Основы больших данных: концепции, движущие силы и методы

'Этот текст должен быть обязательным к прочтению каждому, кто занимается современным бизнесом.' --Питер Вудхалл, генеральный директор Modus21 «Единственная книга, которая четко описывает и связывает концепции больших данных с полезностью для бизнеса». --Доктор. Кристофер Старр, доктор философии: «Просто это лучшая книга по большим данным на рынке!» --Сэм Ростам, Cascadian IT Group «...один из самых современных подходов к основам больших данных, которые я видел...» --Джошуа М. Дэвис, доктор философии Полное руководство по большим данным на простом английском языке для бизнеса и Курс «Основы больших данных» для специалистов в области технологий представляет собой прагматичное и серьезное введение в большие данные. Автор бестселлеров в области информационных технологий Томас Эрл и его команда четко объясняют ключевые концепции, теорию и терминологию больших данных, а также фундаментальные технологии и методы. Все материалы сопровождаются примерами тематических исследований и многочисленными простыми диаграммами. Авторы начинают с объяснения того, как большие данные могут продвинуть организацию вперед, решая целый ряд ранее интересных бизнес-проблем. Далее они раскрывают тайну ключевых методов и технологий анализа и показывают, как можно построить и интегрировать среду решений больших данных, чтобы обеспечить конкурентные преимущества. Раскрытие фундаментальных концепций больших данных и их отличий от предыдущих форм анализа данных и науки о данных. Понимание бизнес-мотиваций и движущих сил, лежащих в основе внедрения больших данных, от операционных улучшений до инноваций. Планирование стратегических, ориентированных на бизнес инициатив в области больших данных. Решение таких вопросов, как управление данными. , управление и безопасность. Распознавание характеристик 5 «V» наборов данных в средах больших данных: объем, скорость, разнообразие, достоверность и ценность. Разъяснение взаимосвязей больших данных с OLTP, OLAP, ETL, хранилищами данных и витринами данных. Работа с большими данными. в структурированных, неструктурированных, полуструктурированных форматах и ​​форматах метаданных. Повышение ценности за счет интеграции ресурсов больших данных с корпоративным мониторингом производительности. Понимание того, как большие данные используют распределенные и параллельные [...]