Алексей Благирев - Big data простым языком

Annotation
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.
Алексей Благирев
Предисловие
Глава 1
Марсианские диалекты
Что же это все-таки такое и откуда взялось?
Постинформационное общество[4]
Data-driven организации[11]
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
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
Идеальная история отвечаем на ключевые вопросы
Декодирование аналитического контента требует усилий
Impact investment – у каждого рассказа должна быть цель
Глава 4
Суровые европейские консерваторы
Глава 5
Глава 6
Основные методы управления качеством данных
Как измерять качество данных?
Как понять, какие измерения качества выбрать?
Инструменты управления качеством данных
Глава 7
PaaS и платформы
Глава 8
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
notes

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37

38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74

75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111

112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148

149
150
151
152
153
154

Алексей Благирев
Big data простым языком
© Благирев А., текст, иллюстрации
© ООО «Издательство АСТ»

Предисловие
Люблю людей.
Именно такие мысли остаются в голове, когда тебе предлагают
полностью переписать книгу. А если вы читаете это, значит, мне
удалось, и я все-таки ее переписал.
Началось все с того, что один мой друг спросил, не знаю ли я
людей, которые могли бы простым языком написать про Большие
данные. Тогда я сразу представил бесконечное количество писем от
издательства, разговоров, уточнений, переписываний, – всей этой
суеты, и первое, что мне хотелось ответить: «Нет, таких разумных
существ я не знаю».

Да и смысл писать про Большие данные, если про них уже столько
всего написано и рассказано? Вероятность написать что-то умное –
минимальна.

И вот я начал писать… Я даже уже представлял себе, как
героически заканчиваю эту книгу, становлюсь миллионером и на все
деньги с продаж бесконечных тиражей иду погашать ипотеку.
План был гениален, оставалось только его воплотить.
Но, когда я показал плод своих трудов редактору, он сказал, что
книга сложна для восприятия, иными словами, подходит только для
ботанов. Я честно писал ее с использованием книжной лексики,
сложных эвфемизмов, деепричастных оборотов --">