Билл Фрэнкс Укрощение больших данных Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики Перевод с английского Андрея Баранова Издательство «Манн, Иванов и Фербер» Москва, 2014 УДК 330.47 ББК 65.051.03 Ф93 Фрэнкс, Билл Ф93 Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики / Билл Фрэнкс ; пер. с англ. <...> ISBN 978-5-00057-146-0 По убеждению Билла Фрэнкса, ведущего аналитика всемирно известной компании Teradata, уже сейчас наступила эпоха совершенно новых подходов в аналитической сфере и в использовании больших объемов данных. <...> Источники больших данных и их ценность . <...> Укрощение больших данных: технологии, процессы и методы Глава 4. <...> Что такое хороший профессионал в области аналитики? <...> Возможно, вы находили статьи с подробным описанием различных технических терминов типа Hadoop, MapReduce и т. п. <...> Ведь важно, чтобы созданная в вашей компании аналитическая экосистема и культура аналитических инноваций способствовала не только накоплению больших объемов сырой информации, но и была нацелена прежде всего на извлечение из нее реальной пользы. <...> Билл Фрэнкс предполагает, что вскоре мир наводнят не только большие данные, но и книги о больших данных. <...> Билл Фрэнкс находится в уникальном положении: он может описать пересечение области больших данных и аналитики. <...> Его компания Teradata, в отличие от других поставщиков систем хранения данных, всегда была максимально сосредоточена именно на анализе данных и извлечении из них пользы для бизнеса. <...> Этот подход выходит далеко за рамки обычной веб-аналитики, ориентированной на отчетность. f Глава 4, посвященная «эволюции масштабируемости аналитических систем», представит вам технологические платформы для * Скоринг (англ. score — подсчет очков) — система оценки кредитоспособности, в основу которой положены численные статистические методы обработки анкет потенциальных заемщиков. <...> В ней автор также описывает такие современные технологии <...>
Укрощение_больших_данных.pdf
УДК 330.47
ББК 65.051.03
Ф93
Фрэнкс, Билл
Ф93
Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации
с помощью глубокой аналитики / Билл Фрэнкс ; пер. с англ. Андрея Баранова. —
М. : Манн, Иванов и Фербер, 2014. — 352 c.
ISBN 978-5-00057-146-0
По убеждению Билла Фрэнкса, ведущего аналитика всемирно известной
компании Teradata, уже сейчас наступила эпоха совершенно новых подходов
в аналитической сфере и в использовании больших объемов данных. Что такое
большие данные, каково их значение, каковы методы, технологии и принципы
новейшей аналитики и как это повлияет на последующее развитие бизнеса —
в этой книге вы найдете подробную, четко структурированную, изложенную
простым языком и наиболее полную информацию об этом явлении.
УДК 330.47
ББК 65.051.03
Все права защищены.
Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена
в какой бы то ни было форме без письменного разрешения
владельцев авторских прав.
Правовую поддержку издательства обеспечивает
юридическая фирма «Вегас-Лекс»
ISBN 978-5-00057-146-0
© 2012 Bill Franks
© Перевод на русский язык, издание на русском языке,
оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2014
Стр.6
Оглавление
От партнера издания .................................................................... 9
Предисловие .............................................................................. .13
Введение .................................................................................... 19
ЧАСТЬ I. Появление больших данных
Глава 1. Что такое «большие данные» и каково их значение? ................ .29
Глава 2. Веб-данные: первые большие данные ................................... .55
Глава 3. Источники больших данных и их ценность ........................... .79
ЧАСТЬ II. Укрощение больших данных:
технологии, процессы и методы
Глава 4. Эволюция масштабируемости аналитических систем ............ .115
Глава 5. Эволюция аналитических процессов. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
Глава 6. Эволюция аналитических инструментов и методов ............... 185
ЧАСТЬ III. Укрощение больших данных:
люди и подходы
Глава 7. Что такое хороший анализ? ............................................... 213
Глава 8. Что такое хороший профессионал
в области аналитики? ...................................................... 235
Глава 9. Что такое хорошая аналитическая команда? ........................ 259
ЧАСТЬ IV. Объединение пройденного:
аналитическая культура
Глава 10. Создание условий для внедрения инноваций
в сфере аналитики ......................................................... 283
Глава 11. Создание культуры инноваций и открытий ........................ 303
Заключение .............................................................................. 325
Благодарности .......................................................................... 329
Об авторе ................................................................................. 331
Предметный указатель .............................................................. 333
Примечания ............................................................................. 339
Стр.7