Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики. Билл Фрэнкс
Читать онлайн книгу.
ими. Она начинается с данных и переходит к таким темам, как фреймовое представление решения, построение аналитического центра и создание аналитической культуры. Разумеется, здесь упоминается об управлении большими данными, однако основное внимание уделено созданию, организации, подбору персонала и воплощению аналитических инициатив, которые позволяют извлечь из входных данных пользу.
На тот случай, если вы этого не заметили: в настоящее время тема аналитики крайне актуальна в бизнес-среде. Я занимался в основном вопросами конкуренции компаний в области аналитики, и мои книги и статьи по этой теме были самыми популярными из всех, что я когда-либо писал. Конференции на тему аналитики проводятся повсеместно. У таких крупных консалтинговых фирм, как Accenture, Deloitte и IBM, имеется большой практический опыт в этой области. Многие компании, государственные и даже некоммерческие организации сделали аналитику своим стратегическим приоритетом. Сегодня наблюдается повышенный интерес к проблеме больших данных, однако в центре внимания должны по-прежнему оставаться способы приведения этих данных в форму, позволяющую проанализировать их и использовать в процессе принятия решений.
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. И хотя компания хорошо известна как поставщик корпоративных инструментов для хранения данных, Teradata в течение многих лет также предоставляла набор аналитических приложений.
За последние несколько лет Teradata наладила тесное партнерство с SAS – ведущим поставщиком аналитического программного обеспечения – для разработки высокомасштабируемых инструментов проведения анализа больших баз данных. Эти инструменты, которые часто подразумевают встроенный анализ в среде хранилища данных, предназначены для таких мощных аналитических приложений, как системы обнаружения мошенничества в режиме реального времени и крупномасштабного скоринга[1] покупательского поведения потребителей. Билл Фрэнкс – скоринг-директор по аналитике этого партнерства и поэтому имеет доступ к идеям и опыту в области проведения крупномасштабного анализа и «обработки в базе данных». Вероятно, лучшего источника на эту тему просто не существует.
Так что же еще особенно интересного и важного содержится в этой книге?
• Глава 1 включает в себя обзор концепции больших данных и объясняет, что «размер не всегда имеет значение». На протяжении всей книги Фрэнкс отмечает, что большая часть данных вообще бесполезна и очень важно уметь отфильтровывать ненужные данные.
• Обзор источников больших данных в главе 3 – интересный, полезный и необыкновенно подробный каталог. Подход к веб-данным и веб-аналитике в главе 2 может заинтересовать
Скоринг (англ. score – подсчет очков) – система оценки кредитоспособности, в основу которой положены численные статистические методы обработки анкет потенциальных заемщиков. Суть ее в том, что за каждую позицию анкеты («стаж работы» или «количество детей») потенциальный заемщик получает некое количество баллов. В зависимости от суммы набранных баллов принимается решение об одобрении или отказе в выдаче кредита.