Укрощение больших данных. Как извлекать знания из

Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики О чем эта книга Автор этой книги понятным неспециалисту языком рассказывает о том, что такое большие данные, как они меняют мир и что нужно делать, чтобы повысить уровень аналитики в своей организации и принимать взвешенные решения, основанные на информации. Из этой книги вы узнаете: — что такое большие данные, почему они важны и в чем их преимущества; — каковы основные источники больших данных; — какие технологии и процессы помогут совладать с ними; — что отличает хорошего аналитика и хорошую аналитическую команду; — и как привить культуру анализа и инноваций в своей компании. Большие данные проникают повсюду. Число источников больших данных растет. Правильное использование и анализ информации могут стать вашим конкурентным преимуществом. Фишки книги Входит в список книг, рекомендованных Томом Питерсом. Переведена на японский и китайский, будет переводиться на корейский язык. Цитаты из книги Что такое "большие данные"? Представьте себе, что можно записать и перевести в текст каждый разговор клиента с отделом продаж. Добавьте к этому все электронные письма, переписку в чатах и комментарии в социальных медиа и на сайтах отзывов. Теперь попробуйте проанализировать весь этот текст. Ваша голова еще не взорвалась? Зачем они нужны? Значимость большим данным придает вовсе не то, что они большие, и даже не то, что они представляют собой данные. Важно то, как вы анализируете и применяете эти данные для развития своего бизнеса. Тяжелая работа Существует старое правило: 70-80% времени уходит на сбор и подготовку данных и только 20-30% - на их анализ. Вероятно, в самом начале аналитики будут тратить 95%, если не все 100%, времени только на то, чтобы разобраться в источнике данных, прежде чем они смогут решить, как его следует анализировать. 360-градусный обзор Многие компании ошибочно полагают, что совершенные транзакции - единственный 360-градусный обзор клиента. Сегодня организации должны собирать большие данные о потребителях из таких точек соприкосновения с клиентами, как веб-браузеры, киоски, мобильные приложения, социальные сети и многие другие. Правильный вопрос Для того чтобы сделать хороший анализ, необходимо задать правильный вопрос, собрать нужные данные и разработать подходящий аналитический процесс, чтобы на этот вопрос ответить. Вероятно, самое важное различие между хорошим и плохим анализом заключается в правильной постановке вопроса. Трудности перевода Трудности анализа текста заключаются в том, что слова сами по себе не рассказывают всей истории. Акцент и интонация имеют большое значение, однако в тексте отсутствуют данные о них.