Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Главное, что вам нужно знать о трендовых «Больших Данных»: эта технология отвечает на вопрос «ЧТО?», но ответа на «ПОЧЕМУ?» она дать не в состоянии.Иными словами, Big Data позволяет небывало эффективно отыскивать корреляции, однако причинно-следственные связи находятся за пределами её возможностей. И что самое интересное, в большинстве случаев этого вполне достаточно.  

Главное, что вам нужно знать о трендовых «Больших Данных»: эта технология отвечает на вопрос «ЧТО?», но ответа на «ПОЧЕМУ?» она дать не в состоянии.Иными словами, Big Data позволяет небывало эффективно отыскивать корреляции, однако причинно-следственные связи находятся за пределами её возможностей. И что самое интересное, в большинстве случаев этого вполне достаточно.  

Книга интересна для знакомства с понятием Big Data. Очень много примеров применения, предположения, как будут использоваться в будущем. Для тех, кто любит научпоп, думаю, будет любопытно прочитать.К концу книги немного раздражала однобокая, только с положительной стороны оценка Big Data... И повторяющиеся примеры.

За последние пару лет слова \"Big Data\" стали почти \"непечатными\". Примерно как \"нанотехнологии\", \"инновации\" и \"модернизация\". Произнеси их в приличном обществе и на тебя начнут коситься как на подвыпившего кучера, непонятно как попавшего на бал.Вместе с тем, сам термин весьма весомый и значимый. Мы на пороге информационного общества, в котором данные будут играть (и уже играют) ключевую роль. И те компании, которые сумеют первыми это осознать и воспользоваться, будут в большом выигрыше, хоть и не слишком долго.Собственно именно об этом и написали книгу профессор управления и регулирования интернета из Оксфорда Виктор Майер-Шенбергер и редактор раздела данных журнала Economist Кеннет Кукьер.В книге нет практических рецептов и рекомендаций. Вы не увидите здесь информации о применимых к большим данным технологиях и алгоритмах. Вместо них вы найдете разбор сути явления. Поймете, что \"большие данные\" не обязательно связаны с терабайтами информации и что в принципе \"размер - не главное\".Словом, книжка больше нужна для расширения кругозора и для \"подумать\". Лично для меня ее ценность в примерах использования данных для решения реальных задач. Когда тебе на пальцах объясняют как устроен машинный перевод Гугла, начинаешь судорожно соображать как можно применить информацию накопленную в нашей компании. Но, к сожалению, у книги есть и ряд минусов, которые местами превращают чтение в пытку:

За последние пару лет слова \"Big Data\" стали почти \"непечатными\". Примерно как \"нанотехнологии\", \"инновации\" и \"модернизация\". Произнеси их в приличном обществе и на тебя начнут коситься как на подвыпившего кучера, непонятно как попавшего на бал.Вместе с тем, сам термин весьма весомый и значимый. Мы на пороге информационного общества, в котором данные будут играть (и уже играют) ключевую роль. И те компании, которые сумеют первыми это осознать и воспользоваться, будут в большом выигрыше, хоть и не слишком долго.Собственно именно об этом и написали книгу профессор управления и регулирования интернета из Оксфорда Виктор Майер-Шенбергер и редактор раздела данных журнала Economist Кеннет Кукьер.В книге нет практических рецептов и рекомендаций. Вы не увидите здесь информации о применимых к большим данным технологиях и алгоритмах. Вместо них вы найдете разбор сути явления. Поймете, что \"большие данные\" не обязательно связаны с терабайтами информации и что в принципе \"размер - не главное\".Словом, книжка больше нужна для расширения кругозора и для \"подумать\". Лично для меня ее ценность в примерах использования данных для решения реальных задач. Когда тебе на пальцах объясняют как устроен машинный перевод Гугла, начинаешь судорожно соображать как можно применить информацию накопленную в нашей компании. Но, к сожалению, у книги есть и ряд минусов, которые местами превращают чтение в пытку:

В книге рассказывается о значении больших данных для современного мира, о перспективах использования больших объёмов цифровой информации.

В книге рассказывается о значении больших данных для современного мира, о перспективах использования больших объёмов цифровой информации.

Выстрела революционного не получилось.Первое, что мне начало бросаться в глаза и что меня отчасти стало нервировать, так это постоянное переливание из пустого в порожнее. То же самое объяснение преимущества поиска корреляций перед поиском причинно-следственных связей заняло почти всю книгу, как мне показалось.

Выстрела революционного не получилось.Первое, что мне начало бросаться в глаза и что меня отчасти стало нервировать, так это постоянное переливание из пустого в порожнее. То же самое объяснение преимущества поиска корреляций перед поиском причинно-следственных связей заняло почти всю книгу, как мне показалось.

Если вы из тех, кому нравится popscience, то книга вам понравится.

Если вы из тех, кому нравится popscience, то книга вам понравится.

Книга в целом неплохая, и составить мнение о том, что такое БД, на ее основе можно. Автор щедро рассыпает по страницам многочисленные примеры успешного использования больших данных, в общем все такое жизнеутверждающее, вот прямо беги и покупай акции компаний, специализирующихся на сборе информации. На поверку же по крайней мере в двух примерах он слегка преувеличивает результаты: насчет гуглопереводчика и алгоритмов Фейсбука. Ни в том, ни в другом случае результат нельзя назвать ни потрясающим, ни даже просто хорошим.

Книга про Большие данные крутая. Ее нужно прочить даже тем, кто не про это, и уж тем более тем, кто про это. Ее главный смысл в том, что онa объясняет в чем именно наша цивилизация совершила качественный переход на новый уровень. Книга сбрасывает с постамента логику прогнозирования, основанный на малых выборках, постулируя «отказ от причинности в пользу корреляции». Она объясняет экономику вторичного использования информации, которая опирается даже не на вычислительные мощности, а на творческий креатив исполнителей, способных заставить наборы данных заговорить. Кстати, про этих аналитиков, которые могут и не быть экспертами в той области, данные которой они обрабатывают, тоже весело сказано: в Microsoft шутят, что качество [машинного] перевода улучшается всякий раз, когда команду покидает лингвист.Эта книга немного касается религии, хотя в ней нет ни одного религиозного слова. Разве постулат «это всегда работает именно так, объяснений не ищи» не похоже на истории из священных книг?

взялся читать книгу по случайно наводке моего руководителя, несмотря на то, что \"в работе\" у меня было парочка других книг, я отложил их и приступил к чтению.

взялся читать книгу по случайно наводке моего руководителя, несмотря на то, что \"в работе\" у меня было парочка других книг, я отложил их и приступил к чтению.

Книга поверхностная и легкая. Я по наивности ожидала каких-то технических вещей, подробностей, отсылок. Но в целом этот та вдохновляющая документальная литература, которая подогревает интерес, вдохновляет, заставляет задуматься. Многословно немного, но в компании с ней пара приятных вечеров с сознанием того, что это и правда происходит и это круто, бесценно, большой плюс к хорошему настроению.

Книга поверхностная и легкая. Я по наивности ожидала каких-то технических вещей, подробностей, отсылок. Но в целом этот та вдохновляющая документальная литература, которая подогревает интерес, вдохновляет, заставляет задуматься. Многословно немного, но в компании с ней пара приятных вечеров с сознанием того, что это и правда происходит и это круто, бесценно, большой плюс к хорошему настроению.

Если с трудом представляете масштаб этой сферы - то почитайте, а так пару раз удивитесь и отложите, ну и авторы конечно слегка переоценивают технологию