Big Data-Revolution: Was uns Landwirte, Ärzte und Versicherungsvertreter über die Entdeckung von Big-Data-Mustern lehren

Bewertung:   (3,7 von 5)

Big Data-Revolution: Was uns Landwirte, Ärzte und Versicherungsvertreter über die Entdeckung von Big-Data-Mustern lehren (Rob Thomas)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über Big-Data-Konzepte und veranschaulicht deren potenzielle Auswirkungen anhand von Fallstudien aus verschiedenen Branchen. Allerdings wird kritisiert, dass es an handlungsorientierter Anleitung und Tiefe mangelt und hauptsächlich als Einführungstext und nicht als technisches Handbuch dient.

Vorteile:

Das Buch ist für alle zugänglich und macht komplexe Ideen verständlich.
Fesselnde Anekdoten und Fallstudien aus verschiedenen Branchen, die die praktische Anwendbarkeit von Big Data demonstrieren.
Bietet einen umfassenden Überblick über Big-Data-Anwendungen und -Strategien.
Denkanstöße zur Bedeutung von Daten für die Entscheidungsfindung.

Nachteile:

Es fehlen detaillierte, umsetzbare Ratschläge zur Implementierung von Big-Data-Strategien.
Nicht geeignet für diejenigen, die eine technische Anleitung oder eine tiefgehende Analyse von Big-Data-Tools und -Techniken suchen.
Einige Rezensenten merkten an, dass sich der Inhalt aufgrund ähnlicher, bereits auf dem Markt befindlicher Titel wiederholte.
Das Buch richtet sich in erster Linie an Manager und nicht an technische Fachleute, so dass sich einige Leser einen gründlicheren Inhalt wünschten.

(basierend auf 24 Leserbewertungen)

Originaltitel:

Big Data Revolution: What Farmers, Doctors and Insurance Agents Teach Us about Discovering Big Data Patterns

Inhalt des Buches:

Nutzen Sie die Leistung und das Potenzial von Big Data, um die Geschäftsergebnisse zu revolutionieren.

Big Data Revolution ist ein Leitfaden zur Verbesserung der Leistung, zum Treffen besserer Entscheidungen und zur Umgestaltung von Unternehmen durch die effektive Nutzung von Big Data. In diesem Gemeinschaftswerk eines IBM-Vizepräsidenten für Big-Data-Produkte und eines Oxford-Forschungsstipendiaten werden in diesem Buch Insider-Geschichten präsentiert, die die Leistungsfähigkeit und das Potenzial von Big Data im Unternehmensbereich aufzeigen. Die Leser werden durch bewährte Methoden geführt, um mehr aus den Daten herauszuholen und sie zum größtmöglichen Vorteil zu nutzen. Dieses Buch beschreibt die wichtigsten Trends in diesem Bereich, die Fallstricke und Triumphe, die man erlebt, und die vielen Überlegungen rund um Big Data, während es den Leser zu einer besseren Entscheidungsfindung aus der Perspektive eines Datenwissenschaftlers führt.

Unternehmen erzeugen Daten schneller als je zuvor, und die Verwaltung dieser Daten ist zu einer großen Herausforderung geworden. Mit der richtigen Strategie kann Big Data ein leistungsfähiges Werkzeug für die Entwicklung effektiver Geschäftslösungen sein - aber ein tiefes Verständnis ist der Schlüssel, wenn es um die Anwendung auf individuelle Geschäftsanforderungen geht. Big DataRevolution bietet den Einblick, den Führungskräfte benötigen, um Big Data in eine bessere Geschäftsstrategie einzubinden und die Ergebnisse durch Innovation und effiziente Nutzung von Technologie zu verbessern.

⬤ Untersuchen Sie die wichtigsten aufkommenden Muster in Big Data.

⬤ Betrachten Sie die Debatte um die ethische Nutzung von Daten.

⬤ Erkennen Sie Muster und verbessern Sie Ihre persönliche und organisatorische Leistung.

⬤ Mit quantifizierbaren Ergebnissen fundiertere Entscheidungen treffen.

In einer Informationsgesellschaft wird es immer wichtiger, Daten auf wirtschaftlich sinnvolle Weise zu nutzen. Sie können neue Einnahmequellen erschließen und den Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, der es ihnen ermöglicht, sich in einem immer komplexer werdenden Markt zurechtzufinden. Big Data Revolution bietet Experteneinblicke in das Werkzeug, das Branchen revolutionieren kann.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9781118943717
Autor:
Verlag:
Sprache:Englisch
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2015
Seitenzahl:288

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)