Билл Фрэнкс - Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики

• Глава 4 Конец ознакомительного фрагмента. Текст предоставлен ООО «ЛитРес». Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес. Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом. , посвященная «эволюции масштабируемости аналитических систем», представит вам технологические платформы для больших данных и аналитики с такой точки зрения, которую вы больше нигде не найдете. В ней автор также описывает такие современные технологии, как MapReduce, и разумно утверждает, что анализ больших данных потребует использования комбинации сред.

• Эта книга содержит ультрасовременные сведения о том, как создавать аналитические среды и управлять ими, – эти сведения вы также нигде больше не найдете. Если вы хотите познакомиться с новейшими размышлениями на тему «аналитических песочниц» и «аналитических наборов данных предприятия» (это была новая для меня тема, однако теперь я знаю, чт о они собой представляют и какое значение имеют), вы найдете их в главе 5 Конец ознакомительного фрагмента. Текст предоставлен ООО «ЛитРес». Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес. Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом. , которая также содержит важные замечания по поводу необходимости в системах и процессах управления моделями и скорингом.

• В главе 6 Конец ознакомительного фрагмента. Текст предоставлен ООО «ЛитРес». Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес. Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом. рассматриваются доступные сегодня типы аналитического программного обеспечения, в том числе программной среды R с открытым исходным кодом. Обычно очень трудно найти здравое рассуждение о сильных и слабых сторонах различных аналитических сред, однако здесь оно представлено. И наконец, описание методов анализа будет понятно даже далеким от техники людям.

• Третья часть книги сосредоточена на том, как управлять человеческим и организационным аспектами аналитики. В этом автор также опирается на здравый смысл. Мне, например, особенно понравился акцент на фреймовом представлении проблем и решений в главе 7 Конец ознакомительного фрагмента. Текст предоставлен ООО «ЛитРес». Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес. Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом. . Слишком многие аналитики принимаются за анализ, не задумываясь о более важных вопросах, связанных с постановкой проблемы.

• Недавно меня спросили, описывал ли кто-нибудь, кроме меня, аналитическую культуру. Я сказал, что не знаю, однако это было до того, как я прочитал четвертую часть книги Фрэнкса. Она связывает аналитическую и инновационную культуру так, как никто прежде этого не делал.

Хотя книга содержит технические сведения, она доступна для широкой аудитории, в том числе для людей с ограниченными техническими познаниями. Совет Фрэнкса по поводу инструментов для визуализации данных касается всей книги: «Чем проще, тем лучше. Прибегайте к усложнению только в случае крайней необходимости».

Если ваша организация собирается заняться аналитикой – а так и должно быть! – вам придется столкнуться со многими аспектами, затронутыми в этой книге. Даже если вы не специалист в технических вопросах, необходимо ознакомиться с некоторыми темами, связанными с обеспечением аналитических возможностей компании. Если же вы как раз являетесь техническим специалистом, то многое узнаете о человеческом аспекте аналитики. Если вы читаете это предисловие в книжном магазине или просматриваете описание книги на сайте, смело покупайте ее. Если вы ее уже купили, немедленно приступайте к чтению!

Вы получили электронное письмо: вам предлагают приобрести персонализированную компьютерную систему. Кажется, магазин прочитал ваши мысли, поскольку всего несколько часов назад вы просматривали информацию о компьютерах на его сайте…

Вы отправились в магазин за компьютером, и по пути поступает предложение купить со скидкой кофе в кофейне, мимо которой вы проезжаете: можете получить 10 %-ную скидку, если заедете в течение ближайших 20 минут…

Пока пьете кофе, приходит извинение от производителя товара, на качество которого вы пожаловались вчера на своей странице в Facebook, а также на сайте компании…

Наконец, возвращаетесь домой, а вас ждет предложение приобрести специальную броню для вашей любимой онлайн-видеоигры, которая поможет пройти некоторые места, на которых вы застряли…

Звучит неправдоподобно? Думаете, это картины далекого будущего? Нет, эти сценарии возможны уже сегодня! Большие данные. Передовая аналитика. Аналитика больших данных. Кажется, что сегодня уже не обойтись без этих понятий. Люди обсуждают, пишут и продвигают идеи больших данных и передовой аналитики. Теперь к их суждениям можно добавить и эту книгу.

Что реально, а что нет? Уж слишком много внимания к этой теме! Может быть, анализ больших данных – не более чем шумиха? Разговоров на эту тему и правда много, однако эпоха преобразований в сфере аналитических возможностей и эффективного использования больших объемов данных действительно наступила. За ажиотажем, поднятым в средствах массовой информации, стоит нечто очень реальное и мощное. Шумиха вокруг больших данных объясняется тем, что и предприятия, и потребители взволнованы ожиданием тех преимуществ, которые со временем предоставит анализ больших данных.

Большие данные, в свою очередь, становятся источником новых данных, которые стимулируют аналитические инновации в бизнесе, правительстве и академических кругах. Эти нововведения в состоянии радикально изменить взгляд организаций на свой бизнес. Большие данные обеспечат информацию, которая поможет принимать более взвешенные решения, и в некоторых случаях они будут разительно отличаться от тех, что принимаются сегодня. Анализ больших данных даст такое понимание, о котором сегодня можно только мечтать. Вы увидите, что укрощение волны больших данных и укрощение новых источников данных осуществляется аналогичными способами. Тем не менее дополнительные возможности, которые предоставляют большие данные, требуют использования новейших инструментов, технологий, методов и процессов. Старые способы анализа просто не сработают. Пришло время, когда передовые аналитические методы должны перейти на следующий уровень. Именно этому посвящена книга.