Билл Фрэнкс - Укрощение больших данных

Эту книгу хорошо дополняют:
Большие данные
Виктор Майер-Шенбергер
Великий переход
Николас Карр
Новый цифровой мир
Эрик Шмидт

Bill Franks

Taming the Big
Data Tidal Wave
Finding Opportunities in Huge Data
Streams with Advanced Analytics

John Wiley & Sons, Inc.

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. 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

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. У
 крощение 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. У
 крощение больших данных:
люди и подходы
Глава 7. Что такое хороший анализ?. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
Глава 8. Ч
 то такое хороший профессионал
в области аналитики?. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
Глава 9. Что такое хорошая аналитическая команда? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259
Часть IV. О
 бъединение 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

От партнера издания

Сегодня понятие «большие данные», бесспорно, очень популярно. Вокруг
них создался огромный ажиотаж, многие действительно связывают
с ними будущее. Но --">