналитика?
- для чего нужна Аналитика?
- чем отличается современная Аналитика от той, которая была до эпохи Big Data.
Данная книга подойдёт руководителям подразделений и департаментов - как наглядное пособие.
Книга написана простым языком, но при всём этом подразумевает, что читатели уже должны быть знакомы хотя бы с основами Аналитики.
Начинающим аналитикам она может быть полезна только тем, что данная книга показывает Как можно будет в будущем распоряжаться информацией.
Какими свойствами должны обладать Аналитики (цитата из книги: "Специалисты-аналитики должны позиционирование себя как консультанты, наставники и инструкторы, а не как приемщики заказов").
В общем и целом - книга позволяет расширить кругозор и начать обращать внимание на ценность операционной аналитики.
Оценка:
9 котиков из 10.
Автор наглядно, шаг за шагом описывает:
- что такое Аналитика?
- для чего нужна Аналитика?
- чем отличается современная Аналитика от той, которая была до эпохи Big Data.
Данная книга подойдёт руководителям подразделений и департаментов - как наглядное пособие.
Книга написана простым языком, но при всём этом подразумевает, что читатели уже должны быть знакомы хотя бы с основами Аналитики.
Начинающим аналитикам она может быть полезна только тем, что данная книга показывает Как можно будет в будущем распоряжаться информацией.
Какими свойствами должны обладать Аналитики (цитата из книги: "Специалисты-аналитики должны позиционирование себя как консультанты, наставники и инструкторы, а не как приемщики заказов").
В общем и целом - книга позволяет расширить кругозор и начать обращать внимание на ценность операционной аналитики.
Оценка:
9 котиков из 10.
Плюсы
Их много. Это руководство к действию.
Описание плюсов аналитики и революционный взгляд на то, что Аналитику внедрять необходимо всем.
Автор понимает о чём пишет.
Описание плюсов аналитики и революционный взгляд на то, что Аналитику внедрять необходимо всем.
Автор понимает о чём пишет.
Минусы
Главный минус только в том, что данная книга была написана в 2014 году и некоторые из её разделов, к сожалению, уже устарели.
К примеру автор описывает исследование данных (Data Science) как нечто, что только-только будет входит в современный мир.
Реальность же такова, что многие компании итак уже давно осознали все плюсы исследования данных и используют алгоритмы машинного обучения на постоянной основе.
К примеру автор описывает исследование данных (Data Science) как нечто, что только-только будет входит в современный мир.
Реальность же такова, что многие компании итак уже давно осознали все плюсы исследования данных и используют алгоритмы машинного обучения на постоянной основе.