Big data простым языком
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.
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.
Пікірлер4
👍Ұсынамын
💡Танымдық
💞Романтикалық
🚀Көз ала алмайсың
1. В последнее десятилетие я увлекаюсь темами, связанными с большими данными, Data Driven и им подобными.
2. В этой книге не так много повторений, которые, как известно, важны для запоминания. В основном в ней рассказывается о качестве, командной работе и контролируемости больших данных.
2. В этой книге не так много повторений, которые, как известно, важны для запоминания. В основном в ней рассказывается о качестве, командной работе и контролируемости больших данных.
Дәйексөздер96
• Поведение (Behaviour) – Необходимо думать широко при анализе поведения своих пользователей или клиентов. Это не просто данные, а поведение реальных людей.
• Результаты (Outcomes) – Научитесь связывать поведение клиентов с ключевыми показателями или критическими факторами успеха организации.
• Опыт (Experience) – Инсайты должны приходит через эксперименты, исследования, тестирование своих клиентов или поиск закономерности в их поведении. Этим необходимо постоянно заниматься.
• Результаты (Outcomes) – Научитесь связывать поведение клиентов с ключевыми показателями или критическими факторами успеха организации.
• Опыт (Experience) – Инсайты должны приходит через эксперименты, исследования, тестирование своих клиентов или поиск закономерности в их поведении. Этим необходимо постоянно заниматься.
Ага. Google со своим умным «движком» TensorFlow или Яндекс с CatBoost сделали возможным создание уникальных сервисов с использованием данных в домашних условиях (без каких-либо специальных лабораторий).
Это означает, что если организация пытается ввести измерение процессов, которые не приносят существенный результат, или нельзя явно выделить процесс, который дает существенный результат, то такой тип организации становится data-informed, который исключает такой тип организации как data-driven (или data-centric).
