Алексей Благирев , Наталья Хапаева - Big data простым языком
litresНазвание: | Big data простым языком | |
Автор: | Алексей Благирев , Наталья Хапаева | |
Жанр: | Околокомпьютерная литература, Современные российские издания, Литература ХXI века (эпоха Глобализации экономики) | |
Изадано в серии: | Бизнес-бук | |
Издательство: | АСТ | |
Год издания: | 2019 | |
ISBN: | 978-5-17-111829-7 | |
Отзывы: | 1 комментарий | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "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.О Больших данных, или Big Data сегодня знают все.
Продолжаем главы для продвинутых. Пытаясь разобрать дальнейший текст, я прошу, не сильно налегайте на алкоголь. Мне очень хочется, чтобы вы это прочитали.
И построил он замок.
К этой книге применимы такие ключевые слова (теги) как: big data,технологии для бизнеса,анализ данных и исследования,хранилища данных,информационные технологии (IT),обработка данных,просто о сложном
Читаем онлайн "Big data простым языком" (ознакомительный отрывок). [Страница - 4]
Что же это все-таки такое и откуда взялось?
Начну со сложного. Понятие Big Data – это такое облако тегов, которое имеет несколько измерений, то есть зависит от ракурса, с которого смотрят.Пространство координат, благодаря которым можно легко разобраться в том, что такое Big Data, постоянно меняется, создавая отдельные группы понятий, практически не связанных друг с другом. Трудно представить, да?
В Интернете есть известный мем о том, что в одном сперматозоиде содержится 37,5 мегабайт информации ДНК[1][2]. А в результате генерального «салюта» выдается порядка 1500 терабайт.
К слову, в 2013 году мне удалось стать участником крупнейшего внедрения в банковском секторе размером в 51 терабайт. Я внедрял хранилище данных Vertica от Hewlett-Packard. Когда моя команда поместила все транзакции одного крупного банка в это хранилище, у нас получилось немногим больше десяти терабайт. А тут почти в 30 раз больше. В 30!
Так что самые «большие» данные еще впереди.
А теперь просто. Понятие Big Data можно сравнить с термином «инди-рок», который появился в 80-х годах. Так называли стиль, напоминающий гаражный рок или брит-поп, который играли группы в колледжах или университетах. Благодаря журналистам этот термин обрел множество значений, трактовок и представлений, поэтому инди-роком все стали называть любой стиль музыки, который хотя бы издалека напоминал Oasis, Blur и другие подобные группы.
К чему это? Любую активность, которую я считаю хоть как-то связанной с жизненным циклом данных, я называю Big Data.
Когда понятие попадает в мейнстрим, оно становится #хэштегом, который позволяет привлекать общественное внимание. Да всем плевать на смысл этого хэштега, главное – чтобы было прикольно.
Это происходит, например, потому, что большинство журналистов и копирайтеров не понимают, с чем они столкнулись, что это за технология, и как она будет вести себя дальше. Никого особо не парит, как ее назвать.
Прямо как в издательствах. Это ведь прикольно. Ты пишешь книгу, а ее вычитывает редактор, который не понимает, что это такое.
Однажды мне рассказали историю о том, как один высокопоставленный чиновник участвовал в реализации законопроекта в области платежей, но сам при этом ни разу в жизни не сделал ни одного банковского перевода. С Big Data так же.
Лет десять назад термин Big Data воспринимался исключительно как инфраструктурный – под ним понимался специальный класс баз данных, которые позволяли быстро обрабатывать большие объемы информации. То есть, Big Data называлась просто категория железок (серверов), которые умели выполнять определенные вычисления.
Зачем они были нужны? Затем, что обычные железки не умели работать с большим количеством записей. Им было сложно. Памяти не хватало, процессоры грелись, пыхтели бедняги, а скорость расчетов оставляла желать лучшего. Железяки или сервера категории Big Data позволяли решить эту проблему. Потом придумали, что дело вовсе не в железяках, и что можно создавать программное обеспечение («софт»), которое будет работать на самых обычных настольных компьютерах, объединенных в единые узлы. Такие конструкции могли работать параллельно над конкретной задачей из области обработки данных. По-научному их называли «программными комплексами» и «кластерами».
Аудиофайлы, изображения, сложные и слабоструктурированные файлики в то время мало обрабатывались. Существовало сильное ограничение по их исследованию. Для них также требовалось специальное программное обеспечение, а у обычных баз данных не было возможности быстро провести анализ.
Технологии очень быстро эволюционировали. В какой-то момент на смену традиционному понятию Big Data пришел еще один новый термин – Smart Data. Он означал, что «Умные данные» – это сигнал, а «Большие данные» – шум. Таким образом появилась парадигма, разделяющая методы анализа: исследования «шумов» и выявления «сигналов».
За какие-то двадцать лет мир тряхануло так, что он перешел от рынка, где нельзя было купить данные интернет-трафика со «следами», оставленными пользователями, к рынку, где любые данные можно достать в любой --">Благирев начинает с объяснения основных понятий больших данных и быстро переходит к обсуждению различных технологий, используемых для обработки и анализа больших данных. Он охватывает темы от баз данных до машинного обучения и искусственного интеллекта.
Что мне особенно понравилось в книге, так это практические примеры того, как большие данные можно использовать для решения реальных проблем в бизнесе. Благирев приводит примеры из различных отраслей, включая здравоохранение, финансы и розничную торговлю. Эти примеры помогают проиллюстрировать, как большие данные могут предоставить ценную информацию, которая может привести к улучшению процесса принятия решений.
Тем не менее, я бы рекомендовал эту книгу в основном начинающим в области больших данных. Хотя в нем и обсуждаются некоторые продвинутые темы, это скорее обзор, чем глубокое погружение. Для тех, кто хочет узнать больше, Благирев предоставляет множество ссылок на дополнительные ресурсы.
В целом, "Большие данные простым языком" - отличная отправная точка для тех, кто хочет понять мир больших данных и его потенциал для бизнеса. Книга написана хорошо, с множеством примеров и ресурсов, которые могут помочь читателям узнать больше.
Книги схожие с «Big data простым языком» по жанру, серии, автору или названию:
Сет Стивенс-Давидовиц - Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё Жанр: Околокомпьютерная литература Год издания: 2018 Серия: it бестселлер |
Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге Жанр: Околокомпьютерная литература Год издания: 2018 Серия: top business awards |
Кевин Митник - Искусство быть невидимым: как сохранить приватность в эпоху Big Data Жанр: Околокомпьютерная литература Год издания: 2019 |
Алексей Благирев - Big data простым языком Жанр: Околокомпьютерная литература Год издания: 2019 |
Другие книги из серии «Бизнес-бук»:
Александр М. Левитас - Убедили, беру! Жанр: Маркетинг, PR, реклама Серия: Бизнес-бук |
Радислав Иванович Гандапас, Эдвард Дубинский - Капитал из чашки кофе: стратегия управления личными финансами Жанр: Самосовершенствование Год издания: 2022 Серия: Бизнес-бук |
Александр Михайлович Левитас - Еще больше денег от вашего бизнеса Жанр: Корпоративная культура Год издания: 2020 Серия: Бизнес-бук |
Марина Руслановна Починок - Люди, которые сделали Игры. Бизнес-рецепты большого проекта Жанр: Корпоративная культура Год издания: 2023 Серия: Бизнес-бук |