Онлайн книга
Наш телефон знает о нас больше, чем мы думаем. Он умеет собирать и анализировать информацию о том, как мы передвигаемся по городу, какие посты лайкаем и какими приложениями пользуемся. Он сообщит о пробках и поторопит на работу, чтобы мы не опоздали; подберет музыку под наше настроение и составит список персональных рекомендаций, чем можно занять себя в течение дня. Телефон – больше не устройство, по которому звонят, это уже средство управления окружающим нас миром. Незаметно мы окружили себя такими интерфейсами, которые создают невидимый барьер между человеком и окружающей средой. Планирование, управление, коммуникация, все теперь строится через эти программы и девайсы. Даже человеческие отношения.Но насколько глубока кроличья нора? Каждому предстоит разобраться в этом самому. Эта книга поможет донести основные принципы проектирования и создания таких интерфейсов управления бизнесом, обществом и окружающим нас миром посредством Больших данных. Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.
Оглавление книги
- Предисловие
- Глава 1 Что такое Big Data?
- Марсианские диалекты
- Что же это все-таки такое и откуда взялось?
- Постинформационное общество
- Data-driven организации
- 7 шагов data-driven decision culture
- В чем ценность data-driven организации
- Data-informed организации
- Data-informed или data-driven
- Революция open-source и доступность технологий
- 4-я промышленная революция, или Почему человек больше не нужен для поиска инсайтов
- Глава 2 Стратегия данных
- С чего начинается стратегия данных?
- Ключевые стейкхолдеры
- Техническая инфраструктура
- Зачем нужна стратегия данных?
- Как влияет культура компании на успешность стратегии?
- Кто владелец стратегии данных?
- Self-service BI
- Как измерить успешность стратегии данных?
- Сколько стоит реализовать стратегию данных?
- Глава 3 Storytelling с данными
- Идеальная история отвечаем на ключевые вопросы
- Декодирование аналитического контента требует усилий
- Impact investment – у каждого рассказа должна быть цель
- Глава 4 Регулирование данных
- Суровые европейские консерваторы
- Глава 5 Метаданные
- Глава 6 Зачем нужно качество данных?
- Основные методы управления качеством данных
- Как измерять качество данных?
- Как понять, какие измерения качества выбрать?
- Инструменты управления качеством данных
- Глава 7 Не Big Data единой: платформы и экосистемы
- PaaS и платформы
- Глава 8 А что дальше? Проблемы и тренды
- Проблемы с Big Data сегодня
- Мы думаем, что понимаем Big Data
- Как рассчитать финансовый эффект?
- Big Data может быть вообще не нужна
- К чему мы движемся? Тренды
- Машинное обучение применяется все чаще
- Послесловие