Фрэнкс, Билл Революция в аналитике: Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики

А вы знали, что первоначально Coca-Cola была запатентована как лекарство, на разработку эмблемы Land Rover создателей вдохновила баночка с сардинами, а первым изделием Louis Vuitton был самый обычный сундук? • Все это — примеры легенд успешных брендов. Зачастую именно отсутствие легенды мешает компании выйти на новый уровень — нарастить клиентскую базу, повысить ценник и расширить ассортимент. Действенная система, предложенная автором книги, поможет преодолеть этот барьер • Лин Графт провел более пятисот видеоинтервью с ведущими бизнесменами мира, включая основателей LinkedIn, Starbucks и Dropbox. На их основе он разработал пошаговую инструкцию, с помощью которой вы создадите по-настоящему запоминающуюся историю для вашего бренда • Благодаря этой книге вы узнаете, как • - определить самые сильные стороны вашего бизнеса • - грамотно донести до аудитории свою историю и опыт • - выделиться из толпы конкурентов • - вывести компанию в лидеры рынка

Думаете, ваши данные в Интернете хорошо защищены? Так глубоко вы никогда не заблуждались! Кевин Митник - самый разыскиваемый хакер планеты в прошлом, а ныне один из ведущих специалистов по кибербезопасности, знает, насколько опасна неосведомленность в вопросах защиты данных в сети. Как сбить со следа Большого брата и не пасть жертвой таргетинга и навязчивых маркетинговых кампаний? Как сделать так, чтобы ваша личная информация принадлежала только вам и никому другому? Никто не расскажет об этом лучше всемирно известного экс-хакера номер один

В последние семь лет Университеты Колумбии, Джорджтауна, Мэриленда, Денвера, Северной Дакоты и Университет имени Джорджа Вашингтона время от времени вводили в свое учебное расписание курс предпринимательства, который требовал, чтобы студенты приходили в класс со своими бизнес-идеями. Шестнадцать раз курс проводился в России, где в роли студентов выступало старшее руководство различных нефтяных компаний. Преподавание осуществлялось с помощью переводчиков-синхронистов при поддержке

Эта книга многократно окупит свою стоимость и оправдает проведённое время за её прочтением. Она написана сжато, концентрированно, понятно, для достижения Вами быстрого результата. Кому-то она откроет тайны, кого-то порадует своей циничностью, кого-то приятно удивит предпринимательским юмором, но в основном её цель - сделать Ваш бизнес и управление им максимально эффективными • Мы желаем Вам счастья и процветания! И, конечно же, приятного и полезного прочтения нашей книги • С любовью к Вам Евгения Бурве

Автор этой книги понятным неспециалисту языком рассказывает о том, что такое большие данные, как они меняют мир и что нужно делать, чтобы повысить уровень аналитики в своей организации и принимать взвешенные решения, основанные на информации.Из этой книги вы узнаете:- что такое большие данные, почему они важны и в чем их преимущества;- каковы основные источники больших данных;- какие технологии и процессы помогут совладать с ними;- что отличает хорошего аналитика и хорошую аналитическую команду;- и как привить культуру анализа и инноваций в своей компании.Большие данные проникают повсюду. Число источников больших данных растет. Правильное использование и анализ информации могут стать вашим конкурентным преимуществом

Практическое пособие

Сегодня Big Data - это большой бизнес. Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Не важно кто вы - деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, - "Теоретический минимум по Big Data" позволит разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных.Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят легко разобраться в самых сложных аспектах Big Data."Отличная визуализация концепций машинного обучения позволяет "нетехнарям" интуитивно понять сложные абстрактные понятия

Принятие решений на основе больших данных коренным образом меняет то, как мы работаем и живем. Имея доступ к почти не ограниченной корпоративной информации, руководители предприятий часто не понимают, что с ней делать • Для тех, кто хочет модернизировать свой подход к обработке и аналитике данных и использовать их на благо бизнеса, написана эта книга. В ней автор объясняет, что из себя представляет «озеро данных», зачем оно нужно и как построить его в своей компании, руководствуясь опытом успешных корпораций • Книга основана на беседах с сотрудниками из более чем 100 организаций: от транснациональных гигантов, таких как Google и Microsoft, до мелких правительственных предприятий. Все они находятся на разных стадиях развертывания «озер данных», причем большинство крупных предприятий сегодня либо уже создали, либо находятся в процессе создания «озер данных»

Принимать важные решения нелегко. Как выглядеть? На ком жениться? Какую работу выбрать? Как проводить свободное время? Где жить? Чему учиться? Что делает нас счастливыми? Ответы на все эти вопросы требуют от нас предельной концентрации и многих часов раздумий • А что, если есть вариант получше? И имя ему — Big Data • За последнее десятилетие ученые изучили гигантские наборы данных, чтобы найти новые подходы к решению самых важных жизненных вопросов. Исследователь данных Сет Стивенс-Давидовиц проанализировал множество научных исследований об удовольствии и счастье, чтобы понять, чего мы хотим от жизни на самом деле • Об авторе • Сет Стивенс-Давидовиц — специалист по Data Science, автор статей в The New York Times, бывший сотрудник Google. Результаты его самых популярных исследований данных были представлены в бестселлере «Все лгут»